本发明涉及电子设备领域。具体而言，本发明涉及智能机器人系统领域。
背景技术：
传统的可移动的机器人或其它电子设备使用寻迹传感器、红外线或超声波等方式扫描所在空间的二维或三维地图，通过自主定位和移动或者碰撞反弹变向随机行走，同时执行其它预设的功能。操作方式以用户通过遥控器或基站远程控制等发出指令来实现。
传统的移动机器人或电子设备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和空间的复杂状况，容易出现失去位置与方向的情况，当地面不平整、有台阶或高低落差、地面有杂物等时，机器人会卡死、失去坐标、无法回充。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。因为机器人的智能水平不足以真正判断地面和空间状况，导致在移动过程中会重复行走路线，反复侦测环境，由此电量和时间都浪费在诸多无用功上。
技术实现要素：
本发明的实施例所述的移动电子设备系统，例如机器人系统旨在与用户合作进行工作，机器人系统通过跟随目标，例如用户，确定任务区域，在机器人抵达任务区域的起始点后，在该任务区内按照规定的模式进行运动。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。以人眼代替机器人的寻迹传感器，以人脑的规划代替机器人的算法；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。将人的优势与机器人的优势强强联合，弥补现有扫地机器人的各种弱点，同时将用户从简单重复的劳动中解放出来。
实施例中所述的机器人系统人机互动，无需绘制地图，可以提高机器人的工作效率，同时减轻用户的工作负荷，用人的智能弥补了机器人本身的技术局限。
根据一个实施例所述的第一移动电子设备包括摄像头、无线信号收发器、处理器以及运动模块，其中所述摄像头配置为采集图像信息和所述图像信息的深度距离信息；所述无线信号收发器可通信地连接至所述摄像头，配置为将所述图像信息和所述深度距离信息提供给第二移动电子设备，以及接收来自所述第二移动电子设备的对目标的选定信息和跟随距离信息，其中所述第二移动电子设备基于所接收的图像信息和深度距离信息选定所述目标；所述处理器可通信地连接所述无线信号收发器，配置为基于所述选定信息、所述跟随距离信息、所述图像信息和所述深度距离信息，为所述第一移动电子设备计算基于所述目标的运动信息；以及所述运动模块可通信地连接至所述处理器，配置为根据所述运动信息，跟随所述目标进行运动。
可选地或附加地，所述无线信号收发器还配置为接收来自所述第二移动电子设备的任务信息，所述任务信息用于引导所述第一移动电子设备到达任务区的起始点；所述处理器还配置为，根据所述任务信息，为所述第一移动电子设备设置包括所述起始点的位置信息的运动信息；以及所述运动模块还配置为根据所述运动信息，跟随所述目标到达所述任务区起始点。
可选地或附加地，第一移动电子设备，还包括存储器，所述存储器可通信地连接至所述处理器，用于存储所述起始点信息和到达所述起始点的路径信息；所述运动模块还配置为根据存储于所述存储器内的所述起点信息和所述路径信息，到达所述任务区起始点。
可选地或附加地，其中所述无线信号收发器还配置为接收来自所述第二移动电子设备的任务信息，所述任务信息用于对任务区进行规划，其中，所述处理器还配置为接收来自所述第二移动电子设备的指示所述目标按照以下任一方式引导所述运动模块进行运动的指示信息，且所述运动模块根据指示信息，以相应的模式进行运动：当所述目标围绕所述任务区的边缘一周进行运动时，所述运动模块被配置为以所述任务区的边缘一周为界限进行运动以完成任务；当所述目标沿所述任务区的对角线运动时，所述运动模块被配置为以所述对角线所对应的矩形为界限进行运动以完成任；或当所述处理器无法识别所述目标的路径时，所述运动模块被配置为根据所述处理器识别的最远点为半径进行扇形区域运动。
可选地或附加地，第一移动电子设备还包括存储器，所述存储器可通信地连接至所述处理器，用于将存储所述指示信息和相应的模式信息；所述运动模块还配置为根据存储于所述存储器内的所述指示信息和所述相应的模式信息，在所述任务区内进行运动。
