CN116250765A - 一种脏污清洁方法 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种脏污清洁方法，应用于清洁机器人，脏污清洁方法包括：获取待清洁区域，控制清洁机器人执行第一路径模式的清洁策略清洁待清洁区域；清洁过程中若检测到待清洁区域存在脏污，控制清洁机器人执行第二路径模式的清洁策略清洁脏污；脏污清洁干净时判断待清洁区域是否清洁干净；若待清洁区域未清洁干净，控制清洁机器人继续执行第一路径模式的清洁策略清洁待清洁区域。本申请中采用特定的清洁策略对脏污进行清洁，提升了对脏污的清洁效果，避免在对脏污进行清洁后出现脏污残存现象，提升了清洁机器人的清扫洁净度及用户的使用体验。

Description

一种脏污清洁方法

技术领域

本申请涉及机器人技术领域，特别涉及一种脏污清洁方法。

背景技术

随着人们生活水平的提高，越来越多的清洁机器人应用在人们的日常生活中。清洁机器人能够代替用户完成家中地面的清洁工作，减轻用户的清洁负担。示例性的，清洁机器人可以包括扫地机器人、拖地机器人及扫拖机器人等。

然而，现有技术中，清洁机器人在对地面上的灰尘及液体等脏污进行清洁时并没有制定相应的清洁策略，这导致经常会出现对脏污清扫不彻底、有残存的情况，清洁效果差，极大地影响了用户的使用体验。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种脏污清洁方法，本申请中采用特定的清洁策略对脏污进行清洁，提升了对脏污的清洁效果，避免在对脏污进行清洁后出现脏污残存现象，提升了清洁机器人的清扫洁净度及用户的使用体验。

本申请提供一种脏污清洁方法，应用于清洁机器人，脏污清洁方法包括：

获取待清洁区域，控制清洁机器人执行第一路径模式的清洁策略清洁待清洁区域；

清洁过程中若检测到待清洁区域存在脏污，控制清洁机器人执行第二路径模式的清洁策略清洁脏污；

脏污清洁干净时判断待清洁区域是否清洁干净；

若待清洁区域未清洁干净，控制清洁机器人继续执行第一路径模式的清洁策略清洁待清洁区域。

于一实施例中，在控制清洁机器人执行第二路径模式的清洁策略清洁脏污之前，脏污清洁方法还包括：

确定脏污的尺寸参数，根据尺寸参数确定第二路径模式的清洁策略；尺寸参数指示的脏污面积与第二路径模式的清洁策略指示的清洁强度呈正相关。

于一实施例中，在控制清洁机器人执行第二路径模式的清洁策略清洁脏污之前，脏污清洁方法还包括：

判断脏污与清洁机器人之间的目标距离是否在预设范围内；

若目标距离在预设范围内，控制清洁机器人执行第二路径模式的清洁策略；

若目标距离不在预设范围内，控制清洁机器人执行第一路径模式的清洁策略。

于一实施例中，清洁机器人上安装有摄像装置，摄像装置用于拍摄清洁机器人周围的图像；

确定脏污的尺寸参数，包括：

确定在摄像装置拍摄的目标图像中脏污区域的像素数；其中，脏污区域为在待清洁区域中被脏污覆盖的区域；

根据脏污区域的像素数及目标图像总像素数，确定脏污的尺寸参数。

于一实施例中，确定在摄像装置拍摄的目标图像中脏污区域的像素数，包括：

确定脏污区域在目标图像中的位置信息；

根据位置信息，获取脏污区域的边缘信息；

基于边缘信息，计算目标图像中脏污区域的像素数。

于一实施例中，根据尺寸参数确定第二路径模式的清洁策略，包括：

若尺寸参数小于第一阈值，确定第二路径模式的清洁策略为直线形清洁策略；

若尺寸参数大于第一阈值，确定第二路径模式的清洁策略为回字形清洁策略或螺旋形清洁策略_。

于一实施例中，当第二路径模式的清洁策略为直线形清洁策略时，控制清洁机器人执行第二路径模式的清洁策略清洁脏污，包括：

生成直线形清洁路径，控制清洁机器人按照直线形清洁路径往复行进清洁脏污；

当第二路径模式的清洁策略为回字形清洁策略时，控制清洁机器人执行第二路径模式的清洁策略清洁脏污，包括：

生成回字形清洁路径，控制清洁机器人依次由外到内的按照口字形清洁路径行进清洁脏污；

当第二路径模式的清洁策略为螺旋形清洁策略时，控制清洁机器人执行第二路径模式的清洁策略清洁脏污，包括：

生成螺旋形清洁路径，控制清洁机器人依次由外到内的按照圆形清洁路径行进清洁脏污。

于一实施例中，脏污清洁方法还包括：

对脏污进行清洁时，计算脏污的尺寸参数，并根据计算结果确定脏污是否被清洁干净。

于一实施例中，清洁机器人上设有清洁装置，清洁装置用于清洁待清洁区域；

脏污清洁方法还包括：

在对脏污进行清洁时，若满足触发条件，返回基站对清洁装置进行清洗；

在基站对清洁装置清洗完毕时，控制清洁机器人返回脏污区域；其中，脏污区域为在待清洁区域中被脏污覆盖的区域；

判断脏污是否被清洁干净；

若脏污被清洁干净，则判断待清洁区域是否清洁干净；

若脏污未被清洁干净，继续清洁脏污区域。

于一实施例中，清洁机器人上安装有激光发射装置和拉曼光接收装置，激光发射装置用于发射激光信号，拉曼光接收装置用于接收障碍物反射的激光信号；

在清洁过程中若检测到待清洁区域存在脏污之前，脏污清洁方法还包括：

对拉曼光接收装置接收的激光信号进行处理生成拉曼光谱，根据拉曼光谱判断待清洁区域中是否存在脏污。

本申请方案中，清洁机器人执行第一路径模式的清洁策略清洁待清洁区域，并在执行过程中检测待清洁区域中是否存在脏污，若检测到待清洁区域存在脏污，清洁机器人执行第二路径模式的清洁策略对脏污进行清洁。由此看出，本申请中采用特定的清洁策略对脏污进行清洁，提升了对脏污的清洁效果，避免在对脏污进行清洁后出现脏污残存现象，提升了清洁机器人的清扫洁净度及用户的使用体验。

