CN111399524A - 机器人清扫方法及机器人 - Google Patents

Abstract

本发明涉及机器人技术领域，公开一种机器人清扫方法及机器人。方法包括：首先，建立待清扫区域的环境地图，环境地图至少包括边界区域；其次，根据边界区域确定环境地图中的提取可清扫区域，可清扫区域包括至少一个可清扫分区。再次，确定可最大化清扫目标清扫分区的最优清扫方向，目标清扫分区为至少一个可清扫分区中任一个可清扫分区。再次，控制机器人按照最优清扫方向清扫目标清扫分区。因此，本方法采用最优清扫方向最大化地清扫目标清扫分区，从而尽量避免出现漏扫现象，进而提高清扫效率。

Description

机器人清扫方法及机器人

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，涉及一种机器人清扫方法及机器人。

背景技术

随着机器人室内导航技术的发展，机器人可以在室内自行导航，完成清扫作业，从而减轻人们的劳动负荷。

一般地，机器人通过地图构建算法，构建室内的环境地图，并根据环境地图，规划清扫路径，接着便可以按照清扫路径实施清扫作业。

然而，在传统技术中，由于环境比较复杂，地形不规则，机器人按照固定清扫方向进行清扫作业时，容易出现漏扫等现象，导致清扫效率比较低。

发明内容

本发明实施例的一个目的旨在提供一种机器人清扫方法及机器人，其清扫效率高。

在第一方面，本发明实施例提供一种机器人清扫方法，包括：

建立待清扫区域的环境地图，所述环境地图至少包括边界区域；

根据所述边界区域确定所述环境地图中的提取可清扫区域，所述可清扫区域包括至少一个可清扫分区；

确定可最大化清扫目标清扫分区的最优清扫方向，所述目标清扫分区为所述至少一个可清扫分区中任一个可清扫分区；

控制所述机器人按照所述最优清扫方向清扫所述目标清扫分区。

可选地，所述确定可最大化清扫目标清扫分区的最优清扫方向包括：

提取所述目标清扫分区的多个边界点，并在所述多个边界点中选择一个边界点作为清扫出发点；

自所述清扫出发点开始遍历所述目标清扫分区，选择得到最大遍历面积的清扫方向作为最优清扫方向。

可选地，所述环境地图为栅格地图，所述提取所述目标清扫分区的多个边界点包括：

分别确定所述目标清扫分区的最小行栅格、最大行栅格、最小列栅格及最大列栅格；

分别提取所述最小行栅格、所述最大行栅格、所述最小列栅格及所述最大列栅格中每个栅格的两个端点栅格分别作为分界点。

可选地，所述在所述多个边界点中选择一个边界点作为清扫出发点包括：

确定所述机器人的当前位置；

在所述多个边界点中，选择与所述当前位置距离最近的边界点作为清扫出发点。

可选地，所述自所述清扫出发点开始遍历所述目标清扫分区，选择得到最大遍历面积的清扫方向作为最优清扫方向包括：

在预设清扫方向集合中，依次选择一个清扫方向自所述清扫出发点开始遍历所述目标清扫分区；

将所述预设清扫方向集合中各个所述清扫方向对应的遍历面积作比对处理，以得到最大遍历面积的清扫方向；

将最大遍历面积的清扫方向作为最优清扫方向。

可选地，所述清扫方向包括所述机器人走直线的主方向与需转弯的次方向，所述依次选择一个清扫方向自所述清扫出发点开始遍历所述目标清扫分区包括：

自所述清扫出发点开始，依次按照每个所述主方向搜索所述目标清扫分区，直至遇到第一个非自由栅格，并记录最后一个自由栅格；

若在所述最后一个自由栅格未搜索到可转弯的自由栅格，自所述最后一个自由栅格开始，朝向与当前所述主方向相反的方向进行直线搜索，若按照所述次方向，未搜索到可转弯的自由栅格时，返回所述最后一个自由栅格，结束所述目标清扫分区的搜索；

