CN110499727A - 一种基于多传感器的贴边清扫方法和清扫车 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例涉及一种基于多传感器的贴边清扫方法和清扫车,包括:接收主动传感器上传的第一采集信息;对第一采信息进行融合,得到第一融合信息,根据第一融合信息判断当前清扫区域是否是贴边区域;当当前清扫区域不是贴边区域时,根据第一融合信息生成第一清扫路径,清扫车根据第一清扫路径进行清扫;当当前清扫区域是贴边区域时,接收被动传感器上传的第二采集信息;将主动传感器上传的第一采集信息和被动传感器上传的第二采集信息进行融合,得到第二融合信息,根据第二融合信息生成第二清扫路径,清扫车根据第二清扫路径进行清扫。本发明采用主动感知与被动感知融合方案,使清扫车辆能够实现更全面的清扫区域。
Description
技术领域
本发明涉及自动驾驶领域,尤其涉及一种基于多传感器的贴边清扫方法和清扫车。
背景技术
无人驾驶技术是近年的热点话题。尤其低速自动驾驶,其应用场景多,落地产品广,如低速自动驾驶清扫车,正逐渐大规模投入商用。但目前低速自动驾驶清扫车只能在比较开阔的地带清扫。由于自动驾驶清扫车定位精度不够等问题,无法实现自动驾驶清扫车清扫道路边沿及其它贴边区域,导致纵使自动清扫车清扫完后,仍然需要人工参与清扫,才能将区域全面清扫干净。
由此,现有技术方案车辆定位精度不高,对于道路边沿及其他贴边区域无法实现清扫。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的缺陷,提供一种基于多传感器的贴边清扫方法和清扫车,包括主动感知与被动感知融合方案,使清扫车辆能够实现更全面的清扫区域,避免无人低速自动清扫车清扫完地面后还需要人工参与,协助车辆清扫路面的边角处,真正做到无人清扫的目的。
有鉴于此,第一方面,本发明实施例提供了一种基于多传感器的贴边清扫方法,包括:
接收主动传感器上传的第一采集信息;其中,所述主动传感器包括激光雷达、超声波雷达、GPS模块和/或摄像头模块;
对所述第一采信息进行融合,得到第一融合信息,根据所述第一融合信息判断当前清扫区域是否是贴边区域;
当所述当前清扫区域不是贴边区域时,根据所述第一融合信息生成第一清扫路径,清扫车根据所述第一清扫路径进行清扫;
当所述当前清扫区域是贴边区域时,接收被动传感器上传的第二采集信息;其中,所述被动传感器包括压力传感器和/或角度传感器;
将所述主动传感器上传的第一采集信息和所述被动传感器上传的第二采集信息进行融合,得到第二融合信息,根据所述第二融合信息生成第二清扫路径,清扫车根据所述第二清扫路径进行清扫。
优选的,在所述接收主动传感器上传的第一采集信息之前,所述方法还包括:
接收所述激光雷达采集的待清扫区域的测量数据;
根据所述测量数据生成所述待清扫区域的高精度地图信息。
进一步优选的,所述GPS模块用于对所述清扫车的位置进行检测,根据所述高精度地图和GPS数据对所述清扫车辆进行定位;
所述激光雷达和超声波雷达用于对所述清扫车周围障碍物的检测,根据激光雷达数据和超声波雷达数据得到所述清扫车周围的障碍物信息;
所述摄像头模块用于对所述清扫车辆周围的环境信息进行采集,根据所述摄像头数据实现车道线识别、障碍物识别和障碍物分类。
优选的,所述清扫车的前端设有防撞机构,所述压力传感器安装在所述防撞机构上,当所述清扫车的前端贴边时,所述压力传感器受到压力,生成压力信号;
将所述主动传感器上传的第一采集信息和所述被动传感器上传的第二采集信息进行融合,得到第二融合信息,根据所述第二融合信息生成第二清扫路径具体包括:
根据所述压力信号判断所述清扫车辆到边界的距离,根据所述清扫车辆到所述边界的距离和第一采集信息进行决策,得到第二清扫路径。
进一步优选的,所述角度传感器设置在所述清扫车的两侧,当所述清扫车的两侧贴边时,所述角度传感器发生角度偏移,所述角度传感器生成偏移角度信息;
