CN106155053A - 一种割草方法、装置以及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及计算机应用技术领域，具体而言，涉及一种割草方法、装置以及系统；该方法包括：实时对草坪进行检测，获取检测图像；根据所述检测图像，判断在割草机器人前方第一预设距离内是否存在障碍物或者边界；如果存在障碍物或者边界，则按照预设的规则，规划机器人的割草路线；控制所述割草机器人沿所述割草路线行进并割草。本发明实施例所提供的割草方法，是通过割草机器人上设置的高清摄像头，实时对草坪进行检测，并获取检测图像，采用图像识别和处理技术，并经过一系列计算，进行割草区域的边界界定和障碍物识别。能够在不设置边界线的前提下，来确定割草的区域和规划割草路线。
Description
技术领域
本发明涉及计算机应用技术领域，具体而言，涉及一种割草方法、装置以及系统。
背景技术
随着城市中人们对生活质量要求的不断提高，人们对于城市绿化程度的要求也越来越高。大量的公园草坪、城市绿化带草坪、足球场草坪、高尔夫球场草坪、机场、牧场、别墅草坪等为人们的生活带来更好的精彩、乐趣以及对于优质生活的享受。而随着草坪数量的不断增加，草坪的日常维护工作也越来越繁重。草坪的日常维护作业中，以草皮的修剪工作最为繁重，具有很强的重复性，这通常需要消耗大量的人力和物力。为了缓解草坪维护作业的劳动强度和人工成本，各种不同的割草机器人应运而生。
目前的割草机器人在工作的时候，必须提前预埋边界线来界定割草区域，在边界线包围的范围内，割草机器人能够感知到的信号强弱不同。割草机器人通过感知边界线的信号强弱，来确定割草区域和规划割草路线。
但是事实上，边界线的安装繁琐，需要的工作量大，且边界线在预置之后，一旦草坪的形状发生了变化，就很难对割草区域做出改变。另外，边界线常年裸露在室外，需要承受38℃～零下30℃左右的温差及腐蚀和氧化，且很难避免小动物的破坏，造成割草机器人无法工作，从而造成经济损失。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种割草方法、装置以及系统，能够在不设置边界线的前提下，来确定割草的区域和规划割草路线。
第一方面，本发明实施例提供了一种割草方法，包括：
实时对草坪进行检测，获取检测图像；
根据所述检测图像，判断在割草机器人前方第一预设距离内是否存在障碍物或者边界；
如果存在障碍物或者边界，则按照预设的规则，规划机器人的割草路线；
控制所述割草机器人沿所述割草路线行进并割草。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中：所述根据所述检测图像，判断在割草机器人前方第一预设距离内是否存在障碍物或者边界，具体包括：
对所述检测图像进行纹理分析，提取所述检测图像中物体的特征信息；所述特征信息包括：颜色信息、边缘信息以及吸光度信息中至少一种；
根据所述特征信息以及预先获取的对比特征信息，判断物体是否为障碍物或者边界。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中：对草坪进行割草工作之前，还包括：
预置所述草坪的大致区域信息；所述区域信息包括：草坪边界信息以及草坪面积信息；
在所述割草机器人行进过程中，还包括：
获取机器人的当前位置信息，并根据所述机器人的当前位置信息、所述区域信息以及割草机器人的行进路线，获取已割草区域信息。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中：当存在障碍物时，按照如下方法确定割草路线：
根据所述边缘信息计算所述障碍物靠近所述割草机器人一侧的边缘长度；
如果所述边缘长度大于等于第一预设值，根据所述区域信息、所述已割草区域信息对所述草坪进行分区，并生成所述分区内的折行路线；
如果所述边缘长度小于所述第一预设值，则生成绕行路线；所述绕行路线与所述障碍物的边缘距离为第二预设距离。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中：生成绕行路线具体包括：
根据割草机器人的当前位置以及所述障碍物的边界长度，分别计算障碍物的左绕行半径长度以及右绕行半径长度；
