CN110928296A - 机器人回避充电座的方法及其机器人 - Google Patents
机器人回避充电座的方法及其机器人 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110928296A CN110928296A CN201910996111.5A CN201910996111A CN110928296A CN 110928296 A CN110928296 A CN 110928296A CN 201910996111 A CN201910996111 A CN 201910996111A CN 110928296 A CN110928296 A CN 110928296A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- robot
- charging seat
- charging
- information
- distance
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 52
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 claims description 16
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims description 16
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 claims description 15
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 5
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 abstract description 17
- 230000009471 action Effects 0.000 abstract description 11
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 10
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 9
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000010408 sweeping Methods 0.000 description 8
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 4
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 3
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical compound [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 241000375392 Tana Species 0.000 description 1
- 229910052782 aluminium Inorganic materials 0.000 description 1
- XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N aluminium Chemical compound [Al] XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 229910052742 iron Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 150000002739 metals Chemical class 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 229920003023 plastic Polymers 0.000 description 1
- 239000004033 plastic Substances 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
- G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
- G05D1/0251—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means extracting 3D information from a plurality of images taken from different locations, e.g. stereo vision
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0221—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving a learning process
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
本发明实施例提供了一种的机器人回避充电座的方法及其机器人。该方法包括：当检测到近场信号时，确定机器人与充电座的位置信息；其中，近场信号由充电座发出；根据位置信息，确定机器人与充电座的行走距离。上述方法通过实时检测近场信号，当检测到近场信号时，即可确定所述机器人已经靠近所述充电座，进而机器人开始确定与所述充电座的位置信息，并根据得到位置信息，确定机器人与所述充电座的行走距离，以实现所述机器人准确的判断充电座的位置，进而采取准确的回避动作，控制机器人与所述充电座的行走距离，避免充电座附近的区域漏扫，提高了清洁率。
Description
【技术领域】
本发明涉及自动化控制技术领域，尤其涉及一种机器人回避充电座的方 法及其机器人。
【背景技术】
目前的扫地机器人大都配有充电座，充电座一般由包含红外信号灯组的直 立部分和包含充电极片的底座组成，扫地机正常清扫过程中，当扫地机器人 接近充电座时，会采取回避动作，一般的回避动作为沿圆弧行走，以避开充 电座。
在实现本发明的过程中，发明人发现相关技术至少存在以下问题：在实际 的工程中，扫地机器人无法准确的判断充电座的位置，进而无法采取准确的 回避动作，由此引起充电座附近的区域漏扫，大大降低了清洁率。
【发明内容】
