(57)【要約】      （修正有）【課題】本発明はロボットの認識技術の分野に適用され、充電台の認識方法、装置及びロボットを提供する。【解決手段】本方法は、ロボットが充電台を走査したレーダーデータを取得することと、前記レーダーデータに第一プリセット条件を満足する第一データブロックが存在すると、第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在するかどうかを判断することと、前記第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在すると、ロボットが充電台を認識したと確認することと、を含む。本発明によって、ロボットは比較的辺鄙な場所でも充電台を正確に認識することができ、ロボットの帰還充電時の認識範囲を広げる。【選択図】図１
2019192206.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ロボットに適用される充電台の認識方法であって、
ロボットが充電台を走査したレーダーデータを取得することと、
前記レーダーデータに第一プリセット条件を満足する第一データブロックが存在すると、第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在するかどうかを判断することと、
前記第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在すると、ロボットが充電台を認識したと確認することと、を含み、
前記第一プリセット条件は第一データブロックのフィッティング演算結果が予め設定された第一閾値より小さいことであり、前記第二プリセット条件は第二データブロックのフィッティング演算結果が予め設定された第二閾値より小さいことであり、前記第一閾値は前記第二閾値より大きく、前記第一データブロックは前記レーダーデータにおける予め設定された数量のデータポイントであり、前記第二データブロックは前記第一データブロックより指定数量増加したデータポイントであることを特徴とする充電台の認識方法。
【請求項２】
前記レーダーデータに第一プリセット条件を満足する第一データブロックが存在すると、第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在するかどうかを判断することは、
前記第一データブロックに対して最小二乗法を利用して第一フィッティング円計算を行うことと、
第一フィッティング円の半径と充電台の円弧半径との第一半径差、及び第一フィッティング円の半径と充電台の円弧半径との第一半径共分散を取得することと、
前記第一半径差が予め設定された第一誤差より小さく、且つ前記第一半径共分散が予め設定された第一全体誤差より小さいと、第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在するかどうかを判断することと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の充電台の認識方法。
【請求項３】
前記第一半径差が予め設定された第一誤差より小さく、且つ前記第一半径共分散が予め設定された第一全体誤差より小さいと、第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在するかどうかを判断することは、
前記第一データブロックにデータポイントを指定数量増加して、第二データブロックを取得することと、
前記第二データブロックに対して最小二乗法を利用して第二フィッティング円計算を行うことと、
第二フィッティング円の半径と充電台の円弧半径との第二半径差、及び第二フィッティング円の半径と充電台の円弧半径との第二半径共分散を取得することと、
前記第二半径差が第二誤差より小さいかどうか、及び前記第二半径共分散が第二全体誤差より小さいかどうかを判断することと、を含むことを特徴とする請求項２に記載の充電台の認識方法。
【請求項４】
第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在すると、ロボットが充電台を認識したと確認することは、
前記第二半径差が予め設定された第二誤差より小さく、且つ前記第二半径共分散が第二全体誤差より小さい場合、充電台を認識したと確認することを含むことを特徴とする請求項３に記載の充電台の認識方法。
【請求項５】
前記レーダーデータに第一プリセット条件を満足する第一データブロックが存在すると、第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在するかどうかを判断するステップの後に、前記方法は、更に、
第二データブロックのフィッティング演算結果が第二プリセット条件を満足しない場合、現在のデータブロックからデータポイントを所定数量減少し、次のデータブロックを取得することと、
前記次のデータブロックに対してフィッティング演算を行って、演算結果を取得することと、
前記フィッティング演算結果が前記第二閾値の範囲内にあるかどうかを判断することと、
前記フィッティング演算結果が前記第二閾値の範囲内にある場合、ロボットが充電台を認識したと確認することと、
前記フィッティング演算結果が前記第二閾値の範囲から外れる場合、現在のデータブロックからデータポイントを所定数量減少し続けた後、フィッティング演算を行って、フィッティング演算結果が前記第二閾値の範囲内にあるかどうかを判断することと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の充電台の認識方法。
【請求項６】
ロボットが充電台を走査したレーダーデータを取得するステップの後に、前記方法は、更に、
前記レーダーデータをフィルタリングして、有効なグローバルレーダーデータを取得することを含むことを特徴とする請求項１に記載の充電台の認識方法。
【請求項７】
第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在すると、ロボットが充電台を認識したと確認するステップの後に、前記方法は、更に、
前記第二データブロックに基づいて、充電台の円弧の円心位置、充電台の方角を計算することと、
前記充電台の円弧の円心位置、充電台の方角に基づいて、ロボットが移動する目標位置及びロボットの方角を決定することと、
前記目標位置及びロボットの方角に基づいて、ロボットを制御して充電台の真正面に指定距離移動させ、赤外線キャリアデータを充電台に送信してチェックすることと、
チェックに成功した場合、充電台にアクセスして充電することと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の充電台の認識方法。
【請求項８】
充電台の認識装置であって、
ロボットが充電台を走査したレーダーデータを取得するためのデータ取得ユニットと、