可选地或附加地，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处理器。
可选地或附加地，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障碍物信息发送至所述处理器，所述处理器还配置为调整所述第一移动电子设备的运动方位以避开障碍物。
可选地或附加地，所述传感器包括超声波传感器和/或激光传感器。
另一个实施例提供了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摄像头、无线信号收发器、处理器以及运动模块，所述方法包括：通过所述摄像头采集图像信息和所述图像信息的深度距离信息；通过可通信地连接至所述摄像头的所述无线信号收发器将所述图像信息和所述深度距离信息提供给第二移动电子设备，以及接收来自所述第二移动电子设备的对目标的选定信息和跟随距离信息，其中所述第二移动电子设备基于所接收的图像信息和深度距离信息选定所述目标；通过可通信地连接所述无线信号收发器的所述处理器基于所述选定信息、所述跟随距离信息、所述图像信息和所述深度距离信息，为所述第一移动电子设备计算基于所述目标的运动信息；以及通过可通信地连接至所述处理器的所述运动模块，根据所述运动信息，跟随所述目标进行运动。
采用实施例的方案，可以避免传统的机器人需要对整个家庭室内进行slam扫图建模并清扫整个家庭室内区域的繁杂工作。
附图说明
本发明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示出根据本发明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示出了根据本发明的一个实施例的第一移动电子设备中的处理器的框图。
图3示出了根据本发明的一个实施例的利用三角关系计算角度(方位)信息的示意图。
图4示出了根据本发明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示出根据本发明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、无人飞行器、自动驾驶车辆等。
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。
如图1所示，在一个实施例中，第一移动电子设备100包括摄像头102、无线信号收发器104、处理器106以及运动模块108。摄像头102配置为采集图像信息和图像信息的深度距离信息。摄像头102例如，可以是深度(rgb-d)摄像头。该rgb-d摄像头不仅采集所拍摄图像的彩色像素信息，也采集所示图像中每一个像素点的深度距离。
摄像头102可以在第一移动电子设备100开启时自动开启，也可以是，例如，由第二移动电子设备120的用户利用第二移动电子设备120，例如手机app开启第一移动电子设备100的rgb-d摄像头102。摄像头102内部的测距模块将对镜头所示图像中每一个像素点的深度距离进行快速测量，并将图像信息以及深度距离信息传处理器104中。该测距模块例如可以是激光测距模块，也可以是红外测距模块，等。处理器104进一步包括图像处理器和数据处理器，将在以下结合图2进行详细的描述。
无线信号收发器104可通信地连接至摄像头102，配置为将图像信息和深度距离信息提供给第二移动电子设备120。
第二移动电子设备120，例如手机，在接收到来自第一移动电子设备100的图像信息和深度距离信息后，将rgb-d摄像头102所示的内容同步显示在手机屏幕中。然后，第二移动电子设备120的用户在手机屏幕中框选设定需要跟随的目标，并根据深度距离信息，将此目标的实时距离在屏幕中显示出。例如，用户选择在图像信息中显示出来的用户自己作为目标，也即，需要跟随的对象。用户可以通过app控制摄像头102对准用户自己，并框选出在手机app上显示的自己的轮廓，来完成选定。随后，app实时地显示被框选的目标的距离信息，例如，根据rgb-d摄像头的深度距离信息，目标与第一移动电子设备的距离为1.2米。该1.2米实时地显示在手机app上。此外，用户还可以通过手机app设定跟随距离信息。例如，第一移动电子设备100跟随目标的距离是1米，也即，可选地，第一移动电子设备100跟随目标的距离阈值为1米。在本实施例中，我们以目标为用户进行说明。本领域技术人员可以理解，该目标也可以是另一个车辆、自行车、船等其他交通工具，或者任何可见且可移动的物体等。
