CN111722630B - 清洁机器人的分区边界扩展方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

清洁机器人的分区边界扩展方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及智能家居技术领域，公开了一种清洁机器人的分区边界扩展方法、装置、设备及存储介质，用于提高分区边界扩展的准确率。清洁机器人的分区边界扩展方法包括：在环境地图中建立预设分区；根据预设分区的分区边界确定预设分区清扫路径；当清洁机器人按照预设分区清扫路径前进至当前分区边界时，获取当前分区边界的相邻区域的距离数据、地图数据和状态数据；根据距离数据和地图数据判断相邻区域是否为目标区域；若相邻区域不为目标区域，则更新状态数据，按照预设分区清扫路径继续进行边界扩展检测；若相邻区域为目标区域，则根据距离数据、地图数据和状态数据判断是否满足预设扩展条件，若判断为是，则对当前分区边界进行边界扩展。

Description

清洁机器人的分区边界扩展方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及智能家居技术领域，尤其涉及一种清洁机器人的分区边界扩展方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
目前清洁机器人主要应用在分区清扫阶段，一般预先设置分区边界，再进行分区清扫。而实际分区清扫的过程中，随着传感器数据更新，获取到更多的环境信息，检测到预设分区边界设置不准确，导致清洁效率降低。此时需要重新修改分区边界，也就是向外部区域增大预设分区的边界范围，一般将修改分区边界的过程定义为分区边界扩展。
在市面上已有的清洁机器人，一类清洁机器人不进行分区边界扩展，只是按照预设置分区边界进行清洁，导致清洁效率低。另一类清洁机器人虽然进行分区边界扩展，但是由于存在边界扩展场景限制，导致分区边界扩展准确率低和清洁效率低。
发明内容
本发明的主要目的在于解决现有的清洁机器人存在边界扩展场景限制，导致分区边界扩展准确率低和清洁效率低的问题。
为实现上述目的，本发明第一方面提供了一种清洁机器人的分区边界扩展方法，包括：在环境地图中建立预设分区；根据预设分区的分区边界确定预设分区清扫路径；当清洁机器人按照所述预设分区清扫路径前进至当前分区边界时，获取当前分区边界的相邻区域的距离数据和地图数据，以及对应当前分区边界的状态数据；根据所述距离数据和所述地图数据判断相邻区域是否为目标区域；若所述相邻区域不为目标区域，则更新所述状态数据，按照所述预设分区清扫路径前进并对经过的分区边界继续进行边界扩展检测；若所述相邻区域为目标区域，则根据所述距离数据、所述地图数据和所述状态数据判断是否满足预设扩展条件，若判断为是，则对所述当前分区边界向所述目标区域进行边界扩展。
可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述根据所述距离数据和所述地图数据判断相邻区域是否为目标区域，包括：按照所述地图数据确定所述当前分区边界对应的闭合范围，所述闭合范围即所述相邻区域中的障碍物和/或已清扫区域在所述分区边界上的正投影所占据的区域范围；确定初始检测范围，根据所述距离数据、所述闭合范围和所述初始检测范围判断所述相邻区域是否为目标区域。
可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述距离数据、所述闭合范围和所述初始检测范围判断所述相邻区域是否为目标区域，包括：对预设系数与所述初始检测范围进行乘积运算，得到目标检测范围，所述预设系数为小于1的正数；判断所述闭合范围是否大于或者等于所述目标检测范围；若所述闭合范围大于或者等于所述目标检测范围，则确定所述相邻区域为闭合区域；若所述闭合范围小于所述目标检测范围，则确定所述相邻区域为开放区域；若确定所述相邻区域为开放区域，或者确定所述相邻区域为闭合区域且所述相邻区域中的障碍物和/或已清扫区域与所述当前分区边界的距离满足第一预设距离阈值，则确定所述相邻区域不是目标区域，并在所述状态数据中设置扩展标记为第二预设值，以使得所述扩展标记用于指示终止同一分区边界上的边界扩展检测，所述扩展标记的初始值为第一预设值，所述第一预设值与所述第二预设值不相同；若确定所述相邻区域为闭合区域且所述相邻区域中的障碍物和/或已清扫区域与所述当前分区边界的距离满足第二预设距离阈值，则确定所述相邻区域是目标区域。
可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述若所述相邻区域为目标区域，则根据所述距离数据、所述地图数据和所述状态数据判断是否满足预设扩展条件，包括：若所述相邻区域为目标区域，则根据所述距离数据和所述地图数据判断所述相邻区域是全闭合区域还是半闭合区域；若所述相邻区域是全闭合区域，则根据所述状态数据判断所述全闭合区域是否满足预设扩展条件；若所述相邻区域是半闭合区域，则根据所述状态数据判断所述半闭合区域是否满足预设扩展条件。
可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述若所述相邻区域是全闭合区域，则根据所述状态数据判断所述全闭合区域是否满足预设扩展条件，包括：若所述相邻区域为全闭合区域，则获取所述状态数据中的已扩展边界范围，判断所述已扩展边界范围是否小于预设临界值；若判断为是，则确定所述全闭合区域满足预设扩展条件，并对所述当前分区边界向所述全闭合区域扩展；若判断为否，则确定所述全闭合区域不满足预设扩展条件，并终止当前分区边界的边界扩展检测。
可选的，在本发明第一方面的第五种实现方式中，所述若所述相邻区域是半闭合区域，则根据所述状态数据判断所述半闭合区域是否满足预设扩展条件，包括：若所述相邻区域为所述半闭合区域，则获取所述状态数据中的起始边界标记和扩展标记，判断所述起始边界标记和所述扩展标记是否分别不等于预设起始边界值和第二预设值，所述扩展标记的初始值为第一预设值，所述第一预设值与所述第二预设值不同，所述第一预设值和所述第二预设值分别用于对同一分区边界上的边界扩展检测和终止同一分区边界上的边界扩展检测；若判断为是，则确定所述半闭合区域满足预设扩展条件，并对所述当前分区边界向所述半闭合区域扩展；若判断为否，则确定所述半闭合区域不满足预设扩展条件，并终止当前分区边界的边界扩展检测。
可选的，在本发明第一方面的第六种实现方式中，在所述若所述相邻区域为目标区域，则根据所述距离数据、所述地图数据和所述状态数据判断是否满足预设扩展条件，若判断为是，则对所述当前分区边界向所述目标区域进行边界扩展之后，所述清洁机器人的分区边界扩展方法还包括：获取已清扫的分区区域或者已扩展的分区边界，并将所述已清扫的分区区域或者所述已扩展的分区边界更新并标记到所述地图数据中，得到已更新的地图数据；将所述已更新的地图数据发送到目标终端，以使得所述目标终端可视化显示所述已更新的地图数据；当检测到所述预设分区被清扫完成时，则按照所述已更新的地图数据查询待清扫的分区区域，并对所述待清扫的分区区域进行清扫和边界扩展。