前記レーダーデータに第一プリセット条件を満足する第一データブロックが存在すると、第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在するかどうかを判断するためのデータフィッティング分析ユニットと、
第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在すると、ロボットが充電台を認識したと確認するための確認認識ユニットと、を含むことを特徴とする充電台の認識装置。
【請求項９】
メモリ、プロセッサ及び前記メモリに記憶され且つ前記プロセッサで実行できるコンピュータプログラムを含むロボットであって、
前記プロセッサが前記コンピュータプログラムを実行するとき、請求項１〜７のいずれか一項に記載の充電台の認識方法を実現することを特徴とするロボット。
【請求項１０】
コンピュータプログラムが記憶されるコンピュータ可読記憶媒体であって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサで実行されるとき、請求項１〜７のいずれか一項に記載の充電台の認識方法を実現することを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ロボットの認識技術の分野に属し、特に充電台の認識方法、装置及びロボットに関する。
【背景技術】
【０００２】
科学技術の発展及び人々の生活水準の向上に伴って、市場に様々な知能移動ロボットが出現し、ロボットの自動充電技術の実現において、多くのロボットがレーダーによる帰還充電を利用している。
【０００３】
現在、ロボットがレーダーによる帰還充電を利用するとき、レーダー自体の特性及びロボットと充電台とのオフセット角度に制限されている。角度分解能がより高く、データ安定性に優れたレーダーは、価格が非常に高いため、大規模に量産使用しにくく、価格のより低いレーダーは、角度分解能がより低く、データ安定性が低い。
【０００４】
ロボットが自動的に帰還充電するとき、一般的に、まず充電台の近傍にナビゲーションし、次に充電台にアクセスし、一般的にロボットのナビゲーションに所定の誤差があるため、ロボットが充電台の前方の異なる場所に位置する可能性があり、より近い場合もあるし、より遠い場合もあり、充電台の真正面に位置する場合もあるし、真正面からずれる場合もある。価格のより低いレーダーは更にデータジッタが比較的に大きい場合もあり、従って、より少ない走査点を取得する場合には、データから十分に正しく判断できないため、充電台の認識に失敗することがあり、より多くの走査点を用いて認識する場合には、ロボットは比較的に近くて比較的に正しい位置でしか充電台を認識できないため、一部のロボットのレーダーによる帰還充電の認識範囲をより狭くしてしまう。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
これに鑑みて、従来技術におけるロボットがレーダーにより帰還充電するとき、充電台の認識範囲が狭いという問題を解決するために、本発明の実施例は充電台の認識方法、装置及びロボットを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の実施例の第一態様に係るロボットに適用される充電台の認識方法であって、
ロボットが充電台を走査したレーダーデータを取得することと、
前記レーダーデータに第一プリセット条件を満足する第一データブロックが存在すると、第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在するかどうかを判断することと、
前記第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在すると、ロボットが充電台を認識したと確認することと、を含み、
前記第一プリセット条件は第一データブロックのフィッティング演算結果が予め設定された第一閾値より小さいことであり、前記第二プリセット条件は第二データブロックのフィッティング演算結果が予め設定された第二閾値より小さいことであり、前記第一閾値は前記第二閾値より大きく、前記第一データブロックは前記レーダーデータにおける予め設定された数量のデータポイントであり、前記第二データブロックは前記第一データブロックより指定数量増加したデータポイントである。
【０００７】
本発明の実施例の第二態様に係る充電台の認識装置であって、
ロボットが充電台を走査したレーダーデータを取得するためのデータ取得ユニットと、
前記レーダーデータに第一プリセット条件を満足する第一データブロックが存在すると、第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在するかどうかを判断するためのデータフィッティング分析ユニットと、
第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在すると、ロボットが充電台を認識したと確認するための確認認識ユニットと、を含む。
【０００８】
本発明の実施例の第三態様に係るロボットであって、
メモリ、プロセッサ及び前記メモリに記憶され且つ前記プロセッサで実行できるコンピュータプログラムを含み、前記プロセッサが前記コンピュータプログラムを実行するとき、上記充電台の認識方法のステップを実現する。
【０００９】
本発明の実施例の第四態様に係るコンピュータ可読記憶媒体であって、
前記コンピュータ可読記憶媒体にコンピュータプログラムが記憶され、前記コンピュータプログラムはプロセッサにより実行されるとき、上記充電台の認識方法のステップを実現する。
【発明の効果】
【００１０】
従来技術に比べて、本発明の実施例は次のような有益な効果を有する。即ち、本発明の実施例によって、取得したデータがプリセット条件を満足するかどうかに基づいて、まずより小さな長さの第一データブロックに対してフィッティング演算を行って、第一プリセット条件を満足する第一データブロックが存在するかどうかの初期的な分析判断を行い、第一プリセット条件を満足すると、更に第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在するかどうかを判断し、より多くのデータを有する第二データブロックに対してフィッティング演算を行って、精密分析により、予め設定された第二プリセット条件を満足するかどうかを判断し、第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在すると、ロボットが充電台を認識したと確認し、ロボットが比較的に辺鄙又は比較的に遠い場所でも充電台を正確に走査し認識することができ、ロボットの充電台に対する認識精度を向上させ、従って、ロボットのスマート化を向上し、より高い利便性及び実用性を有させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
本発明の実施例の技術案をより明確に説明するため、以下、実施例又は従来技術の記述において必要な図面を簡単に説明するが、当然ながら、以下に記載する図面は単に本発明の実施例の一例であり、当業者であれば、創造的な労力を要することなく、これらの図面に基づいて他の図面に想到しうる。
