CN116917826A - 自动工作系统 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种自动工作系统，包括：自移动设备，自移动设备在工作边界限定的工作表面上移动和/或工作；该自移动设备包括表面识别装置，配置为直接识别工作表面的材质信息；位置采集装置，配置为采集自移动设备的位置信息和/或自移动设备与至少部分工作边界之间的位置信息；控制装置，配置为控制自移动设备在工作表面上移动和/或工作；判断装置，配置为判断自移动设备是否到达工作边界，判断模块在根据表面识别装置识别到的材质信息判断自移动设备未到达工作边界的情况下，若根据位置采集装置采集到的位置信息以及至少部分工作边界判断自移动设备到达工作边界时，控制装置控制自移动设备沿工作边界行走，或，向工作表面内转向。

Description

自动工作系统 技术领域

本申请涉及技术领域，具体涉及一种自动工作系统。

背景技术

自移动设备无需人工操作，便可以在工作边界限定的工作表面上移动和/或工作。目前，出现了一种通过表面识别装置识别工作边界的方式，例如，该表面识别装置可以通过识别工作表面的材质信息，来判断自移动设备是否到达工作边界。但是对于工作边界内外材质信息变化不明显的区域，该表面识别装置会存在无法识别工作边界的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种自动工作系统，能够提高自移动设备边界识别的准确率。

第一方面，提供了一种自动工作系统，所述自动工作系统包括：自移动设备，所述自移动设备在工作边界限定的工作表面上移动和/或工作，所述自移动设备上配置有：表面识别装置，配置为直接识别所述工作表面的材质信息；位置采集装置，配置为采集所述自移动设备的位置信息和/或所述自移动设备与至少部分工作边界之间的位置信息；控制装置，与所述表面识别装置以及所述位置采集装置信号相连，所述控制装置配置为控制所述自移动设备在所述工作边界限定的工作表面上移动和/或工作，所述自移动设备上还配置有：判断装置，配置为判断所述自移动设备是否到达所述工作边界，所述判断模块在根据所述表面识别装置识别到的材质信息判断所述自移动设备未到达所述工作边界的情况下，若根据所述位置采集装置采集到的位置信息以及所述至少部分工作边界判断所述自移动设备到达所述工作边界时，所述控制装置控制所述自移动设备沿所述工作边界行走，或，向所述工作表面内转向。

可选地，作为一种实现方式，所述至少部分工作边界为非闭合的工作边界。

可选地，作为一种实现方式，所述至少部分工作边界上设置有边界装置以形成所述工作边界，自移动设备上包含：信号检测传感器，通过所述信号检测传感器检测所述边界装置发出的虚拟信号，根据所述虚拟信号判断所述自移动设备是否到达所述工作边界。

可选地，作为一种实现方式，所述表面识别装置包括以下至少之一：雷达传感器、超声波传感器、电容传感器、图像采集模块。

可选地，作为一种实现方式，所述表面识别装置为图像采集模块时，所述表面识别装置配置为按照如下方式识别所述工作表面的材质信息：利用所述图像采集模块拍摄所述自移动设备所在位置的当前图像；将所述当前图像输入人工智能模型中，以识别所述工作表面的材质信息。

可选地，作为一种实现方式，所述位置采集装置包括以下至少之一：超声波传感器、雷达传感器、光学传感器、超带宽UWB传感器、惯性导航传感器、卫星定位模块、图像采集模块。

可选地，作为一种实现方式，所述至少部分工作边界包括边界地图，相应的，所述位置采集装置，配置为采集所述自移动设备与至少部分工作边界之间的位置信息，包括：采集所述自移动设备的当前位置与所述边界地图之间的相对位置信息；所述判断模块配置为根据所述自移动设备的当前位置与所述边界地图之间的相对位置信息判断所述自移动设备到达所述工作边界。

可选地，作为一种实现方式，当所述位置采集装置为卫星定位模块时，所述卫星定位模块可拆卸或固定地安装在所述自移动设备上，相应的，所述卫星定位模块配置为按照如下方式获取所述边界地图：利用所述卫星定位模块采集所述至少部分工作边界中多个位置点的位置信息，根据所述多个位置点的位置信息得到所述边界地图。

可选地，作为一种实现方式，所述卫星定位模块具有卫星定位误差，所述卫星定位误差大于或等于所述表面识别装置的识别误差。

可选地，作为一种实现方式，所述自动工作系统中还包括：具有位置采集功能的智能设备，相应的，所述智能设备被配置为按照如下方式获取所述边界地图：利用所述智能设备采集所述至少部分工作边界中多个位置点的位置信息，根据所述多个位置点的位置信息得到所述边界地图。

可选地，作为一种实现方式，所述智能设备具有设备定位误差，所述设备定位误差大于或等于所述表面识别装置的定位误差。

可选地，作为一种实现方式，所述根据所述位置采集装置采集到的位置信息以及所述至少部分工作边界判断所述自移动设备到达所述工作边界，包括：扩展所述边界地图得到扩展边界；根据所述位置采集装置采集到的位置信息以及所述扩展边界判断所述自移动设备到达所述工作边界。

