[发明专利]基于深度学习的自动控制系统

说明书

本发明公开了一种基于深度学习的自动控制系统，属于自动控制技术领域，该系统通过对各时段内各活动区域内的人物活动热度进行统计分析，在对应时段内，前往人物活动热度最小的活动区域进行清扫，能够降低扫地机器人在运行期间对人物活动造成的空间阻碍以及噪音干扰，起到最小化扫地机器人负面影响的效果，提升扫地机器人的使用体验；本发明还对各活动区域在一个周期内产生的脏污程度来对扫地机器人进入一个活动区域的初始阶段的清洁功率进行调整，相较于现有技术中采用当前功率或者设定功率进入一个区域进行卫生的打扫的设计，降低了扫地机器人的能耗，同时还减少了机器人对对应区域进行二次清扫的情况发生，同样降低了能耗，提升了清洁效率。

技术领域

本发明属于自动控制技术领域，具体的涉及一种基于深度学习的自动控制系统。

背景技术

随着生活水平的提升，扫地机器人的使用越来越广泛，其充分解放了双手，提升了生活品质，但是在现有技术中，扫地机器人的使用还存在一些较为明显的缺陷，如扫地机器人只能以设定的模式进行工作，无法根据实际情况来对工作模式进行调整，这就导致可能会出现不节能以及单次的清扫效果较差的情况，另外扫地机器人在执行清扫任务时的移动可能会影响在对应空间内人的活动，造成绊倒等情况的发生，存在一定的安全隐患，而且在对应空间内有人活动时，扫地机器人的噪音也会对环境造成影响，为了解决上述问题，对扫地机器人实现更加智能的控制，降低扫地机器人的工作对人活动的影响，提升扫地机器人的工作效率，本发明提供了以下技术方案。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于深度学习的自动控制系统，解决现有技术中扫地机器人在执行清扫任务时容易出现影响人活动，并且噪音污染比较明显的情况的问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

基于深度学习的自动控制系统，包括：

环境信息采集单元，对扫地机器人所在位置周围环境信息进行获取，并将获取的环境信息传输至控制单元；

人物监控单元，用于对各活动区域内的人物数量以及不同人物数量状态的保持时间进行监控，并将其传输至控制单元；

控制单元，用于对数据进行分析处理，并根据结果对扫地机器人的工作位置、清理功率进行调整；

所述控制单元的工作方法为：

S1、在扫地机器人开启工作时，通过环境信息采集单元获取扫地机器人周围的环境后，通过控制单元判断扫地机器人当前所在活动区域；

S2、将一天的时间等时差划分为若干个清扫时段，通过人物监控单元统计在各清扫时段内各活动区域中存在的人物数量r以及停留时间t；

获取各活动区域的待清理区域的面积a，根据公式R＝r1*t1/a+r2*t2/a+、…、+rn*tn/a计算得到在一个清扫时段内一个活动区域的人活动热度值R；

其中t1为人物数量为r2这一状态的保留时间，n表示一个活动区域在一个清理时段内存在不同的人物数量r的数量；

将一个活动区域标记为目标区域，获取目标区域在同一清扫时段内的m个人活动热度值R，将m个人活动热度值R依次标记为R1、R2、…、Rm，根据公式计算得到这m个人活动热度值的分散值U；

其中1≤i≤m，Rp＝(R1+R2+、…、+Rm)/m；

当U≤Uy时，则认为对于该清扫时段，Rp为目标区域在对应清扫时段内的平均人活动热度值Rh；

当U＞Uy时，则按照|Ri-Rp|从大到小的顺序依次删除对应的Ri值，直至U≤Uy成立，记录删除的Ri值的数量d，若d/m≤α成立，则认为对于该清扫时段，剩余未被删除的Ri值的平均值作为目标区域在对应清扫时段内的平均人活动热度值Rh；