本发明实施例提供一种的方法及其机器人，旨在解决现有技术中扫地机 器人无法准确的判断充电座的位置，由此引起充电座附近的区域漏扫，清洁 率不高的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供以下技术方案：一种机器人回 避充电座的方法。所述的方法包括：当检测到近场信号时，确定所述机器人 与所述充电座的位置信息；其中，所述近场信号由充电座发出；
根据所述位置信息，确定所述机器人与所述充电座的行走距离。
可选地，所述当检测到所述近场信号时，确定所述机器人与所述充电座 的位置信息，包括：
获取所述机器人运动空间中的周围障碍物的点云数据；
根据所述点云数据，确定所述机器人与所述充电座的位置信息。
可选地，所述根据所述点云数据，确定所述机器人与所述充电座的位置 信息之前，还包括：
根据所述点云数据，生成所述周围障碍物的轮廓特征；
根据所述轮廓特征，得到充电座判断信息；
根据所述充电座判断信息，判断是否继续根据所述点云数据，确定所述 机器人与所述充电座的位置信息。
可选地，所述根据所述轮廓特征，得到充电座判断信息，包括：
从所述轮廓特征中提取墙壁障碍物的直线特征和其他障碍物轮廓特征；
根据所述墙壁障碍物的直线特征和其他障碍物轮廓特征，确定所述墙壁 障碍物与所述其他障碍物的夹角数据；
根据所述夹角数据，生成所述充电座判断信息。
可选地，所述根据所述夹角数据，得到所述充电座判断信息，包括：
若所述夹角数据达到预设夹角范围，生成的所述充电座判断信息为充电 座确认信息。
若所述夹角数据未达到预设夹角范围，生成的所述充电座判断信息为充 电座未确认信息。
可选地，所述根据所述充电座判断信息，判断是否继续根据所述点云数 据，确定所述机器人与所述充电座的位置信息，包括：
若所述充电座判断信息为充电座确认信息，继续根据所述点云数据，确 定所述机器人与所述充电座的位置信息。
可选地，所述近场信号为红外近场信号；所述机器人设置有传感器，所 述传感器用于获取所述机器人运动空间中的周围障碍物的点云数据。
可选地，所述根据所述位置信息，确定所述机器人与所述充电座的行走 距离。
根据所述位置信息，得到所述机器人与所述充电座的距离数据；
根据所述距离数据，确定所述机器人与所述充电座的行走距离。
可选地，所述根据所述距离数据，确定所述机器人与所述充电座的行走 距离，包括：
当所述距离数据小于预设距离阈值，控制所述行走距离在预设距离范围 内。
为解决上述技术问题，本发明实施例还提供以下技术方案：一种机器人。 所述机器人包括：机器人主体，所述机器人主体上设置有行走机构；
传感器，所述传感器设置在所述机器人主体上，用于采集所述机器人运 动空间中的周围障碍物的点云数据；
至少一个控制芯片，所述控制芯片内置于所述机器人主体中；以及
与所述至少一个控制芯片通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有 可被所述至少一个控制芯片执行的指令，所述指令被所述至少一个控制芯片 执行，以使所述至少一个控制芯片能够用于执行如上所述的机器人回避充电 座的方法。
可选地，所述传感器为激光传感器、RGBD摄像机或雷达传感器。
与现有技术相比较，本发明实施例提供的的方法通过实时检测近场信号， 当检测到近场信号时，即可确定所述机器人已经靠近所述充电座，进而所述 机器人开始确定与所述充电座的位置信息，并根据得到所述位置信息，确定 所述机器人与所述充电座的行走距离，以实现所述机器人准确的判断充电座 的位置，进而采取准确的回避动作，控制机器人与所述充电座的行走距离， 避免充电座附近的区域漏扫，提高了清洁率。
【附图说明】
一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些 示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件 表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。
图1为本发明实施例的应用环境示意图；
图2为本发明实施例提供的机器人回避充电座方法的流程示意图；
图3为图2中S10的流程示意图；
图4是本发明另一实施例提供的机器人回避充电座方法的流程示意图；
图5为本发明实施例分裂点结构示意图；
图6是图4中S40的流程示意图；
图7是图4中S20的流程示意图；
图8为本发明实施例雷达激光发射路线示意图；
图9为本发明实施例提供的机器人回避充电座装置的结构框图；
图10为本发明实施例提供的机器人的结构框图。
【具体实施方式】
为了便于理解本发明，下面结合附图和具体实施例，对本发明进行更详细 的说明。需要说明的是，当元件被表述“固定于”另一个元件，它可以直接在 另一个元件上、或者其间可以存在一个或多个居中的元件。当一个元件被表述 “连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件、或者其间可以存在一 个或多个居中的元件。本说明书所使用的术语“上”、“下”、“内”、“外”、“底 部”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了 便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。 此外，术语“第一”、“第二”“第三”等仅用于描述目的，而不能理解为指示 或暗示相对重要性。
除非另有定义，本说明书所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明 的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本说明书中在本发明的说明书 中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是用于限制本发明。 本说明书所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和 所有的组合。
此外，下面所描述的本发明不同实施例中所涉及的技术特征只要彼此之 间未构成冲突就可以相互结合。
本发明实施例提供了一种机器人回避充电座方法，所述方法通过实时检 测近场信号，当检测到近场信号时，即可确定所述机器人已经靠近所述充电 座，进而所述机器人开始确定与所述充电座的位置信息，并根据得到所述位 置信息，确定所述机器人与所述充电座的行走距离，以实现所述机器人准确 的判断充电座的位置，进而采取准确的回避动作，控制机器人与所述充电座 的行走距离，避免充电座附近的区域漏扫，提高了清洁率。
以下举例说明所述机器人回避充电座的方法的应用环境。
图1是本发明实施例提供的机器人回避充电座的方法的应用环境的示意 图；如图1所示，所述应用场景包括机器人、近场信号以及充电座。其中， 所述近场信号由所述充电座发出，当所述机器人检测到所述近场信号，即可 确定所述机器人已经靠近所述充电座，进而所述机器人开始确定与所述充电 座的位置信息，并根据得到所述位置信息，确定所述机器人与所述充电座的 行走距离，以实现所述机器人准确的判断充电座的位置，进而采取准确的回 避动作，控制机器人与所述充电座的行走距离，避免充电座附近的区域漏扫， 提高了清洁率。
