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【发明授权】一种运行智能吸尘器的方法以及智能吸尘器_莱克电气股份有限公司_201810450649.1 

申请/专利权人:莱克电气股份有限公司

申请日:2018-05-11

公开(公告)日:2020-11-24

公开(公告)号:CN108670119B

主分类号:A47L9/00(20060101)

分类号:A47L9/00(20060101);A47L9/28(20060101)

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2020.11.24#授权;2018.11.13#实质审查的生效;2018.10.19#公开

摘要:本发明提供了一种运行智能吸尘器的方法以及智能吸尘器。该方法包括:利用惯性测量单元采集吸尘器的运动信息,运动信息反映使用者使用吸尘器时的操作动作;提取运动信息中包含的动作特征;识别所提取的动作特征;根据所识别出的动作特征控制所述吸尘器的启停和或调节所述吸尘器的功率,或者根据所述动作特征和所述吸尘器的电机的运行状态控制所述吸尘器的启停和或调节所述吸尘器的功率。本发明的方法以及智能吸尘器可以实现吸尘器功率的智能动态调节,提升用户体验,同时提高了吸尘器单次充电的使用时间。

主权项:1.一种运行智能吸尘器的方法,其特征在于,包括:利用惯性测量单元采集所述吸尘器的运动信息,所述运动信息反映使用者使用所述吸尘器时的操作动作;提取所述运动信息中包含的动作特征;识别所提取的所述动作特征;根据所识别出的动作特征控制所述吸尘器的启停和或调节所述吸尘器的功率,或者根据所述动作特征和所述吸尘器的电机的运行状态控制所述吸尘器的启停和或调节所述吸尘器的功率;所述操作动作包括正常清扫操作,在所述正常清扫操作过程中,所述吸尘器的功率在最小功率值和最大功率值之间的范围内调节,其中,所述最小功率值根据所述吸尘器的前一预设时段内的平均功率值调整;在对所述吸尘器的功率进行调整时按照恒功率控制技术或恒压控制技术;所述恒功率控制技术中,吸尘器具有多个功率等级,每个功率等级对应着一个功率值,通过调节吸尘器的功率等级来调节吸尘器的功率值;所述恒压控制技术,所述吸尘器的功率调节方式为无级调节。

