扫地机器人地毯检测方法及设备与流程

本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种扫地机器人地毯检测方法及设备。

背景技术：

近年来，随着计算机技术与人工智能科学的飞速发展，智能机器人技术逐渐成为现代机器人研究领域的热点。其中，扫地机器人作为智能机器人中最实用化的一种，能凭借一定的人工智能，自动完成地面的清理工作。扫地机器人的发展方向，将是更加高级的人工智能带来的更好的清扫效果、更高的清扫效率、更大的清扫面积。目前的智能扫地机器人，一般采用刷扫和真空方式，将地面杂物吸入自身的尘盒，从而完成地面清理的功能。

但是，一般的扫地机器人，受限于内置的传感器及处理算法，要么无法检测房间里的地毯等特殊物品，对于地毯也像常规地面一样进行清扫，无法有效地清除地毯上的垃圾和杂物；要么采用单一传感器的简单判定方式，而容易发生误检。如采用单独的红外传感器,容易受材质颜色或者环境光干扰而无法检测；或者采用单一的超声传感器，容易受介质表面形状的干扰而检测错误；或者采用单一的滚刷电流变化来检测，由于使用中滚刷容易受异物缠绕(绳子、毛发等)，导致电流异常增大，而出现误检。

技术实现要素：

本发明的一个目的是提供一种扫地机器人地毯检测方法及设备。

根据本发明的一个方面，提供了一种扫地机器人地毯检测方法，该方法包括：

确定扫地机器人的行走电机的工作电流变化与地面介质变化的相互关联的置信度模型f1；确定扫地机器人的滚刷电机的工作电流变化与地面材质变化关联的置信度模型f2；确定扫地机器人的边刷电机的工作电流变化与地面材质变化关联的置信度模型f3；确定扫地机器人的悬崖感知红外传感器的反射信号采样值与地面材质变化关联的置信度模型f4；

根据所述置信度模型f1和检测到的所述行走电机的工作电流，计算对应的地毯检测置信度p1；

根据所述置信度模型f2和检测到的所述滚刷电机的工作电流，计算对应的地毯检测置信度p2；

根据所述置信度模型f3和检测到的所述边刷电机的工作电流，计算对应的地毯检测置信度p3；

根据所述置信度模型f4和检测到的所述悬崖感知红外传感器的反射信号采样值，计算对应的地毯检测置信度p4；

根据所述地毯检测置信度p1、p2、p3和p4判断所述扫地机器人是否处于地毯上。

进一步的，上述方法中，根据所述地毯检测置信度p1、p2、p3和p4判断所述扫地机器人是否处于地毯上之后，还包括：

若所述扫地机器人处于地毯上，通过所述滚刷电机调节所述扫地机器人的滚刷转速，通过所述边刷电机调节所述扫地机器人的边刷转速，通过所述扫地机器人的主控系统调节吸尘风机功率来增大吸尘风机的吸力，以适应地毯清理。

