CN110456789A - 一种清洁机器人的全覆盖路径规划方法 - Google Patents

一种清洁机器人的全覆盖路径规划方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种清洁机器人的全覆盖路径规划方法，属于智能控制技术领域，当清洁机器人进入死区无法前进时，通过野火算法搜索到距离清洁机器人最近的未清扫栅格，再通过A*算法规划出清洁机器人到距离其最近的未清扫栅格之间的最短路径，并按照规划出的路径跳出死区，然后继续向前进行清扫工作，能够保证清洁机器人完成全覆盖的清扫工作。

Description

一种清洁机器人的全覆盖路径规划方法
技术领域
本发明涉及一种机器人路径规划方法，具体是一种清洁机器人的全覆盖路径规划方法，属于智能控制技术领域。
背景技术
清洁机器人全覆盖路径规划包括往返式“梳”字型路径规划和内螺旋式“回”字型路径规划。往返式路径规划的清扫规则为：首先，将清洁机器人防止在室内的某一角落；然后，沿某一方向行进，遇到障碍物后采取避障策略，碰到墙壁则移一个车身转弯掉头继续行进，如此来回运动以达到遍历整个环境。内螺旋路径规划即让机器人沿着墙壁的边界，按照“回”字型路径，顺时针或逆时针方向移动，当机器人携带的传感器探测到前方有障碍物或者墙壁时进行90°转向，以避开障碍物或墙壁，当最后机器人清扫完成后会停在环境中心点。目前，常见的运行模式是“回”字型路径规划，这种模式算法简单，易于改进，但是在障碍物较多的环境中会出现死区无法前进的情况，从而导致无法完成全覆盖清扫工作。
所述死区是指，即扫地机器人前方栅格已被标记为障碍物区域、已清扫区域或到达边界，且其它方向被标记为已清扫区域或者障碍物区域，致使扫地机器人无法继续按照原牛耕覆盖方式路线进行清扫。
发明内容
针对上述现有技术存在的问题，本发明提供一种清洁机器人的路径规划方法，能够搜索距离死区最近的待清扫区域，并规划出从清洁机器人当前位置到达待清扫区域的最短路径，从而跳出死区继续进行清洁工作，全覆盖整个清扫区域。
本发明一种清洁机器人的全覆盖路径规划方法，包括以下步骤：
S1构建栅格地图，按照内螺旋运行轨迹进行清扫
构建待清扫区域的栅格地图，以栅格地图边界上的任意一个栅格为起点，按照内螺旋运行轨迹进行清扫，并对清扫过的栅格进行记录；
S2在清扫前进过程中，实时检测外侧是否有待清扫栅格，若有，则进入步骤S41，若无，则进入步骤S3；
S3清洁机器人向前移动进行清扫，实时检测前方是否有障碍物或已记录栅格，若有，进入步骤S4，若无，则继续前进清扫，并进入步骤S2；
S4清洁机器人向内侧转向90°，继续向前移动进行清扫，并实时检测其左侧是否有障碍物或已记录栅格，若有，返回步骤S3；若无，进入步骤S41；
S41清洁机器人向外侧转向90°，继续向前移动；
S42清洁机器人实时检测其外侧栅格是否有障碍物或已记录栅格，若有，返回步骤S3，若无，返回步骤S41；
清洁机器人在执行步骤S2-步骤S42过程中，若陷入死区无法前进，则进入步骤S5；
S5调用野火算法以清洁机器人为中心一圈一圈逐步扩大搜索范围搜寻清洁机器人周围是否有距离最近的待清扫栅格，若有，进入步骤S6，若无，结束清扫；
S6利用A*算法规划出从清洁机器人目前所在的栅格到距离其最近的待清扫栅格之间的最短路径，清洁机器人按照该路径达到最近的待清扫栅格，使清洁机器人跳出死区，返回步骤S2。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
1)本发明通过野火算法查找到距离清洁机器人最近的未清扫栅格，再通过A*算法规划出清洁机器人到距离其最近的未清扫栅格之间的最优路径，并按照规划出的路径跳出死区，然后继续向前进行清扫工作，从而保证了清洁机器人完成全覆盖的清扫工作，同时弥补了传统内螺旋算法遇到死区时会增加重复率的缺点，提高了清洁机器人的清洁效率，有利于节约电能。
2)与现有的只考虑最短路径的A*算法不同，本发明的A*算法的估价函数的选取在考虑最短路径的基础上还考虑了最小能耗，即转向次数尽量少，转向角度尽量小，从而消耗更少的能量，有效地节省了电能，降低了使用成本。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为本发明实施例栅格化的工作环境地图；
图3为本发明实施例清扫完成后的工作环境地图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明。
本发明一种清洁机器人的全覆盖路径规划方法，包括以下步骤：
S1构建栅格地图，按照内螺旋运行轨迹进行清扫
构建待清扫区域的栅格地图，以栅格地图边界上的任意一个栅格为起点，按照内螺旋运行轨迹进行清扫，并对清扫过的栅格进行记录；
S2在清扫前进过程中，实时检测外侧(若清洁机器人顺时针运行，外侧为“左侧”，若逆时针运行，外侧为“右侧”)是否有待清扫栅格，若有，则进入步骤S41，若无，则进入步骤S3；
S3清洁机器人向前移动进行清扫，实时检测前方是否有障碍物或已记录栅格，若有，进入步骤S4，若无，则继续前进清扫，并进入步骤S2；
