一种机器人的控制方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本申请涉及智能机器人控制领域，尤其涉及一种机器人的控制方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

随着人工智能的快速发展，市面上出现了大量的扫地机器人。扫地机器人的出现大大解放了人类的双手，让人们的生活更加便利。面临激烈的扫地机市场。如何让扫地机器人清扫的更加干净，成为扫地机器人的核心设计。

目前市场常见的扫地机器人的机型形状是圆形，这种圆形的扫地机器人对于直角的墙角，有种天然的弱势，无法对墙角区域完整的覆盖，所以清扫不干净，现有技术中为了解决这个问题，采用d字形结构的扫地机器人。但是在实现本申请的过程中，发明人发现，由于直角角点存在多种类型，例如内直角角点，外直角角点等等，d字形扫地机器人采用常规的角点检测算法无法准确的区分直角角点的类型，导致无法准确的对直角角点执行清洁操作。

技术实现要素：

为了解决机器人采用常规的角点检测算法无法准确的区分直角角点的类型，导致无法准确的对直角角点执行清洁操作的技术问题，本申请提供了一种机器人的控制方法、装置、电子设备及存储介质。

根据本申请实施例的另一方面，提供了一种机器人的控制方法，包括：

获取对当前环境进行检测得到的环境地图；

对所述环境地图进行检测获取所述环境地图中至少一个直角角点；

确定所述直角角点所在的坐标系，将所述坐标系满足预设条件的直角角点作为目标直角角点；

控制机器人对所述目标直角角点执行清洁操作。

进一步的，所述对所述环境地图进行分析得到所述环境地图中至少一个直角角点，包括：

采用角点检测算法对环境地图进行处理得到角点检测图像；

对所述角点检测图像进行去噪处理得到角点去噪图像；

对所述角点去噪图像中的角点进行分段直线拟合，得到所述环境地图中至少一个直角角点。

进一步的，所述确定所述直角角点所在的坐标系，将所述坐标系满足预设条件的直角角点作为目标直角角点，包括：

将所述直角角点的坐标作为原点建立平面直角坐标系；

确定所述平面直角坐标系中各个象限的灰度值；

将所述平面直角坐标系中灰度值满足预设灰度值的象限作为目标象限；

将所述平面直角坐标系中目标象限的数量大于预设数量的直角角点确定为所述目标直角角点。

进一步的，所述控制机器人对所述目标直角角点执行清洁操作，包括：

获取所述目标直角角点在所述环境地图中的位置信息；

根据所述位置信息以及所述机器人的形体参数确定目标地点；

控制所述机器人移动至所述目标地点对所述目标直角角点执行清洁操作。

进一步的，所述控制所述机器人移动至所述目标地点对所述目标直角角点执行清洁操作，包括：

确定所述目标直角角点所处的环境类型以及地面属性；

根据所述环境类型和所述地面属性确定所述目标直角角点的清洁模式；

根据所述清洁模式控制所述机器人对所述目标直角角点进行清洁操作。

进一步的，所述方法还包括：

获取检测图像，所述检测图像是所述机器人位于所述目标地点对所述目标直角角点所处位置扫描得到；

对所述检测图像进行分析确定至少一个待处理物体，并获取所述待处理物体的物体类型以及物体信息；

根据所述物体类型以及物体信息确定处理策略；

根据所述处理策略控制所述机器人对所述待处理物体进行处理操作。

进一步的，所述方法还包括：

获取历史处理记录；

根据所述历史处理记录确定所述待处理物体的处理周期；

根据所述处理周期对所述目标直角角点执行保养操作。

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种机器人的控制装置，包括：

获取模块，用于获取对当前环境进行检测得到的环境地图；

检测模块，用于对所述环境地图进行检测得到所述环境地图中至少一个直角角点；

确定模块，用于确定所述直角角点所在的坐标系，将所述坐标系满足预设条件的直角角点作为目标直角角点；

控制模块，用于控制机器人对所述目标直角角点执行清洁操作。

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，该存储介质包括存储的程序，程序运行时执行上述的步骤。

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种电子装置，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；其中：存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于通过运行存储器上所存放的程序来执行上述方法中的步骤。

本申请实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述方法中的步骤。

本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：在本申请实施例中，通过确定所述直角角点所在的坐标系，然后将所述坐标系满足预设条件的直角角点作为目标直角角点，解决了机器人采用常规的角点检测算法无法准确区分直角角点的角点类型的技术问题，从而实现了准确的对直角角点执行清洁操作的技术效果。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种机器人的控制方法的流程图；

