CN107450569A - 一种扫地机器人的控制方法及设备 - Google Patents
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Abstract
本申请的目的是提供一种扫地机器人的控制方法及设备，本申请通过获取清扫任务，其中，该清扫任务包括清扫策略和清扫目的地；确定扫地机器人的初始位置，为扫地机器人规划出所述初始位置与所述清扫目的地之间的全局无碰撞最佳路径；基于获取的扫地机器人的实时信息、所述全局无碰撞最佳路径和所述清扫策略，确定所述扫地机器人执行所述清扫任务时的控制信息，使得扫地机器人能够在无人工干预的情况下，根据执行清扫任务时的控制信息，自主移动至用户指定的清扫目的地，并按照用户设定的清扫策略完成清扫任务，不仅避免了移动和清扫过程中的人工干预，还方便了扫地机器人完成清扫任务的移动和清扫过程，并提高了扫地机器人的清扫效率。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种扫地机器人的控制方法及设备。
背景技术
随着廉价激光传感器的落地，携带激光传感器的扫地机也应用而生。针对局部清扫方式，目前各个扫地机厂商采取的主流方式是：将机器抱至或手动遥控至待清扫区域，通过app交互，根据预设定的清扫范围，开始定点清扫，且清扫方式为先贴边，然后根据探测到的环境信息，开始弓字形清扫。该种方式需要人工干预，不能体现其智能感知移动性，且固定清扫方式，有可能将局部清扫区域的垃圾打到清扫区域外，不能高效快捷地完成局部清扫任务，因此，如何方便快捷地使扫地机器人完成用户的清扫任务成为业界主要研究的课题。
发明内容
本申请的一个目的是提供一种扫地机器人的控制方法及设备，以解决现有技术中的扫地机器人在清扫过程中的人工干预和清扫效率低的问题。
根据本申请的一个方面，提供了一种扫地机器人的控制方法，其中，所述方法包括：
获取清扫任务，其中，所述清扫任务包括清扫策略和清扫目的地；
确定所述扫地机器人的初始位置，为所述扫地机器人规划出所述初始位置与所述清扫目的地之间的全局无碰撞最佳路径；
基于获取的所述扫地机器人的实时信息、所述全局无碰撞最佳路径和所述清扫策略，确定所述扫地机器人执行所述清扫任务时的控制信息。
进一步地，上述方法中，所述确定所述扫地机器人的初始位置，为所述扫地机器人规划出所述初始位置与所述清扫目的地之间的全局无碰撞最佳路径，包括：
获取所述扫地机器人所处环境的初始地理环境信息；
将所述初始地理环境信息在构建的全局环境地图中进行位置匹配，得到所述扫地机器人的初始位置，其中，所述全局环境地图由获取的全局地理环境信息构建得到。
基于用户预设的虚拟墙信息和所述全局环境地图，为所述扫地机器人规划出所述初始位置与所述清扫目的地之间的全局无碰撞最佳路径。
进一步地，上述方法中，所述实时信息包括：所述扫地机器人的实时地理环境信息和实时速度信息。
进一步地，上述方法中，所述基于获取的所述扫地机器人的实时信息、所述全局无碰撞最佳路径和所述清扫策略，确定所述扫地机器人执行所述清扫任务时的控制信息，包括：
基于获取的所述扫地机器人的实时地理环境信息和实时速度信息，确定所述扫地机器人按照所述全局无碰撞最佳路径进行移动时的无碰撞移动信息；
基于所述无碰撞移动信息和所述扫地机器人的移动模型，生成无碰撞移动控制信息；
基于所述清扫策略和所述无碰撞移动控制信息，确定所述扫地机器人执行所述清扫任务时的控制信息。
进一步地，上述方法中，所述基于所述清扫策略和所述无碰撞移动控制信息，确定所述扫地机器人执行所述清扫任务时的控制信息，包括：
基于获取的所述扫地机器人的实时地理环境信息和实时速度信息，确定所述扫地机器人在所述清扫任务中的清扫范围内，按照所述清扫策略进行移动时的无碰撞清扫信息；
基于所述无碰撞清扫信息和所述扫地机器人的移动模型，生成无碰撞清扫控制信息；