本发明第二方面提供了一种清洁机器人的分区边界扩展装置，包括：建立模块，用于在环境地图中建立预设分区；确定模块，用于根据预设分区的分区边界确定预设分区清扫路径；获取模块，当清洁机器人按照所述预设分区清扫路径前进至当前分区边界时，用于获取当前分区边界的相邻区域的距离数据和地图数据，以及对应当前分区边界的状态数据；判断模块，用于根据所述距离数据和所述地图数据判断相邻区域是否为目标区域；处理模块，若所述相邻区域不为目标区域，则用于更新所述状态数据，按照所述预设分区清扫路径前进并对经过的分区边界继续进行边界扩展检测；扩展模块，若所述相邻区域为闭合区域，则根据所述距离数据、所述地图数据和所述状态数据判断是否满足预设扩展条件，若判断为是，则对所述当前分区边界向所述目标区域进行边界扩展。
可选的，在本发明第二方面的第一种实现方式中，所述判断模块还包括：确定单元，用于按照所述地图数据确定所述当前分区边界对应的闭合范围，所述闭合范围即所述相邻区域中的障碍物和/或已清扫区域在所述分区边界上的正投影所占据的区域范围；判断单元，用于确定初始检测范围，根据所述距离数据、所述闭合范围和所述初始检测范围判断所述相邻区域是否为目标区域。
可选的，在本发明第二方面的第二种实现方式中，所述判断单元具体用于：对预设系数与所述初始检测范围进行乘积运算，得到目标检测范围，所述预设系数为小于1的正数；判断所述闭合范围是否大于或者等于所述目标检测范围；若所述闭合范围大于或者等于所述目标检测范围，则确定所述相邻区域为闭合区域；若所述闭合范围小于所述目标检测范围，则确定所述相邻区域为开放区域；若确定所述相邻区域为开放区域，或者确定所述相邻区域为闭合区域且所述相邻区域中的障碍物和/或已清扫区域与所述当前分区边界的距离满足第一预设距离阈值，则确定所述相邻区域不是目标区域，并在所述状态数据中设置扩展标记为第二预设值，以使得所述扩展标记用于指示终止同一分区边界上的边界扩展检测，所述扩展标记的初始值为第一预设值，所述第一预设值与所述第二预设值不相同；若确定所述相邻区域为闭合区域且所述相邻区域中的障碍物和/或已清扫区域与所述当前分区边界的距离满足第二预设距离阈值，则确定所述相邻区域是目标区域。
可选的，在本发明第二方面的第三种实现方式中，所述扩展模块还包括：第一判断单元，若所述相邻区域为目标区域，则用于根据所述距离数据和所述地图数据判断所述相邻区域是全闭合区域还是半闭合区域；第二判断单元，若所述相邻区域是全闭合区域，则用于根据所述状态数据判断所述全闭合区域是否满足预设扩展条件；第三判断单元，若所述相邻区域是半闭合区域，则用于根据所述状态数据判断所述半闭合区域是否满足预设扩展条件。
可选的，在本发明第二方面的第四种实现方式中，所述第二判断单元具体用于：若所述相邻区域为全闭合区域，则获取所述状态数据中的已扩展边界范围，判断所述已扩展边界范围是否小于预设临界值；若判断为是，则确定所述全闭合区域满足预设扩展条件，并对所述当前分区边界向所述全闭合区域扩展；若判断为否，则确定所述全闭合区域不满足预设扩展条件，并终止当前分区边界的边界扩展检测。
可选的，在本发明第二方面的第五种实现方式中，所述第三判断单元具体用于：若所述相邻区域为所述半闭合区域，则获取所述状态数据中的起始边界标记和扩展标记，判断所述起始边界标记和所述扩展标记是否分别不等于预设起始边界值和第二预设值，所述扩展标记的初始值为第一预设值，所述第一预设值与所述第二预设值不同，所述第一预设值和所述第二预设值分别用于对同一分区边界上的边界扩展检测和终止同一分区边界上的边界扩展检测；若判断为是，则确定所述半闭合区域满足预设扩展条件，并对所述当前分区边界向所述半闭合区域扩展；若判断为否，则确定所述半闭合区域不满足预设扩展条件，并终止当前分区边界的边界扩展检测。
可选的，在本发明第二方面的第六种实现方式中，所述清洁机器人的分区边界扩展装置还包括：更新模块，用于获取已清扫的分区区域或者已扩展的分区边界，并将所述已清扫的分区区域或者所述已扩展的分区边界更新并标记到所述地图数据中，得到已更新的地图数据；显示模块，用于将所述已更新的地图数据发送到目标终端，以使得所述目标终端可视化显示所述已更新的地图数据；查询模块，当检测到所述预设分区被清扫完成时，则用于按照所述已更新的地图数据查询待清扫的分区区域，并对所述待清扫的分区区域进行清扫和边界扩展。
本发明第三方面提供了一种清洁机器人的分区边界扩展设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述清洁机器人的分区边界扩展设备执行上述的清洁机器人的分区边界扩展方法。
本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的清洁机器人的分区边界扩展方法。
本发明提供的技术方案中，在环境地图中建立预设分区；根据预设分区的分区边界确定预设分区清扫路径；当清洁机器人按照所述预设分区清扫路径前进至当前分区边界时，获取当前分区边界的相邻区域的距离数据和地图数据，以及对应当前分区边界的状态数据；根据所述距离数据和所述地图数据判断相邻区域是否为目标区域；若所述相邻区域不为目标区域，则更新所述状态数据，按照所述预设分区清扫路径前进并对经过的分区边界继续进行边界扩展检测；若所述相邻区域为目标区域，则根据所述距离数据、所述地图数据和所述状态数据判断是否满足预设扩展条件，若判断为是，则对所述当前分区边界向所述目标区域进行边界扩展。本发明实施例中，通过距离数据和地图数据在清洁机器人分区清扫过程中对各分区进行边界扩展，并增加边界扩展场景，提高了分区边界扩展的准确率，并提高了清扫效率和清扫覆盖率。
附图说明
图1为本发明实施例中清洁机器人的分区边界扩展方法的一个实施例示意图；
图2为本发明实施例中分区边界扩展场景下区域划分的一个示意图；
图3为本发明实施例中分区边界扩展场景下区域划分的另一个示意图；
图4为本发明实施例中清洁机器人的分区边界扩展方法的另一个实施例示意图；
图5为本发明实施例中分区边界扩展场景下边界对齐的一个示意图；
图6为本发明实施例中分区边界扩展场景下多次分区边界扩展异常的一个示意图；
图7为本发明实施例中分区边界扩展场景下分区边界扩展的一个示意图；
图8为本发明实施例中分区边界扩展场景下分区边界扩展的另一个示意图；
图9为本发明实施例中清洁机器人的分区边界扩展装置的一个实施例示意图；
图10为本发明实施例中清洁机器人的分区边界扩展装置的另一个实施例示意图；
图11为本发明实施例中清洁机器人的分区边界扩展设备的一个实施例示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种清洁机器人的分区边界扩展方法、装置、设备及存储介质，用于通过距离数据和地图数据进行分区边界扩展，增加边界扩展场景，提高清扫效率。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中清洁机器人的分区边界扩展方法的一个实施例包括：
101、在环境地图中建立预设分区。