将左绕行半径的长度以及所述右绕行半径的长度进行对比，并按照较小的一方所对应的方向生成绕行路线。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中：当存在边界时，按照如下方法确定割草路线：
将所述当前位置信息、所述区域信息以及所述已割草区域信息进行对比修正，获取修正后的已割草区域信息以及当前位置信息；
根据修正后的已割草区域信息以及当前位置信息，判断与所述割草机器人所在的当前位置距离最近的未割草坪的位置，并根据所述未割草坪的位置以及所述当前位置信息，生成调头路线、折行路线或者返回路线。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中：在所述割草机器人行进过程中，还包括：
判断割草机器人的当前电量是否在第一预设值以下，第二预设值之上，且估算剩余未割草的区域面积，如果剩余电量在第二预设值之上能完成剩余的割草区域，则继续割草，否则，则控制所述割草机器人返回充电桩进行充电。
第二方面，本发明实施例还提供了一种割草装置，包括：
检测图像获取模块，用于实时对草坪进行检测，获取检测图像；
判断模块，用于根据所述检测图像，判断在割草机器人前方第一预设距离内是否存在障碍物或者边界；
割草路线规划模块，用于在存在障碍物或者边界时，则按照预设的规则，规划机器人的割草路线；
机器人控制模块，用于控制所述割草机器人沿所述割草路线行进并割草。
结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中：
所述判断模块，具体包括：
图像分析子模块，用于对所述检测图像进行纹理分析，提取所述检测图像中物体的特征信息；所述特征信息包括：颜色信息、边缘信息以及吸光度信息中至少一种；
判断子模块，用于根据所述特征信息以及预先获取的对比特征信息，判断物体是否为障碍物或者边界。
第三方面，本发明实施例还提供了一种割草系统，包括：如上述第二方面所述的割草装置，还包括：割草机器人；
所述割草装置用于使用上述第一方面所述的割草方法控制所述割草机器人割草。
本发明实施例所提供的割草方法、装置以及系统，会实时对草坪进行检测，并获取检测图像，然后根据检测图像，判断在割草机器人前方第一预设距离内是否存在障碍物或者边界，如果存在，则按照预设的规则规划机器人的割草路线。在这个过程中，是通过在割草机器人上设置的高清摄像头，实时对草坪进行检测，并获取检测图像，采用图像识别和处理技术，并经过一系列计算，进行割草区域的边界界定和障碍物识别，不需要如现有技术中一样预埋边界线，来确定割草的区域和规划的割草路线。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1示出了本发明实施例所提供的一种割草方法的流程图；
图2示出了本发明实施例所提供的割草方法中，判断割草机器人的前方预设距离内是否存在障碍物或者边界具体方法的流程图；
图3示出了本发明实施例所提供的割草方法中，遇到障碍物时进行路线规划具体方法的流程图；
图4示出了本发明实施例所提供的割草方法中，遇到障碍物时进行路线规划具体方法的流程图；
图5示出了本发明实施例所提供的割草方法中，遇到边界的时候进行割草路线规划的方法的流程图；
图6示出了本发明实施例所提供的另一种割草方法的流程图；
图7示出了本发明实施例所提供的一种割草装置的结构示意图；
图8示出了本发明实施例所提供的割草装置中，判断模块的具体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
目前的割草机器人在割草的时候，必须提前预埋边界线来界定割草区域。在边界线包括的范围内，机器人与边界线的距离不同，所检测到的信号的强弱也不一样，基于此，割草机器人能够根据其所检测到的边界线的信号强弱来确定割草区域和规划割草路线。但是这种割草机器人在使用的时候，需要预先安装边界线，安装繁琐，且安装成本以及边界线的制作成本高昂，且，边界线常年裸露在室外，需要承受38℃～零下30℃左右的温差及腐蚀和氧化，且很难避免小动物的破坏，造成割草机器人无法工作，从而造成经济损失；同时，草坪的边界一旦出现变化，由于边界线已经安装好了，因此很难对草坪的边界进行改变。同时，由于采用边界线来界定割草的区域，边界线不能太长，否则割草机器人由于与边界线距离过远，而导致有些边界线信号由于过弱使得割草机器人无法检测到，造成了割草机器人无法正确识别割草区域，因此，这种割草机器人只适合小型家庭使用，一旦需要割草的草坪面积过大，例如如果是高尔夫球场等大型草坪，这种割草机器人将无法使用。基于此，本申请提供的一种割草方法、装置以及系统，可以在不设置边界线的前提下，确定割草的区域和规划割草路线，同时，适用范围广，不止适合小型、规则草坪的使用，还适合大型的、不规则的草坪使用。
