扫地机器人图像采集数据的分析和处理(附件)【字数：7992】
随着智能化的发展与进步，现如今很多家庭都在使用扫地机器人。扫地机器人一般用于地面清扫、吸尘、擦地等工作，它将地面杂物吸纳进自身的尘盒中，从而完成地面清理的功能。扫地机器人在工作时需要识别周围环境以确保采用最优的路径规划进行垃圾清扫，而本文则是对扫地机器人物体识别中的问题进行了研究，通过对图像数据的采集、分析和处理，使扫地机器人在其内部形成对物体特征的记忆，从而识别清扫途中遇到的垃圾和物体并且根据房间整体的环境进行路径规划，最终实现扫地机器人防跌、防撞以及自动返回充电等功能。
目录
引言 1
一、扫地机器人中的图像数据采集技术 2
（一）扫地机器人主要功能 2
（二）扫地机器人主要的结构和组成 2
（三）图像数据分析的作用 3
二、图像数据采集的需求和方式 4
（一）图像数据采集需求 4
（二）S目标物图像数据采集操作方式 4
三、图像数据处理和分析 6
（一）视觉数据标注标准 6
（二）视觉数据标注方法 7
（三）视觉数据分析 10
四、图像数据采集中的常见问题和处理方式 12
（一）机器人识别 12
（二）根据实际情况添加“difficult” 14
总结 17
参考文献 18
致谢 19
引言
随着人工智能控制和智能家居技术的发展,家用扫地机器人逐渐进入人们的生活。在进行家用扫地机器人设计时,受到家居设备形状不一等因素的影响，导致扫地机器人在物体识别方面出现较大差错。需要提高扫地机器人物体识别的能力，从而提高扫地机器人的工作效率。因此，研究扫地机器人图像数据的处理具有重要意义。
本文详细介绍了扫地机器人图像数据的相关内容，图像数据的处理包括图像数据的采集、标注、分析等内容。扫地机器人对图像数据进行训练学习，通过大量的训练和测试，使扫地机器人对物体的识别度达到我们理想的要求，从而完成扫地机器人壁障、路径规划、地图建立、物体识别等功能。< *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072*
br /> 一、扫地机器人中的图像数据采集技术
（一）扫地机器人主要功能
地宝DN33是科沃斯机器人有限公司旗下的一款经典扫地机器人，如图11。
图11地宝DN33扫地机器人
地宝DN33的LDS激光雷达测距传感器配合SLAM算法，通过手机客户端可以实现“点哪儿扫哪儿”的功能。用户通过手机客户端也可以在APP中把不想清扫的地方设定成虚拟墙，这样扫地机器人在清扫时就会避开这个地方，去清扫其他区域。地宝DN33配备有240ML大容量微控水箱。这样可以做到扫、拖一体，除了吸尘还可以同时做到擦地，像北方灰尘大的环境里或者铺设了深色地板的房间内经常会留下脚印，这时候使用地宝DN33就会起到重要作用。此外，地宝DN33支持手机APP操控功能。地宝DN33会记录清扫过的房间地图，自动规划清扫路线。用户可在手机APP上查看清扫进度，还可以选择不同的清扫模式，进行远程预约清扫。
（二）扫地机器人主要的结构和组成
如图12，地宝DN33扫地机器人主要包括以下几部分：
1.主机
扫地机器人的主机相当于人类的躯干，该部分主要由处理器，也就是扫地机器人的“大脑”、面盖、机身、驱动轮和万向轮等部件组成。这些零部件控制着扫地机器人的行走和调节方向，使扫地机实现了防撞，防跌，自动返回充电的功能。其中传感器尤为重要，地宝DN33采用了较为先进的处理器，使之具有诸多清扫模式可以选择，除了平时正常的清扫，还有自动清理模式，延边清理模式和定点清理模式等多方面的满足用户的使用要求。
2.重要零部件