在一实施例中，本申请中清洁机器人还可以根据脏污面积的大小选取清洁策略；若脏污面积较大则选取清洁强度较大的清洁策略对脏污进行清洁；若脏污面积较小则可以选取清洁强度较小的清洁策略对脏污进行清洁，通过此方式实现在保证清洁效果的同时提升对脏污的清洁效率。

此外，本申请中还会根据脏污的形状选取清洁策略，进而实现利用最短的清洁路径实现最好的清洁效果，在保证清洁效果的同时极大地提升了清洁机器人的清洁效率。

现有技术中，会采用视觉导航的方式对脏污进行识别，然而，在光线影响下，视觉导航方式对脏污等贴地障碍物的识别精度较低、识别效果较差。为此，在一实施例中，本申请中采用拉曼光谱对脏污进行识别，提升了对脏污的识别精度以及保证了对脏污的识别效果；充分避免了对脏污清洁不彻底的情况出现。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。

图1为本申请一实施例提供的清洁机器人的结构示意图；

图2为本申请第一实施例提供的脏污清洁方法的流程示意图；

图3为本申请另一实施例提供的清洁机器人的结构示意图；

图4为本申请一实施例提供的确定脏污的尺寸参数的流程示意图；

图5为本申请一实施例提供的清洁机器人按照直线形清洁策略对脏污进行清洁的示意图；

图6为本申请一实施例提供的清洁机器人按照回字形清洁策略对脏污进行清洁的示意图；

图7为本申请第二实施例提供的脏污清洁方法的流程示意图；

图8为本申请一实施例提供的清洁机器人对待清洁区域进行清洁的示意图。

附图标记：

1-控制模块；10-总线；11-处理器；12-存储器；2-摄像装置；3-激光发射装置；4-拉曼光接收装置；100-清洁机器人。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。

相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

请参照图1，其为本申请一实施例提供的清洁机器人100的结构示意图。如图1所示，清洁机器人100包括控制模块1；其中，本申请中的控制模块1包括：至少一个处理器11和存储器12，图2中以一个处理器11为例。处理器11和存储器12通过总线10连接，存储器12存储有可被处理器11执行的指令，指令被处理器11执行，以使控制模块1可执行下述的实施例中方法的全部或部分流程。示例性的，本申请中的清洁机器人100可以为扫地机器人、拖地机器人或扫拖一体机器人等。清洁机器人100上可以设有拖布及刷子等清洁装置，清洁装置用于对待清洁区域进行清洁。

存储器12可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Red-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

本申请还提供了一种计算机可读存储介质，存储介质存储有计算机程序，计算机程序可由处理器11执行以完成本申请提供的脏污清洁方法。

请参照图2，其为本申请一实施例提供的脏污清洁方法的流程示意图。如图2所示，本申请中的脏污清洁方法包括如下步骤S210-步骤S230。

步骤S210：获取待清洁区域，控制清洁机器人执行第一路径模式的清洁策略清洁待清洁区域。

其中，待清洁区域为清洁机器人100执行清洁任务的区域。具体的，待清洁区域可以为用户家中的地面区域。示例性的，待清洁区域可以为客厅地面、厨房地面、书房地面、洗手间地面及卧室地面中一个或多个的组合。第一路径模式的清洁策略指的是清洁机器人对待清洁区域进行清洁的清洁逻辑。

本步骤中，当满足清洁条件时，控制模块即可获取待清洁区域，并根据获取结果控制清洁机器人按照第一路径模式的清洁策略对待清洁区域进行清洁。具体的，控制模块在控制清洁机器人按照第一路径模式的清洁策略对待清洁区域进行清洁时，可以首先生成第一清洁路径，之后在生成后再控制清洁机器人按照第一清洁路径行进对待清洁区域进行清洁。示例性的，第一清洁路径可以为弓字形清洁路径等。

其中，一方面，手机等应用终端上可以搭载有一对清洁机器人100进行操控的应用程序，当需要清洁机器人100对待清洁区域进行清洁时，用户可以通过上述应用程序向清洁机器人100发送清洁指令，当控制模块1接收到清洁指令时控制清洁机器人100对待清洁区域进行清洁。此种情况下，清洁条件为控制模块1接收到上述清洁指令，同时控制模块从清洁指令中获取待清洁区域的区域信息。另一方面，用户可以为清洁机器人100设置定时清洁任务，当时间达到定时清洁任务的设定时间时，控制模块1控制清洁机器人100对待清洁区域进行清洁。此种情况下，清洁条件为时间达到清洁任务的设定时间，同时控制模块从定时清洁任务中获取待清洁区域的区域信息。

步骤S220：清洁过程中若检测到待清洁区域存在脏污，控制清洁机器人执行第二路径模式的清洁策略清洁脏污。

其中，脏污可以为油污等液体脏污；脏污也可以为食物残渣等固体脏污；脏污也可以为粥等半固体脏污。第二路径模式的清洁策略指的是清洁机器人实际在对脏污进行清洁的清洁逻辑。

本步骤中，控制模块在按照第一路径模式的清洁策略对待清洁区域进行清洁时，实时检测待清洁区域中是否存在脏污。若控制模块检测到待清洁区域中存在脏污，则控制清洁机器人由第一路径模式的清洁策略切换至第二路径模式的清洁策略，切换成功后控制清洁机器人按照第二路径模式的清洁策略对脏污进行清洁。具体的，控制模块在控制清洁机器人按照第二路径模式的清洁策略对脏污进行清洁时，可以首先生成第二清洁路径，之后在生成后再控制清洁机器人按照第二清洁路径行进对脏污进行清洁。其中，第二清洁路径不同于上述的第一清洁路径。

步骤S230：脏污清洁干净时判断待清洁区域是否清洁干净。

本步骤中，在清洁机器人对脏污进行清洁时，若控制模块检测到脏污已被清洁干净，则实时的判断待清洁区域是否清洁干净。若判断结果指示待清洁区域已清洁干净，控制模块可以发出警示信息，以提示用户清洁机器人已完成对待清洁区域的清洁工作；同时控制模块可以控制清洁机器人返回基站，由基站对清洁机器人进行充电、清洗及加水等操作。示例性的，警示信息可以为振动、语音播报及文字显示等。