进一步的，上述方法中，根据所述置信度模型f1和检测到的所述行走电机的工作电流，计算对应的地毯检测置信度p1，包括：

在所述扫地机器人开始清扫任务后，实时获取所述行走电机的工作电流，并对获取到的所述行走电机的工作电流进行滤波平滑处理；

通过所述扫地机器人的主控系统中预设的电机堵转电流，进行所述行走电机的堵转判定，

如果发生堵转，则停止清扫，并报警；

如果未发生堵转，则根据所述置信度模型f1，对经过滤波平滑处理后的行走电机的工作电流i1进行置信度计算，以获得对应的地毯检测置信度p1。

进一步的，上述方法中，根据所述置信度模型f2和检测到的所述滚刷电机的工作电流，计算对应的地毯检测置信度p2，包括：

在所述扫地机器人执行清扫任务时，实时获取滚刷电机的工作电流，并对滚刷电机的工作电流进行滤波平滑处理；

通过所述扫地机器人的主控系统中预设的滚刷电机堵转电流，进行所述滚刷电机的堵转判定；

如果发生堵转，则停止清扫，并报警；

如果未发生堵转，则通过所述置信度模型f2，对经过滤波平滑处理的滚刷电机的工作电流i2进行置信度计算，以获得对应的地毯检测置信度p2。

进一步的，上述方法中，根据所述置信度模型f3和检测到的所述边刷电机的工作电流，计算对应的地毯检测置信度p3，包括：

在所述扫地机器人执行清扫任务时，实时获取所述边刷电机的工作电流，并对所述边刷电机的工作电流进行滤波平滑处理。

通过所述扫地机器人的主控系统中预设的电机堵转电流，进行所述边刷电机的堵转判定，

如果发生堵转，则停止清扫，并报警；

如果未发生堵转，通过所述置信度模型f3，对经过滤波平滑处理的边刷电机的工作电流i3进行置信度计算，获得对应的地毯检测置信度p3。

进一步的，上述方法中，根据所述置信度模型f4和检测到的所述悬崖感知红外传感器的反射信号采样值，计算对应的地毯检测置信度p4，包括：

在所述扫地机器人执行清扫任务时，实时获取悬崖感知红外传感器的反射信号采样值，并对所述反射信号采样值进行滤波平滑处理。

通过所述扫地机器人对主控系统中预设的悬崖触发值，进行悬崖触发判定，

如果探测到悬崖，则进入悬崖异常处理；

如果未探测到悬崖，通过所述地毯检测置信度模型f4，对滤波平滑处理后的反射信号采样值s进行置信度计算，获得对应的地毯检测置信度p4。

进一步的，上述方法中，根据所述地毯检测置信度p1、p2、p3和p4判断所述扫地机器人是否处于地毯上，包括：

按照如下公式计算加权置信度pm：

pm＝p1*r1+p2*r2+p3*r3+p4*r4，其中，r1～r4为对应的加权值；

比较计算得到的当前加权置信度和预设的地毯触发置信度ps，

如果pm>ps，则判定所述扫地机器人当前处于地毯上；

否则，判定所述扫地机器人当前处于普通地面上。

根据本发明的另一方面，还提供一种基于计算的设备，其中，包括：

处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：

确定扫地机器人的行走电机的工作电流变化与地面介质变化的相互关联的置信度模型f1；确定扫地机器人的滚刷电机的工作电流变化与地面材质变化关联的置信度模型f2；确定扫地机器人的边刷电机的工作电流变化与地面材质变化关联的置信度模型f3；确定扫地机器人的悬崖感知红外传感器的反射信号采样值与地面材质变化关联的置信度模型f4；

根据所述置信度模型f1和检测到的所述行走电机的工作电流，计算对应的地毯检测置信度p1；

根据所述置信度模型f2和检测到的所述滚刷电机的工作电流，计算对应的地毯检测置信度p2；

根据所述置信度模型f3和检测到的所述边刷电机的工作电流，计算对应的地毯检测置信度p3；

根据所述置信度模型f4和检测到的所述悬崖感知红外传感器的反射信号采样值，计算对应的地毯检测置信度p4；

根据所述地毯检测置信度p1、p2、p3和p4判断所述扫地机器人是否处于地毯上。

根据本发明的另一方面，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，其中，该计算机可执行指令被处理器执行时使得该处理器：

确定扫地机器人的行走电机的工作电流变化与地面介质变化的相互关联的置信度模型f1；确定扫地机器人的滚刷电机的工作电流变化与地面材质变化关联的置信度模型f2；确定扫地机器人的边刷电机的工作电流变化与地面材质变化关联的置信度模型f3；确定扫地机器人的悬崖感知红外传感器的反射信号采样值与地面材质变化关联的置信度模型f4；

根据所述置信度模型f1和检测到的所述行走电机的工作电流，计算对应的地毯检测置信度p1；

根据所述置信度模型f2和检测到的所述滚刷电机的工作电流，计算对应的地毯检测置信度p2；

根据所述置信度模型f3和检测到的所述边刷电机的工作电流，计算对应的地毯检测置信度p3；

根据所述置信度模型f4和检测到的所述悬崖感知红外传感器的反射信号采样值，计算对应的地毯检测置信度p4；

根据所述地毯检测置信度p1、p2、p3和p4判断所述扫地机器人是否处于地毯上。

与现有技术相比，本发明所提出的多传感器融合地毯检测方法，可以同时利用行走电机电流检测、滚刷电流检测、边刷电流检测和悬崖感知红外传感器。在其中一种传感器因为异常而无法获得有效数据时，仍然可以有效实现地毯检测，具体较好的抗干扰能力。本发明所通过扫地机器人内部的多种传感器，进行数据融合，建立置信度模型，以判定扫地机器人是否处于地毯上。后续在判定扫地机器人处于地毯上时，可以调整清扫方式，以更好的适应地毯等特殊介质的清理。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本发明一实施例的扫地机器人刷扫吸尘结构示意图；

