1.本发明涉及机器人领域，尤其涉及一种用于控制用于对空间进行消毒的移动机器人装置的方法以及该移动机器人装置的实现理论。
背景技术：2.sars-cov-2病毒的传播对日常生活提出了新的挑战和限制，特别是在安全进入公共空间、共享空间和工作场所方面。
3.在这方面，机器人技术以及人工智能和自动化可以有效地用于对空间进行消毒，管理药物或提供食物，并进行远程诊断，从而限制人类操作员暴露于潜在污染空间的风险。
4.至于消毒，有几种所谓的"非接触式"解决方案用于消毒空间和表面，其中使用c型紫外线辐射或简单的uv-c辐射对于灭活病毒和消毒表面上的细菌非常有效，减少了高接触表面上的污染。
5.机器人技术的发展，结合uv-c辐射系统，导致了具有uv-c辐射源的移动机器人设备的发展，这代表了相对于固定uv-c辐射源的显着优势。
6.事实上，移动式uv-c辐射源可以克服固定uv-c辐射源的许多明显局限性，例如，考虑到施用的紫外线辐射剂量是uv-c辐射强度和uv-c辐射暴露时间的函数，这些辐射源在距源不同距离时无法提供同等水平的uv-c辐射剂量。
7.如今，强烈认为需要控制一种移动机器人设备，用于用c型紫外线(或紫外线-c，uvc)辐射源对空间进行消毒，以便尽可能优化要消毒的空间内要遵循的路径和提供uv-c辐射，例如确保空间中每个接触表面上的适当uv-c辐射剂量。
技术实现要素：8.本发明的一个目的是设计并提供一种控制用于对空间进行消毒的移动机器人装置的方法，该装置允许至少部分地避免上述缺陷，特别是，它允许尽可能优化在待消毒空间内要遵循的路径和提供c型紫外线(uvviolet-c，uv-c)辐射，例如确保在空间内要消毒的每个接触表面上分别具有适当的uv-c辐射剂量。
9.为达成上述目的，本发明提供如下技术方案：用于对空间进行消毒的移动机器人装置的控制方法，包括以下步骤：
10.a)通过移动机器人装置的数据处理单元对待消毒空间的地图m进行消毒；
11.b)通过移动机器人装置的数据处理单元获取在待消毒空间内要消毒的多个接触面上的信息，每个待消毒的接触面都与要确保相关消毒水平的临界水平相关联；
12.c)通过移动机器人装置的数据处理单元，要沉积的c型紫外光辐射能量的量，借助于至少一个紫外-c、uv-c、辐射源安装到移动机器人装置上，在相应的待消毒接触面上对所述多个接触面进行消毒，所述uv-c辐射能量的量是被确定为待消毒接触面临界水平的函数，待消毒接触面相对于至少一个uv-c辐射源的距离和取向，至少一个uv-c辐射源的设定操作特征；
13.d)对于每个瞬时ti、1《i《n、多个瞬时，通过移动机器人装置的数据处理单元，至少一个uv-c辐射源分别对每个待消毒接触面的虚拟电位进行对所述多个待消毒的接触面，通过随时间推移调制至少一个uv-c辐射源向所述多个接触面的待消毒的每个接触面的虚拟吸引力，作为为在前一时间瞬时要消毒和辐射的每个接触面确定的辐射能量的函数，所述虚拟吸引力电位是能量水平的值，该值可以通过代表对待消毒的每个接触面的吸引或排斥定律的数学模型来确定；
14.e)由移动机器人装置的数据处理单元生成路径轨迹tp作为每个虚拟电位的函数，确定至少一个uv-c辐射源向每个接触面进行消毒的吸引力；
15.f)由移动机器人装置的数据处理单元、移动机器人装置沿生成的轨迹tp生成路径。
16.作为优选，步骤e)还包括以下步骤：
17.g)生成路径轨迹tp，基于确定的至少一个uv-c辐射源向每个接触面的虚拟电位的随机吸引，以获得移动机器人装置沿空间内遇到的障碍物沿待消毒轨迹所采取的路径的滑动。
