CN111612868A - 一种地图优化方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种地图优化方法及装置，所述方法包括：获取机器人绘制的地图，所述地图中包括第一区域、第二区域和第三区域；从所述第一区域中确定待处理像素点；根据所述待处理像素点的位置，确定与所述待处理像素点相邻的多个相邻像素点；判断所述多个相邻像素点中是否存在属于所述第二区域的像素点；若所述多个相邻像素点中不存在属于所述第二区域的像素点，则将所述待处理像素点划分到所述第三区域中。本发明提供的方法及装置能够有效的去除图像中边缘处的较厚“黑边”且不影响图像的使用，提高了图像的质量，利于用户正常浏览及使用。

Description

一种地图优化方法及装置

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种地图优化方法及装置。

背景技术

智能机器人在探索未知区域时，常使用激光雷达进行数据的测量，同时采用SLAM(simultaneous localization and mapping)算法绘制出地图。

地图绘制的原理是：根据激光遇到障碍物再反射回来的时间可以算出机器人离障碍物的距离。激光雷达通过不断的旋转可以获得多组距离和角度数据，通过这些数据可以分析出周围的障碍物和可行走区域的地图。为了提高地图的绘制效率满足实时性要求，目前主要是通过画格子统计计数的方式来近似求解，提升效率。所以绘制出来的地图可以用一张灰度位图来表达，每个像素代表一个小的区域，每个像素用不用的颜色来代表不同的区域。例如在机器人绘制的地图中白色可代表机器人可到达的区域，灰色可代表机器人不可到达的区域，黑色可代表障碍物等墙体区域。

在进行地图绘制的时候，随着时间的增加，累积误差也越来越大。较大的累积误差将导致绘制的地图边缘出现较厚的“黑边”，即墙体区域。较厚的“黑边”将会影响地图进行正常展示，容易造成对地图上边缘细节的误判。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提出了一种地图优化方法及装置，能够有效的去除地图中边缘处的较厚“黑边”，且不影响地图的实际范围，有利于地图进行正常展示，提高了地图边缘细节的质量。

第一方面，本申请通过一实施例提供如下技术方案：

一种地图优化方法，所述方法包括：

获取机器人绘制的地图，所述地图中包括第一区域、第二区域和第三区域，其中，所述第一区域为所述机器人不可穿过的墙体区域，所述第二区域为所述机器人可到达的区域，所述第三区域为所述机器人未探索的未知区域；

从所述第一区域中确定待处理像素点；

根据所述待处理像素点的位置，确定与所述待处理像素点相邻的多个相邻像素点；

判断所述多个相邻像素点中是否存在属于所述第二区域的像素点；

若所述多个相邻像素点中不存在属于所述第二区域的像素点，则将所述待处理像素点划分到所述第三区域中。

优选地，所述判断所述多个相邻像素点中是否存在属于所述第二区域的像素点之后，还包括：

若所述多个相邻像素点中存在属于所述第二区域的像素点，则保持所述待处理像素点继续属于所述第一区域。

优选地，所述第一区域中的每个像素点均为第一颜色，所述第二区域中的每个像素点均为第二颜色，所述第三区域中的每个像素点均为第三颜色；所述第一颜色、所述第二颜色、以及所述第三颜色各不相同。

优选地，所述第一颜色为黑色，所述第二颜色为白色，所述第三颜色为灰色。

优选地，所述将所述待处理像素点划分到所述第三区域中，包括：

将所述待处理像素点由所述第一颜色修改为所述第三颜色，从而将所述待处理像素点划分到所述第三区域中。

优选地，所述根据所述待处理像素点的位置，确定与所述待处理像素点相邻的多个相邻像素点，包括：

根据所述待处理像素点的位置，确定所述待处理像素点周围的8个方位上的相邻像素点，共确定出8个相邻像素点。

优选地，所述判断所述多个相邻像素点中是否存在属于所述第二区域的像素点，包括：

根据每个所述相邻像素点的颜色，判断对应的所述相邻像素点是否属于所述第二区域。

第二方面，基于同一发明构思，本申请通过一实施例提供如下技术方案：

一种地图优化装置，所述装置包括：

地图获取模块，用于获取机器人绘制的地图，所述地图中包括第一区域、第二区域和第三区域，其中，所述第一区域为所述机器人不可穿过的墙体区域，所述第二区域为所述机器人可到达的区域，所述第三区域为所述机器人未探索的未知区域；