可选地，作为一种实现方式，如果所述边界地图是利用所述位置采集装置获得的，则所述扩展边界与所述边界地图之间的距离等于所述位置采集装置的定位误差，或者，等于所述位置采集装置的定位误差的两倍。

可选地，作为一种实现方式，如果所述边界地图是利用智能设备获得的，则所述扩展边界与所述边界地图之间的距离等于所述位置采集装置的定位误差，或者，等于所述智能设备的设备定位误差，或者，等于所述位置采集装置的定位误差与所述智能设备的设备定位误差之和。

可选地，作为一种实现方式，所述根据所述位置采集装置采集到的位置信息以及所述至少部分工作边界判断所述自移动设备到达所述工作边界，包括：收缩所述边界地图得到收缩边界；根据所述位置采集装置采集到的位置信息以及所述收缩边界判断所述自移动设备到达所述工作边界。

可选地，作为一种实现方式，如果所述边界地图是利用所述位置采集装置获得的，则所述收缩边界与所述边界地图之间的距离等于所述位置采集装置的定位误差，或者，等于所述位置采集装置的定位误差的两倍。

可选地，作为一种实现方式，如果所述边界地图是利用智能设备获得的，则所述收 缩边界与所述边界地图之间的距离等于所述位置采集装置的定位误差，或者，等于所述智能设备的设备定位误差，或者，等于所述位置采集装置的定位误差与所述智能设备的设备定位误差之和。

基于上述技术方案，本申请实施例可以先使用表面识别装置进行边界识别。在表面识别装置未识别出边界的情况下，如对于边界两侧的区域，材质信息变化不明显时，或者表面识别装置发生故障时，可以使用位置采集装置进行边界识别。表面识别装置和位置采集装置相互配合，共同作用，从而提高自移动设备的边界识别准确率。

附图说明

图1是本申请实施例提供的一种自动工作系统的示意图。

图2是本申请实施例提供的一种智能割草机的结构示意图。

图3是本申请实施例提供的另一种自动工作系统的示意性框图。

图4是本申请实施例提供的一种自移动设备的结构示意图。

图5是本申请实施例提供的边界地图的几种可能位置的示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。

本申请实施例中的自移动设备可以为户外机器人，例如可以为智能割草机、智能扫雪车、智能扫地车、智能洗地车等具有自动行走功能的智能设备。

以智能割草机为例，图1所示的自动工作系统100可以包括智能割草机1、以及边界6，边界6可用于限定智能割草机1的工作区域(或称工作表面)。其中，边界线6可以为草坪区域与非草坪区域之间的边界线。智能割草机1可以在由边界6限定的区域内工作，如自动完成割草工作，边界6可以将工作区域7与非工作区域分隔开。

在智能割草机1的工作区域中，还会存在一些影响智能割草机工作的障碍区域，该障碍区域例如可以包括房屋所在的区域3、凹坑区域4、树木所在的区域5等。智能割草机1在工作的过程中，可以绕开这些区域进行工作。

该自动工作系统100还可以包括充电站2，用于为智能割草机1补给电能。智能割草机1可以在没有人监管的情况下自动执行工作任务，当电能不足时，可以自动返回充电站2进行充电。

充电站2可以位于边界线6上，即充电站2的一部分位于工作区域7中，一部分位于非工作区域中；或者充电站2可以完全位于工作区域7中；又或者，充电站2还可以完全位于非工作区域中。

图2示出了一种智能割草机的结构示意图。该自动割草机可以包括壳体16、移动模块、任务执行模块、能源模块和控制装置等。

移动模块用于带动智能割草机在工作区域7内行走。该移动模块通常包括安装在智 能割草机上的轮组和驱动轮组行走与转向的行走马达。轮组包括连接行走马达的驱动轮14和主要起辅助支撑作用的辅助轮15。该辅助轮15也可以称为从动轮，该辅助轮15可以为万向轮。驱动轮14的个数可以为2个，分别位于壳体16的两侧。行走马达的数量可以为2个，分别与两个驱动轮连接。辅助轮的数量可以为一个或两个。当辅助轮15为2个时，该2个辅助轮15可以位于智能割草机的前部两侧。辅助轮15没有连接行走马达，但会在支撑智能割草机行走时被带动滚动行走。通过以上结构的设置，智能割草机可以在控制装置的控制下，灵活地在工作区域内行走和转向。

任务执行模块可以包括切割组件，该切割组件可用于执行割草工作。该切割组件可设置在智能割草机的底盘上，其位置可以位于驱动轮14和辅助轮15之间。

能源模块可以包括电池包，用于为智能割草机1的移动和工作提供电能。例如，能源模块可以为电机提供电能，以使得电机能够驱动切割组件进行工作。

控制装置可以与移动模块、任务执行模块以及能源模块电连接，以控制移动模块带动智能割草机1移动，并控制任务执行模块执行工作任务。

控制装置可用于控制智能割草机自动地行走、工作、补充能量等，是智能割草机的核心部件。该控制装置执行的功能可以包括控制任务执行模块启动工作或停止工作、生成行走路径并控制移动模块按照该路径行走、判断能源模块的电量并及时指示智能割草机返回停靠站并且自动对接充电、在检测到智能割草机处于边界位置或非工作区域时控制割草机返回工作区域等。

