1.一種清潔機器人，其特征在于，所述清潔機器人包括：
控制單元；
與所述控制單元電性相連的檢測單元和行進驅(qū)動單元；
所述控制單元被配置為：
在當前區(qū)域中尋找具有預(yù)定逆反射光特征的物體；
在存在所述物體時，獲取所述物體的逆反射光特征與預(yù)定圖案之間的相似度；
檢測所述相似度是否大于預(yù)設(shè)值；
若所述相似度大于所述預(yù)設(shè)值，則將所述物體標記為帶有所述預(yù)定圖案的物體。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的清潔機器人，其特征在于，所述控制單元，還被配置為：
獲取與所述物體之間的距離；
檢測所述距離是否小于第一閾值；
若所述距離小于所述第一閾值，則將所述物體標記為所述帶有所述預(yù)定圖案的物體；
若所述距離大于所述第一閾值，則行進至所述物體的前方位置，重新執(zhí)行所述獲取所述物體的逆反射光特征與預(yù)定圖案的之間的相似度的步驟。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的清潔機器人，其特征在于，所述控制單元，還被配置為：
獲取所述物體的所述高亮點的數(shù)量；
檢測所述高亮點的數(shù)量是否大于預(yù)定數(shù)量；
若所述高亮點的數(shù)量大于所述預(yù)定數(shù)量，則將所述物體標記為所述帶有所述預(yù)定圖案的物體。
4.根據(jù)權(quán)利要求1至3任一所述的清潔機器人，其特征在于，所述控制單元，還被配置為：
若所述相似度不大于所述預(yù)設(shè)值，則獲取與所述物體之間的距離；
檢測所述距離是否大于所述第二閾值；
若所述距離大于所述第二閾值，則標記所述物體為候選的物體；
若尋找到的所述物體的逆反射光特征與所述預(yù)定圖案之間的相似度都不大于所述預(yù)設(shè)值，則將標記的各個所述候選的物體按所述距離從遠到近的順序進行排序，得到優(yōu)先級序列；
按照所述優(yōu)先級序列，行進至所述物體的前方位置，重新執(zhí)行所述獲取所述物體的逆反射光特征與預(yù)定圖案之間的相似度的步驟。
5.根據(jù)權(quán)利要求1至3任一所述的清潔機器人，其特征在于，所述逆反射光特征包括高亮點，所述控制單元還被配置為：
若所述相似度不大于所述預(yù)設(shè)值，則獲取所述物體的所述高亮點的數(shù)量；
檢測所述數(shù)量是否大于預(yù)定數(shù)值；
若所述數(shù)量大于所述預(yù)定數(shù)值，則標記所述物體為候選的物體；
若尋找到的所述物體的逆反射光特征與所述預(yù)定圖案之間的相似度都不大于所述預(yù)設(shè)值，則將標記的各個所述候選的物體按所述數(shù)量從大到小的順序進行排序，得到優(yōu)先級序列；
按照所述優(yōu)先級序列，行進至所述物體的前方位置，重新執(zhí)行所述獲取所述物體的逆反射光特征與預(yù)定圖案之間的相似度的步驟。
6.根據(jù)權(quán)利要求1至3任一所述的清潔機器人，其特征在于，所述逆反射光特征包括高亮點，所述控制單元還被配置為：
若所述相似度不大于所述預(yù)設(shè)值，則獲取與所述物體之間的距離和所述物體的所述高亮點的亮度；
根據(jù)所述距離和所述高亮點的亮度確定相對亮度值；
檢測所述相對亮度值是否大于預(yù)定亮度值；
若所述相對亮度值大于所述預(yù)定亮度值，則標記所述物體為候選的物體；
若尋找到的所述物體的逆反射光特征與所述預(yù)定圖案之間的相似度都不大于所述預(yù)設(shè)值，則將標記的各個所述候選的物體按所述相對亮度值從大到小的順序進行排序，得到優(yōu)先級序列；
按照所述優(yōu)先級序列，行進至所述物體的前方位置，重新執(zhí)行所述獲取所述物體的逆反射光特征與預(yù)定圖案之間的相似度的步驟。
7.根據(jù)權(quán)利要求1至6任一所述的清潔機器人，其特征在于，所述控制單元，還被配置為：
在所述當前區(qū)域中確定一條行進路徑，所述行進路徑用于遍歷所述當前區(qū)域；
在按照所述行進路徑的行進過程中，尋找具有預(yù)定逆反射光特征的物體。
8.根據(jù)權(quán)利要求7任一所述的清潔機器人，其特征在于，所述控制單元，還被配置為：
以所述清潔機器人的當前位置為中心，以預(yù)定距離為半徑確定出形狀為圓形的所述行進路徑；