S4清洁机器人向内侧(若清洁机器人顺时针运行，内侧为“右侧”，若逆时针运行，内侧为“左侧”)转向90°，继续向前移动进行清扫，并实时检测其左侧是否有障碍物或已记录栅格，若有，返回步骤S3；若无，进入步骤S41；
S41清洁机器人向外侧转向90°，继续向前移动；
S42清洁机器人实时检测其外侧栅格是否有障碍物或已记录栅格，若有，返回步骤S3，若无，返回步骤S41；
清洁机器人在执行步骤S2至步骤S42过程中，若陷入死区无法前进，则进入步骤S5；
S5调用野火算法以清洁机器人为中心一圈一圈逐步扩大搜索范围搜寻清洁机器人周围是否有距离最近的待清扫栅格，若有，进入步骤S6，若无，结束清扫；
S6利用A*算法规划出从清洁机器人目前所在的栅格到距离其最近的待清扫栅格之间的最短路径，清洁机器人按照该路径达到最近的待清扫栅格，使清洁机器人跳出死区，返回步骤S2。
实施例：清洁器人按照设定的内螺旋运行轨迹逆时针方向进行清扫，如图2所示，清洁机器人需要从栅格地图左下角即黑色圆盘处完成全覆盖清扫，如图3所示，完成后的工作环境地图，图中圆圈连线表示清洁机器人的清洁路径，黑色小方块表示清洁机器人陷入死区后跳出死区的路径，如图1所示，具体路径规划方法如下：
S1构建清洁机器人清扫区域的栅格地图，以栅格地图边界上任一个的栅格为起点，清洁机器人按照设定的内螺旋运行轨迹逆时针方向进行清扫，对清扫过的栅格进行记录，已记录栅格清洁机器人不再进行重复清扫；清扫区域的栅格地图构建方法如下：
S11控制清洁机器人以房间墙边上的某一点为起点，按照逆时针或顺时针内螺旋运行轨迹清扫房间，沿墙边运行的第一周进行沿边学习，掌握环境轮廓，根据环境轮廓构建栅格地图，此时的栅格地图除了已经清扫过的最外圈的栅格均不含环境信息，这些栅格需要在清洁机器人的清扫过程中实时获取环境信息并放入；
S12在清扫房间时，通过搭载的电机系统的驱动，清洁机器人携带的激光测距传感器旋转一周，完成一次360°的全方位环境检测，获取清洁机器人周围位置的环境信息，即该位置是否存在障碍物使得清洁机器人无法通行，并将环境信息放入栅格地图中对应的栅格里，从而逐步出构建完整的栅格地图。
S2在清扫前进过程中，实时检测右侧是否有待清扫栅格，若有，则进入步骤S41，若无，则进入步骤S3；
S3清洁机器人向前移动进行清扫，实时检测其前方栅格是否有障碍物或已记录栅格，若有，进入步骤S4；若无，则继续前进清扫，返回步骤S2；
S4清洁机器人向左转向90°，继续向前移动进行清扫，并实时检测其右侧是否有障碍物或已记录栅格，若有，返回步骤S3；若无，进入步骤S41；
S41清洁机器人向右转向90°，继续向前移动；
S42清洁机器人实时检测其右侧栅格是否有障碍物或已记录栅格，若有，返回步骤S3，若无，返回步骤S41；
清洁机器人在执行步骤S2-S42过程中，若陷入死区无法前进，则进入步骤S5；
S5当清洁机器人陷入死区无法前进时，调用野火算法，其原理是：以清洁机器人为中心向外波纹式逐步扩大搜索范围，并检查扩散到的栅格是否是待清扫栅格，以此搜索清洁机器人周围是否有待清扫栅格，如果存在复数的待清扫栅格，则选择距离清洁机器人最近的一个，进入步骤S6，如果没有，则结束清扫；由于野火算法为现有技术，本文不再详细论述。
S6利用A*算法规划出从清洁机器人目前所在的栅格到距离其最近的待清扫栅格之间的最优路径，清洁机器人按照该路径到达最近的待清扫栅格，使清洁机器人跳出死区，返回步骤S2。
其中，利用A*算法规划出最优路径的方法如下：
S71将搜索区域划分多个网格，该搜索区域为已经构建的栅格地图，同时创建open表和close表，令close表为空集，open表用于保存待检查网格，close表用于保存已经检查过的网格，将起点A放入open表中；
S72搜索与起点A相邻的网格，将其中可行走的网格放入open表中，并把起点A设置成这些网格的父节点；
S73将起点A从open表中移除，加入到close表中；
S74比较open表中所有与起点A相邻的网格的F值，选取F值最小的网格作为当前网格，并将它放入close表中；
F＝G+H
G是从起点A到当前网格移动代价；G值是通过起点A与当前网格之间的欧式距离，即两个网格之间的直径距离与转向代价相加而得，这里所述的转向代价是指：清洁机器人转向次数最少，转向角度最小。
H是从当前网格达到终点的估计代价，H值采用欧式距离来进行估算。
S75搜索与当前网格相邻的网格，忽略已经在close表中的网格和不可行走的网格，将新搜索到的网格加入到open表中，并把当前网格设置为这些新加入的网格的父节点；
S76比较open表中所有与当前网格相邻的网格的F值，选取F值最小的网格，作为当前网格，并将它放入close表中；
S77重复步骤S75和S76直到搜索到目标点所在的网格，即距离清洁机器人最近的待清扫栅格，目标点沿着父节点移动至起点A，即可得出最优路径。
如图3所示，当清洁机器人遇到地区1、死区2、死区3、死区4、死区5时，按照本发明步骤S6的方法跳出死区，从而完成全覆盖清扫工作。