继续参见图1，图1中的边界6可以理解为工作边界。目前出现了一种通过视觉传感器识别工作边界的方式。该视觉传感器可以通过识别工作表面的材质信息，来判断自移动设备是否到达工作边界。例如，以自动割草机为例，该表面识别装置可以识别草的信息，以判断自移动设备是否到达工作边界。

但是，对于工作边界内和工作边界外，材质信息变化不明显的区域，该表面识别装置就无法准确识别工作边界，从而影响自移动设备的工作。以智能割草机为例，当边界两侧均为草时，表面识别装置就无法识别出工作边界。

基于此，本申请实施例提供一种自动工作系统300，能够提高自移动设备识别工作边界的准确率。

如图3以及图4所示，该自动工作系统300可以包括自移动设备310，该自移动设备310可以在工作边界限定的工作表面上移动和/或工作。该自移动设备310可以为上文描述的任意一种自移动设备。

该自移动设备310上可以配置有表面识别装置311、位置采集装置312、控制装置313以及判断模块314。

该表面识别装置311可以为上文描述的表面识别装置。该表面识别装置311能够识别工作表面的材质信息。例如，该表面识别装置能够识别工作表面的材质信息与非工作表面的材质信息之间的变化。该表面识别装置可以为以下中的至少一种：雷达传感器、超声波传感器、电容传感器、图像采集模块。

雷达传感器和超声波传感器可以向外发射波信号，并通过接收反射回来的波信号来识别材质信息。该波信号可以为光信号或超声波信号，反射回来的波信号可以包括反射的超声波信号、反射光信号、折射光信号等。

对于电容传感器，自移动设备上可以安装电容传感器。该电容传感器可以感测自移动设备与地面之间的电容值。在自移动设备移动的过程中，如果该材质信息发生变化时，则该电容值也会发生变化。以智能割草机为例，假设智能割草机的工作表面包括草，非工作表面不包括草，或者非工作表面包括路面、障碍物等。由于工作表面上草的存在，使得电容传感器在工作表面感测的电容值与在非工作表面感测的电容值不同。自移动设备可以根据该电容值的不同，来判断智能割草机是否到达工作边界。

对于图像采集模块，该图像采集模块可以配置为按照如下方式识别工作表面的材质信息：利用图像采集模块拍摄自移动设备所在位置的当前图像；将当前图像输入人工智能(Artificial Intelligence，AI)模块中，以识别工作表面的材质信息。

人工智能模型可以是根据样本图像训练得到的。在自移动设备工作之前，可以通过样本图像对AI模型进行训练，使得训练之后的模型能够准确地识别图像中各物体的特征。训练过程例如可以包括：获取样本图像，该样本图像可以包括工作区域的图像和/或非工作区域的图像；将样本图像输入第一AI模型进行训练，得到第二AI模型。该第一AI模型可以为初始AI模型，第二AI模型为训练之后的目标AI模型。在训练完成后，自移动设备可以使用第二AI模型对当前图像进行识别。

以智能割草机为例，该关键性特征可以包括草的特征，图像采集模块可以利用AI模型识别出草地区域和非草地区域。例如，如果图像采集模块识别出当前图像中包括草的特征，则可以确定智能割草机处于工作区域内；如果视觉模块识别出当前图像中不包括草的特征，或者包括路面或障碍物的特征，则可以确定智能割草机处于非工作区域内，或者到达工作边界。

本申请实施例对AI模型识别材质信息的方式不做具体限定。例如，该AI模型可以通过语义分割的方式进行材质信息的识别。语义分割可以指对当前图像中每个像素点进行分类，确定每个像素点的类别，从而进行区域划分，以识别当前图像中的各个物体。

位置采集装置312可以配置为采集自移动设备的位置信息，和/或，自移动设备与至少部分工作边界之间的位置信息。这里的自移动设备与至少部分工作边界之间的位置信息可以指自移动设备与至少部分工作边界之间的相对位置信息。至少部分工作边界可以是闭合的工作边界，也可以是非闭合的工作边界。例如，对于工作区域与非工作区域之间的边界比较明显的区域，可以在该区域不设置工作边界，而仅在边界不明显的区域设置工作边界，从而形成非闭合的工作边界。又例如，不论工作区域与非工作区域之间的边界是否明显，均可以设置闭合的工作边界。

可选地，该位置采集装置除了在自移动设备工作的过程中获取位置信息之外，还可以在自移动设备工作之前，构建自移动设备的边界地图。这样，自移动设备可以在工作的过程中，使用该边界地图进行边界识别。

该位置采集装置312可以包括以下中的至少一种：超声波传感器、雷达传感器、光学传感器、超带宽(ultra wideband，UWB)传感器、惯性导航传感器、卫星定位模块、图像采集模块。

超声波传感器可以通过发射超声波信号，以检测自移动设备与至少部分工作边界之间的相对位置信息。工作边界上可以设置障碍物，超声波传感器可以沿工作边界线移动，并向外发射超声波。进一步地，超声波传感器可以根据接收到的经障碍物反射回来的超 声波信号建图。在自移动设备工作的过程中，超声波传感器可以根据接收到的反射回来的超声波信号识别自移动设备的当前位置。

