CN111085998A - 机器人记录运动轨迹的方法和显示机器人运动轨迹的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种机器人记录运动轨迹的方法和显示机器人运动轨迹的方法，所述机器人记录运动轨迹的方法，通过控制机器人在按照预设控制模式行走的过程中，只记录关键的位置点的轨迹参数，不需要对行走过程中的每一个位置点都进行记录，从而大大减少了机器人需要记录的数据量，降低机器人对存储容量的需求，进而提高机器人的性价比。所述显示机器人运动轨迹的方法，通过将所记录的轨迹关键点转换成全局地图中的轨迹连接点，再将这些轨迹连接点串连起来即可，由于只需要处理一些轨迹连接点，不需要每个轨迹点都进行处理，从而提高处理器的数据处理效率，大大节省了运算资源。

Description

机器人记录运动轨迹的方法和显示机器人运动轨迹的方法

技术领域

本发明涉及智能移动机器人领域，具体涉及一种机器人记录运动轨迹的方法和显示机器人运动轨迹的方法。

背景技术

现有的智能移动机器人，在行走过程中一般都会记录其运动轨迹。记录机器人的运动轨迹有助于分析机器人的运动，将运动轨迹展示出来也能够增强交互性。机器人在记录运动轨迹时，会将每一个位置点的坐标和方向都记录下来，如此，就会产生比较多的数据，就需要耗费较大的存储容量才能进行有效的轨迹记录。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种机器人记录运动轨迹的方法和显示机器人运动轨迹的方法，可以减少机器人需要记录的数据量，降低存储容量的需求，提高机器人的性价比。本发明的具体技术方案如下：

一种机器人记录运动轨迹的方法，包括如下步骤：机器人按照预设控制模式行走，并在行走过程中实时判断当前位置是否属于轨迹关键点，如果是，则记录所述轨迹关键点的轨迹参数，否则继续行走。

进一步地，所述机器人按照预设控制模式行走，并在行走过程中实时判断当前位置是否属于轨迹关键点，具体包括如下步骤：机器人根据预设控制模式判断当前是否处于直线行走状态，如果是，则将直线的起点和终点作为轨迹关键点，如果否，则将机器人每行走一段预设距离所对应的位置点作为轨迹关键点。

进一步地，所述预设控制模式包括弓字型规划行走模式或者回字型规划行走模式。

进一步地，所述记录所述轨迹关键点的轨迹参数，具体包括如下步骤：记录所述轨迹关键点在局部子地图中的坐标；记录所述轨迹关键点的类型；记录所述轨迹关键点的序号；记录所述轨迹关键点所在的局部子地图的地图编号。

进一步地，所述记录所述轨迹关键点在局部子地图中的坐标，具体包括如下步骤：确定机器人在当前所建局部子地图的坐标原点相对于全局地图的坐标原点的坐标为（X1，Y1）；记录所述轨迹关键点相对于所建局部子地图的坐标原点的坐标为（X2，Y2）。

进一步地，所述记录所述轨迹关键点的类型，具体包括如下步骤：当所记录的轨迹关键点是直线的起点时，记录所述轨迹关键点的类型为直线运动起点；当所记录的轨迹关键点是直线的终点时，记录所述轨迹关键点的类型为直线运动终点；当所记录的轨迹关键点不是直线上的点时，记录所述轨迹关键点的类型为非直线运动点。

进一步地，所述记录所述轨迹关键点的序号，记录所述轨迹关键点所在的局部子地图的地图编号，具体包括如下步骤：根据所确定的轨迹关键点的先后，按顺序进行编号，记录每个轨迹关键点相应的编号；并记录每个轨迹关键点所在的局部子地图的地图编号；所述地图编号是机器人根据建立局部子地图的先后，对所建局部子地图进行的顺序编码。

一种显示机器人运动轨迹的方法，包括如下步骤：根据上述机器人记录运动轨迹的方法，确定所记录的轨迹关键点；将所记录的轨迹关键点转换成全局地图中的轨迹连接点；根据所记录的轨迹关键点的轨迹参数，将所述轨迹连接点连接起来；将连接成的线以机器人运动轨迹的形式显示至显示终端。