18.作为优选，包括以下步骤：h)执行用于优化多个参数的程序，用于确定至少一个uv-c辐射源对所述多个待消毒接触面的待消毒的每个接触面的各自虚拟吸引力的虚拟电位，基于至少一个uv-c辐射源对所述多个接触面的待消毒的每个接触面的吸引力的虚拟电位的不同值对待消毒的表面，所述优化参数代表路径轨迹tp，能够确保移动机器人装置在设定的最短时间内穿过待消毒的空间，在每个要消毒的接触表面上提供适当的辐射剂量。
19.作为优选，步骤a)可以直接由移动机器人装置的数据处理单元或由远程电子计算机相对于移动机器人装置进行通信，并借助于数据通信网络与之通信。
20.作为优选，步骤b)的获取可以由移动机器人装置的数据处理单元直接执行，或者由远程电子计算机相对于移动机器人装置进行通信，并借助于数据通信网络与它们进行通信。
21.作为优选，所述至少一种uv-c辐射源的设定操作特征包括：表面、几何排列、形状、辐射功率。
22.本发明的另一目的是提供一种用于对空间进行消毒的移动机器人装置，包括：
[0023]-移动底座，包括多个轮子；
[0024]-至少一个c型紫外辐射源，安装在所述移动底座上；
[0025]-数据处理单元，可操作地连接到移动底座和至少一个c型紫外线辐射源；
[0026]-至少一个第一人工视觉传感器，操作上连接到数据处理单元；
[0027]
所述数据处理单元被配置成根据方法执行控制方法。
[0028]
作为优选，包括多个测距传感器，所述多个测距传感器中的每一个测距传感器在操作上与所述多个轮子相关联，所述多个测距传感器在操作上与数据处理单元相连。
[0029]
作为优选，还包括至少一个与数据处理单元操作连接的第二人工视觉传感器。
[0030]
作为优选，还包括操作性地连接到所述移动机器人装置的数据处理单元，所述数据通信模块被配置成通过数据通信网络操作性地连接到用户的远程计算机。
附图说明
[0031]
根据本发明的方法和移动机器人装置的进一步特征和优点将从以下描述中显而易见，该描述示出了优选的实施例，通过指示性的、非限制性的示例给出，并参考附图，其中：
[0032]-图1a和图1b分别显示了根据本发明实施例的用于对空间进行消毒的移动机器人装置的上方透视图和侧视视图；
[0033]-图2示出了根据本发明的进一步实施例用于对空间进行消毒的移动机器人装置的前视图；
[0034]-图3示出了，借助于方框图，根据本发明实施例，用于控制用于对空间进行消毒的移动机器人装置的体系结构；
[0035]-图4a示意性地示出了一个空间，其中它表示了一个路径轨迹的示例，该路径轨迹可以通过移动机器人装置通过，用于对根据本发明的空间进行消毒；
[0036]-图4b示意性地示出了图4a中的空间，其中它表示了可由移动机器人装置通过的路径轨迹的进一步示例，用于对根据本发明的空间进行消毒；
[0037]-图5a-5f示意性地示出了一个空间，其中它在连续的瞬间表示，这是一个路径轨迹的进一步示例，该路径轨迹可以通过移动机器人装置通过，用于根据本发明对空间进行消毒；
[0038]-图6示出了根据本发明实施例的通过方块图控制用于对空间进行消毒的移动机器人装置的方法。
[0039]
值得注意的是，在上述数字中，用相同的数字和(或)字母数字表示等效或类似的元素。
具体实施方式
[0040]
现在将参考上述数字描述用于对空间进行消毒的移动机器人设备。
[0041]
所述用于对空间进行消毒的移动机器人装置，以下也称移动机器人装置或简称为装置，通过附图1表示为一个整体。
[0042]
待消毒的空间在数字中用参考数字100表示。
[0043]