雷达传感器、光学传感器和UWB传感器的工作原理与超声波传感器类似。为方便描述，将雷达传感器、光学传感器和UWB传感器统称为传感器。工作边界上可以设置障碍物，传感器可以沿工作边界线移动，并向外发射光信号。进一步地，传感器可以根据接收到的经障碍物反射回来的光信号建图。在自移动设备工作的过程中，传感器可以根据接收到的反射回来的光信号识别自移动设备的当前位置。

惯性导航传感器例如可以包括里程计(odometry，ODO)、和/或惯性测量单元(inertial measurement unit，IMU)等。惯性导航传感器可以建立参考坐标系，并测量当前位置与参考坐标系的坐标原点之间的相对位置关系，以确定自移动设备与至少部分边界之间的相对位置信息。当前位置与坐标原点之间的相对位置关系例如可以包括当前位置与坐标原点之间的距离和/或在参考坐标系中的相位信息。该参考坐标系可以充电站作为初始点，也就是说，充电站可以作为参考坐标系的坐标原点。

卫星定位模块例如可以是全球定位系统(global positioning system，GPS)、GPS实时动态(Real time kinematic，RTK)、北斗卫星导航系统(BeiDou navigation satellite system，BDS)、伽利略(Galileo)卫星导航系统和GLONASS中的一种或多种。卫星定位模块可以获取自移动设备的位置信息，该位置信息例如可以包括经度信息和/或纬度信息。本申请实施例中的卫星定位模块可以为高精度的卫星定位模块，也可以为低精度的卫星定位模块，或者也可以为亚米级的卫星定位模块。

以图4为例，图4示出的卫星定位模块312可以设置在自移动设备的上方，通过接收卫星发射的信号来确定自移动设备的当前位置。

图像采集模块可以拍摄自移动设备所在位置的当前图像。本申请一个实施例可以在至少部分工作边界上设置标记物，该标记物例如可以为绳子、指示牌、篱笆、围栏中的至少一种。图像采集模块可以根据标记物在当前图像中的位置，确定自移动设备与至少部分工作边界之间的相对位置。图像采集模块可以通过AI识别的方式识别当前图像中的标记物。在建图过程中，图像采集模块可以沿工作边界移动，并拍摄多个位置点的图像，根据多个图像中标记物所在的位置构建边界地图。在自移动设备工作的过程中，图像采集模块可以拍摄自移动设备所在位置的当前图像，并根据标记物在当前图像中的位置，确定自移动设备的位置信息。本申请另一个实施例中，图像采集模块也可以采用视觉即时定位与地图创建(Simultaneous Localization and Mapping，简称SLAM)的方式建立地图并确定自移动设备的当前位置。在建图过程中，控制图像采集模块沿工作边界移动，并拍摄多个位置点的图像，连续两帧图像之间的变换关系，根据变换关系确定边界地图轨迹。在自移动设备工作的过程中，图像采集模块可以拍摄自移动设备所在位置的当前图像，并根据slam算法确定确定自移动设备的当前位置信息。当机器仅采用视觉传感器或视觉传感器结合AI的方式无法识别草与非草的工作边界时，可以通过视觉传感器结合slam的方式识别来确定草与非草的工作边界。

以图4为例，图像采集模块313也可以称为视觉传感器。该图像采集模块313可以采集自移动设备前进方向上的图像，以进行图像识别。该图像采集模块313可以设置在自移动设备靠近车头的位置处，也可以设置在自移动设备的壳体的中间位置处。该图像 采集模块313的拍摄方向可以是固定的，也可以是旋转的。例如，该图像采集模块313可以包括摄像头，该摄像头可以在电机的带动下进行旋转。摄像头的旋转方向可以是左右旋转，也可以是上下旋转。

控制装置313可以与表面识别装置以及位置采集装置信号相连。本申请实施例对装置之间的连接方式不做具体限定。例如，控制装置可以与表面识别装置以及位置采集装置电连接。又例如，控制装置可以与表面识别装置以及位置采集装置无线连接。该无线连接的方式可以包括蓝牙连接、和/或无线保真(Wireless Fidelity，WIFI)连接等。控制装置可以控制自移动设备在工作边界限定的工作表面上移动和/或工作。

判断模块314可以配置为判断自移动设备是否到达工作边界。判断模块314可以先根据表面识别装置311识别到的材质信息判断自移动设备310是否到达工作边界。如果根据材质信息判断自移动设备310到达工作边界，则控制装置313可以控制自移动设备310沿工作边界行走，或，向工作表面内转向。如果根据材质信息判断自移动设备未到达工作边界，则判断模块314可以进一步根据位置采集装置312采集到的位置信息以及至少部分工作边界判断自移动设备310是否到达工作边界。如果根据位置信息判断自移动设备到达工作边界，则控制装置313可以控制自移动设备沿工作边界行走，或，向工作表面内转向。如果根据材质信息和位置信息均判断自移动设备还未到达工作边界，则控制装置313可以控制自移动设备继续工作。