其中，所述机器人可为清洁机器人、扫地机器人或服务机器人，具体地， 所述机器人包括：机器人主体，传感器、控制芯片以及行走机构。
所述机器人主体是机器人的主体结构，可以根据机器人的实际需要，选 用相应的形状结构及制造材质(如硬质塑料或者铝、铁等金属)，例如设置为 扫地机器人常见的较为扁平的圆柱形。
行走机构是设置在所述机器人主体上，为机器人提供移动能力的结构装 置。该行走机构具体可以采用任何类型的移动装置实现，例如滚轮、履带式 等。
在本实施例中，所述机器人主体上还设置有传感器。该传感器是用于感 知外部环境，用于确定所述机器人与所述充电座的位置信息。
所述传感器具体可以采用现有任何类型的深度信息采集设备，包括但不 限于激光传感器、RGBD摄像机和雷达传感器。所述传感器可以设置为一个 或者多个，以满足0至360°的角度全方向探测范围。
控制芯片是内置于所述机器人主体中的电子计算核心，用于执行逻辑运 算步骤以实现机器人的智能化控制。在本实施例中，控制芯片与所述传感器 连接，用于根据所述位置信息，确定所述机器人与所述充电座的行走距离。
应当说明的是，根据所要完成的任务，除了以上的功能模组以外，机器 人主体上还可以搭载一个或者多个其它不同的功能模组，相互配合用以执行 相应的任务(如储水箱、清扫装置)。
其中，所述充电座为机器人工作完成后，根据回充引导信号，自动回去 充电的装置。机器人在找充电座时，在收到充电座信号后，继续朝充电座方 向运行，收到近场信号表示移动机器人距离充电座距离较近，此时移动机器 人绕近场信号运行和降低速度，直到收到中间信号或校正姿态，以保证回充 的成功率。
其中，在本实施例中，所述近场信号为红外近场信号，对应的所述充电 座设置有近场红外发射器，所述近场红外发射器用于发射不同发射距离或发 射功率的近场红外信号，所述机器人当获取到所述近场发射信号，则表明机 器人与充电座的距离较近。
图2为本发明实施例提供的机器人回避充电座方法的实施例。如图2所 示，该机器人回避充电座方法可以由机器人执行，包括如下步骤：
S10、当检测到近场信号时，确定所述机器人与所述充电座的位置信息； 其中，所述近场信号由充电座发出。
其中，在本实施例中，所述近场信号为近场红外发射器发射的不同发射 距离或发射功率的近场红外信号。在一些实施例中，所述近场信号BLE信号， 所述BLE是短距离无线通信技术中的一种，并且是蓝牙版本4.0的重要功能。 BLE相对于经典的或传统的蓝牙技术具有相对小的占空比。BLE可以以低成 本进行生产，并且可以通过降低平均功率和待机功率而使用硬币大小的电池 工作几年。
进一步的，除了BLE之外，还可以采用其他近场无线通信技术，例如， 无线局域网(LAN)技术、Wi-Fi技术、蓝牙技术、Zigbee技术、Wi-Fi直连(WFD) 技术、近场通信(NFC)技术等。
具体地，当机器人检测到近场信号时，则表明机器人与充电座的距离较 近，则进一步准确确定所述机器人与所述充电座的位置信息，以实现所述机 器人准确的判断充电座的位置，进而采取准确的回避动作，控制机器人与所 述充电座的行走距离，避免充电座附近的区域漏扫，提高了清洁率。
其中，所述距离信息的确定可通过深度信息采集设备进行确定，所述深 度信息采集设备可为激光传感器、RGBD摄像机和雷达传感器等等。所述深 度信息采集设备可以设置为一个或者多个，以满足0至360°的角度全方向探 测范围。
S20、根据所述位置信息，确定所述机器人与所述充电座的行走距离。
其中，所述位置信息为通过分析深度信息采集设备采集的点云数据得到。
具体地，根据所述位置信息，确定所述机器人与所述充电座之间的相对 距离，当所述相对距离小于预设的距离阈值时，机器人启动避障，使机器人 保持与充电座预设距离进行清扫，以实现控制机器人与所述充电座的行走距 离，避免充电座附近的区域漏扫，提高了清洁率。
在一些实施例中，通过近场红外发射器发射的不同发射距离或发射功率 的近场红外信号得到所述机器人与所述充电座之间的粗略相对距离；将所述 粗略位置信息与点云数据中的空间坐标相融合，进而准确的判断充电座的位 置，以实现控制机器人与所述充电座的行走距离，避免充电座附近的区域漏 扫，提高了清洁率。
在本实施例中，通过实时检测近场信号，当检测到近场信号时，即可确 定所述机器人已经靠近所述充电座，进而所述机器人开始确定与所述充电座 的位置信息，并根据得到所述位置信息，确定所述机器人与所述充电座的行 走距离，以实现所述机器人准确的判断充电座的位置，进而采取准确的回避 动作，控制机器人与所述充电座的行走距离，避免充电座附近的区域漏扫， 提高了清洁率。
当检测到所述近场信号时，为了准确的确定所述机器人与所述充电座的 位置信息，在一些实施例中，请参阅图3，S10包括如下步骤：
S11、获取所述机器人运动空间中的周围障碍物的点云数据。
其中，该运动空间是指机器人所处的未知环境，是机器人进行移动所在 的空间。在运动空间中可能存在多种不同的障碍物，例如墙壁等。不同的障 碍物其长度不相同，而机器人基于搭载的传感器则可以采集获得这些障碍物 对应的点云数据，据此确定所述机器人与所述充电座的位置信息，进而采取 准确的回避动作，控制机器人与所述充电座的行走距离，避免充电座附近的 区域漏扫，提高了清洁率。
其中，所述点云数据可以为所述传感器以0度至360度的角度发射信号 后，信号与周围障碍物的交点的二维数据集合。传感器可以设置在机器人主 体的顶部，自身旋转360°的方式采集所述二维点云数据。
S12、根据所述点云数据，确定所述机器人与所述充电座的位置信息。
所述点云数据给出了当前运动空间中的深度信息，表明了周围障碍物的 长度、距离变化等等。基于不同周围障碍物的结构特点，例如墙壁的延伸长 度很长，呈现为很长的边界或者物体，可以分析确定在点云数据中包含的墙 壁和充电座。
具体地，在本实施例中，采用激光雷达得到所述点云数据当机器人接收 到有雷达激光时，通过激光点解算单元对雷达激光的返回光束进行分析，得 出激光点的坐标信息、角度信息和距离。并根据激光点的坐标信息、角度信 息和距离确定所述机器人与所述充电座的位置信息。
为了更为准确的判断充电座的位置，以实现控制机器人与所述充电座的 行走距离，避免充电座附近的区域漏扫，提高了清洁率。在根据所述点云数 据，确定所述机器人与所述充电座的位置信息之前，在一些实施例中，请参 阅图4，所述方法还包括如下步骤：
S30、根据所述点云数据，生成所述周围障碍物的轮廓特征。
具体地，在本实施例中，采用激光雷达得到所述点云数据，通过对点云 数据进行滤波、拟合处理，可以得到运动空间中在激光雷达扫射面上的所有 具有直线的物体信息，进而根据所述物体信息得到周围障碍物的轮廓特征。