地宝DN33扫地机器人的零部件很多，具体包含了边刷、吸口、滚刷、尘盒、电池、电机、抹布和水箱等。扫地机器人通过边刷或滚刷利用电机的吸力把灰尘通过吸口吸进尘盒里，尘盒具有杀菌过滤的功能，用户把灰尘倒掉的时候，不会因为有大量灰尘聚集而感到担忧。这些零部件还要根据家庭环境进行选择，一般家庭都是光滑的地板，可以直接选择吸口，滚刷，抹布一起使用，这样会清洁的更彻底。如果家里有宠物，那么还是选择纯吸口式的扫地机器人，因为滚刷具有杀伤性，容易误伤到小动物。
3.其他配件
配件一般有充电座，清洁刷，赠送的耗材等。
图12地宝DN33扫地机器人的基本结构
（三）图像数据分析的作用
扫地机器人能够正常工作需要用到很多技术技巧，比如说定位功能，路径规划，地图建立等等，同时，扫地机器人对物体的识别能力也是必不可少的一部分。扫地机器人对物体进行识别需要多重步骤，一、根据常规物体信息建立物体决策树，所述物体决策树内包括特征信息、处理操作信息，多个物体决策树形成随机森林；二、扫地机器人获取图片；三、对图片进行图像处理，将图片分隔成多个子图；四、对每个子图进行物体识别，获取子图内的物体特征；将所述物体特征与随机森林内的物体决策树进行特征比对，判断所述物体特征与随机森林内所有物体决策树的相似度，若所述物体特征与所述物体决策树的相似度达到最低相似度阈值，则将此图片归类为与该物体决策树对应的物体类别，否则为新物体。因此，扫地机器人需要了解大量的图像数据中物体的特征，根据这些特征在扫地机器人内部建立数学模型从而达到可识别的效果。采集图像数据，并且针对图像数据中的物体进行标注处理和进一步分析是扫地机器人进行物体识别的基础。
图像数据的处理与分析能够对物体的大小、特征进行说明，使扫地机器人在内部形成对这些物体的记忆。通过物体的信息，设定出适当的数学模型并且预测出物体的真实外观、大小等特征。在扫地机器人产生误识别的情况时，可以对图像数据处理标准进行适当的修改，保证数据精确性，使扫地机器人拥有较高的识别度。图像数据处理可以帮助扫地机器人建立准确的标注框，使扫地机器人在对数学模型和真实物体比较时有较高的精准性，从而提高扫地机器人的识别能力。
目录
引言 1
一、扫地机器人中的图像数据采集技术 2
（一）扫地机器人主要功能 2
（二）扫地机器人主要的结构和组成 2
（三）图像数据分析的作用 3
二、图像数据采集的需求和方式 4
（一）图像数据采集需求 4
（二）S目标物图像数据采集操作方式 4
三、图像数据处理和分析 6
（一）视觉数据标注标准 6
（二）视觉数据标注方法 7
（三）视觉数据分析 10
四、图像数据采集中的常见问题和处理方式 12
（一）机器人识别 12
（二）根据实际情况添加“difficult” 14
总结 17
参考文献 18
致谢 19
引言
随着人工智能控制和智能家居技术的发展,家用扫地机器人逐渐进入人们的生活。在进行家用扫地机器人设计时,受到家居设备形状不一等因素的影响，导致扫地机器人在物体识别方面出现较大差错。需要提高扫地机器人物体识别的能力，从而提高扫地机器人的工作效率。因此，研究扫地机器人图像数据的处理具有重要意义。
本文详细介绍了扫地机器人图像数据的相关内容，图像数据的处理包括图像数据的采集、标注、分析等内容。扫地机器人对图像数据进行训练学习，通过大量的训练和测试，使扫地机器人对物体的识别度达到我们理想的要求，从而完成扫地机器人壁障、路径规划、地图建立、物体识别等功能。< *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072*
br /> 一、扫地机器人中的图像数据采集技术
（一）扫地机器人主要功能
地宝DN33是科沃斯机器人有限公司旗下的一款经典扫地机器人，如图11。