第一确定模块，用于从所述第一区域中确定待处理像素点；

第二确定模块，用于根据所述待处理像素点的位置，确定与所述待处理像素点相邻的多个相邻像素点；

判断模块，用于判断所述多个相邻像素点中是否存在属于所述第二区域的像素点；

划分模块，用于若所述多个相邻像素点中不存在属于所述第二区域的像素点，则将所述待处理像素点划分到所述第三区域中。

优选地，还包括保留模块，用于在所述判断所述多个相邻像素点中是否存在属于所述第二区域的像素点之后，若所述多个相邻像素点中存在属于所述第二区域的像素点，则保持所述待处理像素点继续属于所述第一区域。

优选地，所述第一区域中的每个像素点均为第一颜色，所述第二区域中的每个像素点均为第二颜色，所述第三区域中的每个像素点均为第三颜色；所述第一颜色、所述第二颜色、以及所述第三颜色各不相同。

优选地，所述第一颜色为黑色，所述第二颜色为白色，所述第三颜色为灰色。

优选地，所述划分模块，还用于：

将所述待处理像素点由所述第一颜色修改为所述第三颜色，从而将所述待处理像素点划分到所述第三区域中。

优选地，所述第二确定模块，还用于：

根据所述待处理像素点的位置，确定所述待处理像素点周围的8个方位上的相邻像素点，共确定出8个相邻像素点。

优选地，所述判断模块，还用于：

根据每个所述相邻像素点的颜色，判断对应的所述相邻像素点是否属于所述第二区域。

第三方面，基于同一发明构思，本申请通过一实施例提供如下技术方案：

一种地图优化装置，包括处理器和存储器，所述存储器耦接到所述处理器，所述存储器存储指令，当所述指令由所述处理器执行时使所述地图优化装置执行上述第一方面中任一项所述方法的步骤。

第四方面，基于同一发明构思，本申请通过一实施例提供如下技术方案：

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一项所述方法的步骤。

本发明实施例提供的一种地图优化方法及装置中，其中方法包括：获取机器人绘制的地图，所述地图中包括第一区域、第二区域和第三区域。其中，所述第一区域为所述机器人不可穿过的墙体区域，所述第二区域为所述机器人可到达的区域，所述第三区域为所述机器人未探索的未知区域。然后，从所述第一区域中确定待处理像素点；根据所述待处理像素点的位置，确定与所述待处理像素点相邻的多个相邻像素点；判断所述多个相邻像素点中是否存在属于所述第二区域的像素点；若所述多个相邻像素点中不存在属于所述第二区域的像素点，则将所述待处理像素点划分到所述第三区域中。本发明通过对待处理图像中的墙体区域的待处理像素点进行区分，判断待处理像素点是否与第二区域相邻，将不与第二区域相邻的墙体区域中的待处理像素点合并到第三区域中即可减小墙体区域的面积，有效的去除地图中边缘处的较厚“黑边”，且不影响地图的实际范围及使用，有利于地图进行正常展示，提高了地图边缘细节的质量。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了本发明第一实施例提供的一种地图优化方法的流程图；

图2示出了本发明第一实施例提供的示例性的地图在优化前的示意图；

图3示出了图2中的地图在优化后的示意图；

图4示出了本发明第二实施例提供的一种地图优化装置的功能模块框图；

图5示出了本发明第三实施例提供的一种示例性的地图优化装置的模块框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

第一实施例

请参见图1，图1示出了本实施例中的一种地图优化方法，该方法可用于处理可绘制地图的机器人所绘制的地图，机器人可为扫地机器人、服务机器人、探索机器人、消防机器人等，不作限制。

具体的，本实施例中的方法包括：

步骤S10：获取机器人绘制的地图。

步骤S20：从所述第一区域中确定待处理像素点。

步骤S30：根据所述待处理像素点的位置，确定与所述待处理像素点相邻的多个相邻像素点。

步骤S40：判断所述多个相邻像素点中是否存在属于所述第二区域的像素点。

步骤S50：若所述多个相邻像素点中不存在属于所述第二区域的像素点，则将所述待处理像素点划分到所述第三区域中。

在步骤S10中，地图包括：第一区域，第一区域为机器人不可穿越和到达的墙体区域；第二区域，第二区域为机器人可到达的区域；第三区域，第三区域为机器人未探索的未知区域。其中，为墙体区域的第一区域具体可为凳子、椅子、墙等障碍物；可通过颜色识别出墙体区域(例如在彩色图像中通过R、G、B三个颜色通道的值确定，灰色图像中通过灰度值确定)、也可通过像素点坐标位置区分墙体区域，不作限制。