全文数据:一种运行智能吸尘器的方法以及智能吸尘器技术领域[0001]本发明涉及表面清洁设备的运行方法,特别是涉及一种运行智能吸尘器的方法以及智能吸尘器。背景技术[0002]传统吸尘器通常利用开关按键、功率档位按键实现人机交互,经过合理的人机工程学设计,可以满足操作便利性的要求。然而功率档位的设置存在取舍与权衡:档位个数较少时,用户可能无法根据待清洁环境选择合适的功率档位,或者会为了达到好的清洁效果,直接选择最大功率运行,这样会缩短锂电式吸尘器的单次充电的运行时间。档位个数较多甚至可以实现无级调节时,用户可能会面临选择困难从而放弃选择,或者需要频繁调档给用户造成操作负担。发明内容[0003]本发明的一个目的是要解决现有技术中在使用吸尘器时需要反复调节功率档位带来的用户体验差的技术问题。[0004]本发明的一个进一步的目的是要提供一种启停吸尘器的新的技术方案。[0005]本发明提供了一种运行智能吸尘器的方法,包括:[0006]利用惯性测量单元采集所述吸尘器的运动信息,所述运动信息反映使用者使用所述吸尘器时的操作动作;[0007]提取所述运动信息中包含的动作特征;[0008]识别所提取的所述动作特征;[0009]根据所识别出的动作特征和或所述吸尘器的电机的运行状态控制所述吸尘器的启停和或调节所述吸尘器的功率。[0010]可选地,提取所述运动信息中包含的动作特征的操作包括:[0011]直接从所述运动信息中获得所述动作特征。[0012]可选地,提取所述运动信息中包含的动作特征的操作包括:[0013]根据所述运动信息重构所述吸尘器的运动轨迹,从所述运动轨迹获得所述动作特征。[0014]可选地,在利用惯性测量单元采集吸尘器的运动信息之后、且在提取所述运动信息中包含的动作特征之前,所述方法还包括:[0015]对所述运动信息进行滤波、去噪、校正和或加窗预处理。[0016]可选地,识别所提取的所述动作特征的操作包括:[0017]将所提取的所述动作特征与多个参考模型中的预设动作特征进行匹配,以计算出所提取的所述动作特征与每个所述参考模型的相似度;[0018]选择相似度最高的所述参考模型,并将该参考模型对应的预设动作特征作为识别结果。[0019]可选地,识别所提取的所述动作特征的操作所使用的算法为隐马尔科夫模型、动态贝叶斯网络、支持向量机或人工神经网络。[0020]可选地,所述吸尘器的功率在最小功率值和最大功率值之间的范围内调节;[0021]其中,所述最小功率值根据所述吸尘器的前一预设时段内的平均功率值调整。[0022]可选地,所述惯性测量单元为加速度计。[0023]可选地,所述惯性测量单元为包含加速度计、陀螺仪、磁力计和或气压计的惯性传感器。[0024]本发明还提供了一种智能吸尘器,包括:[0025]惯性测量单元,用于采集所述吸尘器的运动信息,所述运动信息反映使用者使用所述吸尘器时的操作动作;[0026]提取单元,用于提取所述运动信息中包含的动作特征;[0027]识别单元,用于识别所提取的所述动作特征;_[0028]控制器,用于根据所识别出的动作特征和或所述吸尘器的电机的运行状态控制所述吸尘器的启停和或调节所述吸尘器的功率。[0029]可选地,所述智能吸尘器还包括重构单元,用于根据所述运动信息重构所述吸尘器的运动轨迹;[0030]所述提取单元被配置成直接从所述运动信息中获得所述动作特征或者从所述运动轨迹获得所述动作特征。[0031]本发明的方法以及智能吸尘器可以实现吸尘器功率的智能动态调节,提升用户体验,同时提高了吸尘器单次充电的使用时间。[0032]根据下文结合附图对本发明具体实施例的详细描述,本领域技术人员将会更加明了本发明的上述以及其他目的、优点和特征。附图说明[0033]后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本发明的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解,这些附图未必是按比例绘制的。附图中:[0034]图1是根据本发明一个实施例的运行智能吸尘器的方法的示意性流程图;[0035]图2是是根据本发明另一个实施例的运行智能吸尘器的方法的示意性流程图;[0036]图3是根据本发明一个实施例的运行智能吸尘器的示意性框图。具体实施方式[0037]图1是根据本发明的运行智能吸尘器的方法的示意性流程图。