CN107752910A - 区域清扫方法、装置、存储介质、处理器及扫地机器人 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种区域清扫方法、装置、存储介质、处理器及扫地机器人。该方法包括：从多个视角获取待清扫区域的环境信息，其中，环境信息包括：待清扫区域的边界轮廓信息和待清扫区域内存在的阻挡物轮廓信息；根据环境信息确定清扫路径；按照清扫路径对待清扫区域进行清扫。本发明解决了相关技术中扫地机器人无法在避让阻挡物的同时实现全方位、低重复率的清扫的技术问题。

Description

区域清扫方法、装置、存储介质、处理器及扫地机器人

技术领域

本发明涉及智能家用电器领域，具体而言，涉及一种区域清扫方法、装置、存储介质、处理器及扫地机器人。

背景技术

扫地机器人，又称自动打扫机、智能吸尘、机器人吸尘器，属于一种智能家用电器，其能够自动在室内完成地板清理工作，将地面杂物先吸纳进入自身的垃圾收纳盒，从而完成地面清理的功能。在通常情况下，将能够完成清扫、吸尘、擦地工作的机器人也统一归类为扫地机器人。

扫地机器人最早在欧美市场进行销售，随着国内生活水平的提高，逐步进入中国。扫地机器的机身为无线机器，使用充电电池运作，操作方式以遥控器、或是机器上的操作面板，其能够设定时间预约打扫，自行充电。前方有设置感应器，可侦测障碍物，如果碰到墙壁或其他障碍物会自行转弯，并依照各个生产厂商的初始设定模式行走于不同的路线。鉴于其简单操作、便捷，如今已经成为上班族或是现代家庭的常用家电用品。

扫地机器人的机身为采用自动化技术的可移动装置。配备有集尘盒的真空吸尘装置配合机身设定控制路径，在室内反复行走，例如：沿边清扫、集中清扫、随机清扫、直线清扫等路径打扫，并辅以边刷、中央主刷旋转、抹布等方式，加强打扫效果，以完成拟人化居家清洁效果。

扫地机器人的内部构造主要包括：

(1)本体：以圆盘型为主，不同生产厂商品设计的外型会有所不同。

(2)充电电池：以镍氢电池为主，部分采用锂电池，但使用锂电池的扫地机器人通常产品单价较高。每家生产厂商的电池充电时间与使用时间也有所差别。

(3)充电座：能够提供机器人吸尘器自行回家充电的地方。

(4)集尘盒：与吸尘器通常采用的纸袋方式不同，扫地机器人均配置有集尘盒以收集灰尘，可以分为：中央集尘盒与置于后端集尘盒。

(5)遥控器：控制扫地机器人执行清洁工作，当前也可以通过机身上的控制面板加以控制。

目前，在扫地机器人进行清洁工作的过程中，为了避免扫地机器人与初始规划路径上突然出现的阻挡物发生碰撞，当扫地机器人通过传感器得知前方路径上存在阻挡物时，通常会推行这些阻挡物继续前行或者在与阻挡物发生碰撞时随机旋转一个角度并按照这个方向直行。前一种方式很有可能对阻挡物本身或者扫地机器人或者地面造成损伤，后一种方式虽然能够避开阻挡物继续进行清扫工作，但是无法完全覆盖待清扫区域或者对部分路线进行重复清扫。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明至少部分实施例提供了一种区域清扫方法、装置、存储介质、处理器及扫地机器人，以至少解决相关技术中扫地机器人无法在避让阻挡物的同时实现全方位、低重复率的清扫的技术问题。

根据本发明其中一实施例，提供了一种区域清扫方法，包括：

从多个视角获取待清扫区域的环境信息，其中，环境信息包括：待清扫区域的边界轮廓信息和待清扫区域内存在的阻挡物轮廓信息；根据环境信息确定清扫路径；按照清扫路径对待清扫区域进行清扫。

可选地，从多个视角获取待清扫区域的环境信息包括：在运行过程中，实时从第一视角采集第一图像以及从第二视角采集第二图像；从第一图像与第二图像中获取图像之间的匹配特征点；根据匹配特征点进行重构，获取环境信息。

可选地，从第一图像与第二图像中获取匹配特征点包括：从第一图像中提取第一特征点集合以及从第二图像中提取第二特征点集合；在第一特征点集合与第二特征点集合中选取匹配特征点并剔除误匹配的特征点。

