CN111766875A - 吸尘设备的避障方法及装置、电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种吸尘设备的避障方法及装置、电子设备。其中，该方法包括：初始化吸尘设备在避障时的路径粒子群，其中，路径粒子群中包括多个路径节点粒子；对路径粒子群中的路径节点粒子进行障碍扫描，得到障碍扫描信息；基于障碍扫描信息，更新待避障粒子集合和待清扫粒子集合；控制吸尘设备避开待避障粒子集合中的所有路径节点粒子，并将待清扫粒子集合中的所有路径节点粒子对应的垃圾物进行清扫。本发明解决了相关技术中吸尘设备使用沿边算法进行避障，未考虑障碍物形状和高度，路径规划效率较低的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及路径规划技术领域，具体而言，涉及一种吸尘设备的避障方法及装置、电子设备。
背景技术
相关技术中，在规划吸尘设备的行驶路径时，需要考虑行驶路径上的固体障碍物，采用有效的避障路径进行清扫，但是当前的避障方式多是采用超声波传感器加沿边行驶的方式进行避障，这种避障方式存在明显的弊端，即采用沿边走算法，需要预先记录整个房间的全局障碍信息，需要移动吸尘设备或机器人有足够的内存以存放这些信息，若是长时间进行路径规划，会导致吸尘设备内存不足，吸尘设备自动停止行驶，同时由于内存存储量较大，在规划避障路径时，运行速度回降低，降低了设备的避障效率；另外，采用沿边算法进行避障路径规划时，多是采用碰撞检测的方式确定障碍物边缘，仅仅考虑到障碍物与地面接触的部分，并未考虑到障碍物的形状和高度，导致路径规划需要不断测试障碍物形状和高度，路径规划效率较低。
针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种吸尘设备的避障方法及装置、电子设备，以至少解决相关技术中吸尘设备使用沿边算法进行避障，未考虑障碍物形状和高度，路径规划效率较低的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种吸尘设备的避障方法，包括：初始化吸尘设备在避障时的路径粒子群，其中，所述路径粒子群中包括多个路径节点粒子；对所述路径粒子群中的路径节点粒子进行障碍扫描，得到障碍扫描信息；基于所述障碍扫描信息，更新待避障粒子集合和待清扫粒子集合；控制所述吸尘设备避开所述待避障粒子集合中的所有路径节点粒子，并将所述待清扫粒子集合中的所有路径节点粒子对应的垃圾物进行清扫。
可选地，初始化吸尘设备在避障时的路径粒子群的步骤，包括：获取所述吸尘设备的各个路径节点；确定每个所述路径节点的节点位置；基于所述节点位置，将每个所述路径节点编码为路径节点粒子。
可选地，基于所述障碍扫描信息，更新待避障粒子集合和待清扫粒子集合的步骤，包括：基于所述障碍扫描信息，更新所述路径粒子群的适应度值和每个路径节点粒子的避障点数据，其中，所述适应度值用于指示所述吸尘设备在依据所述路径粒子群规划的避障路径行进时的避障权重参数；基于所述障碍扫描信息、所述适应度值和所述避障点数据，更新待避障粒子集合和待清扫粒子集合。
可选地，在更新所述路径粒子群的适应度值和每个路径节点粒子的避障点数据之后，所述避障方法还包括：基于所述路径粒子群中每个所述路径节点粒子的避障点数据，更新所述路径粒子群的群体位置；基于所述群体位置，判断所述路径粒子群的更新信息是否满足终止更新条件；若确定所述路径粒子群满足所述终止更新条件，按照每个所述路径节点粒子的粒子坐标初始化待避障粒子集合。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种吸尘设备的避障装置，包括：初始化单元，用于初始化吸尘设备在避障时的路径粒子群，其中，所述路径粒子群中包括多个路径节点粒子；扫描单元，用于对所述路径粒子群中的路径节点粒子进行障碍扫描，得到障碍扫描信息；更新单元，用于基于所述障碍扫描信息，更新待避障粒子集合和待清扫粒子集合；避障单元，用于控制所述吸尘设备避开所述待避障粒子集合中的所有路径节点粒子，并将所述待清扫粒子集合中的所有路径节点粒子对应的垃圾物进行清扫。
可选地，所述初始化单元包括：第一获取模块，用于获取所述吸尘设备的各个路径节点；第一确定模块，用于确定每个所述路径节点的节点位置；编码模块，用于基于所述节点位置，将每个所述路径节点编码为路径节点粒子。
可选地，所述更新单元包括：第一更新模块，用于基于所述障碍扫描信息，更新所述路径粒子群的适应度值和每个路径节点粒子的避障点数据，其中，所述适应度值用于指示所述吸尘设备在依据所述路径粒子群规划的避障路径行进时的避障权重参数；第二更新模块，用于基于所述障碍扫描信息、所述适应度值和所述避障点数据，更新待避障粒子集合和待清扫粒子集合。