在步骤S20中，可直接遍历墙体区域的像素点，将墙体区域中每个像素点依次作为待处理像素点，并依次执行后续步骤S30-S50。

在本实施例中，地图可为灰度图像或彩色图像。具体的，第一区域中的像素点颜色相同，例如为第一颜色；第二区域中的像素点颜色相同，例如为第二颜色；第三区域中的像素点颜色相同，例如为第三颜色；同时，第一区域、墙体区域、第二区域三者之间的颜色各不相同，即第一颜色、第二颜色和第三颜色各不相同。

在灰度图像中，例如，在激光SLAM算法绘制的灰度地图中，如图2所示，存在三个区域分别为：

黑色区域：即为墙体区域的第一区域，机器人无法穿过或到达的区域，同时，在该区域中由于测量误差墙体区域将变为较厚的黑边。

白色区域：即第二区域，机器人绘制的可到达的地图区域；

灰色区域：即第三区域，机器人未探索的区域；

在彩色图像中，例如：第一区域为黄色、第二区域为蓝色、墙体区域为较厚的红色(即形成的“黑边”)。

进一步的，在任意的存在明显边界或交界(即两块不同颜色或图形区域的交界)的灰度图像或彩色图像，均可作为待处理图像。例如：在待处理地图中，第二区域的灰度值可为230-255中的任意值，墙体区域中的灰度值可为0-40中的任意值，第三区域的灰度值可为100-140中的任意值。

步骤S30：根据所述待处理像素点的位置，确定与所述待处理像素点相邻的多个相邻像素点。

在步骤S30中，待处理像素点的相邻像素点，可根据待处理图像的像素排列进行确定，其具体数量可以为4个、6个、8个、12个等，不做限制。例如，在灰度位图中，每个像素点近似为一个方格，一个待处理像素点的共有8个相邻的像素点，分别位于待处理像素点的上、下、左、右、左上、左下、右上、右下的8个方向上。

步骤S40：判断所述多个相邻像素点中是否存在属于所述第二区域的像素点。

在步骤S40中，判断方式不作限制，例如可根据该相邻像素点的位置坐标信息判断，也可根据该相邻像素点的颜色判断，不作限制。

在本实施例中通过相邻像素点的颜色判断该相邻像素点的所属区域，具的：可判断待处理像素点周围的相邻像素点的颜色，若与第二区域的中像素点的颜色相同，则确定该相邻像素点为第二区域中的像素点。

若待处理像素点周围的相邻像素点中存在属于第二区域的像素点，则保留所述待处理像素点属性不变，即将该待处理像素点继续作为墙体区域的像素点，不改变该待处理像素点的颜色。

步骤S50：若所述多个相邻像素点中不存在属于所述第二区域的像素点，则将所述待处理像素点划分到所述第三区域中。

在步骤S50中，即待处理像素点周围的相邻像素点中不存在属于第二区域的像素点，则表示待处理像素点与第二区域不相邻，将待处理像素点划分到第三区域中。划分的具体方式为：将待处理像素点的颜色修改为第三区域中像素点所对应的颜色。

例如，地图为灰度图像，其中灰度值表示颜色；所述第二区域的灰度值为255(白色)；所述墙体区域的灰度值为0(黑色)；所述第三区域的灰度值为127(灰色)。将墙体区域中所有满足条件(待处理像素点周围不存在属于第二区域的像素点)的待处理像素点的灰度值由0修改为127，即实现将将待处理像素点划分到第三区域中，消除了较厚的“黑边”，如图3所示。

在本发明的方法应用执行过程中，需要遍历墙体区域中的每个待处理像素点，每遍历到一个待处理像素点则进行步骤S30-S50的执行，若每个待处理像素点均被处理完毕则退出方法的执行，否则返回步骤S20继续迭代执行，保证每个待处理像素点被处理。在实际的执行过程中，还可设置迭代的最大次数，如果迭代超过了最大次数，则退出方法的执行，防止死循环。