如图1所示,该方法包括:[0038]步骤S110,利用惯性测量单元采集所述吸尘器的运动信息,所述运动信息反映使用者使用所述吸尘器时的操作动作;[0039]步骤S120,提取所述运动信息中包含的动作特征;[0040]步骤S130,识别所提取的所述动作特征;[0041]步骤S140,根据所识别出的动作特征和或所述吸尘器的电机的运行状态控制所述吸尘器的启停和或调节所述吸尘器的功率。[0042]在步骤S110中,惯性测量单元为加速度计,尤其是指三轴加速度计,用以采集吸尘器的加速度。用户操作吸尘器的绝大部分动作都可以通过加速度计测量出。然而,仅利用加速度计来采集吸尘器的运动信息存在着校准困难且计算量大的问题。因此,在另一优选的实施例中,惯性测量单元为包含有加速度计、陀螺伩、磁力计和或气压计的惯性传感器,这样使得校准变得较为简单且计算量显著降低。此外,使用者在使用吸尘器时的操作动作可以包括开机操作、正常清扫操作以及停机操作。[0043]需要利用人工智能算法对惯性测量单元采集的吸尘器的运动信息进行提取和识别。人工智能算法例如可以是隐马尔科夫模型、动态贝叶斯网络、支持向量机或人工神经网络。[0044]在步骤S120中,通过一定的特征提取算法从吸尘器的运动信息中提取一系列的特征以组成特征矢量。但是组成的特征矢量中仍然包含着大量的特征,系统的计算量仍然非常大。为了减少计算复杂度并降低系统的功耗,可以对组成的特征矢量进行一系列的特征选择。提取出的特征矢量或经过特征选择后的这些特征矢量可以作为动作特征,这些动作特征表征了使用者不同的操作动作对应的相关特性。[0045]在一个实施例中,可以直接从惯性测量单元采集的运动信息中提取动作特征,也可以根据惯性测量单元采集的运动信息重构吸尘器的运动轨迹,从运动轨迹提取运动信息中包含的动作特征。即人工智能算法的输入可以是惯性传感器直接输出数据的特征,也可以是运动轨迹重构后的特征。[0046]在一个实施例中,步骤S130中识别所提取的动作特征包括:将所提取的动作特征与多个参考模型中的预设动作特征进行匹配计算,以计算出所提取的动作特征与每个参考模型的相似度;选择相似度最高的参考模型,并将该参考模型对应的预设动作特征作为识别结果。[0047]在步骤S140中,电机的运行状态由电机的转速、转矩以及功率等数据来确定,反映吸尘器的吸尘口的开闭状态。其中,吸尘口的开闭状态用来表示吸尘口是否由于接触待清洁表面而被堵住。此外,吸尘口的开闭状态与吸尘器的风扇的进风口开闭状态保持一致。在吸尘口处于完全打开的状态时,风扇的进风口开度为100%,在吸尘口处于完全关闭的状态时,风扇的进风口开度为〇。[0048]本发明的方法可以实现吸尘器功率的智能动态调节,提升用户体验,同时提高了吸尘器单次充电的使用时间。[0049]下面结合不同工况对运行智能吸尘器的方法进行描述。[0050]在需要使用吸尘器时,使用者需要握持吸尘器并进行开机操作来启动吸尘器。其中,开机操作例如可以为在握持吸尘器时进行的摇一摇操作、画图形操作或正常清扫的推拉操作。例如在使用者使用摇一摇操作或画图形操作启动吸尘器时,仅需根据识别出的吸尘器运动信息中包含的动作特征来控制该吸尘器的开启即可。在使用者使用正常清扫的推拉操作启动吸尘器时,不仅需要根据识别出的吸尘器运动信息中包含的动作特征来控制吸尘器的开启,还需要结合吸尘器的电机的运行状态,即不仅需要确定吸尘器运动信息中包含的动作特征为开机操作对应的动作特征,还需要结合吸尘器的风扇进风口的开度。[0051]在吸尘器被静置时或吸尘器被静置一段时间后控制吸尘器停机。即在完成清扫工作后需要使吸尘器停机时,仅需根据识别出的吸尘器运动信息中包含的动作特征来控制该吸尘器即刻停机或间隔一段时间后停机即可。[0052]在正常清洁作业的过程中,吸尘器突然有朝着相反方向的运动时,这包含清洁作业时的典型动作,即使用者对某处的清洁效果不满意,希望通过反复推拉吸尘器来尝试提高清洁效率,此时,仅需根据识别出的吸尘器运动信息中包含的动作特征来提高该吸尘器的功率即可。一旦用户继续进行正常的清洁作业时,吸尘器的控制器会主动降低该吸尘器的功率,从而实现吸尘器功率的智能动态调节,提升用户体验。[0053]其中,吸尘器的功率是在最小功率值和最大功率值之间的范围内调节。其中,吸尘器的功率受限于吸尘器电机的转速、电机的温度、电池包电压以及电池包的温度,因此,最大功率值以电机不超速、不过温且电池包不超过温度保护为限。最小功率值根据吸尘器的前一预设时段内的平均功率值调整,即平均功率提高则提高功率下限,平均功率降低则降低功率下限。这样可以提高清洁效率,避免用户需要反复多次移动吸尘器才能将某处清理千净。[0054]在一个实施例中,吸尘器采用恒功率控制技术,此处恒功率控制并不意味着吸尘器的功率保持在某一功率值,而是存在着多个功率等级,每个功率等级对应着一个功率值。