CN111329398A - 机器人控制方法、机器人、电子设备和可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种机器人控制方法、机器人和可读存储介质。机器人控制方法包括：获取栅格地图和障碍物信息；根据障碍物信息确定栅格地图的障碍物区域；和根据障碍物区域确定机器人围绕障碍物区域的路径。本申请实施方式的机器人控制方法中，通过确定障碍物在栅格地图的位置及区域划分，能够由栅格地图实现围绕障碍物生成路径，解决了机器人在障碍物附近执行任务不够精细的问题，从而保证了机器人的工作效率。

Description

机器人控制方法、机器人、电子设备和可读存储介质

技术领域

本申请涉及机器人智能控制技术领域，更具体而言，涉及一种机器人控制方法、机器人、电子设备和可读存储介质。

背景技术

相关技术中，机器人可以通过扫描环境地图实现障碍物检测以进行任务作业，特别地，扫地机器人具有自主清扫能力，能够减轻用户的清扫压力。一般地，当扫地机器人清扫一块区域的时候，这块区域里面经常会出现障碍物，如何确定机器人的清扫路径以保证机器人可以将该区域里面的空白区域全部清扫，提高扫地机器人的清洁效率成为待解决的技术问题。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的目的在于提供一种用于确定机器人路径的机器人控制方法，能够实现围绕障碍物生成路径，从而解决了机器人在障碍物附近执行任务不够精细的问题。

本发明的另一个目的在于提供一种实现围绕障碍物生成路径以辅助进行任务作业的机器人、电子设备和可读存储介质。

为达到上述目的，本申请实施方式提供一种机器人控制方法，机器人控制方法包括：获取栅格地图和障碍物信息；根据所述障碍物信息确定所述栅格地图的障碍物区域；和根据所述障碍物区域确定所述机器人围绕所述障碍物区域的路径。

本申请实施方式的机器人控制方法中，通过确定障碍物在栅格地图的位置及区域划分，能够由栅格地图实现围绕障碍物生成路径，解决了机器人在障碍物附近执行任务不够精细的问题，从而保证了机器人的工作效率。

在某些实施方式中，所述获取的栅格地图的分辨率为小于等于10cm。如此，采用合适分辨率的栅格地图可以在保证生成路径精度的同时，避免栅格地图精度过小而需要大量的计算资源，从而可以高效地进行任务作业。

在某些实施方式中，所述根据所述障碍物区域确定所述机器人围绕所述障碍物区域的路径的步骤包括：沿所述栅格地图的栅格边确定围绕所述障碍物区域的闭合边界；和将所述闭合边界相邻的空白栅格连接以得到所述路径。如此，确定机器人的路径时，可以先由栅格地图中障碍物区域的确定围绕障碍物的闭合边界，然后由闭合边界相邻的空白栅格确定机器人的路径，保证机器人能够围绕障碍物精细工作。

在某些实施方式中，所述沿所述栅格地图的栅格边确定围绕所述障碍物区域的闭合边界的步骤包括：确定所述障碍物区域中与空白栅格连接的边缘栅格；确定任一所述边缘栅格与空白栅格之间的栅格边为所述障碍物区域的边界；和在所述障碍物区域的边界的邻接边中寻找符合条件的栅格边并更新所述障碍物区域的边界直到所述边界闭合形成所述闭合边界。如此，由栅格地图中障碍物区域所在栅格以及空白栅格中寻找相应的栅格边确定障碍物区域的一段边界，并进一步由已经确定的一段边界寻找符合条件的栅格边以更新障碍物区域的边界，从而形成障碍物区域的闭合边界。

在某些实施方式中，所述在所述障碍物区域的边界的邻接边中寻找符合条件的栅格边并更新所述障碍物区域的边界直到所述边界闭合形成所述闭合边界的步骤包括：确定位于所述障碍物区域的边界一端的边界栅格边以及所述边界栅格边的邻接边；和在所述边界栅格边的邻接边两侧分别为空白栅格和所述边缘栅格，且所述边界栅格边的邻接边对应的所述边缘栅格与所述边界栅格边对应的边缘栅格联通的情况下，确定所述边界栅格边的邻接边为新增的边界栅格边并更新所述障碍物区域的边界。如此，由障碍物区域的一段边界一端的栅格边与相邻边之间的关系以及障碍物区域整体的联通特性可以共同确定障碍物区域新的边界。