清洁机器人获取环境地图，并从预设地图存储区域内获取预先划分的多个预设区块，服务器按照预先划分的多个预设区块对环境地图进行区块划分，得到预设分区，预设分区的数量至少为一个，具体此处不做限定。预设分区用于指示清洁机器人清洁的各区域。例如，清洁机器人在环境地图中建立预设分区包括预设分区A、预设分区B、预设分区C和预设分区D。
102、根据预设分区的分区边界确定预设分区清扫路径。
清洁机器人按照预设分区的分区边界设置预设分区清扫路径，其中，预设分区清扫路径可为沿着分区边界逆时针直线移动，直到回到分区起始点或者分区轨迹闭合的清扫路径。其中，预设分区通常包括四个分区边界，预设分区的各分区边界的尺寸可以为n*n，其中n为正整数，可选的，4*4或者5*5，单位为米，n还可以是其他数值，可以根据实际需要进行设定，具体此处不做限定，进一步地，预设分区边界扩展以后的边界范围不能超过6米，因此，n的取值范围为小于或者等于6的正整数，也就是预设分区的各分区边界的范围不大于6*6，避免分区过大，提高分区边界扩展的准确性。
103、当清洁机器人按照预设分区清扫路径前进至当前分区边界时，获取当前分区边界的相邻区域的距离数据和地图数据，以及对应当前分区边界的状态数据。
具体的，当清洁机器人按照预设分区清扫路径前进至当前分区边界时，清洁机器人接收被设置在清洁机器人上的测距传感器发送的与当前分区边界相邻的相邻区域的距离数据，其中，测距传感器包括激光雷达传感器，还包括其他测距传感器，具体此处不做限定，相邻区域用于指示清洁机器人按照预设分区清扫路径并以预设步长移动至当前分区边界上各位置点时，测距传感器可视范围内的区域；清洁机器人获取初始地图数据，并对距离数据和初始地图数据进行数据匹配和数据融合处理，得到地图数据，以及获取对应当前分区边界的状态数据。其中，分区清扫是指沿着当前分区边界按照预设方向(例如，逆时针右侧沿墙)进行清扫，遇到障碍物就沿墙，到达当前分区边界就沿边界走直线，直到回到分区起始点或者分区轨迹闭合，结束分区清扫。
需要说明的是，初始地图数据为根据预设场景构建的环境地图数据，初始地图数据包括按照预设尺寸划分的至少一个预设分区和清洁机器人已清扫区域。而距离数据包括障碍物的点云数据，其中，障碍物可以为墙、家具或者家用电器。
可以理解的是，本发明的执行主体可以为清洁机器人的分区边界扩展装置，还可以是终端或者清洁机器人，具体此处不做限定。本发明实施例以清洁机器人为执行主体为例进行说明。
104、根据距离数据和地图数据判断相邻区域是否为目标区域。
其中，目标区域是指与当前分区边界相邻的相邻区域中存在障碍物或者已清扫区域，并且障碍物或者已清扫区域形成的范围大小超出了预设范围条件，该预设范围条件包括闭合范围和目标检测范围。具体的，清洁机器人按照地图数据确定当前分区边界对应的闭合范围和目标检测范围；清洁机器人将闭合范围和目标检测范围进行比较，得到比较结果；若比较结果为预设值，则清洁机器人确定相邻区域为闭合区域；若比较结果不为预设值，则清洁机器人确定相邻区域不为闭合区域。其中，预设值可以为数字，也可以为逻辑值，例如，将预设值设置为1或者0，也可以将预设值设置为true或者false。其中，1和true均可用于指示比较结果满足预设范围条件，则清洁机器人确定相邻区域为闭合区域；0和false均可用于指示比较结果不满足预设范围条件，清洁机器人确定相邻区域不为闭合区域。预设值也可以为字符串，具体此处不做限定。
进一步地，当相邻区域为闭合区域，且相邻区域中的障碍物和/或已清扫区域与分区边界的距离小于或者等于第一预设距离阈值，并且大于或者等于第二预设距离阈值时，清洁机器人确定相邻区域是目标区域，否则，清洁机器人确定相邻区域不是目标区域。其中，第一预设距离阈值和第二预设距离阈值用于判断相邻区域是否为目标区域，根据实际场景进行设置。如图2或者图3所示，清洁机器人计算闭合区域与当前分区边界之间的最大距离值；当最大距离值小于或者等于第一预设距离阈值，并且大于或者等于第二预设距离阈值时，则清洁机器人相邻区域为目标区域。
105、若相邻区域不为目标区域，则更新状态数据，按照预设分区清扫路径前进并对经过的分区边界继续进行边界扩展检测。
可以理解的是，若相邻区域不为目标区域，则清洁机器人确定相邻区域中不存在障碍物，也就不存在闭合范围；或者存在障碍物，但是障碍物生成的闭合范围小于目标检测范围；或者存在已清扫区域，但是已清扫区域生成的闭合范围小于目标检测范围；或者存在障碍物和已清扫区域，但是障碍物生成的闭合范围和已清扫区域生成的闭合范围之和小于目标检测范围。
具体的，若相邻区域为开放区域，则清洁机器人更新状态数据，按照预设分区清扫路径继续前进，并在执行分区清扫任务过程中对经过的分区边界进行边界扩展检测，也就是清洁机器人确定不对相邻区域进行边界扩展，沿着预设分区清扫路径逆时针或者顺时针继续对经过的分区边界进行边界扩展检测。进一步地，清洁机器人继续沿着预设分区清扫路径中的当前分区边界在分区清扫过程中进行边界扩展检测。如图2所示中，当检测到清洁机器人位于预设分区中左边界的点A时，清洁机器人确定相邻区域不为目标区域，则清洁机器人设置当前分区边界对应状态数据中的扩展标记为终止同一分区边界上的边界扩展检测，沿着当前分区边界逆时针前进，并继续对其他分区边界进行边界扩展检测。
106、若相邻区域为目标区域，则根据距离数据、地图数据和状态数据判断是否满足预设扩展条件，若判断为是，则对当前分区边界向目标区域进行边界扩展。
其中，清洁机器人在执行分区清扫任务之前，清洁机器人按照预设分区清扫路径对四个分区边界进行起始边界设置，得到预设分区的起始边界，也就是设置各分区边界对应起始边界标记。具体的，若相邻区域为目标区域，则清洁机器人获取从状态数据中获取起始边界标记、扩展标记和已扩展边界范围，预设扩展条件包括起始边界标记是否为预设起始边界值、扩展标记指示当前分区边界是否已扩展以及已扩展边界范围是否超过预设临界值，其中，预设临界值可为6米，也可为其他数值，具体此处不做限定。如图2或者图3所示，清洁机器人设置预设分区的起始边界为点A所在的当前分区边界为预设分区的起始边界；当检测到清洁机器人位于预设分区中当前分区边界的点B、点C和点D时，由于存在障碍物或者已清扫区域，清洁机器人确定点B、点C和点D对应的相邻区域为目标区域，清洁机器人根据距离数据、地图数据和起始边界标记、扩展标记和已扩展边界范围判断点B、点C和点D所属的当前分区边界是否满足预设扩展条件，若判断为是，则对当前分区边界向目标区域进行边界扩展。
本发明实施例中，通过距离数据和地图数据在清洁机器人分区清扫过程中对各分区进行分区边界扩展，并增加边界扩展场景，提高分区边界扩展的准确率，并提高了清扫效率和清扫覆盖率。
请参阅图4，本发明实施例中清洁机器人的分区边界扩展方法的另一个实施例包括：
401、在环境地图中建立预设分区。
402、根据预设分区的分区边界确定预设分区清扫路径。
403、当清洁机器人按照预设分区清扫路径前进至当前分区边界时，获取当前分区边界的相邻区域的距离数据和地图数据，以及对应当前分区边界的状态数据。
该步骤401至403与上述步骤101至103的描述相似，具体此处不再赘述。
404、根据距离数据和地图数据判断相邻区域是否为目标区域。
