一种移动电子设备的制作方法

本实用新型涉及电子设备领域。具体而言，本实用新型涉及智能机器人系统领域。

背景技术：

传统的扫地机器人按扫描的地图自主定位和移动或者碰撞反弹变向随机行走，同时清扫地面。因此，传统的扫地机器人因为制图和定位技术不成熟或不精确，在工作过程中无法完全判断地面复杂状况，容易出现失去位置与方向的情况。此外，某些机型由于不具备定位能力，只能通过碰撞反弹的物理原理来变向，甚至会造成家居用品或者机器人自身损坏甚至人身伤害，对用户造成干扰等问题。

技术实现要素：

本实用新型的实施例所述的移动电子设备系统，例如机器人系统利用安装在室内的固定摄像头，进行定位和绘制地图，以及通过用户的反馈确定任务区域，进行路径规划，实时定位机机器人，从而机器人按照规划的路径进行行走。由此解决了机器人无法判断地面情况、所处位置和最佳移动路线的问题。以固定的摄像头代替机器人的寻迹传感器；以机器人的重复劳动取代人的劳动，节省机器人智能研发和设备的成本以及投资在扫地吸尘机构上的成本。此外，因为摄像头是固定的，因此也消除了设置在机器人内部的摄像头所带来的累积误差，从而实现准确的定位和地图绘制。

实施例中所述的机器人系统具有准确的定位和地图绘制，可以提高机器人的工作效率，同时减轻用户的工作负荷。

根据一个实施例所述的一种第一移动电子设备包括无线信号收发器、图像处理器、定位模块以及运动模块，其中：所述无线信号收发器可通信地连接到安装在室内的摄像头，配置为获取由所述摄像头所采集的包括所述第一移动电子设备的任务区的图像；所述图像处理器可通信地连接至所述无线信号收发器，配置为识别所述任务区的图像中的所述第一移动电子设备的特征信息；所述定位模块可通信地连接至所述图像处理器，配置为通过建立坐标系并比较所识别的第一移动电子设备的特征信息与坐标原点，识别所述第一移动电子设备的位置与轮廓，并绘制所述任务区的地图；所述定位模块还可通信地连接至第二移动电子设备，配置为向所述第二移动电子设备发送所述地图，且所述第二移动电子设备接收来自用户在所述地图上设定的任务位置；以及所述运动模块可通信地连接至所述定位模块和所述第二移动电子设备，配置为接收来自所述第二移动电子设备的所述任务位置，并根据所述任务位置和所识别的所述第一移动电子设备的位置与轮廓，规划路径，并根据所述路径进行运动。

可选地或者可替代地，其中所述任务区的图像还包括至少一个第一障碍物，所述图像处理器还配置为识别所述任务区的图像中的所述至少一个第一障碍物的特征信息；所述定位模块还配置为比较所述至少一个第一障碍物的特征信息与坐标原点，识别所述至少一个障碍物的位置与轮廓；所述运动模块还配置为根据所述任务位置、所定位的所述第一移动电子设备的位置和所识别的至少一个第一障碍物的位置与轮廓，规划路径，并根据所述路径进行运动。

可选地或者可替代地，其中所述运动模块正在运动，且所述摄像头实时地采集包括所述第一移动电子设备的任务区的图像；所述图像处理器和所述定位模块还用于动态地确定所述第一移动电子设备的所述特征信息、位置和轮廓。

可选地或者可替代地，所述摄像头垂直安装在所述任务区的天花板上。

可选地或者可替代地，所述的第一移动电子设备，还包括充电桩，其中所述充电桩包括所述图像处理器和所述定位模块。

可选地或者可替代地，第一移动电子设备还可包含传感器，所述传感器将所述第一移动电子设备周围的第二障碍物信息发送至所述运动模块，所述运动模块还配置为调整所述第一移动电子设备的运动方位以避开所述第二障碍物。

