视觉扫地机器人及其重定位方法

技术领域

[0001] 本发明涉及到扫地机器人领域， 特别是涉及到一种视觉扫地机器人及其重定位 方法。

背景技术

[0002] 扫地机器人在清扫过程中， 可能被劫持 （外部因素将扫地机器人从行进路径上 移动到其他位置） ， 此时扫地机器人需要重新定位， 以便于确定清扫过的区域 和待清扫的区域， 提高扫地机器人的清扫效率等。 现有的一种扫地机器人是视 觉扫地机器人， 其具有视觉定位系统， 通过视觉地图和当前图像实现重定位， 但是， 在重定位过程中， 需要将视觉地图中的全部图像分别与当前图像 进行比 较， 对比计算量大， 而且时间较长。

技术问题

[0003] 本发明的主要目的为提供一种提高重定位速度 的视觉扫地机器人及其重定位方 法。

问题的解决方案

技术解决方案

[0004] 为了实现上述发明目的， 本发明提出一种视觉扫地机器人的定位方法， 所述视 觉扫地机器人中存储有磁场指纹地图和视觉地 图； 所述重定位方法， 包括： [0005] 81、 获取所述视觉机器人当前位置的当前磁场指纹 和当前图像信息；

[0006] 2、 将所述当前磁场指纹分别与磁场指纹地图中的 磁场指纹 -对比， 建立当 前磁场指纹与所述磁场指纹地图中的磁场指纹 相似度由高到低排序的相似度列 表；

[0007] 33、 按照预设规则提取所述相似度列表中的磁场指 纹；

[0008] 4、 判断提取的磁场指纹在所述视觉地图中对应的 图像信息与当前图像信息是 否达到预设的匹配要求；

[0009] 85、 若达到预设的匹配要求， 则判定提取的磁场指纹在所述视觉地图中对应 的 图像信息所关联的位置信息为重新定位的位置 信息； 若未达到预设的匹配要求 ， 则返回步骤 S3。

[0010] 进一步地， 所述按照预设规则提取所述相似度列表中的磁 场指纹的步骤 S3， 包 括：

[0011] S301、 按照相似度列表中磁场指纹的排列顺序从高到 低顺次提取所述磁场指纹

[0012] 进一步地， 所述按照预设规则提取所述相似度列表中的磁 场指纹的步骤 S3， 包 括：

[0013] S311、 提取相似度列表中除已提取过的磁场指纹之外 排序最高的第一磁场指纹

， 以及提取以第一磁场指纹为参考点的指定范围 内的第二磁场指纹， 其中第二 磁场指纹为未被提取过的磁场指纹。

[0014] 进一步地， 所述参考点为指定范围的中心点。

[0015] 进一步地， 所述获取重定位指令， 根据所述重定位指令采集当前位置的当前磁 场指纹和当前图像信息的步骤 S1之前， 包括：

[0016] S101、 判断所述视觉扫地机器人采集的场景图像是否 为连续场景；

[0017] S102、 若所述场景图像不是连续场景， 则判定所述扫地机器人被劫持；

[0018] S103、 判断所述扫地机器人被劫持状态是否结束；

[0019] S104、 若判定所述扫地机器人被劫持状态结束， 则生成重定位指令。

[0020] 进一步地， 所述获取重定位指令， 根据所述重定位指令采集当前位置的当前磁 场指纹和当前图像信息的步骤 S1之前， 包括：

[0021] sm、 视觉扫地机器人重新上电， 判断前一次清扫任务是否完成；

[0022] S112、 若未完成前一次的清扫任务， 则生成所述重定位指令。

[0023] 进一步地， 所述获取重定位指令， 根据所述重定位指令采集当前位置的当前磁 场指纹和当前图像信息的步骤 S1之前， 包括：

[0024] S121、 所述视觉扫地机器人在全覆盖清扫策略下启动 ， 以起始位置开始， 扫地 机器人每行进第一指定距离采集一次图像信息 ， 并根据视觉定位系统获取对应 图像信息的位置信息， 将所述图像信息和位置信息关联存储到第一数 据库中， 第一数据库中的多组图像信息和其对应的位置 信息形成所述视觉地图； 以及， \¥0 2019/100404 卩（：17 \2017/113203 以起始位置开始， 扫地机器人每行进第二指定距离采集一次磁场 指纹， 并将磁 场指纹与当前视觉定位系统获取的位置信息关 联存储在第二数据库中， 第二数 据库中的多组磁场指纹和其关联的位置信息形 成所述磁场地图。