Claims (3)

1.一种清洁机器人的全覆盖路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1构建栅格地图，按照内螺旋运行轨迹进行清扫
构建待清扫区域的栅格地图，以栅格地图边界上的任意一个栅格为起点，按照内螺旋运行轨迹进行清扫，并对清扫过的栅格进行记录；
S2在清扫前进过程中，实时检测外侧是否有待清扫栅格，若有，则进入步骤S41，若无，则进入步骤S3；
S3清洁机器人向前移动进行清扫，实时检测前方是否有障碍物或已记录栅格，若有，进入步骤S4，若无，则继续前进清扫，并进入步骤S2；
S4清洁机器人向内侧转向90°，继续向前移动进行清扫，并实时检测其左侧是否有障碍物或已记录栅格，若有，返回步骤S3；若无，进入步骤S41；
S41清洁机器人向外侧转向90°，继续向前移动；
S42清洁机器人实时检测其外侧栅格是否有障碍物或已记录栅格，若有，返回步骤S3，若无，返回步骤S41；
清洁机器人在执行步骤S2-步骤S42过程中，若陷入死区无法前进，则进入步骤S5；
S5调用野火算法以清洁机器人为中心一圈一圈逐步扩大搜索范围搜寻清洁机器人周围是否有距离最近的待清扫栅格，若有，进入步骤S6，若无，结束清扫；
S6利用A*算法规划出从清洁机器人目前所在的栅格到距离其最近的待清扫栅格之间的最短路径，清洁机器人按照该路径达到最近的待清扫栅格，使清洁机器人跳出死区，返回步骤S2。
2.根据权利要求1所述的一种清洁机器人的全覆盖路径规划方法，其特征在于，步骤S4中，利用A*算法规划出最优路径的方法如下：
S41将搜索区域划分多个网格，同时创建open表和close表，令close表为空集，open表用于保存待检查网格，close表用于保存已经检查过的网格，将起点A放入open表中；
S42搜索与起点A相邻的网格，将其中可行走的网格放入open表中，并把起点A设置成这些网格的父节点；
S43将起点A从open表中移除，加入到close表中；
S64比较open表中所有与起点A相邻的网格的F值，选取F值最小的网格作为当前网格，并将它放入close表中；
F＝G+H
G是从起点A到当前栅格移动代价；G值是通过起点A与当前网格之间的欧式距离，即两个栅格之间的直径距离与转向代价相加而得；
H是从当前栅格达到终点的估计代价，H值采用欧式距离来进行估算。
S45搜索与当前网格相邻的网格，忽略已经在close表中的网格和不可行走的网格，将新搜索到的网格加入到open表中，并把当前网格设置为这些新加入的网格的父节点；
S46比较open表中所有与当前网格相邻的网格的F值，选取F值最小的网格，作为当前网格，并将它放入close表中；
S47重复步骤S65和S66直到搜索到目标点所在的网格，即距离清洁机器人最近的待清扫栅格，目标点沿着父节点移动至起点A，即可得出最优路径。
3.根据权利要求1或2所述的一种清洁机器人的全覆盖路径规划方法，其特征在于，待清扫区域的栅格地图的构建方法如下:
S11控制清洁机器人以房间墙边上的某一点为起点，按照逆时针或顺时针内螺旋运行轨迹清扫房间，沿墙边运行的第一周进行沿边学习，掌握环境轮廓，根据环境轮廓构建栅格地图，此时的栅格地图除了已经清扫过的最外圈的栅格均不含环境信息，这些栅格需要在清洁机器人的清扫过程中实时获取环境信息并放入；
S12在清扫房间时，通过搭载的电机系统的驱动，清洁机器人携带的激光测距传感器的测距核心旋转一周，完成一次360°的全方位环境检测，获取清洁机器人周围位置的环境信息，并将环境信息放入栅格地图中对应的栅格里，从而逐步构建出具有完整信息的栅格地图。
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