若按照所述次方向，搜索到可转弯的自由栅格，或者，若在所述最后一个自由栅格搜索到可转弯的自由栅格，将转弯后的自由栅格作为起点，将所述主方向作反向处理并作为新的主方向，返回依次按照每个所述主方向搜索所述目标清扫分区的步骤。

可选地，所述主方向包括沿列向上行进或沿列向下行进的方向，所述次方向包括沿行向左转弯或沿行向右转弯的方向；或者，

所述主方向包括沿行向左行进或沿行向右行进的方向，所述次方向包括沿列向上转弯或沿列向下转弯的方向。

可选地，所述控制所述机器人按照所述最优清扫方向清扫所述目标清扫分区包括：

当控制所述机器人按照所述最优清扫方向，最大化清扫所述目标清扫分区后，标记已清扫区域，并判断所述目标清扫分区是否还存在可清扫子分区；

若存在，控制所述机器人清扫所述可清扫子分区，并返回判断所述目标清扫分区是否还存在可清扫子分区的步骤；

若不存在，查找所述可清扫区域是否还存在可清扫分区，若是，重新选择一个所述可清扫分区作为更新后的目标清扫分区，控制所述机器人移动至更新后的目标清扫分区执行清扫操作，若否，清扫另一个所述可清扫区域。

可选地，所述控制所述机器人移动至更新后的目标清扫分区执行清扫操作包括：

在更新后的目标清扫分区的若干分界点中，选择与所述机器人距离最近的分界点作为最佳衔接点；

控制所述机器人移动至所述最佳衔接点，在所述更新后的目标清扫分区执行清扫操作。

在第二方面，本发明实施例提供一种机器人，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行任一项所述的机器人清扫方法。

相对于传统技术，在本发明各个实施例提供的机器人清扫方法中，首先，建立待清扫区域的环境地图，环境地图至少包括边界区域；其次，根据边界区域确定所述环境地图中的可清扫区域，可清扫区域包括至少一个可清扫分区。再次，确定可最大化清扫目标清扫分区的最优清扫方向，目标清扫分区为至少一个可清扫分区中任一个可清扫分区。再次，控制机器人按照最优清扫方向清扫目标清扫分区。因此，本方法采用最优清扫方向最大化地清扫目标清扫分区，从而尽量避免出现漏扫现象，进而提高清扫效率。

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是本发明实施例提供的一种机器人的电路结构示意图；

图2是本发明实施例提供的一种机器人与外部终端通讯的架构示意图；

图3是本发明实施例提供的一种机器人清扫方法的流程示意图；

图4a与图4b皆是本发明实施例提供的一种环境地图的示意图；

图4c是本发明实施例提供的一种可清扫区域的划分架构图；

图5a至5d皆是本发明实施例提供的采用清扫方式为行优先清扫方式时的各个清扫方向的示意图；

图6a至6d皆是本发明实施例提供的采用清扫方式为列优先清扫方式时的各个清扫方向的示意图；

图7a是本发明实施例提供的一种采用列优先清扫方式清扫一个可清扫分区的示意图；

图7b是本发明实施例提供的一种采用行优先清扫方式清扫一个可清扫分区的示意图；

图7c是本发明实施例提供的在不规则可清扫分区下提取分界点的示意图；

图7d是本发明实施例提供的第一种搜索场景示意图；

图7e是本发明实施例提供的第二种搜索场景示意图；

图8是本发明实施例提供的一种电子设备的电路结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，如果不冲突，本发明实施例中的各个特征可以相互结合，均在本发明的保护范围之内。另外，虽然在装置示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于装置中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。再者，本发明所采用的“第一”、“第二”、“第三”等字样并不对数据和执行次序进行限定，仅是对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分。

本发明实施例的机器人可以被构造成任何合适形状，以便实现特定业务功能操作，例如，本发明实施例机器人可以为清扫机器人、宠物机器人、搬运机器人、看护机器人等等。其中，清扫机器人包括且不限于扫地机器人、吸尘机器人、拖地机器人或洗地机器人。