可选的，清洁机器人按照地图数据确定当前分区边界对应的闭合范围，闭合范围即相邻区域中的障碍物和/或已清扫区域在分区边界上的正投影所占据的区域范围，也就是，清洁机器人根据地图数据确定障碍物，并获取机器人的当前位置信息，并根据当前位置信息从地图数据中确定相邻区域中的已清扫区域；清洁机器人确定初始检测范围，进一步地，服务器获取可视范围和预设边界范围之间的重叠范围，并将重叠范围设置为初始检测范围，也就是为可视范围和预设边界范围中的重叠区域；清洁机器人根据闭合范围和初始检测范围判断相邻区域是否为目标区域。
可选的，清洁机器人对预设系数与初始检测范围进行乘积运算，得到目标检测范围，预设系数为小于1的正数，例如，若预设系数为0.5，则目标检测范围为初始检测范围的一半；清洁机器人判断闭合范围是否小于目标检测范围，也就是闭合范围是否在目标检测范围内；若闭合范围大于或者等于目标检测范围，则清洁机器人确定相邻区域为闭合区域；若闭合范围小于目标检测范围，则清洁机器人确定相邻区域为开放区域。若确定相邻区域为开放区域，或者确定相邻区域为闭合区域且相邻区域中的障碍物和/或已清扫区域与分区边界的距离满足第一预设距离阈值，则清洁机器人确定相邻区域不是目标区域，并在状态数据中设置扩展标记为第二预设值，以使得扩展标记用于指示终止同一分区边界上的边界扩展检测，扩展标记的初始值为第一预设值，第一预设值与第二预设值不相同，例如，第一预设值可设置为0，第二预设值可设置为1，第一预设值和第二预设值还可以为其他数值，具体此处不做限定；若确定相邻区域为闭合区域且相邻区域中的障碍物和/或已清扫区域与分区边界的距离满足第二预设距离阈值，则确定相邻区域是目标区域。其中，第一预设距离阈值和第二预设距离阈值可按照清洁机器人的距离数据进行设置，通常，第一预设距离阈值可为1.5米，第二预设距离阈值可为0.05米，第一预设距离阈值和第二预设距离阈值还可以为其他数值，具体此处不做限定。
进一步地，清洁机器人按照距离数据和地图数据获取当前分区边界与闭合区域之间多个距离值(相邻区域中的障碍物和/或已清扫区域与当前分区边界的距离)，并从多个距离值中筛选最大距离值；清洁机器人判断最大距离值是否大于第一预设距离阈值；若最大距离值大于第一预设距离阈值，则确定相邻区域不是目标区域，清洁机器人执行步骤405；若最大距离值小于或者等于第一预设距离阈值，则清洁机器人判断确定最大距离值是否小于第二预设距离阈值，若最大距离值大于或者等于第二预设距离阈值，则确定相邻区域是目标区域，清洁机器人执行步骤406；若最大距离值小于第二预设距离阈值，则确相邻区域不是目标区域，清洁机器人执行步骤405。
405、若相邻区域不为目标区域，则更新状态数据，按照预设分区清扫路径前进并对经过的分区边界继续进行边界扩展检测。
该步骤405与步骤105描述相似，具体此处不再赘述。
406、若相邻区域为目标区域，则根据距离数据和地图数据判断相邻区域是全闭合区域还是半闭合区域。
其中，目标区域包括全闭合区域和半闭合区域。具体的，清洁机器人根据距离数据和地图数据确定当前分区边界对应的闭合范围和目标检测范围，目标检测范围为预设系数乘以初始检测范围，当预设系数为0.5时，目标检测范围为一半的初始检测范围。若闭合范围大于或者等于目标检测范围，并且闭合范围与当前分区边界呈开放状态，则清洁机器人确定相邻区域为半闭合区域，此时清洁机器人能从该半闭合区域移动通过；若闭合范围大于或者等于目标检测范围，并且闭合范围与当前分区边界呈完全闭合状态时，确定相邻区域为全闭合区域，此时清洁机器人不能从该全闭合区域移动通过。
例如，如图2所示，结合距离数据和地图数据，当检测到清洁机器人分区清扫至预设分区的左边界(当前分区边界)的点A时，清洁机器人获取与左边界相邻的相邻区域，清洁机器人确定左边界检测范围内的相邻区域不存在障碍物，满足闭合范围小于目标检测范围(预设系数*初始检测范围)，识别相邻区域为开放区域(不为目标区域)。当检测到清洁机器人分区清扫至预设分区的下边界的点B时，清洁机器人确定下边界相邻的相邻区域存在黑色区块标识的障碍物，同时可视范围大于预设边界范围，则以预设边界范围作为初始检测范围，在清洁机器人确定闭合范围大于目标检测范围时，清洁机器人确定相邻区域为目标区域，并且为半闭合区域。当检测到清洁机器人分区清扫至预设分区的右边界的点C时，清洁机器人确定与右边界相邻的相邻区域存在障碍物，并且障碍物挡住了清洁机器人视线，同时闭合范围大于目标检测范围，则清洁机器人确定相邻区域为目标区域，并且检测到清洁机器人不能走出该目标区域，则清洁机器人确定目标区域为全闭合区域。当检测到清洁机器人分区清扫至预设分区的上边界的点D时，清洁机器人检测到与上边界相邻的相邻区域存在多个障碍物，并且各障碍物生成的闭合范围1和闭合范围2之和大于目标检测范围，则清洁机器人确定相邻区域为目标区域，进一步地，激光雷达传感器检测到清洁机器人可以从该相邻区域移动通过，则清洁机器人确定识别目标区域为半闭合区域。
如图3所示，结合距离数据和地图数据，当激光雷达传感器检测到清洁机器人分区清扫至预设分区的左边界(当前分区边界)中的点A时，清洁机器人确定与左边界相邻的相邻区域为开放区域。当激光雷达传感器检测到清洁机器人分区清扫至预设分区的下边界点B时，清洁机器人确定已清扫区域a生成的闭合范围大于目标检测范围(例如，一半的初始检测范围)，则清洁机器人确定下边界对应的相邻区域为目标区域，并且为半闭合区域。当激光雷达传感器检测到清洁机器人分区清扫至预设分区的右边界的点C时，清洁机器人确定已清扫区域b生成的闭合范围与初始检测范围相等，则清洁机器人确定与右边界对应的相邻区域为目标区域，并且为半闭合区域。当激光雷达传感器检测到清洁机器人分区清扫至预设分区的上边界中的点D时，清洁机器人确定已清扫区域c生成的闭合范围2与障碍物生成的闭合范围1之和大于目标检测范围，则清洁机器人确定与上边界对应的相邻区域为目标区域，并且为半闭合区域。
可以理解的是，结合地图和距离数据进行分区边界扩展，增加边界扩展的场景(开放区域、半闭合区域和全闭合区域)，提高清扫效率和清扫覆盖率。同时，清洁机器人通过识别已清扫区域，并将已清扫区域也设置为半闭合区域，在进行边界扩展时，可以避免了分区边界扩展产生的边界不对齐的问题。如图5所示，已清扫区域A、已清扫区域B、已清扫区域C和预设分区D，其中，已清扫区域B的分区边界扩展至图中的已扩展的分区边界处，同时当清洁机器人分区清扫至预设分区D中的点S位置时，清洁机器人通过识别已清扫区域A围成的半闭合区域，进行边界扩展，也就是将图5中阴影部分的半闭合区域划分至预设分区A中，因此，已清扫区域A、已清扫区域B、已清扫区域C和扩展后的预设分区D覆盖了整个划分区域，解决了边界不对齐以及清扫覆盖率低的问题。
407、若相邻区域是全闭合区域，则根据状态数据判断全闭合区域是否满足预设扩展条件。
其中，预设扩展条件包括已扩展边界范围小于预设临界值。可选的，若相邻区域为全闭合区域，则清洁机器人获取状态数据中的已扩展边界范围，判断已扩展边界范围是否小于预设临界值；若判断为是，则清洁机器人确定全闭合区域满足预设扩展条件，并对当前分区边界向全闭合区域扩展；若判断为否，则清洁机器人确定全闭合区域不满足预设扩展条件，并终止当前分区边界的边界扩展检测。