第一移动电子设备100接收来自第二移动电子设备120对目标的选定信息和跟随距离信息。其中如上所讨论的，第二移动电子设备120基于所接收的图像信息选定目标。
处理器106可通信地连接至无线信号收发器104和摄像头102，处理器106配置为基于对目标的选定信息、跟随距离信息、图像信息和深度距离信息，为第一移动电子设备100计算基于目标的运动信息。
图2示出了根据本发明的一个实施例的第一移动电子设备中的处理器106的框图。如图2所示，处理器106包括图像处理器2060和数据处理器2062。可选地，处理器106还包括路径规划模块2064，避障模块2066和定位模块2068。图像处理器2060可通信地连接到摄像头102，配置为根据图像信息和深度距离信息提取目标的特征信息，根据特征信息，锁定目标，以及将图像信息、深度距离信息和特征信息传送至数据处理器2062。数据处理器2062可通信地连接到图像处理器2060，配置为根据锁定的目标的特征信息、图像信息和深度距离信息，计算基于目标的运动信息。图像特征的提取，可以采用基于尺度不变特征变换(scaleinvariantfeaturetransform，sift)算法或加速稳健特征(speededuprobustfeatures,surf)算法进行。
具体地，处理器106中的图像处理器2060将对框选的目标内容进行处理分析，锁定跟随的目标的图像特征。该图像特征可以由图像处理器2060计算选定的目标的各个像素的平均深度距离信息来获取。例如，图像处理器2060计算被选定的用户的各个像素的平均深度距离，而忽略图像中的背景的深度距离。然后，图像处理器2060将特征信息以及目标的深度距离信息传至数据处理器2062。数据处理器2062利用三角关系计算出跟随目标的方位，也即，目标相对于第一移动电子设备100的角度信息。然后，数据处理器2062通过比较实时目标图像的深度距离与跟随距离的阈值，以及计算出的跟随目标方位角度信息，为路径规划模块2064提供移动信息。以下结合图3对角度信息以及移动信息的获取进行进一步的描述。
图3示出了根据本发明的一个实施例的利用三角关系计算角度(方位)信息的示意图。具体地，c点表示摄像头的位置。a点表示目标的前一采样点的位置，b点表示目标移动后的后一采样点的位置。通过测量c点到a点的距离，c点到b点的距离，以及a点到b点的距离，可以得到线段ac到线段bc的角度信息α，也即跟随目标的移动方位。可选地，当摄像头c点旋转时，再对角度信息α进行相位补偿，得到b点与a点之间的实际的角度偏移α’。然后，数据处理器2062获得计算得出的角度偏移α’，从图像信息中提取的第一移动电子设备100与目标之间的实际距离，例如是1.2米，以及深度距离阈值1米。数据处理器2062基于上述信息，为第一移动电子设备100计算基于目标的运动信息。例如，实际距离1.2米大于阈值距离1米，因此，第一移动电子设备100应紧跟随目标运动。
以下返回至图1和图2，运动模块108可通信地连接至处理器106，配置为根据运动信息，跟随所述目标进行运动。例如，处理器106中的数据处理器2062将第一移动电子设备100的运动信息提供给路径规划模块2064，路径规划模块2064指示运动模块108提高速度，从而减小与目标之间的距离，例如，减小的距离为0.2米。
在后续的第一移动电子设备100的移动过程中，图像处理模块2060不断利用摄像头102寻找和锁定框选目标，调整自身的运动速度、方向，以实现对目标的实时跟随。
可选地，第一移动电子设备100还包括编码器114，用于实时记录第一移动电子设备的室内位置信息，例如，相对出发点充电桩140的位置，并在结束跟随任务后，自动返回充电桩140待命。此外，编码器114作为里程计，通过记录机器人轮子的转动信息，来计算机器人走过的轨迹。此外，第一移动电子设备100中的定位模块2068实现局部定位，即，第一移动设备100时刻确定自己与第二移动设备120的相对位置，以便在如信号丢失、避障等过程中，能回到原先设定的相对位置。