图2为本申请实施例提供的一种环境地图的示意图；

图3为本申请另一实施例提供的一种机器人的控制方法的流程图；

图4为本申请实施例提供的一种机器人的控制装置的框图；

图5为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个类似的实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本申请实施例提供了一种机器人的控制方法、装置、电子设备及存储介质。本发明实施例所提供的方法可以应用于任意需要的电子设备，例如，可以为服务器、终端等电子设备，在此不做具体限定，为描述方便，后续简称为电子设备。

根据本申请实施例的一方面，提供了一种机器人的控制方法的方法实施例。图1为本申请实施例提供的一种智能家居设备的控制方法的流程图，如图1所示，该方法包括：

步骤s11，获取对当前环境进行检测得到的环境地图；

在本申请实施例中，通过设置于机器人上的雷达装置发射雷达信号，然后根据雷达信号的回波信号确定点云数据，对点云数据进行特征分析，确定当前环境的环境地图。作为一个示例，通过分析点云数据的特征，能够确定当前环境中的墙面，根据墙面确定当前环境的边界，或者还可以通过紧靠墙面摆放的物体确定当前环境的边界，例如衣柜，冰箱，沙发等等。然后对边界内的物体进行分析，最终得到当前环境的环境地图，其中环境地图可以是二位平面图，可以是三维立体图。本申请实施例的机器人为d型扫地机器人。

另外，还可以通过接收移动终端发送的环境地图，环境地图可以是平面户型图，或者平面设计图等等。

步骤s12，对环境地图进行检测得到环境地图中至少一个直角角点；

在本申请实施例中，采用角点检测算法对环境地图进行处理得到角点检测图像，对角点检测图像进行去噪处理得到角点去噪图像，对角点去噪图像中的角点进行分段直线拟合，得到环境地图中至少一个直角角点。其中角点检测算法可以是：shi-tomasi(史-托马斯)角点检测算法，harris(哈里斯)角点检测算法等等。

作为一个示例，采用shi-tomasi角点检测算法检测到采集图像的角点，经过k邻域算法去除噪点，仅保留环境地图边缘上的角点，并对危环境地图边缘上的角点进行分段直线拟合，利用分段直线拟合之后的得到的直线交点对经shi-tomasi检测和邻域去噪之后的角点进行反馈，从而得到环境地图边缘上的直角角点。直角角点包括内拐直直角角点和外拐直角角点。

可以理解的，角点通常被定义为两条或两条以上边缘的交点，严格来说，角点的局部邻域具有两个不同区域的不同方向的边界。那么对于图像来说，如果图像中的某一点在任意方向的一个微小变动都会引起灰度很大的变化，那么我们就把它称之为角点。目前大多数的图像角点检测方法检测的是拥有特定特征的图像点，这些特征点在图像中有具体的坐标，并具有某些数学特征，如局部最大或最小灰度、某些梯度特征等。shi-tomasi角点检测算法是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法。

步骤s13，确定直角角点所在的坐标系，将坐标系满足预设条件的直角角点作为目标直角角点；

在本申请实施例中，将直角角点的坐标作为原点建立平面直角坐标系，确定平面直角坐标系中各个象限的灰度值，将平面直角坐标系中灰度值满足预设条件的象限作为目标象限，根据目标象限的数量确定目标直角角点。具体的，将各个象限从坐标系中提取出来得到象限图像，然后将象限图像转换为rgb图像，根据rgb图像确定该象限的灰度值。

作为一个示例，如图2所示，当环境地图为二维平面地图时，以为直角角点作为原点建立平面直角坐标系，确定平面直角坐标系内各个象限的灰度值，当灰度值大于预设灰度值时，该象限为目标象限，当平面直角坐标系内存在三个目标象限时，则确定该直角角点为目标直角角点，可以理解的，目标直角角点即为内拐直角角点。

步骤s14，控制机器人对目标直角角点执行清洁操作。

在本申请实施例中，控制机器人对目标直角角点执行清洁操作，包括：获取目标直角角点在环境地图中的位置信息，根据位置信息以及机器人形状参数确定目标地点，控制机器人移动至目标地点对目标直角角点执行清洁操作。