可以通过调节吸尘器的功率等级来调节吸尘器的功率值。例如可以在确定使用者尝试提高清洁效率时,根据最小功率值的调整,可以首先将吸尘器的功率等级从一级调高至二级,再从二级调高至三级,以此类推。如此调节的目的是为了避免吸尘器的功率等级直接从一级调至最高级,从而导致使用者体验不佳。[0055]在另一个实施例中,吸尘器采用恒压控制技术,在恒压控制时,可以无级调节吸尘器的功率。例如可以在确定使用者尝试提高清洁效率时,根据最小功率值的调整,首先将吸尘器的功率从40%调高至41%,再至42%,以此类推。这样调节的目的也是为了提高使用者的使用体验。[0056]在吸尘器从一个位置挪动至另外一个位置的过程中控制吸尘器停机,需要执行开机操作才能再次唤醒该吸尘器。在挪动的过程中,仅根据所识别出的吸尘器运动信息中包含的动作特征只能判断出该吸尘器是被移动的,这无法与正常的清扫工作进行区分,因此,还需要结合该吸尘器电机的运行状态。即在确定风扇的进风口为100%,且根据所识别出的动作特征判断吸尘器是处于被移动的状态时控制吸尘器停机。这样可以在吸尘器没有进行清洁作业时及时停机,从而提高吸尘器单次充电使用时间。[0057]在吸尘器进行正常清洁作业时,需要根据所识别出的动作特征和或吸尘器的电机的运行状态调节吸尘器的功率。[0058]图2示出了根据本发明另一个实施例的运行智能吸尘器的方法的示意性流程图。如图2所示,该方法包括:[°059]步骤S210,利用惯性测量单元采集所述吸尘器的运动信息,所述运动信息反映使用者使用所述吸尘器时的操作动作;[0060]步骤S220,对运动信息进行滤波、去噪、校正和或加窗预处理;[0061]步骤S230,提取所述运动信息中包含的动作特征;[0062]步骤S240,识别所提取的所述动作特征;[0063]步骤S250,根据所识别出的动作特征和或所述吸尘器的电机的运行状态控制所述吸尘器的启停和或调节所述吸尘器的功率。[0064]对运动信息进行滤波和去噪是由于惯性测量单元所采集的数据本身存在的误差较大,配合一定的滤波算法和去噪算法可以获得较为纯净的测量信号。对运动信息进行校正处理是由于惯性测量单元所采集的数据本身存在非线性误差,通过一定的校正算法可以对测量信号进行校正,从而获得更加准确的数据。对运动信息进行加窗处理,这更加有利于后期的特征提取,从而降低系统的计算复杂度。[0065]相应地,如图3所示,本发明还提供了一种智能吸尘器,包括吸尘器主体、地刷和惯性测量单元1。地刷具有吸尘口,用于在清洁作业时在待清洁表面上引导,并将待清洁物质抽吸至吸尘器内。地刷也可以为其它形式,以适应不同操作环境,例如将吸尘器举起来清理柜子或墙壁上的灰尘时,地刷可以为抽吸嘴。惯性测量单元1采集吸尘器的运动信息,该运动信息反映使用者使用吸尘器时的操作动作。[0066]该吸尘器还包括提取单元2,用于利用一定的特征提取算法从运动信息中提取一系列的特征以组成特征矢量,并将特征矢量作为动作特征。提取单元2被配置成直接从运动信息中获得动作特征,也可以从根据运动信息重构的运动轨迹获得动作特征。其中,运动轨迹是通过吸尘器的重构单元5重构出的。[0067]该吸尘器还包括选择单元,用于对特征矢量进行一系列的特征选择。经过特征选择后的这些特征矢量表征了吸尘器在不同工况下运动信息的相关特性。[0068]该吸尘器还包括训练模块,用于训练产生用于识别的参考模型或者参考模板,其中,用来训练的数据是已经标记类别的样本的特征矢量。通过一定的训练算法将这些样本的统计特性训练出来,获得相应的参考模型或参考模板。这些参考模型或参考模板被用到识别过程,被分类器用来对提取出来的特征矢量做识别分类。[0069]该吸尘器还包括识别单元3,用于将提取单元2提取出的动作特征与已训练好的参考模型或参考模板的特征矢量进行匹配计算,将匹配度最高的参考模板的类别作为识别结果。[0070]该吸尘器还包括控制器4,用于根据所识别出的动作特征和或吸尘器的电机的运行状态控制吸尘器的启停和或调节吸尘器的功率。该智能吸尘器按照上述方法进行运行,此处不再赘述。[0071]本发明的智能吸尘器可以实现吸尘器功率的智能动态调节,提升用户体验,同时提高了吸尘器单次充电的使用时间。_[0072]至此,本领域技术人员应认识到,虽然本文已详尽示出和描述了本发明的多个示例性实施例,但是,在不脱离本发明精神和范围的情况下,仍可根据本发明公开的内容直接确定或推导出符合本发明原理的许多其他变型或修改。因此,本发明的范围应被理解和认定为覆盖了所有这些其他变型或修改。

