CN112237400A - 用于区域划分的方法、自移动机器人及计算机存储介质 - Google Patents

Abstract

公开了一种用于区域划分的方法、自移动机器人及计算机存储介质。该方法包括：在自移动机器人沿清扫区域的墙壁移动的过程中，确定与第一方向对应的第一前方的第一连续激光点数量和第一后方的第二连续激光点数量，第一方向垂直于前进方向且朝向墙壁；当第一连续激光点数量小于设定阈值且第二连续激光点数量大于设定阈值时，确定到达清扫区域的出口。可见，能够根据第一前方的第一连续激光点数量和第一后方的第二连续激光点数量来确定清扫区域的出口，实现了对清扫区域的自动划分，无需人工干预，易于实现。

Description

用于区域划分的方法、自移动机器人及计算机存储介质

技术领域

本申请涉及智能家居领域，特别涉及一种用于区域划分的方法、自移动机器人及计算机存储介质。

背景技术

随着人工智能(Artificial Intelligence，AI)的发展，在各种场景中都会涉及各种各样的自移动机器人。例如，在居家环境中的扫地机器人等。

现有的扫地机器人(或简称为扫地机)按其路径规划方式可以分为随机式和规划式。与随机式无路径规划相比，规划式扫地机通过采用额外的传感器(如激光雷达或图像传感器等)来构建地图，提前规划清扫路径，从而可以极大节省清扫时间，提高清扫效率及覆盖率，因而规划式扫地机逐渐成为扫地机的主流。

在获取了地图信息之后，一般需要进行区域划分，然后在每个划分的区域内进行弓字形清扫。现有的分区方案多采用4m×4m的正方形方格构建虚拟分区，扫地机先沿着每个方格的虚拟边界或者真实的墙或障碍物边界绕行一圈，再按照规划的路径打扫围成的区域，按一定的顺序打扫完每一个围成的区域后，最后扫地机回到充电座完成整个自动清扫过程。

但是这种分区方式严重依赖于扫地机的初始位置，并且这种分区方式可能导致一个分区会同时包含多个不同房间的各一部分，从而导致清扫效率低下。

发明内容

本发明提供了一种用于区域划分的方法、自移动机器人及计算机存储介质。

第一方面，本发明实施例提供了一种用于区域划分的方法，包括：

在控制自移动机器人沿清扫区域的墙壁移动的过程中，确定与第一方向对应的第一前方的第一连续激光点数量和第一后方的第二连续激光点数量，其中，所述第一方向垂直于所述自移动机器人的前进方向且所述第一方向朝向所述墙壁；

当检测到所述第一连续激光点数量小于第一设定阈值且所述第二连续激光点数量大于第二设定阈值时，确定所述自移动机器人到达所述清扫区域的出口。

其中，清扫区域可以为房间。

在一个实施例中，还包括：在继续控制所述自移动机器人移动的过程中，当检测到所述第二连续激光点数量小于第二设定阈值时，确定第二方向的最近激光点距离，其中，所述第二方向垂直于所述自移动机器人的前进方向且远离墙壁；根据所述第二方向的最近激光点距离确定所述出口的宽度。

在一个实施例中，还包括：控制所述自移动机器人沿所述第二方向移动至所述最近激光点距离对应的位置处，并继续沿墙壁移动；当检测到所述自移动机器人返回到沿墙起点时，完成对所述清扫区域的分区的划分。

在一个实施例中，还包括：在所述自移动机器人完成对所述清扫区域的清扫工作后，控制所述自移动机器人移动至所述出口，以便进入下一个清扫区域。

在一个实施例中，所述自移动机器人沿清扫区域的墙壁移动包括所述自移动机器人沿着所述清扫区域进行逆时针方向的移动，则所述第一方向为所述自移动机器人的右方，所述第一前方为所述自移动机器人的右前方，所述第一后方为所述自移动机器人的右后方。

相应地，所述第一连续激光点数量包括：从右方最近激光点开始沿逆时针方向的、每两个相近的激光点之间的距离小于距离阈值的所有激光点的数量；所述第二连续激光点数量包括：从右方最近激光点开始沿顺时针方向的、每两个相近的激光点之间的距离小于距离阈值的所有激光点的数量。

相应地，确定所述第一连续激光点数量包括：对从右方最近激光点开始沿逆时针方向的预定角度范围内的所有激光点进行膨胀处理；从膨胀处理后的激光点中提取与右方最近激光点距离最小的激光点所在的连通分支，并计算该连通分支所包含的激光点的数量；和/或，确定所述第二连续激光点数量包括：对从右方最近激光点开始沿顺时针方向的预定角度范围内的所有激光点进行膨胀处理；从膨胀处理后的激光点中提取与右方最近激光点距离最小的激光点所在的连通分支，并计算该连通分支所包含的激光点的数量。

在一个实施例中，所述自移动机器人沿所述清扫区域的墙壁移动包括所述自移动机器人沿着所述清扫区域进行顺时针方向的移动，则所述第一方向为所述自移动机器人的左方，所述第一前方为所述自移动机器人的左前方，所述第一后方为所述自移动机器人的左后方。