本发明实施例提供的一种地图优化方法中，获取机器人绘制的地图；然后，从所述第一区域中确定待处理像素点；根据所述待处理像素点的位置，确定与所述待处理像素点相邻的多个相邻像素点；判断所述多个相邻像素点中是否存在属于所述第二区域的像素点；若所述多个相邻像素点中不存在属于所述第二区域的像素点，则将所述待处理像素点划分到所述第三区域中。本发明通过对待处理图像中的墙体区域的待处理像素点进行区分，判断待处理像素点是否与第二区域相邻，将不与第二区域相邻的墙体区域中的待处理像素点合并到第三区域中即可减小墙体区域的面积，有效的去除地图中边缘处的较厚“黑边”，且不影响地图的实际范围及使用，有利于地图进行正常展示，提高了地图边缘细节的质量。

第二实施例

请参阅图4，基于同一发明构思，本发明第二实施例提供了一种地图优化装置400。图4示出了本发明第二实施例提供的一种地图优化装置400的功能模块框图。

该地图优化装置400包括：

地图获取模块401，用于获取机器人绘制的地图，所述地图中包括第一区域、第二区域和第三区域，其中，所述第一区域为所述机器人不可穿过的墙体区域，所述第二区域为所述机器人可到达的区域，所述第三区域为所述机器人未探索的未知区域；

第一确定模块402，用于从所述第一区域中确定待处理像素点；

第二确定模块403，用于根据所述待处理像素点的位置，确定与所述待处理像素点相邻的多个相邻像素点；

判断模块404，用于判断所述多个相邻像素点中是否存在属于所述第二区域的像素点；

划分模块405，用于若所述多个相邻像素点中不存在属于所述第二区域的像素点，则将所述待处理像素点划分到所述第三区域中。

作为一种可选的实施方式，还包括保留模块，用于在所述判断所述多个相邻像素点中是否存在属于所述第二区域的像素点之后，若所述多个相邻像素点中存在属于所述第二区域的像素点，则保持所述待处理像素点继续属于所述第一区域。

作为一种可选的实施方式，所述第一区域中的每个像素点均为第一颜色，所述第二区域中的每个像素点均为第二颜色，所述第三区域中的每个像素点均为第三颜色；所述第一颜色、所述第二颜色、以及所述第三颜色各不相同。

作为一种可选的实施方式，所述第一颜色为黑色，所述第二颜色为白色，所述第三颜色为灰色。

作为一种可选的实施方式，所述划分模块405，还用于：

将所述待处理像素点由所述第一颜色修改为所述第三颜色，从而将所述待处理像素点划分到所述第三区域中。

作为一种可选的实施方式，所述第二确定模块403，还用于：

根据所述待处理像素点的位置，确定所述待处理像素点周围的8个方位上的相邻像素点，共确定出8个相邻像素点。

作为一种可选的实施方式，所述判断模块404，还用于：

根据每个所述相邻像素点的颜色，判断对应的所述相邻像素点是否属于所述第二区域。

需要说明的是，本发明实施例所提供的地图优化装置400，其具体实现及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。

第三实施例

另外，基于同一发明构思，本发明第三实施例还提供了一种地图优化装置，包括处理器和存储器，所述存储器耦接到所述处理器，所述存储器存储指令，当所述指令由所述处理器执行时使所述地图优化装置执行以下操作：

获取机器人绘制的地图，所述地图中包括第一区域、第二区域和第三区域，其中，所述第一区域为所述机器人不可穿过的墙体区域，所述第二区域为所述机器人可到达的区域，所述第三区域为所述机器人未探索的未知区域；从所述第一区域中确定待处理像素点；根据所述待处理像素点的位置，确定与所述待处理像素点相邻的多个相邻像素点；判断所述多个相邻像素点中是否存在属于所述第二区域的像素点；若所述多个相邻像素点中不存在属于所述第二区域的像素点，则将所述待处理像素点划分到所述第三区域中。

需要说明的是，本发明实施例所提供的地图优化装置中，上述每个步骤的具体实现及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，本实施例未提及之处可参考前述方法实施例中相应内容。

于本发明实施例中，地图优化装置中安装有操作系统以及第三方应用程序。地图优化装置可以为平板电脑、手机、笔记本电脑、PC(personal computer，个人计算机)、可穿戴设备、车载终端等地图优化装置设备。

图5示出了一种示例性地图优化装置500的模块框图。如图5所示，地图优化装置500包括存储器502、存储控制器504，一个或多个(图中仅示出一个)处理器506、外设接口508、网络模块510、输入输出模块512、显示模块514等。这些组件通过一条或多条通讯总线/信号线516相互通讯。

存储器502可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的地图优化方法以及装置对应的程序指令/模块，处理器506通过运行存储在存储器502内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，如本发明实施例提供的地图优化方法。