进一步地，所述将所记录的轨迹关键点转换成全局地图中的轨迹连接点，具体包括如下步骤：确定所记录的轨迹关键点所在局部子地图的坐标原点相对于全局地图的坐标原点的坐标为（X1，Y1）；确定全局地图的坐标原点为（X0，Y0），则局部子地图的坐标原点相对于全局地图的坐标原点的偏移量为（X1-X0，Y1-Y0）；确定所述轨迹关键点相对于其所在局部子地图的坐标原点的坐标为（X2，Y2）；则得出所记录的轨迹关键点转换成全局地图中的轨迹连接点的坐标为（X2+X1-X0，Y2+Y1-Y0）。

进一步地，所述将所记录的轨迹关键点转换成全局地图中的轨迹连接点，还包括如下步骤：如果所记录的轨迹关键点是直线的起点和终点时，确定机器人沿该直线运动的方向；当所述方向是沿全局地图的Y坐标轴方向，并且该直线的起点对应的轨迹连接点的横坐标值与终点对应的轨迹连接点的横坐标值不同时，取起点与终点对应的轨迹连接点的横坐标值的平均值作为两者最终的横坐标值；当所述方向是沿全局地图的X坐标轴方向，并且该直线的起点对应的轨迹连接点的纵坐标值与终点对应的轨迹连接点的纵坐标值不同时，取起点与终点对应的轨迹连接点的纵坐标值的平均值作为两者最终的纵坐标值。

进一步地，所述根据所记录的轨迹关键点的轨迹参数，将所述轨迹连接点连接起来，具体包括如下步骤：确定所记录的轨迹关键点的序号，按序号从小到大的顺序将对应的轨迹连接点串接起来。

所述机器人记录运动轨迹的方法，通过控制机器人在按照预设控制模式行走的过程中，只记录关键的位置点的轨迹参数，不需要对行走过程中的每一个位置点都进行记录，从而大大减少了机器人需要记录的数据量，降低机器人对存储容量的需求，进而提高机器人的性价比。所述显示机器人运动轨迹的方法，通过将所记录的轨迹关键点转换成全局地图中的轨迹连接点，再将这些轨迹连接点串连起来即可，由于只需要处理一些轨迹连接点，不需要每个轨迹点都进行处理，从而提高处理器的数据处理效率，大大节省了运算资源。

附图说明

图1为本发明实施例所述机器人记录运动轨迹的方法的流程示意图；

图2为本发明实施例所述显示机器人运动轨迹的方法的流程示意图。

具体实施方式

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详细描述。应当理解，下面所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

在下面的描述中，给出具体细节以提供对实施例的透彻理解。然而，本领域的普通技术人员将理解，可以在没有某些具体细节的情况下实现相关实施例。例如，为了避免混淆实施例，可以不详细描述公知的电路、结构和方法的具体内容。

一种机器人记录运动轨迹的方法，所述机器人指的是智能移动机器人，可以是扫地机器人、拖地机器人、抛光机器人或者打蜡机器人等类型的智能清洁机器人。如图1所示，所述方法包括如下步骤：

首先，机器人按照预设控制模式行走。所述预设控制模式是控制机器人行走的一种行为模式，在进行机器人设计时就已经配置好了。机器人按照该预设控制模式行走，主要有沿竖直方向的直线行走状态，沿水平方向的直线行走状态，以及除了这两种状态之外的非直线行走状态。所述竖直方向即是机器人所构建的全局地图的纵坐标轴的延伸方向，所述水平方向即是机器人所构建的全局地图的横坐标轴的延伸方向。

接着，机器人在按预设控制模式行走的过程中，会实时判断当前位置是否属于轨迹关键点。判断的方式可以是控制反馈的方式，也可以是坐标分析的方式。所述控制反馈的方式就是机器人按照预设控制模式中的控制策略行走时，结合自身的行走状态和检测数据得出的判断信息。比如，机器人按照预设控制模式，会在开机启动后向前沿直线行走3米，然后沿非直线轨迹行走。当机器人接收到开机启动信号后，知道自己将会沿直线向前行走3米，所以将启动时的位置点判断为一个轨迹关键点，直线行走3米后，将当前位置点也判断为一个轨迹关键点。所述坐标分析的方式是指机器人在行走的过程中，根据自身的里程计和陀螺仪等传感器的检测数据，确定自身的位置坐标变化情况，通过分析坐标值的变化来判断当前位置是否属于轨迹关键点。比如，机器人从第一个位置点行走至第五个位置点时，这五个位置点的X坐标值都相同，但是第五个位置点至第十个位置点的X坐标值不同，Y坐标值相同，则表明机器人从第一个位置点至第五个位置点是沿Y坐标轴的方向直线行走的，从第五个位置点至第十个位置点是沿X坐标轴的方向直线行走的，所以，机器人将第一个位置点和第五个位置点判断为轨迹关键点，至于第十个位置点是否作为轨迹关键点，还要根据第十一个位置点的坐标值变化情况进行分析，当第十一个位置点的Y坐标值与第十个位置点的Y坐标值相同，则第十一个位置点不判断为轨迹关键点，否则，判断为轨迹关键点。