相应地，所述第一连续激光点数量包括：从左方最近激光点开始沿顺时针方向的、每两个相近的激光点之间的距离小于距离阈值的所有激光点的数量；所述第二连续激光点数量包括：从左方最近激光点开始沿逆时针方向的、每两个相近的激光点之间的距离小于距离阈值的所有激光点的数量。

相应地，确定所述第一连续激光点数量包括：对从左方最近激光点开始沿顺时针方向的预定角度范围内的所有激光点进行膨胀处理；从膨胀处理后的激光点中提取与左方最近激光点距离最小的激光点所在的连通分支，并计算该连通分支所包含的激光点的数量；和/或，确定所述第二连续激光点数量包括：对从左方最近激光点开始沿逆时针方向的预定角度范围内的所有激光点进行膨胀处理；从膨胀处理后的激光点中提取与左方最近激光点距离最小的激光点所在的连通分支，并计算该连通分支所包含的激光点的数量。

在一个实施例中，所述膨胀处理包括：将激光点的半径增大若干倍数，或者将激光点的半径增大至固定值。

在一个实施例中，所述自移动机器人的顶部安装有激光雷达传感器。

第二方面，本发明实施例提供了一种自移动机器人，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上且在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面或任一实施例所述方法的步骤。

第三方面，提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面或任一实施例所述方法的步骤。

由此可见，本发明实施例中能够根据第一前方的第一连续激光点数量和第一后方的第二连续激光点数量来确定清扫区域的出口，进而能够便于实现对清扫区域的分区。该过程能够实现对清扫区域的自动划分，无需人工干预，易于实现。

附图说明

通过结合附图对本发明实施例进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。

图1是本发明实施例的包括安装在其上的激光雷达传感器的自移动机器人的一个示意图；

图2是本发明实施例的用于区域划分的方法的一个示意性流程图；

图3是本发明实施例的用于区域划分的方法的另一个示意性流程图；

图4是本发明实施例的自移动机器人在房间中位置的一个示意图；

图5是本发明实施例的自移动机器人在房间中位置的另一示意图；

图6是本发明实施例的自移动机器人的一个示意框图。

具体实施方式

在下文的描述中，给出了大量具体的细节以便提供对本发明更为彻底的理解。然而，对于本领域技术人员而言显而易见的是，本发明可以无需一个或多个这些细节而得以实施。在其他的例子中，为了避免与本发明发生混淆，对于本领域公知的一些技术特征未进行描述。

为了彻底理解本发明，将在下列的描述中提出详细的结构，以便阐释本发明。显然，本发明的施行并不限定于该技术领域的技术人员所熟习的特殊细节。本发明的较佳实施例详细描述如下，然而除了这些详细描述外，本发明还可以具有其他实施方式，不应当解释为局限于这里提出的实施例。

应当理解的是，在此使用的术语的目的仅在于描述具体实施例并且不作为本发明的限制，单数形式的“一”、“一个”和“所述/该”也意图包括复数形式，除非上下文清楚指出另外的方式。当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在所述特征、整体、步骤、操作、元件和/或组件，但不排除存在或附加一个或多个其他特征、整体、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组合。本发明中所使用的术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的，并非限制。

本发明中所引用的诸如“第一”和“第二”的序数词仅仅是标识，而不具有任何其他含义，例如特定的顺序等。而且，例如，术语“第一部件”其本身不暗示“第二部件”的存在，术语“第二部件”本身不暗示“第一部件”的存在。

本发明实施例可以应用于各种自移动机器人，也称为行走机器人、自移动设备等，例如为扫地机器人、陪伴机器人、货运机器人等等，本发明对此不限定。本申请中将自移动机器人简称为机器人，并且主要结合扫地机器人(自清洁设备、清洁设备)来描述主要示例。

以扫地机器人为例，在进行清扫前，会将整个清扫区域进行区域划分，具体地分为多个分区，然后再逐个分区完成清扫工作。例如，可能的分区方式是采用4×4m的固定分区方式，然而：(1)划分的区域与扫地机器人的初始位置有关；设置还与充电座的摆放位置有关，扫地机器人的初始位置不同，例如充电座摆放在不同的位置，分出的区域不一样。(2)如果采用4×4m的固定分区方式，一个分区有可能包含不同房间的各一部分，这样导致分区不自然，用户不能理解并且还会影响清扫效率。(3)如果采用4×4m的固定分区方式，可能会在墙边附近产生范围远小于4×4m的小区域，清扫这些小区域在编程实现时需要复杂的特殊处理，容易产生故障，稳定性待提高。

基于上述固定分区方式存在的问题，本申请中提供了一种用于区域分区的方法，能够识别出一个房间的出口，例如门或走廊两端，该出口可以是另一个房间相连的部分，示例性地也可以定义为“口子”。从而能够用于将该一个房间作为一个分区。可理解，这样以自然的房间来划分清扫区域，在一个房间清扫完成之后再导航到下一个房间进行清扫，待所有房间都完成清扫之后再返回充电座。通过这样按照房间分区的方式，能够解决上述固定分区方式所存在的(1)-(3)的问题，使得分区方式更贴近真实场景，无需复杂的算法解决小区域问题，并且这种分区方式有助于提高清扫的效率。