【００１２】
【図１】本発明の実施例に係る充電台の認識方法の実現フローチャートである。
【図２】本発明の実施例に係るレーダー走査データの模式図である。
【図３】本発明の実施例に係る別の充電台の認識方法の実現フローチャートである。
【図４】本発明の実施例に係る充電台を認識し且つそれにアクセスする方法の実現フローチャートである。
【図５】本発明の実施例に係るレーダー式帰還充電装置の模式図である。
【図６】本発明の実施例に係るレーダー式ロボットの模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下の説明において、本発明の実施例の理解を明確にするために、制限ではなく説明の目的で、特定のシステム構造や、技術のような具体的な細部を提供する。当業者であれば、これらの具体的な細部を有しない他の実施例でも本発明を実現できると理解すべきである。不必要な細部で本発明の説明が不明瞭にならないように、他の場合において、周知のシステム、装置、回路及び方法についての詳細な説明は省略する。
【００１４】
本明細書及び添付の特許請求の範囲で用いられる場合、用語「含む」は、説明される特徴、全体、ステップ、操作、要素及び／又はアセンブリの存在を示すが、１つ又は複数の他の特徴、全体、ステップ、操作、要素、アセンブリ及び／又はその集合の存在又は追加を排除しないと理解すべきである。
【００１５】
更に、ここで本発明の明細書に用いられる用語は、特定の実施例を説明するためのものに過ぎず、本発明を制限するためのものではないと理解すべきである。本発明の明細書及び添付の特許請求の範囲で用いられるように、他の状況を文脈で明確に示さない限り、単数形式の「一」、「１つ」及び「該」は更に複数形式を含む。
【００１６】
更に、本発明の明細書及び添付の特許請求の範囲で用いられる用語「及び／又は」は、挙げられた関連する項における１つ又は複数の任意の組み合わせ及びすべての可能な組み合わせを指し、且つこれらの組み合わせを含むと理解すべきである。
【００１７】
本発明に記載の技術案を説明するために、以下、具体的な実施例によって説明する。
【００１８】
図１は本発明の実施例に係る充電台の認識方法の実現フローチャートであり、該方法はロボットの帰還充電に適用され、前記ロボットはエンターテイメントロボット又はサービスロボットであり、該ロボットは被検出対象のレーダーデータを検出するためのレーダーモジュール又は装置を含み、図示のように、該方法は以下のステップを含んでもよい。
ステップＳ１０１：ロボットが充電台を走査したレーダーデータを取得する。
【００１９】
本発明の実施例において、前記レーダーデータとは、ロボットが物体をレーダーで走査した後、反射されてレーダーに検出されたポイントを意味する。
【００２０】
また、同じレーダーであって、充電台の大きさが変化しない場合、充電台がレーダーに近ければ近いほど、充電台を走査して取得されるデータポイントが多くなり、充電台がレーダーに正対すればするほど、レーダーで充電台を走査して取得されるデータポイントが多くなり、レーダーが充電台の真正面に位置すると、取得されるデータポイントが最も多い。
【００２１】
なお、取得されるデータは走査された充電台とレーダーとの間の距離及び角度データを含む。
【００２２】
更に、ロボットがレーダーで充電台を走査したレーダーデータを取得するステップの後に、更に、前記レーダーデータをフィルタリングして、有効なグローバルレーダーデータを取得することを含む。
【００２３】
本発明の実施例において、一般的にレーダーで収集されたデータに異常があり、例えばデータ飛び又は負の値のデータが発生し、以降の演算分析に偏差を与えないために、異常データをフィルタリングして、有効なグローバルレーダーデータを取得する必要がある。
【００２４】
ステップＳ１０２：前記レーダーデータには第一プリセット条件を満足する第一データブロックが存在する場合、第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在するかどうかを判断する。
【００２５】
本発明の実施例において、ロボットのデータ演算ユニットは収集された１番目のレーダーデータから予め設定された数量のデータブロックを順に取得し、例えば、収集されたレーダーデータが合計して１０Ｎ個ある場合、Ｎ個のデータブロックを順に取得して、フィッティング演算を行い、且つ前記予め設定された数量がＮであるデータブロックが第一プリセット条件を満足するかどうかを判断する。前記第一プリセット条件は第一データブロックのフィッティング演算結果が予め設定された第一閾値より小さいことであり、前記第一データブロックは前記レーダーデータから選択される数量のより少ないデータブロックである。例えば、１２個又は１０個のデータポイントを選択して第一データブロックを構成してもよく、前記第一データブロックの数量の決定は具体的に収集されたレーダーデータによって自分で選択してもよく、ロボットと充電台との距離が異なるため、走査できるデータポイントの数も異なり、数量のより少ない第一データブロックに対してフィッティング演算を行って、第一プリセット条件を満足する第一データブロックが存在するかどうかを判断し、広い範囲内で、存在する可能性のある充電台を初期認識する。
【００２６】
また、前記フィッティング演算結果は、第一データブロックのデータポイントに対して最小二乗法を利用して円フィッティングを行って、フィッティング円の半径と充電台の円弧半径との誤差、及びフィッティング円の半径と充電台の円弧半径との共分散を取得し、第一データブロックにおけるフィッティング円を検出判断する。充電台が他の形状である場合、更に第一データブロックに対して他のフィッティング演算方法を用いて、フィッティング結果と充電台の形状との誤差を取得することにより、第一データブロックの可用性を判断することができる。
【００２７】
第一データブロックのフィッティング演算結果が予め設定された第一閾値より小さい場合、第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在するかどうかを判断し、前記第二データブロックは前記第一データブロックより指定数量増加したデータポイントであり、現在の第一データブロックのインデックスポイントがｉである場合、インデックスポイントｉを起点とし、第一データブロックの数量を設定されたデータブロックの最大数に増加させ、例えば６０個のデータポイントに増加させてもよく、第二データブロックのフィッティング演算結果が第二閾値より小さいかどうかを判断することにより、第二データブロックが第二プリセット条件を満足するかどうかを判断し、更に小範囲内で充電台を精密に認識する。図２は充電台のレーダー走査データの模式図であり、同図における丸は、ロボットを表し、同図におけるその他の点は、ロボットのレーダーが障害物を走査して得た障害物情報である。グローバルレーダーデータに対して、実際の充電台の位置を確認できない場合には、順にレーダーデータからより小さなデータブロックを指定数量取り出して、フィッティング演算を行う必要があり、例えば、図２における右側のローカルデータ部分に対して、該部分の左下隅の２０個のポイントはレーダーで充電台を走査した後のデータの部分拡大図であり、該充電台の２０個のレーダー走査データポイントの上部の１２個点を選択してフィッティング演算を行い、充電台に対して初期分析判断を行うことができる。