步骤S240：若待清洁区域未清洁干净，控制清洁机器人继续执行第一路径模式的清洁策略清洁待清洁区域。

本步骤中，在清洁机器人对脏污清洁完毕时，若控制模块检测到待清洁区域未清洁干净，则控制清洁机器人由第二路径模式的清洁策略切换至第一路径模式的清洁策略，切换成功后控制清洁机器人按照第一路径模式的清洁策略继续对待清洁区域进行清洁。其中，清洁策略切换后清洁机器人所清洁的是在待清洁区域中未被清洁机器人清洁的区域。

通过上述内容可以看出，本申请中采用特定的清洁策略对脏污进行清洁，提升了对脏污的清洁效果，避免在对脏污进行清洁后出现脏污残存现象，提升了清洁机器人的清扫洁净度及用户的使用体验。

在一实施例中，控制模块在检测到待清洁区域中存在脏污时，还会执行如下步骤：确定脏污的尺寸参数，根据尺寸参数确定第二路径模式的清洁策略。

其中，脏污的尺寸参数可以反映脏污区域的面积大小；若脏污区域的面积大，则相应的脏污的尺寸参数也会更大；若脏污区域的面积小，则相应的脏污的尺寸参数也会更小。清洁机器人设有多种清洁策略，每种清洁策略的清洁强度不同；清洁强度可以通过清洁时长、清洁速度、清洁频率、清洁装置的下压力及清洁回转半径等因素进行反映；清洁强度越强的清洁策略，清洁时长越长、清洁速度越慢、清洁频率越快、清洁装置的下压力越大以及清洁回转半径越大。脏污的尺寸参数指示的脏污面积与第二路径模式的清洁策略指示的清洁强度呈正相关。

本实施例中，控制模块在检测到待清洁区域中存在脏污时，可以首先确定脏污的尺寸参数，之后根据脏污的尺寸参数选取对应清洁强度的清洁策略作为第二路径模式的清洁策略，选取成功后控制模块控制清洁机器人按照第二路径模式的清洁策略对脏污进行清洁。具体的，在确定脏污的尺寸参数后，脏污区域的面积大小也相应的被确定；此时，控制模块1可以根据脏污区域的面积大小选取对应清洁强度的第二路径模式的清洁策略。具体的，若脏污区域的面积比较大，则可以选择清洁强度更强的清洁策略对脏污进行清洁；若脏污区域的面积比较小，则可以选择普通清洁强度的清洁策略对脏污进行清洁。

本实施例中，为清洁机器人制定了多种不同清洁强度的清洁策略，清洁机器人100可以根据脏污区域的面积大小选取相应清洁强度的清洁策略对脏污进行清洁；若面积较大则选取清洁强度较大的清洁策略对脏污进行清洁；若面积较小则可以选取清洁强度较小的清洁策略对脏污进行清洁，通过此方式充分保证对脏污的清洁效果，避免清洁后待清洁区域中出现脏污残存现象。同时，本申请中，在面积较小时，采用清洁强度较小的清洁策略，实现在保证清洁效果的同时减小对脏污的清洁时间，提升了对脏污的清洁效率。

值得注意的是，脏污区域可以为所识别的脏污外边距离最大的两点连线，以该两点连线所形成直径的圆所覆盖的区域；或者可以是以该两点作为对角点所形成的矩形所覆盖的区域；或者可以是在待清洁区域中所识别的脏污实际覆盖的区域；其中，前两种情况为脏污区域的等效模型。

请参照图3，其为本申请另一实施例提供的清洁机器人100的结构示意图。如图3所示，本申请中的清洁机器人100还包括摄像装置2、激光发射装置3和拉曼光接收装置；如图3所示，摄像装置2、激光发射装置3和拉曼光接收装置4均与控制模块1连接，摄像装置2用于拍摄清洁机器人100周围的图像，并将图像发送给控制模块1；控制模块1用于根据摄像装置2拍摄的图像，确定脏污的尺寸参数。示例性的，摄像装置2可以为灰度相机、HLS相机或RGB相机等。激光发射装置3用于在控制模块1的控制下发射激光信号，拉曼光接收装置4用于接收障碍物反射的激光信号，并将障碍物反射的激光信号发送至控制模块1；控制模块1用于对拉曼光接收装置4接收的激光信号进行处理生成拉曼光谱，并根据拉曼光谱判断待清洁区域中是否存在脏污。

在一实施例中，控制模块1可以通过执行如下步骤确定待清洁区域中是否存在脏污：对拉曼光接收装置4接收的激光信号进行处理生成拉曼光谱，根据拉曼光谱判断待清洁区域中是否存在脏污。

本实施例中，清洁机器人100在对待清洁区域进行清洁时，控制模块1控制激光发射装置3向清洁机器人100周围环境中发射激光信号。之后位于清洁机器人100周围环境中的障碍物对激光信号进行反射，反射至拉曼光接收装置4。进一步的，拉曼光接收装置4将接收到的障碍物反射的激光信号发送至控制模块1中，由控制模块1对障碍物反射的激光信号进行处理生成拉曼光谱，并根据拉曼光谱判断待清洁区域中是否存在脏污。

现有技术中，清洁机器人100会使用如下两种方式对障碍物进行探测，一是采用激光导航的方式，但是此种方式中受激光传感器的布局限制，清洁机器人100容易产生探测盲区，且获取的周围环境信息较少，无法精准的获取对障碍物的探测信息。另一种是采用视觉导航的方式，即模拟人的视觉，通过搭载摄像装置2采集环境信息，进而根据环境信息获取清洁机器人100在空间中的位置、方向和其它信息，实现对周围环境的识别和导航。从工作原理上讲，视觉导航可以获取海量的、丰富的纹理信息，拥有强大的场景辨识能力。视觉导航通过算法对摄像装置2采集到的二维环境信息，进行处理生成三维环境地图；三维环境地图中拥有丰富的语义信息，不仅可解算出清洁机器人100与障碍物的距离，还可以计算出障碍物的体积以及属性信息，这对实现智能避障和交互提供了充足的前提条件。但是，光线对视觉导航方式影响较大，在光线影响下，视觉导航方式对脏污等贴地障碍物的识别精度较低、识别效果较差。可以看出，现有技术中对脏污的识别精度较低，识别效果较差，进而造成清洁机器人100对脏污的清洁不彻底。