本发明实施例应用于自移动机器人，一般地，自移动机器人在水平面上做二维运动，假设其前进的方向为前方，那么相应地可以定义出后方、左方、右方、右前方、右后方、左前方、左后方等方向。

为了描述的方便，可以通过构建的自移动机器人上的局部坐标系来描述，假设坐标系的中心位于自移动机器人的中心，自移动机器人前进的方向为Y轴正向，自移动机器人的右方为X轴正向，即建立右手系笛卡尔坐标系(直角坐标系)，如图1所示。那么可理解，前方即Y轴正向，后方即Y轴负向，左方即X轴负向，右方即X轴正向。右前方位于第一象限，右后方位于第四象限，左前方位于第二象限，左后方位于第三象限。

示例性地，还可以通过角度的方式来描述，将X轴正向定义为0度方向，X轴负向为180度方向。从而可以理解其他各个方向的角度范围，例如-20度在右后方，160度在左前方，等等。

自移动机器人上设置有激光传感器(也称为激光雷达传感器)。示例性地，该激光雷达传感器可以安装在自移动机器人的顶部中心位置，如图1中的激光雷达传感器10。该激光雷达传感器可以通过扫描获取水平方向上的平面点云数据。其中，水平方向上的平面是指该激光雷达传感器所在的与地面平行的平面，具体地为与图1中所示的坐标系所在平面平行的平面。

具体地，激光雷达传感器通过扫描，能够得到360度的平面点云数据。进一步地，可以对平面点云数据进行特征提取，并根据当前和历史的特征来判断自移动机器人是否到达房间的出口并确定该出口的宽度等。

示例性地，自移动机器人上的处理器能够基于平面点云数据得到各个方向的激光参数。

可以对平面点云数据进行特征提取，从而得到激光点云数据特征，随后可以通过对该激光点云数据特征进行数据分析，从而得出激光参数。其中，激光参数可以包括以下至少一项：左方最近激光点距离、右方最近激光点距离、右后方连续激光点数量、右前方连续激光点数量、左后方连续激光点数量、左前方连续激光点数量。

可理解的是，如果根据一帧点云数据无法确定出所需的激光参数，那么可以重新确定点云数据，例如根据下一帧点云数据或者根据若干帧之后的某一帧点云数据来确定所需的激光参数。

举例来讲，可以通过计算自移动机器人右方一定范围内的所有激光点中的最小距离来确定右方最近激光点距离。结合图1中的坐标系而言，可以计算[-θ,+θ]范围内的所有的激光点的距离，并将这些距离中的最小值确定为“右方最近激光点距离”。其中，θ可以根据具体场景等进行设定，例如结合激光雷达传感器的精度等进行设定。作为一例，θ＝1°。

类似地，可以通过计算自移动机器人左方一定范围内的所有激光点中的最小距离来确定左方最近激光点距离。结合图1中的坐标系而言，可以计算[180°-θ,180°+θ]范围内的所有的激光点的距离，并将这些距离中的最小值确定为“左方最近激光点距离”。例如，θ＝1°时，可以通过计算179°至181°范围内的所有点云数据的距离得到左方最近激光点距离。

举例来讲，右前方连续激光点数量可以是从右方最近激光点开始沿逆时针方向计算的。作为一例，可以将每两个相近的激光点之间的距离小于距离阈值(如1mm或其他值等)的所有激光点定义为一簇，进一步可以计算得到一簇中所包含的所有激光点的数量。也就是说，右前方连续激光点数量可以包括：从右方最近激光点开始沿逆时针方向的、每两个相近的激光点之间的距离小于距离阈值的所有激光点的数量。

结合图1中的坐标系，可以将在第一象限中离X轴最近的那一簇中所包含的所有激光点的数量作为“右前方连续激光点数量”。

类似地，右后方连续激光点数量可以从右方最近激光点开始沿顺时针方向计算。右后方连续激光点数量可以包括：从右方最近激光点开始沿顺时针方向的、每两个相近的激光点之间的距离小于距离阈值的所有激光点的数量。参照坐标系而言，可以将在第四象限中离X轴最近的那一簇中所包含的所有激光点的数量作为“右后方连续激光点数量”。

作为另一例，确定右前方连续激光点数量可以包括：对从右方最近激光点开始沿逆时针方向的预定角度范围内的所有激光点进行膨胀处理；从膨胀处理后的激光点中提取与右方最近激光点距离最小的激光点所在的连通分支，并计算该连通分支所包含的激光点的数量。类似地，确定右后方连续激光点数量可以包括：对从右方最近激光点开始沿顺时针方向的预定角度范围内的所有激光点进行膨胀处理；从膨胀处理后的激光点中提取与右方最近激光点距离最小的激光点所在的连通分支，并计算该连通分支所包含的激光点的数量。其中，预定角度范围可以为45度的范围或者更大或更小的范围。

假设右方最近激光点位于0°，那么在计算右前方连续激光点数量时，可以基于第一象限内特定范围内的所有激光点来计算。具体地，可以获取该第一象限内特定范围内的所有激光点，对这些激光点进行膨胀处理，随后再提取起始点所在的连通分支，计算得到右前方连续激光点数量。