可以理解的是，清洁机器人通过预设临界值限制边界扩展范围，避免因为多次边界扩展导致分区过大，提高构建地图效果，例如，如图6所示，清洁机器人在对预设分区进行分区边界扩展的过程中，由于存在障碍物，到达点A时进行了第一次分区边界扩展，而且不存在预设临界值的限制，清洁机器人到达点B时，执行第二次边界扩展，然后清洁机器人继续在点C、点D、点E、点F和点G依次进行了分区边界扩展，得到最终扩展边界，导致最终扩展边界的范围很大。若在一定时长范围内缺少传感器数据(距离数据)支持，也会导致误差增加，建图过大或者图倾斜，影响建图效果。而且分区边界扩展没有限制，还可导致弓字型清扫路径规划异常，使得清扫效率低。
408、若相邻区域是半闭合区域，则根据状态数据判断半闭合区域是否满足预设扩展条件。
其中，状态数据包括起始边界标记和扩展标记，可选的，若相邻区域为半闭合区域，则清洁机器人获取状态数据中的起始边界标记和扩展标记，清洁机器人判断起始边界标记和扩展标记是否分别不等于预设起始边界值和第二预设值，扩展标记的初始值为第一预设值，第一预设值和第二预设值分别用于对同一分区边界上的边界扩展检测和终止同一分区边界上的边界扩展检测；若判断为是，则清洁机器人确定半闭合区域满足预设扩展条件，并对当前分区边界向半闭合区域扩展，进一步地，若清洁机器人根据已扩展边界范围小于预设临界值继续对当前分区边界进行边界扩展；若判断为否，则清洁机器人确定半闭合区域不满足预设扩展条件，并终止当前分区边界的边界扩展检测。
例如，如图7所示，当同一分区边界上两个点E和F，当清洁机器人在点E已判断不进行扩展时，将扩展标记从第一预设值更新为第二预设值，当清洁机器人移动到点F，清洁机器人检测到点F相邻的相邻区域为半闭合区域时，根据扩展标记(第二预设值)确定点F相邻的相邻区域也不再进行分区边界扩展，进而避免产生小分区区域(区域G)。
例如，如图8所示，清洁机器人沿着预设分区从起点O开始分区清扫，起点O位于的当前分区边界(右边界)为起始边界，当清洁机器人沿着当前分区边界前进到点P时，确定当前分区边界的相邻区域为半闭合区域，则清洁机器人确定终止对当前分区边界进行边界扩展；并且当清洁机器人再次分区清扫至起点O(沿着预设的分区边界清扫一周)时，也不再对当前分区边界进行边界扩展，进而避免产生误闭合和分区异常，图示中的区域R为误闭合和分区异常的区域。
需要说明的是，当检测到清洁机器人从预设分区的起始边界点A开始，逆时针进行边界扩展检测，又回到点A时，清洁机器人确定预设分区的边界扩展执行结束，其中，清洁机器人也可以按照顺时针进行边界扩展检测，具体此处不做限定。然后，清洁机器人进行弓字型清扫，也就是清洁机器人分区清扫后，清洁机器人确定当前分区边界扩展完成，得到已扩展的分区边界，已扩展的分区边界为闭合的分区轨迹点，进而驱使清洁机器人在闭合的轨迹点内进行弓字型清扫，直到已扩展的分区边界范围内的区域都被清扫完成，清洁机器人获取已清扫的分区区域。
409、若判断为是，则对当前分区边界向目标区域进行边界扩展。
也就是，当根据状态数据判断全闭合区域满足预设扩展条件或者根据状态数据判断半闭合区域满足预设扩展条件时，服务器对当前分区边界向目标区域进行边界扩展。
可选的，清洁机器人获取已清扫的分区区域或者已扩展的分区边界，并将已清扫的分区区域或者已扩展的分区边界更新并标记到地图数据中，得到已更新的地图数据；清洁机器人将已更新的地图数据发送到目标终端，以使得目标终端显示已更新的地图数据，实时显示已更新的地图数据以便于直观获取清洁机器人的分区边界扩展情形，以便于对分区边界扩展异常的情况进行及时分析与纠正，并提高测试分区边界扩展的准确性；当清洁机器人检测到预设分区被清扫完成时，则清洁机器人按照已更新的地图数据查询待清扫的分区区域，并对待清扫的分区区域进行清扫和边界扩展，该清扫包括分区清扫和弓字型清扫。可以理解的是，通过实时监测分区边界扩展的地图数据，提高了分区边界扩展的可视性，并确保分区边界扩展的准确率。
本发明实施例中，通过距离数据和地图数据在清洁机器人分区清扫过程中对各分区进行边界扩展，并识别由已清扫区域和障碍物分别围成的闭合范围，确定多个边界扩展场景，并且多个边界扩展场景不仅避免因分区边界扩展生成小的分区区域，同时避免分区扩展范围大以及分区异常，提高了分区边界扩展的准确率，并提高了清扫效率和清扫覆盖率。
上面对本发明实施例中清洁机器人的分区边界扩展方法进行了描述，下面对本发明实施例中清洁机器人的分区边界扩展装置进行描述，请参阅图9，本发明实施例中清洁机器人的分区边界扩展装置的一个实施例包括：
建立模块901，用于在环境地图中建立预设分区；确定模块902，用于根据预设分区的分区边界确定预设分区清扫路径；获取模块903，当清洁机器人按照预设分区清扫路径前进至当前分区边界时，用于获取当前分区边界的相邻区域的距离数据和地图数据，以及对应当前分区边界的状态数据；判断模块904，用于根据距离数据和地图数据判断相邻区域是否为目标区域；处理模块905，若相邻区域不为目标区域，则用于更新状态数据，按照预设分区清扫路径前进并对经过的分区边界继续进行边界扩展检测；扩展模块906，若相邻区域为目标区域，则用于根据距离数据、地图数据和状态数据判断是否满足预设扩展条件，若判断为是，则对当前分区边界向目标区域进行边界扩展。
本发明实施例中，通过距离数据和地图数据在清洁机器人分区清扫过程中对各分区进行分区边界扩展，并增加边界扩展场景，提高分区边界扩展的准确率，并提高清扫效率和清扫覆盖率。
请参阅图10，本发明实施例中清洁机器人的分区边界扩展装置的另一个实施例包括：
建立模块901，用于在环境地图中建立预设分区；确定模块902，用于根据预设分区的分区边界确定预设分区清扫路径；获取模块903，当清洁机器人按照预设分区清扫路径前进至当前分区边界时，用于获取当前分区边界的相邻区域的距离数据和地图数据，以及对应当前分区边界的状态数据；判断模块904，用于根据距离数据和地图数据判断相邻区域是否为目标区域；处理模块905，若相邻区域不为目标区域，则用于更新状态数据，按照预设分区清扫路径前进并对经过的分区边界继续进行边界扩展检测；扩展模块906，若相邻区域为目标区域，则用于根据距离数据、地图数据和状态数据判断是否满足预设扩展条件，若判断为是，则对当前分区边界向目标区域进行边界扩展。
可选的，判断模块904还可以具体用于：
确定单元9041，用于按照地图数据确定当前分区边界对应的闭合范围，闭合范围即相邻区域中的障碍物和/或已清扫区域在分区边界上的正投影所占据的区域范围；判断单元9042，用于确定初始检测范围，根据距离数据、闭合范围和初始检测范围判断相邻区域是否为目标区域。
可选的，判断单元9042还可以具体用于：
对预设系数与初始检测范围进行乘积运算，得到目标检测范围，预设系数为小于1的正数；判断闭合范围是否大于或者等于目标检测范围；若闭合范围大于或者等于目标检测范围，则确定相邻区域为闭合区域；若闭合范围小于目标检测范围，则确定相邻区域为开放区域；若确定相邻区域为开放区域，或者确定相邻区域为闭合区域且相邻区域中的障碍物和/或已清扫区域与当前分区边界的距离满足第一预设距离阈值，则确定相邻区域不是目标区域，并在状态数据中设置扩展标记为第二预设值，以使得扩展标记用于指示终止同一分区边界上的边界扩展检测，扩展标记的初始值为第一预设值，第一预设值与第二预设值不相同；若确定相邻区域为闭合区域且相邻区域中的障碍物和/或已清扫区域与当前分区边界的距离满足第二预设距离阈值，则确定相邻区域是目标区域。