可选地，在第一特征点集合与第二特征点集合中选取匹配特征点包括：获取第一特征点集合中每个像素的第一特征描述信息以及获取第二特征点集合中每个像素的第二特征描述信息；根据第一特征描述信息和第二特征描述信息确定匹配特征点。

可选地，在从第一图像与第二图像中获取匹配特征点之前，还包括：对第一图像和/或第二图像进行闭环检测，其中，闭环检测用于确定第一图像和/或第二图像是否出现在已经遍历的路径上采集到的图像序列。

可选地，根据环境信息确定清扫路径包括：根据环境信息将待清扫区域划分为多个子区域；按照多个子区域之间的邻接关系依次规划每个子区域的清扫路径。

根据本发明其中一实施例，还提供了一种区域清扫装置，包括：

获取模块，用于从多个视角获取待清扫区域的环境信息，其中，环境信息包括：待清扫区域的边界轮廓信息和待清扫区域内存在的阻挡物轮廓信息；确定模块，用于根据环境信息确定清扫路径；处理模块，用于按照清扫路径对待清扫区域进行清扫。

可选地，获取模块包括：采集单元，用于在运行过程中，实时从第一视角采集第一图像以及从第二视角采集第二图像；获取单元，用于从第一图像与第二图像中获取图像之间的匹配特征点；重构单元，用于根据匹配特征点进行重构，获取环境信息。

可选地，获取单元包括：提取子单元，用于从第一图像中提取第一特征点集合以及从第二图像中提取第二特征点集合；获取子单元，用于在第一特征点集合与第二特征点集合中选取匹配特征点并剔除误匹配的特征点。

可选地，获取子单元，用于获取所述第一特征点集合中每个像素的第一特征描述信息以及获取所述第二特征点集合中每个像素的第二特征描述信息，并根据所述第一特征描述信息和所述第二特征描述信息确定所述匹配特征点。

可选地，上述装置还包括：检测模块，用于对第一图像和/或第二图像进行闭环检测，其中，闭环检测用于确定第一图像和/或第二图像是否出现在已经遍历的路径上采集到的图像序列。

可选地，确定模块包括：划分单元，用于根据环境信息将待清扫区域划分为多个子区域；规划单元，用于按照多个子区域之间的邻接关系依次规划每个子区域的清扫路径。

根据本发明其中一实施例，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述区域清扫方法。

根据本发明其中一实施例，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述区域清扫方法。

根据本发明其中一实施例，还提供了一种扫地机器人，包括：一个或多个处理器，存储器，图像采集装置以及一个或多个程序，其中，一个或多个程序被存储在存储器中，并且被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个程序用于执行上述区域清扫方法。

在本发明至少部分实施例中，采用从多个视角获取待清扫区域的环境信息，该环境信息包括：待清扫区域的边界轮廓信息和待清扫区域内存在的阻挡物轮廓信息的方式，根据环境信息确定清扫路径以及按照清扫路径对待清扫区域进行清扫，从而在清扫过程中有效地避让阻挡物、节省清扫时间、提高清扫效率，进而解决了相关技术中扫地机器人无法在避让阻挡物的同时实现全方位、低重复率的清扫的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1示出了一种用于实现区域清扫方法的扫地机器人的硬件结构框图；

图2是根据本发明其中一实施例的区域清扫方法的流程图；

图3是根据本发明其中一实施例的区域清扫装置的结构框图；

图4是根据本发明其中一优选实施例的区域清扫装置的结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，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的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

根据本发明其中一实施例，提供了一种区域清扫的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

上述方法实施例可以在扫地机器人中执行。图1示出了一种用于区域清扫方法的扫地机器人的硬件结构框图。如图1所示，扫地机器人主要包括：处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器(MCU)或可编程逻辑器件(FPGA)等的处理装置)、用于存储数据的存储器104以及图像采集装置106。除此以外，还可以包括：传输装置、显示器、控制面板、输入/输出接口(I/O接口)、通用串行总线(USB)端口(可以作为I/O接口的端口中的一个端口被包括)、照明装置、网络接口和/或电源。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，扫地机器人还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。

应当注意到的是上述处理器102和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，数据处理电路可为单个独立的处理模块，或全部或部分的结合到扫地机器人中的其他元件中的任意一个内。如本申请实施例中所涉及到的，该数据处理电路作为一种处理器控制(例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择)。