将所述主动传感器上传的第一采集信息和所述被动传感器上传的第二采集信息进行融合,得到第二融合信息,根据所述第二融合信息生成第二清扫路径具体包括:
根据所述偏移角度信息判断所述清扫车辆到边界的距离,根据所述清扫车辆到所述边界的距离和第一采集信息进行决策,得到第二清扫路径。
第二方面,本发明实施例提供了一种基于多传感器的贴边清扫车,包括控制器、主动传感器和被动传感器;其中,所述主动传感器包括激光雷达、超声波雷达、GPS模块和/或摄像头模块,所述被动传感器包括压力传感器和/或角度传感器;
所述控制器用于接收主动传感器上传的第一采集信息;对所述第一采信息进行融合,得到第一融合信息,根据所述第一融合信息判断当前清扫区域是否是贴边区域;
当所述当前清扫区域不是贴边区域时,所述控制器还用于根据所述第一融合信息生成第一清扫路径,所述清扫车根据所述第一清扫路径进行清扫;
当所述当前清扫区域是贴边区域时,所述控制器还用于接收被动传感器上传的第二采集信息;将所述主动传感器上传的第一采集信息和所述被动传感器上传的第二采集信息进行融合,得到第二融合信息,根据所述第二融合信息生成第二清扫路径,清扫车根据所述第二清扫路径进行清扫。
优选的,所述激光雷达用于采集的待清扫区域的测量数据,并上传给所述控制器;
所述控制器还用于根据所述测量数据生成所述待清扫区域的高精度地图信息。
进一步优选的,所述GPS模块用于对所述清扫车的位置进行检测,生成GPS数据并上传给所述控制器,所述控制器还用于根据所述高精度地图和GPS数据对所述清扫车辆进行定位;
所述激光雷达和超声波雷达还用于对所述清扫车周围障碍物的检测,生成激光雷达数据和超声波雷达数据并上传给所述控制器,所述控制器还有用于根据激光雷达数据和超声波雷达数据得到所述清扫车周围的障碍物信息;
所述摄像头模块用于对所述清扫车辆周围的环境信息进行采集,生成摄像头数据并上传给所述控制器,所述控制器还有用于根据所述摄像头数据实现车道线识别、障碍物识别和障碍物分类。
优选的,所述清扫车的前端设有防撞机构,所述压力传感器安装在所述防撞机构上,当所述清扫车的前端贴边时,所述压力传感器受到压力,生成压力信号;
所述控制器还用于根据所述压力信号判断所述清扫车辆到边界的距离,根据所述清扫车辆到所述边界的距离和第一采集信息进行决策,得到第二清扫路径。
进一步优选的,所述角度传感器设置在所述清扫车的两侧,当所述清扫车的两侧贴边时,所述角度传感器发生角度偏移,所述角度传感器生成偏移角度信息并发送给所述控制器;
所述控制器还用于根据所述偏移角度信息判断所述清扫车辆到边界的距离,根据所述清扫车辆到所述边界的距离和第一采集信息进行决策,得到第二清扫路径。
本发明实施例提供的一种基于多传感器的贴边清扫方法和清扫车,包括主动感知与被动感知融合方案,使清扫车辆能够实现更全面的清扫区域,避免无人低速自动清扫车清扫完地面后还需要人工参与,协助车辆清扫路面的边角处,真正做到无人清扫的目的。
附图说明
图1为本发明实施例提供的主动感知传感器和被动感知传感器的示意图;
图2为本发明实施例提供的多传感器感知方法示意图;
图3为本发明实施例提供的基于多传感器的贴边清扫方法流程图;
图4为本发明实施例提供的贴边清扫车的结构示意图之一;
图5为本发明实施例提供的贴边清扫车的结构示意图之二。
具体实施方式
下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
本发明实施例提供的一种基于多传感器的贴边清扫方法包括主动感知与被动感知融合方案,使清扫车辆能够实现更全面的清扫区域。图1为本发明实施例提供的主动感知传感器和被动感知传感器的示意图,如图1所示,主动感知具体通过指主动感知方案传感器实现,其具体包括但不限于激光雷达、超声波雷达、GPS模块、摄像头模块中的一种或多种;被动感知具体通过指被动感知方案传感器实现,其具体包括但不限于压力传感器、角度传感器中的一种或多种。下面对各传感器功能进行介绍:
GPS模块用于对清扫车的位置进行检测,根据高精度地图和GPS数据对清扫车辆进行定位。
激光雷达和超声波雷达用于对清扫车周围障碍物的检测,根据激光雷达数据和超声波雷达数据得到清扫车周围的障碍物信息。需要说明的是,前期通过激光雷达发射激光,探测激光与被测物相互作用的光波信号来完成遥感测量,完成高精度地图的绘制,对清扫区实现前期的建模,高精度地图的绘制具体是通过控制完成,即控制器接收激光雷达采集的待清扫区域的测量数据,根据测量数据生成待清扫区域的高精度地图信息。
摄像头模块,具体可以是高清摄像头用于对清扫车辆周围的环境信息进行采集,根据摄像头数据实现车道线识别、障碍物识别和障碍物分类。
具体而言,采用GPS模块(集成在上层控制器板内,天线架在原理金属屏蔽等区域),结合高精度地图,能实现车辆在目标区域的定位,避免车辆在清扫过程中出现路径偏移。超声波雷达、激光雷达、高清摄像头配合使用可实时采集附近物体信息,并将此信息上传至车辆上层控制器处理,上层控制器根据激光雷达、超声波雷达波反射的时间差可以计算与障碍物的距离,根据激光雷反馈的信息能进行动静障碍物的识别及路沿检测,根据摄像头上传的信息能对车道线识别、障碍物识别、障碍物分类等。上层控制器将所有传感器的信息进行融合,达到对清扫区域障碍物,清扫区域分布情况的了解,然后进行决策,对清扫区域进行路径规划,制定清扫方案。
在对本发明的主动传感器和被动传感器的功能了解的基础上,下面对本发明实施例提供的一种基于多传感器的贴边清扫方法进行介绍,图2为本发明实施例提供的多传感器感知方法示意图,图3为本发明实施例提供的基于多传感器的贴边清扫方法流程图,结合图2和图3所示,本发明实施例提供的贴边清扫方法包括如下步骤:
步骤101,接收主动传感器上传的第一采集信息。
其中,主动传感器包括激光雷达、超声波雷达、GPS模块、摄像头模块中的一种或多种,本领域技术人员可以根据需要对激光雷达、超声波雷达、GPS模块、摄像头模块的位置和数量进行设定。
上述第一采集信息是指主动传感器采集的信息,为了与被动传感器采集的信息区分,激光雷达、超声波雷达、GPS模块、摄像头模块等主动传感器采集的数据都称为第一采集信息,也就是说,第一采集信息为激光雷达、超声波雷达、GPS模块、摄像头模块采集信息的统称。
本方法优选应用于低速自动驾驶清扫车,执行主体为车辆上层控制器,在清扫车清扫过程中,主动传感器实时进行数据采集,并实时上传给控制器,控制器实时接收主动传感器上传的采集信息。
步骤102,对第一采信息进行融合,得到第一融合信息,根据第一融合信息判断当前清扫区域是否是贴边区域。
这里的第一融合信息是指对激光雷达、超声波雷达、GPS模块、摄像头模块采集信息进行融合后得到的信息。
具体的,激光雷达对车辆周边较大范围内的障碍物进行探测感知、识别定位,提供周边环境信息,超声波雷达探测车身周边近距离范围内的障碍物,摄像头监测车辆运行过程中周边的环境,并对雷达感知的数据进行辅助校验,差分GPS提供车辆的定位信息和车身姿态信息,上层控制器将激光雷达、超声波雷达、GPS模块、摄像头模块采集到的数据进行融合,得到第一融合信息,可以根据第一融合信息判断周围的障碍物信息,通过障碍物信息判断当前清扫区域是否是贴边区域。
当当前清扫区域不是贴边区域时,执行步骤103,根据第一融合信息生成第一清扫路径,清扫车根据第一清扫路径进行清扫。
具体而言,当判断当前清扫区域不是贴边区域时,说明当前清扫区域为开阔区域,对于开阔区域,使用主动感知方案传感器可完成清扫任务,即上层控制器根据第一融合信息生成第一清扫路径,这里的第一清扫路径是指根据主动传感器的融合信息生成的清扫路径,清扫车根据第一清扫路径进行清扫,从而完成开阔区域的清扫。