【００２８】
また、前記第一演算結果は第一半径差及び第一半径共分散を含む。
【００２９】
なお、前記第一閾値は前記第二閾値より大きい。
【００３０】
更に、前記レーダーデータに第一プリセット条件を満足する第一データブロックが存在する場合、第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在するかどうかを判断することは、前記第一データブロックに対して最小二乗法を利用して第一フィッティング円計算を行うステップＡ１と、第一フィッティング円の半径と充電台の円弧半径との第一半径差、及び第一フィッティング円の半径と充電台の円弧半径との第一半径共分散を取得するステップＡ２と、前記第一半径差が予め設定された第一誤差より小さく、且つ前記第一半径共分散が予め設定された第一全体誤差より小さい場合、第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在するかどうかを判断するステップＡ３と、を含む。
【００３１】
本発明の実施例において、最小二乗法を利用して選択された第一データブロックに対して円フィッティング演算を行い、フィッティングされた円の半径と充電台の円弧の実際の半径とを比較して、第一半径差及び第一半径共分散を取得し、第一半径差が予め設定された第一誤差より小さく、且つ第一半径共分散が予め設定された第一全体誤差より小さい場合、第一データブロックが第一プリセット条件を満足すると判断し、第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在するかどうかを判断し続ける。
【００３２】
また、前記第一誤差及び第一全体誤差は充電台の形状特徴によって設定され、例えば、円弧充電台の場合、円弧充電台の半径情報を取得し、充電台との半径差の範囲がより広い誤差を設定し、データの真実性及び安定性のために、更に充電台との半径範囲がより広い全体誤差を設定し、第一データブロックに基づいて充電台の初期認識を行う。
【００３３】
更に、前記第一半径差が予め設定された第一誤差より小さく、且つ前記第一半径共分散が予め設定された第一全体誤差より小さい場合、第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在するかどうかを判断することは、前記第一データブロックにデータポイントを指定数量増加して、第二データブロックを取得するステップＢ１と、前記第二データブロックに対して最小二乗法を利用して第二フィッティング円計算を行うステップＢ２と、第二フィッティング円の半径と充電台の円弧半径との第二半径差、及び第二フィッティング円の半径と充電台の円弧半径との第二半径共分散を取得するステップＢ３と、前記第二半径差が第二誤差より小さいかどうか、及び前記第二半径共分散が第二全体誤差より小さいかどうかを判断するステップＢ４と、を含む。
【００３４】
本発明の実施例において、第一プリセット条件を満足する第一データブロックが存在する場合、充電台が存在すると初期決定することができ、第二データブロックを選択して初期確認した充電台を更に認識し続ける必要がある。第一データブロックにデータポイントを指定数量増加し、例えば、第一データブロックに１５個のデータポイントが含まれ、現在のインデックスポイントがｉである場合、インデックスポイントｉから４５個のデータポイントを増加し、合計して６０個のデータポイントを第二データブロックとして取得して分析判断を行い、第二データブロックに対して最小二乗法を利用して第二フィッティング円計算を行って、第二フィッティング円の半径を取得し、且つ第二フィッティング円の半径と充電台の半径とを比較して、第二半径差、及び第二フィッティング円の半径と充電台の円弧半径との第二半径共分散を取得し、第二半径差が第二誤差より小さいかどうか、及び第二半径共分散が第二全体誤差より小さいかどうかを判断し、前記第二誤差は充電台の円弧の実際の半径によって設定され、充電台の円弧半径の誤差範囲のより狭い誤差値であり、第二全体誤差は充電台の円弧半径によって設定され、範囲のより狭い共分散であり、第二データブロックのフィッティング演算によって、更に充電台を高精度に認識する。
【００３５】
なお、第二データブロックに基づいて取得された第二半径差及び第二半径共分散は、予め設定された第二誤差及び予め設定された第二全体誤差範囲内にある可能性もあるし、選択された第二データブロックのデータポイントが多すぎるため、演算結果が範囲から外れる可能性もある。
【００３６】
ステップＳ１０３：前記第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在する場合、ロボットが充電台を認識したと確認する。
【００３７】
本発明の実施例において、前記第二プリセット条件は第二データブロックのフィッティング演算結果が予め設定された第二閾値より小さく、前記第二閾値が第一閾値より小さいことであり、第二データブロックにデータポイントの数量を増加させるため、フィッティング演算結果を更に充電台の実際値に接近させ、演算結果が第二閾値の範囲内にある可能性が高くなり、第二データブロックが第二プリセット条件を満足し、演算結果が予め設定された第二閾値より小さい場合、要件を満足する充電台を認識したと確認し、例えば、充電台の形状が円弧形である場合、第二データブロックのフィッティング演算によって取得した円半径と充電台の円弧半径との誤差が非常に小さく、ロボットのサイズ要件を満足する充電台を認識したと判断する。
【００３８】
更に、前記第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在する場合、充電台を認識したと確認することは、前記第二半径差が予め設定された第二誤差より小さく、且つ前記第二半径共分散が第二全体誤差より小さい場合、充電台を認識したと確認することを含む。
【００３９】
本発明の実施例において、第二データブロックに基づいて最小二乗法を利用してフィッティング円演算を行って、第二フィッティング円の半径を取得し、第二フィッティング円の半径及び充電台の円弧の半径に基づいて、第二半径差及び第二半径共分散を取得し、前記第二半径差が予め設定された第二誤差より小さく、且つ前記第二半径共分散が予め設定された第二全体誤差より小さい場合、要件を満足する充電台を認識した、又は要件を満足する実際の充電台が存在すると確認する。
【００４０】