本申请实施例中的位置采集装置的定位误差可以大于或等于表面识别装置的识别误差。由于表面识别装置的识别精度较高，因此，本申请实施例可以先使用表面识别装置进行边界识别，以提高边界识别准确率。在表面识别装置未识别出边界的情况下，如对于边界两侧的区域，材质信息变化不明显时，或者表面识别装置发生故障时，可以使用位置采集装置进行边界识别，以避免发生漏割的现象，或者，避免自移动设备移动至距离工作区域太远的位置，造成安全隐患。本申请实施例中的表面识别装置和位置采集装置相互配合，共同作用，从而提高自移动设备的边界识别准确率。

本申请实施例中的至少部分工作边界可以包括物理边界和/或虚拟边界。物理边界例如可以包括标志物，该标志物例如可以为绳子、指示牌、篱笆、围栏中的至少一种。该虚拟边界例如可以为磁性装置、和/或虚拟墙等。

作为一个示例，至少部分工作边界上可以设置有磁性装置(例如：磁条)，该磁性装置可用于形成工作边界。该自移动设备可以包括磁场检测传感器，以检测磁性装置中的磁场。如果自移动设备检测到的磁场强度超过预设阈值，则可以表示自移动设备到达工作边界。如果自移动设备检测到的磁场强度未超过预设阈值，则可以表示自移动设备未到达工作边界。

作为另一个示例，至少部分工作边界上可以设置有虚拟墙，自移动设备可以包括虚拟墙检测装置，以检测该虚拟墙。虚拟墙可以通过在边界上设置红外传感器的方式建立，红外传感器发射的红外线距离即为至少部分工作边界的长度。虚拟墙是用于阻隔自移动设备进入区域的一道虚拟的墙，仅允许自移动设备在该虚拟墙的一侧工作，而不允许自移动设备移动到虚拟墙的另一侧。自移动设备在检测到虚拟墙时，就表示自移动设备到达工作边界。

本申请实施例中的至少部分工作边界可以包括边界地图。相应的，位置采集装置可 以配置为采集自移动设备与边界地图之间的相对位置关系。该位置采集装置可以被配置为根据采集到的自移动设备的当前位置与边界地图之间的相对位置信息判断自移动设备是否到达工作边界。举例说明，当自移动设备与边界地图之间的距离小于或等于预设值时，可以确定自移动设备到达工作边界；当自移动设备与边界之间的距离大于预设值时，可以确定自移动设备未到达工作边界。

本申请实施例对获取边界地图(即，建图过程)的方式不做具体限定。为了与在工作过程中获取位置信息的过程进行区分，下文将获取边界地图的过程称为建图过程，将在工作过程中获取位置信息的过程称为工作过程。

例如，该边界地图可以是用户在地图上通过圈定区域得到的。又例如，该边界地图可以是利用位置采集装置采集的信息得到的。需要说明的是，建图过程中的位置采集装置与工作过程中的位置采集装置可以相同，也可以不同，本申请实施例对此不作具体限定。例如，本申请实施例可以使用惯性导航传感器获取边界地图，通过卫星定位模块获取自动设备的位置信息或相对位置信息。又例如，本申请实施例可以使用第一卫星定位模块获取边界地图，使用第二卫星定位模块获取自动设备的位置信息或相对位置信息。该第一卫星定位模块与第二卫星定位模块可以为同一个卫星定位模块，也可以为不同的卫星定位模块，不同的卫星定位模块定位精度可以不相同。

下面先以获取边界地图的装置与获取位置信息的装置相同(采用相同卫星定位模块建图以及控制自移动设备工作)为例进行描述。

以位置采集装置为卫星定位模块(GPS或者GPS-RTK等)进行举例说明，该卫星定位模块可拆卸地或固定地安装在自移动设备上。相应的，卫星定位模块可以被配置为按照如下方式获取边界地图：利用卫星定位模块采集至少部分工作边界中多个位置点的位置信息，并根据该多个位置点的位置信息得到该边界地图。

举例说明，本申请实施例可以利用卫星定位模块沿工作边界移动一圈或多圈，得到多个位置点的位置信息；并根据该多个位置点的位置信息得到边界地图。如果卫星定位模块与自移动设备可拆卸连接，则可以将卫星定位模块从自移动设备上拆卸下来，直接使用该卫星定位模块获取多个位置点的位置信息，并获取边界地图；在获取到边界地图后，可以将卫星定位安装模块安装至自移动设备，进行定位导航。如果卫星定位模块与自移动设备固定连接，则可以操控(如遥控)自移动设备沿工作边界移动，从而获取多个位置点的位置信息，并获取边界地图；在获取到边界地图后，可以控制携带有卫星定位模块的自移动设备，进行定位导航。

本申请实施例可以直接将边界地图作为工作边界，判断模块可以根据自移动设备的当前位置与边界地图之间的相对位置，确定自移动设备是否到达边界。例如，以卫星定位模块为例，如果卫星定位模块为高精度的卫星定位模块，则该卫星定位模块不存在定位误差，或者定位误差较小，可以忽略不计。因此，如果使用该卫星定位模块采集边界地图，则采集的边界地图与工作边界接近，可以直接使用该边界地图进行边界识别。