当当前清扫区域是贴边区域时,执行步骤104,接收被动传感器上传的第二采集信息。
其中,被动传感器包括但不限于压力传感器、角度传感器中的一种或多种,本领域技术人员可以根据需要对压力传感器、角度传感器的位置和数量进行设定。
具体而言,当判断当前清扫区域是贴边区域时,当主动感知方案的传感器感知到周围有物体时,并通过感知建模判定为道路边沿,贴边区域,车辆决策可继续靠近物体进行清扫,在靠近物体后,物体与被动传感器相接触,被动传感器生成第二采集信息并上传给上层控制器,上层控制器接收被动传感器上传的第二采集信息。
上述第二采集信息是指被动传感器采集的信息,压力传感器、角度传感器等被动传感器采集的数据都称为第二采集信息,也就是说,第二采集信息为压力传感器、角度传感器采集信息的统称。
步骤105,将主动传感器上传的第一采集信息和被动传感器上传的第二采集信息进行融合,得到第二融合信息,根据第二融合信息生成第二清扫路径,清扫车根据第二清扫路径进行清扫。
具体而言,这里的第二融合信息是指对激光雷达、超声波雷达、GPS模块、摄像头模块、压力传感器、角度传感器采集信息进行融合后得到的信息。
上层控制器根据第二融合信息生成二清扫路径,这里的第二清扫路径是指根据主动传感器和被动传感器的采集信息融合生成的清扫路径,清扫车根据第二清扫路径进行清扫,从而完成贴边区域的清扫。
在一个具体的例子中,清扫车的前端设有防撞机构,压力传感器安装在防撞机构上,当清扫车的前端贴边时,压力传感器受到压力,生成压力信号。具体的,当正前方道路边沿,贴边区域清扫时,上层控制器根据压力信号判断清扫车辆到边界的距离,根据清扫车辆到边界的距离和第一采集信息进行决策,得到第二清扫路径。
在另一个具体的例子中,角度传感器设置在清扫车的两侧,当清扫车的两侧贴边时,角度传感器发生角度偏移,角度传感器生成偏移角度信息。具体的,当车辆左侧或右侧刷子紧靠道路边沿时,这时角度传感器会发生角度偏移,车辆此角度偏移信息也会传输至车辆上层控制器,控制器根据偏移角度信息判断清扫车辆到边界的距离,根据清扫车辆到边界的距离和第一采集信息进行决策,得到第二清扫路径。
本发明实施例提供的一种基于多传感器的贴边清扫方法,包括主动感知与被动感知融合方案,通过以上主动感知、被动感知方案,能优化自动驾驶清扫车清扫性能,增大可清扫范围,使清扫车辆能够实现更全面的清扫区域,避免无人低速自动清扫车清扫完地面后还需要人工参与,协助车辆清扫路面的边角处,真正做到无人清扫的目的。
上述本发明实施例提供的贴边清扫方法进行了介绍,本发明实施例还提供了一种基于多传感器的清扫车,图4和图5为本发明实施例提供的贴边清扫车的结构示意图,结合图4和图5所示,所述清扫车包括控制器、主动传感器和被动传感器;其中,主动传感器包括激光雷达1、摄像头模块2、超声波雷达3和/或GPS模块,被动传感器包括压力传感器4和/或角度传感器5。
控制器用于接收主动传感器上传的第一采集信息;对第一采信息进行融合,得到第一融合信息,根据第一融合信息判断当前清扫区域是否是贴边区域。
当当前清扫区域不是贴边区域时,控制器还用于根据第一融合信息生成第一清扫路径,清扫车根据第一清扫路径进行清扫。
当当前清扫区域是贴边区域时,控制器还用于接收被动传感器上传的第二采集信息;将主动传感器上传的第一采集信息和被动传感器上传的第二采集信息进行融合,得到第二融合信息,根据第二融合信息生成第二清扫路径,清扫车根据第二清扫路径进行清扫。
激光雷达1用于采集的待清扫区域的测量数据,并上传给控制器;控制器还用于根据测量数据生成待清扫区域的高精度地图信息。
GPS模块用于对清扫车的位置进行检测,生成GPS数据并上传给控制器,控制器还用于根据高精度地图和GPS数据对清扫车辆进行定位。
激光雷达1和超声波雷达3还用于对清扫车周围障碍物的检测,生成激光雷达数据和超声波雷达数据并上传给控制器,控制器还有用于根据激光雷达数据和超声波雷达数据得到清扫车周围的障碍物信息。