图2为本发明一实施例的扫地机器人主控系统结构示意图

图3为本发明一实施例的扫地机器人电机电流采样值变化示意图；

图4为本发明一实施例的扫地机器人悬崖感知器采样值示意图；

图5为本发明一实施例的扫地机器人地毯检测及清扫方式控制流程图。

附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细描述。

在本申请一个典型的配置中，终端、服务网络的设备和可信方均包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flashram)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。

本发明提供一种扫地机器人地毯检测方法，所述方法包括：

步骤s1，确定扫地机器人的行走电机的工作电流变化与地面介质变化的相互关联的置信度模型f1；确定扫地机器人的滚刷电机的工作电流变化与地面材质变化关联的置信度模型f2；确定扫地机器人的边刷电机的工作电流变化与地面材质变化关联的置信度模型f3；确定扫地机器人的悬崖感知红外传感器的反射信号采样值与地面材质变化关联的置信度模型f4；

步骤s2，根据所述置信度模型f1和检测到的所述行走电机的工作电流，计算对应的地毯检测置信度p1；

步骤s3，根据所述置信度模型f2和检测到的所述滚刷电机的工作电流，计算对应的地毯检测置信度p2；

步骤s4，根据所述置信度模型f3和检测到的所述边刷电机的工作电流，计算对应的地毯检测置信度p3；

步骤s5，根据所述置信度模型f4和检测到的所述悬崖感知红外传感器的反射信号采样值，计算对应的地毯检测置信度p4；

步骤s6，根据所述地毯检测置信度p1、p2、p3和p4判断所述扫地机器人是否处于地毯上。

在此，本发明所提出的多传感器融合地毯检测方法，可以同时利用行走电机电流检测、滚刷电流检测、边刷电流检测和悬崖感知红外传感器。在其中一种传感器因为异常而无法获得有效数据时，仍然可以有效实现地毯检测，具体较好的抗干扰能力。本发明所通过扫地机器人内部的多种传感器，进行数据融合，建立置信度模型，以判定扫地机器人是否处于地毯上。后续在判定扫地机器人处于地毯上时，可以调整清扫方式，以更好的适应地毯等特殊介质的清理。

本发明的扫地机器人地毯检测方法一实施例中，步骤s6，根据所述地毯检测置信度p1、p2、p3和p4判断所述扫地机器人是否处于地毯上之后，还包括：

若所述扫地机器人处于地毯上，通过所述滚刷电机调节所述扫地机器人的滚刷转速，通过所述边刷电机调节所述扫地机器人的边刷转速，通过所述扫地机器人的主控系统调节吸尘风机功率来增大吸尘风机的吸力，以适应地毯清理。