作为一个示例，将距离直角角点2倍机器人的机身长度的位置作为目标地点，然后控制机器人移动至目标地点，可以按照右旋清扫模式，直角角点所在的区域进行清洁。如图2所示，例如果白色区域位于第一象限中，扫地机移动至目标地点，调整角度使机器人对着墙角，进行清洁操作。

另外，由于地图复杂性，直角区域的角点检测识别至关重要，由于考虑延边清扫的流畅性，也会对直角区域留有一定的距离，进行转角移动，也会导致直角区域清扫不干净。

因此，控制机器人移动至目标地点对目标直角角点执行清洁操作，包括：确定目标直角角点所处的环境类型以及地面属性，根据环境类型和地面属性确定目标直角角点的清洁模式，根据清洁模式控制机器人对目标直角角点进行清洁操作。

作为一个示例，地面属性包括混凝土属性、大理石属性、木材属性、瓷砖属性和地毯属性等。具体地，机器人可以通过深度学习神经网络训练得到的地面属性识别模型来对地面区域进行识别，得到目标直角角点所在位置的地面属性。

其中，清洁模式是指预先为机器人设置的清洁方式，不同环境类型、不同地面材质类型对应不同的清洁模式。清洁模式可以包括但不限于清洁类型、清洁强度、清洁时间和清洁频率。清洁强度是指清洁的力度，例如吸力、擦拭力的大小。清洁时间是指清洁的时间点。清洁频率是清洁的时间间隔，也可以是清洁周期。

具体地，机器人可以根据环境属性信息确定环境类型，环境类型可以是厨房，卧室，客厅等等，然后根据环境类型对应的清洁模式，以及确定地面属性对应的清洁模式，再对环境类型对应的清洁模式和地面属性对应的清洁模式进行组合分析，得到目标直角角点对应的清洁模式。

作为一个示例，环境信息包括但不限于环境的功能特性，例如，厨房的功能特性为饮食料理，那么，厨房的直角角点处可能在日常料理的时间段在存在较多的厨余垃圾，此时环境类型对应的清洁模式可以设为在中午12:30以及傍晚19:00对厨房进行清扫。地面属性信息包括但不限于地面的耐磨性，例如，木质地面的耐磨性较差，若清洁强度过大，可能会导致木质地面被刮花，因此要控制好清洁强度，可以采用低清洁强度对木质地面进行清洁，从而保护木质地面。因此，当厨房为木质地面时，对应的清洁策略可以是：在上午10:00以及下午15:00对厨房进行多次低清洁强度的擦拭，在保证清洁效果的同时，保护地面。因此最终目标直角角点应的清洁模式为：中午12:30以及傍晚19:00对厨房进行高清洁强度的清扫，上午10:00以及下午15:00对厨房进行多次低清洁强度的擦拭。

在本申请实施例中，通过确定所述直角角点所在的坐标系，然后将所述坐标系满足预设条件的直角角点作为目标直角角点，解决了机器人采用常规的角点检测算法无法准确区分直角角点的角点类型的技术问题，从而实现了准确的对直角角点执行清洁操作的技术效果。

图3为本申请另一实施例提供的一种机器人的控制方法的流程图，如图3所示，该方法包括以下步骤：

步骤s21，获取检测图像，检测图像是机器人位于目标地点对目标直角角点所处位置扫描得到；

在本申请实施例中，当机器人到达目标地点后，对目标直角角点所在区域进行扫描得到检测图像，可以理解的，检测图像可以包括多张图像，例如墙角图像，墙面图像，墙缝图像以及地面图像等等。

步骤s22，对检测图像进行分析确定至少一个待处理物体，并获取待处理物体的物体类型以及参数信息；

在本申请实施例中，将检测图像输入预先训练的识别模型，由识别模型根据检测图像中的特征信息确定待处理物体，识别模型可以由深度学习神经网络训练得到。其中待处理物体可以是蜘蛛网，油渍，霉斑等等。其中，蜘蛛网的物体类型杂物，油渍的物体类型为污染物，霉斑、霉点的物体类型为霉菌。参数信息可以是待处理物体的面积，厚度，高度等等。

步骤s23，根据物体类型以及参数信息确定处理策略；

在本申请实施例中，处理策略是指预先为机器人设置的清洁规则，不同物体类型、不同参数信息对应不同的处理策略。处理策略可以包括但不限于处理类型，处理参数等等。处理类型可以是吹风，擦拭，喷消毒液等等。处理参数可以是风力的大小，擦拭的强度，所需消毒液的剂量。