或，
以所述清潔機器人的當前位置為中心，沿所述當前區(qū)域輪廓內(nèi)側(cè)，確定出形狀為n邊形的所述行進路徑；
或，
以所述清潔機器人的當前位置為中心，沿所述當前區(qū)域輪廓內(nèi)側(cè)，確定出形狀為不規(guī)則圖形的所述行進路徑。
9.根據(jù)權(quán)利要求1至8任一所述的清潔機器人，其特征在于，所述控制單元，還被配置為：
將清潔區(qū)域劃分為若干個局部區(qū)域，所述若干個局部區(qū)域按順序排列構(gòu)成局部區(qū)域集合；
以所述清潔機器人的當前位置所在的區(qū)域作為所述當前區(qū)域，執(zhí)行所述在當前區(qū)域中尋找具有預(yù)定逆反射光特征的物體的步驟；
若尋找到的所述物體的逆反射光特征與所述預(yù)定圖案之間的相似度都不大于所述預(yù)設(shè)值或者所述當前區(qū)域中不存在所述物體時，將所述局部區(qū)域集合中所述當前區(qū)域的下一個局部區(qū)域作為所述當前區(qū)域，再次執(zhí)行所述在當前區(qū)域中尋找具有預(yù)定逆反射光特征的物體的步驟。
10.根據(jù)權(quán)利要求1至8任一所述的清潔機器人，其特征在于，所述控制單元，還被配置為：
以所述清潔機器人的當前位置為中心確定一個局部區(qū)域，將所述局部區(qū)域作為所述當前區(qū)域，執(zhí)行所述在當前區(qū)域中尋找具有預(yù)定逆反射光特征的物體的步驟；
若尋找到的所述物體的逆反射光特征與所述預(yù)定圖案之間的相似度都不大于所述預(yù)設(shè)值，則以尋找到的所述物體中的一個物體為中心重新確定一個局部區(qū)域，將重新確定的局部區(qū)域作為所述當前區(qū)域，再次執(zhí)行所述在當前區(qū)域中尋找具有預(yù)定逆反射光特征的物體的步驟。
11.根據(jù)權(quán)利要求1至10任一所述的清潔機器人，其特征在于，所述逆反射光特征包括高亮點，所述控制單元，還被配置為：
根據(jù)所述高亮點確定出一條直線；
行進至所述直線的前方位置。
12.一種清潔機器人控制方法，其特征在于，所述方法包括：
在當前區(qū)域中尋找具有預(yù)定逆反射光特征的物體；
在存在所述物體時，獲取所述物體的逆反射光特征與預(yù)定圖案之間的相似度；
檢測所述相似度是否大于預(yù)設(shè)值；
若所述相似度大于所述預(yù)設(shè)值，則將所述物體標記為帶有所述預(yù)定圖案的物體。
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的方法，其特征在于，所述將所述物體標記為所述帶有所述預(yù)定圖案的物體之前，所述方法還包括：
獲取與所述物體之間的距離；
檢測所述距離是否小于第一閾值；
若所述距離小于所述第一閾值，則將所述物體標記為所述帶有所述預(yù)定圖案的物體；
若所述距離大于所述第一閾值，則行進至所述物體的前方位置，重新執(zhí)行所述獲取所述物體的逆反射光特征與預(yù)定圖案的之間的相似度的步驟。
14.根據(jù)權(quán)利要求12所述的方法，其特征在于，所述逆反射光特征包括高亮點，所述將所述物體標記為所述帶有所述預(yù)定圖案的物體之前，所述方法還包括：
獲取所述物體的所述高亮點的數(shù)量；
檢測所述高亮點的數(shù)量是否大于預(yù)定數(shù)量；
若所述高亮點的數(shù)量大于所述預(yù)定數(shù)量，則將所述物體標記為所述帶有所述預(yù)定圖案的物體。
15.根據(jù)權(quán)利要求12至14任一所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
若所述相似度不大于所述預(yù)設(shè)值，則獲取與所述物體之間的距離；
檢測所述距離是否大于所述第二閾值；
若所述距離大于所述第二閾值，則標記所述物體為候選的物體；
若尋找到的所述物體的逆反射光特征與所述預(yù)定圖案之間的相似度都不大于所述預(yù)設(shè)值，則將標記的各個所述候選的物體按所述距離從遠到近的順序進行排序，得到優(yōu)先級序列；
按照所述優(yōu)先級序列，行進至所述物體的前方位置，重新執(zhí)行所述獲取所述物體的逆反射光特征與預(yù)定圖案之間的相似度的步驟。
16.根據(jù)權(quán)利要求12至14任一所述的方法，其特征在于，所述逆反射光特征包括高亮點，所述方法還包括：