本发明的扫地机器人地毯检测方法一实施例中，步骤s2，根据所述置信度模型f1和检测到的所述行走电机的工作电流，计算对应的地毯检测置信度p1，包括：

在所述扫地机器人开始清扫任务后，实时获取所述行走电机的工作电流，并对获取到的所述行走电机的工作电流进行滤波平滑处理；

通过所述扫地机器人的主控系统中预设的电机堵转电流，进行所述行走电机的堵转判定，

如果发生堵转，则停止清扫，并报警；

如果未发生堵转，则根据所述置信度模型f1，对经过滤波平滑处理后的行走电机的工作电流i1进行置信度计算，以获得对应的地毯检测置信度p1。

本发明的扫地机器人地毯检测方法一实施例中，步骤s3，根据所述置信度模型f2和检测到的所述滚刷电机的工作电流，计算对应的地毯检测置信度p2，包括：

在所述扫地机器人执行清扫任务时，实时获取滚刷电机的工作电流，并对滚刷电机的工作电流进行滤波平滑处理；

通过所述扫地机器人的主控系统中预设的滚刷电机堵转电流，进行所述滚刷电机的堵转判定；

如果发生堵转，则停止清扫，并报警；

如果未发生堵转，则通过所述置信度模型f2，对经过滤波平滑处理的滚刷电机的工作电流i2进行置信度计算，以获得对应的地毯检测置信度p2。

本发明的扫地机器人地毯检测方法一实施例中，步骤s4，根据所述置信度模型f3和检测到的所述边刷电机的工作电流，计算对应的地毯检测置信度p3，包括：

在所述扫地机器人执行清扫任务时，实时获取所述边刷电机的工作电流，并对所述边刷电机的工作电流进行滤波平滑处理。

通过所述扫地机器人的主控系统中预设的电机堵转电流，进行所述边刷电机的堵转判定，

如果发生堵转，则停止清扫，并报警；

如果未发生堵转，通过所述置信度模型f3，对经过滤波平滑处理的边刷电机的工作电流i3进行置信度计算，获得对应的地毯检测置信度p3。

本发明的扫地机器人地毯检测方法一实施例中，步骤s5，根据所述置信度模型f4和检测到的所述悬崖感知红外传感器的反射信号采样值，计算对应的地毯检测置信度p4，包括：

在所述扫地机器人执行清扫任务时，实时获取悬崖感知红外传感器的反射信号采样值，并对所述反射信号采样值进行滤波平滑处理。

通过所述扫地机器人对主控系统中预设的悬崖触发值，进行悬崖触发判定，

如果探测到悬崖，则进入悬崖异常处理；

如果未探测到悬崖，通过所述地毯检测置信度模型f4，对滤波平滑处理后的反射信号采样值s进行置信度计算，获得对应的地毯检测置信度p4。

本发明的扫地机器人地毯检测方法一实施例中，步骤s6，根据所述地毯检测置信度p1、p2、p3和p4判断所述扫地机器人是否处于地毯上，包括：

按照如下公式计算加权置信度pm：

pm＝p1*r1+p2*r2+p3*r3+p4*r4，其中，r1～r4为对应的加权值；

比较计算得到的当前加权置信度和预设的地毯触发置信度ps，如果pm>ps，则判定所述扫地机器人当前处于地毯上，否则，判定所述扫地机器人当前处于普通地面上。

具体的，本发明所述的智能扫地机器人，采用刷扫真空吸尘方式，工作时机身无线连接，以圆盘形为主，使用可充电电池供电，操作方式为机身控制面板、或者专用的app。

图1和2是本发明所述的扫地机机器人的系统结构示意图，它包括主控系统7、刷扫系统(边刷2和滚刷4)、吸尘系统7、传感器5，以及行走控制系统(万向轮1和行走电机3)。

图3是本发明所述的扫地机器人在不同地面上电机电流采样值的变化示意图。

图4是本发明所述扫地机器人在不同地面上，悬崖感知传感器采样值变化示意图。

图5是本发明所述扫地机器人多传感器融合地毯检测及吸尘模式调整方法的实施流程图。

本发明所述的智能扫地机器人，采用两轮差动方式，其行走功能，主要由附图1中的行走电机3和万向轮1完成；其刷扫功能，主要由所附图1底部中间的滚刷4，和底部侧边的边刷2完成；其吸尘功能，主要由附图1中的吸尘风机7完成；其悬崖感知功能，主要通过附图1中的红外传感器5实现；其算法和控制功能，主要由附图2中的主控系统6完成。

扫地机器人在执行清扫任务时，一般以恒定速度运行。如果地面材质光滑度变化不变，维持电机恒定速度运行的电流也基本不变。但是，当扫地机器人来到地毯上时，由于行走阻力变大，维持电机恒定速度的工作电流就会增大。参考附图3，由此可以建立一个行走电机工作电流变化与地面介质变化的相互关联的置信度模型f1。

f1(x)＝a1x³+b1x²+c1x+d1(1)

同样的原理，当扫地机器人在普通地面与地毯上运行时，同样会带来滚刷与边刷电机不同的电流输出。因此，也同样可以建立滚刷与边刷电机工作电流变化，与地面材质变化关联的置信度模型f2和f3。

f2(x)＝a2x³+b2x²+c2x+d2(2)

f3(x)＝a3x³+b3x²+c3x+d3(3)