其中，第一象限内特定范围可以为0度至45度，当然也可以为其他范围，本申请对此不限定。其中，膨胀处理可以将每个激光点放大，例如半径增大若干倍数(如3倍等)或者将半径增大至固定值(如2mm等)。通过膨胀处理能够使得相邻两个激光点之间的空间更小甚至有可能两个相邻的激光点存在部分重叠，这样能够防止部分间断点被其他的异常点(outlier)或者噪声点干扰，影响统计的数量结果。其中，起始点可以是指第一象限内距离右方最近激光点最近的那个激光点。

类似地，假设右方最近激光点位于0°，那么在计算右后方连续激光点数量时，可以基于第四象限内特定范围内的所有激光点来计算。具体地，可以获取该第四象限内特定范围内的所有激光点，对这些激光点进行膨胀处理，随后在提取起始点所在的连通分支，计算得到右后方连续激光点数量。例如，第四象限内特定范围可以为0度至-45度，当然也可以为其他范围，本申请对此不限定。

可理解，左前方连续激光点数量和左后方连续激光点数量可以通过类似的方法来得到，为避免重复，这里不再赘述。

下面将结合图2至图5描述本发明实施例中自移动机器人进行区域划分并清扫的方法。

图2是本发明实施例的用于区域划分的方法的一个示意性流程图。图2所示的方法包括：

S11，在自移动机器人沿清扫区域的墙壁移动的过程中，确定与第一方向对应的第一前方的第一连续激光点数量和第一后方的第二连续激光点数量，其中，所述第一方向垂直于所述自移动机器人的前进方向且所述第一方向朝向所述墙壁；

S12，当检测到所述第一连续激光点数量小于第一设定阈值且所述第二连续激光点数量大于第二设定阈值时，确定所述自移动机器人到达所述清扫区域的出口。

进一步地，如图3所示，在S12之后还可以包括：

S13，在所述自移动机器人继续移动的过程中，当检测到所述第二连续激光点数量小于第二设定阈值时，确定第二方向的最近激光点距离，其中，所述第二方向垂直于所述自移动机器人的前进方向且远离墙壁；

S14，根据所述第二方向的最近激光点距离确定所述出口的宽度。

其中，清扫区域可以是房间。为了描述的方便，下文以房间为例描述对清扫区域的分区的过程。

具体地，自移动机器人沿房间的墙壁移动可以是沿着房间做顺时针移动或者逆时针移动。具体地自移动机器人沿墙壁采用何种方式移动，与自移动机器人中所设置的传感器的位置、属性等有关。

其中，顺时针移动是指墙壁位于自移动机器人的左方，而逆时针移动是指墙壁位于自移动机器人的右方。相应地，S11中的第一方向与自移动机器人移动方向有关。具体地，若自移动机器人沿墙壁顺时针移动，则第一方向为左方(即自移动机器人的中心指向左侧的方向，其中自移动机器人前进的方向为前方)；若自移动机器人沿墙壁逆时针移动，则第一方向为右方(即自移动机器人的中心指向右侧的方向)。

相应地，可理解，若第一方向为左方，则第一前方为左前方，第一后方为左后方。若第一方向为右方，则第一前方为右前方，第一后方为右后方。

在一种实现方式中，自移动机器人沿所述清扫区域的墙壁移动包括自移动机器人沿着清扫区域进行顺时针方向的移动，则第一方向为自移动机器人的左方，第一前方为所述自移动机器人的左前方，第一后方为自移动机器人的左后方，第二方向为自移动机器人的右方。

相应地，第一连续激光点数量可以包括：从左方最近激光点开始沿顺时针方向的、每两个相近的激光点之间的距离小于距离阈值的所有激光点的数量。第二连续激光点数量可以包括：从左方最近激光点开始沿逆时针方向的、每两个相近的激光点之间的距离小于距离阈值的所有激光点的数量。

相应地，确定第一连续激光点数量可以包括：对从左方最近激光点开始沿顺时针方向的预定角度范围内的所有激光点进行膨胀处理；从膨胀处理后的激光点中提取与左方最近激光点距离最小的激光点所在的连通分支，并计算该连通分支所包含的激光点的数量。确定第二连续激光点数量可以包括：对从左方最近激光点开始沿逆时针方向的预定角度范围内的所有激光点进行膨胀处理；从膨胀处理后的激光点中提取与左方最近激光点距离最小的激光点所在的连通分支，并计算该连通分支所包含的激光点的数量。

在另一实现方式中，自移动机器人沿所述清扫区域的墙壁移动包括自移动机器人沿着清扫区域进行逆时针方向的移动，则第一方向为自移动机器人的右方，第一前方为自移动机器人的右前方，第一后方为自移动机器人的右后方，第二方向为自移动机器人的左方。在下面的示例中，假设自移动机器人沿房间墙壁移动是逆时针方向的，即自移动机器人的右方为墙壁。并进一步结合图4和图5来描述本申请中的详细实施例。