[0025] 本发明还提供一种视觉扫地机器人， 所述视觉扫地机器人中存储有磁场指纹地 图和视觉地图； 所述视觉扫地机器人， 包括：

[0026] 获取单元， 用于获取所述视觉机器人当前位置的当前磁场 指纹和当前图像信息

[0027] 对比建立单元， 用于将所述当前磁场指纹分别与磁场指纹地图 中的磁场指纹一 一对比， 建立当前磁场指纹与所述磁场指纹地图中的磁 场指纹相似度由高到低 排序的相似度列表；

[0028] 提取单元， 用于按照预设规则提取所述相似度列表中的磁 场指纹；

[0029] 第一判断单元， 用于判断提取的磁场指纹在所述视觉地图中对 应的图像信息与 当前图像信息是否达到预设的匹配要求；

[0030] 判定单元， 用于若提取的磁场指纹在所述视觉地图中对应 的图像信息与当前图 像信息达到预设的匹配要求， 则判定提取的磁场指纹在所述视觉地图中对应 的 图像信息所关联的位置信息为重新定位的位置 信息； 否则控制所述提取单元继 续提取磁场指纹。

[0031] 进一步地， 所述提取单元， 包括：

[0032] 第一提取模块， 用于按照相似度列表中磁场指纹的排列顺序从 高到低顺次提取 所述磁场指纹。

[0033] 进一步地， 所述提取单元， 包括：

[0034] 第二提取模块， 用于提取相似度列表中除已提取过的磁场指纹 之外排序最高的 第一磁场指纹， 以及提取以第一磁场指纹为参考点的指定范围 内的第二磁场指 纹， 其中第二磁场指纹为未被提取过的磁场指纹。

[0035] 进一步地， 所述参考点为指定范围的中心点。

[0036] 进一步地， 所述视觉扫地机器人还包括：

[0037] 第二判断单元， 用于判断所述视觉扫地机器人采集的场景图像 是否为连续场景 \¥0 2019/100404 卩（：17 \2017/113203

[0038] 判定劫持单元， 用于若所述场景图像不是连续场景， 则判定所述扫地机器人被 劫持；

[0039] 第三判断单元， 用于判断所述扫地机器人被劫持状态是否结束 ；

[0040] 第一生成单元， 用于若判定所述扫地机器人被劫持状态结束， 则生成重定位指 令。

[0041] 进一步地， 所述视觉扫地机器人还包括：

[0042] 任务判断单元， 用于视觉扫地机器人重新上电时， 判断前一次清扫任务是否完 成；

[0043] 第二生成单元， 用于若未完成前一次的清扫任务， 则生成所述重定位指令。

[0044] 进一步地， 所述视觉扫地机器人还包括：

[0045] 地图建立单元， 用于所述视觉扫地机器人在全覆盖清扫策略下 启动， 以起始位 置开始， 扫地机器人每行进第一指定距离采集一次图像 信息， 并根据视觉定位 系统获取对应图像信息的位置信息， 将所述图像信息和位置信息关联存储到第 一数据库中， 第一数据库中的多组图像信息和其对应的位置 信息形成所述视觉 地图； 以及， 以起始位置开始， 扫地机器人每行进第二指定距离采集一次磁场 指纹， 并将磁场指纹与当前视觉定位系统获取的位置 信息关联存储在第二数据 库中， 第二数据库中的多组磁场指纹和其关联的位置 信息形成所述磁场地图。 发明的有益效果

有益效果

[0046] 本发明的视觉扫地机器人及其重定位方法， 先利用当前位置的当前磁场指纹在 磁场指纹地图进行匹配度的排序， 然后按照匹配度的高低顺序逐个提取磁场指 纹地图中磁场指纹， 根据提取的磁场指纹对应的位置信息， 在视觉地图中找到 对应的图像信息， 并将找到的图像信息与当前图像信息比较， 提高找到匹配度 达到要求的图像信息， 进而提高重定位的速度。 又因为当前磁场指纹与磁场指 纹地图匹配时， 计算量小， 所以可以快速地找到对应当前磁场指纹对应的 位置 ， 然后在视觉地图上使用该位置的图像信息与当 前图像信息比较， 无需逐一地 与视觉地图中的图像信息比较， 降低视觉扫地机器人在重定位过程中的计算量 ， 进一步地提高重定位的速度。 \¥0 2019/100404 卩（：17 謂17/113203 对附图的简要说明