具体地，当机器人接收到有雷达激光时，通过激光点解算单元对雷达激 光的返回光束进行分析，得出激光点的坐标信息、角度信息和距离，具体方 式为:激光雷达的工作原理是在一个平面上，发射大量光束，光束碰到物体后 返回，我们将光束碰到物体的点称为激光点，多个所述电源即组成所述点云 数据，激光雷达可以获得激光点的距离信息以及一个相对于激光雷达自身的 一个角度信息，以激光雷达的中心束光线为x轴建立平面坐标系，易失口激 光点的距离L和相对于此x轴的角度据此可以求出每一个激光点的在此坐标系的坐标，根据:
x＝L*sin(θ)；
y＝L*cos(θ)；
可以得出激光点的坐标，以及距离L。
激光点解算法得出激光点的坐标信息、角度信息和距离后，通过直线提 取法获取由激光点构成的直线段，并判断出两条相邻直线段的分裂点。在解 算出激光点坐标后，需要提取其中具有构成直线关系的点集，分裂法是一种 直线提取方法，对于两条首尾相接的相邻直线段交点既是分裂点，前一条直 线到这一点结束，后一条直线从这一点开始，如图5，a点即为直线段ab， ac的分裂点。对于△abc于a点至bc的距离最大，我们据此来判断分裂点。 从第一点开始依次与后续点构成直线，然后将首尾点范围内的所有点与直线 求距离，如果所有点到此直线的距离都在构成阔值的范围内，则将尾点换成 后续点，直到出现不合法的点，然后在所有的点内找到离直线最远点此点就 是分裂点。以分裂点为起点查找下一条直线段。
在本实施例中，获取了直线段以及分裂点后，通过关系提取单元获取每 条直线段的长度以及斜卒，通过直线长度和斜率规律在一系列直线中找出满 足这两个约束条件的直线段，从而得出所述周围障碍物的轮廓特征。
S40、根据所述轮廓特征，得到充电座判断信息。
具体地，首先从所述轮廓特征中提取墙壁障碍物的直线特征和其他障碍 物轮廓特征，然后根据所述墙壁障碍物的直线特征和其他障碍物轮廓特征， 确定所述墙壁障碍物与所述其他障碍物的夹角数据，若所述夹角数据达到预 设夹角范围，生成的所述充电座判断信息为充电座确认信息。若所述夹角数 据未达到预设夹角范围，生成的所述充电座判断信息为充电座未确认信息。 举例说明，若预设夹角范围为90°-120°，当所述墙壁障碍物与所述其他障 碍物中的一个障碍物的夹角为90°，则生成的所述充电座判断信息为充电座确认信息，即确定所述障碍物为充电座。当所述墙壁障碍物与所述其他障碍 物中的全部障碍物的夹角均不在预设夹角范围90°-120°内，则生成的所充 电座判断信息为充电座未确认信息，即其他障碍物均不是充电座。
S50、根据所述充电座判断信息，判断是否继续根据所述点云数据，确定 所述机器人与所述充电座的位置信息。
具体地，若所述充电座判断信息为充电座确认信息，即确定障碍物为充 电座，则继续根据所述点云数据，确定所述机器人与所述充电座的位置信息。 若所述充电座判断信息为充电座未确认信息，即其他障碍物均不是充电座， 则无需根据所述点云数据，确定所述机器人与所述充电座的位置信息。
为了更好的根据所述轮廓特征，得到充电座判断信息，在一些实施例中， 请参阅图6，S40包括如下步骤：
S41、从所述轮廓特征中提取墙壁障碍物的直线特征和其他障碍物轮廓特 征。
具体地，所述点云数据给出了当前运动空间中的深度信息，表明了周围 障碍物的长度、距离变化等等。基于不同周围障碍物的结构特点，例如墙壁 的延伸长度很长，呈现为很长的边界或者物体，可以分析确定在点云数据中 包含的墙壁。
可以理解的，由于运动空间中的墙壁呈现为多个点云形成的线段，而且 该线段一般会长于运动空间中的其它物体。
由此可从所述轮廓特征中提取与墙壁障碍物对应的直线特征和其他障碍 物轮廓特征。
S42、根据所述墙壁障碍物的直线特征和其他障碍物轮廓特征，确定所述 墙壁障碍物与所述其他障碍物的夹角数据。
具体地，举例说明，将所述墙壁障碍物的直线特征中的若干激光点拟合 出直线L1，将其他障碍物T1和其他障碍物T2轮廓特征中的若干激光点拟合 出若干轮廓线L2及L3。进而可以得到轮廓线L1的斜率K1，轮廓线L2的斜 率为K2，轮廓线L3的斜率为K3，然后根据斜率K1、K2及K3，得到直线 L1与轮廓线L2的夹角和直线L1与轮廓线L3的夹角。
具体地，可根据tanA1＝(K1-K2)/(1+K1*K2)即可得出直线L1与轮 廓线L2的夹角A1。可根据tanA2＝(K1-K3)/(1+K1*K3)即可得出直线L1 与轮廓线L3的夹角A2。
S43、根据所述夹角数据，生成所述充电座判断信息。
具体地，若所述夹角数据达到预设夹角范围，生成的所述充电座判断信 息为充电座确认信息。若所述夹角数据未达到预设夹角范围，生成的所述充 电座判断信息为充电座未确认信息。举例说明，若预设夹角范围为90° -120°，当所述墙壁障碍物与所述其他障碍物T1夹角A1为90°，则夹角A1 在预设夹角范围90°-120°内，则生成的所述充电座判断信息为充电座确认 信息，即确定所述障碍物T1为充电座。当所述墙壁障碍物与所述其他障碍物T2的夹角A2为130°，则A2不在预设夹角范围90°-120°内，则生成的所 充电座判断信息为充电座未确认信息，即障碍物T2不是充电座。
为了准确地根据所述夹角数据，生成所述充电座判断信息，在一些实施 例中，S43还包括如下步骤：
获取同一障碍物的第一夹角数据和第二夹角数据，然后根据所述第一夹 角数据和第二夹角数据，生成所述充电座判断信息。
具体地，同一障碍物通过若干激光点可拟合出相互相交的第一轮廓线和 第二轮廓线，然后分别求得所述第一轮廓线与墙壁障碍物直线的第一夹角数 据和所述第二轮廓线与墙壁障碍物直线的第二夹角数据。若第一夹角数据达 到第一预设夹角范围且第二夹角数据达到第二预设夹角范围，则生成充电座 确认信息，即所述障碍物为充电座。
举例说明，第一预设夹角范围为90°-120°，第二预设夹角范围为0° -5°第一轮廓线与墙壁障碍物直线的第一夹角数据为90°，第二轮廓线与墙 壁障碍物直线的第二夹角数据为2°，因此第一夹角数据90°达到第一预设 夹角范围90°-120°且第二夹角数据2°达到第二预设夹角范围0°-5°，则 生成充电座确认信息，即所述障碍物为充电座。
在一些实施例中，可首先判断第一夹角数据是否达到第一预设夹角范围， 若是，继续判断第二夹角数据是否达到第二预设夹角范围，若是则生成充电 座确认信息，即所述障碍物为充电座。可以理解的是，也可同时判断第一夹 角数据和第二夹角数据是否均分别达到第一预设夹角范围和第二预设夹角范 围，若是则生成充电座确认信息，即所述障碍物为充电座。
为了更好的根据所述位置信息，确定所述机器人与所述充电座的行走距 离，在一些实施例中，请参阅图7，S20还包括如下步骤：
S21、根据所述位置信息，得到所述机器人与所述充电座的距离数据。
具体地，如图8所示，当机器人接收到有雷达激光时，通过激光点解算 单元对雷达激光的返回光束进行分析，得出所述机器人与所述充电座最近激 光点的坐标信息、角度信息和距离，并根据所述最近激光点的坐标信息、角 度信息和距离得到所述机器人与所述充电座的距离数据。