示例性地，在S11之前，可以将自移动机器人导航至靠近墙壁位置，例如可以引导自移动机器人朝向最近的墙壁方向移动，并通过旋转等操作使得自移动机器人右方是墙壁。参照图4，假设S11中自移动机器人沿墙壁移动的起点为21，标记为“沿墙起点”。其中，自移动机器人位于21时，其朝向为图中所示的朝右的方向，如箭头所示。相应地，可理解，S11中所述的自移动机器人沿房间的墙壁移动可以包括从沿墙起点21开始，沿着箭头方向朝右的方向进行移动。此时，自移动机器人的前进方向为如图所示的水平朝右的方向，第一方向垂直于前进方向且朝向墙壁，即第一方向为如图所示的竖直向下的方向。

当自移动机器人的右方为墙壁时，此时右方最近激光点距离等于定值，例如该定值等于自移动机器人的半径加安全距离(基于传感器等属性进行设定)。并且还可以根据激光雷达传感器采集的点云数据实时地确定出右前方连续激光点数量和右后方连续激光点数量。

当自移动机器人的右方为墙壁，如自移动机器人位于如图4中的21与A之间的位置时，右前方连续激光点数量大于第一设定阈值，且右后方连续激光点数量大于第二设定阈值。其中，第一设定阈值和第二设定阈值可以根据激光雷达传感器的属性进行设定，可以相等或不相等，本申请对该具体值不做限定，例如第一设定阈值和第二设定阈值都等于500等。

示例性地，以图4为例，第一连续激光点数量(即右前连续激光点数量)可以用于表征自移动机器人右前方墙壁的长度，第二连续激光点数量(即右后方连续激光点数量)可以用于表征自移动机器人右后方墙壁的长度。可理解的是，右后方墙壁比右前方墙壁长时不一定到达了口子附近，也就是说，不能单纯地使用第二连续激光点数量大于第一连续激光点数量来作为判断到达口子的条件。实际上，S12中通过第二设定阈值来判断是否达到口子附近。

可理解，随着自移动机器人的沿墙移动，当其逐渐移动至房间的门口时，结合图4，当自移动机器人逐渐靠近A点时，此时虽然右后方连续激光点数量几乎没有变化，依然满足右后方连续激光点数量大于第二设定阈值。但是由于A点至B点之间没有墙壁，从而右前方连续激光点数量会逐渐变小，甚至右前方连续激光点数量小于第一设定阈值。那么，此时自移动机器人可以确定其已经移动到了房间的出口。

进一步地，S13中的继续控制自移动机器人移动，可以是指，控制自移动机器人在出口的位置进行旋转，例如使得前进方向朝向原第一方向。参照图5，可以控制自移动机器人在A位置处顺时针旋转90度，从而使得自移动机器人在旋转之后的前进方向与旋转之前的第一方向一致，在图5中旋转之后，自移动机器人的前进方向变为图中的朝下的方向，如箭头所示，此时第二方向垂直于前进方向且远离墙壁，即第二方向为如图5所示的水平朝右的方向，也就是说，第二方向为自移动机器人的左方。结合图4和图5，在图5中自移动机器人位于A时的第二方向、在图4中自移动机器人位于21处的前进方向，两者是同一方向，即图中水平朝右的方向。结合图4和图5，在图5中自移动机器人位于A时的第二方向、在图4中自移动机器人位于21处的第一方向，两者是垂直的。

在自移动机器人旋转过程中，其右后方连续激光点数量会逐渐变小。当自移动机器人位于如图5所示的A点时，此时右后方连续激光点数量小于上述第二设定阈值。可理解，此时右前方连续激光点数量可能大于或小于第一设定阈值，与该房间的出口类型有关。例如，如果出口为门，且门框较窄，此时右前方连续激光点数量可能小于第一设定阈值。再例如，如果该出口为为门且门框较宽，或者，该出口为较长的门廊，此时右前方连续激光点数量可能大于第一设定阈值。

依然结合图5，在自移动机器人旋转之后，其右后方连续激光点数量小于上述第二设定阈值，此时可以在S13中进一步确定左方最近激光点距离。可理解，该距离为自移动机器人与B点所在的竖直方向墙壁之间的距离。

进一步地，在S14中，可以根据该左方最近激光点距离确定出口宽度。作为一例，可以将该左方最近激光点距离作为出口宽度；作为另一例，可以将左方最近激光点距离与自移动机器人半径之和作为出口宽度；作为再一例，可以将左方最近激光点距离与自移动机器人的半径加安全距离之和作为出口宽度。

进一步地，在S14之后，可以包括：控制所述自移动机器人沿所述第二方向移动至所述最近激光点距离对应的位置处，并继续沿墙壁移动；当检测到所述自移动机器人返回到沿墙起点时，完成对所述房间的分区的划分。

具体地，结合图5，可以控制自移动机器人移动至B处，并继续前进，具体地，从B处继续朝右前进，直到自移动机器人返回到沿墙起点(如前所述的21处)。这样，自移动机器人可以构建出该房间的地图，完成了对该房间的划分，具体地将该房间作为一个分区。

