具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

现有的场馆清洁通常通过人工清洁，通常清洁都是需要快速和准确的，对打扫者的要求非常高，对于一些很重要的赛事，一旦在打扫上出现疏漏，将直接决定比赛的最终结果。发明人注意到清洁机器人既能够清扫杂物，又能够有擦地功能，因此想到将清洁机器人应用于场馆清洁的方法。

图1是本发明一示例性实施例提供的一种视觉与激光融合的机器人控制方法的流程图。请参考图1，该方法适用于清洁机器人，所述清洁机器人具有感知装置，所述感知装置包括摄像头和激光雷达，该方法包括如下步骤：

步骤201，在清洁作业之前确定当前清洁机器人的原始位置。对于场馆的特殊环境，清洁机器人首先必须准确的确定自身位置信息，不能使其位置影响到运动员发挥。例如如果场馆是篮球场地，则清洁机器人最好能够在距离篮球场地至少5米的位置。在确定自身定位方面，可以适用现有的成熟定位方式，例如采用GPS技术等。

步骤202，通过感知装置旋转拍摄所述比赛场地，通过获取的感知数据确定场地参考线，根据参考线的形状信息确定场地类型；通过图像采集装置或者雷达等方式旋转一周区采集拍摄比赛场地，通常而言比赛场地都有参考线，可以根据场地中的边界线等确定场馆类型，例如篮球有罚球线，边界线，三分线等，根据这些特有的线可以快速而唯一的确定场馆类型。对于感知装置的旋转，可以是通过机器人自身的旋转，也可以将摄像头设置为可旋转的结构，激光雷达（英文：Laser Radar），是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。其工作原理是向目标发射探测信号（激光束）,然后将接收到的从目标反射回来的信号（目标回波）与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,。对于线的识别采用同茶馆的霍夫检测算法即可，但本实施例不限于采用该一种方式，任何能够实现线段识别的算法均可保护在本发明中。

步骤203，基于预设的场地类型与易脏区域的对应关系，根据所确定的场地类型确定比赛场地的易脏区域。本领域内技术人员可以了解，不同的场地的易脏区域也不一样，对于篮球场地，通常三分线内的汗渍较多，对于羽毛球通常在网前区域的汗渍较多，根据不同场地的不同情况可以确定出易脏区域，具体的易脏区域可以通过预设模型检测出来，预设模型可以通过采集不同比赛的实际场地图像并标记好易脏区域后训练得到。

步骤204，当收到清洁指令时，优先控制所述清洁机器人清洁所述易脏区域。当清洁机器人收到清洁指令，例如遥控控制，其可以优先地去清洁场地中的易脏区域，这对于比赛休息环节较短的比赛较为适用，在优先处理完易脏区域后如时间充裕还可以进行细致的清洁。

根据本发明一个实施例，所述场地类型可以为羽毛球场地、篮球场地和网球场地的任意一种。

清洁指令包括第一清洁指令和第二清洁指令，所述第一清洁指令用于指示所述清洁机器人在第一时间段内完成清洁，所述第二清洁指令用于指示所述清洁机器人在第二时间段内完成清洁，其中第一时间段的时长小于所述第二时间段。对于不同比赛类型，中间的休息时间均不相同，清洁机器人可以至少包括两种作业模式，一种是快速模式，一种是详细模式，清洁指令包括第一清洁指令和第二清洁指令，第一清洁指令用于指示所述清洁机器人在第一时间段内完成清洁，第二清洁指令用于指示清洁机器人在第二时间段内完成清洁，其中第一时间段的时长小于所述第二时间段。其中第一清洁指令即为快速模式，第二清洁指令为详细模式。

当所述清洁指令为所述第一清洁指令时，控制所述清洁机器人清洁所述易脏区域后返回所述原始位置。当清洁指令为第一清洁指令，即快速模式时，则直接打扫易脏区域后返回原始位置。

当所述清洁指令为所述第二清洁指令时，控制所述清洁机器人清洁整个场地。当清洁指令为第二清洁指令，即详细模式时，则清洁整个场地。

本发明示出了另一示例性实施例提供的视觉与激光融合的机器人控制方法。该方法包括：

步骤401，在清洁作业之前确定当前清洁机器人的原始位置；对于场馆的特殊环境，清洁机器人首先必须准确的确定自身位置信息，不能使其位置影响到运动员发挥。例如如果场馆是篮球场地，则清洁机器人最好能够在距离篮球场地至少5米的位置。在确定自身定位方面，可以适用现有的成熟定位方式，例如采用GPS技术等。

步骤402，通过感知装置旋转拍摄所述比赛场地，通过获取的感知数据确定场地参考线，根据参考线的形状信息确定场地类型；通过图像采集装置或者雷达等方式旋转一周区采集拍摄比赛场地，通常而言比赛场地都有参考线，可以根据场地中的边界线等确定场馆类型，例如篮球有罚球线，边界线，三分线等，根据这些特有的线可以快速而唯一的确定场馆类型。对于线的识别采用同茶馆的霍夫检测算法即可，但本实施例不限于采用该一种方式，任何能够实现线段识别的算法均可保护在本发明中。

步骤403，基于预设的场地类型与易脏区域的对应关系，根据所确定的场地类型确定比赛场地的易脏区域；本领域内技术人员可以了解，不同的场地的易脏区域也不一样，对于篮球场地，通常三分线内的汗渍较多，对于羽毛球通常在网前区域的汗渍较多，根据不同场地的不同情况可以确定出易脏区域，具体的易脏区域可以通过预设模型检测出来，预设模型可以通过采集不同比赛的实际场地图像并标记好易脏区域后训练得到。