附图说明

[0047] 图 1为本发明一实施例的视觉扫地机器人的重定� �方法的流程示意图；

[0048] 图 2为本发明一实施例的生成重定位指令的流程� �意图；

[0049] 图 3为本发明一实施例的判断扫地机器人被劫持� �态是否结束的流程示意图； [0050] 图 4为本发明另一实施例的生成重定位指令的流� �示意图；

[0051] 图 5为本发明一实施例的视觉机器人的结构示意� �图；

[0052] 图 6为本发明一实施例的提取单元的结构示意框� �；

[0053] 图 7为本发明另一实施例的提取单元的结构示意� �图；

[0054] 图 8为本发明一实施例的视觉机器人的结构示意� �图；

[0055] 图 9为本发明一实施例的第三判断单元的结构示� �框图；

[0056] 图 10为本发明一实施例的视觉机器人的结构示意� ��图。

[0057] 本发明目的的实现、 功能特点及优点将结合实施例， 参照附图做进一步说明。

实施该发明的最佳实施例

本发明的最佳实施方式

[0058] 应当理解， 此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明 ， 并不用于限定本发 明。

[0059] 参照图 1 本发明提供一种视觉扫地机器人的定位方法， 所述视觉扫地机器人 中存储有磁场指纹地图和视觉地图， 其中， 磁场指纹地图与视觉地图关联。 上 述磁场指纹地图是含有磁场指纹以及与所述磁 场指纹对应的位置信息的集合。 上述视觉地图是含有图像信息以及与所述图像 信息对应的位置信息的集合。 上 述磁场指纹地图与视觉地图关联是指， 磁场指纹地图中位置信息与视觉地图中 的位置信息关联， 根据磁场指纹可以查找到视觉地图在该位置的 图像信息等。

[0060] 上述重定位方法， 包括：

[0061] 81、 获取所述视觉机器人当前位置的当前磁场指纹 和当前图像信息.

[0062] 在步骤 中， 上述重定位指令是在触发需要重新定位的条件 时生成的指令， 比 如， 视觉扫地机器人被劫持结束后， 触发生成重定位指令。 上述当前磁场指纹 是指利用视觉扫地机器人上的磁场计获取当前 位置的多个角度上的磁场强度的 \¥0 2019/100404 卩（：17 \2017/113203 集合。 磁场计可以设置一个或多个， 视觉扫地机器人会根据预设的要求进行原 地转动等以获取指定的多个角度上的磁场强度 。 上述当前图像信息是指视觉扫 地机器人拍摄的图像以及拍摄图像的朝向等信 息组合在一起的图像信息。

[0063] 2、 将所述当前磁场指纹分别与磁场指纹地图中的 磁场指纹 -对比， 建立当 前磁场指纹与所述磁场指纹地图中的磁场指纹 相似度由高到低排序的相似度列 表。

[0064] 在步骤 32中， 上述相似度列表中包含有磁场指纹地图中的全 部的磁场指纹， 其 排列顺序是以与当前磁场指纹的相似度的高低 进行排序的， 相似度的判断， 可 以根据将当前磁场指纹中包含的各方向的磁场 强度与磁场指纹地图中的每一个 磁场指纹的各方向的磁场强度进行比较， 计算各方向磁场强度的差值并平均处 理， 平均值越小， 相似度越高等。

[0065] 33、 按照预设规则提取所述相似度列表中的磁场指 纹。

[0066] 在步骤 33中， 上述预设规则是指预先设置的提取相似度列表 中磁场指纹的规则 算法， 比如， 按照从高到低的顺序提取相似度列表中的磁场 指纹， 或者， 按照 从相似度列表的中间位置， 依次向两端提取磁场指纹等。