由此可见，本申请中能够基于激光雷达传感器采集的点云数据，确定出房间的出口位置以及出口宽度。进而能够实现对房间的自动划分，无需人工干预，易于实现。

并且，该种分区方式是将一个房间作为一个分区，这种划分方式更接近真实场景，用户更能理解和接收。如上所述，这种分区方式只与房间的具体局部有关而与自移动机器人的初始位置无关，不管初始位于何处，都可以通过控制将其移动至沿墙起点后再开始房间分区工作。

示例性地，在完成该房间的分区之后，如图4或图5所示的房间，可以对该房间进行整体清扫工作，例如可以采用“弓字型”进行清扫。并且，进一步地，在自移动机器人完成对该房间的清扫工作后，可以控制自移动机器人移动至所述出口，以便进入下一个房间。

具体地，可以控制自移动机器人按照分区时确定的A点、B点移动至该出口，从而将其导航到下一个房间。可理解，在进入下一个房间后，可以类似的按照上述的过程进行分区和清扫。这样，本发明实施例中，能够将每个房间分别作为一个分区，并依次进行清扫。本方案不会将一个房间划分为多块，更不会使一个分区跨多个房间，如此能够避免自移动机器人多余的无意义的来回移动，提高了工作效率，使清扫的整体时间缩短，效率更高。

另外，可理解的是，本申请按照房间来进行分区，对于房间而言，除了出口之外其余的是房间内部的障碍物等边界，不存在由于虚拟分区导致的虚拟边界，进而也不会存在过小的复杂的小分区，无需针对小分区专门设计算法来实现，能够提高系统的稳定性。

上面结合图2至图5描述了本发明实施例的用于区域划分的方法，能够将清扫区域(以房间为例)作为一个分区，便于完成清扫任务。示例性地，本申请还提供了一种自移动机器人，用于实现上述如图2或图3所示的方法，该自移动机器人可以包括：控制模块、检测模块和确定模块。

控制模块可以用于控制自移动机器人移动。

检测模块用于：在控制模块控制自移动机器人沿清扫区域的墙壁移动的过程中，确定与第一方向对应的第一前方的第一连续激光点数量和第一后方的第二连续激光点数量，其中，所述第一方向垂直于所述自移动机器人的前进方向且所述第一方向朝向所述墙壁。

确定模块用于：当检测模块检测到所述第一连续激光点数量小于第一设定阈值且所述第二连续激光点数量大于第二设定阈值时，确定所述自移动机器人到达所述清扫区域的出口。

在一个实施例中，确定模块还可以用于：在控制模块继续控制所述自移动机器人移动的过程中，当检测模块检测到所述第二连续激光点数量小于所述第二设定阈值时，确定第二方向的最近激光点距离，其中，所述第二方向垂直于自移动机器人的前进方向且远离墙壁；并进一步根据所述第二方向的最近激光点距离确定所述出口的宽度。

在一个实施例中，控制模块还可以用于：控制所述自移动机器人沿所述第二方向移动至所述最近激光点距离对应的位置处，并继续沿墙壁移动；并且当检测模块检测到所述自移动机器人返回到沿墙起点时，完成对所述清扫区域的分区的划分。

在一个实施例中，控制模块还可以用于：在所述自移动机器人完成对所述清扫区域的清扫工作后，控制所述自移动机器人移动至所述出口，以便进入下一个清扫区域。

在一种实现方式中，所述自移动机器人沿清扫区域的墙壁移动包括所述自移动机器人沿着所述清扫区域进行逆时针方向的移动，则所述第一方向为所述自移动机器人的右方，所述第一前方为所述自移动机器人的右前方，所述第一后方为所述自移动机器人的右后方，所述第二方向为所述自移动机器人的左方。

相应地，所述第一连续激光点数量包括：从右方最近激光点开始沿逆时针方向的、每两个相近的激光点之间的距离小于距离阈值的所有激光点的数量。所述第二连续激光点数量包括：从右方最近激光点开始沿顺时针方向的、每两个相近的激光点之间的距离小于距离阈值的所有激光点的数量。

相应地，确定所述第一连续激光点数量包括：对从右方最近激光点开始沿逆时针方向的预定角度范围内的所有激光点进行膨胀处理；从膨胀处理后的激光点中提取与右方最近激光点距离最小的激光点所在的连通分支，并计算该连通分支所包含的激光点的数量。确定所述第二连续激光点数量包括：对从右方最近激光点开始沿顺时针方向的预定角度范围内的所有激光点进行膨胀处理；从膨胀处理后的激光点中提取与右方最近激光点距离最小的激光点所在的连通分支，并计算该连通分支所包含的激光点的数量。

其中，膨胀处理包括：将激光点的半径增大若干倍数，或者将激光点的半径增大至固定值。

在另一种实现方式中，自移动机器人沿清扫区域的墙壁移动包括所述自移动机器人沿着所述清扫区域进行顺时针方向的移动，则所述第一方向为所述自移动机器人的左方，所述第一前方为所述自移动机器人的左前方，所述第一后方为所述自移动机器人的左后方，所述第二方向为所述自移动机器人的右方。

