CN107450557A - 一种基于云端记忆的扫地机器人寻路方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种基于云端记忆的扫地机器人寻路方法，在扫地机器人中加入边沿红外检测仪检测边沿，沿着边沿寻路，确定整个被清洁区域的布局地图，将布局地图分解成多个矩形模块，然后再将矩形模块分解成多个坐标系中的坐标点，按照坐标点进行寻路清洁，同时通过大数据云端记忆存储器存储环境中的固定障碍物和非固定障碍物信息，从而智能地避开障碍物，提高扫地机器人的工作效率。
Description
技术领域
本发明涉及扫地机器人路径规划的技术领域，尤其涉及一种基于云端记忆的扫地机器人寻路方法。
背景技术
随着生活的水平的提高以及人工智能深入生活，扫地机器人因为操作简单，使用方便越来越多地走入了人们生活，和家庭，办公联系在了一起，成为了小家电中重要的一员，深受欢迎。
市面上有各种厂商的扫地机器人，根据机器人的寻路方式可大致分为两类：随机碰撞式与路径规划式。两者各有优缺点，随机碰撞式对环境要求低、工作可靠性高，但清扫效率低、耗时长、清扫覆盖率较为随机；路径规划式整体清扫效率高、耗时短，且对被清洁区域地图不清晰，但对环境要求较高而且容易清扫不干净。然而，无论是哪种寻路方式，其对障碍物的处理都不妥当，无法区分固定障碍物和非固定障碍物，清扫效率极低。现有的厂商忽略了一个问题，就是扫地机器人工作时通常会固定在一个环境中，因此，对工作环境摸索清楚，区分固定障碍物和非固定障碍物也是扫地机器人领域亟需解决的问题。
发明内容
随着云计算、大数据的发展，云存储在人工智能领域得到大量的应用，针对背景技术中的上述问题，本发明提出了一种基于云端记忆的扫地机器人寻路方法，有效解决了有效区分固定障碍物和非固定障碍物以及清扫效率低的问题。
本发明提出了一种基于云端记忆的扫地机器人寻路方法。
所述扫地机器人包括控制单元、计数器、红外边沿检测仪以及障碍物检测仪，所述控制单元接收障碍物检测仪输出的障碍物检测信息并保存，控制扫地机器人的行进方向，所述方法包括如下步骤：
步骤1：启动扫地机器人，对所述扫地机器人电量进行检测，若电量不足则报警；计数器初始化，扫地机器人在初始位置随机选定一个方向行进，所述红外边沿检测仪确定一个前进的边沿，所述扫地机器人沿着所述边沿行走；
步骤2：所述扫地机器人保持所述前进边沿方向行进，在行进的过程中所述障碍物检测仪检测行进的障碍物，若行进的路径上存在障碍物则绕开障碍物继续沿着边沿行进，在云端记忆存储器中记录所述障碍物的位置；
步骤3：所述扫地机器人沿边沿行进结束，根据行进的完整路径确定出被清洁空间的布局地图框架，将所述布局地图框架存储在所述云端记忆存储器；
步骤4：所述控制单元以所述布局地图框架的大致中心点将所述布局地图框架分解成N个矩形模块，然后再将所述N个矩形模块按照坐标系分解成包括M个坐标点模块，所述控制单元将所述矩形模块及坐标点模块发送至云端记忆存储器保存；所述N、M为自然数；
步骤5：所述扫地机器人沿着坐标点开始清扫，若当前坐标点存在障碍物时记录障碍物信息并更新所述云端记忆存储器，绕过所述障碍物继续清洁，直到所有无障碍物的坐标点都被所述扫地机器人覆盖，记录所述被清洁空间的障碍物位置以及形状，更新所述布局地图框架，更新云端记忆存储器的存储信息；
步骤6：循环执行步骤5，计数器根据坐标点位置记录障碍物信息，每一次循环执行都更新所述布局地图框架以及云端记忆存储器的存储信息，生成固定障碍物和非固定障碍物记录信息表，将所述记录信息表存储在云端记忆存储器中；
步骤7：所述扫地机器人执行清扫任务，避开所述云端记忆存储器中的所有固定障碍物，试探性执行非固定障碍物区域清扫任务，更新障碍物信息并更新云端记忆存储器。
其中，将所述布局地图分解成N个矩形模块，将N个矩形模块按照坐标系分解成包括M个坐标点模块具体为：以布局地图的大致中心点将所述布局地图分解成N个矩形模块，当布局地图存在无法形成矩形的区域时则以不规则图形呈现并存储，并将所述不规则图形分解成M个坐标点模块。