摄像头模块2用于对清扫车辆周围的环境信息进行采集,生成摄像头数据并上传给控制器,控制器还有用于根据摄像头数据实现车道线识别、障碍物识别和障碍物分类。
清扫车的前端设有防撞机构,压力传感器4安装在防撞机构上,当清扫车的前端贴边时,压力传感器4受到压力,生成压力信号;控制器还用于根据压力信号判断清扫车辆到边界的距离,根据清扫车辆到边界的距离和第一采集信息进行决策,得到第二清扫路径。
角度传感器5设置在清扫车的两侧,当清扫车的两侧贴边时,角度传感器发生角度偏移,角度传感器5生成偏移角度信息并发送给控制器;控制器还用于根据偏移角度信息判断清扫车辆到边界的距离,根据清扫车辆到边界的距离和第一采集信息进行决策,得到第二清扫路径。
本发明实施例提供的基于多传感器的清扫车与上述方法一一对应,此处不再对清扫车进行赘述。
本发明实施例提供的一种基于多传感器的贴边清扫车,包括主动感知与被动感知融合方案,使清扫车辆能够实现更全面的清扫区域,避免无人低速自动清扫车清扫完地面后还需要人工参与,协助车辆清扫路面的边角处,真正做到无人清扫的目的。
专业人员应该还可以进一步意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现,为了清楚地说明硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以用硬件、处理器执行的软件模块,或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RA基于多传感器的贴边清扫方法)、内存、只读存储器(RO基于多传感器的贴边清扫方法)、电可编程RO基于多传感器的贴边清扫方法、电可擦除可编程RO基于多传感器的贴边清扫方法、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-RO基于多传感器的贴边清扫方法、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上所述的具体实施方式,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施方式而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于多传感器的贴边清扫方法,其特征在于,所述方法包括:
接收主动传感器上传的第一采集信息;其中,所述主动传感器包括激光雷达、超声波雷达、GPS模块和/或摄像头模块;
对所述第一采信息进行融合,得到第一融合信息,根据所述第一融合信息判断当前清扫区域是否是贴边区域;
当所述当前清扫区域不是贴边区域时,根据所述第一融合信息生成第一清扫路径,清扫车根据所述第一清扫路径进行清扫;
当所述当前清扫区域是贴边区域时,接收被动传感器上传的第二采集信息;其中,所述被动传感器包括压力传感器和/或角度传感器;
将所述主动传感器上传的第一采集信息和所述被动传感器上传的第二采集信息进行融合,得到第二融合信息,根据所述第二融合信息生成第二清扫路径,清扫车根据所述第二清扫路径进行清扫。
2.根据权利要求1所述的基于多传感器的贴边清扫方法,其特征在于,在所述接收主动传感器上传的第一采集信息之前,所述方法还包括:
接收所述激光雷达采集的待清扫区域的测量数据;
根据所述测量数据生成所述待清扫区域的高精度地图信息。
3.根据权利要求2所述的基于多传感器的贴边清扫方法,其特征在于,
所述GPS模块用于对所述清扫车的位置进行检测,根据所述高精度地图和GPS数据对所述清扫车辆进行定位;
所述激光雷达和超声波雷达用于对所述清扫车周围障碍物的检测,根据激光雷达数据和超声波雷达数据得到所述清扫车周围的障碍物信息;
所述摄像头模块用于对所述清扫车辆周围的环境信息进行采集,根据所述摄像头数据实现车道线识别、障碍物识别和障碍物分类。