[0067] 4、 判断提取的磁场指纹在所述视觉地图中对应的 图像信息与当前图像信息是 否达到预设的匹配要求。

[0068] 在步骤 34中， 上述匹配要求即为设定一个相似度阈值， 比如提取的磁场指纹在 所述视觉地图中对应的图像信息中的特征点与 当前图像信息中的特征点的相似 度达到 99%， 而相似度阈值为 98%， 则判定提取的磁场指纹在所述视觉地图中对 应的图像信息与当前图像信息达到预设的匹配 要求。

[0069] 5、 若达到预设的匹配要求， 则判定提取的磁场指纹在所述视觉地图中对应 的 图像信息所关联的位置信息为重新定位的位置 信息； 若未达到预设的匹配要求 ， 则返回步骤 3。

[0070] 在步骤 35中， 因为提取的磁场指纹在所述视觉地图中对应的 图像信息与当前图 像信息达到预设的匹配要求， 所以可以将提取的磁场指纹在所述视觉地图中 对 应的图像信息对应的位置信息认为是视觉扫地 机器人所处的位置信息， 完成视 觉扫地机器人的重定位。 因为提取的磁场指纹在所述视觉地图中对应的 图像信 \¥0 2019/100404 卩（：17 \2017/113203 息与当前图像信息未达到预设的匹配要求， 则需要继续寻找达到匹配要求的图 片信息， 因此重复上述 33、 34和35的步骤， 直到重定位成功为止。 当然， 如果 将相似度列表中全部磁场指纹全部提取一遍后 仍未重定位成功， 则说明视觉扫 地机器人被劫持到位置区域。

[0071] 本实施例中， 上述按照预设规则提取所述相似度列表中的磁 场指纹的步骤 3， 包括：

[0072] 3301、 按照相似度列表中磁场指纹的排列顺序从高到 低顺次提取所述磁场指纹

[0073] 在步骤 8301中， 与当前图像信息匹配度最高的磁场指纹， 其在磁场地图中对应 的位置信息与视觉机器人当前所述位置信息相 同的概率最高， 所以按照相似度 列表中磁场指纹的排列顺序从高到低顺次提取 所述磁场指纹， 可以提高提取的 磁场指纹在所述视觉地图中对应的图像信息与 当前图像信息达到预设的匹配要 求的概率， 进而提高重定位的速度。

[0074] 在另一实施例中， 上述按照预设规则提取所述相似度列表中的磁 场指纹的步骤 83 , 包括：

[0075] 3311、 提取相似度列表中除已提取过的磁场指纹之外 排序最高的第一磁场指纹

， 以及提取以第一磁场指纹为参考点的指定范围 内的第二磁场指纹， 其中第二 磁场指纹为未被提取过的磁场指纹。

[0076] 在步骤 3311中， 一般情况下， 视觉地图中的图像信息会对应磁场指纹地图中 的 多个磁场指纹， 比如建立视觉地图时， 每行进 1米采集一次图像信息， 而在建立 磁场指纹地图时， 每行进 0.2米记录一个磁场指纹， 此时， 磁场指纹地图会将多 个磁场指纹与对应的图像信息关联， 以得到图像信息关联的位置信息。 所以， 当提取一个位于相似度列表中没有被提取过的 、 且与当前磁场指纹相似度最高 的第一磁场指纹时， 同时提取第一磁场指纹指定范围内的第二磁场 指纹， 此时 ， 可以进一步地提高查找与当前图像信息达到匹 配要求的图像信息， 进而提高 重定位的速度。 本实施例中， 上述参考点为指定范围的中心点。 在其它实施例 中， 也可以是一条直线上的某一段的中心点， 如在磁场指纹地图中在一条直线 上的多个位置对应的磁场指纹， 以第一磁场指纹对应的位置为中心， 其两端相 \¥0 2019/100404 卩（：17 \2017/113203 邻的相同数量的位置对应的磁场指纹为第二磁 场指纹。

[0077] 参照图 2， 本实施例中， 上述获取重定位指令， 根据所述重定位指令采集当前 位置的当前磁场指纹和当前图像信息的步骤31� ��前， 包括：

[0078] 3101、 判断所述视觉扫地机器人采集的场景图像是否 为连续场景；

[0079] 8102. 若所述场景图像不是连续场景， 则判定所述扫地机器人被劫持；

[0080] 3103、 判断所述扫地机器人被劫持状态是否结束；

[0081] 8104. 若判定所述扫地机器人被劫持状态结束， 则生成重定位指令。

[0082] 在步骤 3101、 8102. 3103和3104中， 视觉扫地机器人在清扫过程中会连续采集 场景图像， 所以场景图像的内容是连续的， 如果场景图像的风格或特征突然变 化 （正常的避障转弯引起的变化会被剔除） ， 则说明视觉扫地机器人被劫持， 然后判断劫持状态是否结束， 如果劫持状态结束， 则生成重定位指令， 以便于 确定已清扫区域， 继续进行清扫任务。