相应地，所述第一连续激光点数量包括：从左方最近激光点开始沿顺时针方向的、每两个相近的激光点之间的距离小于距离阈值的所有激光点的数量。所述第二连续激光点数量包括：从左方最近激光点开始沿逆时针方向的、每两个相近的激光点之间的距离小于距离阈值的所有激光点的数量。

相应地，确定所述第一连续激光点数量包括：对从左方最近激光点开始沿顺时针方向的预定角度范围内的所有激光点进行膨胀处理；从膨胀处理后的激光点中提取与左方最近激光点距离最小的激光点所在的连通分支，并计算该连通分支所包含的激光点的数量。确定所述第二连续激光点数量包括：对从左方最近激光点开始沿逆时针方向的预定角度范围内的所有激光点进行膨胀处理；从膨胀处理后的激光点中提取与左方最近激光点距离最小的激光点所在的连通分支，并计算该连通分支所包含的激光点的数量。

其中，膨胀处理包括：将激光点的半径增大若干倍数，或者将激光点的半径增大至固定值。

本发明实施例还提供了另一种自移动机器人，如图6所示，是本发明实施例中的自移动机器人的一个示意性框图。自移动机器人包括处理器和存储器。其中，存储器中存储有处理器所执行各种操作的计算机指令或程序。

存储器可以为非易失性存储介质，示例性地可以包括但不限于只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，EEPROM)或闪存(Flash Memory)，例如可以是以下任一种：嵌入式多媒体卡(Embedded Multi MediaCard，EMMC)、Nor Flash、Nand Flash等。

示例性地，存储器还可以包括缓存装置，用于缓存数据，例如信号队列。缓存装置可以为易失性存储介质，示例性地可以包括但不限于随机存取存储器(Random AccessMemory，RAM)，静态随机存取存储器(Static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(DynamicRAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data Rate SDRAM，DDR SDRAM)、DDR2、DDR3、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synchlink DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(Direct Rambus RAM，DR RAM)等。

处理器可以用于执行存储器中所存储的计算机指令或程序，从而实现上述图2或图3所示的方法的过程。示例性地，处理器可以是中央处理单元(CPU)、图像处理单元(GPU)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其它形式的处理单元，并且可以控制系统中的其它组件以执行期望的功能。例如，处理器可以包括一个或多个嵌入式处理器、处理器核心、微型处理器、逻辑电路、硬件有限状态机(Finite State Machine，FSM)、数字信号处理器(Digital Signal Processing，DSP)或它们的组合。

另外，自移动机器人还可以包括安装在顶部的激光雷达传感器，如安装在顶部的中心，如结合图1所描述的，此处不再详述。

另外，可选地，自移动机器人还可以包括输入装置、输出装置等。例如，输出装置包括声光报警器。另外，可选地，自移动机器人还可以包括其他的输出装置，可以向外部(例如用户)输出各种信息，如麦克风、显示屏等。

此外，根据本发明实施例，还提供了一种存储介质，在存储介质上存储了程序指令，在程序指令被计算机或处理器运行时用于执行本发明实施例的上述如图2或图3所示的方法的相应步骤。存储介质例如可以包括智能电话的存储卡、平板电脑的存储部件、个人计算机的硬盘、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、便携式紧致盘只读存储器(CD-ROM)、USB存储器、或者上述存储介质的任意组合。计算机可读存储介质可以是一个或多个计算机可读存储介质的任意组合。

在一个实施例中，在程序指令被计算机或处理器运行时，使得计算机或处理器能够：在控制自移动机器人沿清扫区域的墙壁移动的过程中，确定与第一方向对应的第一前方的第一连续激光点数量和第一后方的第二连续激光点数量，其中，所述第一方向垂直于所述自移动机器人的前进方向且所述第一方向朝向所述墙壁；当检测到所述第一连续激光点数量小于第一设定阈值且所述第二连续激光点数量大于第二设定阈值时，确定所述自移动机器人到达所述清扫区域的出口。

另外，本发明实施例还提供了一种计算机程序代码，该代码可以被处理器执行，且该代码被处理器执行时，能够实现上述如图2或图3所示的方法的相应步骤。

在一个实施例中，该代码被处理器执行时，使得处理器能够：在控制自移动机器人沿清扫区域的墙壁移动的过程中，确定与第一方向对应的第一前方的第一连续激光点数量和第一后方的第二连续激光点数量，其中，所述第一方向垂直于所述自移动机器人的前进方向且所述第一方向朝向所述墙壁；当检测到所述第一连续激光点数量小于第一设定阈值且所述第二连续激光点数量大于第二设定阈值时，确定所述自移动机器人到达所述清扫区域的出口。

由此可见，本发明实施例中能够根据第一前方的第一连续激光点数量和第一后方的第二连续激光点数量来确定清扫区域(如房间)的出口，进而能够便于实现对清扫区域的分区。该过程能够实现对清扫区域的自动划分，无需人工干预，易于实现。并且将一个清扫区域作为一个分区，这种划分方式更接近真实场景，用户更能理解和接收。另外，这种分区方式只与清扫区域的具体局部有关而与自移动机器人的初始位置无关，不管初始位于何处，都可以通过控制将其移动至沿墙起点后再开始清扫区域分区工作。本方案不会将一个清扫区域划分为多块，更不会使一个分区跨多个清扫区域，如此能够避免自移动机器人多余的无意义的来回移动，提高了工作效率，使清扫的整体时间缩短，效率更高。

