一种智能扫地机器人定位方法及系统与流程

本发明涉及智能家电领域，尤其涉及一种智能扫地机器人定位方法及系统。

背景技术：

智能扫地机器人，又称自动打扫机、智能吸尘、机器人吸尘器等，是智能家用电器的一种，能凭借一定的人工智能，自动在房间内完成地板清理工作。一般采用刷扫和真空方式，将地面杂物先吸纳进入自身的垃圾收纳盒，从而完成地面清理的功能。一般来说，将完成清扫、吸尘、擦地工作的机器人，也统一归为智能扫地机器人。

目前市场上的智能扫地机器人还没有一个标准的零点标定方法，以及通过人工智能的方法来定位的案例。虽然已经出现了采用与云服务器进行相连的方式进行数据分析，但主要用于语音识别，图像处理等，还没有出现利用云服务器来处理智能扫地机器人位置数据的案例。

公开号为cn105395144a的专利提供了一种扫地机器人的模式控制方法、系统、云服务器和扫地机器人，其中，方法包括：扫地机器人获取地面待清扫物的图像，并将待清扫物的图像上传至云服务器；云服务器根据待清扫物的图像确定待清扫物的类型；云服务器根据待清扫物的类型确定扫地机器人的清扫模式，并将清扫模式发送至扫地机器人；以及扫地机器人根据清扫模式对待清扫物进行清扫。该方法实现了根据不同的地面的情况，自主的选择适合的清扫模式，从而达到了真正的把地面清扫干净的目的，减轻了用户的家务负担，提升了用户体验。该方法通过云服务器进行图像处理，不能进行位置数据的分析。

公开号为cn105380575a的专利提供了一种扫地机器人的控制方法、系统、云服务器和扫地机器人，其中，方法包括：扫地机器人拍摄房间内地面的地面图像，并上传至云服务器；云服务器对地面图像进行分析，以获取房间内地面的待清扫区域和地面污浊程度；云服务器判断地面污浊程度是否大于第一预设阈值；当地面污浊程度大于第一预设阈值时，云服务器将待清扫区域发送至扫地机器人；以及扫地机器人对待清扫区域进行清扫。该方法可自主判断当前的环境情况，并根据当前的环境情况进行清扫，实现了对地面的真正清洁，实用性强。该方法通过云服务器进行图像处理，不能进行位置数据的分析。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题目的在于提供一种智能扫地机器人定位方法，用以解决现有技术不能利用云端处理智能扫地机器人位置数据的问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种智能扫地机器人定位方法，包括步骤：

s1、对智能扫地机器人进行零点标定；

s2、采集所述智能扫地机器人在清扫过程中的数据信息；

s3、清扫完成后将所述数据信息发送至云服务器并清空内存；

s4、获取所述云服务器返回的数据分析结果并存储所述数据分析结果。

进一步地，还包括步骤：

读取存储的数据分析结果；

判断是否读取成功，若是，增加预设区域的打扫次数和/或打扫时间。

进一步地，步骤s1具体包括：

任意选择地面一点定为零点o；

以零点o为原点在任意方向移动第一预设距离至点a；

沿垂直于oa方向的任意方向移动第二预设距离至点b；

根据所述零点o、所述点a及所述点b确定所述智能扫地机器人的运动坐标系。

进一步地，步骤s2具体包括：

定时采集所述智能扫地机器人在清扫过程中的坐标位置信息及所述坐标位置的清洁度信息。

进一步地，通过所述智能扫地机器人的运行速度、加速度及偏转角度计算所述坐标位置信息；通过清扫物的重量计算所述坐标位置的清洁度信息。

一种智能扫地机器人定位系统，包括：

零点标定模块，用于对智能扫地机器人进行零点标定；

数据采集模块，用于采集所述智能扫地机器人在清扫过程中的数据信息；

数据发送模块，用于清扫完成后将所述数据信息发送至云服务器并清空内存；

数据分析模块，用于获取所述云服务器返回的数据分析结果并存储所述数据分析结果。

进一步地，还包括：

数据读取模块，用于读取存储的数据分析结果；

判断模块，用于判断是否读取成功，若是，增加预设区域的打扫次数和/或打扫时间。

进一步地，所述零点标定模块具体包括：

原点标定单元，用于任意选择地面一点定为零点o；

横坐标标定单元，用于以零点o为原点在任意方向移动第一预设距离至点a；

纵坐标标定单元，用于沿垂直于oa方向的任意方向移动第二预设距离至点b；

坐标系确定单元，用于根据所述零点o、所述点a及所述点b确定所述智能扫地机器人的运动坐标系。

进一步地，所述数据采集模块具体用于定时采集所述智能扫地机器人在清扫过程中的坐标位置信息及所述坐标位置的清洁度信息。

进一步地，所述数据采集模块包括：

坐标位置信息单元，用于通过所述智能扫地机器人的运行速度、加速度、偏转角度计算所述坐标位置信息；

清洁度信息单元，用于通过清扫物的重量计算所述坐标位置的清洁度信息。

本发明与传统的技术相比，有如下优点：

本发明提出了零点标定机制，并且与云服务器进行连接，将智能扫地机器人的数据信息交给云服务器处理，让云服务器完成整个机器学习的过程，使用人工智能算法分析数据的过程，在最小化本地资源的情况下实现真正意义上的智能。