若所述相似度不大于所述預(yù)設(shè)值，則獲取所述物體的所述高亮點的數(shù)量；
檢測所述數(shù)量是否大于預(yù)定數(shù)值；
若所述數(shù)量大于所述預(yù)定數(shù)值，則標記所述物體為候選的物體；
若尋找到的所述物體的逆反射光特征與所述預(yù)定圖案之間的相似度都不大于所述預(yù)設(shè)值，則將標記的各個所述候選的物體按所述數(shù)量從大到小的順序進行排序，得到優(yōu)先級序列；
按照所述優(yōu)先級序列，行進至所述物體的前方位置，重新執(zhí)行所述獲取所述物體的逆反射光特征與預(yù)定圖案之間的相似度的步驟。
17.根據(jù)權(quán)利要求12至14任一所述的方法，其特征在于，所述逆反射光特征包括高亮點，所述方法還包括：
若所述相似度不大于所述預(yù)設(shè)值，則獲取與所述物體之間的距離和所述物體的所述高亮點的亮度；
根據(jù)所述距離和所述高亮點的亮度確定相對亮度值；
檢測所述相對亮度值是否大于預(yù)定亮度值；
若所述相對亮度值大于所述預(yù)定亮度值，則標記所述物體為候選的物體；
若尋找到的所述物體的逆反射光特征與所述預(yù)定圖案之間的相似度都不大于所述預(yù)設(shè)值，則將標記的各個所述候選的物體按所述相對亮度值從大到小的順序進行排序，得到優(yōu)先級序列；
按照所述優(yōu)先級序列，行進至所述物體的前方位置，重新執(zhí)行所述獲取所述物體的逆反射光特征與預(yù)定圖案之間的相似度的步驟。
18.根據(jù)權(quán)利要求12至17任一所述的方法，其特征在于，所述當前區(qū)域中尋找具有預(yù)定逆反射光特征的物體，包括：
在所述當前區(qū)域中確定一條行進路徑，所述行進路徑用于遍歷所述當前區(qū)域；
在按照所述行進路徑的行進過程中，尋找具有預(yù)定逆反射光特征的物體。
19.根據(jù)權(quán)利要求18所述的方法，其特征在于，所述在當前區(qū)域中確定一條行進路徑，包括：
以所述清潔機器人的當前位置為中心，以預(yù)定距離為半徑確定出形狀為圓形的所述行進路徑；
或，
以所述清潔機器人的當前位置為中心，沿所述當前區(qū)域輪廓內(nèi)側(cè)，確定出形狀為n邊形的所述行進路徑；
或，
以所述清潔機器人的當前位置為中心，沿所述當前區(qū)域輪廓內(nèi)側(cè)，確定出形狀為不規(guī)則圖形的所述行進路徑。
20.根據(jù)權(quán)利要求12至19任一所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
將清潔區(qū)域劃分為若干個局部區(qū)域，所述若干個局部區(qū)域按順序排列構(gòu)成局部區(qū)域集合；
以所述清潔機器人的當前位置所在的區(qū)域作為所述當前區(qū)域，執(zhí)行所述在當前區(qū)域中尋找具有預(yù)定逆反射光特征的物體的步驟；
若尋找到的所述物體的逆反射光特征與所述預(yù)定圖案之間的相似度都不大于所述預(yù)設(shè)值或者所述當前區(qū)域中不存在所述物體時，將所述局部區(qū)域集合中所述當前區(qū)域的下一個局部區(qū)域作為所述當前區(qū)域，再次執(zhí)行所述在當前區(qū)域中尋找具有預(yù)定逆反射光特征的物體的步驟。
21.根據(jù)權(quán)利要求12至19任一所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
以所述清潔機器人的當前位置為中心確定一個局部區(qū)域，將所述局部區(qū)域作為所述當前區(qū)域，執(zhí)行所述在當前區(qū)域中尋找具有預(yù)定逆反射光特征的物體的步驟；
若尋找到的所述物體的逆反射光特征與所述預(yù)定圖案之間的相似度都不大于所述預(yù)設(shè)值，則以尋找到的所述物體中的一個物體為中心重新確定一個局部區(qū)域，將重新確定的局部區(qū)域作為所述當前區(qū)域，再次執(zhí)行所述在當前區(qū)域中尋找具有預(yù)定逆反射光特征的物體的步驟。
22.根據(jù)權(quán)利要求12至21任一所述的方法，其特征在于，所述逆反射光特征包括高亮點，所述行進至所述物體的前方位置，包括：
根據(jù)所述高亮點確定出一條直線；
行進至所述直線的前方位置。