可选地，第一移动电子设备100还包括传感器112。传感器112例如可以是超声传感器或者激光传感器。此外，处理器106还包括避障模块2066。在运行中，避障模块2066根据超声波传感器和激光传感器的数据计算出障碍物信息，并传至路径规划模块2064。结合跟随目标距离，路径规划模块计2064算出最优跟随路径，继而通过运动模块108对第一移动电子设备的移动做出控制。在后续机器人移动过程中图像处理器2060不断利用摄像头寻找和锁定框选内容，以实现对目标的实时跟随。
第一移动电子设备可以采用多种跟随算法之一，跟随目标。上述跟随算法包括但不限于相关滤波算法(kernelcorrelationfilter，kcf)，均值漂移算法，(meanshift，ms算法)，光流法(opticalflow，of算法)，卡尔曼滤波算法(kalmanfilter，kf算法)以及粒子滤波算法(particlefilter，pf算法)等。
可选地或者附加地，第一移动电子设备100还包括充电桩140，其中充电桩140包括处理器106。也即，处理器106的功能可以集成在充电桩中。
第一移动电子设备100与充电桩140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，可选的信号传输方式是蓝牙。
实施例二
实施例二公开了通过人机交互引导第一移动电子设备100到达任务区起始点的路径引导的例子。
首先，无线信号收发器104接收来自第二移动电子设备120的任务信息。该任务信息用于引导第一移动电子设备100到达任务区的起始点。然后处理器106还根据该任务信息，为第一移动电子设备100设置包括起始点的位置信息的运动信息。运动模块108根据来自处理器106的运动信息，跟随目标到达任务区起始点。
可选地，第一移动电子设备100还包括存储器110。存储器110可通信地连接至处理器106和运动模块108，用于存储起始点信息和跟随目标到达起始点的路径信息。运动模块108还配置为根据存储于存储器110内的起点信息和路径信息，到达任务区起始点。
例如，以第一移动电子设备100为扫地机器人，第二移动电子设备120为手机，任务为清扫任务为例进行说明。本领域技术人员应能理解，第一移动电子设备100不限于扫地机器人，第二移动电子设备120也不限于手机，任务也不限于下文提到的清扫任务，也可以是行走任务等。在进行路径引导的任务时，手机的用户可以通过手势唤醒、语音唤醒、app唤醒、机身按键唤醒等方式告知扫地机器人即将进行路径引导学习。待扫地机器人准备就绪后，用户引导扫地机器人分别走向不同的任务区，例如客厅、厨房、卧室1、卧室2等，并进行区域划分引导。当用户引导扫地机器人到达第一个任务区起始点的时候，起始点一般为客厅入口、厨房入口、卧室入口等，扫地机器人的路径规划模块2064记录下此任务区起始点位置信息，以及到达此任务区起始点的路径。上述由目标，也即由用户引导下到达的路径选择避免了传统的扫地机器人需要对整个家庭室内进行slam扫图建模并清扫整个家庭室内区域的繁杂工作。
在起始点处机器人将通过机身所携带的rgb-d摄像头识别任务区域起点，例如卧室门口，并与用户进行确认。用户可通过用户手势、语音、机身按钮或app进行确认。此外，任务区起始点也可通过人机交互接口由用户通过app直接设定。
实施例三
实施例三公开了通过人机交互引导第一移动电子设备100进行区域规划引导的例子。
首先，无线信号收发器104接收来自第二移动电子设备120的任务信息，该任务信息用于对任务区进行规划。处理器106接收来自第二移动电子设备120的指示目标按照以下任一方式引导运动模块108进行运动的指示信息，且运动模块108根据指示信息，以相应的模式进行运动：当目标，例如用户围绕任务区的边缘一周进行运动时，运动模块108被配置为以该任务区的边缘一周为界限进行运动以完成任务；可选地，当目标，例如用户沿任务区的对角线运动时，运动模块108被配置为以对角线所对应的矩形为界限进行运动以完成任务；或可选地，当处理器106无法识别目标的路径时，运动模块108被配置为根据处理器106识别的最远点为半径进行扇形区域运动以完成任务。
可选地，第一移动电子设备100还包括存储器110，存储器110可通信地连接至处理器106和运动模块108，用于存储指示信息和相应的模式信息；运动模块108还配置为根据存储于存储器110内的指示信息和相应的模式信息，在任务区内进行运动。