在某些实施方式中，所述机器人控制方法包括：控制所述机器人沿所述路径进行任务作业。在确定机器人围绕障碍物生成的路径后，机器人沿路径可以实现精细地任务作业，保证机器人的工作效率。

在某些实施方式中，所述栅格地图采用概率值表示每个栅格为障碍物栅格的置信度，所述机器人控制方法包括：实时获取所述机器人采集的环境信息；和根据所述环境信息和所述概率值更新所述栅格的状态。如此，栅格地图中每个栅格保存有该栅格是障碍物的概率值，通过概率值的设置结合机器人实时采集的环境信息共同确定更新栅格的状态可以使得机器人实际工作中障碍物识别更加准确，从而精确执行任务作业。

本申请实施方式提供一种机器人，机器人包括获取模块、区域划分模块和路径确定模块，所述获取模块用于获取栅格地图和障碍物信息；所述区域划分模块用于根据所述障碍物信息确定所述栅格地图的障碍物区域；和所述路径确定模块用于根据所述障碍物区域确定所述机器人围绕所述障碍物区域的路径。

本申请实施方式的机器人通过确定障碍物在栅格地图的位置及区域划分，能够由栅格地图实现围绕障碍物生成路径，解决了机器人在障碍物附近执行任务不够精细的问题，从而保证了机器人的工作效率。

在某些实施方式中，所述路径确定模块包括边界确定单元和路径确定单元，所述边界确定单元用于沿所述栅格地图的栅格边确定围绕所述障碍物区域的闭合边界；所述路径确定单元用于将所述闭合边界相邻的空白栅格连接以得到所述路径。如此，确定机器人的路径时，可以先由栅格地图中障碍物区域的确定围绕障碍物的闭合边界，然后由闭合边界相邻的空白栅格确定机器人的路径，保证机器人能够围绕障碍物精细工作。

在某些实施方式中，所述边界确定单元用于确定所述障碍物区域中与空白栅格连接的边缘栅格，及用于确定任一所述边缘栅格与空白栅格之间的栅格边为所述障碍物区域的边界，以及用于在所述障碍物区域的边界的邻接边中寻找符合条件的栅格边并更新所述障碍物区域的边界直到所述边界闭合形成所述闭合边界。如此，由栅格地图中障碍物区域所在栅格以及空白栅格中寻找相应的栅格边确定障碍物区域的一段边界，并进一步由已经确定的一段边界寻找符合条件的栅格边以更新障碍物区域的边界，从而形成障碍物区域的闭合边界。

在某些实施方式中，所述边界确定单元用于确定位于所述障碍物区域的边界一端的边界栅格边以及所述边界栅格边的邻接边，以及用于在所述边界栅格边的邻接边两侧分别为空白栅格和所述边缘栅格，且所述边界栅格边的邻接边对应的所述边缘栅格与所述边界栅格边对应的边缘栅格联通的情况下，确定所述边界栅格边的邻接边为新增的边界栅格边并更新所述障碍物区域的边界。如此，由障碍物区域的一段边界一端的栅格边与相邻边之间的关系以及障碍物区域整体的联通特性可以共同确定障碍物区域新的边界。

在某些实施方式中，所述机器人包括控制模块，所述控制模块用于控制所述机器人沿所述路径进行任务作业。在确定机器人围绕障碍物生成的路径后，机器人沿路径可以实现精细地任务作业，保证机器人的工作效率。

在某些实施方式中，所述栅格地图采用概率值表示每个栅格为障碍物栅格的置信度，所述获取模块用于实时获取所述机器人采集的环境信息；和所述区域划分模块用于根据所述环境信息和所述概率值更新所述栅格的状态。如此，栅格地图中每个栅格保存有该栅格是障碍物的概率值，通过概率值的设置结合机器人实时采集的环境信息共同确定更新栅格的状态可以使得机器人实际工作中障碍物识别更加准确，从而精确执行任务作业。

本申请实施方式提供一种电子设备，电子设备包括处理器、可读存储介质及存储在所述可读存储介质上并可在所述处理器上运行的计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述任一实施方式所述的机器人控制方法。

本申请实施方式的电子设备通过处理器执行计算机可执行指令，辅助机器人确定障碍物在栅格地图的位置及区域划分，从而能够由栅格地图实现围绕障碍物生成路径，解决了机器人在障碍物附近执行任务不够精细的问题，从而保证了机器人的工作效率。