就本描述而言，"空间"是指任何室内或室外的密闭空间，需要定期和/或在使用后进行消毒，以保护空间使用者的健康和安全。
[0044]
"空间"的示例包括会议室、会议室、手术室、体检室、机场或火车站大厅、候车室、房间、酒吧、餐厅、教室、体育馆等。
[0045]
空间100包括多个待消毒的接触表面，这些接触面存在于空间100内。
[0046]
"接触面"是指用户可以触摸的任何表面。
[0047]
要消毒的接触表面的例子包括门和/或窗把手，家具旋钮，桌子或一般家具的顶部，包括放在上面的物体，椅子的背部和/或扶手，桌子或家具的腿，一般的架子，墙壁，还有键盘等办公设备，鼠标，屏幕，计算机等。
[0048]
每个要消毒的接触表面都与临界水平相关联，以确保相关的消毒水平。
[0049]
每个临界水平都与接触频率有关，因此与这种表面可能暴露于病毒或其他污染物的风险有关。
[0050]
临界等级根据要消毒的接触表面类型确定。
[0051]
例如，空间检修门的门把手，经常与用户打开和关闭门的手接触，将具有一个设置的临界级别，相应的消毒级别对应于该级别，大于空间内存在的架子的相应消毒级别所对应的设置的临界级别，较少与用户手接触。
[0052]
回溯到装置1，装置1包括移动底座2，包括多个轮子3，优选全向轮子。
[0053]
该装置1还包括至少一个c型紫外光辐射源4-或简单地将至少一个紫外-c、uv-c、辐射源4-安装在移动底座2上。
[0054]
根据图1a、1b和2所示的实施例，所述至少一个c型紫外光辐射源4包括多个c型紫外光辐射灯。
[0055]
更详细地说，每个灯都具有管状形状，并且从移动底座2沿基本正交的方向垂直延伸到参考平面pr，即设备1可以在其上移动的运动平面(如图1b和图2所示)。
[0056]
所述多个c型紫外光辐射灯安装在移动底座2上分布在移动底座2上的安装点上，例如在中心，沿圆周，并且优选彼此等距。
[0057]
该装置1，一般而言，还包括数据处理单元5，如图3所示，操作上连接到至少一个c型紫外辐射源4。
[0058]
数据处理单元5集成在移动底座2中。
[0059]
数据处理单元5例如是一个或多个微控制器或微处理器。
[0060]
从功能的角度来看，如图3中将特别参考的体系结构来描述的那样，数据处理单元5包括从软件角度适当配置的硬件模块和/或用于控制设备1操作的软件逻辑。
[0061]
该装置1还包括操作上连接到数据处理单元5的存储单元6。
[0062]
存储器单元6，也集成到移动底座2中，可以是内部的，也可以是外部的(例如，如图3所示)到数据处理单元5。
[0063]
值得注意的是，存储器单元6被配置成存储一个或多个程序代码，这些代码可由数据处理单元5执行，并且在数据处理单元5执行一个或多个程序代码后生成和处理的数据。
[0064]
在这一点上，正如下面还将重申的那样，数据处理单元5被配置成执行控制移动机器人装置1的方法，后面将特别参考图6。
[0065]
该装置1还包括至少一个操作上连接到数据处理单元5的第一人工视觉传感器7。
[0066]
第一人工视觉传感器7的至少一个被配置成向数据处理单元5提供由设备11探索的空间100的几何形状的第一信息i7。
[0067]
"第一信息i7"的例子是与探索空间相关的rgb图像和点云(rgb+深度)。
[0068]
第一人工视觉传感器7的至少一个优选位于移动底座2的前面，例如如图1b和图2所示。
[0069]
第一人工视觉传感器7的至少一个实例是三维深度摄像头、光探测和测距(lidar)传感器、超声波传感器、传感器化机械缓冲器，以及一般任何传感器，其允许获取关于空间中相对于移动机器人装置的点的定位的数据，其可以一起使用或单独使用。