可选地，所述避障装置还包括：第三更新模块，用于在更新所述路径粒子群的适应度值和每个路径节点粒子的避障点数据之后，基于所述路径粒子群中每个所述路径节点粒子的避障点数据，更新所述路径粒子群的群体位置；判断模块，用于基于所述群体位置，判断所述路径粒子群的更新信息是否满足终止更新条件；初始化模块，用于在确定所述路径粒子群满足所述终止更新条件时，按照每个所述路径节点粒子的粒子坐标初始化待避障粒子集合。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项中所述的吸尘设备的避障方法。
根据本发明实施例的另一方面，还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包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述任意一项中所述的吸尘设备的避障方法。
本发明实施例中，在规划避障路径时，先初始化吸尘设备在避障时的路径粒子群，对路径粒子群中的路径节点粒子进行障碍扫描，得到障碍扫描信息，然后基于障碍扫描信息，更新待避障粒子集合和待清扫粒子集合，最后控制吸尘设备避开待避障粒子集合中的所有路径节点粒子，并将待清扫粒子集合中的所有路径节点粒子对应的垃圾物进行清扫。在该实施例中，可以使用粒子群优化寻找最优的避障路径，从而帮助吸尘设备有效避开不同的形状与高度的障碍物，具有良好的稳定性，且使用粒子群优化寻找避障路径时，采用多路径节点粒子进行统一规划，减少了探测节点的数量，也降低了设备内存信息量，从而解决相关技术中吸尘设备使用沿边算法进行避障，未考虑障碍物形状和高度，路径规划效率较低的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例的一种可选的吸尘设备的避障方法的流程图；
图2是根据本发明实施例的一种可选的吸尘设备的避障装置的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，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”等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，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，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。
根据本发明实施例，提供了一种吸尘设备的避障方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1是根据本发明实施例的一种可选的吸尘设备的避障方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤S102，初始化吸尘设备在避障时的路径粒子群，其中，路径粒子群中包括多个路径节点粒子；
步骤S104，对路径粒子群中的路径节点粒子进行障碍扫描，得到障碍扫描信息；
步骤S106，基于障碍扫描信息，更新待避障粒子集合和待清扫粒子集合；
步骤S108，控制吸尘设备避开待避障粒子集合中的所有路径节点粒子，并将待清扫粒子集合中的所有路径节点粒子对应的垃圾物进行清扫。
通过上述步骤，可以在规划避障路径时，先初始化吸尘设备在避障时的路径粒子群，对路径粒子群中的路径节点粒子进行障碍扫描，得到障碍扫描信息，然后基于障碍扫描信息，更新待避障粒子集合和待清扫粒子集合，最后控制吸尘设备避开待避障粒子集合中的所有路径节点粒子，并将待清扫粒子集合中的所有路径节点粒子对应的垃圾物进行清扫。在该实施例中，可以使用粒子群优化寻找最优的避障路径，从而帮助吸尘设备有效避开不同的形状与高度的障碍物，具有良好的稳定性，且使用粒子群优化寻找避障路径时，采用多路径节点粒子进行统一规划，减少了探测节点的数量，也降低了设备内存信息量，从而解决相关技术中吸尘设备使用沿边算法进行避障，未考虑障碍物形状和高度，路径规划效率较低的技术问题。
本发明实施例可应用于各种吸尘设备，该吸尘设备包括但不限于：吸尘器、自动扫地机、避障机器人等。
下面结合上述各步骤来详细说明本发明。
步骤S102，初始化吸尘设备在避障时的路径粒子群，其中，路径粒子群中包括多个路径节点粒子。
可选的，初始化吸尘设备在避障时的路径粒子群的步骤，包括：获取吸尘设备的各个路径节点；确定每个路径节点的节点位置；基于节点位置，将每个路径节点编码为路径节点粒子。