然而，因每种物质都会发出其独特的拉曼光，且不同物质的拉曼光谱的谱线会存在较大区别，为此根据拉曼光谱中谱线的波动情况可准确的识别出液体和灰尘等脏污。因此，可以看出，本实施例中采用拉曼光谱对脏污进行识别时，提升了对脏污的识别精度以及保证了对脏污的识别效果；充分避免了清洁机器人100对脏污清洁不彻底的情况出现。另外，本实施例中，拉曼光接收装置4和摄像装置2会同时对脏污进行识别，但只有当拉曼光接收装置4检测到前方有液体或灰尘脏污时，摄像装置2检测的结果才有效；因此，可以看出，本实施例中采用拉曼光谱的方式进行脏污识别时，排除了摄像装置2因光线干扰所出现的对脏污的误检情况，弥补了摄像装置2的识别缺陷，充分保证了对脏污的识别精度和识别效果。

如图4所示，其为本申请一实施例提供确定脏污的尺寸参数的流程示意图。具体的，控制模块1可以通过执行如下步骤S310-步骤S320，确定脏污的尺寸参数。

步骤S310：确定在摄像装置2拍摄的目标图像中脏污区域的像素数。

其中，摄像装置2以一定的角度安装在清洁机器人100上；目标图像为摄像装置2在距离脏污区域一定水平距离以及距离脏污区域一定高度的情况下所拍摄得到的；目标图像为摄像装置2所拍摄的带有脏污区域的图像。

本步骤中，控制模块1在根据拉曼光谱确定待清洁区域中存在脏污时，可以根据目标图像计算脏污的尺寸参数。具体的，控制模块1首先可以确定目标图像中脏污区域的像素数，之后再根据目标图像中脏污区域的像素数，确定脏污的尺寸参数。具体的，控制模块1可以通过如下方式，确定目标图像中脏污区域的像素数。

(1)对目标图像进行预处理。

本步骤中，在确定目标图像中脏污区域的像素数之前，可以先对目标图像进行预处理。具体的，控制模块1先对摄像装置2所拍摄的每一帧图像进行明度处理；之后采用均值漂移算法对摄像装置2所拍摄的多帧图像进行降噪处理。

通过上述措施，对摄像装置2所拍摄的图像进行预处理，减少了干扰因素对脏污尺寸参数计算精度的影响，保障了脏污尺寸参数的计算精度。

(2)确定脏污区域在目标图像中的位置信息。

本步骤中，控制模块1可以采用Canny边缘检测算法检测在目标图像中脏污区域的位置。具体的，检测在目标图像中脏污区域位置的方式为，提取目标图像中的边缘信息，根据边缘信息的提取结果大致的确定在目标图像中脏污区域的位置。此时因目标图像中除了脏污可能还存在别的障碍物，故此时只能够大致的确定出在目标图像中脏污区域的位置。

(3)根据位置信息，获取脏污区域的边缘信息。

脏污区域为一个闭环的连通域，脏污区域的边缘信息为一个闭环连接的曲线图形。为此本步骤中，控制模块可以根据脏污区域的上述特征从目标图像中提取出脏污区域的边缘信息。具体的，控制模块1可以通过检测连通域的方式，从目标图像中精准锁定脏污区域的位置信息。之后在确定脏污区域的位置后，再从目标图像中提取出一个闭环连接的曲线图形，提取完毕后即完成获取脏污区域边缘信息的操作。具体的，控制模块1可以采用边缘检测函数提取脏污区域的边缘信息。示例性的，边缘检测函数可以为FindContours边缘检测函数。

(4)基于边缘信息，计算目标图像中脏污区域的像素数。

其中，脏污区域的像素数指的是在目标图像中脏污区域所占据的像素个数。

本步骤中，控制模块1在采用边缘检测函数从目标图像中提取出脏污区域的边缘信息后，即可根据边缘信息的提取结果计算出目标图像中脏污区域的像素数。示例性的，控制模块1可以采用Regionprop函数计算出在目标图像中脏污区域所占据的像素数。

步骤S320：根据脏污区域的像素数及目标图像总像素数，确定脏污的尺寸参数。

其中，脏污的尺寸参数指的是脏污区域的像素数与目标图像总像素数的比值。脏污的尺寸参数能够反映脏污区域的面积大小，脏污的尺寸参数越大，脏污区域的面积越大；脏污的尺寸参数越小，脏污区域的面积越小。

本步骤中，控制模块1计算出在目标图像中脏污区域所占据的像素数后，可以对脏污区域的像素数以及目标图像总像素数进行比值运算，比值结果即为脏污的尺寸参数。其中，控制模块1中提前存储又目标图像的总像素数。示例性的，假设脏污区域的像素数为5，目标图像的总像素数为40，则控制模块1计算出的脏污的尺寸参数应为5/40＝0.125＝12.5％。

通过上述措施，基于摄像装置2所拍摄的目标图像计算脏污的尺寸参数，保证脏污尺寸参数计算精度的同时，简化了脏污尺寸参数的计算方式。

在一实施例中，控制模块1在检测到待清洁区域中存在脏污的情况下，还会执行如下步骤：判断脏污与清洁机器人100之间的目标距离是否在预设范围内；若目标距离在预设范围内，控制清洁机器人执行第二路径模式的清洁策略；若目标距离不在预设范围内，控制清洁机器人执行第一路径模式的清洁策略。示例性的，预设范围可以为10～20cm。