[0083] 参照图 3， 本实施例中， 上述判断所述扫地机器人被劫持状态是否结束 的步骤 3 103， 包括：

[0084] 81031. 利用姿态传感器采所述扫地机器人的移动加速 度变化值和偏转角度变 化值；

[0085] 81032. 若所述移动加速度变化值和偏转角度变化值分 别小于预设的加速度阈 值和偏转角阈值， 则判定所述扫地机器人被劫持状态结束， 否则， 判定所述扫 地机器人人处于被劫持状态。

[0086] 在步骤 31031和31032中， 视觉扫地机器人劫持状态结束后， 其会被放置在清扫 地面上， 此时移动加速度会接近于零， 偏转角度也不会发生过大的变化， 所以 通过移动加速度变化值和偏转角度变化值即可 准确判断出劫持状态是否结束。 在其它实施例中， 因为扫地机器人被劫持， 所以运动系统仍在工作， 可以根据 扫地机器人的运动系统指定的移动方向和实际 移动方向进行比较， 如果两者相 同， 且移动速度与运动系统的里程计记录的数据相 匹配， 同样可以认为劫持状 态结束。

[0087] 参照图 4, 在另一实施例中， 上述获取重定位指令， 根据所述重定位指令采集 当前位置的当前磁场指纹和当前图像信息的步 骤 之前， 包括： [0088] sm、 视觉扫地机器人重新上电， 判断前一次清扫任务是否完成；

[0089] S112、 若未完成前一次的清扫任务， 则生成所述重定位指令。

[0090] 在步骤 Si l l和 S112中， 视觉扫地机器人在未完成清扫任务时， 可能被用户人为 断电或其它原因而停止清扫任务， 当再次上电时， 为了提高清扫效率， 要判断 前一次清扫任务是否完成， 如果没有完成， 则重新定位， 以便于找到上一次停 止清扫的位置， 以便于继续清扫。 在判断前一次清扫任务是否完成的步骤之前 ， 一般还会先判断前一次清扫结束的时间， 如果距离当前时间的时间长度大于 预设时间长度， 则无需判断前一次清扫任务是否完成， 而是直接开始新的清扫 任务。

[0091] 本实施例中， 上述获取重定位指令， 根据所述重定位指令采集当前位置的当前 磁场指纹和当前图像信息的步骤 S1之前， 包括：

[0092] S121、 所述视觉扫地机器人在全覆盖清扫策略下启动 ， 以起始位置开始， 扫地 机器人每行进第一指定距离采集一次图像信息 ， 并根据视觉定位系统获取对应 图像信息的位置信息， 将所述图像信息和位置信息关联存储到第一数 据库中， 第一数据库中的多组图像信息和其对应的位置 信息形成所述视觉地图； 以及， 以起始位置开始， 扫地机器人每行进第二指定距离采集一次磁场 指纹， 并将磁 场指纹与当前视觉定位系统获取的位置信息关 联存储在第二数据库中， 第二数 据库中的多组磁场指纹和其关联的位置信息形 成所述磁场地图。

[0093] 在步骤 S121中， 即为建立磁场指纹地图和视觉地图的过程。 第一指定距离大于 第二指定距离。 在一具体实施例中， 第一指定距离是第二指定距离的整数倍。 视觉扫地机器人会在全覆盖清扫策略下实时建 立磁场指纹地图和视觉地图， 同 时将磁场指纹地图中的磁场指纹与视觉地图中 位置相关联， 进而可以根据磁场 指纹找到对应的图像信息。