本申请实施方式提供一种非易失性计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括计算机可执行指令，当计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，使得处理器执行上述实施方式的机器人控制方法。

本申请实施方式的可读存储介质中，通过处理器执行计算机可执行指令，通过确定障碍物在栅格地图的位置及区域划分，能够由栅格地图实现围绕障碍物生成路径，解决了机器人在障碍物附近执行任务不够精细的问题，从而保证了机器人的工作效率。

本申请的实施方式的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实施方式的实践了解到。

附图说明

本申请的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施方式的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是本申请实施方式的机器人控制方法的流程示意图。

图2是本申请实施方式的机器人模块示意图。

图3是本申请实施方式的机器人应用场景示意图。

图4是本申请实施方式的栅格地图示意图。

图5是本申请实施方式的机器人控制方法的另一流程示意图。

图6是本申请实施方式的机器人控制方法的又一流程示意图。

图7是本申请实施方式的机器人控制方法的再一流程示意图。

图8是本申请实施方式的机器人控制方法的再一流程示意图。

图9是本申请实施方式的电子设备的模块示意图。

图10是本申请实施方式的电子设备的另一模块示意图。

主要元件符号说明：

机器人10、获取模块11、区域划分模块12、路径确定模块13、边界确定单元132、路径确定单元134、控制模块14、终端设备20、服务器30，电子设备40、处理器42、可读存储介质44、计算机可执行指令442。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施方式，实施方式的示例在附图中示出，其中，相同或类似的标号自始至终表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。

请参阅图1和图2，本申请实施方式的机器人10控制方法用于确定障碍物所在区域周围的机器人10路径并控制机器人10进行任务作业。机器人10包括但不限于扫地机器人、运输机器人、巡逻机器人等可移动机器人。在本申请的实施方式中以扫地机器人为例进行描述。

在某些实施方式中，机器人控制方法包括：

步骤S1，获取栅格地图和障碍物信息；

步骤S2，根据障碍物信息确定栅格地图的障碍物区域；和

步骤S3，根据障碍物区域确定机器人10围绕障碍物区域的路径。

具体地，机器人10包括获取模块11、区域划分模块12和路径确定模块13，步骤S1可以由获取模块11实现，步骤S2可以由区域划分模块12实现，步骤S3可以由路径确定模块13实现。也即是说，获取模块11可以用于获取栅格地图和障碍物信息。区域划分模块12可以用于根据障碍物信息确定栅格地图的障碍物区域。路径确定模块13可以用于根据障碍物区域确定机器人10围绕障碍物区域的路径。

本申请实施方式的机器人控制方法中，通过确定障碍物在栅格地图的位置及区域划分，能够由栅格地图实现围绕障碍物生成路径，解决了机器人10在障碍物附近执行任务不够精细的问题，从而保证了机器人10的工作效率。

在某些实施方式中，获取栅格地图和障碍物信息的步骤包括：通过同步定位和建图技术(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)获取障碍物信息。

相应地，获取模块11可以用于通过同步定位和建图技术获取障碍物信息。

如此，由同步定位和建图技术实现环境信息的扫描，确定障碍物信息，从而保证机器人10不受障碍物的干扰，有利于机器人10围绕障碍物进行任务作业。其中，同步定位和建图技术可以通过传感器扫描环境信息并建立环境地图，从而确定障碍物的位置、大小等信息。

在某些实施方式中，机器人10在进入到新的作业场景中，可以通过激光传感器扫描环境以获取包括障碍物信息的激光点云数据并通过分析激光点云数据建立相应的环境地图。

具体地，机器人10可以通过同步定位和建图技术扫描环境预先扫描环境以获得环境地图并进行存储，从而在机器人10进行任务作业时，可以从预先存储的环境地图中获取障碍物信息。如图3所示，环境地图可以存储在机器人10、终端设备20和/或服务器30内，机器人10、终端设备20和/或服务器30可以通过有线和/或无线通信连接，从而机器人10进行数据传输以存储或获取障碍物信息。其中，无线网络通信连接包括但不限于WiFi、蓝牙(Bluetooth)、紫蜂(Zigbee)、窄带物联网(Narrow Band Internet of Things,NB-Iot)等无线通信方式。具体地，获取环境地图后，可以在终端设备20的相关应用中对环境地图进行编辑，从而更加准确地分辨并确定障碍物以及障碍物信息。