附图说明

图1是实施例一提供的一种智能扫地机器人定位方法流程图；

图2是实施例一提供的一种智能扫地机器人定位系统结构图；

图3是实施例二提供的一种智能扫地机器人定位方法流程图；

图4是实施例二提供的一种智能扫地机器人定位系统结构图；

图5是实施例三提供的一种智能扫地机器人定位方法流程图；

图6是实施例三提供的一种智能扫地机器人定位系统结构图；

图7是实施例三提供的一种智能扫地机器人零点标定原理示意图。

具体实施方式

以下是本发明的具体实施例并结合附图，对本发明的技术方案作进一步的描述，但本发明并不限于这些实施例。

实施例一

本实施例提供了一种智能扫地机器人定位方法流程图，如图1所示，包括步骤：

s11：对智能扫地机器人进行零点标定；

s12：采集智能扫地机器人在清扫过程中的数据信息；

s13：清扫完成后将数据信息发送至云服务器并清空内存；

s14：获取云服务器返回的数据分析结果并存储数据分析结果。

智能扫地机器人，是智能家用电器的一种，能凭借一定的人工智能，自动在房间内完成地板清理工作。一般采用刷扫和真空方式，将地面杂物先吸纳进入自身的垃圾收纳盒，从而完成地面清理的功能。

智能扫地机器人的机身为无线机器，以圆盘型为主。使用充电电池运作，操作方式以遥控器、或是机器上的操作面板。一般能设定时间预约打扫，自行充电。前方有设置感应器，可侦测障碍物，如碰到墙壁或其他障碍物，会自行转弯。

智能扫地机器人机身为自动化技术的可移动装置，与有集尘盒的真空吸尘装置，配合机身设定控制路径，在室内反复行走，如:沿边清扫、集中清扫、随机清扫、直线清扫等路径打扫，并辅以边刷、中央主刷旋转、抹布等方式，加强打扫效果，以完成拟人化居家清洁效果。

现有的智能扫地机器人还没有通过人工智能的方法来定位，虽然已经出现了与云服务器进行相连的方式进行数据分析，但主要用于语音识别，图像处理等。

本实施例提出零点标定机制，实现智能扫地机器人与云服务器进行连接，将智能扫地机器人的数据信息交给云服务器分析并处理，在云服务器端完成整个机器学习的过程，即使用人工智能算法分析数据，在最小化本地资源的情况下实现真正意义上的智能。

本实施例中，步骤s11为对智能扫地机器人进行零点标定。

零点标定是指建立智能扫地机器人的坐标系。零点标定是通过三点法来完成，所谓三点法是指通过二维平面中的三点(原点，x轴上一点，y轴上一点)来定义智能扫地机器人运动的坐标系，智能扫地机器人在之后的清扫过程所有坐标的位置都相对于原点。

在清扫前进行零点标定确定了智能扫地机器人的运行坐标系，智能扫地机器人清扫过程中的位置信息就可以计算出来。

本实施例中，步骤s12为采集智能扫地机器人在清扫过程中的数据信息。

具体的，步骤s12具体包括：

定时采集智能扫地机器人在清扫过程中的坐标位置信息及坐标位置的清洁度信息。

其中，通过智能扫地机器人的运行速度、加速度及偏转角计算坐标位置信息；通过清扫物的重量计算坐标位置的清洁度信息。

例如，智能扫地机器人在清扫过程中每隔500ms采集当前的坐标位置和该坐标位置下的清洁度信息。坐标位置是在以原点为参照点的基础上，通过机器人的运行速度、加速度及偏转角度计算出来的，而清洁度信息是通过计算清扫物的重量得出。清扫物重量越大，该位置越脏。

本实施例中，步骤s13为清扫完成后将数据信息发送至云服务器并清空内存。

具体的，将智能扫地机器人在清扫过程中定时采集的坐标位置和该坐标位置下的清洁度信息发送至云服务器。

云服务器是一种简单高效、安全可靠、处理能力可弹性伸缩的计算服务。其管理方式比物理服务器更简单高效。是一种基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。在实际应用中，由于很多设备受到自身条件的限制，会利用云服务器来完成相应的工作，即使用云服务器的资源来完成自己的任务。本实施例利用云服务器完成人工智能的计算工作，人工智能通过对数据的分析得出结果，再将此结果反馈给智能扫地机器人，智能扫地机器人根据结果来完成相应的工作。