请参阅图1，机器人100包括：控制单元11、传感单元12、无线通信单元13、清扫单元14及驱动单元15。

控制单元11作为机器人100的控制核心，可以采用多种路径规划算法控制机器人实施遍历工作，例如，控制单元11采用全覆盖路径规划算法指示机器人完全遍历一个环境空间。全覆盖路径规划算法指机器人在获取的环境信息以及建图后对路径进行规划以达到遍历环境空间算法。

控制单元11可以为通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、单片机、ARM(Acorn RISC Machine)或其它可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑、分立的硬件组件或者这些部件的任何组合。还有，控制单元11还可以是任何传统处理器、控制器、微控制器或状态机。控制单元11也可以被实现为计算设备的组合，例如，DSP和微处理器的组合、多个微处理器、一个或多个微处理器结合DSP和/或任何其它这种配置。

传感单元12用于采集机器人100的一些运动参数及环境空间各类数据，传感单元12包括各类合适传感器，诸如惯性测量单元(Inertial measurement unit，IMU)、陀螺仪、磁场计、加速度计或速度计、光学摄像头、激光雷达或者声波雷达等等。

在一些实施例中，控制单元11采用SLAM(simultaneous localization andmapping，即时定位与建图技术)技术，根据环境数据构建地图和定位。控制单元11基于被建立好的地图以及机器人的位置，通过全覆盖路径规划算法指示机器人完全遍历一个环境空间。例如，在机器人100遍历时，传感单元12获取遍历区域的图像，其中，该遍历区域的图像可以为整片遍历区域的图像，亦可以为整片遍历区域中局部遍历区域的图像。控制单元11根据遍历区域的图像生成地图，该地图已指示机器人100需要遍历的区域以及位于遍历区域中的障碍物所在的坐标位置。当机器人100每遍历完一个位置或区域后，机器人100基于该地图，标记该位置或区域已被遍历。并且，由于障碍物在地图中是以坐标方式被标记，机器人遍历时，可以根据当前位置对应的坐标点与障碍物涉及的坐标点，判断与障碍物之间的距离，从而实现环绕障碍物作遍历工作。同理，位置或区域已遍历而被标记后，当机器人100下一个位置将会移动至该位置或该区域时，机器人100基于该地图以及该位置或该区域的标记，作出转弯调头或者停止遍历的策略。

可以理解的是，控制单元11还可以根据多种方式识别已遍历位置或区域，或者，识别障碍物，从而作出满足产品需求的控制策略。

请参阅图2，在一些实施例中，机器人100通过无线通信单元13与外部终端200无线通信，无线通信单元13与控制单元11电连接。遍历时，用户通过外部终端200向机器人100发送控制指令，无线通信单元13接收控制指令并向控制单元11发送该控制指令，控制单元11根据该控制指令控制机器人100完成遍历工作。

在一些实施例中，外部终端200包括智能手机、遥控器、平板电脑等等终端。

在一些实施例中，无线通信单元13包括广播接收模块、移动通信模块、无线互联网模块、短距离通信模块和定位信息模块的其中一种或多种的组合。其中，广播接收模块经由广播信道从外部广播管理服务器接收广播信号和/或广播相关信息。广播接收模块可以使用数字广播系统来接收数字广播信号，数字广播系统诸如为地面数字多媒体广播(DMB-T)、卫星数字多媒体广播(DMB-S)、仅媒体前向链路(MediaFLO)、手持数字视频广播(DVB-H)或地面综合业务数字广播(ISDB-T)。

移动通信模块向移动通信网络上的基站、外部终端和服务器中的至少一方发送无线信号，或者可以从基站、外部终端和服务器中的至少一方接收无线信号。这里，根据字符/多媒体消息的接收和发送，无线信号可以包括语音呼叫信号、视频呼叫信号或各种形式的数据。

无线互联网模块指的是用于无线互联网连接的模块，并且可以内置或外置于终端。可以使用诸如无线LAN(WLAN)(Wi-Fi)、无线宽带(Wibro)、全球微波接入互操作性(Wimax)、高速下行分组接入(HSDPA)这样的无线互联网技术。

短距离通信模块指的是用于进行短距离通信的模块。可以使用诸如蓝牙(Bluetooth)、射频识别(RFID)、红外数据协会(IrDA)、超宽带(UWB)或ZigBee这样的短距离通信技术。