尽管这里已经参考附图描述了示例实施例，应理解上述示例实施例仅仅是示例性的，并且不意图将本发明的范围限制于此。本领域普通技术人员可以在其中进行各种改变和修改，而不偏离本发明的范围和精神。所有这些改变和修改意在被包括在所附权利要求所要求的本发明的范围之内。

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，为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在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，并不应将该本发明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，如相应的权利要求书所反映的那样，其发明点在于可以用少于某个公开的单个实施例的所有特征的特征来解决相应的技术问题。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。

本领域的技术人员可以理解，除了特征之间相互排斥之外，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，尽管在此所述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(Digital Signal Processing，DSP)来实现根据本发明实施例的物品分析设备中的一些模块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。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式或对具体实施方式的说明，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种用于区域划分的方法，其特征在于，包括：

在自移动机器人沿清扫区域的墙壁移动的过程中，确定与第一方向对应的第一前方的第一连续激光点数量和第一后方的第二连续激光点数量，其中，所述第一方向垂直于所述自移动机器人的前进方向且所述第一方向朝向所述墙壁；

当检测到所述第一连续激光点数量小于第一设定阈值且所述第二连续激光点数量大于第二设定阈值时，确定所述自移动机器人到达所述清扫区域的出口。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

在所述自移动机器人继续移动的过程中，当检测到所述第二连续激光点数量小于所述第二设定阈值时，确定第二方向的最近激光点距离，其中，所述第二方向垂直于所述自移动机器人的前进方向且远离墙壁；

根据所述第二方向的最近激光点距离确定所述出口的宽度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

控制所述自移动机器人沿所述第二方向移动至所述最近激光点距离对应的位置处，并继续沿墙壁移动；

当检测到所述自移动机器人返回到沿墙起点时，完成对所述清扫区域的分区的划分。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

在所述自移动机器人完成对所述清扫区域的清扫工作后，控制所述自移动机器人移动至所述出口，以便进入下一个清扫区域。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述自移动机器人沿所述清扫区域的墙壁移动包括所述自移动机器人沿着所述清扫区域进行逆时针方向的移动，则所述第一方向为所述自移动机器人的右方，所述第一前方为所述自移动机器人的右前方，所述第一后方为所述自移动机器人的右后方；

或者，所述自移动机器人沿所述清扫区域的墙壁移动包括所述自移动机器人沿着所述清扫区域进行顺时针方向的移动，则所述第一方向为所述自移动机器人的左方，所述第一前方为所述自移动机器人的左前方，所述第一后方为所述自移动机器人的左后方。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述自移动机器人沿着所述清扫区域进行逆时针方向的移动，则：所述第一连续激光点数量包括：从右方最近激光点开始沿逆时针方向的、每两个相近的激光点之间的距离小于距离阈值的所有激光点的数量；所述第二连续激光点数量包括：从右方最近激光点开始沿顺时针方向的、每两个相近的激光点之间的距离小于距离阈值的所有激光点的数量；

所述自移动机器人沿着所述清扫区域进行顺时针方向的移动，则：所述第一连续激光点数量包括：从左方最近激光点开始沿顺时针方向的、每两个相近的激光点之间的距离小于距离阈值的所有激光点的数量；所述第二连续激光点数量包括：从左方最近激光点开始沿逆时针方向的、每两个相近的激光点之间的距离小于距离阈值的所有激光点的数量。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述自移动机器人沿着所述清扫区域进行逆时针方向的移动，则：确定所述第一连续激光点数量包括：对从右方最近激光点开始沿逆时针方向的预定角度范围内的所有激光点进行膨胀处理；从膨胀处理后的激光点中提取与右方最近激光点距离最小的激光点所在的连通分支，并计算该连通分支所包含的激光点的数量；和/或，确定所述第二连续激光点数量包括：对从右方最近激光点开始沿顺时针方向的预定角度范围内的所有激光点进行膨胀处理；从膨胀处理后的激光点中提取与右方最近激光点距离最小的激光点所在的连通分支，并计算该连通分支所包含的激光点的数量；

所述自移动机器人沿着所述清扫区域进行顺时针方向的移动，则：确定所述第一连续激光点数量包括：对从左方最近激光点开始沿顺时针方向的预定角度范围内的所有激光点进行膨胀处理；从膨胀处理后的激光点中提取与左方最近激光点距离最小的激光点所在的连通分支，并计算该连通分支所包含的激光点的数量；和/或，确定所述第二连续激光点数量包括：对从左方最近激光点开始沿逆时针方向的预定角度范围内的所有激光点进行膨胀处理；从膨胀处理后的激光点中提取与左方最近激光点距离最小的激光点所在的连通分支，并计算该连通分支所包含的激光点的数量。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述膨胀处理包括：将激光点的半径增大若干倍数，或者将激光点的半径增大至固定值。

9.一种自移动机器人，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上且在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机存储介质，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权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。

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