但是，对于其他卫星定位模块，如低精度的卫星定位模块或亚米级的卫星定位模块，在使用该卫星定位模块获取边界地图时，由于卫星定位模块具有卫星定位误差，获取的边界地图与真实工作边界之间存在误差。该误差有两种情况，第一种是，边界地图相对工作边界内缩。这里的工作边界指的是真实工作边界。如图5所示，边界地图1相对真 实工作边界内缩。第二种是，边界地图相对真实工作边界外扩。如图5所示，边界地图2相对真实工作边界外扩。如果使用边界地图1来判断自移动设备是否到达工作边界，会导致自移动设备误将工作区域识别为边界，出现部分工作区域无法得到处理(如漏割草)的问题。如果使用边界地图2来判断自移动设备是否到达工作边界，会导致自移动设备将非工作区域识别为边界，出现自移动设备在工作边界之外的区域工作的问题。

基于此，本申请实施例可以不直接使用边界地图作为工作边界，而是对边界地图进行处理，得到处理后的工作边界，并根据该处理后的工作边界确定自移动设备是否到达工作边界。

本申请实施例对对边界地图进行处理，得到处理后的工作边界的方式不做具体限定。例如，可以将边界地图向外扩展，得到工作边界。又例如，可以将边界地图向内收缩，得到工作边界。具体采用扩展方式还是收缩方式可以根据实际情况来定。例如，如果为了提高自移动设备的工作效率，可以将边界地图向外扩展，得到工作边界，使得自移动设备尽可能地完成对工作区域的处理。以智能割草机为例，通过对边界地图进行扩展可以避免智能割草机漏割。又例如，为了保证自移动设备工作的安全性，可以将边界地图向内收缩，得到工作边界，避免自移动设备移动至工作边界之外。

本申请实施例可以通过对边界地图进行扩展，得到扩展边界。可以理解的是，该扩产边界并非真实工作边界，而是用于进行边界识别的边界。进一步地，判断模块可以根据位置采集装置采集到的位置信息以及扩展边界判断自移动设备是否到达工作边界。在判断模块根据位置采集装置采集到的位置信息以及扩展边界判断自移动设备到达工作边界的情况下，控制装置可以控制自移动设备沿工作边界行走，或，向工作表面内转向，以控制自移动设备返回工作区域内。

本申请实施例可以通过对边界地图进行收缩，得到收缩边界。可以理解的是，该收缩边界并非真实工作边界，而是用于进行边界识别的边界。进一步地，判断模块可以根据位置采集装置采集到的位置信息以及收缩边界判断自移动设备是否到达工作边界。在所述判断模块根据位置采集装置采集到的位置信息以及收缩边界判断自移动设备到达工作边界的情况下，控制装置可以控制自移动设备沿工作边界行走，或，向工作表面内转向，以控制自移动设备返回工作区域内。

对边界地图进行扩展可以指将边界地图上的多个位置点向远离工作区域的方向移动，对边界地图进行收缩可以指将边界地图上的多个位置点向靠近工作区域的方向移动。

为方便描述，下文将位置采集装置获取的边界地图称为处理前的边界。处理后的边界可以为扩展边界，也可以为收缩边界。

本申请实施例对处理前的边界与处理后的边界之间的距离大小不做具体限定。

作为一个示例，处理前的边界与处理后的边界之间的距离可以等于工作过程中的位置采集装置的定位误差。例如，如果建图过程中的位置采集装置的精度比较高，其采集的边界地图与真实工作边界之间基本没有误差，则处理前的边界与处理后的边界之间的距离可以等于工作过程中的位置采集装置的定位误差。

作为另一个示例，处理前的边界与处理后的边界之间的距离可以等于建图过程中的位置采集装置的定位误差。例如，如果工作过程中的位置采集装置的精度比较高，其获 取的自移动设备的位置信息与真实位置信息之间基本没有误差，则处理前的边界与处理后的边界之间的距离可以等于建图过程中的位置采集装置的定位误差。

作为再一个示例，处理前的边界与处理后的边界之间的距离可以等于建图过程中的位置采集装置的定位误差与工作过程中的位置采集装置的定位误差之和。如果两个位置采集装置均存在定位误差，则处理前的边界与处理后的边界之间的距离可以等于两个定位误差之和。以卫星定位模块为例，如果使用同一个卫星定位模块获取边界地图和位置信息，则处理前的边界与处理后的边界之间的距离可以等于该卫星定位模块的定位误差的两倍。例如，为了提高自移动设备的工作效率，可以将处理前的边界向外扩展卫星定位误差的两倍，得到处理后的边界。又例如，为了保证自移动设备工作的安全性，可以将处理前的边界向内收缩卫星定位误差的两倍，得到处理后的边界。