其中，所述大致中心点为：当布局地图框架为标准矩形时，大致中心点为对角线的交点；当布局地图框架为圆形时，大致中心点为其圆心；当布局地图框架为不规则图形时，以最外突出点做四条切线形成四边形，大致中心点为四边形的对角线交点。
其中，所述云端记忆存储器的障碍物信息可供下载至其他扫地机器人。
其中，所述障碍物信息包括障碍物的位置和形状。
本发明提出了一种基于云端记忆的扫地机器人寻路方法，在扫地机器人中加入边沿红外检测仪检测边沿，沿着边沿寻路，确定整个被清洁区域的布局地图，将布局地图分解成多个矩形模块，然后再将矩形模块分解成多个坐标系中的坐标点，按照坐标点进行寻路清洁，同时通过大数据云端记忆存储器存储环境中的固定障碍物和非固定障碍物信息，从而智能地避开障碍物，提高扫地机器人的工作效率。
附图说明
图1为本发明的云端记忆寻路的具体流程图；
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。
在现有技术中，扫地机器人执行任务通常是在同一个环境中执行，其中的障碍物分为固定障碍物和非固定障碍物，固定障碍物如有家居、日常用品等，非固定障碍物有人、动物等，本发明应用于现有的路径规划式扫地机器人，利用云端记忆存储器存储环境中的固定障碍物和非固定障碍物信息，从而智能地避开障碍物，实现高效率地清扫。
本发明提出了一种基于云端记忆的扫地机器人寻路方法。
所述扫地机器人包括控制单元、计数器、红外边沿检测仪以及障碍物检测仪，所述控制单元接收障碍物检测仪输出的障碍物检测信息并保存，控制扫地机器人的行进方向，所述方法包括如下步骤：
步骤1：启动扫地机器人，对所述扫地机器人电量进行检测，若电量不足则报警；计数器初始化，扫地机器人在初始位置随机选定一个方向行进，所述红外边沿检测仪确定一个前进的边沿，所述扫地机器人沿着所述边沿行走；
步骤2：所述扫地机器人保持所述前进边沿方向行进，在行进的过程中所述障碍物检测仪检测行进的障碍物，若行进的路径上存在障碍物则绕开障碍物继续沿着边沿行进，在云端记忆存储器中记录所述障碍物的位置；
步骤3：所述扫地机器人沿边沿行进结束，根据行进的完整路径确定出被清洁空间的布局地图框架，将所述布局地图框架存储在所述云端记忆存储器；
步骤4：所述控制单元以所述布局地图框架的大致中心点将所述布局地图框架分解成N个矩形模块，然后再将所述N个矩形模块按照坐标系分解成包括M个坐标点模块，所述控制单元将所述矩形模块及坐标点模块发送至云端记忆存储器保存；所述N、M为自然数；
其中，将所述布局地图分解成N个矩形模块，将N个矩形模块按照坐标系分解成包括M个坐标点模块具体为：以布局地图的大致中心点将所述布局地图分解成N个矩形模块，当布局地图存在无法形成矩形的区域时则以不规则图形呈现并存储，并将所述不规则图形分解成M个坐标点模块。
其中，所述大致中心点为：当布局地图框架为标准矩形时，大致中心点为对角线的交点；当布局地图框架为圆形时，大致中心点为其圆心；当布局地图框架为不规则图形时，以最外突出点做四条切线形成四边形，大致中心点为四边形的对角线交点。
步骤5：所述扫地机器人沿着坐标点开始清扫，若当前坐标点存在障碍物时记录障碍物信息并更新所述云端记忆存储器，绕过所述障碍物继续清洁，直到所有无障碍物的坐标点都被所述扫地机器人覆盖，记录所述被清洁空间的障碍物位置以及形状，更新所述布局地图框架，更新云端记忆存储器的存储信息；
步骤6：循环执行步骤5，计数器根据坐标点位置记录障碍物信息，每一次循环执行都更新所述布局地图框架以及云端记忆存储器的存储信息，生成固定障碍物和非固定障碍物记录信息表，将所述记录信息表存储在云端记忆存储器中；
步骤7：所述扫地机器人执行清扫任务，避开所述云端记忆存储器中的所有固定障碍物，试探性执行非固定障碍物区域清扫任务，更新障碍物信息并更新云端记忆存储器。
其中，所述障碍物信息包括障碍物的位置和形状。