可选地或者可替代地，所述的第一移动电子设备，所述传感器包括超声波传感器和/或激光传感器。

根据本实用新型的另一个实用新型，一种在第一移动电子设备中的方法，所述第一移动电子设备包括无线信号收发器、图像处理器、定位模块以及运动模块，所述方法包括：通过可通信地连接到安装在室内的至少一个摄像头的所述无线信号收发器，获取由所述至少一个摄像头所采集的包括所述第一移动电子设备在内的任务区的图像；通过可通信地连接至所述无线信号收发器的所述图像处理器，识别所述任务区的图像中的所述第一移动电子设备的特征信息，以及为所述图像建立坐标系，并对所述任务区内的每一个点赋予相应的坐标值；通过可通信地连接至所述图像处理器的所述定位模块，通过在所建立的坐标系上比较所识别的第一移动电子设备的特征信息与坐标原点，识别所述第一移动电子设备的位置与轮廓，并绘制所述任务区的地图；通过可通信地连接至第二移动电子设备的所述定位模块，向所述第二移动电子设备发送所述地图，且所述第二移动电子设备接收来自用户在所述地图上设定的任务位置；以及通过可通信地连接至所述定位模块和所述第二移动电子设备的所述运动模块，接收来自所述第二移动电子设备的所述任务位置，并根据所述任务位置和所识别的所述第一移动电子设备的位置与轮廓，规划路径，并根据所述路径进行运动。

附图说明

本实用新型的更完整的理解通过参照关联附图描述的详细的说明书所获得，在附图中相似的附图标记指代相似的部分。

图1示出根据本实用新型的一个实施例的第一移动电子设备和第二移动电子设备所在系统的示意图。

图2示出了根据本实用新型的一个实施例的第一移动电子设备中的处理器的框图。

图3A-3D示出了根据本实用新型的一个实施例的第一移动电子设备的示意图。

图4示出了根据本实用新型的一个实施例的在第一移动电子设备中的方法流程图。

具体实施方式

实施例一

图1示出根据本实用新型的一个实施例的第一移动电子设备100和第二移动电子设备120所在系统的示意图。

参照图1，第一移动电子设备100包括但不限于扫地机器人、工业自动化机器人、服务型机器人、排险救灾机器人、水下机器人、空间机器人、自动驾驶汽车上等。当第一移动电子设备100是在室外操作设备如自动驾驶汽车时，摄像头例如，可以由飞在上空的无人机携带。在一个实施例中，第一移动电子设备100本身不包含摄像头。

第二移动电子设备120包括但不限于：手机、平板电脑、笔记本电脑、遥控器等。移动电子设备可选地包含操作界面。在一个可选的实施方式中，移动电子设备是手机，操作界面是手机APP。

第一移动电子设备100与第二移动电子设备120之间的信号传输方式包括但不限于：蓝牙、WIFI、ZigBee、红外、超声波、UWB等，在本实施例中以信号传输方式是WIFI为例进行描述。

任务区表示第一移动电子设备100执行任务的场地。例如，当第一移动电子设备100为扫地机器人时，任务区表示扫地机器人需要清扫的区域。又例如，当第一移动电子设备100为排险救灾机器人时，任务区表示该排险救灾机器人需要抢险的场所。

如图1所示，在一个实施例中，第一移动电子设备100包括无线信号收发器102、图像处理器1040、定位模块1042以及运动模块106。此外，第一移动电子设备100还包括编码器和惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)，这两部分由第一移动电子设备100，也即机器人100自身携带。此外，第一移动电子设备100还可以包括存储器110、数据处理器1046，该两个实体可以在机器人100身上，也可以在充电桩内部，可选地在充电桩内部。存储器110、数据处理器1046这两部功能是存储和处理图像信息、数据信息等。存储器110可通信地连接至处理器 104。数据处理器1046位于处理器104中。如在图2中所示，数据处理器 1046连接至图像处理器1040和路径规划模块1044。

无线信号收发器102可通信地连接到安装在室内的摄像头140。无线信号收发器102配置为获取由摄像头140所采集的包括第一移动电子设备100在内的任务区的图像。例如，使用固定在天花板上的摄像头140对室内平面进行俯视角度拍摄。摄像头140中的无线通信模块与第一移动电子设备100中的无线通信模块102通过WIFI连接。

图像处理器1040可通信地连接至无线信号收发器102，配置为识别任务区的图像中的第一移动电子设备100的特征信息。此外，图像处理器 1040还为平面图像建立二维坐标系，对室内每一个点赋予相应的坐标值。定位模块1042可通信地连接至图像处理器1040，配置为在所建立的坐标系上比较所识别的第一移动电子设备100的特征信息与坐标原点，识别第一移动电子设备100的位置与轮廓，并绘制任务区的地图。