[0070]
根据进一步的实施例，结合前一实施例，所述装置1还包括至少一个第二人工视觉传感器8，其配置为向数据处理单元5提供由设备11探索的空间i8代表的第二信息。
[0071]
"第二信息i8"的例子是与探索空间相关的rgb图像和点云(rgb+深度)。
[0072]
至少一秒钟的人工视觉传感器8优选位于移动底座2的前面，如图2所示。
[0073]
至少一秒人工视觉传感器8的实例是深度检测模块(lidar)，其被配置成用于确定物体(障碍物)或表面与设备1的距离，三维深度摄像头、超声波传感器、传感器化机械缓冲器，以及通常允许采集关于空间中相对于移动机器人装置的点的定位的数据的任何传感器，可以一起使用，也可以单独使用。
[0074]
该装置1还包括至少一个惯性测量单元(imu)9，可操作地连接到数据处理单元5。
[0075]
该至少一个惯性测量单元9，集成到移动底座2中，被配置成向数据处理单元5提供代表其运动期间的动力学(例如，线性加速度、速度和角加速度、地球磁场相对于传感器的方向以及相对于传感器的重力方向)的信息。
[0076]
惯性测量单元或imu 9是例如，多个传感器，包括其内至少一个加速度计、至少一个磁力计和至少一个陀螺仪，其允许提取代表上述列出的设备1在其运动期间的动力学的信息。
[0077]
该装置1还包括多个里程表传感器3'，其配置用于向数据处理单元5提供代表空间100内机器人装置1的位移信息i3。
[0078]
所述多个里程表传感器3'的每个里程表传感器操作性地连接到所述多个车轮3的相应车轮上。
[0079]
每个里程表传感器3'是，例如，角位置传感器(编码器)被配置成提供代表里程表传感器操作性地连接到的相应车轮3的角位移的信息i3。
[0080]
特别参考图3，应当指出，从功能上看，数据处理单元5包括第一控制模块10和第二控制模块11。
[0081]
第一控制模块10可以称为设备1的高级控制器，而第二控制模块11可以称为设备1的低级控制器。
[0082]
第一控制模块10包括里程表模块12，其配置用于根据代表设备1在空间100中代表其运动期间的至少一个惯性测量单元9提供的动态信息来确定移动机器人设备1的位置，并且由多个里程表100提供的机器人设备1提供的空间内位移的信息i3传感器3'.
[0083]
第一控制模块10还包括位置和方向控制模块13，所述装置1被配置成根据移动机器人装置1在空间100中的位置来确定要提供给装置1的控制信号sc，并由里程表模块11和远程计算机20提供的优化参考路径pt的轨迹，下文将作更详细的描述。
[0084]
第一控制模块10还包括同时定位和映射模块(slam)14，用于确定设备1的定位和同时映射设备100所在的空间，基于第一信息i7代表由设备1探索的空间100可探索的几何体和第二信息i8代表由设备100探索的空间100的几何形状由至少一个第一人工视觉传感器7和至少一个第二人工视觉传感器8分别提供。
[0085]
设备1的定位和设备1所位于的空间100的同时映射都实时用于设备1的导航控制。
[0086]
此外，如下文将要重申的，设备1所在的空间100的同时映射，一旦被获取，也被用作轨迹优化算法的输入，该算法允许生成最佳的消毒轨迹。
[0087]
第二控制模块11包括车轮速度控制模块15，其配置用于控制装置1的多个全向车轮3，该控制信号基于装置13提供的位置和方向控制模块13提供的位置和方向控制信号，并基于代表空间装置1100内由多个里程表传感器3'提供的位移信息。