具体地，举例说明，若采用激光雷达得到所述点云数据，具体方式为:激 光雷达的工作原理是在一个平面上，发射大量光束，光束碰到物体后返回， 我们将光束碰到物体的点称为激光点，多个所述电源即组成所述点云数据， 激光雷达可以获得激光点的距离信息以及一个相对于激光雷达自身的一个角 度信息，以激光雷达的中心束光线为x轴建立平面坐标系，易失口激光点的 距离L和相对于此x轴的角度据此可以求出每一个激光点的在此坐标系的坐 标，根据:
x＝L*sin(θ)；
y＝L*cos(θ)；
可以得出激光点的坐标，以及距离L。
S22、根据所述距离数据，确定所述机器人与所述充电座的行走距离。
具体地，当所述机器人与所述充电座的距离数据确定后，当所述距离数 据小于预设距离阈值，控制所述行走距离在预设距离范围内。举例说明，例 如，若所述预设距离范围为10-15cm,预设距离阈值为18cm,当所述机器人与所 述充电座的距离数据为17cm,则所述距离数据17cm小于预设距离阈值18cm, 则机器人启动避障，使机器人保持与充电座预设距离范围10-15cm进行清扫。
当了防止机器人与充电座碰撞，造成充电座偏离放置位置，在机器人需 要充电时，难以与充电座对接的技术问题，在一些实施例中，机器人包括机 器人主体，所述机器人主体可根据实际情况设置为四面体状、圆柱状、圆台 状等等。所述机器人主体靠近地面行驶的底面设置有若干第一充电极片，相 对应的，所述充电座开设有充电槽，所述充电槽呈凹槽状，所述充电槽可容 置所述机器人，所述充电槽的槽底面上设置有与所述第一充电极片一一对应 的第二充电极片，且所述充电槽的槽底面与所述充电座的底面平行。当所述机器人需要进行充电时，将所述机器人的底面行驶至所述充电座的槽底面的 上方，且使所述第一充电极片与对应的所述第二充电极片接触连接，即可实 现对机器人的充电，解决了由于充电座偏离放置位置而无法充电的技术问题。
在一些实施例中，所述第一充电极片也可设置于机器人主体的外侧壁上， 相对应的，第二充电极片设置于所述充电座的外侧壁上，且所述机器人主体 的外侧壁与所述充电座的外侧壁相互平行，当所述机器人需要进行充电时， 将所述机器人的外侧壁上的第一充电极片与所述充电座的外侧壁上对应的第 二充电极片接触连接，即可实现及时对机器人的充电，解决了由于充电座偏 离放置位置而无法充电的技术问题。
当充电座附近存在其他障碍物时，若所述其他障碍物的高度或长度大于 充电座的高度或长度时，会阻挡近场信号，由于机器人未接收到所述近场信 号，机器人会继续寻找所述近场信号，当接收到所述近场信号后(即绕过其 他障碍物)继续以与充电座距离预设距离进行清扫。然而当充电座附近存在 的其他障碍物的高度或长度小于充电座的高度或长度时，所述其他障碍物不 能阻挡近场信号，充电座会持续接收到所述近场信号，导致机器人无法及时 绕过其他障碍物，影响清扫的效率，因此为了解决上述技术问题，所机器人 的机器人主体上可设置有若干碰撞传感器，由此机器人可以根据碰撞传感器 的碰撞情况来绕过其他障碍物，具体地，所述机器人主体沿机器人的行走方 向上分别设置有后表面和前表面，所述机器人主体在垂直于所述行走方向上 分别设置有左侧表面和右侧表面，左侧表面和右侧表面分别连接与所述前表 面和后表面，优先地，所述前表面上设置有若干碰撞传感器，左侧表面和右 侧表面上分别设置有若干所述碰撞传感器，当所述传感器接触到其他障碍物 时，可发出相应的碰撞信号。例如，当所述机器人主体的左侧表面上的碰撞 传感器接触到其他障碍物时，会发出左侧碰撞信号，机器人接收到所述左侧 碰撞信号，即可采取向右转再行走的避障策略。当所述机器人主体的右侧表 面上的碰撞传感器接触到其他障碍物时，会发出右侧碰撞信号，机器人接收 到所述右侧碰撞信号，即可采取向左转再向前的避障策略。当所述机器人主 体的前表面、左侧表面及右侧表面上的碰撞传感器均接触到其他障碍物时， 会相应发出前端碰撞信号、左侧碰撞信号和右侧碰撞信号，机器人同时接收 到前端碰撞信号、左侧碰撞信号和右侧碰撞信号，则可采取向左、向右旋转 或后退后再旋转，向前的避障策略，以及时绕过或规避其他障碍物。
需要说明的是，在上述各个实施例中，上述各步骤之间并不必然存在一 定的先后顺序，本领域普通技术人员，根据本申请实施例的描述可以理解， 不同实施例中，上述各步骤可以有不同的执行顺序，亦即，可以并行执行， 亦可以交换执行等等。
作为本申请实施例的另一方面，本申请实施例提供一种机器人回避充电 座装置50。请参阅图9，该机器人回避充电座装置50包括：检测模块51、 位置信息确定模块52、行走距离控制模块53。
检测模块51用于检测到近场信号。
位置信息确定模块52用于确定所述机器人与所述充电座的位置信息；其 中，所述近场信号由充电座发出。
行走距离控制模块53用于根据所述位置信息，确定所述机器人与所述充 电座的行走距离。
因此，在本实施例中，通过当所述机器人检测到近场信号，即可确定所 述机器人已经靠近所述充电座，进而所述机器人开始确定与所述充电座的位 置信息，并根据得到所述位置信息，确定所述机器人与所述充电座的行走距 离，以实现所述机器人准确的判断充电座的位置，进而采取准确的回避动作， 控制机器人与所述充电座的行走距离，避免充电座附近的区域漏扫，提高了 清洁率。
在一些实施例中，机器人回避充电座装置50还包括轮廓特征生成模块、 充电座判断信息获取模块及判断模块。
轮廓特征生成模块用于根据所述点云数据，生成所述周围障碍物的轮廓 特征。
充电座判断信息获取模块用于根据所述轮廓特征，得到充电座判断信息。
判断模块用于根据所述充电座判断信息，判断是否继续根据所述点云数 据，确定所述机器人与所述充电座的位置信息。
其中，在一些实施例中，所述位置信息确定模块52包括点云数据获取单 元和位置信息计算单元；
所述点云数据获取单元用于获取所述机器人运动空间中的周围障碍物的 点云数据。
所述位置信息计算单元用于根据所述点云数据，确定所述机器人与所述 充电座的位置信息。
其中，在一些实施例中，所述充电座判断信息获取模块包括特征提取单 元、夹角数据计算单元及判断信息生成单元。
特征提取单元用于计算用于从所述轮廓特征中提取墙壁障碍物的直线特 征和其他障碍物轮廓特征。
夹角数据计算单元用于根据所述墙壁障碍物的直线特征和其他障碍物轮 廓特征，确定所述墙壁障碍物与所述其他障碍物的夹角数据。
判断信息生成单元用于根据所述夹角数据，生成所述充电座判断信息。
其中，在一些实施例中，所述判断信息生成单元具有用于若所述夹角数 据达到预设夹角范围，生成的所述充电座判断信息为充电座确认信息。若所 述夹角数据未达到预设夹角范围，生成的所述充电座判断信息为充电座未确 认信息。
其中，在一些实施例中，行走距离控制模块53包括距离数据获取单元和 行走距离控制单元。
距离数据获取单元用于根据所述位置信息，得到所述机器人与所述充电 座的距离数据。
行走距离控制单元用于根据所述距离数据，确定所述机器人与所述充电 座的行走距离。
需要说明的是，上述机器人回避充电座装置可执行本发明实施例所提供 的机器人回避充电座方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在 机器人回避充电座装置实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明实施例 所提供的机器人回避充电座方法。