存储器502可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。处理器506以及其他可能的组件对存储器502的访问可在存储控制器504的控制下进行。

外设接口508将各种输入/输出装置耦合至处理器506以及存储器502。在一些实施例中，外设接口508，处理器506以及存储控制器504可以在单个芯片中实现。在其他一些实例中，他们可以分别由独立的芯片实现。

网络模块510用于接收以及发送网络信号。上述网络信号可包括无线信号或者有线信号。

输入输出模块512用于提供给用户输入数据实现用户与地图优化装置的交互。所述输入输出模块512可以是，但不限于，鼠标、键盘和触控屏幕等。

显示模块514在地图优化装置500与用户之间提供一个交互界面(例如用户操作界面)或用于显示图像数据给用户参考。在本实施例中，所述显示模块514可以是液晶显示器或触控显示器。若为触控显示器，其可为支持单点和多点触控操作的电容式触控屏或电阻式触控屏等。支持单点和多点触控操作是指触控显示器能感应到来自该触控显示器上一个或多个位置处同时产生的触控操作，并将该感应到的触控操作交由处理器进行计算和处理。

可以理解，图5所示的结构仅为示意，地图优化装置500还可包括比图5中所示更多或者更少的组件，或者具有与图5所示不同的配置。图5中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。

第四实施例

本发明第四实施例提供了一种计算机存储介质，本发明第二实施例中的地图优化装置装置集成的功能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，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述第一实施例的地图优化方法中的全部或部分流程，也可以通过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计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的地图优化装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

本发明公开了A1.一种地图优化方法，其特征在于，所述方法包括：

获取机器人绘制的地图，所述地图中包括第一区域、第二区域和第三区域，其中，所述第一区域为所述机器人不可穿过的墙体区域，所述第二区域为所述机器人可到达的区域，所述第三区域为所述机器人未探索的未知区域；

从所述第一区域中确定待处理像素点；

根据所述待处理像素点的位置，确定与所述待处理像素点相邻的多个相邻像素点；

判断所述多个相邻像素点中是否存在属于所述第二区域的像素点；

若所述多个相邻像素点中不存在属于所述第二区域的像素点，则将所述待处理像素点划分到所述第三区域中。

A2.根据A1所述的方法，其特征在于，所述判断所述多个相邻像素点中是否存在属于所述第二区域的像素点之后，还包括：

若所述多个相邻像素点中存在属于所述第二区域的像素点，则保持所述待处理像素点继续属于所述第一区域。

A3.根据A1所述的方法，其特征在于，所述第一区域中的每个像素点均为第一颜色，所述第二区域中的每个像素点均为第二颜色，所述第三区域中的每个像素点均为第三颜色；所述第一颜色、所述第二颜色、以及所述第三颜色各不相同。

A4.根据A3所述的方法，其特征在于，所述第一颜色为黑色，所述第二颜色为白色，所述第三颜色为灰色。

A5.根据A3～A4任一所述的方法，其特征在于，所述将所述待处理像素点划分到所述第三区域中，包括：

将所述待处理像素点由所述第一颜色修改为所述第三颜色，从而将所述待处理像素点划分到所述第三区域中。

A6.根据A1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待处理像素点的位置，确定与所述待处理像素点相邻的多个相邻像素点，包括：

根据所述待处理像素点的位置，确定所述待处理像素点周围的8个方位上的相邻像素点，共确定出8个相邻像素点。

A7.根据A1所述的方法，其特征在于，所述判断所述多个相邻像素点中是否存在属于所述第二区域的像素点，包括：

根据每个所述相邻像素点的颜色，判断对应的所述相邻像素点是否属于所述第二区域。

本发明还公开了B8.一种地图优化装置，其特征在于，所述装置包括：

地图获取模块，用于获取机器人绘制的地图，所述地图中包括第一区域、第二区域和第三区域，其中，所述第一区域为所述机器人不可穿过的墙体区域，所述第二区域为所述机器人可到达的区域，所述第三区域为所述机器人未探索的未知区域；

第一确定模块，用于从所述第一区域中确定待处理像素点；

第二确定模块，用于根据所述待处理像素点的位置，确定与所述待处理像素点相邻的多个相邻像素点；

判断模块，用于判断所述多个相邻像素点中是否存在属于所述第二区域的像素点；

划分模块，用于若所述多个相邻像素点中不存在属于所述第二区域的像素点，则将所述待处理像素点划分到所述第三区域中。

B9.根据B8所述的装置，其特征在于，还包括保留模块，用于在所述判断所述多个相邻像素点中是否存在属于所述第二区域的像素点之后，若所述多个相邻像素点中存在属于所述第二区域的像素点，则保持所述待处理像素点继续属于所述第一区域。