存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的区域清扫方法对应的程序指令/数据存储装置，处理器102通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述区域清扫方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至扫地机器人。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

图像采集装置，以两个摄像头(例如：一个广角摄像头和一个深度摄像头)为例，其一可以采用升降加旋转模式安装于扫地机器人的顶部，其二可以在扫地机器人前方安装一个滑动摄像头或一个可旋转摄像头。如果扫地机器人进入光线明显变暗的待清扫区域，那么还可以借助照明装置辅助采集阻挡物的图像信息。

传输装置用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括扫地机器人的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置包括一个网络适配器(Network Interface Controller，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(Radio Frequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器(LCD)，该液晶显示器可使得用户能够与扫地机器人的用户界面进行交互。

在上述运行环境下，本申请提供了如图2所示的区域清扫方法。图2是根据本发明其中一实施例的区域清扫方法的流程图。如图2所示，该方法包括如下步骤：

步骤S22，从多个视角获取待清扫区域的环境信息，其中，环境信息包括：待清扫区域的边界轮廓信息和待清扫区域内存在的阻挡物轮廓信息；

步骤S24，根据环境信息确定清扫路径；

步骤S26，按照清扫路径对待清扫区域进行清扫。

通过上述步骤，可以采用从多个视角获取待清扫区域的环境信息，该环境信息包括：待清扫区域的边界轮廓信息和待清扫区域内存在的阻挡物轮廓信息的方式，根据环境信息确定清扫路径以及按照清扫路径对待清扫区域进行清扫，从而在清扫过程中有效地避让阻挡物、节省清扫时间、提高清扫效率，进而解决了相关技术中扫地机器人无法在避让阻挡物的同时实现全方位、低重复率的清扫的技术问题。

上述阻挡物可以包括但不限于以下几类：

(1)贵重首饰，例如：钻戒、黄金手镯；

(2)随身物品，例如：手表、钥匙；

(3)药品，例如：眼药水、风油精；

(4)儿童玩具，例如：积木、水彩笔；

(5)家具，例如：茶几、沙发、电视柜；

(6)其他杂项，例如：针线、纽扣。

可选地，在步骤S22中，从多个视角获取待清扫区域的环境信息可以包括以下执行步骤：

步骤S221，在运行过程中，实时从第一视角采集第一图像以及从第二视角采集第二图像；

步骤S222，从第一图像与第二图像中获取图像之间的匹配特征点；

步骤S223，根据匹配特征点进行重构，获取环境信息。

以采集到的两张图像为例，首先，应当选取一些具有代表性的像素点，可以称之为特征点，其主要的目在于：在图像发生一定程度的改变后，仍然能够提取出相同的点，并能判别这两组像素点之间的相关性。然后，仅针对这些特征点估计扫地机器人的运动，同时估计特征点的空间位置。

在特征点匹配完成之后，可以得到两个一一对应的像素点集。接下来便需要根据两组匹配完毕的像素点集计算扫地机器人的运动过程。通过使用两个摄像头，不仅可以获得每个特征点的像素坐标，还可以获得每个像素点与扫地机器人之间的距离。根据扫地机器人的运动信息可以获得各个特征点的空间位置，进而通过大量的特征点的空间位置便可以构建出整个待清扫区域的样貌。

可选地，在步骤S222中，从第一图像与第二图像中获取匹配特征点可以包括以下执行步骤：

步骤S2221，从第一图像中提取第一特征点集合以及从第二图像中提取第二特征点集合；

步骤S2222，在第一特征点集合与第二特征点集合中选取匹配特征点并剔除误匹配的特征点。

利用双目立体视觉，根据视差恢复阻挡物的深度信息的关键在于确定待清扫区域中同一像素点在两个图像中的对应关系，即需要选择合适的图像特征并进行匹配。然后通过建立特征之间的对应关系，将同一个空间像素点在不同图像中的投影点相对应。因此，可以从当前两个图像中提取特征点并建立特征点之间的数据关联。对于图像内其他非特征点的信息，则可以选择丢弃。