清扫单元14用于清扫地面，清扫单元14可被配置成任意清扫结构，例如，在一些实施例中，清扫单元14包括清扫电机及辊刷，辊刷的表面设置有清扫部，辊刷通过驱动机构与清扫电机连接，清扫电机与控制单元连接，控制单元可以向清扫电机发送指令，控制清扫电机驱动辊刷转动，使得其清扫部能够有效地清扫地面。

驱动单元15用于驱动机器人100行进或后退，清扫时，控制单元11向驱动单元15发送控制指令，驱动单元15根据控制指令带动清扫单元16完成清扫工作。

在一些实施例中，驱动单元15分为左驱动单元和右驱动单元。以左驱动单元为例，其包括电机、轮驱动机构、左轮，电机的转轴与轮驱动机构连接，左轮与轮驱动机构连接，电机与控制单元连接，电机接收控制单元发送的控制指令而转动其转轴，并通过轮驱动机构将扭矩传输至左轮，实现左轮的转动；同时结合右驱动单元，从而驱动机器人100行进或后退。

本发明实施例提供一种机器人清扫方法。请参阅图3，机器人避障方法S300包括：

S31、建立待清扫区域的环境地图，环境地图至少包括边界区域；

在本实施例中，待清扫区域为需要机器人清扫的区域，其中，待清扫区域可以呈规则形状，亦可以呈不规则形状。

在本实施例中，当机器人得到环境地图后，其可以根据预先地图构建算法，界定所述环境地图的边界区域。在一些实施例中，此处的环境地图可以为机器人访问数据库调用历史环境地图得到的，亦可以为机器人实时构建得到的。环境地图可以为栅格地图，亦可以为其它类型地图。

请参阅图4a，机器人通过传感单元采集的运动参数及环境空间各类数据，根据地图构建算法，构建室内的环境地图400。

S32、根据边界区域，确定所述环境地图中的可清扫区域，可清扫区域包括至少一个可清扫分区；

在本实施例中，环境地图包括一个或两个以上的可清扫区域，可清扫区域为需要机器人清扫的区域，在一些实施例子，可清扫区域可以为规则形状，亦可以为不规则形状。

请参阅图4b，机器人根据边界区域，从环境地图中提取可清扫区域，例如，环境地图400包括第一可清扫区域41、第二可清扫区域42、障碍物区域43及已清扫区域44，其中，第一可清扫区域41与第二可清扫区域42未连通，机器人可以清扫完第一可清扫区域41后，再移动至第二可清扫区域42实施清扫工作。

一般的，可清扫区域可被划分成一个或两个以上的可清扫分区，例如，可清扫区域为矩形，其可作为一个可清扫分区，当然，在一些实施例中，亦可以将矩形的可清扫分区划分成两个可清扫分区进行单独清扫。再例如，由于环境地形比较复杂，可清扫区域呈不规则形状时，为了方便清扫，可以将不规则形状的可清扫区域划分成两个以上的可清扫分区进行单独清扫。

在一些实施例中，“可清扫区域”可以采用广泛方式进行解释，在一些场景中，上述实施例涉及到的“可清扫分区”亦可以理解为“可清扫区域”具备的含义，亦即，在一些场景中，可清扫分区可被划分一个或多个可清扫子分区。

请参阅图4c，可清扫区域被划分成N个可清扫分区，每个可清扫分区皆有明确的分界点。在一些实施例子，可清扫分区可以为规则形状，亦可以为不规则形状。

进一步的，每个可清扫分区还可被划分成M个可清扫子分区，每个可清扫子分区皆有明确的分界点。在一些实施例子，可清扫子分区可以为规则形状，亦可以为不规则形状。

在一些实施例中，考虑到机器人清扫区域的地形比较复杂，通过将可清扫区域或可清扫分区或可清扫子分区进行更细粒度地划分，尤其是将一些不规则的可清扫区域或可清扫分区或可清扫子分区进行更细粒度地划分成规则形状，一方面，降低机器人的清扫难度，另一方面，降低机器人清扫重复地概率，并且能够全覆盖地清扫，避免出现漏扫现象。另外，后期机器人通过子分区划分策略，对可清扫分区或可清扫区域采用循环查找遍历方式进行清扫，极大提高机器人的清扫覆盖率。

