在獲取環境資料和地圖路徑規劃資訊後，就可以根據這些資料來實現對家庭環保衛士底盤的控制，本期blog將向大家介紹如何實現對家庭環保機器人的智慧控制，這裡控制過程中主要是從資料庫中搜索得到網格地圖位置中的環境資訊，然後根據環境資訊進行決策，最終根據決策結果確定目標位置並呼叫路徑搜尋模組實現路徑查詢，得出機器人路徑，最後根據機器人路徑控制機器人行走。

       具體的控制實現中，主要是採用了環境綜合指數和當前的環境引數作為控制決策引數，這些引數被輸入到控制決策模組中，控制決策模組根據這些引數得出相應的決策資訊，最後得到目標位置，最終路徑規劃模組根據目標位置規劃路徑計算得到當前機器人的行走路徑，具體的控制模型如下圖1所示。

圖1 融合多資料處理的運動控制模型

       在上述模型中，其核心是路徑決策模組，其根據當前環境中的綜合指數去確定是否將該位置設定為目標位置，通過設定閾值，判斷綜合指數是否低於閾值，如果低於閾值就將其加入到預定目標佇列中，進一步讀取該位置的其他環境引數資訊，根據每個環節引數的閾值確定是否將該位置加入到目標位置佇列中，被加入到目標佇列的位置都將是建議環保機器人進行巡邏的位置，根據目標佇列位置列表，系統呼叫路徑規劃模組生成路徑，該路徑會包含所有的目標位置，機器人根據該路徑行走就可以對目標佇列中的所有位置進行巡檢，檢測到有環境引數異常進行報警，並且根據相應的引數值和預定設定啟動淨化裝置對當前位置進行淨化，具體控制流程如下圖2所示。

圖2 路徑決策模組執行流程

       根據上述路徑決策模組，機器人路徑規劃模組可以實時的獲取當前需要巡檢的最佳目標路徑，進而實現對環境中的汙染比較重和歷史環境引數比較差的地方加強巡邏和淨化，這樣可以極大的節約資源，讓家庭環保衛士時刻守護最需要守護的室內位置，並且根據自動的開啟和關閉淨化器，可以達到按需求淨化的目的。

     以上是整個融合多資料處理的運動控制實現原理和流程，在後期blog中將進一步介紹如何在dragonboard 410c平臺上採用python指令碼來實現該模組。