此外，扫地机器人常用的悬崖感知红外传感器，在从普通地面过渡到地毯时，也会产生不同的反射信号，参考附图4。由此，可以建立一个反射信号采样值与地面材质变化关联的置信度模型f4。

f4(x)＝a4x+b4(4)

通过对扫地机在不同地面，以及不同地毯材质上的测试，我们可以针对上述四种置信度模型，标定对应置信空间匹配参数a1～a4，b1～b4，c1～c3和d1～d3。

在扫地机器人执行清扫任务时，实时获取各个电机的工作电流，通过置信度模型，计算出各自对应的地毯检测置信度p1,p2和p3；同时，实时获取悬崖感知器反射信号的采样值，同样通过置信度模型，计算出地毯检测置信度p4。然后，对所有置信度进行加权融合，获取融合后的置信度p。

p＝p1*r1+p2*r2+p3*r3+p4*r4(5)

其中各个模块置信度对应的加权值r1～r4，也是通过标准测试加以标定的。该模型适用于不同的扫地机，但是具体的参数需要做单独的标定。

如果加权融合置信度大于预设值，则判定扫地机器人位于地毯上。否则，认为扫地机器人处于普通地面上。

当扫地机器人判定自己位于地毯上时，就通过主控系统7，调节滚刷和边刷转速，以适应地毯清理；同时，通过主控系统，增大吸尘风机6的吸力，以更好的清理地毯上的灰尘或垃圾。

当扫地机器人判定自己脱离地毯后，就通过主控系统7，重新调节滚刷和边刷的转速，以及吸尘风机的吸力，恢复普通地面的清扫模式，从而在保证吸尘效果的同时，节省能耗。

详细的，参照图5，所述方法包括：

步骤1，在扫地机器人开始清扫任务后，需要实时获取行走电机工作电流，并进行滤波平滑处理。

步骤2，通过主控系统预设的电机堵转电流，进行电机堵转判定。如果发生堵转，则停止清扫，并报警。如果未发生堵转，则进入步骤3。

步骤3，通过预设的地毯检测置信度模型f1，对检测到的行走电机工作电流i1进行置信度计算，获得对应的地毯检测置信度p1。

p1＝f1(i1)(6)

步骤4，在扫地机器人执行清扫任务时，实时获取滚刷电机的工作电流，并进行滤波平滑处理。

步骤5，通过主控系统预设的电机堵转电流，进行电机堵转判定。如果发生堵转，则停止清扫，并报警。如果未发生堵转，则进入步骤6。

步骤6，通过预设的地毯检测置信度模型f2，对检测到的滚刷电机工作电流i2进行置信度计算，获得对应的地毯检测置信度p2。

p2＝f2(i2)(7)

步骤7，在扫地机器人执行清扫任务时，实时获取边刷电机的工作电流，并进行滤波平滑处理。

步骤8，通过主控系统预设的电机堵转电流，进行电机堵转判定。如果发生堵转，则停止清扫，并报警。如果未发生堵转，则进入步骤9。

步骤9，通过预设的地毯检测置信度模型f3，对检测到的边刷电机工作电流i3进行置信度计算，获得对应的地毯检测置信度p3。

p3＝f3(i3)(8)

步骤10，在扫地机器人执行清扫任务时，实时获取悬崖感知红外传感器的反射信号采样值，并进行滤波平滑处理。

步骤11，通过主控系统预设的悬崖触发值，进行悬崖触发判定。如果探测到悬崖，则进入悬崖异常处理，否则进入步骤12。

步骤12，通过预设的地毯检测置信度模型f4，对检测到的悬崖感知器采样值s进行置信度计算，获得对应的地毯检测置信度p4。

p4＝f4(s)(9)

步骤13，对所获得的各个传感器的置信度，按照公式(5)计算加权置信度pm：

pm＝p1*r1+p2*r2+p3*r3+p4*r4(10)

步骤14，比较计算得到的当前加权置信度和预设的地毯触发置信度ps，如果pm>ps，则判定机器人当前处于地毯上，进入步骤15。否则，判定机器人当前处于普通地面上，进入步骤16。