紧接着，机器人会把判断为轨迹关键点的轨迹参数进行记录。不是轨迹关键点的轨迹参数不需要记录，机器人继续行走。所述轨迹参数可以包括轨迹关键点所在位置的坐标、类型、序号、地图编号和方向等信息，不同的设计方案有不同参数需求，这些信息可以根据具体设计方案进行选择和配置。

本实施例所述机器人记录运动轨迹的方法，通过控制机器人在按照预设控制模式行走的过程中，只记录关键的位置点的轨迹参数，不需要对行走过程中的每一个位置点都进行记录，从而大大减少了机器人需要记录的数据量，降低机器人对存储容量的需求，进而提高机器人的性价比。

作为其中一种实施方式，所述机器人按照预设控制模式行走，并在行走过程中实时判断当前位置是否属于轨迹关键点，具体包括如下步骤：机器人根据预设控制模式判断当前是否处于直线行走状态，如果是，则将直线的起点和终点作为轨迹关键点，如果否，则将机器人每行走一段预设距离所对应的位置点作为轨迹关键点。本实施例所述预设控制模式只将机器人的行走状态分为直线行走状态和非直线行走状态两种，所述直线行走状态是指机器人沿全局地图的X坐标轴方向或者Y坐标轴方向直线行走的状态。所述非直线行走状态是指机器人按所述直线行走状态之外的方式行走时的状态，包括沿障碍物边缘行走时的状态、斜线导航时行走的状态，等等。由于直线行走时，机器人的坐标值或者路径轨迹变化不大，只需记录直线两端的位置点作为轨迹关键点即可，而非直线行走时，机器人的路径轨迹变化不确定，所以，需要间隔预设距离记录一次轨迹关键点，才能比较准确的获知机器人的路径轨迹。预设距离不能设置太长，太长就会影响准确性，太短又无法较好地达到减少存储数据量的目的，经过反复测试验证，所述预设距离设置为一个机器人的机身宽度的距离最佳。

作为其中一种实施方式，所述预设控制模式包括弓字型规划行走模式或者回字型规划行走模式。所述弓字型规划行走模式可以参照中国专利公开号为CN107340768A的发明专利申请中所述的内容。所述回字型规划行走模式与所述弓字型规划行走模式类似，区别仅在于路径轨迹的形状，一个弓字型，一个是回字型。这两种模式的共同点就在于都具有规则的竖直直线和水平直线，采用这两种模式的机器人能更好地适用所述机器人记录运动轨迹的方法，达到的效果更佳。

作为其中一种实施方式，所述记录所述轨迹关键点的轨迹参数，具体包括如下步骤：记录所述轨迹关键点在局部子地图中的坐标，记录所述轨迹关键点的类型，记录所述轨迹关键点的序号，记录所述轨迹关键点所在的局部子地图的地图编号。本实施例通过记录相关轨迹参数信息，可以为后续机器人的位置修正提供参考数据，同时，可以为机器人运动轨迹的绘制提供指引信息，使得所绘制的轨迹线最接近机器人真实的运动轨迹，并且与地图相吻合。

具体的，所述记录所述轨迹关键点在局部子地图中的坐标，具体包括如下步骤：机器人确定其在当前所建局部子地图的坐标原点相对于全局地图的坐标原点的坐标为（X1，Y1）；记录所述轨迹关键点相对于所建局部子地图的坐标原点的坐标为（X2，Y2）。本实施例通过记录局部子地图的坐标原点和轨迹关键点的坐标，可以为后续将轨迹关键点转换成轨迹连接点提供准确的参考数据，只需进行轨迹关键点的转换，转换效率较高。