図３は本発明の実施例に係る別の充電台の認識方法の実現フローチャートであり、図示のように、前記レーダーデータには第一プリセット条件を満足する第一データブロックが存在する場合、第二データブロックが第二プリセット条件を満足するかどうかを判断するステップの後に、前記方法は、更に、第二データブロックのフィッティング演算結果が第二プリセット条件を満足しない場合、現在のデータブロックから設定されたデータ量を減少して、次のデータブロックを取得するステップＳ３０１を含む。
【００４１】
本発明の実施例において、現在の数量の第二データブロックが第二プリセット条件を満足しない場合、現在の数量の第二データブロックに基づいて要件を満足する充電台を検索できないと確認し、現在の数量の第二データブロックの数量が第一データブロックと予め設定されたデータブロックとの和の数量より大きい場合、現在のデータブロックから順にデータポイントを所定数量減少して、次のデータブロックを取得する。前記予め設定されたデータブロック及び所定数量減少したデータポイントは、具体的な応用シーン及び収集されたレーダーデータ量によって設定されてもよく、ここで具体的に制限せず、例えば、第二データブロックに６０個のデータが含まれる場合、第二データブロックから５個又は１０個のデータを順に減少し、５５個又は５０個のデータにして、次のステップのフィッティング演算を行う。
【００４２】
また、第二データブロックに基づいて演算取得した演算結果が予め設定された第二閾値の範囲から外れ、且つ第二データブロックの数量が第一データブロックと予め設定されたデータブロックとの和の数量より小さい場合、初期認識された充電台が偽物であると確認し、現在データのインデックスポイントがｊである場合、ｊ＋１のデータから第一データブロックの選択を改めて行い、初期の分析認識及び以降の精密分析認識を行う。
【００４３】
ステップＳ３０２：前記次のデータブロックに対してフィッティング演算を行って、演算結果を取得する。
【００４４】
該ステップはステップＳ１０２における第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在するかどうかを判断する過程と同様であり、具体的にはステップＳ１０２についての関連説明を参照すればよく、ここで詳細な説明は省略する。
【００４５】
ステップＳ３０３：前記フィッティング演算結果が前記第二閾値の範囲内にあるかどうかを判断する。
【００４６】
本発明の実施例において、所定のデータ量を減少した次のデータブロックに対して、最小二乗法を利用してフィッティング円演算を行って、演算結果を取得し、第二プリセット条件を満足するデータブロックが存在するかどうかを判断し、フィッティング演算結果が第二閾値の範囲内にあるかどうかを判断する。
【００４７】
ステップＳ３０４：前記フィッティング演算結果が前記第二閾値の範囲内にある場合、ロボットが充電台を認識したと確認する。
【００４８】
該ステップはステップＳ１０３と同様であり、具体的にはステップＳ１０３についての関連説明を参照すればよく、ここで詳細な説明は省略する。
【００４９】
ステップＳ３０５：前記フィッティング演算結果が前記第二閾値の範囲からはずれる場合、現在のデータブロックからデータポイントを所定数量減少し続けた後、フィッティング演算を行って、フィッティング演算結果が前記第二閾値の範囲内にあるかどうかを判断する。
【００５０】
本発明の実施例において、フィッティング演算結果が依然として前記第二閾値の範囲から外れると、現在のデータブロックからデータポイントを所定数量減少し続け、５個又は１０個のデータを減少した後、現在のデータブロックに対してフィッティング演算を行い、演算結果と第二閾値とを比較し続け、最後に第二プリセット条件を満足するデータブロックを検索するまで、上記ステップを繰り返す。
【００５１】
図４は本発明の実施例に係る充電台を認識し且つそれにアクセスする方法の実現フローチャートであり、図示のように、ステップＳ１０３において、第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在する場合、ロボットが充電台を認識したと確認する前記ステップの後に、前記方法は更に以下のステップを含む。即ち、
ステップＳ４０１：前記第二データブロックに基づいて、充電台の円弧の円心位置、充電台の方角を計算する。
【００５２】
本発明の実施例において、レーダーデータにおける第二データブロックに基づいて、充電台の円心位置を取得し、充電台の円心位置が決定されれば、充電台の方角が決定される。
【００５３】
ステップＳ４０２：前記充電台の円弧の円心位置、充電台の方角に基づいて、ロボットが移動する目標位置及びロボットの方角を決定する。
【００５４】
本発明の実施例において、充電台の円弧半径がロボットのシャーシ半径に一致し、且つロボットにおける導電端子又は導電性ホイールがロボットの真裏に位置する場合は、充電台の円心の位置はロボットの目標位置であってもよく、ロボットの真正面を充電台の真正面に一致するように維持する。
【００５５】
ステップＳ４０３：前記目標位置及びロボットの方角に基づいて、ロボットを制御して充電台の真正面に指定距離移動させ、赤外線キャリアデータを充電台に送信してチェックする。
【００５６】
本発明の実施例において、決定された目標位置及びロボットの正確な方角に基づいて、ロボットを制御して充電台の真正面に指定距離、例えば真正面から０．４メートル離れる位置に移動させて、ロボットにおける赤外線受信機を充電台と正確に合わせ、赤外線キャリアデータを送信してチェックし、更に充電台に対して認識及び確認を行う。
【００５７】
ステップＳ４０４：チェックに成功した場合、充電台にアクセスして充電する。
【００５８】
本発明の実施例において、赤外線キャリアデータを検出し、且つキャリアの値が充電台から発射した赤外線キャリアの値に等しい場合、赤外線キャリアデータのチェックに成功し、ロボットのシャーシが移動し続けて充電台にアクセスして充電し、レーダーによる帰還充電への自動アクセスに成功し、ロボットのレーダーによる走査への自動アクセスが終了し、赤外線キャリアデータのチェックに失敗した場合には、レーダーによる帰還充電へのアクセスに失敗する。
【００５９】
なお、当業者が本発明に開示される技術範囲内に容易に想到し得る他の順序付け手段も本発明の保護範囲内に含まれるべきであり、ここで詳細な説明は省略する
【００６０】
本発明の実施例によって、レーダーで充電台を走査した現在のデータを取得し、且つデータをフィルタリングして、有効なグローバルレーダーデータを取得し、充電台の正面の特徴形状に基づいてグローバルレーダーデータとマッチングして、初期フィッティング演算認識分析及び精密フィッティング演算認識分析を行い、要件を満足する充電台を認識したと確認し、それによりロボットは比較的辺鄙な場所でも充電台を正確に走査認識し、且つそれにアクセスすることができ、従って、ナビゲーション精度に対する要件を低減し、製品をスマート化し、ロボットのレーダーによって帰還充電する時の認識範囲を広げる。
【００６１】