基于所述无碰撞移动控制信息和所述无碰撞清扫控制信息，确定所述扫地机器人执行所述清扫任务时的控制信息。
进一步地，上述方法中，所述方法还包括：
通过至少一个传感器获取所述扫地机器人的实时的定位数据信息，其中，所述定位数据信息包括每一个所述传感器实时采集的定位信息；
对所述定位位置信息中的所有所述定位信息进行过滤，得到所述扫地机器人的有效定位数据信息；
根据所述有效定位数据信息对所述扫地机器人进行实时定位。
进一步地，上述方法中，所述传感器包括激光传感器、超声传感器、红外传感器、摄像装置、深度传感器、里程计及防跌落传感器中的一项或多项。
进一步地，上述方法中，所述方法还包括：
对执行所述清扫任务时的所述控制信息进行更新。
根据本申请的另一方面，还提供了一种基于计算的设备，其中，该设备包括：
处理器；以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：
获取清扫任务，其中，所述清扫任务包括清扫策略和清扫目的地；
确定所述扫地机器人的初始位置，为所述扫地机器人规划出所述初始位置与所述清扫目的地之间的全局无碰撞最佳路径；
基于获取的所述扫地机器人的实时信息、所述全局无碰撞最佳路径和所述清扫策略，确定所述扫地机器人执行所述清扫任务时的控制信息。
根据本申请的另一方面，还提供了一种存储可执行指令的非暂态计算机可读存储介质，在所述可执行指令由电子设备执行时，使得所述电子设备：
获取清扫任务，其中，所述清扫任务包括清扫策略和清扫目的地；
确定所述扫地机器人的初始位置，为所述扫地机器人规划出所述初始位置与所述清扫目的地之间的全局无碰撞最佳路径；
基于获取的所述扫地机器人的实时信息、所述全局无碰撞最佳路径和所述清扫策略，确定所述扫地机器人执行所述清扫任务时的控制信息。
与现有技术相比，本申请通过获取清扫任务，其中，所述清扫任务包括清扫策略和清扫目的地；确定所述扫地机器人的初始位置，为所述扫地机器人规划出所述初始位置与所述清扫目的地之间的全局无碰撞最佳路径；基于获取的所述扫地机器人的实时信息、所述全局无碰撞最佳路径和所述清扫策略，确定所述扫地机器人执行所述清扫任务时的控制信息，使得扫地机器人能够在无人工干预的情况下，根据执行清扫任务时的控制信息，自主移动至用户指定的清扫目的地，并按照用户设定的清扫策略完成清扫任务，不仅避免了移动和清扫过程中的人工干预，还方便了扫地机器人完成清扫任务的移动和清扫过程，并提高了扫地机器人的清扫效率。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1示出根据本申请一个方面的一种扫地机器人的控制方法的流程示意图；
图2示出根据本申请的一个方面的将扫地机器人的控制方法应用于扫地机器人的智能清扫的系统的结构示意图。
附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。
具体实施方式
下面结合附图对本申请作进一步详细描述。
在本申请一个典型的配置中，终端、服务网络的设备和可信方均包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
图1根据本申请的一个方面，提供了一种扫地机器人的控制方法，应用于扫地机器人随时接到用户设置的清扫任务以执行完成该清扫任务的移动和清扫过程中，该方法包括步骤S11、步骤S12和步骤S13，具体步骤包括：