图10为本发明实施例提供的机器人10的结构框图。如图10所示，该机 器人10可以包括：机器人主题、传感器、控制芯片以及通信模块130。其中， 控制芯片包括处理器110和存储器120。
所述机器人主体上设置有行走机构。
所述传感器设置在所述机器人主体上，用于采集所述机器人运动空间中 的周围障碍物的点云数据；在本实施例中，所述传感器为激光传感器、RGBD 摄像机或雷达传感器。
所述控制芯片内置于所述机器人主体中。
所述处理器110、存储器120以及通信模块130之间通过总线的方式，建 立任意两者之间的通信连接。
处理器110可以为任何类型，具备一个或者多个处理核心的处理器110。 其可以执行单线程或者多线程的操作，用于解析指令以执行获取数据、执行 逻辑运算功能以及下发运算处理结果等操作。
存储器120作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软 件程序、非暂态性计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的机器人 回避充电座方法对应的程序指令/模块(例如，附图9所示的检测模块51、位 置信息确定模块52、行走距离控制模块53)。处理器110通过运行存储在存 储器120中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行机器人回避充电座 装置50的各种功能应用以及数据处理，即实现上述任一方法实施例中机器人 回避充电座方法。
存储器120可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存 储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据机器 人回避充电座装置50的使用所创建的数据等。此外，存储器120可以包括高 速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、 闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器120可选 包括相对于处理器110远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连 接至机器人10。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。
所述存储器120存储有可被所述至少一个处理器110执行的指令；所述 至少一个处理器110用于执行所述指令，以实现上述任意方法实施例中机器 人回避充电座方法，例如，执行以上描述的方法步骤21、22等等，实现图9 中的模块51-53的功能。
通信模块130是用于建立通信连接，提供物理信道的功能模块。通信模 块130以是任何类型的无线或者有线通信模块130，包括但不限于WiFi模块 或者蓝牙模块等。
进一步地，本发明实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所 述非暂态计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指 令被一个或多个处理器110执行，例如，被图10中的一个处理器110执行， 可使得上述一个或多个处理器110执行上述任意方法实施例中机器人回避充 电座方法，例如，执行以上描述的方法步骤21、22等等，实现图9中的模块 51-53的功能。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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网络 单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例 方案的目的。
通过以上的实施方式的描述，本领域普通技术人员可以清楚地了解到各 实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。 本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程是可 以通过计算机程序产品中的计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计 算机程序可存储于一非暂态计算机可读取存储介质中，该计算机程序包括程 序指令，当所述程序指令被相关设备执行时，可使相关设备执行上述各方法 的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体 (Read-Only Memory,ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory,RAM) 等。
上述产品可执行本发明实施例所提供的机器人回避充电座方法，具备执 行机器人回避充电座方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽 描述的技术细节，可参见本发明实施例所提供的机器人回避充电座方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其 限制；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也 可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同 方面的许多其它变化，为了简明，它们没有在细节中提供；尽管参照前述实 施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然 可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征 进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (11)
1.一种机器人回避充电座的方法，应用于机器人，其特征在于，包括：
当检测到近场信号时，确定所述机器人与所述充电座的位置信息；其中，所述近场信号由充电座发出；
根据所述位置信息，确定所述机器人与所述充电座的行走距离。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当检测到所述近场信号时，确定所述机器人与所述充电座的位置信息，包括：
获取所述机器人运动空间中的周围障碍物的点云数据；
根据所述点云数据，确定所述机器人与所述充电座的位置信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述点云数据，确定所述机器人与所述充电座的位置信息之前，还包括：