S33、确定可最大化清扫目标清扫分区的最优清扫方向，目标清扫分区为至少一个可清扫分区中任一个可清扫分区；

在本实施例中，由于一个可清扫区域可被划分成一个或多个可清扫分区，清扫时，机器人可以从中选择任意一个可清扫分区作为目标清扫分区进行清扫。

在本实施例中，清扫方向为机器人实施清扫工作时的行进方向，其中，清扫方向包括机器人走直线的主方向与需转弯的次方向，在一些实施例中，每个清扫分区皆为栅格地图，清扫方式可以为行优先清扫方式，亦可以为列优先清扫方式。

请一并参阅图5a至图5d，当清扫方式为行优先清扫方式时，主方向包括沿列向上行进或沿列向下行进的方向，次方向包括沿行向左转弯或向右转弯的方向。

在图5a中，机器人的主方向为沿列向上行进，次方向为沿行向右转弯的方向。在图5b中，机器人的主方向为沿列向下行进，次方向为沿行向右转弯的方向。在图5c中，机器人的主方向为沿列向上行进，次方向为沿行向左转弯的方向。在图5d中，机器人的主方向为沿列向下行进，次方向为沿行向左转弯的方向。

同理可得，当清扫方式为列优先清扫方式时，主方向包括沿行向左行进或沿行向右行进的方向，次方向包括沿列向上转弯或沿列向下转弯的方向。请一并参阅图6a至图6d，

在图6a中，机器人的主方向为沿行向左行进，次方向为沿列向上转弯的方向。在图6b中，机器人的主方向为沿行向右行进，次方向为沿列向下转弯的方向。在图6c中，机器人的主方向为沿行向右行进，次方向为沿列向上转弯的方向。在图6d中，机器人的主方向为沿行向左行进，次方向为沿列向下转弯的方向。

在本实施例中，本方法通过设计单次清扫的主方向与次方向，使得清扫轨迹更为清晰及平直，极大提高用户体验感和工作效率。

在本实施例中，最优清扫方向为机器人可最大化清扫目标清扫分区的清扫方向。请一并参阅图7a及图7b，对于同样的清扫分区，在图7a中，当机器人以列优先清扫方式进行清扫时，例如主方向为沿行向左行进，次方向为沿列向下转弯的方向，此时，机器人会出现漏扫现象。

在图7b中，当机器人以行优先清扫方式进行清扫时，例如主方向为沿列向下行进，次方向为沿行向右转弯的方向，机器人不会出现漏扫现象。

可以理解的是，图7a与图7b所给的地图是局部未存在障碍物的，一般情况，室内都是有垃圾桶、沙发、椅子等等障碍物，地形环境尤为复杂。因此，机器人在此类可清扫分区下，按照最优清扫方向清扫时，是能够最大化清扫所述可清扫分区的，但是未必是把“所述可清扫分区”的所有区域全部清扫完，也可能能够把“所述可清扫分区”的所有区域全部清扫完。但是，本方法能够最大化清扫可清扫分区，相对传统技术而言，面对相同的可清扫分区，其能够减小出现漏扫的概率。

在本实施例中，最大化清扫可清扫分区可以理解为单次清扫可清扫分区时，其单次清扫的面积最大。

可以理解的是，由于单次清扫时，其只能按照单一清扫方式循环进行，以完成清扫工作。为了实现一个可清扫分区的最大化清扫目的，在每个可清扫分区的分界点开始清扫，机器人能够覆盖的清扫范围是最大的，亦即遍历面积是最大的，机器人能够最大化清扫可清扫分区。

因此，在一些实施例中，机器人确定可最大化清扫目标清扫分区的最优清扫方向时，首先，机器人提取目标清扫分区的多个边界点，并在多个边界点中选择一个边界点作为清扫出发点。