作为一个示例，当待处理物体为蜘蛛网时，处理类型为吹风，然后确定蜘蛛网的高度以及面积，根据高度以及面积确定风力的大小。当待处理物体为霉斑或者霉点时，处理类型为喷消毒液和擦拭，然后确定霉菌和霉点的面积，根据霉斑或者霉点的面积确定消毒液的剂量，以及擦拭的强度。

步骤s24，根据处理策略控制机器人对待处理物体进行处理操作。

在本申请实施例中，根据检测图像获取待处理物体，根据待处理物体确定处理策略对目标直角角点进行处理，实现了机器人自动对直角角点所处位置的检测，并对检测到的待处理物体进行处理，解决了机器人只对地面清洁的局限性，同时提高了机器人的智能化。

本申请实施例提供的方法还包括，获取历史处理记录，根据历史处理记录确定待处理物体的处理周期，根据处理周期对目标直角角点执行保养操作。

作为一个示例，通过历史处理记录确定霉斑或者霉点每隔七天就要处理一次，则确定目标直角角点所处的环境为潮湿类型，保养操作可是每间隔一天对目标直角角点进行干燥，消毒。防止经常出现霉菌类型的待处理物体。

图4为本申请实施例提供的一种机器人的控制装置的框图，该装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为电子设备的部分或者全部。如图4所示，该装置包括：

获取模块41，用于获取对当前环境进行检测得到的环境地图；

检测模块42，用于对环境地图进行检测得到环境地图中至少一个直角角点；

确定模块43，用于确定直角角点所在的坐标系，将坐标系满足预设条件的直角角点作为目标直角角点；

控制模块44，用于控制机器人对目标直角角点执行清洁操作。

进一步的，检测模块42，具体用于采用角点检测算法对环境地图进行处理得到角点检测图像；对角点检测图像进行去噪处理得到角点去噪图像；对角点去噪图像中的角点进行分段直线拟合，得到环境地图中至少一个直角角点。

进一步的，确定模块43，具体用于将直角角点的坐标作为原点建立平面直角坐标系；确定平面直角坐标系中各个象限的灰度值；将平面直角坐标系中灰度值满足预设条件的象限作为目标象限；根据目标象限的数量确定目标直角角点。

进一步的，控制模块44，包括：

获取子模块，用于获取目标直角角点在环境地图中的位置信息；

确定子模块，用于根据位置信息以及机器人形状参数确定目标地点；

控制子模块，用于控制机器人移动至目标地点对目标直角角点执行清洁操作。

进一步的，控制子模块，具体用于确定目标直角角点所处的环境类型以及地面属性；根据环境类型和地面属性确定目标直角角点的清洁模式；根据清洁模式控制机器人对目标直角角点进行清洁操作。

进一步的，本申请实施例提供的装置还包括处理模块，用于获取获取检测图像，检测图像是机器人位于目标地点对目标直角角点所处位置扫描得到，对检测图像进行分析确定至少一个待处理物体，并获取待处理物体的物体类型以及参数信息，根据物体类型以及参数信息确定处理策略，根据处理策略控制机器人对待处理物体进行处理操作。

进一步的，本申请实施例提供的处理模块，还用于获取历史处理记录；根据历史处理记录确定待处理物体的处理周期；根据处理周期对目标直角角点执行保养操作。

本申请实施例还提供一种电子设备，如图5所示，电子设备可以包括：处理器1501、通信接口1502、存储器1503和通信总线1504，其中，处理器1501，通信接口1502，存储器1503通过通信总线1504完成相互间的通信。

存储器1503，用于存放计算机程序；

处理器1501，用于执行存储器1503上所存放的计算机程序时，实现上述实施例的步骤。

上述终端提到的通信总线可以是外设部件互连标准(peripheralcomponentinterconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extendedindustrystandardarchitecture，简称eisa)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

通信接口用于上述终端与其他设备之间的通信。

存储器可以包括随机存取存储器(randomaccessmemory，简称ram)，也可以包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。

上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，简称cpu)、网络处理器(networkprocessor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessing，简称dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，简称asic)、现场可编程门阵列(field－programmablegatearray，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

在本申请提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的机器人的控制方法。

在本申请提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的机器人的控制方法。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘solidstatedisk)等。

以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并非用于限定本申请的保护范围。凡在本申请的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本申请的保护范围内。

以上所述仅是本申请的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

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