本申请在避障的路径规划中使用了群体性智能搜索方案，优选的，避障路径规划算法为粒子群优化算法，粒子群优化算法是将粒子的搜索空间位置编码为问题的最优解探索。假设路径粒子群的搜索空间是D维，映射在吸尘设备的避障路径中就是最优的避障路径选择；假设空间中第i个路径节点粒子的空间位置为下一步智能吸尘设备的驱动路径，该路径可以表示为Xi＝(Xi1，Xi2，...Xid)；第i个路径节点粒子的飞行速度为Vi＝(Vi1，Vi2，...Vid)；第i个粒子到目前为止识别的无线传感器网络中的节点路径即搜索空间的最优位置为pbi＝(pbi1，pbi2，...pbid)；整个瞬间全局数据报也就是路径粒子群的最优位置为gbi＝(gb1，gb2，...gbd)。
步骤S104，对路径粒子群中的路径节点粒子进行障碍扫描，得到障碍扫描信息。
可选地，基于障碍扫描信息，更新待避障粒子集合和待清扫粒子集合的步骤，包括：基于障碍扫描信息，更新路径粒子群的适应度值和每个路径节点粒子的避障点数据，其中，适应度值用于指示吸尘设备在依据路径粒子群规划的避障路径行进时的避障权重参数；基于障碍扫描信息、适应度值和避障点数据，更新待避障粒子集合和待清扫粒子集合。
每个路径节点粒子对应有行驶速度，将该行驶速度定义为粒子速度，在更新每个路径节点粒子的粒子速度时，采用第一公式进行更新，第一公式为：
其中，i＝1,2,…,m，d为路径粒子群优化的迭代次数，r1和r2是[0,1]区间上的随机数，c1和c2是学习因子，该学习因子可以强化路径节点粒子的多样性和空间的探索能力。
同时，本发明实施例还可以更新路径节点粒子的粒子位置，在更新粒子位置时，采用如下第二公式更新：
i＝1,2,…,m,d＝1,2,…D K为粒子群优化的迭代次数，r1和r2是[0,1]区间上的随机数，c1和c2是两个学习因子。
在更新粒子速度和粒子位置和，可以更新适应度值，该适应度值满足避障路径最短的优化条件，障碍物与吸尘设备的夹角可以使用传感器进行测量后无需加入到路径的最优选择中。采用如下第三公式和第四公式计算适应度值：
通过第三公式和第四公式的结果，可以计算得到粒子群总适应度值，F＝w1f1+w2f2。
上面的公式中(Xi，Yi)为个体基因，(xi，yi)是障碍物坐标，w1和w2为加权因子，经过加权因子将两个目标函数有效结合。
步骤S106，基于障碍扫描信息，更新待避障粒子集合和待清扫粒子集合。
在本发明实施例中，在更新路径粒子群的适应度值和每个路径节点粒子的避障点数据之后，避障方法还包括：基于路径粒子群中每个路径节点粒子的避障点数据，更新路径粒子群的群体位置；基于群体位置，判断路径粒子群的更新信息是否满足终止更新条件；若确定路径粒子群满足终止更新条件，按照每个路径节点粒子的粒子坐标初始化待避障粒子集合。
智能吸尘设备在设计避障路径时，在周围的环境节点寻找，并在墙边绕行一周后，即可确定最短避障路径，进而根据避障路径进入除尘工作模式，这样在避障算法的支撑下，智能吸尘设备可以对各种类型的障碍物进行避障与清扫。
步骤S108，控制吸尘设备避开待避障粒子集合中的所有路径节点粒子，并将待清扫粒子集合中的所有路径节点粒子对应的垃圾物进行清扫。
通过上述实施例，可以采用粒子群优化寻找智能吸尘设备最优的避障路径，在寻找避障路径时，通过对粒子群中的粒子速度和粒子位置进行不断更新，一次性寻找到最短的避障路径，使得吸尘设备有效避开不同的形状与高度的障碍物，具有良好的稳定性。
图2是根据本发明实施例的一种可选的吸尘设备的避障装置的示意图，如图2所示，该避障装置可以包括：初始化单元21、扫描单元23、更新单元25、避障单元27，其中，
初始化单元21，用于初始化吸尘设备在避障时的路径粒子群，其中，路径粒子群中包括多个路径节点粒子；
扫描单元23，用于对路径粒子群中的路径节点粒子进行障碍扫描，得到障碍扫描信息；
更新单元25，用于基于障碍扫描信息，更新待避障粒子集合和待清扫粒子集合；
避障单元27，用于控制吸尘设备避开待避障粒子集合中的所有路径节点粒子，并将待清扫粒子集合中的所有路径节点粒子对应的垃圾物进行清扫。
上述吸尘设备的避障装置，可以在规划避障路径时，先通过初始化单元21初始化吸尘设备在避障时的路径粒子群，通过扫描单元23对路径粒子群中的路径节点粒子进行障碍扫描，得到障碍扫描信息，然后通过更新单元25基于障碍扫描信息，更新待避障粒子集合和待清扫粒子集合，最后通过避障单元27控制吸尘设备避开待避障粒子集合中的所有路径节点粒子，并将待清扫粒子集合中的所有路径节点粒子对应的垃圾物进行清扫。在该实施例中，可以使用粒子群优化寻找最优的避障路径，从而帮助吸尘设备有效避开不同的形状与高度的障碍物，具有良好的稳定性，且使用粒子群优化寻找避障路径时，采用多路径节点粒子进行统一规划，减少了探测节点的数量，也降低了设备内存信息量，从而解决相关技术中吸尘设备使用沿边算法进行避障，未考虑障碍物形状和高度，路径规划效率较低的技术问题。