上記実施例における各ステップの番号の順位は実行順序を意味せず、各過程の実行順序はその機能及び内部ロジックによって決定されるべきであり、本発明の実施例の実施過程を制限するためのものではないと理解すべきである。
【００６２】
図５は本発明の実施例に係るレーダー式帰還充電装置の模式図であり、説明しやすくするために、本発明の実施例に関連する部分のみを示す。
【００６３】
前記レーダー式帰還充電装置は、ロボットが充電台を走査したレーダーデータを取得するためのデータ取得ユニット５１と、前記レーダーデータには第一プリセット条件を満足する第一データブロックが存在する場合、第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在するかどうかを判断するためのデータフィッティング分析ユニット５２と、第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在する場合、ロボットが充電台を認識したと確認するための確認認識ユニット５３と、を含む。
【００６４】
当業者であれば、説明を容易且つ簡単にするために、上記各機能モジュールの区別のみを例として説明し、実際の応用において、必要に応じて上記機能を様々な機能ユニット、モジュールで完成させ、つまり前記モバイル端末の内部構造を様々な機能ユニット又はモジュールに区別することにより、以上に説明される全部又は一部の機能を完成させてもよいと明確に理解される。実施例における各機能モジュールが１つの処理ユニットに統合されてもよく、各ユニットが独立して物理的に存在してもよく、２つ又は２つ以上のユニットが１つのユニットに統合されてもよく、上記統合ユニットはハードウェアの形式で実現されてもよいし、ソフトウェア機能ユニットの形式で実現されてもよい。また、各機能モジュールの具体的な名称は区別のためのものであって、本願の保護範囲を制限するためのものではない。上記モバイル端末におけるモジュールの具体的な動作過程は、上記方法実施例における対応過程を参照すればよく、ここで詳細な説明は省略する。
【００６５】
図６は本発明の一実施例に係るレーダー式ロボットの模式図である。説明しやすくするために、本発明の実施例に関連する部分のみを示す。図６に示すように、該実施例のレーダー式ロボット６は、レーダー式帰還充電装置、プロセッサ６０、メモリ６１及び前記メモリ６１に記憶され且つ前記プロセッサ６０で実行できるコンピュータプログラム６２、例えばＬｉｎｕｘ（登録商標）プログラムを含む。前記プロセッサ６０が前記コンピュータプログラム６２を実行するとき、上記各充電台の認識方法の実施例におけるステップ、例えば図１に示すステップ１０１〜１０３を実現する。又は、前記プロセッサ６０が前記コンピュータプログラム６２を実行するとき、上記各装置実施例における各モジュール／ユニットの機能、例えば図５に示すモジュール５１〜５３の機能を実現する。
【００６６】
例示的に、前記コンピュータプログラム６２が１つ又は複数のモジュール／ユニットに分割されてもよく、前記１つ又は複数のモジュール／ユニットが前記メモリ６１に記憶され、且つ前記プロセッサ６０で実行され、それにより本発明を完了する。前記１つ又は複数のモジュール／ユニットは特定機能を完了できる一連のコンピュータプログラム命令セグメントであってもよく、該命令セグメントは前記コンピュータプログラム６２の前記レーダー式ロボット６における実行過程を説明することに用いられる。
【００６７】
前記レーダー式ロボットはプロセッサ６０、メモリ６１を含んでもよいが、それらに限らない。当業者であれば、図６はレーダー式ロボット６の例であって、レーダー式ロボット６を制限するためのものではなく、図示より多く又は少ない部材、又はある部材の組み合わせ、又は異なる部材を含んでもよく、例えば前記レーダー式ロボットは更に入出力装置、ネットワークアクセスデバイス、バス等を含んでもよいと理解される。
【００６８】
前記プロセッサ６０は中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、ＣＰＵ）であってもよいし、他の汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ、ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ、ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ、ＦＰＧＡ）又は他のプログラマブルロジックデバイス、個別ゲート又はトランジスタロジックデバイス、個別ハードウェアアセンブリ等であってもよい。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであってもよく、又は該プロセッサは更に任意の通常のプロセッサ等であってもよい。
【００６９】
前記メモリ６１は前記レーダー式ロボット６の内部記憶ユニット、例えばレーダー式ロボット６のハードディスク又はメモリであってもよい。前記メモリ６１は更に前記レーダー式ロボット６の外部記憶装置、例えば前記レーダー式ロボット６に配置されるプラグジャック式ハードディスク、スマートメディアカード（Ｓｍａｒｔ  Ｍｅｄｉａ(登録商標)  Ｃａｒｄ、  ＳＭＣ）、セキュアデジタル（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ、  ＳＤ）カード、フラッシュカード（Ｆｌａｓｈ  Ｃａｒｄ）等であってもよい。更に、前記メモリ６１は前記レーダー式ロボット６の内部記憶ユニットを含むだけでなく、更に外部記憶装置を含んでもよい。前記メモリ６１は前記コンピュータプログラム、前記レーダー式ロボットに必要な他のプログラム及びデータを記憶することに用いられる。前記メモリ６１は更に既に出力した又は出力しようとするデータを一時的に記憶することに用いられてもよい。
【００７０】
当業者であれば、説明を容易且つ簡単にするために、上記各機能ユニット、モジュールの区別のみを例として説明し、実際の応用において、必要に応じて上記機能を様々な機能ユニット、モジュールで完了し、つまり前記装置の内部構造を様々な機能ユニット又はモジュールに区別することにより、以上に説明される全部又は一部の機能を完成させてもよいと明確に理解される。実施例における各機能ユニット、モジュールは１つの処理ユニットに統合されてもよく、各ユニットが独立して物理的に存在してもよく、更に２つ又は２つ以上のユニットが１つのユニットに統合されてもよく、上記統合ユニットはハードウェアの形式で実現されてもよいし、ソフトウェア機能ユニットの形式で実現されてもよい。また、各機能ユニット、モジュールの具体的な名称は区別のためのものであって、本発明の保護範囲を制限するためのものではない。上記システムにおけるユニット、モジュールの具体的な動作過程は、上記方法実施例における対応過程を参照すればよく、ここで詳細な説明は省略する。
【００７１】