[0088]
可发送到轮速控制模块15的控制信号sc的实例是线性和/或角速度参考，或位置和/或方向参考。
[0089]
第二控制模块11还包括c型紫外辐射源控制模块16，该控制模块16被配置成基于控制信号sc提供的位置和方向控制模块13的至少一个c型紫外辐射源4。
[0090]
可以向源控制模块16发送的控制信号sc例如是开/关数字信号。
[0091]
再次参考图3，根据进一步的实施例，所述装置1包括操作上连接到数据处理单元5的数据通信模块17。
[0092]
数据通信模块17被配置成通过数据通信网络(未在图中示出)操作地连接到先前引入的远程计算机20。
[0093]
远程计算机20，例如，电子计算器或个人计算机，被配置成远程控制移动机器人装置1的操作。
[0094]
更详细地说，远程计算机20被配置成从数据处理单元5接收代表设备1操作的信息i5。
[0095]
以这种方式，借助于远程计算机20，用户能够远程监视设备1的行为，相对于设备11所在的要消毒的空间100完全安全。
[0096]
远程计算机20还被配置成执行对设备1的控制进行离线优化。
[0097]
更详细地说，远程计算机20被配置成从待消毒空间100的静态映射m确定优化的参考路径pt轨迹，采用特定于消毒程序的轨迹生成和运动规划算法基于以下三个模块：
[0098]-人工电势场(apf)的第一模块m1，用于确定装置1的速度，并根据距离和表面存储的能量，引导装置1沿待消毒的接触面进行消毒；
[0099]-第二模块m2对辐射物理场和空间100中的运动装置1进行物理模拟，以随着时间的推移调制apf值和在表面上释放的能量；
[0100]-第三个模块m3的自动优化配置为基于遗传算法(ga)优化过程。
[0101]
远程计算机20还被配置成向设备1的数据处理单元5提供确定的pt的优化参考路径轨迹。
[0102]
一般返回给移动机器人装置1，根据本发明，所述装置1的数据处理单元5被配置成采集待消毒空间100的地图m。
[0103]
此外，设备1的数据处理单元5被配置成获取待消毒空间100内存在的多个待消毒接触面的信息。
[0104]
如前所述，每个接触表面都与设定的临界水平相关联，以确保相关的消毒水平。
[0105]
所述设备1的数据处理单元5被配置成确定要沉积的c型紫外光辐射能量的量，通过至少一个c型紫外光辐射源4安装在装置1的移动底座2上，在所述多个接触面上进行消毒。
[0106]
设备1的数据处理单元5被配置成确定uv-c辐射能量的量作为待消毒接触面的临界水平的函数，被消毒的接触面相对于至少一个uv-c辐射源4的距离和方向的函数，并且至少一个uv-c辐射源4的设定操作特征。
[0107]
所述至少一个uv-c辐射源4的设定操作特征包括：表面、几何排列、形状、辐射功率。
[0108]
为了确定uv-c辐射能量的量，将设备1的数据处理单元5配置为实现相应的光辐射物理模型，其可以通过以下数学关系(1)表示：
[0109][0110]
式中：
[0111]
i＝光辐射的强度(量)；
[0112]
r＝至少一个uv-c辐射源4与待消毒接触面的距离；
[0113]
a＝至少一个uv-c辐射源4的面积；
[0114]
n＝待消毒接触面的正常值；
[0115]
η＝光学效率值，这可以使用以下数学关系(2)来确定：
[0116][0117]