本实施例中，在清洁机器人对待清洁区域进行清洁时，控制模块1实时的根据拉曼光接收装置4所传输的拉曼光谱判断待清洁区域中是否存在脏污。若控制模块1检测到待清洁区域中存在脏污，则计算脏污与清洁机器人100之间的距离，计算成功后判断上述距离是否在预设范围内。若上述距离在预设范围内，则确定脏污的尺寸参数，并根据脏污尺寸参数选取对应强度的第二路径清洁模式的清洁策略，选取完毕后，控制模块控制清洁机器人按照所选取的第二路径清洁模式的清洁策略对脏污进行清洁。若上述距离不在预设范围内，且大于上述预设范围的最大值，则控制清洁机器人100继续按照第一路径模式的清洁策略对待清洁区域进行清洁；当清洁机器人100行进到其与脏污之间的距离在上述预设范围内时，再控制清洁机器人100对脏污进行清洁。

值得注意的是，因摄像装置2是以一定角度安装在清洁机器人100上的，这使得摄像装置2与地面之间的垂直高度以及夹角是一定的，则此时可以通过三角测距的方式计算出清洁机器人100与脏污之间的距离，即通过三角函数的运算关系计算出清洁机器人100与脏污之间的距离。

计算脏污的尺寸参数时，需要先从目标图像中计算出脏污区域的像素数，然而，当清洁机器人100距离脏污比较远时，摄像装置2所拍摄的目标图像中脏污区域可能存在较大的变形，此种情况下会使得控制模块1无法准确的计算出脏污区域的像素数，降低了对脏污尺寸参数的计算精度。进一步的，在所计算出的脏污的尺寸参数精度较低时，无法准确的根据脏污的尺寸参数确定脏污的面积大小，造成清洁策略的选取会不准确，降低了对脏污的清洁效果，容易出现对脏污清洁不彻底的情况。为此，本实施例中，只有在确定脏污与清洁机器人100之间的距离在预设范围内时，才会计算脏污的尺寸参数，充分保证了对脏污尺寸参数的计算精准度。进一步的，确保能够准确根据脏污的尺寸参数确定脏污面积大小，进而实现准确的选取相应的清洁策略对脏污进行清洁，提升了对脏污的清洁效果，充分避免了对脏污清洁不彻底的情况出现。

在一实施例中，控制模块1在计算出脏污的尺寸参数后，可以通过如下步骤确定第二路径模式的清洁策略：若脏污的尺寸参数小于第一阈值，控制模块1可以将直线形清洁策略作为第二路径模式的清洁策略；若脏污的尺寸参数大于第一阈值，控制模块1可以将回字形清洁策略或螺旋形清洁策略作为第二路径模式的清洁策略。其中，直线形清洁策略指的是控制清洁机器人100按照直线运动路径行进对脏污进行清洁；回字形清洁策略指的是控制清洁机器人100按照“回”字形运动路径行进对脏污进行清洁；螺旋形清洁策略指的是控制清洁机器人100按照半径依次减小的圆形清洁路径行进对脏污进行清洁。示例性的，第一阈值可以为7％～9％。

本实施例中，在计算出脏污的尺寸参数后，控制模块1即可将脏污的尺寸参数与其内部存储的第一阈值进行比较，并根据比较结果确定实际对脏污进行清洁的第二路径模式的清洁策略。具体的，若比较结果显示脏污的尺寸参数小于第一阈值，说明所检测到的脏污为小面积脏污，则将直线形清洁策略作为第二路径模式的清洁策略。若比较结果显示脏污的尺寸参数大于第一阈值，说明控制模块1此刻所检测到的脏污为大面积脏污，则将回字形清洁策略或螺旋形清洁策略作为第二路径模式的清洁策略。

第一方面，当比较结果显示脏污的尺寸参数大于第一阈值时，控制模块1可以随机的从回字形清洁策略及螺旋形清洁策略选择一种清洁策略作为第二路径模式的清洁策略。第二方面，当比较结果显示脏污的尺寸参数大于第一阈值时，控制模块1可以根据脏污的形状确定清洁策略；若脏污的形状接近于圆形，将螺旋形清洁策略作为第二路径模式的清洁策略；若脏污的形状接近于矩形，将回字形清洁策略作为第二路径模式的清洁策略。第三方面，当比较结果显示脏污的尺寸参数大于第一阈值时，可以进一步的根据脏污的面积大小确定第二路径模式的清洁策略。此种情况下，控制模块1内部还存储有第二阈值，可以进一步的将脏污的尺寸参数与第二阈值进行比较。若比较后发现脏污的尺寸参数大于第一阈值且小于第二阈值，说明脏污面积大小适中，则将螺旋形清洁策略作为第二路径模式的清洁策略；若比较后发现脏污的尺寸参数大于第二阈值，说明脏污面积较大，则将回字形清洁策略作为第二路径模式的清洁策略。

通过上述措施，根据特征参数选取最优清洁策略对脏污进行清洁时，能够实现利用最短的清洁路径实现最好的清洁效果，在保证清洁效果的同时极大地提升了清洁机器人100的清洁效率。其中，特征参数可以为脏污的面积大小以及脏污的形状等。

下面详细讲解清洁机器人100按照第二路径模式的清洁策略清洁脏污的原理：

(1)当第二路径模式的清洁策略为直线形清洁策略时。

本实施例中，当清洁机器人100按照直线形清洁策略清洁脏污时，控制模块1可以先生成直线形清洁路径，并在生成后控制清洁机器人100按照直线形清洁路径往复行进对脏污进行清洁。其中，直线形清洁路径穿过脏污区域。示例性的，如图5所示，在控制模块1检测到脏污时，清洁机器人100位于图中的A处，则控制模块1可以规划出如图5所示的由A处延伸到B处的清洁路径；并在规划成功后控制清洁机器人100按照上述清洁路径往复行进对脏污进行清洁。其中，图中的圆圈代表脏污。具体的，在清洁机器人100按照直线形清洁路径行进时，清洁机器人100首先会由起始点A开始行进，行进过程中清洁机器人100逐渐靠近脏污，经过一段时间后清洁机器人100穿过脏污，并在穿过脏污后逐渐远离，远离到图5中的B点时清洁机器人100调头180°，并在掉头后以B点作为起始点重复上述流程继续对脏污进行清洁。如此往复，当往复次数达到设定次数时，确定脏污被清洁干净，控制清洁机器人100停止执行直线形清洁策略。示例性的，清洁机器人100往复运动的次数可以为3～5次。