具体的，所述记录所述轨迹关键点的类型，具体包括如下步骤：当所记录的轨迹关键点是直线的起点时，记录所述轨迹关键点的类型为直线运动起点；当所记录的轨迹关键点是直线的终点时，记录所述轨迹关键点的类型为直线运动终点；当所记录的轨迹关键点不是直线上的点时，记录所述轨迹关键点的类型为非直线运动点。本实施例通过将轨迹关键点的类型分为直线运动起点、直线运动终点和非直线运动点，在保证数据信息满足要求的前提下，实现最少的数据存储量需求。

具体的，所述记录所述轨迹关键点的序号，记录所述轨迹关键点所在的局部子地图的地图编号，具体包括如下步骤：根据所确定的轨迹关键点的先后，按顺序进行编号，记录每个轨迹关键点相应的编号，如此可以在后续的机器人运动轨迹绘制时，参考所述编号的信息进行绘制，所需要处理数据量小，数据处理效率高。编号可以采用英文字母或者数字。此外，通过记录每个轨迹关键点所在的局部子地图的地图编号，可以为后续机器人的位置修正提供准确的参考数据，实现有目的性的准确对照，避免修正数据出错的问题。所述地图编号是机器人根据建立局部子地图的先后，对所建局部子地图进行的顺序编码，可以采用英文字母或者数字进行编码。

如图2所示，一种显示机器人运动轨迹的方法，所述机器人与所述各实施例所述的机器人相同，所述方法包括如下步骤：首先，根据上述各实施例所述机器人记录运动轨迹的方法，确定所记录的轨迹关键点；其次，将所记录的轨迹关键点转换成全局地图中的轨迹连接点，所述转换方法可以根据不同设计需求进行相应选择，可以采用坐标计算的方式，也可以采用位置点平移的方式，或者采用地图旋转平移的方式。所述坐标计算的方式是指将各轨迹关键点的坐标值进行加减运算，从而算出轨迹连接点的最终坐标值。所述位置点平移的方式是指通过各轨迹关键点的位置平移的偏移量，相应获得轨迹连接点的具体位置。所述地图旋转平移的方式是指将局部子地图旋转平移至与全局地图相同方位，从而获得轨迹连接点的具体位置。接着，根据所记录的轨迹关键点的轨迹参数，将所述轨迹连接点连接起来。可以根据轨迹关键点的类型进行连接，比如，从直线的起点连接至直线的终点，从直线的终点连接至非直线的点，再连接至下一条直线的起点。也可以按所记录的轨迹关键点的序号，将相应的轨迹连接点按顺序进行连接。最后，将连接成的线以机器人运动轨迹的形式显示至显示终端。所述显示可以是实时显示，即机器人每记录一个轨迹关键点并转换成轨迹连接点后，连接线就延伸连接至该轨迹连接点，同时显示机器人是沿该连接线对应的轨迹路径行走至该轨迹连接点的。本实施例所述方法的执行主体是显示终端的载体，可以智能手机、平板电脑、笔记本电脑或者机器人本体，由这些载体中的处理器执行相关的程序，以实现所述方法步骤，当然，下述各实施例的执行主体与此相同。本实施例所述方法通过将所记录的轨迹关键点转换成全局地图中的轨迹连接点，再将这些轨迹连接点串连起来即可，由于只需要处理一些轨迹连接点，不需要每个轨迹点都进行处理，从而提高处理器的数据处理效率，大大节省了运算资源。

作为其中一种实施方式，所述将所记录的轨迹关键点转换成全局地图中的轨迹连接点，具体包括如下步骤：首先，确定所记录的轨迹关键点所在局部子地图的坐标原点相对于全局地图的坐标原点的坐标为（X1，Y1）。其次，确定全局地图的坐标原点为（X0，Y0），则局部子地图的坐标原点相对于全局地图的坐标原点的偏移量为（X1-X0，Y1-Y0）。接着，确定所述轨迹关键点相对于其所在局部子地图的坐标原点的坐标为（X2，Y2）。最后，得出所记录的轨迹关键点转换成全局地图中的轨迹连接点的坐标为（X2+X1-X0，Y2+Y1-Y0）。本实施例所述方法通过采用坐标计算的方式，可以得出准确的换算结果，使得所绘制的轨迹线更接近真实的运动轨迹，提高了产品的性能。

