CN110353579A - 一种清洁机器人自动规划路径方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种清洁机器人自动规划路径方法，包括以下步骤：S1、导入执行清洁任务的清洁区域；S2、生成内接多边形，并进行沿边清洁；S3、以内接多边形的最长边作为直线清洁的主方向，通过弓字型轨道覆盖满内接多边形区域；S4、判断区域内是否存在障碍物，若是则执行步骤S4，否则将步骤S3规划的路径作为清洁路径；S5、根据机器人的外切圆半径对障碍物进行膨胀处理；S6、提取膨胀处理后的障碍物的膨胀边缘，将障碍物的膨胀边缘和机器人的弓字型轨道相结合，通过Dijkstar算法搜索出最短路径作为机器人的行走路径。本发明通过沿边清洁和内部覆盖相结合的方式，机器人能较好的完成区域覆盖。
Description
技术领域
本发明涉及一种清洁机器人自动规划路径方法。
背景技术
扫地机器人，又称自动打扫机、智能吸尘、机器人吸尘器等，是智能家用电器的一种，能凭借一定的人工智能，自动在房间内完成地板清理工作。一般采用刷扫和真空方式，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。一般来说，将完成清洁、吸尘、擦地工作的机器人，也统一归为扫地机器人。
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，以圆盘型为主。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。一般能设定时间预约打扫，自行充电。前方有设置感应器，可侦测障碍物，如碰到墙壁或其他障碍物，会自行转弯，并依每间不同厂商设定，而走不同的路线，有规划清洁地区。(部分较早期机型可能缺少部分功能)因为其简单操作的功能及便利性，现今已慢慢普及，成为上班族或是现代家庭的常用家电用品。
目前，市面上常见的清洁机器人路径覆盖算法，主要用于家用清洁机器人，比如小米的扫地机器人；家用环境的特征为：
(1)空间尺度有限，一般小于200平米；
(2)机器人一般是在无人环境下清洁，环境中没有太多动态的障碍物；
(3)对清洁效率要求不高，机器人有足够的时间去把一个屋子打扫干净.
所以常见的家用扫地机器人的清洁算法，表现为：
1、机器人自己探索地图，创建清洁区域，分区域打扫；
2、机器人遇到边缘，会先进行沿边清洁，再进行内部覆盖；
3、遇到新出现的障碍物，机器人会绕着障碍物走一圈，再进行清洁；这种方式确实可以提高清洁覆盖率，但是机器人的效率比较低。
相比家用环境，商用环境有一下特征：
1、空间尺度较大，常见的商场、展馆、机场，单层平面区域超过2000平米，相对于机器人的自主规划，更希望的是确定约束好机器人要清洁的区域；
2、环境由于存在行人、新摆放的物体等障碍物，并且这些障碍物大多是动态移动的；
3、由于商用环境的性质，讲究清洁效率，所以机器人必须在限定的时间内打扫干净区域；
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种通过沿边清洁和内部覆盖相结合的方式，机器人能较好的完成区域覆盖；并且机器人主要规划路径都为长直线，利于清洁的清洁机器人自动规划路径方法。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种清洁机器人自动规划路径方法，包括以下步骤：
S1、导入执行清洁任务的清洁区域；
S2、根据选定的清洁区域，生成内接多边形，并沿着该内接多边形边的缘进行沿边清洁；
S3、以内接多边形的最长边作为直线清洁的主方向，通过弓字型轨道覆盖满内接多边形区域；
S4、判断内接多边形区域内是否存在障碍物，若是则执行步骤S5，否则将步骤S3规划的路径作为清洁机器人的清洁路径；
S5、根据机器人的外切圆半径对障碍物进行膨胀处理；
S6、提取膨胀处理后的障碍物的膨胀边缘，将障碍物的膨胀边缘和机器人的弓字型轨道相结合，然后通过Dijkstar算法搜索出最短路径作为机器人的行走路径。
进一步地，所述步骤S2中进行沿边清洁时，若内接多边形边缘存在障碍物，则对该障碍物进行膨胀处理，然后提取障碍物的边缘，将障碍物的边缘与内接多边形的边进行合并，得到沿边清洁的路径。
进一步地，所述步骤S5具体实现方法为：设机器人的外接圆半径为R，在障碍物边缘以R为膨胀距离，生成一个距离障碍物实际边缘距离为R的膨胀边缘。