可选地，在步骤S2222中，在第一特征点集合与第二特征点集合中选取匹配特征点可以包括以下执行步骤：

步骤S22221，获取第一特征点集合中每个像素的第一特征描述信息以及获取第二特征点集合中每个像素的第二特征描述信息；

步骤S22222，根据第一特征描述信息和第二特征描述信息确定匹配特征点。

上述特征描述信息可以包括但不限于：每个像素自身相关信息(例如：空间位置坐标)及其与相邻像素的关联关系。对于每一个特征点，为了说明其与其他像素点的区别，可以使用“描述子”(Descriptor)的概念对其加以描述。描述子通常表示为一个向量，其含有特征点和周围区域的信息。如果两个特征点的描述子相似，便可以认定这两个特征点是同一个点。根据特征点和描述子的信息，可以计算出两张图像中的匹配特征点。另外，还可以通过openCV提供的算法是随机采样一致性(Random Sample Consensus，简称为RANSAC)方法剔除错误匹配特征点。

可选地，在步骤S222，从第一图像与第二图像中获取匹配特征点之前，还可以包括以下执行步骤：

步骤S224，对第一图像和/或第二图像进行闭环检测，其中，闭环检测用于确定第一图像和/或第二图像是否出现在已经遍历的路径上采集到的图像序列。

当扫地机器人在待清扫区域进行工作时，虽然会按照规定路径进行清扫，但是难免会运动至先前遍历过的相同位置。例如：扫地机器人沿着规划路径从A位置→B位置→C位置→D位置，而后可能由于路径重叠又重新回到A位置。为此，需要将当前采集的图像数据与先前首次在A位置采集的关键帧(即位移超过固定值的图像帧)进行比对，判断当前采集的图像数据是否出现在已经遍历的路径上采集到的图像序列，由此称为闭环检测。为了提高闭环检测的效率，可以从已经遍历的路径上采集到的图像序列所对应的多个关键帧中随机选取部分或全部关键帧，然后将选取的每个关键帧逐一与当前采集的图像数据进行匹配，如果匹配成功，则认为出现闭环，即当前采集的图像数据确实出现在已经遍历的路径上采集到的图像序列。

可选地，在步骤S24中，根据环境信息确定清扫路径可以包括以下执行步骤：

步骤S241，根据环境信息将待清扫区域划分为多个子区域；

步骤S242，按照多个子区域之间的邻接关系依次规划每个子区域的清扫路径。

在具体清扫过程中，扫地机器人可以根据边界轮廓信息进行清扫直至周边没有未清扫区域，从而在全局环境地图内形成一个闭环。其次，根据阻挡物轮廓信息将全局环境地图内的待清扫区域划分为多个相对独立的子区域并且每个独立的子区域所包含的阻挡物尽可能少，例如：床下是一个独立区域、书桌下是一个独立区域、茶几下是一个独立区域。然后，在每个相对独立的子区域分别设置起始点，按照“弓”型、“回”型、“Z”型等路线进行室内清扫。例如，以起始点为原点，在室内互成直角的相邻墙壁的平行方向上分别设置X轴和Y轴，建立平面直角坐标系。最终，扫地机器人按照特定工作路径行进。如果遇到上述阻挡物，则可以根据阻挡物轮廓信息绕过该阻挡物后继续按照原工作路径前进；如果遇到墙壁，则可以按照墙壁所在的坐标轴左转或右转90度并沿该坐标轴前进一个机身，然后再左转或右转90度以便沿着与该墙壁垂直的坐标轴继续按照原工作路径前进。

根据本发明其中一实施例，还提供了一种区域清扫装置的实施例，图3是根据本发明其中一实施例的区域清扫装置的结构框图。如图3所示，该装置包括：获取模块10，用于从多个视角获取待清扫区域的环境信息，其中，环境信息包括：待清扫区域的边界轮廓信息和待清扫区域内存在的阻挡物轮廓信息；确定模块20，用于根据环境信息确定清扫路径；处理模块30，用于按照清扫路径对待清扫区域进行清扫。

可选地，获取模块10包括：采集单元(图中未示出)，用于在运行过程中，实时从第一视角采集第一图像以及从第二视角采集第二图像；获取单元(图中未示出)，用于从第一图像与第二图像中获取图像之间的匹配特征点；重构单元(图中未示出)，用于根据匹配特征点进行重构，获取环境信息。

可选地，获取单元(图中未示出)包括：提取子单元(图中未示出)，用于从第一图像中提取第一特征点集合以及从第二图像中提取第二特征点集合；获取子单元(图中未示出)，用于在第一特征点集合与第二特征点集合中选取匹配特征点并剔除误匹配的特征点。