例如，摄像头140中拍摄下的室内平面图传至第一移动电子设备 100中的图像处理器1040进行处理分析。图像处理器1040的功能是识别图像中的第一移动电子设备100的特征。可选地，图形处理器1040可以采用基于尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform， SIFT)算法或加速稳健特征(Speeded Up Robust Features,SURF)算法识别上述特征。采用SIFT算法，需要在存储器110中存储参考图像。图像处理器1040首先识别存储在存储器110中的参考图像的对象的关键点，提取SIFT特征，然后通过比较存储器110中的各个关键点SIFT特征与新采集的图像的SIFT特征，再基于K最邻近算法(K-Nearest Neighbor KNN)的匹配特征，来识别新图像中的对象。SURF算法是基于近似的2D 哈尔小波(Haar wavelet)响应，并利用积分图像(integral images) 进行图像卷积，使用了基于Hessian矩阵的测度去构造检测子(Hessian matrix-based measurefor the detector)，并使用了基于分布的描述子 (adistribution-based descriptor)。本领域技术人员可以理解，图像处理器1040和定位模块1042可以都包含在处理器104中。以下将结合图 2对处理器104进行进一步的描述。

定位模块1042可通信地连接至图像处理器1040，配置为通过建立坐标系并比较所识别的第一移动电子设备100的特征信息与坐标原点，识别第一移动电子设备100的位置与轮廓，并绘制任务区的地图。定位模块 1042还可通信地连接至第二移动电子设备120，进一步配置为向第二移动电子设备120发送所述地图，且第二移动电子设备120接收来自用户在地图上设定的任务位置。例如，定位模块1042对处理过后的平面图像建立平面直角坐标系，将充电桩所在处设为坐标原点，图像中的每一个点对应一个坐标值(X,Y)，标记出第一移动电子设备100的位置与轮廓，实现对室内地图制定。用户的第二移动电子设备120，例如手机120与第一移动电子设备100的无线信号收发器102通过WIFI连接。手机120的APP 读取制定好的室内地图，用户利用手机APP在地图上设定任务位置，也即，单个或者多个需要清扫的位置(对应X,Y坐标信息)，第一移动电子设备 100的定位模块1042记录下此设定位置信息。同时，第一移动电子设备 100利用天花板摄像头140和其内部图像处理模块1040搜寻第一移动电子设备100，例如扫地机器人100的图像，配合定位模块1042对机器人 100实时所在地图中的坐标信息(X,Y)进行定位。

然后，运动模块106可通信地连接至定位模块1042和第二移动电子设备120，配置为接收来自第二移动电子设备120的任务位置，并根据任务位置和所识别的所述第一移动电子设备的位置与轮廓，规划路径，并根据所述路径进行运动。

此外，第一移动电子设备100，例如，机器人100还包括机器人编码器和惯性测量模块IMU，以辅助摄像头140获取机器人的位置和姿态。例如当机器人被遮蔽，不在摄像头视线中时，编码器和IMU都还能提供机器人的位置和姿态。例如，编码器可以作为里程计，通过记录机器人轮子的转动信息，来计算机器人100走过的轨迹。

可选地或者附加地，任务区的图像还包括至少一个第一障碍物。图像处理器1040还配置为识别任务区的图像中的该至少一个第一障碍物的特征信息。如上所讨论的，图像处理器1040可以使用SIFT或者SURF算法进行图像识别。定位模块1042还配置为比较至少一个第一障碍物的特征信息与坐标原点，识别至少一个障碍物的位置与轮廓。避障模块1048 和运动模块106还配置为根据用户利用第二移动电子设备120，例如手机 120所选定的任务位置、所定位的第一移动电子设备100的位置和所识别的至少一个第一障碍物的位置与轮廓，规划路径，并根据所述路径进行运动。例如，当清扫位置信息和机器人位置信息都确认之后，第一移动电子设备100中的路径规划模块1044将规划出能避开障碍物的最优路径，将路径信息通过无线网络传至机器人100的运动模块106，则机器人100按照此路径出发至清扫地点开始任务。

可选地或者附加地，运动模块106正在运动，且摄像头140实时地采集包括所述第一移动电子设备的任务区的图像。图像处理器1040和定位模块1042还用于动态地确定第一移动电子设备100的特征信息、位置和轮廓。