下面以建图过程中的位置采集装置与工作过程中的位置采集装置不同为例进行描述。当然，以下情况对建图过程中的位置采集装置与工作过程中的位置采集装置相同也同样适用。

为了进行区分，本申请实施例将建图过程中的位置采集装置称为智能设备。该智能设备可以是具有位置采集功能的手机，或者也可以是仅仅具有位置采集功能的独立设备。自动工作系统可以包括该智能设备，该智能设备具有位置采集功能。该智能设备可以包括以下至少之一：超声波传感器、雷达传感器、光学传感器、UWB传感器、惯性导航传感器、卫星定位模块、图像采集模块。

该智能设备可以被配置为按照如下方式获取边界地图：利用智能设备采集至少部分工作边界中多个位置点的位置信息，根据该多个位置点的位置信息得到该边界地图。智能设备可以按照上文描述的任意一种方式获取边界地图。例如，在智能设备包括卫星定位模块的情况下，该智能设备可以通过获取多个位置点的经度信息和/或纬度信息，从而得到边界地图。又例如，在智能设备包括惯性导航传感器的情况下，该智能设备可以获取多个位置点相对坐标原点的距离和/或相位信息，得到边界地图。

与上文描述的方式类似，本申请实施例可以直接使用智能设备获取的边界地图进行边界识别。或者，由于该智能设备存在设备定位误差，本申请实施例可以对智能设备获取的边界地图进行处理，并使用处理后的边界进行边界识别。其中，该智能设备的设备定位误差大于或等于表面识别装置的定位误差。

由于智能设备的定位误差，导致智能设备采集的边界地图与真实工作边界之间存在误差。例如，智能设备采集的边界地图与真实工作边界之间的距离可以等于设备定位误差。

在使用智能设备获取边界地图的过程中存在设备定位误差，在使用位置采集装置采集自移动设备的位置信息的过程中存在装置定位误差，为了补偿两个装置的定位误差，本申请实施例可以对边界地图进行处理，使得处理后的边界与处理前的边界之间的距离等于设备定位误差与装置定位误差之和。

该智能设备在得到边界地图后，可以将该边界地图发送给自移动设备，以供自移动设备进行边界识别。自移动设备接收到该边界地图后，可以对该边界地图进行上述处理，得到处理后的边界地图。判断模块可以根据自移动设备的位置信息和该处理后的边界地图，判断自移动设备是否到达工作边界。

下面结合图5，以采用两个不同的卫星定位模块为例，对本申请实施例的方案进行详细描述。

本申请实施例可以利用第一卫星定位模块沿真实工作边界移动，得到多个位置点的位置信息，并根据该多个位置点的位置信息，得到边界地图。由于第一卫星定位模块存在定位误差，如定位误差d1，则导致得到的边界地图位于边界地图1和边界地图2之间。边界地图1为真实边界向内缩进d1得到的边界地图，边界地图2为真实边界向外扩展d1得到的边界地图。

本申请实施例可以使用第二卫星定位模块获取自移动设备的位置信息。判断模块可以根据自移动设备的位置信息以及边界地图，确定自移动设备是否到达边界。由于第二卫星定位模块存在定位误差，如定位误差d2，在进行边界识别时，自移动设备可能会将边界地图3识别为边界，也可能将边界地图4识别为边界。换句话说，自移动设备最终识别的边界介于边界地图3和边界地图4之间。

如果为了提高自移动设备的工作效率，避免自移动设备将边界地图3识别为边界，本申请实施例可以将第一卫星定位模块获得边界地图向外扩展(d1+d2)的距离。这样可以保证真实工作边界限定的工作区域都能够得到处理。

如果为了保证自移动设备在任何情况下不移动至非工作区域，避免自移动设备将边界地图4识别为边界，本申请实施例可以将第一卫星定位模块获得的边界地图向内缩进(d1+d2)的距离。

以通过卫星定位模块获取边界地图为例，由于卫星定位模块存在卫星定位误差，导致获取的边界地图与真实工作边界之间存在误差。为了抵消该误差，本申请实施例可以通过多次建图取中间值的方式来消除该误差。举例说明，本申请实施例可以控制卫星定位模块沿工作边界移动多圈，得到多个边界地图。进一步地，可以将该多个边界地图上相同位置点的位置信息进行均值处理，得到边界地图。通过均值处理后得到的边界地图与真实工作边界之间的误差已大大减小，使得边界地图能够与真实工作边界基本重合。

在该情况下，构建边界地图过程中的误差已基本消除，本申请实施例可以仅考虑工作过程中的误差。为了补偿该误差，本申请实施例可以对边界地图进行处理，使得处理后的边界与处理前的边界之间的距离等于工作过程中位置采集装置的定位误差。

以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (17)