例如，以第一移动电子设备100为扫地机器人，第二移动电子设备120为手机，任务为清扫任务为例进行说明。本领域技术人员应能理解，第一移动电子设备100不限于扫地机器人，第二移动电子设备120也不限于手机，任务也不限于下文提到的清扫任务。首先，手机的用户将引导机器人进入任务区，对该任务区域进行引导规划，并通过app为该区域命名，任务区规划引导的具体方式将在后续进行说明。待此任务区路径引导和区域规划引导完成后，用户可继续引领机器人至下一个任务区，再次进行路径和区域的引导，并命名。用户可以建立多个任务区，当所有任务区引导完成后，机器人在以后的清扫任务便可根据用户的清扫命令自行到达任务区起始点开始工作，无须用户再次引导。
在进行任务区规划引导时，用户可以引导机器人走过不同路径来进行任务区规划。例如：绕任务区边缘一周以清晰地划分出需要清扫的区域；直接沿对角线，从任务区起始点走向任务区最远端，机器人将自动判断出此对角线可能存在的最大矩形范围作为任务区；或者，在用户行走的路径无法很好地被机器人识别并建立任务区时，机器人将按识别出的用户所到达的最远点为半径进行扇形区域清扫。在任务区划分完成后用户可以通过上述人机交互接口保存任务并重复使用。例如，用户可以在第二移动电子设备120的app上选择第一移动电子设备应该以哪种模式完成任务。例如，在第二移动电子设备120的app上可以显示至少三种模式：边缘一周内的闭合模式、对角线模式和半径模式。第一移动电子设备120根据用户所选择的模式，进行相应的清扫模式。
此外，用户还可以针对不同任务区分别设置清扫频率，也可在设置每次清扫任务时勾选一个或多个任务区。机器人可以本领域已知的任意方式自主规划前往清扫区域进行清扫，或由用户按照实时室内布局，规划多个不同的目的地，通过人为干预使机器人以最优路径移动。
可选地或者附加地，清扫区域可以是基于移动电子设备的位置确定的任何的形状和范围。例如，清扫区域可以是以移动电子设备的位置为中心的圆形区域，该区域的半径可以是例如0.1-10米，例如0.5-5米，优选1米；例如，清扫区域可以是不同边长的矩形区域；用户可通过移动电子设备来任意地设定清扫区域的形状和范围。对于不同的移动电子设备的位置，可以设定不同的清扫区域的形状和范围。
在一个实施方式中，清扫区域是基于一个第二移动电子设备的位置确定的。
在另一个实施方式中，清扫区域是基于多个第二移动电子设备的位置确定的，此时智能充电桩140可根据所有位置信息生成清扫任务路径并发送至机器人，机器人按此路径进行清扫。
在另一个实施方式中，清扫区域是基于第二移动电子设备的位置的连续移动轨迹确定的，此时第二移动电子设备持续发出带有移动电子设备的位置的无线信号，机器人可以延迟或保持某一距离的规则，根据接收到的这些无线信号形成连续的移动轨迹，在移动过程中对沿路的地面进行预设幅度的清扫。该距离可以是例如0.1-5米，例如0.5-2米，优选1米。例如，机器人以s型左前右前某角度移动。此过程无需依赖地图，可以人为规划路线或主动干预以避开固定或活动的障碍物，例如搬开路径上可能撞到的家具。当第二移动电子设备停止移动而依然发出无线信号时，机器人可以无线信号源为中心改变移动轨迹反复清扫当前区域，例如围绕无线信号源按一定的半径做绕圈移动。
在一个实施方式中，扫地机器人还可包含传感器和运动控制模块。传感器包括但不限于超声波传感器和激光传感器。在一个实施方式中，扫地机器人中的传感器将扫地机器人周围的障碍物信息发送至运动控制模块，调整扫地机器人的运动方位避开障碍物。
实施例四
图4示出了根据本发明的一个实施例的在第一移动电子设备中的方法流程图。
该第一移动电子设备100包括摄像头102、无线信号收发器104、处理器106以及运动模块108。该方法400包括在块410中，通过所述摄像头102采集图像信息和所述图像信息的深度距离信息；在块420中，通过可通信地连接至所述摄像头102的所述无线信号收发器104将所述图像信息和所述深度距离信息提供给第二移动电子设备，在块430中，接收来自所述第二移动电子设备的对目标的选定信息和跟随距离信息，其中所述第二移动电子设备基于所接收的图像信息和深度距离信息选定所述目标；在块440中，通过可通信地连接所述无线信号收发器104和所述摄像头102的所述处理器106基于所述选定信息、所述跟随距离信息、所述图像信息和所述深度距离信息，为所述第一移动电子设备计算基于所述目标的运动信息；以及在块450中，通过可通信地连接至所述处理器106的所述运动模块108，根据所述运动信息，跟随所述目标进行运动。