所述步骤S11，获取清扫任务，其中，所述清扫任务包括清扫策略和清扫目的地；所述步骤S12，确定所述扫地机器人的初始位置，为所述扫地机器人规划出所述初始位置与所述清扫目的地之间的全局无碰撞最佳路径；所述步骤S13，基于获取的所述扫地机器人的实时信息、所述全局无碰撞最佳路径和所述清扫策略，确定所述扫地机器人执行所述清扫任务时的控制信息，在此，所述扫地机器人的实时信息可以包括实时地理环境信息和实时速度信息等，所述清扫策略可以包括弓字形清扫方式，也可以包括回字形清扫方式，也可以包括基于用户的清扫需求设置的清扫方式；上述步骤S11至步骤S13使扫地机器人能够在无人工干预的情况下，根据执行清扫任务时的控制信息，自主移动至用户指定的清扫目的地，并按照用户设定的清扫策略完成清扫任务，不仅避免了移动和清扫过程中的人工干预，还方便了扫地机器人完成清扫任务的移动和清扫过程，并提高了扫地机器人的清扫效率。
本申请一实施例中的一种扫地机器人的控制方法还包括：
通过至少一个传感器获取所述扫地机器人的实时的定位数据信息，其中，所述定位数据信息包括每一个所述传感器实时采集的定位信息；在此，所述传感器可以包括激光传感器、超声传感器、红外传感器、摄像装置、深度传感器、里程计及防跌落传感器中的一项或多项，其中，通过激光传感器、超声传感器及红外传感器不进可以检测到所述扫地机器人在移动过程中的障碍物，还可以检测障碍物距离扫地机器人的距离等，以使扫地机器人基于对障碍物的测距避免移动至障碍物处，实现无碰撞的移动；通过摄像装置可以360度或者270度拍摄并采集扫地机器人所处环境的实时地理环境信息，基于全方位的实时地理环境信息确定扫地机器人所处全局环境的具体位置；通过深度传感器可以检测扫地机器人在移动过程中的路面深度及道路情况的探测等，以实现对扫地机器人的在移动过程中的路况的探测；通过里程计可以记录扫地机器人移动的距离，可以结合测距的传感器对扫地机器人进行精确定位；通过防跌落传感器可以探测扫地机器人在移动过程中经过楼梯桌子等进行探测，避免扫地机器人跌落而摔碎；通过上述传感器中的一项甚至是多项，可以从扫地机器人出发，对所处环境进行数据的全面检测并采集，进而可以得到包括有每一个所述传感器实时采集的定位信息的定位数据信息；为了对扫地机器人进行精确定位，需要对所述定位位置信息中的所有所述定位信息进行过滤，得到所述扫地机器人的有效定位数据信息；根据所述有效定位数据信息对所述扫地机器人进行实时定位，实现对扫地机器人的精准的实时定位，使得定位得到的扫地机器人的实时定位的位置在全局环境中的位置更加精准。
本申请一实施例中，所述步骤S12确定所述扫地机器人的初始位置，为所述扫地机器人规划出所述初始位置与所述清扫目的地之间的全局无碰撞最佳路径，包括：
获取所述扫地机器人所处环境的初始地理环境信息；例如，通过扫地机器人中的激光传感器、超声传感器、红外传感器、摄像装置及深度传感器等来获取所述移动设备所处环境的初始地理环境信息。
之后，所述步骤S12继续将所述初始地理环境信息在构建的全局环境地图中进行位置匹配，得到所述扫地机器人的初始位置，其中，所述全局环境地图由获取的全局地理环境信息构建得到；在此，所述全局地理环境信息可以包括实际场景中的实际地理位置信息(例如实际地理定位位置、经纬度信息等)和实际环境信息(实际环境的相对建筑、障碍物及实际路况等)等，例如，所述步骤S12采用预设的同步定位于地图构建(SimultanousLocalization And Mapping，SLAM)算法，基于获取的实际场景中的全局地理环境信息进行地图构建，得到全局环境地图，其中，所述SLAM算法用于指示使移动设备(例如扫地机器人等)从未知环境的未知地点出发，在运动过程中通过重复观测的地理环境信息(例如墙角、柱子等)定位自身位置和姿态，在根据自身位置增量式的构建地图，从而达到同时定位和地图构建的目的。
在得到全局环境地图之后，采用相关的地图匹配算法、道路匹配算法等，将所述初始地理环境信息在所述全局环境地图中进行位置匹配，得到所述扫地机器人在所述全局环境地图中所处的初始位置；其中，该初始位置为所述扫地机器人当前在所述全局环境地图中的自身定位位置，以实现对所述扫地机器人的精准定位，进而能够实时获悉该扫地机器人在自己所处的实际全局环境中的具体定位位置：初始位置，达到对所述扫地机器人进行最初的精准定位的目的。
