[发明专利]自移动设备的控制方法

说明书

本发明涉及一种自移动设备的沿边控制方法，自移动设备在工作区域内移动和工作，控制方法包括：获取自移动设备工作表面的数字图像；基于训练的神经网络处理数字图像，以获取待分析图像；基于待分析图像识别工作区域边界；控制自移动设备与工作区域边界的距离，以控制所述自移动设备沿所述工作区域边界移动。本发明的有益效果是：提高自移动设备的工作效率。

技术领域

本发明涉及一种自移动设备的控制方法，尤其是一种基于人工智能进行图像识别的控制方法。

背景技术

随着科学技术的发展，智能化的自移动设备逐渐为人们所熟知。由于自移动设备可以自动按照预设程序执行相关任务，无须人工操作与干预，因此在工业应用及家居产品上的应用非常广泛，例如，工业上的应用有执行各种功能的机器人，家居产品上的应用有割草机、吸尘器等。这些智能的自移动设备极大地节省了人们的时间，降低了人们的劳动强度，从而提高了生产效率或生活品质。

一般的，自移动设备在一个用户设定的区域内工作，工作区域需要由用户提前设定。现有技术中，在自移动设备开始工作前，需要用户在工作区域边界设置边界线，边界线一般为可以发出信号的通电导线。边界线的设置增加了用户的前期干预，也限制了用户更改自移动设备工作区域的可能性。因此，目前出现了在自移动设备上设置图像获取设备，通过对图像颜色、灰度等特征值与预设值进行对比，来识别自移动设备的工作区域。

但是，由于实际操作环境中存在的多个扰动，这些干扰包括：物体的阴影；割草机本身的阴影；反射光和折射；存在干枯的草；相机曝光不足或曝光过度；天气现象引起的不同情况；由于行进方向而产生不同的感知；具有非标称高度的谷物；由于土壤不平坦或车辆倾斜而导致的透视变形等等。目前的图像识别方法很难准确地识别工作区域的边界。

另一种情况是，现有的自移动设备回归充电时多沿着边界线或墙边回归，能够在一定时间内保证自移动设备回归到充电站充电，但是如果在没有边界线的情况下，或是采用其他方式引导自移动设备回归，而这些引导信号的覆盖面相对于工作区域比较小，那么自移动设备会在寻找引导信号时耗费比较长的时间，甚至无法回归充电站。

发明内容

为克服现有技术的缺陷，本发明所要解决的问题是提供一种提高自移动设备工作效率的控制方法。

本发明解决现有技术问题所采用的一种技术方案是：

一种自移动设备的沿边控制方法，所述自移动设备在工作区域内移动和工作，其特征在于，所述方法包括：

获取所述自移动设备工作表面的数字图像；

基于训练的神经网络处理所述数字图像，以获取待分析图像；

基于所述待分析图像识别所述工作区域边界；

控制所述自移动设备与所述工作区域边界的距离，以控制所述自移动设备沿所述工作区域边界移动。

在一实施例中，所述基于训练的神经网络对所述数字图像进行运算包括对所述数字图像进行图像分割。

在一实施例中，控制所述自移动设备移动使所述待分析图像满足预设条件，以控制所述自移动设备与所述工作区域边界的距离；所述预设条件基于所述自移动设备的图像获取装置的安装位置和安装角度。

在一实施例中，控制所述自移动设备平行于所述工作区域边界移动，以切割所述工作区域边界。

在一实施例中，控制所述自移动设备在第K次沿所述工作区域边界移动时保持第一预设距离。

在一实施例中，在第K+1次沿所述工作区域边界移动时保持第二预设距离。

在一实施例中，在第K次沿所述工作区域边界移动时，控制所述自移动设备与所述工作区域边界的距离至少包括两个预设距离。

本发明解决现有技术问题所采用的另一种技术方案是：