1. 一种自动工作系统，其特征在于，所述自动工作系统包括：自移动设备，所述自移动设备在工作边界限定的工作表面上移动和/或工作，所述自移动设备上配置有：

   表面识别装置，配置为直接识别所述工作表面的材质信息；

   位置采集装置，配置为采集所述自移动设备的位置信息和/或所述自移动设备与至少部分工作边界之间的位置信息；

   控制装置，与所述表面识别装置以及所述位置采集装置信号相连，所述控制装置配置为控制所述自移动设备在所述工作边界限定的工作表面上移动和/或工作，

   所述自移动设备上还配置有：判断装置，配置为判断所述自移动设备是否到达所述工作边界，所述判断模块在根据所述表面识别装置识别到的材质信息判断所述自移动设备未到达所述工作边界的情况下，若根据所述位置采集装置采集到的位置信息以及所述至少部分工作边界判断所述自移动设备到达所述工作边界时，所述控制装置控制所述自移动设备沿所述工作边界行走，或，向所述工作表面内转向。
2. 如权利要求1所述的自动工作系统，其特征在于，所述至少部分工作边界为非闭合的工作边界。
3. 如权利要求1所述的自动工作系统，其特征在于，所述至少部分工作边界上设置有边界装置以形成所述工作边界，自移动设备上包含：信号检测传感器，通过所述信号检测传感器检测所述边界装置发出的虚拟信号，根据所述虚拟信号判断所述自移动设备是否到达所述工作边界。
4. 如权利要求1所述的自动工作系统，其特征在于，所述表面识别装置包括以下至少之一：雷达传感器、超声波传感器、电容传感器、图像采集模块。
5. 如权利要求4所述的自动工作系统，其特征在于，所述表面识别装置为图像采集模块时，所述表面识别装置配置为按照如下方式识别所述工作表面的材质信息：

   利用所述图像采集模块拍摄所述自移动设备所在位置的当前图像；

   将所述当前图像输入人工智能模型中，以识别所述工作表面的材质信息。
6. 如权利要求1所述的自动工作系统，其特征在于，所述位置采集装置包括以下至少之一：超声波传感器、雷达传感器、光学传感器、超带宽UWB传感器、惯性导航传感器、卫星定位模块、图像采集模块。
7. 如权利要求1所述的自动工作系统，其特征在于，所述至少部分工作边界包括边界地图，

   相应的，所述位置采集装置，配置为采集所述自移动设备与至少部分工作边界之间的位置信息，包括：

   采集所述自移动设备的当前位置与所述边界地图之间的相对位置信息；

   所述判断模块配置为根据所述自移动设备的当前位置与所述边界地图之间的相对位置信息判断所述自移动设备到达所述工作边界。
8. 如权利要求7所述的自动工作系统，其特征在于，当所述位置采集装置为卫星定位模块时，所述卫星定位模块可拆卸或固定地安装在所述自移动设备上，相应的，

   所述卫星定位模块配置为按照如下方式获取所述边界地图：

   利用所述卫星定位模块采集所述至少部分工作边界中多个位置点的位置信息，根据 所述多个位置点的位置信息得到所述边界地图。
9. 如权利要求8所述的自动工作系统，其特征在于，所述卫星定位模块具有卫星定位误差，所述卫星定位误差大于或等于所述表面识别装置的识别误差。
10. 如权利要求7所述的自动工作系统，其特征在于，所述自动工作系统中还包括：具有位置采集功能的智能设备，相应的，

    所述智能设备被配置为按照如下方式获取所述边界地图：

    利用所述智能设备采集所述至少部分工作边界中多个位置点的位置信息，根据所述多个位置点的位置信息得到所述边界地图。
11. 如权利要求10所述的自动工作系统，其特征在于，所述智能设备具有设备定位误差，所述设备定位误差大于或等于所述表面识别装置的定位误差。
12. 如权利要求7所述的自动工作系统，其特征在于，所述根据所述位置采集装置采集到的位置信息以及所述至少部分工作边界判断所述自移动设备到达所述工作边界，包括：

    扩展所述边界地图得到扩展边界；

    根据所述位置采集装置采集到的位置信息以及所述扩展边界判断所述自移动设备到达所述工作边界。
13. 如权利要求12所述的自动工作系统，其特征在于，如果所述边界地图是利用所述位置采集装置获得的，则所述扩展边界与所述边界地图之间的距离等于所述位置采集装置的定位误差，或者，等于所述位置采集装置的定位误差的两倍。
14. 如权利要求12所述的自动工作系统，其特征在于，如果所述边界地图是利用智能设备获得的，则所述扩展边界与所述边界地图之间的距离等于所述位置采集装置的定位误差，或者，等于所述智能设备的设备定位误差，或者，等于所述位置采集装置的定位误差与所述智能设备的设备定位误差之和。
15. 如权利要求7所述的自动工作系统，其特征在于，所述根据所述位置采集装置采集到的位置信息以及所述至少部分工作边界判断所述自移动设备到达所述工作边界，包括：

    收缩所述边界地图得到收缩边界；

    根据所述位置采集装置采集到的位置信息以及所述收缩边界判断所述自移动设备到达所述工作边界。
16. 如权利要求15所述的自动工作系统，其特征在于，如果所述边界地图是利用所述位置采集装置获得的，则所述收缩边界与所述边界地图之间的距离等于所述位置采集装置的定位误差，或者，等于所述位置采集装置的定位误差的两倍。
17. 如权利要求15所述的自动工作系统，其特征在于，如果所述边界地图是利用智能设备获得的，则所述收缩边界与所述边界地图之间的距离等于所述位置采集装置的定位误差，或者，等于所述智能设备的设备定位误差，或者，等于所述位置采集装置的定位误差与所述智能设备的设备定位误差之和。