可选地或者附加地，第一移动电子设备100还可包含传感器108，传感器108将第一移动电子设备100周围的第二障碍物信息发送至运动模块106。运动模块106还配置为调整第一移动电子设备100的运动方位以避开所述第二障碍物。可以理解，因为安装的高度不同，安装在天花板上的摄像头140拍摄的俯视信息，而安装在第一移动电子设备100上的传感器获取的是平视信息，因此安装在天花板上的摄像头140所拍摄的障碍物信息与机器人中的传感器的障碍物可能不同，因为可能存在遮蔽。运动模块106综合安装在天花板上的摄像头140所拍摄的第一障碍物信息和传感器所感知的第二障碍物信息，进行避障规划路径。可选地或者可替代地，传感器包括超声波传感器和/或激光传感器。可以理解，第一障碍物和第二障碍物可以是相同的，也可以是不同的。因此，摄像头140和传感器108可以相互辅助。例如，如有遮蔽时，在被遮蔽的局部，机器人100需要靠自身的激光传感器、超声波传感器等来进行避障。

例如，在第一移动电子设备100，例如机器人100移动过程中，第一移动电子设备100中的图像处理器1040与定位模块1042利用天花板摄像头140，对机器人100进行动态跟踪，以确保机器人100位置信息准确，同时，机器人100搭载的激光传感器、超声波传感器也对机器人周围静态、动态环境进行检测，辅助避开静态、动态障碍物以及调整最优路径。

可选地或者可替代地，摄像头140垂直安装在任务区的天花板上。该摄像头140例如可以是广角摄像头，例如，鱼眼摄像头。因此，图像处理器1040使用由摄像头140拍摄的照片时，只需要考虑高度信息，从而对所拍摄的图像进行按比例缩放，就可以得到图像中的目标(例如，第一移动电子设备100，例如机器人与第一障碍物)之间的实际距离。该高度信息可以由高度仪或者测距装置，例如激光测距仪或者红外测距仪所获取，该高度信息可以由第一移动电子设备100所测量，也可以预先存储在第一移动电子设备100中。

可选地或者可替代地，摄像头140也可以重用监控摄像头。例如，该监控摄像头140可以安装在墙壁上，则第一移动电子设备100根据三角函数等，得到目标之间的距离。如要使用原有的监控摄像头，需要知道该监控摄像头的离地高度以及镜头角度，从而计算出图像的比例，以得到准确的尺寸数值。

可选地或者可替代地，如果单个摄像头的镜头视角有限，可同时使用多个安装在天花板上的摄像头，以覆盖更广的区域，甚至覆盖整个室内。

可选地或者可替代地，第一移动电子设备100还包括充电桩160，其中充电桩160包括处理器104。例如，充电桩包括图像处理器1040和定位模块1042。

实施例二

图3A-3D示出了根据本实用新型的一个实施例的第一移动电子设备100的示意图。以下以第一移动电子设备100为机器人300为例进行说明。

参照图3A-3D，机器人300主要由主机体310，无线收发器320，微处理器330，传感器340，和充电桩350五部分组成。用户可通过无线收发器320、微处理器330和充电桩350实现某区域内的定点功能，通过传感器340辅助主机体310完成指定的功能操作。

参照图3A和图3B，主机体310为微处理器330和传感器340的载体，微处理器330可以协助主机体310的控制单元执行移动等功能。

参照图3C和图3D，无线收发器320可通过手机、电脑等移动电子设备，发送蓝牙、WIFI、ZigBee、红外、超声波等通信信号，也可以与微处理器330和充电桩350进行位置信息交互功能，并将位置信息以指令的方式发送至微处理器330。

参照图3B，微处理器330设在主机体310上，可以接收无线收发器320发送的指令并对接收到的指令进行程序处理，将处理后的结果传输至主机体310控制单元，执行相应的任务。微处理器330也可以发射蓝牙、WIFI、ZigBee、红外、超声波等通信信号至充电桩350，实现自动回桩充电功能。

参照图3A，传感器340可以实时检测周围环境，实现智能避障、通信信号检测与发射的功能。

参照图3D，充电桩350可以接收无线收发器320发射的信号，同时也可以接收微处理器330发出的通信信号，实现位置信息交互功能，从而引导微处理器330控制主机体310实现回桩充电的功能。

