摘要
本发明公开了一种基于计算机视觉的擦窗机器人的控制方法及系统,涉及机器人控制领域,所述控制方法包括以下步骤:步骤1:通过安装于机器人上的多模态传感器同步采集窗面图像、环境温度、信号质量及机器人内部状态数据,对窗面图像进行噪声滤波、畸变校正及区域分割,提取待擦拭区域的二维灰度图与三维深度图;步骤2:将步骤1所得图像预处理后输入预训练卷积神经网络中,检测窗面残留污渍的形状、面积和反射特性特征,基于预设特征规则定义区域清洁度指数;在动态环境温度、信号质量和机器人内部状态的综合影响下能够实时调整动作参数,从而显著提升清洁效率并减少能耗,提高了系统自主决策能力与运行稳定性。
技术关键词
计算机视觉
训练卷积神经网络
深度强化学习算法
模态传感器
状态监控模块
噪声滤波
深度图
训练预测模型
可用性评估
清洁剂
无线网络
参数
机器人驱动系统
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电机温度传感器
增量更新
能耗
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