接着，所述步骤S12继续基于用户预设的虚拟墙信息和所述全局环境地图，为所述扫地机器人规划出所述初始位置与所述清扫目的地之间的全局无碰撞最佳路径。在此，用户可以通过图形化的编辑环境(例如虚拟墙信息的编辑界面等)，设定、添加或者删除任意形状的带有通过性规则的预设的虚拟墙信息，并将该预设的虚拟墙信息发送至该扫地机器人处，以便扫地机器人通过用户预设的虚拟墙信息避免撞上实际全局环境中的障碍物。例如，所述步骤S12用户预设的虚拟墙信息和所述全局环境地图，从所述初始位置开始，采用预设的启发式搜索算法，在所述全局环境地图上为所述扫地机器人规划出所述初始位置至清扫目的地之间的全局无碰撞最佳路径，使得通过预设的虚拟墙信息能够在不需要额外的成本生产额外辅助的硬件设备来为清扫任务进行路径规划，使得扫地机器人使用更加的方便、灵活、快捷，从而节省了人力物力等成本，同时通过预设的虚拟墙信息来虚拟现实的障碍物，避免了改变现实环境，使得基于预设的虚拟墙信息在全局环境地图上为清扫任务规划并筛选出全局无碰撞最佳路径的过程更加方便和智能化，使得规划筛选出的全局无碰撞最佳路径更精确快捷。
接着本申请的上述实施例，所述实时信息可以包括：所述扫地机器人的实时地理环境信息和实时速度信息，其中，实时速度信息可以包括但不限于是实时速度v，实时加速度a及实时角速度w等，所述步骤S13基于获取的所述扫地机器人的实时信息、所述全局无碰撞最佳路径和所述清扫策略，确定所述扫地机器人执行所述清扫任务时的控制信息，包括：
基于获取的所述扫地机器人的实时地理环境信息和实时速度信息，确定所述扫地机器人按照所述全局无碰撞最佳路径进行移动时的无碰撞移动信息；其中，其中，该无碰撞移动信息可以包括所述移动设备实时移动时的移动速度、移动方向、环境参数信息(例如道路情况、风速等)及移动平稳度信息中的一项或多项等。例如，在扫地机器人移动的实际场景中，可以通过扫地机器人中的激光传感器、超声传感器、红外传感器、定位传感器(例如GPS定位传感器等)、摄像装置及深度传感器等传感器来获取实际环境中的实时地理环境信息和移动设别的实时速度信息，将所有的传感器获取的实时地理环境信息(包括实时定位位置)进行融合并结合移动设备的实时速度信息，并利用移动设备的局部避障的动态窗口算法，从扫地机器人的初始位置开始，按照所述步骤S12中确定的全局无碰撞最佳路径进行移动时，确定的移动时对应的无碰撞移动信息，使得扫地机器人可以基于该无碰撞移动信息，无碰撞的完成从扫地机器人收到清扫任务的初始位置开始移动至清扫目的地的移动路径的导航。
所述步骤S13继续基于所述无碰撞移动信息和所述扫地机器人的移动模型例如，不同的移动设备对应的移动模型不同)，生成无碰撞移动控制信息，完成所述扫地机器人从初始位置至清扫目的地之间的移动过程的无碰撞移动控制；接着基于所述清扫策略和所述无碰撞移动控制信息，确定所述扫地机器人执行所述清扫任务时的控制信息，使得扫地机器人能够根据该控制信息在完成清扫任务的移动过程和清扫过程中无碰撞的运行，进而完成用户在扫地机器人上设置的清扫任务。
接着本申请的上述实施例，所述步骤S13中的基于所述清扫策略和所述无碰撞移动控制信息，确定所述扫地机器人执行所述清扫任务时的控制信息，包括：
基于获取的所述扫地机器人的实时地理环境信息和实时速度信息，确定所述扫地机器人在所述清扫任务中的清扫范围内，按照所述清扫策略进行移动时的无碰撞清扫信息；在此，所述无碰撞清扫信息可以包括清扫速度、清扫方向、清扫点及清扫移动平稳度中的一项或多项，其中，所述清扫点由所述清扫范围和所述扫地机器人的扫地直径确定，例如，若清扫策略为弓字形清扫方式，则扫地机器人根据所携带的实时信息，根据清扫任务中的清扫范围，贴边完成该清扫范围内的环境探测，结合贴边一圈的实时地理环境信息以及扫地机器人的扫地直径，规划出无碰撞的清扫点；若清扫策