受限于智能扫地机器人体积和价格，机器人本身无法搭载高性能的cpu与高容量存储器，所以无法完成数据量较大的统计计算，因此在一次清洁工作结束后，智能扫地机器人将数据上传至云服务器，借助云服务器来完成数据分析(即机器学习)的任务。

具体的，智能扫地机器人需要在清扫工作停止时通过wi-fi与云服务器进行连接，将采集到的数据信息发送至云服务器，并清空本地内存，便于下次采集数据信息。

其中，机器学习(machinelearning,ml)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

本实施例中，步骤s14为获取云服务器返回的数据分析结果并存储数据分析结果。

云服务器完成分析之后将结果返回给智能扫地机器人，智能扫地机器人在获取到云服务器返回的数据分析结果，将该数据分析结果存储。

具体的，云服务器需事先搭载好人工智能机器学习环境，当接收到的数据达到一定量时，便进行一次数据分析，将分析结果发送给智能扫地机器人。

智能扫地机器人接收到结果后会将结果存储下来。

随着智能扫地机器人清扫次数不断增多，智能扫地机器人也能更加智能。

本实施例还提供了一种智能扫地机器人定位系统，如图2所示，包括：

零点标定模块21，用于对智能扫地机器人进行零点标定；

数据采集模块22，用于采集智能扫地机器人在清扫过程中的数据信息；

数据发送模块23，用于清扫完成后将数据信息发送至云服务器并清空内存；

数据分析模块24，用于获取云服务器返回的数据分析结果并存储数据分析结果。

本实施例中，零点标定模块21用于对智能扫地机器人进行零点标定。

零点标定是指建立智能扫地机器人的坐标系。在清扫前进行零点标定确定了智能扫地机器人的运行坐标系，智能扫地机器人清扫过程中的位置信息就可以计算出来。

本实施例中，数据采集模块22用于采集智能扫地机器人在清扫过程中的数据信息。

数据采集模块22具体用于定时采集智能扫地机器人在清扫过程中的坐标位置信息及坐标位置的清洁度信息。

其中，数据采集模块22包括：

坐标位置信息单元22a，用于通过智能扫地机器人的运行速度、加速度及偏转角计算坐标位置信息；

清洁度信息单元22b，用于通过清扫物的重量计算坐标位置的清洁度信息。

例如，智能扫地机器人在清扫过程中每隔500ms采集当前的坐标位置和该坐标位置下的清洁度信息。坐标位置是在以原点为参照点的基础上，通过机器人的运行速度、加速度及偏转角度计算出来的，而清洁度信息是通过计算清扫物的重量得出。清扫物重量越大，该位置越脏。

本实施例中，数据发送模块23用于清扫完成后将数据信息发送至云服务器并清空内存。

受限于智能扫地机器人体积和价格，机器人本身无法搭载高性能的cpu与高容量存储器，所以无法完成数据量较大的统计计算，因此在一次清洁工作结束后，智能扫地机器人将数据上传至云服务器，借助云服务器来完成数据分析(即机器学习)的任务。

具体的，智能扫地机器人需要在清扫工作停止时通过wi-fi与云服务器进行连接，将采集到的数据信息发送至云服务器，并清空本地内存，便于下次采集数据信息。

本实施例中，数据分析模块24用于为获取云服务器返回的数据分析结果并存储数据分析结果。

具体的，云服务器需事先搭载好人工智能机器学习环境，当接收到的数据达到一定量时，便进行一次数据分析，将分析结果发送给智能扫地机器人。

本实施例提出零点标定机制，实现智能扫地机器人与云服务器进行连接，将智能扫地机器人的位置数据与清洁度数据交给云服务器处理，让云服务器完成整个机器学习的过程，优化了本地资源。

实施例二

本实施例提供了一种智能扫地机器人定位方法，如图3所示，包括步骤：

s31：读取存储的数据分析结果；

s32：判断是否读取成功，若是，增加预设区域的打扫次数和/或打扫时间；

s33：对智能扫地机器人进行零点标定；

s34：采集智能扫地机器人在清扫过程中的数据信息；

s35：清扫完成后将数据信息发送至云服务器并清空内存；

s36：获取云服务器返回的数据分析结果并存储数据分析结果。

本实施例与实施例一不同之处在于，还包括步骤s31及步骤s32。

具体的，在智能扫地机器人进行清扫工作之前，先读取存储的数据分析结果。判断是否读取成功，若读取成功，则增加预设区域的打扫次数和/或打扫时间；否则，正常打扫。

其中，预设区域是指数据分析结果中，清洁度较差的区域，若清扫物重量超过预设值，标识该区域清洁度较差，在打扫时，该区域为重点打扫区域。可以增加预设区域的打扫次数和/或打扫时间。

