申请/专利权人：东莞市华复实业有限公司

申请日：2023-05-30

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN116700247B

主分类号：G05D1/43

分类号：G05D1/43;G05D1/249

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2023.09.22#实质审查的生效;2023.09.05#公开

摘要：本发明提供了一种家居机器人的智能巡航管理方法及系统，涉及机器人巡航管理技术领域，该方法包括：读取第一用户的第一模式需求；对所述第一模式需求进行解读，得到第一巡管方案，其中，所述第一巡管方案包括第一巡管路径和第一巡管对象；读取第一巡管对象的目标对象位置，与所述第一巡管路径存储至巡管控制模型；控制家居机器人进行智能巡航管理，解决了现有技术中大多对家居机器人设置较为单一的巡航模式进行家居检测，且对于家居机器人的巡航路径监测不及时，进而导致存在巡航管理不够灵活，且巡航管理准确性和效率不足的技术问题，达到提升巡航控制的灵活性，提升用户体验感，进而提高巡航管理的准确性和效率的技术效果。

主权项：1.一种家居机器人的智能巡航管理方法，其特征在于，所述智能巡航管理方法应用于智能巡航管理系统，所述智能巡航管理系统包括模式解读模型、对象定位模型和巡管控制模型，所述智能巡航管理方法包括：读取第一用户的第一模式需求；通过模式解读模型对所述第一模式需求进行解读，得到第一巡管方案，其中，所述第一巡管方案包括第一巡管路径和第一巡管对象；通过对象定位模型读取所述第一巡管对象的目标对象位置，并将所述目标对象位置与所述第一巡管路径存储至巡管控制模型；通过所述巡管控制模型控制家居机器人进行智能巡航管理；其中，所述通过所述巡管控制模型控制家居机器人进行智能巡航管理，包括：监测所述家居机器人得到第一巡管视频；其中，所述第一巡管视频是指基于第一预设路径对预设巡管对象进行巡航管理或基于第一自定义路径对第一自定义对象进行巡航管理的视频；按照第一图像采样频率对所述第一巡管视频进行图像提取，获得第一图像集；按照第二图像采样频率对所述第一巡管视频进行图像提取和下采样处理，获得第二图像集，其中，所述第二图像采样频率大于所述第一图像采样频率；基于SlowFast神经网络，构建拐点识别模型；将所述第一图像集和第二图像集输入所述拐点识别模型，获得拐点识别结果；根据所述拐点识别结果对所述家居机器人行进路径进行动态监测；所述基于SlowFast神经网络，构建所述拐点识别模型，包括：基于历史巡管视频分析获取多个第一样本图像集和多个第二样本图像集；对比分析多个所述第一样本图像集和多个所述第二样本图像集是否达到拐点，并进行标记得到多个样本标识结果；基于SlowFast神经网络，采用多个所述第一样本图像集、多个所述第二样本图像集和所述多个样本标识结果作为训练数据，并训练得到所述拐点识别模型；所述训练得到所述拐点识别模型，包括：基于SlowFast神经网络，构建所述拐点识别模型的第一识别通道和第二识别通道；其中，第一识别通道的输入数据为第一产品图像集，第二识别通道的输入数据为第二产品图像集，所述拐点识别模型的输出数据为拐点识别结果；采用多个所述第一样本图像集、多个所述第二样本图像集和所述多个样本标识结果对所述拐点识别模型进行迭代监督训练，并通过梯度下降法更新网络参数，直到准确率满足预设要求；对所述拐点识别模型进行验证和测试，在准确率符合预设要求时，获得所述拐点识别模型。

全文数据：

权利要求：

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