B10.根据B8所述的装置，其特征在于，所述第一区域中的每个像素点均为第一颜色，所述第二区域中的每个像素点均为第二颜色，所述第三区域中的每个像素点均为第三颜色；所述第一颜色、所述第二颜色、以及所述第三颜色各不相同。

B11.根据B10所述的装置，其特征在于，所述第一颜色为黑色，所述第二颜色为白色，所述第三颜色为灰色。

B12.根据B10～B11任一所述的装置，其特征在于，所述划分模块，还用于：

将所述待处理像素点由所述第一颜色修改为所述第三颜色，从而将所述待处理像素点划分到所述第三区域中。

B13.根据B8所述的装置，其特征在于，所述第二确定模块，还用于：

根据所述待处理像素点的位置，确定所述待处理像素点周围的8个方位上的相邻像素点，共确定出8个相邻像素点。

B14.根据B8所述的装置，其特征在于，所述判断模块，还用于：

根据每个所述相邻像素点的颜色，判断对应的所述相邻像素点是否属于所述第二区域。

本发明还公开了C15.一种地图优化装置，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器耦接到所述处理器，所述存储器存储指令，当所述指令由所述处理器执行时使所述地图优化装置执行如A1-A7中任一项所述方法的步骤。

本发明还公开了D16.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如A1-A7中任一项所述方法的步骤。

Claims (10)

1.一种地图优化方法，其特征在于，所述方法包括：

获取机器人绘制的地图，所述地图中包括第一区域、第二区域和第三区域，其中，所述第一区域为所述机器人不可穿过的墙体区域，所述第二区域为所述机器人可到达的区域，所述第三区域为所述机器人未探索的未知区域；

从所述第一区域中确定待处理像素点；

根据所述待处理像素点的位置，确定与所述待处理像素点相邻的多个相邻像素点；

判断所述多个相邻像素点中是否存在属于所述第二区域的像素点；

若所述多个相邻像素点中不存在属于所述第二区域的像素点，则将所述待处理像素点划分到所述第三区域中。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述多个相邻像素点中是否存在属于所述第二区域的像素点之后，还包括：

若所述多个相邻像素点中存在属于所述第二区域的像素点，则保持所述待处理像素点继续属于所述第一区域。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一区域中的每个像素点均为第一颜色，所述第二区域中的每个像素点均为第二颜色，所述第三区域中的每个像素点均为第三颜色；所述第一颜色、所述第二颜色、以及所述第三颜色各不相同。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一颜色为黑色，所述第二颜色为白色，所述第三颜色为灰色。

5.根据权利要求3～4任一所述的方法，其特征在于，所述将所述待处理像素点划分到所述第三区域中，包括：

将所述待处理像素点由所述第一颜色修改为所述第三颜色，从而将所述待处理像素点划分到所述第三区域中。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待处理像素点的位置，确定与所述待处理像素点相邻的多个相邻像素点，包括：

根据所述待处理像素点的位置，确定所述待处理像素点周围的8个方位上的相邻像素点，共确定出8个相邻像素点。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述多个相邻像素点中是否存在属于所述第二区域的像素点，包括：

根据每个所述相邻像素点的颜色，判断对应的所述相邻像素点是否属于所述第二区域。

8.一种地图优化装置，其特征在于，所述装置包括：

地图获取模块，用于获取机器人绘制的地图，所述地图中包括第一区域、第二区域和第三区域，其中，所述第一区域为所述机器人不可穿过的墙体区域，所述第二区域为所述机器人可到达的区域，所述第三区域为所述机器人未探索的未知区域；

第一确定模块，用于从所述第一区域中确定待处理像素点；

第二确定模块，用于根据所述待处理像素点的位置，确定与所述待处理像素点相邻的多个相邻像素点；

判断模块，用于判断所述多个相邻像素点中是否存在属于所述第二区域的像素点；

划分模块，用于若所述多个相邻像素点中不存在属于所述第二区域的像素点，则将所述待处理像素点划分到所述第三区域中。

9.一种地图优化装置，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器耦接到所述处理器，所述存储器存储指令，当所述指令由所述处理器执行时使所述地图优化装置执行权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。

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