可选的，初始化单元包括：第一获取模块，用于获取吸尘设备的各个路径节点；第一确定模块，用于确定每个路径节点的节点位置；编码模块，用于基于节点位置，将每个路径节点编码为路径节点粒子。
另一种可选的，更新单元包括：第一更新模块，用于基于障碍扫描信息，更新路径粒子群的适应度值和每个路径节点粒子的避障点数据，其中，适应度值用于指示吸尘设备在依据路径粒子群规划的避障路径行进时的避障权重参数；第二更新模块，用于基于障碍扫描信息、适应度值和避障点数据，更新待避障粒子集合和待清扫粒子集合。
可选的，避障装置还包括：第三更新模块，用于在更新路径粒子群的适应度值和每个路径节点粒子的避障点数据之后，基于路径粒子群中每个路径节点粒子的避障点数据，更新路径粒子群的群体位置；判断模块，用于基于群体位置，判断路径粒子群的更新信息是否满足终止更新条件；初始化模块，用于在确定路径粒子群满足终止更新条件时，按照每个路径节点粒子的粒子坐标初始化待避障粒子集合。
上述的吸尘设备的避障装置还可以包括处理器和存储器，上述初始化单元21、扫描单元23、更新单元25、避障单元27等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
上述处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来寻找最优避障路径，以控制吸尘设备进行清扫。
上述存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储处理器的可执行指令；其中，处理器配置为经由执行可执行指令来执行上述任意一项中的吸尘设备的避障方法。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在计算机程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行上述任意一项中的吸尘设备的避障方法。
本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：初始化吸尘设备在避障时的路径粒子群，其中，路径粒子群中包括多个路径节点粒子；对路径粒子群中的路径节点粒子进行障碍扫描，得到障碍扫描信息；基于障碍扫描信息，更新待避障粒子集合和待清扫粒子集合；控制吸尘设备避开待避障粒子集合中的所有路径节点粒子，并将待清扫粒子集合中的所有路径节点粒子对应的垃圾物进行清扫。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为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单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，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单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
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(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)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、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种吸尘设备的避障方法，其特征在于，包括：
初始化吸尘设备在避障时的路径粒子群，其中，所述路径粒子群中包括多个路径节点粒子；
对所述路径粒子群中的路径节点粒子进行障碍扫描，得到障碍扫描信息；
基于所述障碍扫描信息，更新待避障粒子集合和待清扫粒子集合；
控制所述吸尘设备避开所述待避障粒子集合中的所有路径节点粒子，并将所述待清扫粒子集合中的所有路径节点粒子对应的垃圾物进行清扫。
2.根据权利要求1所述的避障方法，其特征在于，初始化吸尘设备在避障时的路径粒子群的步骤，包括：
获取所述吸尘设备的各个路径节点；
确定每个所述路径节点的节点位置；
基于所述节点位置，将每个所述路径节点编码为路径节点粒子。
3.根据权利要求1所述的避障方法，其特征在于，基于所述障碍扫描信息，更新待避障粒子集合和待清扫粒子集合的步骤，包括：
基于所述障碍扫描信息，更新所述路径粒子群的适应度值和每个路径节点粒子的避障点数据，其中，所述适应度值用于指示所述吸尘设备在依据所述路径粒子群规划的避障路径行进时的避障权重参数；
基于所述障碍扫描信息、所述适应度值和所述避障点数据，更新待避障粒子集合和待清扫粒子集合。