请参阅图7c，提取分界点时，机器人分别确定目标清扫分区的最小行栅格、最大行栅格、最小列栅格及最大列栅格。接着，机器人分别提取最小行栅格、最大行栅格、最小列栅格及最大列栅格中每个栅格的两个端点栅格分别作为分界点，例如，第一端点栅格71与第二端点栅格72是最小行栅格的两个端点栅格，第三端点栅格73与第四端点栅格74是最大行栅格的两个端点栅格。第五端点栅格75与第六端点栅格76是最小列栅格的两个端点栅格，第七端点栅格77与第八端点栅格78是最大列栅格的两个端点栅格。

在本实施例中，按照本方法提供的分界点提取策略，其不仅能够适用于规则形状的清扫区域或分区，而且还能够适用于不规则形状的清扫区域或分区，因此，此类分界点提取策略为机器人后期能够提高清扫效率、降低清扫重复概率及难度以及提高清扫覆盖率提供了准备。

为了提高机器人的清扫效率，加快清扫，在一些实施例中，机器人可以选择最近边界点作为清扫出发点，因此，本方法可以确定机器人的当前位置，在多个边界点中，选择与当前位置距离最近的边界点作为清扫出发点。因此，清扫时，机器人可以直接从当前位置移动至最近边界点，以最近边界点作为清扫出发点，按照最优清扫方向清扫目标清扫分区。

其次，当得到清扫出发点后，机器人自清扫出发点开始遍历目标清扫分区，选择得到最大遍历面积的清扫方向作为最优清扫方向，举例而言，机器人在预设清扫方向集合中，依次选择一个清扫方向自所述清扫出发点开始遍历所述目标清扫分区，例如，机器人选择包含4个清扫方向的行优先清扫方式，或者，选择包含4个清扫方向的列优先清扫方式，自所述清扫出发点开始逐一遍历目标清扫分区。

在一些实施例中，选择一个清扫方向自清扫出发点开始遍历目标清扫分区时，机器人自清扫出发点开始，依次按照每个主方向搜索目标清扫分区，直至遇到第一个非自由栅格，并记录最后一个自由栅格。

接着，若在最后一个自由栅格未搜索到可转弯的自由栅格，自最后一个自由栅格开始，朝向与当前主方向相反的方向进行直线搜索，若按照次方向，未搜索到可转弯的自由栅格时，返回最后一个自由栅格，结束目标清扫分区的搜索。若按照次方向，搜索到可转弯的自由栅格，或者，若在最后一个自由栅格搜索到可转弯的自由栅格，将转弯后的自由栅格作为起点，将主方向作反向处理并作为新的主方向，返回依次按照每个主方向搜索目标清扫分区的步骤。

在一些清扫场景中，请参阅图7d，机器人采用列优先清扫方式开始遍历目标清扫分区，其中，机器人的主方向为沿行向右行进的方向，次方向为沿列向下转弯的方向。

以自由栅格P0作为清扫出发点，机器人按照沿行向右行进的方向搜索目标清扫分区，直至遇到第一个非自由栅格P1，并记录最后一个自由栅格P2。接着，机器人在最后一个自由栅格P2搜索到可转弯的自由栅格P3，于是，机器人将转弯后的自由栅格P3作为起点，将沿行向右行进的方向作反向处理并作为新的主方向，继续依次按照新的主方向搜索目标清扫分区，以此类推，直至搜索完目标清扫分区。

在另一些清扫场景中，请参阅图7e，以自由栅格P4作为清扫出发点，机器人按照沿行向右行进的方向搜索目标清扫分区，直至遇到第一个非自由栅格P5，并记录最后一个自由栅格P6。接着，机器人在最后一个自由栅格P6未搜索到可转弯的自由栅格，于是，机器人自最后一个自由栅格P6开始，朝向与当前主方向相反的方向进行直线搜索，亦即，朝向沿行向左行进的方向进行直线搜索。