上記実施例において、各実施例についての説明はいずれもある方面だけを重んずるところがあり、ある実施例における未詳細説明又は未記載の部分は、他の実施例についての関連説明を参照すればよい。
【００７２】
当業者であれば、本明細書に開示される実施例を参照して説明した各例のユニット及びアルゴリズムステップは、電子ハードウェア、又はコンピュータソフトウェア及び電子ハードウェアの組み合わせで実現できると理解される。これらの機能をハードウェア又はソフトウェアの方式で実行するかは、技術案の特定応用及び設計制約条件によって決定される。当業者は各特定の応用に対して説明される機能を様々な方法で実現することができるが、このような実現は本発明の範囲を超えると見なされるべきではない。
【００７３】
本発明に係る実施例において、開示される装置／端末装置及び方法は、他の形態で実現されてもよいと理解すべきである。例えば、以上に説明される装置／端末装置の実施例は模式的なものに過ぎず、例えば、前記モジュール又はユニットの区別はロジック機能についての区別に過ぎず、実際に実現するとき、他の区別方式を用いてもよく、例えば複数のユニット又はアセンブリが他のシステムに結合又は統合されてもよく、又はいくつかの特徴は省略してもよく、又は実行しなくてもよい。また、表示又は検討される相互間の結合又は直接結合又は通信接続は、いくつかのインターフェース、装置又はユニットによる間接結合又は通信接続であってもよく、電気、機械又は他の形式であってもよい。
【００７４】
分離部品として説明される前記ユニットは物理的に分離してもよいし、物理的に分離しなくてもよく、ユニットとして表示される部品は物理ユニットであってもよいし、物理ユニットでなくてもよく、つまり一箇所に位置してもよいし、複数のネットワークユニットに配置されてもよい。実際の必要に応じて、その一部又は全部のユニットを選択して本実施例案の目的を実現してもよい。
【００７５】
また、本発明の各実施例における各機能ユニットは１つの処理ユニットに統合されてもよく、各ユニットが独立して物理的に存在してもよく、２つ又は２つ以上のユニットが１つのユニットに統合されてもよい。上記統合ユニットはハードウェアの形式で実現されてもよいし、ソフトウェア機能ユニットの形式で実現されてもよい。
【００７６】
前記統合モジュール／ユニットがソフトウェア機能ユニットの形式で実現され、且つ独立した製品として販売又は使用されるとき、１つのコンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよい。このような理解に基づき、本発明における上記実施例方法における全部又は一部のプロセスの実現は、コンピュータプログラムによって関連するハードウェアを命令して完了させてもよく、前記コンピュータプログラムがコンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよく、該コンピュータプログラムがプロセッサで実行されるとき、上記各方法実施例のステップを実現することができる。前記コンピュータプログラムはコンピュータプログラムコードを含み、前記コンピュータプログラムコードはソースコード形式、オブジェクトコード形式、実行可能ファイル又はある中間形式等であってもよい。前記コンピュータ可読媒体は前記コンピュータプログラムコードを携帯できる任意のエンティティ又は装置、記録媒体、ＵＳＢメモリ、ポータブルハードディスク、磁気ディスク、光ディスク、コンピュータメモリ、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ、Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ、Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、電気キャリア信号、電気通信信号及びソフトウェア配布媒体等を含んでもよい。なお、裁判管轄区の立法及び特許実践の要件に応じて前記コンピュータ可読媒体に含まれる内容を適宜増減してもよく、例えばある裁判管轄区においては、立法及び特許実践に応じて、コンピュータ可読媒体に電気キャリア信号及び電気通信信号を含まない。
【００７７】
以上に記載の実施例は本発明の技術案を説明するためのものであって、それを制限するためのものではなく、上記実施例を参照して本発明を詳しく説明したが、当業者であれば、上記各実施例に記載の技術案を修正し、又はその一部の技術的特徴を均等置換することができ、これらの修正又は置換は、対応する技術案の本質を本発明の各実施例の技術案の趣旨及び範囲から逸脱することがなく、本発明の保護範囲内に含まれるべきであると理解すべきである。
【図１】
2019192206.tif 000003
【図２】
2019192206.tif 000004
【図３】
2019192206.tif 000005
【図４】
2019192206.tif 000006
【図５】
2019192206.tif 000007
【図６】
2019192206.tif 000008
【手続補正書】
【提出日】令和1年6月28日(2019.6.28)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ロボットに適用される充電台の認識方法であって、
ロボットが充電台を走査したレーダーデータを取得することと、
前記レーダーデータに第一プリセット条件を満足する第一データブロックが存在すると、第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在するかどうかを判断することと、
前記第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在すると、ロボットが充電台を認識したと確認することと、を含み、
前記第一プリセット条件は、第一データブロックのフィッティング演算結果が予め設定された第一閾値より小さいことであって、前記第一データブロックに対して最小二乗法を利用して第一フィッティング円計算を行った第一フィッティング円の半径と充電台の円弧半径との第一半径差が予め設定された第一誤差より小さいこと、且つ前記第一フィッティング円の半径と充電台の円弧半径との第一半径共分散が予め設定された第一全体誤差より小さいことであり、
前記第二プリセット条件は、第二データブロックのフィッティング演算結果が予め設定された第二閾値より小さいことであって、前記第二データブロックに対して最小二乗法を利用して第二フィッティング円計算を行った第二フィッティング円の半径と充電台の円弧半径との第二半径差が予め設定された第二誤差より小さいこと、且つ前記第二フィッティング円の半径と充電台の円弧半径との第二半径共分散が予め設定された第二全体誤差より小さいことであり、
前記第一閾値は前記第二閾値より大きく、前記第一データブロックは前記レーダーデータにおける予め設定された数量のデータポイントであり、前記第二データブロックは前記第一データブロックより指定数量増加したデータポイントであることを特徴とする充電台の認識方法。