图11地宝DN33扫地机器人
地宝DN33的LDS激光雷达测距传感器配合SLAM算法，通过手机客户端可以实现“点哪儿扫哪儿”的功能。用户通过手机客户端也可以在APP中把不想清扫的地方设定成虚拟墙，这样扫地机器人在清扫时就会避开这个地方，去清扫其他区域。地宝DN33配备有240ML大容量微控水箱。这样可以做到扫、拖一体，除了吸尘还可以同时做到擦地，像北方灰尘大的环境里或者铺设了深色地板的房间内经常会留下脚印，这时候使用地宝DN33就会起到重要作用。此外，地宝DN33支持手机APP操控功能。地宝DN33会记录清扫过的房间地图，自动规划清扫路线。用户可在手机APP上查看清扫进度，还可以选择不同的清扫模式，进行远程预约清扫。
（二）扫地机器人主要的结构和组成
如图12，地宝DN33扫地机器人主要包括以下几部分：
1.主机
扫地机器人的主机相当于人类的躯干，该部分主要由处理器，也就是扫地机器人的“大脑”、面盖、机身、驱动轮和万向轮等部件组成。这些零部件控制着扫地机器人的行走和调节方向，使扫地机实现了防撞，防跌，自动返回充电的功能。其中传感器尤为重要，地宝DN33采用了较为先进的处理器，使之具有诸多清扫模式可以选择，除了平时正常的清扫，还有自动清理模式，延边清理模式和定点清理模式等多方面的满足用户的使用要求。
2.重要零部件
地宝DN33扫地机器人的零部件很多，具体包含了边刷、吸口、滚刷、尘盒、电池、电机、抹布和水箱等。扫地机器人通过边刷或滚刷利用电机的吸力把灰尘通过吸口吸进尘盒里，尘盒具有杀菌过滤的功能，用户把灰尘倒掉的时候，不会因为有大量灰尘聚集而感到担忧。这些零部件还要根据家庭环境进行选择，一般家庭都是光滑的地板，可以直接选择吸口，滚刷，抹布一起使用，这样会清洁的更彻底。如果家里有宠物，那么还是选择纯吸口式的扫地机器人，因为滚刷具有杀伤性，容易误伤到小动物。
3.其他配件
配件一般有充电座，清洁刷，赠送的耗材等。
图12地宝DN33扫地机器人的基本结构
（三）图像数据分析的作用
扫地机器人能够正常工作需要用到很多技术技巧，比如说定位功能，路径规划，地图建立等等，同时，扫地机器人对物体的识别能力也是必不可少的一部分。扫地机器人对物体进行识别需要多重步骤，一、根据常规物体信息建立物体决策树，所述物体决策树内包括特征信息、处理操作信息，多个物体决策树形成随机森林；二、扫地机器人获取图片；三、对图片进行图像处理，将图片分隔成多个子图；四、对每个子图进行物体识别，获取子图内的物体特征；将所述物体特征与随机森林内的物体决策树进行特征比对，判断所述物体特征与随机森林内所有物体决策树的相似度，若所述物体特征与所述物体决策树的相似度达到最低相似度阈值，则将此图片归类为与该物体决策树对应的物体类别，否则为新物体。因此，扫地机器人需要了解大量的图像数据中物体的特征，根据这些特征在扫地机器人内部建立数学模型从而达到可识别的效果。采集图像数据，并且针对图像数据中的物体进行标注处理和进一步分析是扫地机器人进行物体识别的基础。
图像数据的处理与分析能够对物体的大小、特征进行说明，使扫地机器人在内部形成对这些物体的记忆。通过物体的信息，设定出适当的数学模型并且预测出物体的真实外观、大小等特征。在扫地机器人产生误识别的情况时，可以对图像数据处理标准进行适当的修改，保证数据精确性，使扫地机器人拥有较高的识别度。图像数据处理可以帮助扫地机器人建立准确的标注框，使扫地机器人在对数学模型和真实物体比较时有较高的精准性，从而提高扫地机器人的识别能力。
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