步骤15，调整吸尘风机吸力，以更好的清理地毯，然后进入步骤17。

步骤16，调整吸尘风机吸力，以适应普通地面清扫，节省功耗，然后进入步骤17。

步骤17，检查清扫是否完成，如果未完成，则回到步骤1。否则，结束清扫，回到充电桩。

需要指出的是，对于本实施步骤中，涉及的各个传感器的置信度模型f1,f2,f3和f4，以及公式(10)中用到的加权值r1,r2,r3和r4，和最后的地毯检测触发置信度ps，是通过扫地机器人在标准测试场景下，通过多次测试，进行数据拟合后获得的。这个置信度模型，可以适配不同的扫地机器人，但是在适配不同的扫地机器人时，需要经过重新测试，以获得匹配的模型参数。

需要说明的是，本发明所述的扫地机器人，可以通过主控系统及控制电路，实时调节刷扫系统(滚刷、边刷)，及吸尘风机的功率。

应当指出的是，本发明所述的系统的各个部分，根据其实现的功能，做了逻辑划分，但是，本发明并不受限于此，可根据需要，对扫地机器人的各个组件，进行功能的重新划分。

根据本发明的另一方面，还提供一种基于计算的设备，其中，包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：

确定扫地机器人的行走电机的工作电流变化与地面介质变化的相互关联的置信度模型f1；确定扫地机器人的滚刷电机的工作电流变化与地面材质变化关联的置信度模型f2；确定扫地机器人的边刷电机的工作电流变化与地面材质变化关联的置信度模型f3；确定扫地机器人的悬崖感知红外传感器的反射信号采样值与地面材质变化关联的置信度模型f4；

根据所述置信度模型f1和检测到的所述行走电机的工作电流，计算对应的地毯检测置信度p1；

根据所述置信度模型f2和检测到的所述滚刷电机的工作电流，计算对应的地毯检测置信度p2；

根据所述置信度模型f3和检测到的所述边刷电机的工作电流，计算对应的地毯检测置信度p3；

根据所述置信度模型f4和检测到的所述悬崖感知红外传感器的反射信号采样值，计算对应的地毯检测置信度p4；

根据所述地毯检测置信度p1、p2、p3和p4判断所述扫地机器人是否处于地毯上。

根据本发明的另一方面，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，其中，该计算机可执行指令被处理器执行时使得该处理器：

确定扫地机器人的行走电机的工作电流变化与地面介质变化的相互关联的置信度模型f1；确定扫地机器人的滚刷电机的工作电流变化与地面材质变化关联的置信度模型f2；确定扫地机器人的边刷电机的工作电流变化与地面材质变化关联的置信度模型f3；确定扫地机器人的悬崖感知红外传感器的反射信号采样值与地面材质变化关联的置信度模型f4；

根据所述置信度模型f1和检测到的所述行走电机的工作电流，计算对应的地毯检测置信度p1；

根据所述置信度模型f2和检测到的所述滚刷电机的工作电流，计算对应的地毯检测置信度p2；

根据所述置信度模型f3和检测到的所述边刷电机的工作电流，计算对应的地毯检测置信度p3；

根据所述置信度模型f4和检测到的所述悬崖感知红外传感器的反射信号采样值，计算对应的地毯检测置信度p4；

根据所述地毯检测置信度p1、p2、p3和p4判断所述扫地机器人是否处于地毯上。

本发明的各设备和存储介质实施例的详细内容，具体可参见各方法实施例的对应部分，在此，不再赘述。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

需要注意的是，本发明可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采用专用集成电路(asic)、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一个实施例中，本发明的软件程序可以通过处理器执行以实现上文所述步骤或功能。同样地，本发明的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，ram存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本发明的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。

另外，本发明的一部分可被应用为计算机程序产品，例如计算机程序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本发明的方法和/或技术方案。而调用本发明的方法的程序指令，可能被存储在固定的或可移动的记录介质中，和/或通过广播或其他信号承载媒体中的数据流而被传输，和/或被存储在根据所述程序指令运行的计算机设备的工作存储器中。在此，根据本发明的一个实施例包括一个装置，该装置包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该装置运行基于前述根据本发明的多个实施例的方法和/或技术方案。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。