[0094] 本发明的视觉扫地机器人的重定位方法， 先利用当前位置的当前磁场指纹在磁 场指纹地图进行匹配度的排序， 然后按照匹配度的高低顺序逐个提取磁场指纹 地图中磁场指纹， 根据提取的磁场指纹对应的位置信息， 在视觉地图中找到对 应的图像信息， 并将找到的图像信息与当前图像信息比较， 提高找到匹配度达 到要求的图像信息， 进而提高重定位的速度。 又因为当前磁场指纹与磁场指纹 \¥0 2019/100404 卩（：17 \2017/113203 地图匹配时， 计算量小， 所以可以快速地找到对应当前磁场指纹对应的 位置， 然后在视觉地图上使用该位置的图像信息与当 前图像信息比较， 无需逐一地与 视觉地图中的图像信息比较， 降低视觉扫地机器人在重定位过程中的计算量 ， 进一步地提高重定位的速度。

[0095] 参照图 5 , 本发明实施例还提供一种视觉扫地机器人， 所述视觉扫地机器人中 存储有磁场指纹地图和视觉地图， 其中， 磁场指纹地图与视觉地图关联。 上述 磁场指纹地图是含有磁场指纹以及与所述磁场 指纹对应的位置信息的集合。 上 述视觉地图是含有图像信息以及与所述图像信 息对应的位置信息的集合。 上述 磁场指纹地图与视觉地图关联是指， 磁场指纹地图中位置信息与视觉地图中的 位置信息关联， 根据磁场指纹可以查找到视觉地图在该位置的 图像信息等。

[0096] 所述视觉扫地机器人包括：

[0097] 获取单元 10, 用于获取所述视觉机器人当前位置的当前磁场 指纹和当前图像信 息。

[0098] 在获取单元 10, 上述重定位指令是在触发需要重新定位的条件 时生成的指令， 比如， 视觉扫地机器人被劫持结束后， 触发生成重定位指令。 上述当前磁场指 纹是指利用视觉扫地机器人上的磁场计获取当 前位置的多个角度上的磁场强度 的集合。 磁场计可以设置一个或多个， 视觉扫地机器人会根据预设的要求进行 原地转动等以获取指定的多个角度上的磁场强 度。 上述当前图像信息是指视觉 扫地机器人拍摄的图像以及拍摄图像的朝向等 信息组合在一起的图像信息。

[0099] 对比建立单元 20， 用于将所述当前磁场指纹分别与磁场指纹地图 中的磁场指纹 一一对比， 建立当前磁场指纹与所述磁场指纹地图中的磁 场指纹相似度由高到 低排序的相似度列表。

[0100] 在上述对比建立单元 20中， 上述相似度列表中包含有磁场指纹地图中的全 部的 磁场指纹， 其排列顺序是以与当前磁场指纹的相似度的高 低进行排序的， 相似 度的判断， 可以根据将当前磁场指纹中包含的各方向的磁 场强度与磁场指纹地 图中的每一个磁场指纹的各方向的磁场强度进 行比较， 计算各方向磁场强度的 差值并平均处理， 平均值越小， 相似度越高等。

[0101] 提取单元 30, 用于按照预设规则提取所述相似度列表中的磁 场指纹。 [0102] 在上述提取单元 30中， 上述预设规则是指预先设置的提取相似度列表 中磁场指 纹的规则算法， 比如， 按照从高到低的顺序提取相似度列表中的磁场 指纹， 或 者， 按照从相似度列表的中间位置， 依次向两端提取磁场指纹等。

[0103] 第一判断单元 40, 用于判断提取的磁场指纹在所述视觉地图中对 应的图像信息 与当前图像信息是否达到预设的匹配要求。

[0104] 在上述第一判断单元 40中， 上述匹配要求即为设定一个相似度阈值， 比如提取 的磁场指纹在所述视觉地图中对应的图像信息 中的特征点与当前图像信息中的 特征点的相似度达到 99%， 而相似度阈值为 98%， 则判定提取的磁场指纹在所述 视觉地图中对应的图像信息与当前图像信息达 到预设的匹配要求。

[0105] 判定单元 50, 用于若提取的磁场指纹在所述视觉地图中对应 的图像信息与当前 图像信息达到预设的匹配要求， 则判定提取的磁场指纹在所述视觉地图中对应 的图像信息所关联的位置信息为重新定位的位 置信息； 否则控制所述提取单元 3 0继续提取磁场指纹。