可选的，扩展模块906还包括：
第一判断单元9061，若相邻区域为目标区域，则用于根据距离数据和地图数据判断相邻区域是全闭合区域还是半闭合区域；第二判断单元9062，若相邻区域是全闭合区域，则用于根据状态数据判断全闭合区域是否满足预设扩展条件；第三判断单元9063，若相邻区域是半闭合区域，则用于根据状态数据判断半闭合区域是否满足预设扩展条件。
可选的，第二判断单元9062还可以具体用于：
若相邻区域为全闭合区域，则获取状态数据中的已扩展边界范围，判断已扩展边界范围是否小于预设临界值；若判断为是，则确定全闭合区域满足预设扩展条件，并对当前分区边界向全闭合区域扩展；若判断为否，则确定全闭合区域不满足预设扩展条件，并终止当前分区边界的边界扩展检测。
可选的，第三判断单元9063还可以具体用于：
若相邻区域为半闭合区域，则获取状态数据中的起始边界标记和扩展标记，判断起始边界标记和扩展标记是否分别不等于预设起始边界值和第二预设值，扩展标记的初始值为第一预设值，第一预设值和第二预设值分别用于对同一分区边界上的边界扩展检测和终止同一分区边界上的边界扩展检测；若判断为是，则确定半闭合区域满足预设扩展条件，并对当前分区边界向半闭合区域扩展；若判断为否，则确定半闭合区域不满足预设扩展条件，并终止当前分区边界的边界扩展检测。
可选的，清洁机器人的分区边界扩展装置还包括：
更新模块907，用于获取已清扫的分区区域或者已扩展的分区边界，并将已清扫的分区区域或者已扩展的分区边界更新并标记到地图数据中，得到已更新的地图数据；显示模块908，用于将已更新的地图数据发送到目标终端，以使得目标终端可视化显示已更新的地图数据；查询模块909，当检测到预设分区被清扫完成时，则用于按照已更新的地图数据查询待清扫的分区区域，并对待清扫的分区区域进行清扫和边界扩展。
本发明实施例中，通过距离数据和地图数据在清洁机器人分区清扫过程中对各分区进行分区边界扩展，并识别由已清扫区域和障碍物分别围成的闭合范围，确定多个边界扩展场景，并且多个边界扩展场景不仅避免因分区边界扩展生成小的分区区域，同时避免分区扩展范围大以及分区异常，提高了分区边界扩展的准确率，并提高了清扫效率和清扫覆盖率。
上面图9和图10从模块化的角度对本发明实施例中的清洁机器人的分区边界扩展装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中清洁机器人的分区边界扩展设备进行详细描述。
图11是本发明实施例提供的一种清洁机器人的分区边界扩展设备的结构示意图，该清洁机器人的分区边界扩展设备1100可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(central processing units，CPU)1110(例如，一个或一个以上处理器)和存储器1120，一个或一个以上存储应用程序1133或数据1132的存储介质1130(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器1120和存储介质1130可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质1130的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对清洁机器人的分区边界扩展设备1100中的一系列指令操作。更进一步地，处理器1110可以设置为与存储介质1130通信，在清洁机器人的分区边界扩展设备1100上执行存储介质1130中的一系列指令操作。
清洁机器人的分区边界扩展设备1100还可以包括一个或一个以上电源1140，一个或一个以上有线或无线网络接口1150，一个或一个以上输入输出接口1160，和/或，一个或一个以上操作系统1131，例如Windows Serve，Mac OS X，Unix，Linux，FreeBSD等等。本领域技术人员可以理解，图11示出的清洁机器人的分区边界扩展设备结构并不构成对清洁机器人的分区边界扩展设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述清洁机器人的分区边界扩展方法的步骤。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
所述集成的单元如果以软件功能单元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，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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，清洁机器人，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上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精神和范围。

Claims (9)

1.一种清洁机器人的分区边界扩展方法，其特征在于，所述清洁机器人的分区边界扩展方法包括：
在环境地图中建立预设分区；
根据预设分区的分区边界确定预设分区清扫路径；
当清洁机器人按照所述预设分区清扫路径前进至当前分区边界时，获取当前分区边界的相邻区域的距离数据和地图数据，以及对应当前分区边界的状态数据，所述状态数据包括起始边界标记、扩展标记和已扩展边界范围；
根据所述距离数据和所述地图数据判断相邻区域是否为目标区域；
所述根据所述距离数据和所述地图数据判断相邻区域是否为目标区域包括：
按照所述地图数据确定所述当前分区边界对应的闭合范围，所述闭合范围即所述相邻区域中的障碍物和/或已清扫区域在所述分区边界上的正投影所占据的区域范围；
确定初始检测范围，根据所述距离数据、所述闭合范围和所述初始检测范围判断所述相邻区域是否为目标区域；
所述根据所述距离数据、所述闭合范围和所述初始检测范围判断所述相邻区域是否为目标区域包括：
对预设系数与所述初始检测范围进行乘积运算，得到目标检测范围，所述预设系数为小于1的正数；
判断所述闭合范围是否大于或者等于所述目标检测范围；
若所述闭合范围大于或者等于所述目标检测范围，则确定所述相邻区域为闭合区域；
若确定所述相邻区域为闭合区域且所述相邻区域中的障碍物和/或已清扫区域与所述当前分区边界的距离满足第二预设距离阈值，则确定所述相邻区域是目标区域；
若所述相邻区域不为目标区域，则更新所述状态数据，按照所述预设分区清扫路径前进并对经过的分区边界继续进行边界扩展检测；
若所述相邻区域为目标区域，则根据所述距离数据、所述地图数据和所述状态数据判断是否满足预设扩展条件，若判断为是，则对所述当前分区边界向所述目标区域进行边界扩展。