具体的，正常打扫时间为12:00,15:00及18:00。对于预设区域，分别在13:00、14:00、15:00、16:00、17:00及18:00打扫。若正常打扫次数为来回两次，对于预设区域打扫次数可为两次以上。预设区域清洁度较差，而其他区域清洁度较好，这样可以节约智能扫地机器人的电量并且能够更加彻底并且有针对性地清扫。

本实施例还提供了一种智能扫地机器人定位系统，如图4所示，包括：

数据读取模块41，用于读取存储的数据分析结果；

判断模块42，用于判断是否读取成功，若是，增加预设区域的打扫次数及打扫时间；

零点标定模块43，用于对智能扫地机器人进行零点标定；

数据采集模块44，用于采集智能扫地机器人在清扫过程中的数据信息；

数据发送模块45，用于清扫完成后将数据信息发送至云服务器并清空内存；

数据分析模块46，用于获取云服务器返回的数据分析结果并存储数据分析结果。

与实施例一不同之处在于，还包括数据读取模块41及判断模块42。

在智能扫地机器人进行清扫工作之前，数据读取模块41先读取存储的数据分析结果。判断模块42判断是否读取成功，若读取成功，则增加预设区域的打扫次数和/或打扫时间；否则，正常打扫。

其中，预设区域是指数据分析结果中，清洁度较差的区域，若清扫物重量超过预设值，标识该区域清洁度较差，在打扫时，该区域为重点打扫区域。可以增加预设区域的打扫次数和/或打扫时间。既节约智能扫地机器人的电量又能够更加彻底并且有针对性地清扫。

实施例三

本实施例提供了一种智能扫地机器人定位方法，如图5所示，包括步骤：

s51：任意选择地面一点为零点o；

s52：以零点o为原点在任意方向移动第一预设距离至点a；

s53：沿垂直于oa方向的任意防线给移动第二预设距离至点b；

s54：根据零点o、点a及点b确定智能扫地机器人的运动坐标系；

s55：采集智能扫地机器人在清扫过程中的数据信息；

s56：清扫完成后将:数据信息发送至云服务器并清空内存；

s57：获取云服务器返回的数据分析结果并存储数据分析结果。

本实施例与实施例一、二不同之处在于，步骤s11具体包括步骤s51至步骤s54。

步骤s51至步骤s54是采用三点法完成智能扫地机器人的零点标定的具体方法。

所谓三点法就是通过选中二维平面的三点(原点、x轴上的一点及y轴上的一点)来定义智能扫地机器人运动的坐标系，智能扫地机器人在之后的清扫过程所有坐标的位置都相对于原点。

具体的，如图7所示，图7是零点标定原理示意图。在地面上选择任意位置，定位坐标原点，即所谓的零点。然后让智能扫地机器人往任意方向移动一端距离后记住此点(最小10cm)，最后让机器人沿垂直此方向的任一方向移动至少10cm(降低标定的误差)，再次记住此点，通过以上三点便能确定智能扫地机器人的运动坐标系。零点标定后，智能扫地机器人回到原点准备下一步的清扫工作。

通过零点标定，能更加便捷准确地确定智能扫地机器人的位置信息。

本实施例还提供了一种智能扫地机器人定位系统，如图6所示，包括：

零点标定模块61，用于对智能扫地机器人进行零点标定；

数据采集模块62，用于采集智能扫地机器人在清扫过程中的数据信息；

数据发送模块63，用于清扫完成后将数据信息发送至云服务器并清空内存；

数据分析模块64，用于获取云服务器返回的数据分析结果并存储数据分析结果。

与实施例一、二不同之处在于，零点标定模块61具体包括：

原点标定单元61a，用于任意选择地面一点定为零点o；

横坐标标定单元61b，用于以零点o为原点在任意方向移动第一预设距离至点a；

纵坐标标定单元61c，用于沿垂直于oa方向的任意方向移动第二预设距离至点b；

坐标系确定单元61d，用于根据所述零点o、所述点a及所述点b确定智能扫地机器人的运动坐标系。

具体的，如图7所示。原点标定单元61a具体用于在地面上选择任意位置，定位坐标原点，即所谓的零点。横坐标标定单元61b具体用于让智能扫地机器人往任意方向移动一端距离后记住此点(最小10cm)，纵坐标标定单元61c具体用于让机器人沿垂直此方向的任一方向移动至少10cm(降低标定的误差)，再次记住此点。坐标系确定单元61d通过以上三点便能确定智能扫地机器人的运动坐标系。零点标定后，智能扫地机器人回到原点准备下一步的清扫工作。通过零点标定，能更加便捷准确地确定智能扫地机器人的位置信息。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。