当然，在某些实施方式中，机器人10还可以在每次任务作业前通过同步定位和建图技术实时扫描环境以获得环境地图，然后根据环境中实际的障碍物信息制定相应的工作方案。

请参阅图4，在某些实施方式中，步骤S1获取的栅格地图的分辨率为小于等于10cm。

需要说明的是，栅格地图可以是由多个栅格拼成的二维地图，每个栅格可以呈正方形的区域，且每个栅格与真实世界的区域的平面地图呈相应比例一一对应。栅格地图的精度是指每个栅格对应真实世界区域的尺寸大小，例如，在栅格呈正方形的栅格地图中，栅格地图的分辨率为10cm指的是栅格地图中的一个栅格对应真实世界的10cm×10cm的正方形区域。

根据理解，栅格地图的精度越小，对于障碍物的划分更加精细，栅格地图的精度为小于等于10cm可以在保证生成路径精度的同时，避免栅格地图精度过小而需要大量的计算资源，从而可以高效地进行任务作业。在一个例子中，步骤S1获取的栅格地图的分辨率为5cm。

当然，在其他实施方式中，栅格地图中每个栅格的形状可以是三角形、菱形或矩形等其他规则多边形。本申请的实施方式中栅格地图以栅格呈正方形进行说明，每个栅格可以有四条栅格边和四个顶点，每条栅格边有两个顶点和两个相邻的栅格，其中，与某一栅格边有共同顶点的其他栅格边为该栅格边的邻接边，每条栅格边有六条邻接边。

在某些实施方式中，步骤S2可以将利用栅格地图和真实世界的对应关系以及障碍物信息将栅格地图划分为障碍物区域和空白区域。

机器人10可以通过程序设定相应的参数来表示栅格的不同状态，例如，机器人10可以通过标识字段来表示栅格的状态，障碍物栅格可以用1标识，空白栅格可以用0标识。

相应地，同样可以通过相应的标识字段来表示已完成作业的区域和待作业的区域，并在机器人10任务作业过程中实时根据机器人10的位置实时更新栅格的状态。

请参阅图5，在某些实施方式中，步骤S3包括：

步骤S32，沿栅格地图的栅格边确定围绕障碍物区域的闭合边界；和

步骤S34，将闭合边界相邻的空白栅格连接以得到路径。

相应地，路径确定模块13包括边界确定单元132和路径确定单元134，步骤S32可以由边界确定单元132实现，步骤S34可以由路径确定单元134实现。也即是说，边界确定单元132可以用于沿栅格地图的栅格边确定围绕障碍物区域的闭合边界。路径确定单元134可以用于将闭合边界相邻的空白栅格连接以得到路径。

如此，确定机器人10的路径时，可以先由栅格地图中障碍物区域的确定围绕障碍物的闭合边界，然后由闭合边界相邻的空白栅格确定机器人10的路径，保证机器人10能够围绕障碍物精细工作。

请参阅图6，在某些实施方式中，步骤S32包括：

步骤S322，确定障碍物区域中与空白栅格连接的边缘栅格；

步骤S324，确定任一边缘栅格与空白栅格之间的栅格边为障碍物区域的边界；和

步骤S326，在障碍物区域的边界的邻接边中寻找符合条件的栅格边并更新障碍物区域的边界直到边界闭合形成闭合边界。

相应地，步骤S322、步骤S324和步骤S326可以由边界确定单元132实现。也即是说，边界确定单元132可以用于确定障碍物区域中与空白栅格连接的边缘栅格，及用于确定任一边缘栅格与空白栅格之间的栅格边为障碍物区域的边界，以及用于在障碍物区域的边界的邻接边中寻找符合条件的栅格边并更新障碍物区域的边界直到边界闭合形成闭合边界。

如此，由栅格地图中障碍物区域所在栅格以及空白栅格中寻找相应的栅格边确定障碍物区域的一段边界，并进一步由已经确定的一段边界寻找符合条件的栅格边以更新障碍物区域的边界，从而形成障碍物区域的闭合边界。

请参阅图7，在某些实施方式中，步骤S326包括：

步骤S3262，确定位于障碍物区域的边界一端的边界栅格边以及边界栅格边的邻接边；和

步骤S3264，在边界栅格边的邻接边两侧分别为空白栅格和边缘栅格，且边界栅格边的邻接边对应的边缘栅格与边界栅格边对应的边缘栅格联通的情况下，确定边界栅格边的邻接边为新增的边界栅格边并更新障碍物区域的边界。