在另一实施例中，清洁机器人100每往复运动一次，控制模块1就重新根据摄像装置2所拍摄的目标图像计算脏污的尺寸参数；若计算结果显示脏污的尺寸参数大于第三阈值，说明脏污未被清洁干净，则此时控制模块1可以控制清洁机器人100继续往复运动；若计算结果显示脏污的尺寸参数小于第三阈值，说明书脏污基本清洁干净，则此时控制模块1可以控制清洁机器人100停止执行直线形清洁策略。示例性的，第三阈值可以为0.2％～0.8％。如图5所示，清洁机器人100往复运动一次指的是清洁机器人100由图5中的A点行进到B点，再由B点行进到A点，之后清洁机器人100在行进到A点后就重新计算脏污的尺寸参数，并根据计算结果控制清洁机器人100的运动。

(2)当第二路径模式的清洁策略为回字形清洁策略时。

本实施例中，当清洁机器人100按照回字形清洁策略清洁脏污时，控制模块1可以先生成回字形清洁路径；其中，回字形清洁路径由多个半径依次减小的口字形清洁路径组成；之后在清洁路径生成后控制清洁机器人100依次由外到内的按照口字形清洁路径行进清洁脏污。其中，口字形清洁路径的个数由脏污面积大小以及对地面进行清洁的清洁装置的半径决定。示例性的，如图6所示，圆形表示脏污，在采用回字形清洁策略清洁脏污时，清洁机器人100可以先生成3个半径依次减小的口字形清洁路径，生成成功后先控制清洁机器人100按照图6中C所对应的口字形清洁路径行进对脏污进行清洁。在上述口字形清洁路径行进完毕时，再控制清洁机器人100向内移动，移动到图6中D所对应的口字形清洁路径上，移动成功后控制清洁机器人100按照图6中D所对应的口字形清洁路径行进，对脏污进行清洁。行进完毕后，再控制清洁机器人100按照图6中E所对应的口字形清洁路径行进。行进完毕后，确定脏污被清洁干净，控制清洁机器人100停止执行回字形清洁策略。

在另一实施例中，清洁机器人100每执行完一个口字形清洁路径，控制模块1就重新根据摄像装置2所拍摄的目标图像计算脏污的尺寸参数；若计算结果显示脏污的尺寸参数大于第三阈值，说明脏污未被清洁干净，则此时控制模块1可以控制清洁机器人100继续执行下一个口字形清洁路径；若计算结果显示脏污的尺寸参数小于第三阈值，说明书脏污基本清洁干净，则此时控制模块1可以控制清洁机器人100停止执行回字形清洁策略。示例性的，第三阈值可以为0.2％～0.8％。

(3)当目标清洁策略为螺旋形清洁策略时。

本实施例中，当清洁机器人100按照螺旋形清洁策略清洁脏污时，控制模块1可以先生成螺旋形清洁路径；其中，螺旋形清洁路径由多个半径依次减小的圆形清洁路径组成；之后在清洁路径生成后控制清洁机器人100依次由外到内的按照圆形清洁路径行进清洁脏污。其中，圆形清洁路径的个数由脏污面积大小以及对地面进行清洁的清洁装置的半径决定。

值得注意的是，螺旋形清洁策略与回字形清洁策略的区别点在于，路径表现形式不同，螺旋形清洁策略中清洁路径是由多个半径依次减小的圆形清洁路径组成，回字形清洁策略中清洁路径是否多个半径依次减小的口字形清洁路径组成。除上述不同外，二者对脏污的清扫逻辑基本相同，则此时本实施例中不再赘述螺旋形清洁策略的具体原理，详细原理详见回字形清洁策略的讲解。

在一实施例中，在脏污被清洁干净时，控制模块1可以判断待清洁区域是否被清洁干净；若判断结果显示待清洁区域未被清洁干净，则可以控制清洁机器人由第二路径模式的清洁策略切换至第一路径模式的清洁策略，切换成功后控制清洁机器人按照第一路径模式的清洁策略继续对待清洁区域进行清洁。具体的，在脏污清洁干净后，若控制模块检测到待清洁区域未被清洁干净，可以先控制清洁机器人100行进到在遇到脏污时，第一路径模式的清洁策略被中断的位置，行进成功后再控制清洁机器人100按照第一路径模式的清洁策略继续对待清洁区域进行清洁。

值的注意的是，在遇到脏污时，清洁机器人100会停止执行原来的第一路径模式的清洁策略，改为采用第二路径模式的清洁策略对脏污进行清洁；为此，本实施例中，在脏污清洁完毕后，先控制清洁机器人100返回到第一路径模式的清洁策略被中断的位置，并在返回后继续按照第一路径模式的清洁策略清洁待清洁区域，通过此方式形成闭环控制逻辑，控制方式简单，且充分保证了对脏污的清洁效果。

在一实施例中，如图7所示，控制模块1在执行脏污清洁方法时，还会执行如下步骤S410-步骤S432。

步骤S410：在对脏污进行清洁时，若满足触发条件，返回基站对清洁装置进行清洗。

其中，触发条件为清洁机器人100在对面积较大的脏污进行清洁时，脏污的尺寸参数达到第三阈值，或者，清洁机器人100在对面积较大的脏污进行清洁时，清洁机器人100的清洁时长达到预设时长。面积较大的脏污指的是脏污的尺寸参数大于上述提及的第一阈值。具体的，脏污的尺寸参数计算方式同上述实施例，此处不再赘述。示例性的，第三阈值可以为0.2％～0.8％；预设时长可以为4～10s。

本步骤中，在清洁机器人100对脏污进行清洁时，若控制模块1检测到脏污的尺寸参数达到第三阈值，或者清洁机器人100的清洁时长达到预设时长时，控制模块1可以控制清洁机器人100返回基站，进而由基站对清洁装置进行清洗。具体的，清洁装置以可升降的方式设置在清洁机器人100上，在本实施例中，清洁机器人100返回基站前，控制模块1可以先升起清洁装置，并在升起后规划出清洁机器人100的当前位置到基站的最短行进路径，规划成功后控制清洁机器人100按照上述最短行进路径行进返回基站。