2.根据权利要求1所述的清洁机器人的分区边界扩展方法，其特征在于，在所述若确定所述相邻区域为闭合区域且所述相邻区域中的障碍物和/或已清扫区域与所述当前分区边界的距离满足第二预设距离阈值，则确定所述相邻区域是目标区域之后，所述清洁机器人的分区边界扩展方法还包括：
若所述闭合范围小于所述目标检测范围，则确定所述相邻区域为开放区域；
若确定所述相邻区域为开放区域，或者确定所述相邻区域为闭合区域且所述相邻区域中的障碍物和/或已清扫区域与所述当前分区边界的距离满足第一预设距离阈值，则确定所述相邻区域不是目标区域，并在所述状态数据中设置扩展标记为第二预设值，以使得所述扩展标记用于指示终止同一分区边界上的边界扩展检测，所述扩展标记的初始值为第一预设值，所述第一预设值与所述第二预设值不相同。
3.根据权利要求1所述的清洁机器人的分区边界扩展方法，其特征在于，所述若所述相邻区域为目标区域，则根据所述距离数据、所述地图数据和所述状态数据判断是否满足预设扩展条件，包括：
若所述相邻区域为目标区域，则根据所述距离数据和所述地图数据判断所述相邻区域是全闭合区域还是半闭合区域；
若所述相邻区域是全闭合区域，则根据所述状态数据判断所述全闭合区域是否满足预设扩展条件；
若所述相邻区域是半闭合区域，则根据所述状态数据判断所述半闭合区域是否满足预设扩展条件。
4.根据权利要求3所述的清洁机器人的分区边界扩展方法，其特征在于，所述若所述相邻区域是全闭合区域，则根据所述状态数据判断所述全闭合区域是否满足预设扩展条件，包括：
若所述相邻区域为全闭合区域，则获取所述状态数据中的已扩展边界范围，判断所述已扩展边界范围是否小于预设临界值；
若判断为是，则确定所述全闭合区域满足预设扩展条件，并对所述当前分区边界向所述全闭合区域扩展；
若判断为否，则确定所述全闭合区域不满足预设扩展条件，并终止当前分区边界的边界扩展检测。
5.根据权利要求3所述的清洁机器人的分区边界扩展方法，其特征在于，若所述相邻区域是半闭合区域，则根据所述状态数据判断所述半闭合区域是否满足预设扩展条件，包括：
若所述相邻区域为所述半闭合区域，则获取所述状态数据中的起始边界标记和扩展标记，判断所述起始边界标记和所述扩展标记是否分别不等于预设起始边界值和第二预设值，所述扩展标记的初始值为第一预设值，所述第一预设值与所述第二预设值不同，所述第一预设值和所述第二预设值分别用于对同一分区边界上的边界扩展检测和终止同一分区边界上的边界扩展检测；
若判断为是，则确定所述半闭合区域满足预设扩展条件，并对所述当前分区边界向所述半闭合区域扩展；
若判断为否，则确定所述半闭合区域不满足预设扩展条件，并终止当前分区边界的边界扩展检测。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的清洁机器人的分区边界扩展方法，其特征在于，在所述对所述当前分区边界向所述目标区域进行边界扩展之后，所述清洁机器人的分区边界扩展方法还包括：
获取已清扫的分区区域或者已扩展的分区边界，并将所述已清扫的分区区域或者所述已扩展的分区边界更新并标记到所述地图数据中，得到已更新的地图数据；
将所述已更新的地图数据发送到目标终端，以使得所述目标终端可视化显示所述已更新的地图数据；
当检测到所述预设分区被清扫完成时，则按照所述已更新的地图数据查询待清扫的分区区域，并对所述待清扫的分区区域进行清扫和边界扩展。
7.一种清洁机器人的分区边界扩展装置，其特征在于，所述清洁机器人的分区边界扩展装置包括：
建立模块，用于在环境地图中建立预设分区；
确定模块，用于根据预设分区的分区边界确定预设分区清扫路径；
获取模块，当清洁机器人按照所述预设分区清扫路径前进至当前分区边界时，用于获取当前分区边界的相邻区域的距离数据和地图数据，以及对应当前分区边界的状态数据，所述状态数据包括起始边界标记、扩展标记和已扩展边界范围；
判断模块，用于根据所述距离数据和所述地图数据判断相邻区域是否为目标区域；
所述根据所述距离数据和所述地图数据判断相邻区域是否为目标区域包括：
按照所述地图数据确定所述当前分区边界对应的闭合范围，所述闭合范围即所述相邻区域中的障碍物和/或已清扫区域在所述分区边界上的正投影所占据的区域范围；
确定初始检测范围，根据所述距离数据、所述闭合范围和所述初始检测范围判断所述相邻区域是否为目标区域；
所述根据所述距离数据、所述闭合范围和所述初始检测范围判断所述相邻区域是否为目标区域包括：
对预设系数与所述初始检测范围进行乘积运算，得到目标检测范围，所述预设系数为小于1的正数；
判断所述闭合范围是否大于或者等于所述目标检测范围；
若所述闭合范围大于或者等于所述目标检测范围，则确定所述相邻区域为闭合区域；
若确定所述相邻区域为闭合区域且所述相邻区域中的障碍物和/或已清扫区域与所述当前分区边界的距离满足第二预设距离阈值，则确定所述相邻区域是目标区域；
处理模块，若所述相邻区域不为目标区域，则用于更新所述状态数据，按照所述预设分区清扫路径前进并对经过的分区边界继续进行边界扩展检测；
扩展模块，若所述相邻区域为目标区域，则用于根据所述距离数据、所述地图数据和所述状态数据判断是否满足预设扩展条件，若判断为是，则对所述当前分区边界向所述目标区域进行边界扩展。
8.一种清洁机器人的分区边界扩展设备，其特征在于，所述清洁机器人的分区边界扩展设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；
所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述清洁机器人的分区边界扩展设备执行如权利要求1-6中任意一项所述的清洁机器人的分区边界扩展方法。
9.一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，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任意一项所述的清洁机器人的分区边界扩展方法。
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Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112515565B (zh) * 2020-11-26 2021-09-10 深圳市银星智能科技股份有限公司 一种清洁分区相邻判断方法及清洁机器人
CN112561941A (zh) * 2020-12-07 2021-03-26 深圳市银星智能科技股份有限公司 一种悬崖检测方法、装置和机器人
CN112656307B (zh) * 2020-12-21 2022-09-16 杭州萤石软件有限公司 一种清洁方法及清洁机器人
CN113693521B (zh) * 2021-02-10 2023-05-05 北京石头创新科技有限公司 自动清洁设备控制方法及装置、介质及电子设备
CN113116236B (zh) * 2021-04-25 2022-03-29 珠海格力电器股份有限公司 扫地机器人清扫控制方法与装置
CN113720344A (zh) * 2021-08-30 2021-11-30 深圳市银星智能科技股份有限公司 路径搜寻方法、装置、智能设备及存储介质