根据所述点云数据，生成所述周围障碍物的轮廓特征；
根据所述轮廓特征，得到充电座判断信息；
根据所述充电座判断信息，判断是否继续根据所述点云数据，确定所述机器人与所述充电座的位置信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述轮廓特征，得到充电座判断信息，包括：
从所述轮廓特征中提取墙壁障碍物的直线特征和其他障碍物轮廓特征；
根据所述墙壁障碍物的直线特征和其他障碍物轮廓特征，确定所述墙壁障碍物与所述其他障碍物的夹角数据；
根据所述夹角数据，生成所述充电座判断信息。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述夹角数据，得到所述充电座判断信息，包括：
若所述夹角数据达到预设夹角范围，生成的所述充电座判断信息为充电座确认信息。
若所述夹角数据未达到预设夹角范围，生成的所述充电座判断信息为充电座未确认信息。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述充电座判断信息，判断是否继续根据所述点云数据，确定所述机器人与所述充电座的位置信息，包括：
若所述充电座判断信息为充电座确认信息，继续根据所述点云数据，确定所述机器人与所述充电座的位置信息。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，
所述近场信号为红外近场信号；所述机器人设置有传感器，所述传感器用于获取所述机器人运动空间中的周围障碍物的点云数据。
8.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述位置信息，确定所述机器人与所述充电座的行走距离。
根据所述位置信息，得到所述机器人与所述充电座的距离数据；
根据所述距离数据，确定所述机器人与所述充电座的行走距离。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述距离数据，确定所述机器人与所述充电座的行走距离，包括：
当所述距离数据小于预设距离阈值，控制所述行走距离在预设距离范围内。
10.一种机器人，其特征在于，包括：
机器人主体，所述机器人主体上设置有行走机构；
传感器，所述传感器设置在所述机器人主体上，用于采集所述机器人运动空间中的周围障碍物的点云数据；
至少一个控制芯片，所述控制芯片内置于所述机器人主体中；以及
与所述至少一个控制芯片通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个控制芯片执行的指令，所述指令被所述至少一个控制芯片执行，以使所述至少一个控制芯片能够用于执行如权利要求1-9中任一项所述的机器人回避充电座的方法。
11.根据权利要求10所述的机器人，其特征在于，所述传感器为激光传感器、RGBD摄像机或雷达传感器。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910996111.5A CN110928296B (zh) | 2019-10-18 | 2019-10-18 | 机器人回避充电座的方法及其机器人 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910996111.5A CN110928296B (zh) | 2019-10-18 | 2019-10-18 | 机器人回避充电座的方法及其机器人 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110928296A true CN110928296A (zh) | 2020-03-27 |
| CN110928296B CN110928296B (zh) | 2021-08-10 |
Family
ID=69849229
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910996111.5A Active CN110928296B (zh) | 2019-10-18 | 2019-10-18 | 机器人回避充电座的方法及其机器人 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110928296B (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112234665A (zh) * | 2020-09-03 | 2021-01-15 | 深圳拓邦股份有限公司 | 一种充电座避让方法、装置、充电装置及存储介质 |
| CN112327326A (zh) * | 2020-10-15 | 2021-02-05 | 深圳华芯信息技术股份有限公司 | 带有障碍物三维信息的二维地图生成方法、系统以及终端 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2236069A2 (de) * | 2009-04-01 | 2010-10-06 | Vorwerk & Co. Interholding GmbH | Selbsttätig verfahrbares Gerät, insbesondere selbsttätig verfahrbares Bodenstaub-Aufsammelgerät |
| CN103197677A (zh) * | 2013-03-14 | 2013-07-10 | 慈溪迈思特电子科技有限公司 | 吸尘机器人的贴边行走算法 |
| CN105674991A (zh) * | 2016-03-29 | 2016-06-15 | 深圳市华讯方舟科技有限公司 | 一种机器人定位方法和装置 |
| CN107608358A (zh) * | 2017-09-30 | 2018-01-19 | 爱啃萝卜机器人技术（深圳）有限责任公司 | 基于轮廓识别技术的高效率低成本自动回充系统和方法 |
| CN207785061U (zh) * | 2017-07-28 | 2018-08-31 | 广东宝乐机器人股份有限公司 | 充电座及移动机器人 |
| CN109240312A (zh) * | 2018-11-23 | 2019-01-18 | 珠海市微半导体有限公司 | 一种机器人的清扫控制方法和芯片以及清洁机器人 |
| CN109933073A (zh) * | 2019-04-01 | 2019-06-25 | 珠海市一微半导体有限公司 | 一种机器人回座代码的自动生成方法 |
-
2019