此外，设备1的数据处理单元5被配置成确定，对于每个瞬时ti、1《i《n、多个瞬时，至少一个uv-c辐射源4的各自虚拟电位吸引到每个待消毒的接触面上所述多个待消毒的接触面，通过随着时间的推移调节至少一个uv-c辐射源4的虚拟吸引电位，使其朝向所述多个待消毒接触面的每个接触面，作为确定的每个接触面的uv-c辐射能量的函数，该量在先前的瞬时ti-1。
[0118]
虚拟的(或人为的)吸引力电位是能量水平的值，该值可以通过代表对所述待消毒的多个接触面的吸引或排斥定律的数学模型来确定。
[0119]
例如，可以通过实现以下数学关系(3)来确定吸引力的虚拟(或人为)电位：
[0120][0121]
式中：
[0122]
u＝虚拟(或人工)吸引力潜力；
[0123]
k＝确定虚势强度的常数；
[0124]
n＝确定虚拟电位变化的指数，作为至少一个uv-c辐射源4与待消毒接触面的距离的函数；
[0125]
wi＝待消毒接触面的重量可通过以下数学关系(4)确定：
[0126][0127]
式中：
[0128]
e0＝要达到的辐射能量密度，以具有一定程度的消毒，从而使特定的病毒或细菌失活；
[0129]
ei＝由同一接触面存储的能量，在先前的传输中对装置1进行消毒；
[0130]
能量ei和e0的可变函数
；
[0131]
f()是定义的正数的函数，即，使得对于λiλif(λi)≥0 λi≥0
[0132]
m＝系数，表示要消毒的接触面重量的最大可能极限。
[0133]
因此，确定的至少一个uv-c辐射源4向待消毒接触面的吸引力的虚拟电位是既要达到的辐射能量密度的函数，以使其具有一定程度的消毒，使得特定的病毒或细菌被灭活，
又将由同一接触面存储的能量在先前的传输中进行消毒。
[0134]
设备1的数据处理单元5还被配置成生成路径轨迹，作为每个虚拟电位的函数，确定至少一个uv-c辐射源4对每个待消毒接触面的吸引力的函数。
[0135]
值得注意的是，所有潜在贡献的总和是一个潜在函数，然后用于通过数学计算获得实时或模拟中提供给设备1的速度或加速度。
[0136]
因此，路径轨迹被生成为定向速度或加速度提供给装置1，无论是实时的还是在模拟中，基于每个确定的虚拟电位，至少一个uv-c辐射源4朝向每个待消毒接触面的吸引力，即在装置1的先前过境中也存储的每个接触面所存储的能量。
[0137]
更详细地说，路径轨迹(方向速度)被生成为梯度，该梯度决定了至少一个uv-c辐射源4向每个待消毒接触面的吸引力的虚拟电位。
[0138]
最后，数据处理单元5被配置成控制设备100内的空间100沿生成的路径轨迹进行消毒。
[0139]
根据实施例，结合前一个实施例，设备1的数据处理单元5被配置成基于确定的至少一个uv-c辐射源4的虚拟吸引力的梯度的梯度生成路径轨迹，以朝向每个待消毒接触面，以获得移动机器人设备1沿着沿待消毒路径在空间内遇到的障碍物滑动轨迹拍摄。
[0140]
确定的虚势的梯度可以用以下数学关系(5)表示：
[0141][0142]
根据进一步的实施例，结合上述任一项，设备1的数据处理单元5被配置成执行多个参数的优化过程，以用于确定至少一个uv-c辐射源对每个待消毒接触面的各自虚拟吸引力，以对所述多个待消毒接触面进行消毒，基于不同虚电位值的至少一个uv-c辐射源对所述多个接触面的每个接触面的吸引力。
[0143]
上面介绍的优化参数与数学关系(3)和(4)中的参考k，n和m代表路径轨迹，能够确保移动机器人设备在设定的最短时间内通过要消毒的空间，在每个要消毒的接触表面上提供适当的辐射剂量，即，行进最佳消毒轨迹。
[0144]
如上所述，优化程序还可以采用设备1所在的空间100的同时映射作为输入，一旦获得。
[0145]