实施例三

图4示出了根据本实用新型的一个实施例的在第一移动电子设备中的方法流程图。

图4示出了一种在第一移动电子设备中的方法400，其中，第一移动电子设备100包括无线信号收发器102、图像处理器1040、定位模块 1042以及运动模块106。该方法400包括：在块410中通过可通信地连接到安装在室内的摄像头140的无线信号收发器102，获取由摄像头140所采集的包括第一移动电子设备100在内的任务区的图像；在块420中通过可通信地连接至无线信号收发器102的图像处理器1040，识别任务区的图像中的第一移动电子设备100的特征信息；在块430中，通过可通信地连接至图像处理器1040的定位模块1042，通过建立坐标系并比较所识别的第一移动电子设备100的特征信息与坐标原点，识别第一移动电子设备100的位置与轮廓，并绘制所述任务区的地图；在块440中，通过可通信地连接至第二移动电子设备的定位模块1042，向第二移动电子设备发送所述地图，且第二移动电子设备接收来自用户在地图上设定的任务位置；以及在块450中，通过可通信地连接至定位模块1042和第二移动电子设备的运动模块106，接收来自第二移动电子设备的任务位置，并根据任务位置和所识别的第一移动电子设备100的位置与轮廓，规划路径，并根据该路径进行运动。

可选地或者可替代地，其中任务区的图像还包括至少一个第一障碍物，方法400还包括(图中未示出)：通过图像处理器1040，识别任务区的图像中的至少一个第一障碍物的特征信息；通过定位模块1042，比较至少一个第一障碍物的特征信息与坐标原点，识别至少一个障碍物的位置与轮廓；通过运动模块106，根据任务位置、所定位的第一移动电子设备100的位置和所识别的至少一个第一障碍物的位置与轮廓，规划路径，并根据所述路径进行运动。

可选地或者可替代地，方法400还包括(图中未示出)：通过运动模块106进行运动；通过摄像头实时地采集包括第一移动电子设备106在内的任务区的图像；通过图像处理器1040和定位模块1042，动态地确定第一移动电子设备100的特征信息、位置和轮廓。

可选地或者可替代地，方法400还包括(图中未示出)：通过可通信地连接到所述处理器的编码器和惯性测量模块，辅助所述摄像头获取所述第一移动电子设备的位置和姿态。

可选地或者可替代地，摄像头垂直安装在所述任务区的天花板上。

可选地或者可替代地，其中第一移动电子设备100还包括充电桩 160，其中充电桩160包括图像处理器1040和定位模块1042。

可选地或者可替代地，其中第一移动电子设备100还可包含传感器 108，方法400还包括(图中未示出)通过传感器108将第一移动电子设备100周围的第二障碍物信息发送至运动模块106；以及通过运动模块 106调整第一移动电子设备100的运动方位以避开第二障碍物。

可选地或者可替代地，其中所述传感器包括超声波传感器和/或激光传感器。

在前面的描述中，已经参考具体示例性实施例描述了本实用新型；然而，应当理解，在不脱离本文所阐述的本实用新型的范围的情况下，可以进行各种修改和变化。说明书和附图应以示例性的方式来看待，而不是限制性的，并且所有这些修改旨在被包括在本实用新型的范围内。因此，本实用新型的范围应由本文所述的一般实施例及其合法等效物、而不是仅由上述具体实施例来确定。例如，任何方法或过程实施例中所述的步骤可以任何顺序执行，并且不限于在具体实施例中呈现的明确顺序。另外，在任何装置实施例中所述的部件和/或元件可以各种排列组装或以其他方式操作地配置，以产生与本实用新型基本相同的结果，因此不限于具体实施例中所述的具体配置。

以上已经关于具体实施例描述了益处、其他优点和问题的解决方案；然而，任何益处、优点或问题的解决方案，或可引起任何特定益处、优点或方案发生或变得更明显的任何元件不应被解释为关键的、必需的或基本的特征或部件。

如本文所使用的，术语“包括”、“包含”或其任何变型旨在引用非排他性的包含，使得包括元件列表的过程、方法、物品、组合物或装置不仅包括所述的那些元件，而且也可以包括未明确列出的或固有的主要的过程、方法、物品、组合物或装置。除了未具体叙述的那些之外，在本实用新型的实践中使用的上述结构、布局、应用、比例、元件、材料或部件的其它组合和/或修改可以被改变，或者以其他方式特别适用于特定的环境、制造规格、设计参数或其他操作要求，而不脱离其大体原则。

虽然本文已经参考某些优选实施例描述了本实用新型，但是本领域技术人员将容易理解，在不脱离本实用新型的精神和范围的情况下，其他应用可以替代本文所阐述的那些。因此，本实用新型仅由下述权利要求书限定。