- 2019-10-18 CN CN201910996111.5A patent/CN110928296B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2236069A2 (de) * | 2009-04-01 | 2010-10-06 | Vorwerk & Co. Interholding GmbH | Selbsttätig verfahrbares Gerät, insbesondere selbsttätig verfahrbares Bodenstaub-Aufsammelgerät |
| CN103197677A (zh) * | 2013-03-14 | 2013-07-10 | 慈溪迈思特电子科技有限公司 | 吸尘机器人的贴边行走算法 |
| CN105674991A (zh) * | 2016-03-29 | 2016-06-15 | 深圳市华讯方舟科技有限公司 | 一种机器人定位方法和装置 |
| CN207785061U (zh) * | 2017-07-28 | 2018-08-31 | 广东宝乐机器人股份有限公司 | 充电座及移动机器人 |
| CN107608358A (zh) * | 2017-09-30 | 2018-01-19 | 爱啃萝卜机器人技术（深圳）有限责任公司 | 基于轮廓识别技术的高效率低成本自动回充系统和方法 |
| CN109240312A (zh) * | 2018-11-23 | 2019-01-18 | 珠海市微半导体有限公司 | 一种机器人的清扫控制方法和芯片以及清洁机器人 |
| CN109933073A (zh) * | 2019-04-01 | 2019-06-25 | 珠海市一微半导体有限公司 | 一种机器人回座代码的自动生成方法 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112234665A (zh) * | 2020-09-03 | 2021-01-15 | 深圳拓邦股份有限公司 | 一种充电座避让方法、装置、充电装置及存储介质 |
| CN112234665B (zh) * | 2020-09-03 | 2022-08-16 | 深圳拓邦股份有限公司 | 一种充电座避让方法、装置、充电装置及存储介质 |
| CN112327326A (zh) * | 2020-10-15 | 2021-02-05 | 深圳华芯信息技术股份有限公司 | 带有障碍物三维信息的二维地图生成方法、系统以及终端 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN110928296B (zh) | 2021-08-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11013385B2 (en) | Automatic cleaning device and cleaning method | |
| CN114521836B (zh) | 一种自动清洁设备 | |
| CN110023867B (zh) | 用于机器人绘图的系统和方法 | |
| EP3525992B1 (en) | Mobile robot and robotic system comprising a server and the robot | |
| CN111337022B (zh) | 一种目标障碍物的检测方法、装置和机器人 | |
| JP5817611B2 (ja) | 移動ロボット | |
| CN112654472A (zh) | 多个自主移动机器人及其控制方法 | |
| CN110621449B (zh) | 移动机器人 | |
| CN105167716A (zh) | 一种智能扫地机器人 | |
| CN110928296B (zh) | 机器人回避充电座的方法及其机器人 | |
| CN112526984B (zh) | 一种机器人避障方法、装置及机器人 | |
| CN111830984B (zh) | 基于无人洗车设备的多机器协同洗车系统及方法 | |
| CN113741438A (zh) | 路径规划方法、装置、存储介质、芯片及机器人 | |
| CN111930106A (zh) | 移动机器人及其控制方法 | |
| CN113675923A (zh) | 充电方法、充电装置及机器人 | |
| CN112214011A (zh) | 自移动机器人定位充电座的系统和方法 | |
| CN113467451A (zh) | 机器人的回充方法和装置、电子设备和可读存储介质 | |
| JP6274410B2 (ja) | 架線検出方法 | |
| KR20210015126A (ko) | 이동 로봇 | |
| CN114815807A (zh) | 一种智能机器人控制系统及控制方法 | |
| AU2019479398B2 (en) | Mobile robot | |
| US11460854B1 (en) | System to determine floor or obstacle by autonomous mobile device | |
| EP4385384A1 (en) | Structured light module and self-moving device | |
| CN118672263A (zh) | 回充方法、移动机器人及存储介质 | |
| WO2024036619A1 (en) | Method for controlling movement of autonomous mobile device |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CP03 | Change of name, title or address |
Address after: 518000 1701, building 2, Yinxing Zhijie, No. 1301-72, sightseeing Road, Xinlan community, Guanlan street, Longhua District, Shenzhen, Guangdong Province Patentee after: Shenzhen Yinxing Intelligent Group Co.,Ltd. Address before: 518000 building A1, Yinxing hi tech Industrial Park, Guanlan street, Longhua District, Shenzhen City, Guangdong Province Patentee before: Shenzhen Silver Star Intelligent Technology Co.,Ltd. |
|
| CP03 | Change of name, title or address |