步骤S420：在基站对清洁装置清洗完毕时，控制清洁机器人100返回脏污区域。

其中，脏污区域为目标脏污所在的区域；目标脏污为清洁机器人100在执行上述步骤S210-步骤S240时所进行清洁的脏污。

本步骤中，在基站对清洁装置清洗完毕后，控制模块1控制清洁机器人100返回脏污区域。具体的，控制模块1可以控制清洁机器人100按照上述步骤S410中所规划出的最短行进路径行进返回脏污区域，当行进到清洁机器人100与脏污的距离在预设范围内时，控制清洁机器人100停止行进。示例性的，预设范围可以为10～20cm。

步骤S430：判断脏污区域是否被清洁干净。

本步骤中，在控制模块1检测到清洁机器人100停止行进时，控制模块1可以二次检测脏污区域中的脏污是否被清洁干净。具体的，控制模块1可以通过计算脏污的尺寸参数的方式，确定脏污是否被清洁干净。其中，脏污尺寸参数的计算方式，详见上述实施例，此处不再赘述。若脏污的尺寸参数大于第三阈值，则说明脏污未被清洁干净；若脏污的尺寸参数小于第三阈值，则说明脏污已被清洁干净。

步骤S431：若脏污被清洁干净，则判断待清洁区域是否被清洁干净。

本实施例中，若控制模块1检测到脏污被清洁干净时，则可以判断待清洁区域是否被清洁干净。若控制模块检测到待清洁区域被清洁干净，则控制清洁机器人返回基站。若控制模块检测到待清洁区域未被清洁干净，则控制清洁机器人按照第一路径模式的清洁策略继续对待清洁区域进行清洁。

值的注意的是，本实施例中，若在对脏污进行二次检测后，需要继续对待清洁区域进行清洁，控制模块1可以先控制清洁机器人100返回到第一路径模式的清洁策略被中断的位置，并在返回后继续按照第一路径模式的清洁策略清洁待清洁区域，通过此方式形成闭环控制逻辑，控制方式简单，且充分保证了对脏污的清洁效果。

步骤S432：若脏污未被清洁干净，继续清洁脏污区域。

本步骤中，若控制模块1在二次检测后发现脏污未被清洁干净，则可以控制清洁机器人100继续对脏污区域进行清洁。具体的，在检测到脏污未被清洁干净时，控制模块1可以计算出脏污的尺寸参数，并根据尺寸参数的计算结果选取对应的第二路径模式的清洁策略，之后在选取成功后控制清洁机器人100按照第二路径模式的清洁策略对脏污进行二次清洁，对脏污的清洁原理详见上述实施例所述，此处不再赘述。脏污区域清洁干净后，再判断待清洁区域是否被清洁干净，并根据判断结果执行相应的清洁逻辑，具体清洁逻辑同上，此处不再赘述。

若脏污面积比较大，清洁机器人100在清洁一段时间后，清洁装置上附着的脏污比较多，此种情况下清洁装置已经无法保证良好的清洁效果。故本实施例中当控制模块1检测到清洁机器人100清洁时长达到预设时长，或者，控制模块1检测到脏污区域的尺寸参数达到第三阈值时，就控制清洁机器人100返回基站，由基站对清洁装置进行清洗，充分保证清洁机器人100在后续清洁中对待清洁区域的清洁效果，避免清洁装置的脏污污染待清洁区域的其它区域。另外，在返回基站后，控制模块1还会控制清洁机器人100返回脏污区域，并在返回后二次识别脏污是否被清洁干净。若检测到脏污未被清洁干净，对脏污进行二次清洁，此种方式充分避免了清洁后待清洁区域出现脏污残留的现象，充分保证了对脏污的清洁效果。

下面以图8为例，详细讲解本申请中的脏污清洁方法：

控制模块首先获取待清洁区域，并在获取成功后控制清洁机器人按照第一路径模式的清洁策略对待清洁区域进行清洁。具体的，如图8所示，清洁机器人100在对待清洁区域进行清洁前，控制模块1生成如图8所示的弓字形清洁路径，路径生成后控制模块1控制清洁机器人100以点F为起点按照弓字形清洁路径行进对待清洁区域进行清洁。其中，图8中的箭头表示清洁机器人100的运动方向。清洁过程中，控制模块1根据拉曼光接收装置4传输的反射光信号确定待清洁区域是否存在脏污。当清洁机器人100请进到点M时，控制模块1检测到待清洁区域中存在脏污K。之后计算脏污K距离清洁机器人100的距离，计算后控制模块1检测到清洁机器人100与脏污之间的距离不在预设范围内，控制清洁机器人100继续按照弓字形清洁路径行进。当行进到点G时，清洁机器人100与脏污K之间的距离在预设范围内，此时清洁机器人100根据摄像装置2拍摄的目标图像确定脏污的尺寸参数。进一步的，在脏污的尺寸参数确定后，根据脏污的尺寸参数确定脏污K为小面积脏污，控制清洁机器人100按照直线形清洁策略对脏污K进行清洁。脏污清洁干净时判断待清洁区域是否被清洁干净，检测发现待清洁区域未被清洁干净，控制清洁机器人切换至第一路径模式的清洁策略继续对待清洁区域进行清洁。具体的，在进行清洁时，控制清洁机器人100返回点G处，并在返回后控制清洁机器人100继续按照弓字形清洁路径行进对待清洁区域进行清洁。