为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种割草方法进行详细介绍，参见图1所示，该方法包括：
S101：实时对草坪进行检测，获取检测图像。
在具体实现的时候，本发明实施例所提供的割草方法，是通过在割草机器人上设置的高清摄像头，实时对草坪进行检测，并获取检测图像，采用图像识别和处理技术，并经过一系列计算，进行割草区域的边界界定和障碍物识别。该方法的执行主体为安装在割草机器人上的控制器，控制器具有较强的运算和图像处理能力。
S102：根据所述检测图像，判断在割草机器人前方预设距离内是否存在障碍物或者边界。
在具体实现的时候，当获取了检测图像之后，会根据所获取的检测图像，判断割草机器人的前方预设距离内是否存在障碍物或者边界。具体地，参见图2所示，本发明实施例提供一种具体进行判断的方法，该方法包括：
S201：对所述检测图像进行纹理分析，提取所述检测图像中物体的特征信息；所述特征信息包括：颜色信息、边缘信息以及吸光度信息中至少一种。
S202：根据所述特征信息以及预先获取的对比特征信息，判断物体是否为障碍物或者边界。
在具体实现的时候在获取了检测图像之后，要先对检测图像进行纹理分析，根据纹理分析的结果，能够从检测图像中将物体的特征信息提取出来。这些特征信息包括：颜色信息、边缘信息以及吸光度信息等。
草的颜色信息会根据实际情况的不同有所区别。例如，在四季分明的温带地区，草的颜色在盛夏是绿色，而在秋季会逐渐变的枯黄；而在热带、亚热带或者某些具有特别要求的地方，草的颜色会保持绿色。而草坪还会由于品种、生长条件、周边环境的不同，其颜色也会有一定的差异。因此，所获取的颜色信息对于不同的草坪来说，可能会不一样。草的颜色信息可以通过对检测图像进行分析后，获得其RGB三通道的具体数值，从而能够具体的将颜色信息数据化。
而边缘信息则是经过纹理分析得到的，例如草在生长的时候，会生长出很多的叶子，叶子的边缘会被纹理分析得到。又例如，如果草坪上有花坛、更高的树丛等障碍物，那么花坛、更高的树丛的边缘也能够被纹理分析得到(毕竟不同的物品其边缘是有所差异的)。
吸光度信息也可以经过纹理分析得到，不同的物体，其吸光度是不一样的，因此也可以通过吸光度来判断割草机器人的前方是否存在障碍物或者边界。
在割草机器人的控制系统中会存储有对比特征信息。该对对比特征信息可以从预先建立的数据库直接获取。在草坪中会经常出现的某些特征的物品，例如，如果是球场的草坪，那么草坪中的障碍物可能是球门以及球网，而草坪的边界可能是看台的底部边缘；如果是高尔夫球场，那么草坪中的障碍物可能是各种树木，而草坪的边界可能是将高尔夫球场围住的网墙等；如果是公园草坪，那么草坪中的障碍物可能是各种树木、花草，而草坪的边界可能是地砖、篱笆等等。可以根据这些情况建立数据库，将一些可能出现的障碍物以及边界的相关对比特征信息存入数据库中。割草机器人在割草的时候，可以根据实际的割草环境，从数据库中选取相应的特征组。
另外，为了能够方便割草机器人因地制宜，适应更多的割草环境，对比特征信息也可以是预先对草坪进行采样获得。例如，在割草之前，可以预先向割草机器人输入在草坪中所存在的障碍物的照片，并对照片进行处理，获得相应的对比特征信息。
在提取了检测图像中物体的特征信息之后，会将该特征信息和预先获取的对比特征信息进行比对，并根据比对的结果，判断物体是否为障碍物或者边界。一般的对比特征信息所包含的内容应当和从检测图像中提取的特征信息所包含的信息种类是一致的，而在进行对比的时候，可以将特征值依次对比。