可选地，方法400还包括(图中未示出)通过所述无线信号收发器104接收来自所述第二移动电子设备的任务信息，所述任务信息用于引导所述第一移动电子设备到达任务区的起始点；通过所述处理器106根据所述任务信息，为所述第一移动电子设备设置包括所述起始点的位置信息的运动信息；以及通过所述运动模块108根据所述运动信息，跟随所述目标到达所述任务区起始点。
可选地，所述第一移动电子设备还包括可通信地连接至所述处理器106和所述运动模块108的存储器110，方法400还包括(图中未示出)：通过所述存储器110，存储所述起始点信息和到达所述起始点的路径信息；通过所述运动模块108，根据存储于所述存储器110内的所述起点信息和所述路径信息，到达所述任务区起始点。
可选地，方法400还包括(图中未示出)：通过所述无线信号收发器104，接收来自所述第二移动电子设备的任务信息，所述任务信息用于对任务区进行规划，通过所述处理器106，接收来自所述第二移动电子设备的指示所述目标按照以下任一方式引导所述运动模块进行运动的指示信息，且所述运动模块108根据指示信息，以相应的模式进行运动：当所述目标围绕所述任务区的边缘一周进行运动时，所述运动模块108被配置为以所述任务区的边缘一周为界限进行运动以完成任务；当所述目标沿所述任务区的对角线运动时，所述运动模块108被配置为以所述对角线所对应的矩形为界限进行运动以完成任务；或当所述处理器106无法识别所述目标的路径时，所述运动模块108被配置为根据所述处理器106识别的最远点为半径进行扇形区域运动以完成任务。
可选地，第一移动电子设备还包括可通信地连接至所述处理器和所述运动模块的存储器110。方法400还包括(图中未示出)：通过所述存储器110，存储所述指示信息和相应的模式信息；通过所述运动模块，根据存储于所述存储器110内的所述指示信息和所述相应的模式信息，在所述任务区内进行运动。
可选地，处理器还包括图像处理器2060和数据处理器2062，其中所述图像处理器2060可通信地连接到所述摄像头102，以及所述数据处理器2062可通信地连接到所述图像处理器2060。方法400还包括(图中未示出)：根据所述图像信息和所述深度距离信息提取所述目标的特征信息，根据所述特征信息，锁定所述目标，以及将所述图像信息、所述深度距离信息和所述特征信息传送至所述数据处理器2062；根据锁定的目标的所述特征信息、所述图像信息和所述深度距离信息，计算所述基于目标的运动信息。
可选地第一移动电子设备还包括充电桩140，其中所述充电桩140包括所述处理器106。
可选地，第一移动电子设备还可包含传感器，方法400还包括(图中未示出)通过所述传感器，将所述第一移动电子设备周围的障碍物信息发送至所述处理器；以及通过所述处理器，调整所述第一移动电子设备的运动方位以避开障碍物。
可选地，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。
在前面的描述中，已经参考具体示例性实施例描述了本发明；然而，应当理解，在不脱离本文所阐述的本发明的范围的情况下，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发明的范围内。因此，本发明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，以产生与本发明基本相同的结果，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，在本发明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发明，但是本领域技术人员将容易理解，在不脱离本发明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，本发明仅由下述权利要求书限定。