紧接着，当朝向与当前主方向相反的方向进行直线搜索时，若机器人按照次方向未搜索到可转弯的自由栅格时，返回最后一个自由栅格，结束目标清扫分区的搜索。

若机器人按照次方向搜索到可转弯的自由栅格，将转弯后的自由栅格作为起点，将主方向作反向处理并作为新的主方向，返回依次按照每个主方向搜索目标清扫分区的步骤，例如，机器人朝向与当前主方向相反的方向进行直线搜索时，按照次方向搜索到可转弯的自由栅格P7，于是，将转弯后的自由栅格P7作为起点，将主方向作反向处理并作为新的主方向。

至此，机器人便可以完成在一个清扫方向下，对目标清扫分区的搜索工作。以此类推，机器人完成一个清扫方向的搜索工作后，接着再从预设清扫方向集合选择另一个清扫方向对目标清扫分区进行搜索。

当采用每个清扫方向搜索完目标清扫分区后，接着，机器人将预设清扫方向集合中各个清扫方向对应的遍历面积作比对处理，以得到最大遍历面积的清扫方向，例如，“主方向为沿列向下行进，次方向为沿行向右转弯的方向”的遍历面积为S1，“主方向为沿列向上行进，次方向为沿行向左转弯的方向”的遍历面积为S2，“主方向为沿行向左行进，次方向为沿列向上转弯的方向”的遍历面积为S3，其中，S3大于S2，S2大于S1，则选择“主方向为沿行向左行进，次方向为沿列向上转弯的方向”为最优清扫方向，亦即，将最大遍历面积的清扫方向作为最优清扫方向。

S34、控制机器人按照最优清扫方向清扫目标清扫分区。

在本实施例中，得到最优清扫方向后，机器人开始按照最优清扫方向清扫目标清扫分区。因此，本方法采用最优清扫方向最大化地清扫目标清扫分区，从而尽量避免出现漏扫现象，进而提高清扫效率以及提高清扫覆盖率。

在一些实施例中，当控制机器人按照最优清扫方向，最大化清扫目标清扫分区后，机器人标记已清扫区域，并判断目标清扫分区是否还存在可清扫子分区，若存在，控制机器人清扫可清扫子分区，并返回判断目标清扫分区是否还存在可清扫子分区的步骤。若不存在，查找可清扫区域是否还存在可清扫分区，若是，重新选择一个可清扫分区作为更新后的目标清扫分区，控制机器人移动至更新后的目标清扫分区执行清扫操作，若否，清扫另一个可清扫区域。

因此，采用此种方式，机器人通过子分区划分策略，对可清扫分区或可清扫区域采用循环查找遍历方式进行清扫，从而完成全覆盖清扫功能，极大提高机器人的清扫覆盖率。

为了使得各个可清扫区域或者各个可清扫分区之间的切换清扫更为效率，在一些实施例中，在更新后的目标清扫分区的若干分界点中，机器人选择与机器人距离最近的分界点作为最佳衔接点，控制机器人移动至最佳衔接点，在更新后的目标清扫分区执行清扫操作，因此，本方法能够使得可清扫分区之间的路径衔接更短，进而提高清扫效率。

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，根据本发明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。

图8是本发明实施例提供的一种电子设备的电路结构示意图。其中，电子设备可以为机器人等等任意合适电子产品。如图8所示，该电子设备包括一个或多个处理器81以及存储器82。其中，图8中以一个处理器81为例。

处理器81和存储器82可以通过总线或者其他方式连接，图8中以通过总线连接为例。

存储器82作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失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清扫方法对应的程序指令/模块。处理器81通过运行存储在存储器82中的非易失性软件程序、指令以及模块，实现上述方法实施例提供的机器人清扫方法以及上述装置实施例的各个模块或单元的功能。

存储器82可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器82可选包括相对于处理器81远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器81。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。

所述程序指令/模块存储在所述存储器82中，当被所述一个或者多个处理器81执行时，执行上述任意方法实施例中的机器人清扫方法。

本发明实施例还提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机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执行，例如图8中的一个处理器81，可使得上述一个或多个处理器可执行上述任意方法实施例中的机器人清扫方法。

本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被电子设备执行时，使所述电子设备执行任一项所述的机器人清扫方法。

以上所描述的装置或设备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模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块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模块单元上。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，本领域的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。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

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申请各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种机器人清扫方法，其特征在于，包括：