4.根据权利要求1所述的基于多传感器的贴边清扫方法,其特征在于,所述清扫车的前端设有防撞机构,所述压力传感器安装在所述防撞机构上,当所述清扫车的前端贴边时,所述压力传感器受到压力,生成压力信号;
将所述主动传感器上传的第一采集信息和所述被动传感器上传的第二采集信息进行融合,得到第二融合信息,根据所述第二融合信息生成第二清扫路径具体包括:
根据所述压力信号判断所述清扫车辆到边界的距离,根据所述清扫车辆到所述边界的距离和第一采集信息进行决策,得到第二清扫路径。
5.根据权利要求1或4所述的基于多传感器的贴边清扫方法,其特征在于,所述角度传感器设置在所述清扫车的两侧,当所述清扫车的两侧贴边时,所述角度传感器发生角度偏移,所述角度传感器生成偏移角度信息;
将所述主动传感器上传的第一采集信息和所述被动传感器上传的第二采集信息进行融合,得到第二融合信息,根据所述第二融合信息生成第二清扫路径具体包括:
根据所述偏移角度信息判断所述清扫车辆到边界的距离,根据所述清扫车辆到所述边界的距离和第一采集信息进行决策,得到第二清扫路径。
6.一种基于多传感器的贴边清扫车,其特征在于,所述清扫车包括控制器、主动传感器和被动传感器;其中,所述主动传感器包括激光雷达、超声波雷达、GPS模块和/或摄像头模块,所述被动传感器包括压力传感器和/或角度传感器;
所述控制器用于接收主动传感器上传的第一采集信息;对所述第一采信息进行融合,得到第一融合信息,根据所述第一融合信息判断当前清扫区域是否是贴边区域;
当所述当前清扫区域不是贴边区域时,所述控制器还用于根据所述第一融合信息生成第一清扫路径,所述清扫车根据所述第一清扫路径进行清扫;
当所述当前清扫区域是贴边区域时,所述控制器还用于接收被动传感器上传的第二采集信息;将所述主动传感器上传的第一采集信息和所述被动传感器上传的第二采集信息进行融合,得到第二融合信息,根据所述第二融合信息生成第二清扫路径,清扫车根据所述第二清扫路径进行清扫。
7.根据权利要求6所述的基于多传感器的贴边清扫车,其特征在于,
所述激光雷达用于采集的待清扫区域的测量数据,并上传给所述控制器;
所述控制器还用于根据所述测量数据生成所述待清扫区域的高精度地图信息。
8.根据权利要求7所述的基于多传感器的贴边清扫车,其特征在于,
所述GPS模块用于对所述清扫车的位置进行检测,生成GPS数据并上传给所述控制器,所述控制器还用于根据所述高精度地图和GPS数据对所述清扫车辆进行定位;
所述激光雷达和超声波雷达还用于对所述清扫车周围障碍物的检测,生成激光雷达数据和超声波雷达数据并上传给所述控制器,所述控制器还有用于根据激光雷达数据和超声波雷达数据得到所述清扫车周围的障碍物信息;
所述摄像头模块用于对所述清扫车辆周围的环境信息进行采集,生成摄像头数据并上传给所述控制器,所述控制器还有用于根据所述摄像头数据实现车道线识别、障碍物识别和障碍物分类。
9.根据权利要求6所述的基于多传感器的贴边清扫车,其特征在于,所述清扫车的前端设有防撞机构,所述压力传感器安装在所述防撞机构上,当所述清扫车的前端贴边时,所述压力传感器受到压力,生成压力信号;
所述控制器还用于根据所述压力信号判断所述清扫车辆到边界的距离,根据所述清扫车辆到所述边界的距离和第一采集信息进行决策,得到第二清扫路径。
10.根据权利要求6或9所述的基于多传感器的贴边清扫车,其特征在于,所述角度传感器设置在所述清扫车的两侧,当所述清扫车的两侧贴边时,所述角度传感器发生角度偏移,所述角度传感器生成偏移角度信息并发送给所述控制器;
所述控制器还用于根据所述偏移角度信息判断所述清扫车辆到边界的距离,根据所述清扫车辆到所述边界的距离和第一采集信息进行决策,得到第二清扫路径。
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