CN114608488B (zh) * 2022-01-27 2024-04-09 深圳市无限动力发展有限公司 多房间的清扫覆盖率测量方法、装置、设备及介质
CN116662462A (zh) * 2022-02-21 2023-08-29 追觅创新科技(苏州)有限公司 区域信息的处理方法及装置、存储介质及电子装置
CN116919234A (zh) * 2022-04-01 2023-10-24 追觅创新科技(苏州)有限公司 地图更新处理方法、系统及清洁机器人
CN115444311B (zh) * 2022-06-27 2024-02-02 深圳银星智能集团股份有限公司 清洁机器人的清洁方法、存储介质及清洁机器人

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5548511A (en) * 1992-10-29 1996-08-20 White Consolidated Industries, Inc. Method for controlling self-running cleaning apparatus
CN102622568A (zh) * 2011-01-28 2012-08-01 阿里巴巴集团控股有限公司 订单文件中订单标识信息的识别方法、系统及装置
CN106175606A (zh) * 2016-08-16 2016-12-07 北京小米移动软件有限公司 机器人及其实现自主操控的方法、装置
CN107752927A (zh) * 2017-11-17 2018-03-06 北京奇虎科技有限公司 用于清洁机器人的区块调整方法、装置及机器人
CN107928565A (zh) * 2017-11-17 2018-04-20 北京奇虎科技有限公司 清洁机器人的清洁方法、装置及机器人
DE102017121127A1 (de) * 2017-09-12 2019-03-14 RobArt GmbH Exploration einer unbekannten Umgebung durch einen autonomen mobilen Roboter
CN109464074A (zh) * 2018-11-29 2019-03-15 深圳市银星智能科技股份有限公司 区域划分方法、分区清扫方法及其机器人
JP2019053507A (ja) * 2017-09-14 2019-04-04 東芝映像ソリューション株式会社 走行経路計画装置、方法、プログラム及び移動体
CN110477813A (zh) * 2019-08-12 2019-11-22 珠海市一微半导体有限公司 一种激光式清洁机器人及其控制方法
CN111248819A (zh) * 2020-03-13 2020-06-09 深圳市银星智能科技股份有限公司 一种清洁路径执行方法及清洁机器人

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009057918A1 (en) * 2007-10-30 2009-05-07 Lg Electronics Inc. Detecting apparatus of robot cleaner and controlling method of robot cleaner
KR101262778B1 (ko) * 2008-09-03 2013-05-09 무라다기카이가부시끼가이샤 경로 계획 장치, 및 자율 이동 장치
US9675222B2 (en) * 2013-03-28 2017-06-13 Yujin Robot Co., Ltd. Cleaning robot having expanded cleaning territory
CN109744945B (zh) * 2017-11-08 2020-12-04 杭州萤石网络有限公司 一种区域属性确定方法、装置、系统及电子设备
CN110916566B (zh) * 2019-12-11 2021-08-06 小狗电器互联网科技（北京）股份有限公司 一种获取封闭区域面积的方法、装置及扫地机器人

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5548511A (en) * 1992-10-29 1996-08-20 White Consolidated Industries, Inc. Method for controlling self-running cleaning apparatus
CN102622568A (zh) * 2011-01-28 2012-08-01 阿里巴巴集团控股有限公司 订单文件中订单标识信息的识别方法、系统及装置
CN106175606A (zh) * 2016-08-16 2016-12-07 北京小米移动软件有限公司 机器人及其实现自主操控的方法、装置
DE102017121127A1 (de) * 2017-09-12 2019-03-14 RobArt GmbH Exploration einer unbekannten Umgebung durch einen autonomen mobilen Roboter
JP2019053507A (ja) * 2017-09-14 2019-04-04 東芝映像ソリューション株式会社 走行経路計画装置、方法、プログラム及び移動体
CN107752927A (zh) * 2017-11-17 2018-03-06 北京奇虎科技有限公司 用于清洁机器人的区块调整方法、装置及机器人
CN107928565A (zh) * 2017-11-17 2018-04-20 北京奇虎科技有限公司 清洁机器人的清洁方法、装置及机器人
CN109464074A (zh) * 2018-11-29 2019-03-15 深圳市银星智能科技股份有限公司 区域划分方法、分区清扫方法及其机器人
CN110477813A (zh) * 2019-08-12 2019-11-22 珠海市一微半导体有限公司 一种激光式清洁机器人及其控制方法
CN111248819A (zh) * 2020-03-13 2020-06-09 深圳市银星智能科技股份有限公司 一种清洁路径执行方法及清洁机器人

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张堂凯.己知环境下智能清洁机器人路径规划研究.中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑.2018,第2018年(第02期),I140-867. *
高亚男.清洁机器人全覆盖导航技术研究.中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑.2017,第2017年(第01期),I140-172. *

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