进一步地，所述步骤S6具体实现方法为：以弓字型轨道每条直线轨道上与障碍物相交的两个点分别作为机器人行动起点和终点，结合障碍物膨胀边缘和弓字型轨道路径，通过Dijkstar算法搜索出最短路径作为机器人的行走路径。
本发明的有益效果是：
1、本发明通过沿边清洁和内部覆盖相结合的方式，机器人能较好的完成区域覆盖；
2、机器人主要规划路径都为长直线，利于清洁；相对于转角比较多的规划路线，能够提高清洁效率；
3、机器人能够将弓字型清洁轨道和障碍物边缘相结合，机器人会先沿障碍物的边缘进行沿边清扫，然后回到内部进行弓字形的轨道清扫，不会围绕障碍物进行一整圈的沿边清扫，相比传统的沿边清洁，能够提高机器人的运动效率，更加适合商用的动态环境中的避障使用；
4、机器人在确定的清洁区域内进行路径覆盖，更加符合商用环境的安全性需求。
附图说明
图1为清洁机器人自动规划路径方法的流程图；
图2为本发明的清洁区域示意图；
图3为本发明进行沿边清扫的示意图；
图4为本发明生成弓字型轨道的示意图；
图5为本发明对障碍物进行膨胀处理的示意图；
图6为本发明障碍物边缘行走路径示意图；
图7为本发明最终生成的机器人行走路径示意图。
具体实施方式
下面结合附图进一步说明本发明的技术方案。
如图1所示，一种清洁机器人自动规划路径方法，包括以下步骤：
S1、导入执行清洁任务的清洁区域，如图2所示；
S2、根据选定的清洁区域，生成内接多边形，并沿着该内接多边形边的缘进行沿边清洁；进行沿边清洁时，若内接多边形边缘存在障碍物，则对该障碍物进行膨胀处理，然后提取障碍物的边缘，如图3(a)所示，将障碍物的边缘与内接多边形的边进行合并，得到沿边清洁的路径，如图3(b)所示。
S3、以内接多边形的最长边作为直线清洁的主方向，通过弓字型轨道覆盖满内接多边形区域，如图4所示；
S4、判断内接多边形区域内是否存在障碍物，若是则执行步骤S5，否则将步骤S3规划的路径作为清洁机器人的清洁路径；
S5、根据机器人的外切圆半径对障碍物进行膨胀处理；具体实现方法为：设机器人的外接圆半径为R，在障碍物边缘以R为膨胀距离，生成一个距离障碍物实际边缘距离为R的膨胀边缘，如图5所示。
S6、提取膨胀处理后的障碍物的膨胀边缘，将障碍物的膨胀边缘和机器人的弓字型轨道相结合，如图6(a)所示，然后通过Dijkstar算法搜索出最短路径作为机器人的行走路径；具体实现方法为：以弓字型轨道每条直线轨道上与障碍物相交的两个点分别作为机器人行动起点和终点，结合障碍物膨胀边缘和弓字型轨道路径，将当前的弓字型轨道和障碍物的膨胀边缘作为可行进的路线，通过Dijkstar算法搜索出最短路径作为机器人的行走路径，得到的行走路径如图6(b)所示。
通过上述步骤，得到本发明机器人最终的清洁路径如图7所示。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。
Claims (4)
1.一种清洁机器人自动规划路径方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、导入执行清洁任务的清洁区域；
S2、根据选定的清洁区域，生成内接多边形，并沿着该内接多边形边的缘进行沿边清洁；
S3、以内接多边形的最长边作为直线清洁的主方向，通过弓字型轨道覆盖满内接多边形区域；
S4、判断内接多边形区域内是否存在障碍物，若是则执行步骤S5，否则将步骤S3规划的路径作为清洁机器人的清洁路径；
S5、根据机器人的外切圆半径对障碍物进行膨胀处理；
S6、提取膨胀处理后的障碍物的膨胀边缘，将障碍物的膨胀边缘和机器人的弓字型轨道相结合，然后通过Dijkstar算法搜索出最短路径作为机器人的行走路径。
2.根据权利要求1所述的一种清洁机器人自动规划路径方法，其特征在于，所述步骤S2中进行沿边清洁时，若内接多边形边缘存在障碍物，则对该障碍物进行膨胀处理，然后提取障碍物的边缘，将障碍物的边缘与内接多边形的边进行合并，得到沿边清洁的路径。
3.根据权利要求1所述的一种清洁机器人自动规划路径方法，其特征在于，所述步骤S5具体实现方法为：设机器人的外接圆半径为R，在障碍物边缘以R为膨胀距离，生成一个距离障碍物实际边缘距离为R的膨胀边缘。
4.根据权利要求1所述的一种清洁机器人自动规划路径方法，其特征在于，所述步骤S6具体实现方法为：以弓字型轨道每条直线轨道上与障碍物相交的两个点分别作为机器人行动起点和终点，结合障碍物膨胀边缘和弓字型轨道路径，通过Dijkstar算法搜索出最短路径作为机器人的行走路径。
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