相应地，步骤S3262和步骤S3264可以由边界确定单元132实现。也即是说，边界确定单元132可以用于确定位于障碍物区域的边界一端的边界栅格边以及边界栅格边的邻接边，以及用于在边界栅格边的邻接边两侧分别为空白栅格和边缘栅格，且边界栅格边的邻接边对应的边缘栅格与边界栅格边对应的边缘栅格联通的情况下，确定边界栅格边的邻接边为新增的边界栅格边并更新障碍物区域的边界。

如此，由障碍物区域的一段边界一端的栅格边与相邻边之间的关系以及障碍物区域整体的联通特性可以共同确定障碍物区域新的边界。需要说明的是，两个栅格联通是指从一个栅格通过上下左右移动走到另一个栅格可以不通过空白栅格。

具体地，机器人10可以先找到与空白栅格相连接的一个边缘栅格，并找到相邻的空白栅格与那个边缘栅格之间的栅格边作为障碍物区域的起始栅格边S，此时，起始栅格边S可以作为障碍物区域的边界，且起始栅格边S为边界栅格边。然后以起始栅格边S的一个顶点寻找起始栅格边S的三个邻接边，在这三个邻接边中寻找下一栅格边N，使得栅格边N满足，栅格边N相邻的两个栅格一个是障碍物栅格另一个是空白栅格，且起始栅格边S相邻的障碍物栅格和栅格边N相邻的障碍物栅格相联通，将栅格边S和栅格边N更新为障碍物区域的边界，即闭合边界的一部分。然后再在栅格边N的邻接边寻找下一条满足上述条件的栅格边，此时，栅格边N为边界栅格边，如此一直循环下去，当回到起始栅格边S的时候循环结束。如此，循环结束后更新的边界即是将找到的所有栅格边连接起来，得到障碍物区域的闭合边界。最后将闭合边界中各栅格边相邻的空白栅格连接起来以得到机器人10的路径(如图4中栅格地图的阴影部分所示)。

在某些实施方式中，障碍物区域可以由多个，机器人10在确定围绕其中一个障碍物区域的路径之后可以再次根据上述方法确定围绕其他障碍物区域的路径。

例如，在确定闭合边界后，机器人10可以寻找闭合边界外是否存在障碍物栅格，若存在，则再次通过上述方式确定其他障碍物的闭合边界，从而确定相应的路径。

在某些实施方式中，栅格地图包括障碍物区域之外的空白区域，机器人控制方法包括：控制机器人10沿路径进行任务作业。

相应地，机器人10包括控制模块14，控制模块14可以用于控制机器人10沿路径进行任务作业。

如此，在确定机器人10围绕障碍物生成的路径后，机器人10沿路径可以实现精细地任务作业，保证机器人10的可以在障碍物区域进行高效任务作业。

在某些实施方式中，控制方法包括：控制机器人10遍历空白区域进行任务作业。

相应地，控制模块14可以用于控制机器人10遍历空白区域进行任务作业。

在本申请的实施方式中，空白区域可以作为机器人10的工作区域，对于障碍物区域之外的空白区域，机器人10可以通过遍历空白区域的方式进行任务作业，保证任务作业的工作效率。

进一步地，对于扫地机器人10，可以先通过机器人10控制方法确定围绕障碍物的路径，然后控制扫地机器人10沿着路径移动进行清洁作业，保证扫地机器人10解决了扫地机器人10障碍物附近清扫不干净的问题，完成扫地机器人10代替人工清扫的关键环节。然后，控制扫地机器人10遍历空白区域进行清扫作业以完成对空白区域的全部清扫。

当然，在其他实施方式中，还可以先控制扫地机器人10按照一般的程序遍历空白区域进行清扫作业以完成对空白区域的清扫，然后控制扫地机器人10沿围绕障碍物的路径进行清扫作业以对障碍物周围进行进一步清扫，避免扫地机器人10障碍物附近清扫不干净的问题。