建立待清扫区域的环境地图，所述环境地图至少包括边界区域；

根据所述边界区域确定所述环境地图中的可清扫区域，所述可清扫区域包括至少一个可清扫分区；

确定可最大化清扫目标清扫分区的最优清扫方向，所述目标清扫分区为所述至少一个可清扫分区中任一个可清扫分区；

控制所述机器人按照所述最优清扫方向清扫所述目标清扫分区。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定可最大化清扫目标清扫分区的最优清扫方向包括：

提取所述目标清扫分区的多个边界点，并在所述多个边界点中选择一个边界点作为清扫出发点；

自所述清扫出发点开始遍历所述目标清扫分区，选择得到最大遍历面积的清扫方向作为最优清扫方向。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述环境地图为栅格地图，所述提取所述目标清扫分区的多个边界点包括：

分别确定所述目标清扫分区的最小行栅格、最大行栅格、最小列栅格及最大列栅格；

分别提取所述最小行栅格、所述最大行栅格、所述最小列栅格及所述最大列栅格中每个栅格的两个端点栅格分别作为分界点。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述多个边界点中选择一个边界点作为清扫出发点包括：

确定所述机器人的当前位置；

在所述多个边界点中，选择与所述当前位置距离最近的边界点作为清扫出发点。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述自所述清扫出发点开始遍历所述目标清扫分区，选择得到最大遍历面积的清扫方向作为最优清扫方向包括：

在预设清扫方向集合中，依次选择一个清扫方向自所述清扫出发点开始遍历所述目标清扫分区；

将所述预设清扫方向集合中各个所述清扫方向对应的遍历面积作比对处理，以得到最大遍历面积的清扫方向；

将最大遍历面积的清扫方向作为最优清扫方向。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述清扫方向包括所述机器人走直线的主方向与需转弯的次方向，所述依次选择一个清扫方向自所述清扫出发点开始遍历所述目标清扫分区包括：

自所述清扫出发点开始，依次按照每个所述主方向搜索所述目标清扫分区，直至遇到第一个非自由栅格，并记录最后一个自由栅格；

若在所述最后一个自由栅格未搜索到可转弯的自由栅格，自所述最后一个自由栅格开始，朝向与当前所述主方向相反的方向进行直线搜索，若按照所述次方向，未搜索到可转弯的自由栅格时，返回所述最后一个自由栅格，结束所述目标清扫分区的搜索；

若按照所述次方向，搜索到可转弯的自由栅格，或者，若在所述最后一个自由栅格搜索到可转弯的自由栅格，将转弯后的自由栅格作为起点，将所述主方向作反向处理并作为新的主方向，返回依次按照每个所述主方向搜索所述目标清扫分区的步骤。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

所述主方向包括沿列向上行进或沿列向下行进的方向，所述次方向包括沿行向左转弯或沿行向右转弯的方向；或者，

所述主方向包括沿行向左行进或沿行向右行进的方向，所述次方向包括沿列向上转弯或沿列向下转弯的方向。

8.根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，所述控制所述机器人按照所述最优清扫方向清扫所述目标清扫分区包括：

当控制所述机器人按照所述最优清扫方向，最大化清扫所述目标清扫分区后，标记已清扫区域，并判断所述目标清扫分区是否还存在可清扫子分区；

若存在，控制所述机器人清扫所述可清扫子分区，并返回判断所述目标清扫分区是否还存在可清扫子分区的步骤；

若不存在，查找所述可清扫区域是否还存在可清扫分区，若是，重新选择一个所述可清扫分区作为更新后的目标清扫分区，控制所述机器人移动至更新后的目标清扫分区执行清扫操作，若否，清扫另一个所述可清扫区域。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述控制所述机器人移动至更新后的目标清扫分区执行清扫操作包括：

在更新后的目标清扫分区的若干分界点中，选择与所述机器人距离最近的分界点作为最佳衔接点；

控制所述机器人移动至所述最佳衔接点，在所述更新后的目标清扫分区执行清扫操作。

10.一种机器人，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至9任一项所述的机器人清扫方法。

Images