可选地，获取子单元(图中未示出)，用于获取所述第一特征点集合中每个像素的第一特征描述信息以及获取所述第二特征点集合中每个像素的第二特征描述信息，并根据所述第一特征描述信息和所述第二特征描述信息确定所述匹配特征点。

可选地，图4是根据本发明其中一优选实施例的区域清扫装置的结构框图。如图4所示，上述装置还包括：检测模块40，用于对第一图像和/或第二图像进行闭环检测，其中，闭环检测用于确定第一图像和/或第二图像是否出现在已经遍历的路径上采集到的图像序列。

可选地，确定模块20包括：划分单元(图中未示出)，用于根据环境信息将待清扫区域划分为多个子区域；规划单元(图中未示出)，用于按照多个子区域之间的邻接关系依次规划每个子区域的清扫路径。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元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全部或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(可为个人计算机、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。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (15)

1.一种区域清扫方法，其特征在于，包括：

从多个视角获取待清扫区域的环境信息，其中，所述环境信息包括：所述待清扫区域的边界轮廓信息和所述待清扫区域内存在的阻挡物轮廓信息；

根据所述环境信息确定清扫路径；

按照所述清扫路径对所述待清扫区域进行清扫。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述多个视角获取所述待清扫区域的所述环境信息包括：

在运行过程中，实时从第一视角采集第一图像以及从第二视角采集第二图像；

从所述第一图像与所述第二图像中获取图像之间的匹配特征点；

根据所述匹配特征点进行重构，获取所述环境信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，从所述第一图像与所述第二图像中获取所述匹配特征点包括：

从所述第一图像中提取第一特征点集合以及从所述第二图像中提取第二特征点集合；

在所述第一特征点集合与所述第二特征点集合中选取所述匹配特征点并剔除误匹配的特征点。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述第一特征点集合与所述第二特征点集合中选取所述匹配特征点包括：

获取所述第一特征点集合中每个像素的第一特征描述信息以及获取所述第二特征点集合中每个像素的第二特征描述信息；

根据所述第一特征描述信息和所述第二特征描述信息确定所述匹配特征点。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在从所述第一图像与所述第二图像中获取所述匹配特征点之前，还包括：

对所述第一图像和/或所述第二图像进行闭环检测，其中，所述闭环检测用于确定所述第一图像和/或所述第二图像是否出现在已经遍历的路径上采集到的图像序列。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述环境信息确定所述清扫路径包括：

根据所述环境信息将所述待清扫区域划分为多个子区域；

按照所述多个子区域之间的邻接关系依次规划每个子区域的清扫路径。

7.一种区域清扫装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于从多个视角获取待清扫区域的环境信息，其中，所述环境信息包括：所述待清扫区域的边界轮廓信息和所述待清扫区域内存在的阻挡物轮廓信息；

确定模块，用于根据所述环境信息确定清扫路径；

处理模块，用于按照所述清扫路径对所述待清扫区域进行清扫。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取模块包括：

采集单元，用于在运行过程中，实时从第一视角采集第一图像以及从第二视角采集第二图像；

获取单元，用于从所述第一图像与所述第二图像中获取图像之间的匹配特征点；

重构单元，用于根据所述匹配特征点进行重构，获取所述环境信息。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述获取单元包括：

提取子单元，用于从所述第一图像中提取第一特征点集合以及从所述第二图像中提取第二特征点集合；

获取子单元，用于在所述第一特征点集合与所述第二特征点集合中选取所述匹配特征点并剔除误匹配的特征点。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述获取子单元，用于获取所述第一特征点集合中每个像素的第一特征描述信息以及获取所述第二特征点集合中每个像素的第二特征描述信息，并根据所述第一特征描述信息和所述第二特征描述信息确定所述匹配特征点。

11.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

检测模块，用于对所述第一图像和/或所述第二图像进行闭环检测，其中，所述闭环检测用于确定所述第一图像和/或所述第二图像是否出现在已经遍历的路径上采集到的图像序列。

12.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述确定模块包括：

划分单元，用于根据所述环境信息将所述待清扫区域划分为多个子区域；

规划单元，用于按照所述多个子区域之间的邻接关系依次规划每个子区域的清扫路径。

13.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至6中任意一项所述的区域清扫方法。

14.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至6中任意一项所述的区域清扫方法。

15.一种扫地机器人，其特征在于，包括：一个或多个处理器，存储器，图像采集装置以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序用于执行权利要求1至6中任意一项所述的区域清扫方法。