在某些实施方式中，空白区域还可以分为工作区域和非工作区域，控制模块14用于控制机器人10遍历工作区域进行任务作业。

例如，空白区域中可能存在不适于扫地机器人10清扫的区域或需要采用不同清洁方式的区域，如此，可以通过对空白区域中不同的区域制定相应的清洁方案，满足用户更多的需求。

请参阅图8，在某些实施方式中，栅格地图采用概率值表示每个栅格为障碍物栅格的置信度，机器人控制方法包括：

步骤S4，实时获取机器人10采集的环境信息；和

步骤S5，根据环境信息和概率值更新栅格的状态。

具体地，步骤S4可以由获取模块11实现，步骤S5可以由区域划分模块12实现。也即是说，获取模块11可以用于实时获取机器人采集的环境信息。区域划分模块12可以用于根据环境信息和概率值更新栅格的状态。

如此，栅格地图中每个栅格保存有该栅格是障碍物的概率值，通过概率值的设置结合机器人10实时采集的环境信息共同确定更新栅格的状态可以使得机器人10实际工作中障碍物识别更加准确，从而精确执行任务作业。

可以理解，机器人10在进行任务作业时需要采集环境信息以实现定位和避障功能，由于栅格地图中每个栅格保存有对应栅格为障碍物栅格的概率值，若机器人10沿步骤S3生成的路径进行任务作业，而采集的环境信息对应到栅格地图后与生成路径时的栅格地图中障碍物信息存在差异时，区域划分模块12可以根据新采集的环境信息和原有的栅格地图中栅格为障碍物栅格的概率值更新栅格的状态。

例如，生成路径后，路径上的每个栅格均为空白栅格且均与障碍物栅格相邻，若机器人10在进行任务作业时采集到的环境信息对应到栅格地图后该路径上存在某个栅格为障碍物栅格，则区域划分模块12可以根据新采集的环境信息中该栅格为障碍物栅格的概率值与原本栅格地图中该栅格为空白栅格的概率值更新该栅格的状态是否是障碍物栅格，并根据更新结果确定是否重新生成路径。相应地，若机器人10在进行任务作业时采集到的环境信息对应到栅格地图后该路径上存在某个栅格对应闭合边界一侧的栅格不是障碍物栅格，则区域划分模块12可以根据新采集的环境信息中该栅格对应闭合边界一侧的栅格为障碍物栅格的概率值与原本栅格地图中该栅格对应闭合边界一侧的栅格为障碍物栅格的概率值更新该栅格对应闭合边界一侧的栅格的状态是否是障碍物栅格，并根据更新结果确定是否重新生成路径。

如此，可以在机器人10进行任务作业过程中根据实际情况实时调整路径，避免由于障碍物在机器人进行任务作业时移动导致机器人10围绕障碍物进行任务作业不精细的问题。

在本申请实施方式中，机器人10可以是先通过获取障碍物信息生成围绕障碍物的完整路径后，再控制机器人10沿确定的路径进行任务作业。

当然，机器人10还可以是先获取局部地图并根据局部地图中障碍物信息控制机器人10移动至障碍物旁边，然后一边控制机器人10进行任务作业，一边根据实时采集的环境信息沿障碍物边界生成路径。

此时，栅格地图中栅格的状态包括已获取局部地图对应的障碍物栅格和空白栅格以及未知栅格，如此，获取模块11获取在机器人10进行任务作业过程中实时采集的环境信息，区域划分模块12可以根据已知的局部地图中栅格为障碍物栅格的概率值逐步确定未知栅格的状态，从而将未知栅格的状态更新为障碍物栅格或空白栅格，然后根据更新后障碍物栅格的信息逐步生成围绕障碍物的路径。

可以理解，机器人10移动至障碍物旁边后可以确定机器人10所在的栅格为起点栅格，此时起点栅格和障碍物栅格之间的栅格边为障碍物的边界，基于局部地图中障碍物栅格根据步骤S3262和步骤S3264寻找下一栅格边并确定路径的下一栅格，控制机器人10边进行任务作业边移动至路径的下一栅格，然后进行新一轮的环境信息采集以实时确定及更新机器人10当前位置周围的栅格状态，进而实现路径下一栅格的确定以及相应的任务作业，如此一直循环下去，当机器人10回到起始栅格的时候循环结束，此时，机器人10围绕障碍物生成了路径并完成了围绕障碍物的任务作业，同样可以保证机器人10的工作效率。

请参阅图9，本申请实施方式提供的电子设备40包括处理器42、可读存储介质44及存储在可读存储介质44上并可在处理器42上运行的计算机可执行指令442，计算机可执行指令442被处理器42执行时，使得处理器42执行上述任一实施方式的机器人控制方法。