例如，当获取了检测的图像中物体的颜色信息之后，会与对比特征信息中的颜色信息，如果该颜色信息与对比特征信息中的颜色信息误差在可接受(预设)范围之内，那么就认为该图像前可能是草坪；还可以将特征信息中的边缘信息和对比特征信息中的草的边缘信息、障碍物的边缘信息、边界的边缘信息分别进行对比，如果和其中某一个类似，则认为是其中的那个。在对比的时候，是分优先级进行对比的，只有当前优先级的对比满足一定条件的时候，才进入下一个优先级的对比，否则会根据当前优先级的对比直接给出对比结果；还可以不分优先级的对比，即将特征信息与对比特征信息一一对比，后根据综合的对比结果给出最终的结论。
S103：如果存在障碍物或者边界，则按照预设的规则，规划机器人的割草路线。
S104：控制所述割草机器人沿所述割草路线行进并割草。
本发明实施例所提供的割草方法，会实时对草坪进行检测，并获取检测图像，然后根据检测图像，判断在割草机器人前方第一预设距离内是否存在障碍物或者边界，如果存在，则按照预设的规则，规划机器人的割草路线。在这个过程中，是通过在割草机器人上设置的高清摄像头，实时对草坪进行检测，并获取检测图像，采用图像识别和处理技术，并经过一系列计算，进行割草区域的边界界定和障碍物识别，不需要如现有技术中的预埋边界线，来确定割草的区域和规划的割草路线。
本发明实施例所提供的割草方法中，机器人中会预存有草坪的区域信息。其中，草坪的区域信息包括：草坪边界信息以及草坪面积信息。草坪边界信息包括：草坪边界的形状、具体位置、边界与边界之间的距离等。在输入的时候，可以直接手动输入草坪的长宽高；另外，还可以直接将草坪的规划或者在铺设时候的设计图像(包括草坪边界信息)导入到割草机器人控制系统中。而割草机器人在行进并割草的过程中，会记录其当前的位置信息(例如，割草机器人被设计为以某个预设的点为起点按照直线前进，并在前进的过程中割草)，而机器人在行进过程中，割草的宽度是已知的量，同时，其前进的速度也是可以获知的，因而，能够根据割草机器人的当前位置、其割草的宽度、速度、割草时间、行程等计算出其已经完成割草的面积，最终通过区域信息、割草机器人的行进路线、机器人的当前位置信息，获取已割草区域信息。其中，已割草区域信息中包含：已经割草的区域位置、面积等。而在具体进行机器人的割草路线规划的时候，会具体的避开已经割草完毕的区域，在还未割草的区域中进行规划。
具体地，参见图3所示，本发明实施例还提供一种在遇到障碍物的时候确定割草路线的方法，包括：
S301：根据所述边缘信息计算所述障碍物靠近所述割草机器人一侧的边缘长度。
在具体实现的时候，由于障碍物的边缘会与草的边缘有所区别，而障碍物可能是有多种多样的，可能会出现同一障碍物，但是由于包含了几种不同的物体(例如开满了鲜花的花坛，花坛的边缘信息和鲜花的边缘信息必然有所区别)，而这几种物体的边缘信息至少有一部分和草的边缘信息必然会有所区分，因此，可以根据边缘信息对检测图像进行划分，将其中障碍物所在的区域划分出来，从而可以确定障碍物在靠近割草机器人一侧的边缘长度(该边缘长度可能是单一物体的边缘长度，还可能是几个或者几种物体的边缘一起所构成的边缘长度)。
S302：如果所述边缘长度大于等于第一预设值，根据所述区域信息以及所述已割草区域信息对所述草坪进行分区，并生成所述分区内的折行路线。
在具体实现的时候，如果障碍物靠近割草机器人的一侧的边缘长度大于第一预设值，那么证明该障碍物过大，绕行并不适合当前的情况，因此，需要将草坪进行分区，分区的具体规则可以根据实际的情况进行具体的约束。
例如，可以从障碍物的朝向割草机的一侧，至与该侧对应的边界或者另一个障碍物所覆盖到的区域，作为当前分区，而剩余未割草的区域作为其它分区，还可以根据已割草区域信息，获知已割草分区的具体位置，从而将当前分区从整体的草坪中划分出来，并在当前分区内对割草机器人进行路线规划，生成该当前分区内的折行路线，并控制割草机器人按照该折行路线行进并割草。当割草机器人对当前分区的割草过程中，会将该当前分区割草完毕的区域归属到已割草分区中。
S303：如果所述边缘长度小于所述第一预设值，则生成绕行路线；所述绕行路线与所述障碍物的边缘距离为第二预设距离。
具体地，如果边缘长度小于该第一预设值，那么证明障碍物比较小(例如可能是一棵树、一丛花等)，那么割草机器人会绕过该障碍物前行。绕行路线要与障碍物的边缘距离为第二预设距离，该第二预设距离是根据割草机器人的宽度进行具体的设定；通常情况下，宽度较大的割草机器人，该第二预设距离比较大；宽度比较小的割草机器人，该第二预设距离宽度较小，以保证割草机器人在行进的过程中不会碰触到障碍物。
具体地，参见图4所示，生成绕行路线具体包括：