略为回字形清扫方式，则直接将扫地机器人的当前位置：清扫目的地作为清扫的起点位置，根据清扫范围和扫地机器人的清扫直径，由内向外，规划出无碰撞的清扫点，完成对清扫范围内的清扫点的规划与确定；接着基于对清扫范围进行清扫的过程中的所述无碰撞清扫信息和所述扫地机器人的移动模型，生成无碰撞清扫控制信息，使得扫地机器人能够根据该无碰撞清扫控制信息清完成对清扫范围进行的无碰撞清扫过程，进而完成用户在扫地机器人上设置的清扫任务；最后基于控制扫地机器人从初始位置移动至清扫任务中的清扫目的地之间的移动过程的所述无碰撞移动控制信息和控制扫地机器人在清扫范围内进行扫地的清扫过程的所述无碰撞清扫控制信息，确定所述扫地机器人执行所述清扫任务时的控制信息。
本申请一实施例中的一种扫地机器人的控制方法，还包括：
对执行所述清扫任务时的所述控制信息进行更新。例如，若在执行用户设置的清扫任务时的从初始位置移动至清扫目的地的移动过程中和/或在清扫清扫范围的清扫过程中，出现临时障碍物，导致之前规划出的控制扫地机器人移动和/或清扫的过程无法正常进行，为了保证清扫任务的正常完成，则需要对规划出的执行所述清扫任务时的所述控制信息进行更新，以满足扫地机器人能够顺利执行并完成清扫任务。
如图2所示为本申请一个方面的一种将扫地机器人的控制方法应用于扫地机器人的智能清扫的系统的交互示意图，该系统包括扫地机器人端和用户端，其中，该扫地机器人由四部分组成，自主移动至清扫目的地部分、局部清扫部分、SLAM自主定位部分及数据采集部分，其中，所述SLAM自主定位部分包括自主定位模块和地图模块，所述数据采集部分包括数据滤波模块和里程计模块，所述自主移动至清扫目的地部分包括设定定点的清扫任务模块、全局路径规划模块、局部路径规划模块、运动控制模块及智能移动模块，所述局部清扫部分包括清扫点生成模块、清扫模块和异常处理模块。当用户需要读某一目的地进行清扫时，通过可视化界面在用户交互模块设定清扫任务，并通过通信模块将该清扫任务转发至扫地机器人中，以便扫地机器人中的任务管理调度模块对用户设定的清扫任务进行管理和调度；其中，该扫地机器人中的各个模块的具体执行过程如下：
SLAM自主定位部分：主要用于构建全局环境地图，并根据全局环境地图和实时信息获得当前位置。具体为：
地图模块：主要用于采用预设的SLAM算法基于实时获取的全局地理环境信息构建地图得到全局环境地图，以便后续基于该全局环境地图为扫地机器人的清扫任务规划全局无碰撞最佳路径并实现对扫地机器人的实时定位。
自主定位模块：通过扫地机器人中的激光传感器、超声传感器、红外传感器、摄像装置、深度传感器及防跌落传感器等来获取所述移动设备所处环境的初始地理环境信息；之后，采用相关的地图匹配算法、道路匹配算法等，将所述初始地理环境信息在所述全局环境地图中进行位置匹配，得到所述扫地机器人在所述全局环境地图中所处的初始位置；其中，该初始位置为所述扫地机器人当前在所述全局环境地图中的自身定位位置，以实现对所述扫地机器人的定位，进而能够实时获悉该扫地机器人在自己所处的实际全局环境中的具体定位位置：初始位置，达到对所述扫地机器人进行最初的定位的目的。
数据采集部分：主要用于采集激光传感器、红外传感器及里程计等用于进行定位的定位位置信息，以便得到有效的有效定位位置信息，进而实现对扫地机器人的实时定位。具体为：
数据滤波模块：通过至少一个传感器获取所述扫地机器人的实时的定位数据信息，其中，所述定位数据信息包括每一个所述传感器实时采集的定位信息；在此，所述传感器可以包括激光传感器、超声传感器、红外传感器、深度传感器及防跌落传感器中的一项或多项；通过对上述传感器中的一项甚至是多项采集的传感器数据进行预处理，将采集的定位信息中的数据进行数据过滤，剔除噪点数据，减少误触发，例如，避免防跌落传感器采集的噪点数据触发扫地机器人后退或者停止等误触发，实现对扫地机器人在全局环境中的正确操作。