在一个例子中，计算机可执行指令442被处理器42执行时，使得处理器42执行以下步骤：

步骤S1，获取栅格地图和障碍物信息；

步骤S2，根据障碍物信息确定栅格地图的障碍物区域；和

步骤S3，根据障碍物区域确定机器人10围绕障碍物区域的路径。

本申请实施方式的电子设备40通过处理器42执行计算机可执行指令442，辅助机器人10确定障碍物在栅格地图的位置及区域划分，从而能够由栅格地图实现围绕障碍物生成路径，解决了机器人10在障碍物附近执行任务不够精细的问题，从而保证了机器人10的工作效率。

本申请实施方式还提供了一种非易失性计算机可读存储介质44，可读存储介质44包括计算机可执行指令442，当计算机可执行指令442被一个或多个处理器42执行时，使得处理器42执行上述任一实施方式的机器人控制方法。

请参阅图10，一个或多个处理器42可以通过总线耦合至可读存储介质44，可读存储介质44存储有计算机可执行指令442，通过处理器42处理上述指令以执行本申请实施方式的机器人控制方法，围绕障碍物生成路径。电子设备40还可以通过通信模块连接至网络以实现与机器人10、服务器30和/或终端设备20的通信连接，以及通过输入/输出接口连接至输入/输出装置，采集环境信息或输出控制状态信号。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施方式”、“一些实施方式”或“一个例子”等的描述意指结合所述实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

尽管上面已经示出和描述了本申请的实施方式，可以理解的是，上述实施方式是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施方式进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种机器人控制方法，其特征在于，包括：

获取栅格地图和障碍物信息；

根据所述障碍物信息确定所述栅格地图的障碍物区域；和

根据所述障碍物区域确定所述机器人围绕所述障碍物区域的路径。

2.根据权利要求1所述的机器人控制方法，其特征在于，所述获取的栅格地图的分辨率为小于等于10cm。

3.根据权利要求1所述的机器人控制方法，其特征在于，所述根据所述障碍物区域确定所述机器人围绕所述障碍物区域的路径的步骤包括：

沿所述栅格地图的栅格边确定围绕所述障碍物区域的闭合边界；和

将所述闭合边界相邻的空白栅格连接以得到所述路径。

4.根据权利要求3所述的机器人控制方法，其特征在于，所述沿所述栅格地图的栅格边确定围绕所述障碍物区域的闭合边界的步骤包括：

确定所述障碍物区域中与空白栅格连接的边缘栅格；

确定任一所述边缘栅格与空白栅格之间的栅格边为所述障碍物区域的边界；和

在所述障碍物区域的边界的邻接边中寻找符合条件的栅格边并更新所述障碍物区域的边界直到所述边界闭合形成所述闭合边界。

5.根据权利要求4所述的机器人控制方法，其特征在于，所述在所述障碍物区域的边界的邻接边中寻找符合条件的栅格边并更新所述障碍物区域的边界直到所述边界闭合形成所述闭合边界的步骤包括：

确定位于所述障碍物区域的边界一端的边界栅格边以及所述边界栅格边的邻接边；和

在所述边界栅格边的邻接边两侧分别为空白栅格和所述边缘栅格，且所述边界栅格边的邻接边对应的所述边缘栅格与所述边界栅格边对应的边缘栅格联通的情况下，确定所述边界栅格边的邻接边为新增的边界栅格边并更新所述障碍物区域的边界。

6.根据权利要求1所述的机器人控制方法，其特征在于，所述机器人控制方法包括：控制所述机器人沿所述路径进行任务作业。

7.根据权利要求1所述的机器人控制方法，其特征在于，所述栅格地图采用概率值表示每个栅格为障碍物栅格的置信度，所述机器人控制方法包括：

实时获取所述机器人采集的环境信息；和

根据所述环境信息和所述概率值更新所述栅格的状态。

8.一种机器人，其特征在于，包括：

获取模块，所述获取模块用于获取栅格地图和障碍物信息；

区域划分模块，所述区域划分模块用于根据所述障碍物信息确定所述栅格地图的障碍物区域；和

路径确定模块，所述路径确定模块用于根据所述障碍物区域确定所述机器人围绕所述障碍物区域的路径。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、可读存储介质及存储在所述可读存储介质上并可在所述处理器上运行的计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1-7任一项所述的机器人控制方法。

10.一种非易失性计算机可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质包括计算机可执行指令，当所述计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1-7任一项所述的机器人控制方法。

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