随着清洁过程的进行，当清洁机器人100行进到点V时，控制模块1检测到待清洁区域中存在脏污J。之后计算脏污J距离清洁机器人100的距离，计算后控制模块1检测到清洁机器人100与脏污之间的距离不在预设范围内，控制清洁机器人100按照第一路径模式的清洁策略继续对待清洁区域进行清洁。当行进到点O时，清洁机器人100与脏污之间的距离在预设范围内，此时清洁机器人100根据摄像装置2拍摄的目标图像确定脏污的尺寸参数。进一步的，在脏污的尺寸参数确定后，根据脏污的尺寸参数控制清洁机器人100按照回字形清洁策略对脏污J进行清洁。清洁过程中若脏污区域的尺寸参数小于第三阈值，或者，清洁机器人100对脏污J的清洁时长达到预设时长时，控制模块1控制清洁装置升起，并在升起后控制清洁机器人100返回基站，由基站对清洁装置进行清洗。清洗完毕后，控制模块1控制清洁机器人100返回脏污区域，返回后检测脏污J是否被清洁干净。若控制模块1检测到脏污J未被清洁干净，控制清洁机器人100继续对脏污J进行清洁。若控制模块1检测到脏污J被清洁干净，判断待清洁区域是否被清洁干净；若检测发现待清洁区域未被清洁干净，控制清洁机器人切换至第一路径模式的清洁策略继续对待清洁区域进行清洁；具体的，清洁时首先控制清洁机器人100运动到O点，运动成功后控制清洁机器人100继续按照弓字形清洁路径行进对待清洁区域进行清洁。若检测发现待清洁区域被清洁干净，控制清洁机器人返回基站。按照上述清洁逻辑对待清洁区域以及待清洁区域中的脏污进行清洁，直至完成对待清洁区域的清洁工作为止。

在本申请所提供的几个实施例中，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

Claims (10)

1.一种脏污清洁方法，应用于清洁机器人，其特征在于，所述脏污清洁方法包括：

获取待清洁区域，控制所述清洁机器人执行第一路径模式的清洁策略清洁所述待清洁区域；

清洁过程中若检测到所述待清洁区域存在脏污，控制所述清洁机器人执行第二路径模式的清洁策略清洁所述脏污；

所述脏污清洁干净时判断所述待清洁区域是否清洁干净；

若所述待清洁区域未清洁干净，控制所述清洁机器人继续执行所述第一路径模式的清洁策略清洁所述待清洁区域。

2.根据权利要求1所述的脏污清洁方法，其特征在于，在所述控制所述清洁机器人执行第二路径模式的清洁策略清洁所述脏污之前，所述方法还包括：

确定所述脏污的尺寸参数，根据所述尺寸参数确定所述第二路径模式的清洁策略；所述尺寸参数指示的脏污面积与所述第二路径模式的清洁策略指示的清洁强度呈正相关。

3.根据权利要求1所述的脏污清洁方法，其特征在于，在所述控制所述清洁机器人执行第二路径模式的清洁策略清洁所述脏污之前，所述方法还包括：

判断所述脏污与所述清洁机器人之间的目标距离是否在预设范围内；

若所述目标距离在所述预设范围内，控制所述清洁机器人执行第二路径模式的清洁策略；

若所述目标距离不在所述预设范围内，控制所述清洁机器人执行第一路径模式的清洁策略。

4.根据权利要求2所述的脏污清洁方法，其特征在于，所述清洁机器人上安装有摄像装置，所述摄像装置用于拍摄所述清洁机器人周围的图像；

所述确定所述脏污的尺寸参数，包括：

确定在所述摄像装置拍摄的目标图像中脏污区域的像素数；其中，所述脏污区域为在所述待清洁区域中被所述脏污覆盖的区域；

根据所述脏污区域的像素数及所述目标图像总像素数，确定所述脏污的尺寸参数。

5.根据权利要求4所述的脏污清洁方法，其特征在于，所述确定在所述摄像装置拍摄的目标图像中脏污区域的像素数，包括：

确定所述脏污区域在所述目标图像中的位置信息；

根据所述位置信息，获取所述脏污区域的边缘信息；

基于所述边缘信息，计算所述目标图像中所述脏污区域的像素数。

6.根据权利要求2所述的脏污清洁方法，其特征在于，所述根据所述尺寸参数确定所述第二路径模式的清洁策略，包括：

若所述尺寸参数小于第一阈值，确定所述第二路径模式的清洁策略为直线形清洁策略；

若所述尺寸参数大于所述第一阈值，确定所述第二路径模式的清洁策略为回字形清洁策略或螺旋形清洁策略_。

7.根据权利要求1所述的脏污清洁方法，其特征在于，当所述第二路径模式的清洁策略为直线形清洁策略时，所述控制所述清洁机器人执行第二路径模式的清洁策略清洁所述脏污，包括：

生成直线形清洁路径，控制所述清洁机器人按照所述直线形清洁路径往复行进清洁所述脏污；

当所述第二路径模式的清洁策略为回字形清洁策略时，所述控制所述清洁机器人执行第二路径模式的清洁策略清洁所述脏污，包括：

生成回字形清洁路径，控制所述清洁机器人依次由外到内的按照口字形清洁路径行进清洁所述脏污；

当所述第二路径模式的清洁策略为螺旋形清洁策略时，控制所述清洁机器人执行第二路径模式的清洁策略清洁所述脏污，包括：

生成螺旋形清洁路径，控制所述清洁机器人依次由外到内的按照圆形清洁路径行进清洁所述脏污。

8.根据权利要求1所述的脏污清洁方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述脏污进行清洁时，计算脏污的尺寸参数，并根据计算结果确定所述脏污是否被清洁干净。

9.根据权利要求1所述的脏污清洁方法，其特征在于，所述清洁机器人上设有清洁装置，所述清洁装置用于清洁所述待清洁区域；

所述方法还包括：

在对脏污进行清洁时，若满足触发条件，返回基站对所述清洁装置进行清洗；

在所述基站对所述清洁装置清洗完毕时，控制所述清洁机器人返回脏污区域；其中，所述脏污区域为在所述待清洁区域中被所述脏污覆盖的区域；

判断所述脏污是否被清洁干净；

若所述脏污被清洁干净，则判断所述待清洁区域是否清洁干净；

若所述脏污未被清洁干净，继续清洁所述脏污区域。

10.根据权利要求1所述的脏污清洁方法，其特征在于，所述清洁机器人上安装有激光发射装置和拉曼光接收装置，所述激光发射装置用于发射激光信号，所述拉曼光接收装置用于接收障碍物反射的激光信号；

在所述清洁过程中若检测到所述待清洁区域存在脏污之前，所述方法还包括：

对所述拉曼光接收装置接收的激光信号进行处理生成拉曼光谱，根据所述拉曼光谱判断所述待清洁区域中是否存在脏污。

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