里程计模块，用于通过里程计可以记录扫地机器人移动的距离，可以结合测距的传感器对扫地机器人进行精确定位。
自主移动至清扫目的地部分：主要目的是根据全局环境地图及实时信息，将机器人自主移动至待清扫的目的地，避免人工干预，提升扫地机器人自主移动性，且提升扫地效率。具体为：
设定定点局部清扫任务模块：根据实际家居环境和用户需求等，由手机端应用程序向扫地机器人下发对需要清扫的目的地进行清扫的清扫任务。
全局路径规划模块：根据确定的所述扫地机器人的初始位置，从所述初始位置开始，采用启发式搜索算法在所述全局环境地图上，为所述扫地机器人规划出所述初始位置与所述清扫目的地之间的全局无碰撞最佳路径，以指引扫地机器人完成用户设定的清扫任务。
局部路径规划模块：在扫地机器人移动的实际场景中，可以通过扫地机器人中的激光传感器、超声传感器、红外传感器、定位传感器(例如GPS定位传感器等)、摄像装置及深度传感器等传感器来获取实际环境中的实时地理环境信息和移动设别的实时速度信息，将所有的传感器获取的实时地理环境信息(包括实时定位位置)进行融合并结合移动设备的实时速度信息，并利用移动设备的局部避障的动态窗口算法，从扫地机器人的初始位置开始，按照所述步骤S12中确定的全局无碰撞最佳路径进行移动时，确定的移动时对应的无碰撞移动信息，使得扫地机器人可以基于该无碰撞移动信息，无碰撞的完成从扫地机器人收到清扫任务的初始位置开始移动至清扫目的地的移动路径的导航。
运动控制模块：基于所述无碰撞移动信息和所述扫地机器人的移动模型例如，不同的移动设备对应的移动模型不同)，生成无碰撞移动控制信息，完成所述扫地机器人从初始位置至清扫目的地之间的移动过程的无碰撞移动控制。
智能移动模块：接收无碰撞移动控制信息，控制扫地机器人在初始位置至清扫目的地之间的移动过程能够无碰撞移动。
局部清扫部分：主要目的是根据设定的清扫策略，利用全局环境地图及实时信息，规划清扫范围内的清扫点，设计清扫策略，完成清扫任务。具体为：
清扫点生成模块：所述清扫任务中的清扫范围和所述扫地机器人的扫地直径确定对清扫范围进行清扫时的清扫点；若清扫策略为弓字形清扫方式，则扫地机器人根据所携带的实时信息，根据清扫任务中的清扫范围，贴边完成该清扫范围内的环境探测，结合贴边一圈的实时地理环境信息以及扫地机器人的扫地直径，规划出无碰撞的清扫点；若清扫策略为回字形清扫方式，则直接将扫地机器人的当前位置：清扫目的地作为清扫的起点位置，根据清扫范围和扫地机器人的清扫直径，由内向外，规划出无碰撞的清扫点，完成对清扫范围内的清扫点的规划与确定。
清扫模块：基于对清扫范围进行清扫的过程中的所述无碰撞清扫信息和所述扫地机器人的移动模型，生成无碰撞清扫控制信息，使得扫地机器人能够根据该无碰撞清扫控制信息清完成对清扫范围进行的无碰撞清扫过程，进而完成用户在扫地机器人上设置的清扫任务；最后基于控制扫地机器人从初始位置移动至清扫任务中的清扫目的地之间的移动过程的所述无碰撞移动控制信息和控制扫地机器人在清扫范围内进行扫地的清扫过程的所述无碰撞清扫控制信息，确定所述扫地机器人执行所述清扫任务时的控制信息。
异常处理模块：若在执行用户设置的清扫任务时的从初始位置移动至清扫目的地的移动过程中和/或在清扫清扫范围的清扫过程中，出现临时障碍物，导致之前规划出的控制扫地机器人移动和/或清扫的过程无法正常进行，为了保证清扫任务的正常完成，则需要对规划出的执行所述清扫任务时的所述控制信息进行更新，以满足扫地机器人能够顺利执行并完成清扫任务。
此外，本申请的另一方面还提供了一种基于计算的设备，其中，该设备包括：
处理器；以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：
获取清扫任务，其中，所述清扫任务包括清扫策略和清扫目的地；
确定所述扫地机器人的初始位置，为所述扫地机器人规划出所述初始位置与所述清扫目的地之间的全局无碰撞最佳路径；