4.根据权利要求3所述的避障方法，其特征在于，在更新所述路径粒子群的适应度值和每个路径节点粒子的避障点数据之后，所述避障方法还包括：
基于所述路径粒子群中每个所述路径节点粒子的避障点数据，更新所述路径粒子群的群体位置；
基于所述群体位置，判断所述路径粒子群的更新信息是否满足终止更新条件；
若确定所述路径粒子群满足所述终止更新条件，按照每个所述路径节点粒子的粒子坐标初始化待避障粒子集合。
5.一种吸尘设备的避障装置，其特征在于，包括：
初始化单元，用于初始化吸尘设备在避障时的路径粒子群，其中，所述路径粒子群中包括多个路径节点粒子；
扫描单元，用于对所述路径粒子群中的路径节点粒子进行障碍扫描，得到障碍扫描信息；
更新单元，用于基于所述障碍扫描信息，更新待避障粒子集合和待清扫粒子集合；
避障单元，用于控制所述吸尘设备避开所述待避障粒子集合中的所有路径节点粒子，并将所述待清扫粒子集合中的所有路径节点粒子对应的垃圾物进行清扫。
6.根据权利要求5所述的避障装置，其特征在于，所述初始化单元包括：
第一获取模块，用于获取所述吸尘设备的各个路径节点；
第一确定模块，用于确定每个所述路径节点的节点位置；
编码模块，用于基于所述节点位置，将每个所述路径节点编码为路径节点粒子。
7.根据权利要求5所述的避障装置，其特征在于，所述更新单元包括：
第一更新模块，用于基于所述障碍扫描信息，更新所述路径粒子群的适应度值和每个路径节点粒子的避障点数据，其中，所述适应度值用于指示所述吸尘设备在依据所述路径粒子群规划的避障路径行进时的避障权重参数；
第二更新模块，用于基于所述障碍扫描信息、所述适应度值和所述避障点数据，更新待避障粒子集合和待清扫粒子集合。
8.根据权利要求7所述的避障装置，其特征在于，所述避障装置还包括：
第三更新模块，用于在更新所述路径粒子群的适应度值和每个路径节点粒子的避障点数据之后，基于所述路径粒子群中每个所述路径节点粒子的避障点数据，更新所述路径粒子群的群体位置；
判断模块，用于基于所述群体位置，判断所述路径粒子群的更新信息是否满足终止更新条件；
初始化模块，用于在确定所述路径粒子群满足所述终止更新条件时，按照每个所述路径节点粒子的粒子坐标初始化待避障粒子集合。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；以及
存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；
其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至4中任意一项中所述的吸尘设备的避障方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至4中任意一项中所述的吸尘设备的避障方法。
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| CN202010560906.4A Active CN111766875B (zh) | 2020-06-18 | 2020-06-18 | 吸尘设备的避障方法及装置、电子设备 |
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105717929A (zh) * | 2016-04-29 | 2016-06-29 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种多分辨率障碍物环境下移动机器人混合路径规划方法 |
| CN108645411A (zh) * | 2018-05-15 | 2018-10-12 | 深圳大学 | 基于粒子群算法的机器人路径规划方法、装置及终端设备 |
| CN108873903A (zh) * | 2018-07-04 | 2018-11-23 | 深圳汇创联合自动化控制有限公司 | 一种智能吸尘机器人导航系统 |
| CN110865642A (zh) * | 2019-11-06 | 2020-03-06 | 天津大学 | 一种基于移动机器人的路径规划方法 |
| CN110928297A (zh) * | 2019-10-28 | 2020-03-27 | 中南大学 | 基于多目标动态粒子群优化的智能公交车辆路径规划方法 |
-
2020
- 2020-06-18 CN CN202010560906.4A patent/CN111766875B/zh active Active
Patent Citations (5)
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