根据实施例，结合上述任一项，采集待消毒的空间100的地图可以直接由设备1的数据处理单元5执行，或者由远程计算机20相对于设备1提供并通过数据通信网络与其通信。
[0146]
根据实施例，作为前一实施例的替代方案，要消毒的多个接触面的信息的获取可以由设备1的数据处理单元5或由远程计算机20相对于设备1提供并通过其通过数据通信网络进行通信。
[0147]
如参考图6所示，用于控制移动机器人装置的方法600，用于对空间100进行消毒，以下也仅介绍用于控制的方法或简单的方法，根据本发明，将进行描述。
[0148]
值得注意的是，为了简洁起见，将参考设备1的组件和前面描述的参考设备1的信息，也将参考方法600进行详细重复。
[0149]
该方法600包括启动st的符号步骤。
[0150]
该方法600包括获取步骤a)601，通过移动机器人装置1的数据处理单元5，对待消
毒的空间100的地图m进行消毒。
[0151]
该方法600还包括步骤b)602，通过移动机器人装置1的数据处理单元5获取待消毒空间100中存在的多个待消毒接触面的信息。
[0152]
每个要消毒的接触表面都与临界水平相关联，以确保相关的消毒水平。
[0153]
上述已定义严重性级别和相关消毒级别。
[0154]
上面提供了空间100和要消毒的接触面的示例。
[0155]
该方法600还包括步骤c)603的测定，通过移动机器人装置1的数据处理单元5，沉积一定量的c型紫外光辐射能量，借助于至少一个紫外-c、uv-c、辐射源4安装在移动机器人装置1上，在所述多个接触面上进行消毒。
[0156]
uv-c辐射能量的量取决于接触面的临界水平、待消毒接触面相对于至少一个uv-c辐射源4的距离和取向、至少一个uv-c辐射源4的设定操作特征。
[0157]
所述至少一个uv-c辐射源4的设定操作特征包括：表面、几何排列、形状、辐射功率。
[0158]
上面描述了用于确定uv-c辐射能量量的物理辐射模型。
[0159]
再次参考图6，该方法600还包括d)步骤6)的测定，对于每个瞬时ti、1《i《n、多个时间瞬时，通过移动机器人装置1的数据处理单元5，将至少uv-c辐射源4分别吸引到所述多个接触面的每个接触面的虚拟电位，通过随时间推移调制至少一个uv-c辐射源4的虚拟吸引力，使其朝向每个待消毒的接触面，所述多个接触面的电位作为所确定的辐射能量量的函数，用于在先前时间瞬时进行消毒和辐射
。
[0160]
如前所述，虚拟的(或人为的)吸引力电位是能量水平的值，该值可以通过代表对待消毒的多个接触面的吸引或排斥定律的数学模型来确定。
[0161]
确定的至少一个uv-c辐射源4向待消毒接触面的吸引力的虚拟电位是既要达到的辐射能量密度的函数，以使其具有一定程度的消毒，使得特定的病毒或细菌被灭活，又由同一接触面存储的能量在装置1的先前过境中被消毒。
[0162]
确定虚拟电位的数学关系已经在上面描述过了。
[0163]
该方法600还包括步骤e)生成605，通过移动机器人装置1的数据处理单元5，将路径轨迹tp作为每个虚拟电位的函数确定，该虚拟电位将至少一个uv-c辐射源4吸引到每个接触面进行消毒。
[0164]
图4a和图4b示出了tp生成的路径轨迹，其可由设备1在空间100内行进以进行消毒。
[0165]
如前所述，路径轨迹因此被生成为定向速度或加速度提供给设备1，无论是实时的还是在模拟中，基于每个确定的虚拟电位的至少一个uv-c辐射源4对每个待消毒的接触面的吸引力，即在移动机器人的先前过境中存储的每个接触面所存储的能量设备1.