作为其中一种实施方式，所述将所记录的轨迹关键点转换成全局地图中的轨迹连接点，还包括如下步骤：如果所记录的轨迹关键点是直线的起点和终点时，确定机器人沿该直线运动的方向；当所述方向是沿全局地图的Y坐标轴方向，并且该直线的起点对应的轨迹连接点的横坐标值与终点对应的轨迹连接点的横坐标值不同时，取起点与终点对应的轨迹连接点的横坐标值的平均值作为两者最终的横坐标值；当所述方向是沿全局地图的X坐标轴方向，并且该直线的起点对应的轨迹连接点的纵坐标值与终点对应的轨迹连接点的纵坐标值不同时，取起点与终点对应的轨迹连接点的纵坐标值的平均值作为两者最终的纵坐标值。由于机器人在行走过程中，可能会出现打滑等原因造成运动偏差，比如，机器人按预设控制模式是沿竖直方向直线行走的，由于运动偏差的影响，机器人所行走的路线的两个端点在全局地图中的X坐标值会有一点区别，并不相同，连接这两个端点所形成的直线并不是竖直方向的直线，此时，采用本实施例所述方法，通过取平均值的方式确定机器人直线运动的坐标值，可以较好地抵消运动偏差的影响，使两端点的X坐标值或者Y坐标值相同，使得连接两端点并显示在显示终端上的机器人运动轨迹是呈竖直方向或者水平方向的直线，最终形成的机器人运动轨迹整齐有序，有利于提高产品的使用体验。

作为其中一种实施方式，所述根据所记录的轨迹关键点的轨迹参数，将所述轨迹连接点连接起来，具体包括如下步骤：确定所记录的轨迹关键点的序号，按序号从小到大的顺序将对应的轨迹连接点串接起来。由于绘制机器人运动轨迹时，只需要考虑轨迹关键点的序号这个参数，只需较少的运算资源，运算效率大大提高，进一步提高产品的整体性能。

作为其中一种实施方式，以机器人所记录的3个轨迹关键点进行说明。轨迹关键点1是竖直的直线运动起点，对应局部子地图1，相对于局部子地图1的坐标原点的坐标值为(1, 2)；轨迹关键点2是竖直的直线运动终点，对应局部子地图2，相对于局部子地图2的坐标原点的坐标值为(-2, 2)；轨迹关键点3是非直线运动点，对应局部子地图3，相对于局部子地图3的坐标原点的坐标值为(0, -1)。在某次SLAM后端完成地图优化之后，局部子地图1的坐标原点相对于全局地图的坐标原点的坐标值为(9,10)，局部子地图2的相对于全局地图的坐标原点的坐标值为(11，19)，局部子地图3的坐标原点相对于全局地图的坐标原点的坐标值为(22,21)。那么轨迹关键点1在全局地图上的轨迹连接点的坐标即为(10,12)，轨迹关键点2在全局地图上的轨迹连接点的坐标即为(9,21)，轨迹关键点3在全局地图上的轨迹连接点的坐标即为(22,20)。轨迹关键点1和轨迹关键点2为一条竖直运动轨迹线的两个端点，而由于定位及地图优化导致的误差，轨迹关键点1和轨迹关键点2的横坐标并不完全相同，为了符合实际及绘制效果美观，将二者的横坐标取平均值，即9.5，作为二者的横坐标。最终，轨迹关键点1在全局地图上的轨迹连接点的最终坐标为(9.5,12)，轨迹关键点2在全局地图上的轨迹连接点的最终坐标为(9.5,21)。

上述各实施例所述的机器人采用的是SLAM技术，SLAM (simultaneouslocalization and mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localization), 即时定位与地图构建，或并发建图与定位。机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位，同时在自身定位的基础上建造增量式地图，实现机器人的自主定位和导航。

上述各实施例所述的局部子地图是机器人在实际行走过程中，根据不同的地标所建立的子地图。机器人创建的全局地图是由许多不同的局部子地图拼接而成。机器人在运动的过程中，会不断对局部子地图之间的位置关系进行调整，以形成最优的全局地图。

显然，上述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，各个实施例之间的技术方案可以相互结合。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。这些程序可以存储于计算机可读取存储介质（比如ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质）中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各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， 或者对其中部分或者全部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)