所述云端记忆存储器存储的信息可供下载应用到其他扫地机器人，从而快速地让其他扫地机器人适应当前的工作环境，提供工作效率。
本发明能够利用云端记忆存储器存储障碍物信息，每一次清洁都能够更新障碍物信息以及布局地图，能够提高清洁的效率。
本发明提出了一种基于云端记忆的扫地机器人寻路方法，在扫地机器人中加入边沿红外检测仪检测边沿，沿着边沿寻路，确定整个被清洁区域的布局地图，将布局地图分解成多个矩形模块，然后再将矩形模块分解成多个坐标系中的坐标点，按照坐标点进行寻路清洁，同时通过大数据云端记忆存储器存储环境中的固定障碍物和非固定障碍物信息，从而智能地避开障碍物，提高扫地机器人的工作效率。
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。
Claims (5)
1.一种基于云端记忆的扫地机器人寻路方法，其特征在于，所述扫地机器人包括控制单元、计数器、红外边沿检测仪以及障碍物检测仪，所述控制单元接收障碍物检测仪输出的障碍物检测信息并保存，控制扫地机器人的行进方向，所述方法包括如下步骤：
步骤1：启动扫地机器人，对所述扫地机器人电量进行检测，若电量不足则报警；计数器初始化，扫地机器人在初始位置随机选定一个方向行进，所述红外边沿检测仪确定一个前进的边沿，所述扫地机器人沿着所述边沿行走；
步骤2：所述扫地机器人保持所述前进边沿方向行进，在行进的过程中所述障碍物检测仪检测行进的障碍物，若行进的路径上存在障碍物则绕开障碍物继续沿着边沿行进，在云端记忆存储器中记录所述障碍物的位置；
步骤3：所述扫地机器人沿边沿行进结束，根据行进的完整路径确定出被清洁空间的布局地图框架，将所述布局地图框架存储在所述云端记忆存储器；
步骤4：所述控制单元以所述布局地图框架的大致中心点将所述布局地图框架分解成N个矩形模块，然后再将所述N个矩形模块按照坐标系分解成包括M个坐标点模块，所述控制单元将所述矩形模块及坐标点模块发送至云端记忆存储器保存；所述N、M为自然数；
步骤5：所述扫地机器人沿着坐标点开始清扫，若当前坐标点存在障碍物时记录障碍物信息并更新所述云端记忆存储器，绕过所述障碍物继续清洁，直到所有无障碍物的坐标点都被所述扫地机器人覆盖，记录所述被清洁空间的障碍物位置以及形状，更新所述布局地图框架，更新云端记忆存储器的存储信息；
步骤6：循环执行步骤5，计数器根据坐标点位置记录障碍物信息，每一次循环执行都更新所述布局地图框架以及云端记忆存储器的存储信息，生成固定障碍物和非固定障碍物记录信息表，将所述记录信息表存储在云端记忆存储器中；
步骤7：所述扫地机器人执行清扫任务，避开所述云端记忆存储器中的所有固定障碍物，试探性执行非固定障碍物区域清扫任务，更新障碍物信息并更新云端记忆存储器。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤4，将所述布局地图框架分解成N个矩形模块，将N个矩形模块按照坐标系分解成包括M个坐标点模块具体为：以布局地图的大致中心点将所述布局地图分解成N个矩形模块，当布局地图框架存在无法形成矩形的区域时则以不规则图形呈现并存储，并将所述不规则图形分解成M个坐标点模块。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述大致中心点为：当布局地图为标准矩形时，大致中心点为对角线的交点；当布局地图为圆形时，大致中心点为其圆心；当布局地图为不规则图形时，以最外突出点做四条切线形成四边形，大致中心点为四边形的对角线交点。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述云端记忆存储器的障碍物信息可供下载至其他扫地机器人。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述障碍物信息包括障碍物的位置和形状。
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