[0166]
更详细地说，路径轨迹(方向速度)被生成为梯度，该梯度决定了至少一个uv-c辐射源4向每个待消毒接触面的吸引力的虚拟电位。
[0167]
该方法600还包括控制步骤f)606，通过移动机器人装置1的数据处理单元5，移动机器人装置1沿生成的轨迹生成路径(图4a和4b)。
[0168]
该方法600包括结束ed的符号步骤。
[0169]
根据实施例，结合图6中与前一个虚线一起显示，步骤e)生成605还包括步骤g)生
成路径轨迹，该路径基于梯度确定的至少一个uv-c辐射源4的虚拟电位吸引到每个待消毒的接触面，以实现移动机器人装置1沿障碍物滑动在要消毒的空间内，沿着行进路径轨迹。
[0170]
障碍物的示例如图4a、4b和5a-5f所示，由参考操作系统指示。
[0171]
根据实施例，结合上述任一方法，该方法600还包括步骤h)执行用于优化多个参数的程序，以确定至少一个uv-c辐射源4对每个待消毒的接触面的各自虚拟吸引力，以对所述多个待消毒的接触面进行消毒，基于至少一个uv-c辐射源4对每个待消毒接触面的虚拟吸引力的不同值，所述多个待消毒接触面。
[0172]
上面引入的优化参数与数学关系(3)和(4)中的参考k，n和m一起代表了优化的路径轨迹，能够确保移动机器人设备1在设定的最短时间内通过要消毒的空间100，同时提供适当的辐射剂量，以便在要消毒的每个接触表面上进行消毒。
[0173]
图4b示出了优化的路径轨迹tp，其可由设备1在空间100内行进以进行消毒。
[0174]
根据实施例，结合前面描述的其中任何一个，步骤a)获取601可以由移动机器人设备1的数据处理单元5直接执行，或者可以由远程计算机20相对于移动机器人设备1提供，并且借助于数据通信网络与其通信。
[0175]
根据实施例，结合前面描述的任一项，其中b)获取步骤602可以由移动机器人设备1的数据处理单元5直接执行，也可以由远程计算机20相对于移动机器人设备1提供并通过数据通信网络与其通信。
[0176]
现在将参考上述数字来描述用于对待消毒空间100进行消毒的移动机器人装置1的操作示例。
[0177]
移动机器人装置1的数据处理单元5获取待消毒空间100的地图m。
[0178]
移动机器人装置1的数据处理单元5获取待消毒空间100内存在的多个待消毒接触面的信息。
[0179]
每个要消毒的接触表面都与临界水平相关联，以确保相关的消毒水平。
[0180]
移动机器人装置1的数据处理单元5确定要沉积的c型紫外光辐射能量的量，借助于安装在移动机器人装置1上的至少一个uv-c辐射源4，在相应的待消毒接触面上对所述多个接触面进行消毒。
[0181]
uv-c辐射能量的量取决于接触面的临界水平、待消毒接触面相对于至少一个uv-c辐射源4的距离和取向、至少一个uv-c辐射源4的设定操作特征。
[0182]
移动机器人装置1的数据处理单元5确定，对于每个瞬时ti、1《i《n、多个瞬时，至少一个uv-c辐射源4的各自虚拟电位吸引到每个待消毒的接触面上所述多个待消毒的接触面，通过随时间推移调制至少一个uv-c辐射源4的虚拟电位，使其朝向所述多个接触面的每个接触面进行消毒，作为确定的每个接触面的辐射能量的函数，该接触面在前一时间ti-1处被消毒和辐射
。
[0183]
移动机器人装置1的数据处理单元5生成轨迹tp的路径，作为每个虚拟电位的函数，确定至少一个uv-c辐射源4向每个待消毒接触面的吸引力。
[0184]
移动机器人装置1的数据处理单元5控制移动机器人装置1沿tp生成的路径轨迹。
[0185]
如图所示，本发明的目的之所以完全实现，是因为该方法和移动机器人装置具有若干优点。
[0186]
实际上，根据本发明的方法允许通过采用遗传算法来获得轨迹规划，该算法探索
在可调虚拟(人工)电位场中移动的移动机器人设备的可能轨迹和消毒结果，并且能够最大化基于空间几何学传递的uv-c辐射剂量。
[0187]
特别地，通过将常规轨迹与优化轨迹进行比较，本发明的方法在完成消毒操作所需的空间和时间范围内辐射能量的覆盖方面实现了更好的性能。
[0188]
此外，根据本发明的方法基于有吸引力的势场和基于辐射物理的迭代模拟和通过遗传算法优化的事实允许找到最具适应性的路径轨迹，以确保消毒的完成。
[0189]
此外，本发明的方法能够模拟c型紫外线辐射能量的路径轨迹和要沉积的量，然后存储在先前的传输装置中，在空间几何形状的基础上，有利地允许避免空间内传感器的位移，用于检测沉积的c型紫外线辐射的传感器。
[0190]
最后，能够远程控制移动机器人装置的事实，例如通过放置在远程计算机之外进行消毒，有利地允许增加负责监督消毒操作的用户的安全性。