基于获取的所述扫地机器人的实时信息、所述全局无碰撞最佳路径和所述清扫策略，确定所述扫地机器人执行所述清扫任务时的控制信息。
本申请的另一方面还提供了一种存储可执行指令的非暂态计算机可读存储介质，在所述可执行指令由电子设备执行时，使得所述电子设备：
获取清扫任务，其中，所述清扫任务包括清扫策略和清扫目的地；
确定所述扫地机器人的初始位置，为所述扫地机器人规划出所述初始位置与所述清扫目的地之间的全局无碰撞最佳路径；
基于获取的所述扫地机器人的实时信息、所述全局无碰撞最佳路径和所述清扫策略，确定所述扫地机器人执行所述清扫任务时的控制信息。
综上所述，本申请提供的一种扫地机器人的控制方法及设备，通过获取清扫任务，其中，所述清扫任务包括清扫策略和清扫目的地；确定所述扫地机器人的初始位置，为所述扫地机器人规划出所述初始位置与所述清扫目的地之间的全局无碰撞最佳路径；基于获取的所述扫地机器人的实时信息、所述全局无碰撞最佳路径和所述清扫策略，确定所述扫地机器人执行所述清扫任务时的控制信息，使得扫地机器人能够在无人工干预的情况下，根据执行清扫任务时的控制信息，自主移动至用户指定的清扫目的地，并按照用户设定的清扫策略完成清扫任务，不仅避免了移动和清扫过程中的人工干预，还方便了扫地机器人完成清扫任务的移动和清扫过程，并提高了扫地机器人的清扫效率。
需要注意的是，本申请可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采用专用集成电路(ASIC)、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一个实施例中，本申请的软件程序可以通过处理器执行以实现上文所述步骤或功能。同样地，本申请的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，RAM存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本申请的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。
另外，本申请的一部分可被应用为计算机程序产品，例如计算机程序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本申请的方法和/或技术方案。而调用本申请的方法的程序指令，可能被存储在固定的或可移动的记录介质中，和/或通过广播或其他信号承载媒体中的数据流而被传输，和/或被存储在根据所述程序指令运行的计算机设备的工作存储器中。在此，根据本申请的一个实施例包括一个装置，该装置包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该装置运行基于前述根据本申请的多个实施例的方法和/或技术方案。
对于本领域技术人员而言，显然本申请不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本申请。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
Claims (10)
1.一种扫地机器人的控制方法，其中，所述方法包括：
获取清扫任务，其中，所述清扫任务包括清扫策略和清扫目的地；
确定所述扫地机器人的初始位置，为所述扫地机器人规划出所述初始位置与所述清扫目的地之间的全局无碰撞最佳路径；
基于获取的所述扫地机器人的实时信息、所述全局无碰撞最佳路径和所述清扫策略，确定所述扫地机器人执行所述清扫任务时的控制信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述扫地机器人的初始位置，为所述扫地机器人规划出所述初始位置与所述清扫目的地之间的全局无碰撞最佳路径，包括：
