[发明专利]扫地机器人的清扫策略生成方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种扫地机器人的清扫策略生成方法，其特征在于，包括：

采集待清扫地面图像并对所述待清扫地面图像进行图像像素特征提取处理，获取所述待清扫地面图像的第一像素特征信息；

根据所述第一像素特征信息，对所述待清扫地面图像中显示的待清扫地面进行地面类型分析和脏污程度分析，确定所述待清扫地面的地面类型和脏污程度；

将所述待清扫地面的地面类型和脏污程度输入至预先训练好的清扫策略生成模型中进行策略生成处理，生成所述待清扫地面的清扫策略。

2.根据权利要求1所述的扫地机器人的清扫策略生成方法，其特征在于，所述清扫策略包括清扫次数信息、清洁剂添加信息和清扫方式信息中的至少一种信息，其中，所述清洁剂添加信息表示为清洁剂的添加量，所述清扫方式信息表示为纯扫式、纯吸式、吸扫式、直线刮扫式和旋转扫式中的至少一种。

3.根据权利要求1所述的扫地机器人的清扫策略生成方法，其特征在于，所述根据所述第一像素特征信息，对所述待清扫地面图像中显示的待清扫地面进行地面类型分析和脏污程度分析，获取所述待清扫地面的地面类型和脏污程度的步骤，包括：

从预设的地面类型-像素特征信息对应关系表中获取第二像素特征信息，对所述第一像素特征信息和所述第二像素特征信息进行地面类型特征比对分析，计算出所述第一像素特征信息与所述第二像素特征信息之间的地面类型特征相似度，其中，所述第二像素特征信息为所述地面类型-像素特征信息对应关系表中的任意一种地面类型对应的像素特征信息；

将所述地面类型特征相似度与预设的第一阈值进行比较，若所述地面类型特征相似度大于预设的第一阈值，则将所述第二像素特征信息对应的地面类型确定为所述待清扫地面的地面类型。

4.根据权利要求1所述的扫地机器人的清扫策略生成方法，其特征在于，所述根据所述第一像素特征信息，对所述待清扫地面图像中显示的待清扫地面进行地面类型分析和脏污程度分析，获取所述待清扫地面的地面类型和脏污程度的步骤，包括：

从预设的脏污程度-像素特征信息对应关系表中获取第三像素特征信息，对所述第一像素特征信息和所述第三像素特征信息进行脏污特征比对分析，计算出所述第一像素特征信息与所述第三像素特征信息之间的脏污特征相似度，其中，所述第三像素特征信息为所述脏污程度-像素特征信息对应关系表中的任意一种脏污程度对应的像素特征信息；

将所述脏污特征相似度与预设的第二阈值进行比较，若所述脏污特征相似度大于预设的第二阈值，则将所述第三像素特征信息对应的脏污程度确定为所述待清扫地面的脏污程度。

5.根据权利要求1-4任意一项所述的扫地机器人的清扫策略生成方法，其特征在于，所述根据所述像素特征信息，对所述待清扫地面图像中显示的待清扫地面进行地面类型分析和脏污程度分析的步骤之后，还包括：

若未能确定所述待清扫地面的地面类型和脏污程度，则将所述待清扫地面图像反馈至用户操作端，以指示用户在所述用户操作端根据所述待清扫地面图像手动制定所述待清扫地面的清扫策略。

6.根据权利要求5所述的扫地机器人的清扫策略生成方法，其特征在于，所述若未能确定所述待清扫地面的地面类型和脏污程度，则将所述待清扫地面图像反馈至用户操作端，以指示用户在所述用户操作端根据所述待清扫地面图像手动制定所述待清扫地面的清扫策略的步骤之后，还包括：

根据所述待清扫地面图像的第一像素特征信息和所述待清扫地面的清扫策略构建用于优化所述清扫策略生成模型的训练样本，其中，所述训练样本中包含有像素特征信息和清扫策略；

将所述训练样本中的像素特征信息作为所述清扫策略生成模型的输入以及将所述训练样本中的清扫策略作为所述清扫策略生成模型的输出，对所述清扫策略生成模型进行神经网络训练，以优化所述清扫策略生成模型。