S401：根据割草机器人的当前位置以及所述障碍物的边界，分别计算障碍物的左绕行半径长度以及右绕行半径长度；
S402：将左绕行半径的长度以及所述右绕行半径的长度进行对比，并按照较小的一方所对应的方向生成绕行路线。
在具体实现的时候，割草机器人或根据其当前位置以及所述障碍物的边界长度，分别计算障碍物的左绕行半径长度以及右绕行半径长度，即割草机器人在绕过障碍物的时候，从左边绕需要绕过的半径，以及从右边绕需要绕过的半径，并将这两个半径长度进行比较，从中选取比较小的一个，并按照与该较小的半径长度所对应的方向生成绕行路线，并且绕行。
具体地，参见图5所示，本发明实施例还提供一种在遇到边界的时候进行割草路线规划的方法，包括：
S501：将所述当前位置信息、所述区域信息以及所述已割草区域信息进行对比修正，获取修正后的已割草区域信息以及当前位置信息；
S502：根据修正后的已割草区域信息以及当前位置信息，获取与所述割草机器人所在的当前位置距离最近的未割草坪的位置，并根据所述未割草坪的位置以及所述当前位置信息，生成调头路线、折行路线或者返回路线。
在具体实现的时候，由于在割草机器人行进过程中，已经获取了已割草区域信息，机器人的控制器系统能够根据割草机器人的当前位置信息，区域信息以及已割草区域信息进行对比修正，获取修正后的已割草区域信息以及当前位置信息，减小割草机器人行进过程中所产生的误差，避免中间的计算出现失误，导致草坪上某些地方的草被漏割等情况的产生。
之后，会根据修正后的已割草区域信息以及当前位置信息，判断与割草机器人所在的当前位置距离最近的未割草坪的位置，并根据未割草坪的位置，以及割草机器人的当前位置信息，生成调头路线、折行路线或者返回路线等。具体的，要生成哪一种路线，具体要看割草机器人要割草坪上哪一部分的草的具体位置。
另外，参见图6所示，本发明实施例所提供的割草方法中，在割草机器人行进的过程中，还包括：
S601：判断割草机器人的当前电量是否在第一预设值以下，第二预设值之上，且估算剩余未割草的区域面积；
S602：如果剩余电量在第二预设值之上能完成剩余的割草区域，则继续割草，否则，则控制所述割草机器人返回充电桩进行充电。
在具体实现的时候，由于割草的草坪的面积可能会很大，割草机器人的电量可能无法满足割草需求，因此，造成割草无法完成。因此，需要对割草机器人的当前电量进行实时监控。如果割草机器人的当前电量在阈值以上，那么割草机器人正常工作，如果否，则割草机器人自动返回充电桩进行充电。
本发明又一实施例还提供一种割草装置，参见图7所示，本发明实施例所提供的割草装置包括：
检测图像获取模块，用于实时对草坪进行检测，获取检测图像；
判断模块，用于根据所述检测图像，判断在割草机器人前方第一预设距离内是否存在障碍物或者边界；
割草路线规划模块，用于在存在障碍物或者边界时，则按照预设的规则，规划机器人的割草路线；
机器人控制模块，用于控制所述割草机器人沿所述割草路线行进并割草。
本实施例中，检测图像获取模块、判断模块、割草路线规划模块和机器人控制模块的具体功能和交互方式，可参见图1对应的实施例的记载，在此不再赘述。
本发明实施例所提供的割草装置，会实时对草坪进行检测，并获取检测图像，然后根据检测图像，判断在割草机器人前方第一预设距离内是否存在障碍物或者边界，如果存在，则按照预设的规则，规划机器人的割草路线。在这个过程中，是通过在割草机器人上设置的高清摄像头，实时对草坪进行检测，并获取检测图像，采用图像识别和处理技术，并经过一系列计算，进行割草区域的边界界定和障碍物识别，不需要如现有技术中中的预埋边界线，来确定割草的区域和规划的割草路线。
另外，参见图8所示，本发明实施例还提供一种判断模块的具体结构，包括：
图像分析子模块，用于对所述检测图像进行纹理分析，提取所述检测图像中物体的特征信息；所述特征信息包括：颜色信息、边缘信息以及吸光度信息中至少一种；
判断子模块，用于根据所述特征信息以及预先获取的对比特征信息，判断物体是否为障碍物或者边界。
本实施例中，图像分析子模块和判断子模块的具体功能和交互方式，可参见图2对应的实施例的记载，在此不再赘述。
本发明又一实施例还提供一种割草系统，本发明实施例所提供的割草系统包括：如上述实施例中所述的割草装置，还包括：割草机器人；
所述割草装置用于使用上述实施例所述的割草方法控制所述割草机器人割草。