【請求項２】
前記レーダーデータに第一プリセット条件を満足する第一データブロックが存在すると、第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在するかどうかを判断することは、
前記第一データブロックに対して最小二乗法を利用して第一フィッティング円計算を行うことと、
第一フィッティング円の半径と充電台の円弧半径との第一半径差、及び第一フィッティング円の半径と充電台の円弧半径との第一半径共分散を取得することと、
前記第一半径差が予め設定された第一誤差より小さく、且つ前記第一半径共分散が予め設定された第一全体誤差より小さいと、第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在するかどうかを判断することと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の充電台の認識方法。
【請求項３】
前記第一半径差が予め設定された第一誤差より小さく、且つ前記第一半径共分散が予め設定された第一全体誤差より小さいと、第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在するかどうかを判断することは、
前記第一データブロックにデータポイントを指定数量増加して、第二データブロックを取得することと、
前記第二データブロックに対して最小二乗法を利用して第二フィッティング円計算を行うことと、
第二フィッティング円の半径と充電台の円弧半径との第二半径差、及び第二フィッティング円の半径と充電台の円弧半径との第二半径共分散を取得することと、
前記第二半径差が第二誤差より小さいかどうか、及び前記第二半径共分散が第二全体誤差より小さいかどうかを判断することと、を含むことを特徴とする請求項２に記載の充電台の認識方法。
【請求項４】
第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在すると、ロボットが充電台を認識したと確認することは、
前記第二半径差が予め設定された第二誤差より小さく、且つ前記第二半径共分散が第二全体誤差より小さい場合、充電台を認識したと確認することを含むことを特徴とする請求項３に記載の充電台の認識方法。
【請求項５】
前記レーダーデータに第一プリセット条件を満足する第一データブロックが存在すると、第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在するかどうかを判断するステップの後に、前記方法は、更に、
第二データブロックのフィッティング演算結果が第二プリセット条件を満足しない場合、現在のデータブロックからデータポイントを所定数量減少し、次のデータブロックを取得することと、
前記次のデータブロックに対してフィッティング演算を行って、演算結果を取得することと、
前記フィッティング演算結果が前記第二閾値の範囲内にあるかどうかを判断することと、
前記フィッティング演算結果が前記第二閾値の範囲内にある場合、ロボットが充電台を認識したと確認することと、
前記フィッティング演算結果が前記第二閾値の範囲から外れる場合、現在のデータブロックからデータポイントを所定数量減少し続けた後、フィッティング演算を行って、フィッティング演算結果が前記第二閾値の範囲内にあるかどうかを判断することと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の充電台の認識方法。
【請求項６】
ロボットが充電台を走査したレーダーデータを取得するステップの後に、前記方法は、更に、
前記レーダーデータをフィルタリングして、有効なグローバルレーダーデータを取得することを含むことを特徴とする請求項１に記載の充電台の認識方法。
【請求項７】
第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在すると、ロボットが充電台を認識したと確認するステップの後に、前記方法は、更に、
前記第二データブロックに基づいて、充電台の円弧の円心位置、充電台の方角を計算することと、
前記充電台の円弧の円心位置、充電台の方角に基づいて、ロボットが移動する目標位置及びロボットの方角を決定することと、
前記目標位置及びロボットの方角に基づいて、ロボットを制御して充電台の真正面に指定距離移動させ、赤外線キャリアデータを充電台に送信してチェックすることと、
チェックに成功した場合、充電台にアクセスして充電することと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の充電台の認識方法。
【請求項８】
充電台の認識装置であって、
ロボットが充電台を走査したレーダーデータを取得するためのデータ取得ユニットと、
前記レーダーデータに第一プリセット条件を満足する第一データブロックが存在すると、第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在するかどうかを判断するためのデータフィッティング分析ユニットと、
第二プリセット条件を満足する第二データブロックが存在すると、ロボットが充電台を認識したと確認するための確認認識ユニットと、を含み、
前記第一プリセット条件は、前記第一データブロックに対して最小二乗法を利用して第一フィッティング円計算を行った第一フィッティング円の半径と充電台の円弧半径との第一半径差が予め設定された第一誤差より小さいこと、且つ前記第一フィッティング円の半径と充電台の円弧半径との第一半径共分散が予め設定された第一全体誤差より小さいことであり、
前記第二プリセット条件は、前記第二データブロックに対して最小二乗法を利用して第二フィッティング円計算を行った第二フィッティング円の半径と充電台の円弧半径との第二半径差が予め設定された第二誤差より小さいこと、且つ前記第二フィッティング円の半径と充電台の円弧半径との第二半径共分散が予め設定された第二全体誤差より小さいことであり、
前記第一データブロックは前記レーダーデータにおける予め設定された数量のデータポイントであり、前記第二データブロックは前記第一データブロックより指定数量増加したデータポイントであることを特徴とする充電台の認識装置。
【請求項９】
メモリ、プロセッサ及び前記メモリに記憶され且つ前記プロセッサで実行できるコンピュータプログラムを含むロボットであって、
前記プロセッサが前記コンピュータプログラムを実行するとき、請求項１〜７のいずれか一項に記載の充電台の認識方法を実現することを特徴とするロボット。
【請求項１０】
コンピュータプログラムが記憶されるコンピュータ可読記憶媒体であって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサで実行されるとき、請求項１〜７のいずれか一項に記載の充電台の認識方法を実現することを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。