1.一种机器人记录运动轨迹的方法，其特征在于，包括如下步骤：

机器人按照预设控制模式行走，并在行走过程中实时判断当前位置是否属于轨迹关键点，如果是，则记录所述轨迹关键点的轨迹参数，否则继续行走。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器人按照预设控制模式行走，并在行走过程中实时判断当前位置是否属于轨迹关键点，具体包括如下步骤：

机器人根据预设控制模式判断当前是否处于直线行走状态，如果是，则将直线的起点和终点作为轨迹关键点，如果否，则将机器人每行走一段预设距离所对应的位置点作为轨迹关键点。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设控制模式包括弓字型规划行走模式或者回字型规划行走模式。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述记录所述轨迹关键点的轨迹参数，具体包括如下步骤：

记录所述轨迹关键点在局部子地图中的坐标；

记录所述轨迹关键点的类型；

记录所述轨迹关键点的序号；

记录所述轨迹关键点所在的局部子地图的地图编号。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述记录所述轨迹关键点在局部子地图中的坐标，具体包括如下步骤：

确定机器人在当前所建局部子地图的坐标原点相对于全局地图的坐标原点的坐标为（X1，Y1）；

记录所述轨迹关键点相对于所建局部子地图的坐标原点的坐标为（X2，Y2）。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述记录所述轨迹关键点的类型，具体包括如下步骤：

当所记录的轨迹关键点是直线的起点时，记录所述轨迹关键点的类型为直线运动起点；

当所记录的轨迹关键点是直线的终点时，记录所述轨迹关键点的类型为直线运动终点；

当所记录的轨迹关键点不是直线上的点时，记录所述轨迹关键点的类型为非直线运动点。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述记录所述轨迹关键点的序号，记录所述轨迹关键点所在的局部子地图的地图编号，具体包括如下步骤：

根据所确定的轨迹关键点的先后，按顺序进行编号，记录每个轨迹关键点相应的编号；并记录每个轨迹关键点所在的局部子地图的地图编号；

所述地图编号是机器人根据建立局部子地图的先后，对所建局部子地图进行的顺序编码。

8.一种显示机器人运动轨迹的方法，其特征在于，包括如下步骤：

根据权利要求1至7中任一项所述机器人记录运动轨迹的方法，确定所记录的轨迹关键点；

将所记录的轨迹关键点转换成全局地图中的轨迹连接点；

根据所记录的轨迹关键点的轨迹参数，将所述轨迹连接点连接起来；

将连接成的线以机器人运动轨迹的形式显示至显示终端。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述将所记录的轨迹关键点转换成全局地图中的轨迹连接点，具体包括如下步骤：

确定所记录的轨迹关键点所在局部子地图的坐标原点相对于全局地图的坐标原点的坐标为（X1，Y1）；

确定全局地图的坐标原点为（X0，Y0），则局部子地图的坐标原点相对于全局地图的坐标原点的偏移量为（X1-X0，Y1-Y0）；

确定所述轨迹关键点相对于其所在局部子地图的坐标原点的坐标为（X2，Y2）；

则得出所记录的轨迹关键点转换成全局地图中的轨迹连接点的坐标为（X2+X1-X0，Y2+Y1-Y0）。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于：所述将所记录的轨迹关键点转换成全局地图中的轨迹连接点，还包括如下步骤：

如果所记录的轨迹关键点是直线的起点和终点时，确定机器人沿该直线运动的方向；

当所述方向是沿全局地图的Y坐标轴方向，并且该直线的起点对应的轨迹连接点的横坐标值与终点对应的轨迹连接点的横坐标值不同时，取起点与终点对应的轨迹连接点的横坐标值的平均值作为两者最终的横坐标值；

当所述方向是沿全局地图的X坐标轴方向，并且该直线的起点对应的轨迹连接点的纵坐标值与终点对应的轨迹连接点的纵坐标值不同时，取起点与终点对应的轨迹连接点的纵坐标值的平均值作为两者最终的纵坐标值。

11.根据权利要求8至10任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所记录的轨迹关键点的轨迹参数，将所述轨迹连接点连接起来，具体包括如下步骤：

确定所记录的轨迹关键点的序号，按序号从小到大的顺序将对应的轨迹连接点串接起来。

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