本发明实施例所提供的割草方法、装置以及系统的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种割草方法，其特征在于，包括：
实时对草坪进行检测，获取检测图像；
根据所述检测图像，判断在割草机器人前方第一预设距离内是否存在障碍物或者边界；
如果存在障碍物或者边界，则按照预设的规则，规划机器人的割草路线；
控制所述割草机器人沿所述割草路线行进并割草。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述检测图像，判断在割草机器人前方第一预设距离内是否存在障碍物或者边界，具体包括：
对所述检测图像进行纹理分析，提取所述检测图像中物体的特征信息；所述特征信息包括：颜色信息、边缘信息以及吸光度信息中至少一种；
根据所述特征信息以及预先获取的对比特征信息，判断物体是否为障碍物或者边界。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对草坪进行割草工作之前，还包括：
预置所述草坪的大致区域信息；所述区域信息包括：草坪边界信息以及草坪面积信息；
在所述割草机器人行进过程中，还包括：
获取机器人的当前位置信息，并根据所述机器人的当前位置信息、所述区域信息以及割草机器人的行进路线，获取已割草区域信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，当存在障碍物时，按照如下方法确定割草路线：
根据所述边缘信息计算所述障碍物靠近所述割草机器人一侧的边缘长度；
如果所述边缘长度大于等于第一预设值，根据所述区域信息、所述已割草区域信息对所述草坪进行分区，并生成所述分区内的折行路线；
如果所述边缘长度小于所述第一预设值，则生成绕行路线；所述绕行路线与所述障碍物的边缘距离为第二预设距离。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，生成绕行路线具体包括：
根据割草机器人的当前位置以及所述障碍物的边界长度，分别计算障碍物的左绕行半径长度以及右绕行半径长度；
将左绕行半径的长度以及所述右绕行半径的长度进行对比，并按照较小的一方所对应的方向生成绕行路线。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，当存在边界时，按照如下方法确定割草路线：
将所述当前位置信息、所述区域信息以及所述已割草区域信息进行对比修正，获取修正后的已割草区域信息以及当前位置信息；
根据修正后的已割草区域信息以及当前位置信息，判断与所述割草机器人所在的当前位置距离最近的未割草坪的位置，并根据所述未割草坪的位置以及所述当前位置信息，生成调头路线、折行路线或者返回路线。
7.根据权利要求1-6任意一项所述的方法，其特征在于，在所述割草机器人行进过程中，还包括：
判断割草机器人的当前电量是否在第一预设值以下，第二预设值之上，且估算剩余未割草的区域面积，如果剩余电量在第二预设值之上能完成剩余的割草区域，则继续割草，否则，则控制所述割草机器人返回充电桩进行充电。
8.一种割草装置，其特征在于，包括：
检测图像获取模块，用于实时对草坪进行检测，获取检测图像；
判断模块，用于根据所述检测图像，判断在割草机器人前方第一预设距离内是否存在障碍物或者边界；
割草路线规划模块，用于在存在障碍物或者边界时，则按照预设的规则，规划机器人的割草路线；
机器人控制模块，用于控制所述割草机器人沿所述割草路线行进并割草。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述判断模块，具体包括：
图像分析子模块，用于对所述检测图像进行纹理分析，提取所述检测图像中物体的特征信息；所述特征信息包括：颜色信息、边缘信息以及吸光度信息中至少一种；
判断子模块，用于根据所述特征信息以及预先获取的对比特征信息，判断物体是否为障碍物或者边界。
10.一种割草系统，其特征在于，包括：如权利要求8或9所述的割草装置，还包括：割草机器人；
所述割草装置用于使用权利要求1-7任意一项所述的割草方法控制所述割草机器人割草。
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