[0106] 在上述判定单元 50中， 因为提取的磁场指纹在所述视觉地图中对应的 图像信息 与当前图像信息达到预设的匹配要求， 所以可以将提取的磁场指纹在所述视觉 地图中对应的图像信息对应的位置信息认为是 视觉扫地机器人所处的位置信息 ， 完成视觉扫地机器人的重定位。 因为提取的磁场指纹在所述视觉地图中对应 的图像信息与当前图像信息未达到预设的匹配 要求， 则需要继续寻找达到匹配 要求的图片信息， 因此上述提取单元 30、 第一判断单元 40重复工作， 直到判定 单元 50重定位成功为止。 当然， 如果将相似度列表中全部磁场指纹全部提取一 遍后仍未重定位成功， 则说明视觉扫地机器人被劫持到位置区域。

[0107] 参照图 6， 本实施例中， 上述提取单元 30， 包括：

[0108] 第一提取模块 301， 用于按照相似度列表中磁场指纹的排列顺序从 高到低顺次 提取所述磁场指纹。

[0109] 在上述第一提取模块 301中， 与当前图像信息匹配度最高的磁场指纹， 其在磁 场地图中对应的位置信息与视觉机器人当前所 述位置信息相同的概率最高， 所 以按照相似度列表中磁场指纹的排列顺序从高 到低顺次提取所述磁场指纹， 可 以提高提取的磁场指纹在所述视觉地图中对应 的图像信息与当前图像信息达到 \¥0 2019/100404 卩（：17 \2017/113203 预设的匹配要求的概率， 进而提高重定位的速度。

[0110] 参照图 7， 在另一实施例中， 上述提取单元 30， 包括：

[0111] 第二提取模块 311， 用于提取相似度列表中除已提取过的磁场指纹 之外排序最 高的第一磁场指纹， 以及提取以第一磁场指纹为参考点的指定范围 内的第二磁 场指纹， 其中第二磁场指纹为未被提取过的磁场指纹。

[0112] 在上述第二提取单元 311中， 一般情况下， 视觉地图中的图像信息会对应磁场 指纹地图中的多个磁场指纹， 比如建立视觉地图时， 每行进 1米采集一次图像信 息， 而在建立磁场指纹地图时， 每行进 0.2米记录一个磁场指纹， 此时， 磁场指 纹地图会将多个磁场指纹与对应的图像信息关 联， 以得到图像信息关联的位置 信息。 所以， 当提取一个位于相似度列表中没有被提取过的 、 且与当前磁场指 纹相似度最高的第一磁场指纹时， 同时提取第一磁场指纹指定范围内的第二磁 场指纹， 此时， 可以进一步地提高查找与当前图像信息达到匹 配要求的图像信 息， 进而提高重定位的速度。 本实施例中， 上述参考点为指定范围的中心点。 在其它实施例中， 也可以是一条直线上的某一段的中心点， 如在磁场指纹地图 中在一条直线上的多个位置对应的磁场指纹， 以第一磁场指纹对应的位置为中 心， 其两端相邻的相同数量的位置对应的磁场指纹 为第二磁场指纹。

[0113] 参照图 8， 本实施例中， 上述视觉扫地机器人还包括：

[0114] 第二判断单元 101， 用于判断所述视觉扫地机器人采集的场景图像 是否为连续 场景；

[0115] 判定劫持单元 102, 用于若所述场景图像不是连续场景， 则判定所述扫地机器 人被劫持；

[0116] 第三判断单元 103 , 用于判断所述扫地机器人被劫持状态是否结束 ；

[0117] 第一生成单元 104, 用于若判定所述扫地机器人被劫持状态结束， 则生成重定 位指令。

[0118] 视觉扫地机器人在清扫过程中会连续采集场景 图像， 所以场景图像的内容是连 续的， 通过第二判断单元 101判断如果场景图像的风格或特征突然变化 （正常的 避障转弯引起的变化会被剔除） ， 则判定劫持单元 102判定视觉扫地机器人被劫 持， 然后通过第三判断单元 103判断劫持状态是否结束， 如果劫持状态结束， 则 第一生成单元 104生成重定位指令， 以便于确定已清扫区域， 继续进行清扫任务