步骤404，当收到清洁指令时，优先控制所述清洁机器人清洁所述易脏区域。当清洁机器人收到清洁指令，例如遥控控制，其可以优先地去清洁场地中的易脏区域，这对于比赛休息环节较短的比赛较为适用，在优先处理完易脏区域后如时间充裕还可以进行细致的清洁。

步骤405，控制所述清洁机器人获取所述场地的图像数据；通过图像采集装置等，清洁机器人可以获取图像数据，可以以预设频率实时获取图像数据。

步骤406，根据所述图像数据确定地面的反光信息；当图像中存在水渍，汗渍时，图像中可以收集到反光信息。

步骤407，根据反光信息确定地面的水渍位置；可以根据反光信息确定水渍或者汗渍位置。

步骤408，控制所述清洁机器人对所述水渍位置进行清洁。控制清洁机器人对水渍进行擦除，保持地面干燥。

请参考图2，其示出了本发明一示例性实施例提供的视觉与激光融合的机器人控制系统，所述机器人为清洁机器人，所述清洁机器人包括感知装置，所述感知装置包括摄像头和激光雷达，所述清洁机器人还包括：

确定模块901，用于在清洁作业之前确定当前清洁机器人的原始位置；对于场馆的特殊环境，清洁机器人首先必须准确的确定自身位置信息，不能使其位置影响到运动员发挥。例如如果场馆是篮球场地，则清洁机器人最好能够在距离篮球场地至少5米的位置。在确定自身定位方面，可以适用现有的成熟定位方式，例如采用GPS技术等。

感知模块902，用于通过感知装置旋转拍摄所述比赛场地，通过获取的感知数据确定场地参考线，根据参考线的形状信息确定场地类型；通过图像采集装置或者雷达等方式旋转一周区采集拍摄比赛场地，通常而言比赛场地都有参考线，可以根据场地中的边界线等确定场馆类型，例如篮球有罚球线，边界线，三分线等，根据这些特有的线可以快速而唯一的确定场馆类型。对于线的识别采用同茶馆的霍夫检测算法即可，但本实施例不限于采用该一种方式，任何能够实现线段识别的算法均可保护在本发明中。

对应模块903，用于基于预设的场地类型与易脏区域的对应关系，根据所确定的场地类型确定比赛场地的易脏区域；本领域内技术人员可以了解，不同的场地的易脏区域也不一样，对于篮球场地，通常三分线内的汗渍较多，对于羽毛球通常在网前区域的汗渍较多，根据不同场地的不同情况可以确定出易脏区域，具体的易脏区域可以通过预设模型检测出来，预设模型可以通过采集不同比赛的实际场地图像并标记好易脏区域后训练得到。

控制模块904，用于当收到清洁指令时，优先控制所述清洁机器人清洁所述易脏区域。当清洁机器人收到清洁指令，例如遥控控制，其可以优先地去清洁场地中的易脏区域，这对于比赛休息环节较短的比赛较为适用，在优先处理完易脏区域后如时间充裕还可以进行细致的清洁。

所述控制模块904还用于：控制所述清洁机器人获取所述场地的图像数据；根据所述图像数据确定地面的反光信息；根据反光信息确定地面的水渍位置；控制所述清洁机器人对所述水渍位置进行清洁。

本发明一个实施例提供的清洁机器人可用于实施于上述实施例中提供的视觉与激光融合的机器人控制方法。该清洁机器人可以是图1对应的实施例中介绍的清洁机器人。具体来讲：

所述清洁机器人包括中央处理单元（CPU）、包括随机存取存储器（RAM）和只读存储器（ROM）的系统存储器，以及连接系统存储器和中央处理单元的系统总线。各个器件之间具有传输信息的基本输入/输出系统（I/O系统），和用于存储操作系统、应用程序和其他程序模块的大容量存储设备，所述大容量存储设备可以包括诸如硬盘或者CD-ROM驱动器之类的计算机可读介质。所述摄像头和激光雷达获取到的数据统一传输至中央处理单位进行数据融合处理，使得机器人可以准确地判断当前所处的环境状态。相关的数据融合处理技术，已属于现有技术，具体可以参考中国专利公开号为CN111998772A的发明专利申请“一种基于激光与单目视觉融合的像素级目标定位方法”，中国专利公开号为CN111947647A的发明专利申请“一种视觉与激光雷达融合的机器人精准定位方法”，中国专利公开号为CN111928862A的发明专利申请“利用激光雷达和视觉传感器融合在线构建语义地图的方法”等内容。

不失一般性，所述计算机可读介质可以包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据等信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。计算机存储介质包括RAM、ROM、EPROM、EEPROM、闪存或其他固态存储器技术，计算机存储介质也包括CD-ROM、DVD或其他光学存储、磁带盒、磁带、磁盘存储或其他磁性存储设备。当然，本领域技术人员可知所述计算机存储介质不局限于上述几种。上述的系统存储器1004和大容量存储设备1007可以统称为存储器。

所述存储器还包括一个或者一个以上的程序，所述一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行。上述一个或者一个以上程序包含用于实现上述视觉与激光融合的机器人控制方法的指令。

所述存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令经配置以由一个或者一个以上处理器执行，以实现上述视觉与激光融合的机器人控制方法中各个步骤的功能。

本发明实施例还提供一种芯片，该芯片中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行以实现如上述各个实施例提供的视觉与激光融合的机器人控制方法。

可选地，该芯片可以包括：只读存储器（ROM，Read Only Memory）、随机存取记忆体（RAM，Random Access Memory）、固态硬盘（SSD，Solid State Drives）或光盘等。其中，随机存取记忆体可以包括电阻式随机存取记忆体（ReRAM, Resistance Random AccessMemory）和动态随机存取存储器（DRAM，Dynamic Random Access Memory）。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种芯片中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的可选实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。