权利要求:1.一种运行智能吸尘器的方法,其特征在于,包括:利用惯性测量单元采集所述吸尘器的运动信息,所述运动信息反映使用者使用所述吸尘器时的操作动作;提取所述运动信息中包含的动作特征;识别所提取的所述动作特征;根据所识别出的动作特征和或所述吸尘器的电机的运行状态控制所述吸尘器的启停和或调节所述吸尘器的功率。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,提取所述运动信息中包含的动作特征的操作包括:直接从所述运动信息中获得所述动作特征。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,提取所述运动信息中包含的动作特征的操作包括:根据所述运动信息重构所述吸尘器的运动轨迹,从所述运动轨迹获得所述动作特征。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在利用惯性测量单元采集吸尘器的运动信息之后、且在提取所述运动信息中包含的动作特征之前,所述方法还包括:对所述运动信息进行滤波、去噪、校正和或加窗预处理。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,识别所提取的所述动作特征的操作包括:将所提取的所述动作特征与多个参考模型中的预设动作特征进行匹配,以计算出所提取的所述动作特征与每个所述参考模型的相似度;选择相似度最高的所述参考模型,并将该参考模型对应的预设动作特征作为识别结果。6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法,其特征在于,所述吸尘器的功率在最小功率值和最大功率值之间的范围内调节;其中,所述最小功率值根据所述吸尘器的前一预设时段内的平均功率值调整。7.根据权利要求1-5中任一项所述的方法,其特征在于,所述惯性测量单元为加速度计。8.—种智能吸尘器,其特征在于,包括:惯性测量单元,用于采集所述吸尘器的运动信息,所述运动信息反映使用者使用所述吸尘器时的操作动作;提取单元,用于提取所述运动信息中包含的动作特征;识别单元,用于识别所提取的所述动作特征;控制器,用于根据所识别出的动作特征和或所述吸尘器的电机的运行状态控制所述吸尘器的启停和或调节所述吸尘器的功率。9.根据权利要求8所述的智能吸尘器,其特征在于,还包括重构单元,用于根据所述运动信息重构所述吸尘器的运动轨迹;所述提取单元被配置成直接从所述运动信息中获得所述动作特征或者从所述运动轨迹获得所述动作特征。

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