[0119] 参照图 9， 本实施例中， 上述第三判断单元 103， 包括：

[0120] 获取姿态模块 1031， 用于利用姿态传感器采所述扫地机器人的移动 加速度变化 值和偏转角度变化值；

[0121] 劫持结束判定模块 1032, 用于若所述移动加速度变化值和偏转角度变化 值分别 小于预设的加速度阈值和偏转角阈值， 则判定所述扫地机器人被劫持状态结束 ， 否则， 判定所述扫地机器人人处于被劫持状态。

[0122] 视觉扫地机器人劫持状态结束后， 其会被放置在清扫地面上， 此时获取姿态模 块 1031获取到的移动加速度会接近于零， 偏转角度也不会发生过大的变化， 所 以劫持结束判定模块 1032通过移动加速度变化值和偏转角度变化值� �可准确判 断出劫持状态是否结束。 在其它实施例中， 因为扫地机器人被劫持， 所以运动 系统仍在工作， 可以根据扫地机器人的运动系统指定的移动方 向和实际移动方 向进行比较， 如果两者相同， 且移动速度与运动系统的里程计记录的数据相 匹 配， 同样可以认为劫持状态结束。

[0123] 参照图 10， 在另一实施例中， 上述视觉扫地机器人还包括：

[0124] 任务判断单元 111， 用于视觉扫地机器人重新上电时， 判断前一次清扫任务是 否完成；

[0125] 第二生成单元 112, 用于若未完成前一次的清扫任务， 则生成所述重定位指令

[0126] 视觉扫地机器人在未完成清扫任务时， 可能被用户人为断电或其它原因而停止 清扫任务， 当再次上电时， 为了提高清扫效率， 任务判断单元 m要判断前一次 清扫任务是否完成， 如果没有完成， 第二生成单元 112生成重定位指令， 以重新 定位， 以便于找到上一次停止清扫的位置， 以便于继续清扫。 在判断前一次清 扫任务是否完成之前， 一般还会通过时间分析单元先判断前一次清扫 结束的时 间， 如果距离当前时间的时间长度大于预设时间长 度， 则无需判断前一次清扫 任务是否完成， 而是直接开始新的清扫任务。

[0127] 本实施例中， 上述视觉扫地机器人还包括： [0128] 地图建立单元， 用于所述视觉扫地机器人在全覆盖清扫策略下 启动， 以起始位 置开始， 扫地机器人每行进第一指定距离采集一次图像 信息， 并根据视觉定位 系统获取对应图像信息的位置信息， 将所述图像信息和位置信息关联存储到第 一数据库中， 第一数据库中的多组图像信息和其对应的位置 信息形成所述视觉 地图； 以及， 以起始位置开始， 扫地机器人每行进第二指定距离采集一次磁场 指纹， 并将磁场指纹与当前视觉定位系统获取的位置 信息关联存储在第二数据 库中， 第二数据库中的多组磁场指纹和其关联的位置 信息形成所述磁场地图。

[0129] 在地图建立单元中， 即为建立磁场指纹地图和视觉地图的过程。 第一指定距离 大于第二指定距离。 在一具体实施例中， 第一指定距离是第二指定距离的整数 倍。 视觉扫地机器人会在全覆盖清扫策略下实时建 立磁场指纹地图和视觉地图 ， 同时将磁场指纹地图中的磁场指纹与视觉地图 中位置相关联， 进而可以根据 磁场指纹找到对应的图像信息。

[0130] 本发明的视觉扫地机器人， 先利用当前位置的当前磁场指纹在磁场指纹地 图进 行匹配度的排序， 然后按照匹配度的高低顺序逐个提取磁场指纹 地图中磁场指 纹， 根据提取的磁场指纹对应的位置信息， 在视觉地图中找到对应的图像信息 ， 并将找到的图像信息与当前图像信息比较， 提高找到匹配度达到要求的图像 信息， 进而提高重定位的速度。 又因为当前磁场指纹与磁场指纹地图匹配时， 计算量小， 所以可以快速地找到对应当前磁场指纹对应的 位置， 然后在视觉地 图上使用该位置的图像信息与当前图像信息比 较， 无需逐一地与视觉地图中的 图像信息比较， 降低视觉扫地机器人在重定位过程中的计算量 ， 进一步地提高 重定位的速度。

[0131] 以上所述仅为本发明的优选实施例， 并非因此限制本发明的专利范围， 凡是利 用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或 等效流程变换， 或直接或间接运 用在其他相关的技术领域， 均同理包括在本发明的专利保护范围内。