获取所述扫地机器人所处环境的初始地理环境信息；
将所述初始地理环境信息在构建的全局环境地图中进行位置匹配，得到所述扫地机器人的初始位置，其中，所述全局环境地图由获取的全局地理环境信息构建得到。
基于用户预设的虚拟墙信息和所述全局环境地图，为所述扫地机器人规划出所述初始位置与所述清扫目的地之间的全局无碰撞最佳路径。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述实时信息包括：所述扫地机器人的实时地理环境信息和实时速度信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于获取的所述扫地机器人的实时信息、所述全局无碰撞最佳路径和所述清扫策略，确定所述扫地机器人执行所述清扫任务时的控制信息，包括：
基于获取的所述扫地机器人的实时地理环境信息和实时速度信息，确定所述扫地机器人按照所述全局无碰撞最佳路径进行移动时的无碰撞移动信息；
基于所述无碰撞移动信息和所述扫地机器人的移动模型，生成无碰撞移动控制信息；
基于所述清扫策略和所述无碰撞移动控制信息，确定所述扫地机器人执行所述清扫任务时的控制信息。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于所述清扫策略和所述无碰撞移动控制信息，确定所述扫地机器人执行所述清扫任务时的控制信息，包括：
基于获取的所述扫地机器人的实时地理环境信息和实时速度信息，确定所述扫地机器人在所述清扫任务中的清扫范围内，按照所述清扫策略进行移动时的无碰撞清扫信息；
基于所述无碰撞清扫信息和所述扫地机器人的移动模型，生成无碰撞清扫控制信息；
基于所述无碰撞移动控制信息和所述无碰撞清扫控制信息，确定所述扫地机器人执行所述清扫任务时的控制信息。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
通过至少一个传感器获取所述扫地机器人的实时的定位数据信息，其中，所述定位数据信息包括每一个所述传感器实时采集的定位信息；
对所述定位位置信息中的所有所述定位信息进行过滤，得到所述扫地机器人的有效定位数据信息；
根据所述有效定位数据信息对所述扫地机器人进行实时定位。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述传感器包括激光传感器、超声传感器、红外传感器、摄像装置、深度传感器、里程计及防跌落传感器中的一项或多项。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
对执行所述清扫任务时的所述控制信息进行更新。
9.一种基于计算的设备，其中，该设备包括：
处理器；以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：
获取清扫任务，其中，所述清扫任务包括清扫策略和清扫目的地；
确定所述扫地机器人的初始位置，为所述扫地机器人规划出所述初始位置与所述清扫目的地之间的全局无碰撞最佳路径；
基于获取的所述扫地机器人的实时信息、所述全局无碰撞最佳路径和所述清扫策略，确定所述扫地机器人执行所述清扫任务时的控制信息。
10.一种存储可执行指令的非暂态计算机可读存储介质，在所述可执行指令由电子设备执行时，使得所述电子设备：
获取清扫任务，其中，所述清扫任务包括清扫策略和清扫目的地；
确定所述扫地机器人的初始位置，为所述扫地机器人规划出所述初始位置与所述清扫目的地之间的全局无碰撞最佳路径；
基于获取的所述扫地机器人的实时信息、所述全局无碰撞最佳路径和所述清扫策略，确定所述扫地机器人执行所述清扫任务时的控制信息。
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