CN112393737A - 障碍地图的创建方法、系统，机器人及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种障碍地图的创建方法、系统，机器人及可读存储介质，所述方法包括：在创建栅格地图的同一直角坐标系下，首次驱动行走机器人自初始定位点开始沿外边界线行走，跟随机器人的行走路径在外边界线围成的工作区域上创建覆盖行走机器人工作区域的栅格地图；并实时记录外边界线上栅格单元的特征标记；在确认行走机器人沿外边界线回到初始定位点后，根据各个栅格单元与外边界线的位置关系，补充排除外边界线上的栅格单元后剩余的栅格单元所对应的特征标记；在栅格地图上对各个栅格单元的特征标记进行标识形成障碍物地图。本发明利于提升机器人的工作效率。

Description

障碍地图的创建方法、系统，机器人及可读存储介质

技术领域

本发明涉及智能控制领域，尤其涉及一种障碍地图的创建方法、系统，机器人及可读存储介质。

背景技术

随着科学技术的不断进步，各种自动工作设备已经开始慢慢的走进人们的生活，例如：自动吸尘机器人、自动割草机器人等。这种自动工作设备具有行走装置、工作装置及自动控制装置，从而使得自动工作设备能够脱离人们的操作，在一定范围内自动行走并执行工作，在自动工作设备的储能装置能量不足时，其能够自动返回充电站装置进行充电，然后继续工作。

为了提高行走机器人的覆盖率以及遍历效率,行走机器人需要建立栅格地图进行有路径规划或者分区的运行。

现有栅格地图建立,主要集中在边界的建立,主要有如下方法：用户遥控操作机器人沿边界走；用户用操作杆推动机器人沿边界走；红外或RFID引导机器人跟随人沿边界走；自动跟随电子边界；根据草坪照片，人工标出边界。

通过上述方法建立栅格地图过程繁琐且不稳定，或者只建立了部分地图，导致机器人的工作效率低。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种障碍地图的创建方法、系统，机器人及可读存储介质。

为了实现上述发明目的之一，本发明一实施方式提供一种障碍地图的创建方法，所述方法包括以下步骤：在创建栅格地图的同一直角坐标系下，首次驱动行走机器人自初始定位点开始沿外边界线行走，跟随机器人的行走路径在外边界线围成的工作区域上创建覆盖行走机器人工作区域的栅格地图，所述栅格地图为栅格地图，所述栅格地图包括多个已知坐标的栅格单元；并实时记录外边界线上栅格单元的特征标记，每一栅格单元具有唯一特征标记，所述特征标记包括用于表征栅格单元与障碍物的位置关系的障碍标识和用于表征栅格单元与边界线的位置关系的边界标识；在确认行走机器人沿外边界线回到初始定位点后，根据各个栅格单元与外边界线的位置关系，补充排除外边界线上的栅格单元后剩余的栅格单元所对应的特征标记；在栅格地图上对各个栅格单元的特征标记进行标识形成障碍物地图。

作为本发明一实施方式的进一步改进，当行走机器人非首次进入到外边界线围成的工作区域时，所述方法还包括：驱动行走机器人在工作区域内行走，在到达每一栅格单元时，根据当前栅格单元内监测到的障碍物和边界线获取对应于当前栅格单元新的特征标记；并判断当前栅格单元在行走机器人记录的障碍物地图中的特征标记与新获取的特征标记是否相同，若相同，则保持障碍物地图中的特征标记不变，若不同，则以新获取的特征标记替换障碍地图中已存在的特征标记。

作为本发明一实施方式的进一步改进，所述方法还包括：将每一栅格单元对应的特征标记以<a,b>进行表示，a,代表障碍标识，b代表特征标识，a、b均为二进制数值；驱动行走机器人从初始定位点开始沿外边界线行走过程中，行走机器人每经过一个栅格单元，将该栅格单元对应的特征标记修改为<1,1>；在确认行走机器人沿外边界线回到初始定位点后，将处于外边界线内的各个栅格单元所对应的特征标记修改为<0,0>。

作为本发明一实施方式的进一步改进，所述方法还包括：驱动行走机器人在工作区域内行走，并在到达每一栅格单元时判断当前栅格单元是否遇到障碍物；若是，在确认当前栅格单元记录的特征标记为<1,1>时，保持当前栅格的特征标记不变；在确认当前栅格单元记录的特征标记不为<1,1>，且确认当前栅格内存在边界线时，将当前栅格单元的特征标记修改为<1,1>，同时将当前栅格内的边界线定义为内边界线；在确认当前栅格单元记录的特征标记不为<1,1>，且确认当前栅格内不存在边界线时，将当前栅格单元的特征标记修改为<1,0>；若否，在确认当前栅格单元记录的特征标记为<0,0>时，保持当前栅格的特征标记不变；在确认当前栅格单元记录的特征标记不为<0,0>时，将当前栅格单元的特征标记修改为<0,0>。

作为本发明一实施方式的进一步改进，所述方法还包括：在获取到内边界线上的第一个坐标点后，驱动行走机器人按照预设时间间隔持续记录机器人的位置坐标，直至对内边界线遍历完成；统计机器人在内边界线上获得的位置坐标，以更新所述栅格地图中的内边界。

作为本发明一实施方式的进一步改进，所述方法还包括：若确认行走机器人在当前工作区域内的运行时间达到预设运行时间，和/或确认行走机器人在当前工作区域内的覆盖率达到预设覆盖率，则统计特征标记为<1,0>的栅格单元，并按照就近原则进行区域合并，形成障碍区；

“统计特征标记为<1,0>的栅格单元，并按照就近原则进行区域合并，形成障碍区”具体包括：统计特征标记为<1,0>的栅格单元，若两个栅格单元之间的距离小于预设距离，则将该两个栅格单元进行区域合并，形成障碍区；或统计多个特征标记为<1,0>的栅格单元在预设距离范围内，则将该多个栅格单元进行区域合并，形成障碍区；

所述方法还包括：在同一障碍区获取栅格单元中在X轴上最小横坐标x_min、X轴上的最大横坐标x_max、Y轴上最小纵坐标y_min以及Y轴上的最大纵坐标y_max，将以顶点(x_min，y_min)和(x_max，y_max)形成矩形区域定义为障碍区；和/或在同一障碍区获取栅格单元中不在同一直线上的3个栅格单元，以该3个栅格单元确定圆形区域，以保证其他栅格单元均在该圆形区域内或该圆形区域的边界上，将所述圆形区域定义为障碍区。

为了实现上述发明目的之一，本发明一实施方式提供一种机器人，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述障碍地图的创建方法的步骤。

为了实现上述发明目的之一，本发明一实施方式提供一种可读存储介质，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如上所述障碍地图的创建方法的步骤。

为了实现上述发明目的之一，本发明一实施方式提供一种障碍地图的创建系统，所述系统包括：控制模块，用于驱动机器人行走及工作；创建模块，用于在创建栅格地图的同一直角坐标系下，控制模块首次驱动行走机器人自初始定位点开始沿外边界线行走过程中，跟随机器人的行走路径在外边界线围成的工作区域上创建覆盖行走机器人工作区域的栅格地图，所述栅格地图包括多个已知坐标的栅格单元；并实时记录外边界线上栅格单元的特征标记，每一栅格单元具有唯一特征标记，所述特征标记包括用于表征栅格单元与障碍物的位置关系的障碍标识和用于表征栅格单元与边界线的位置关系的边界标识；补充模块，用于在确认行走机器人沿外边界线回到初始定位点后，根据各个栅格单元与外边界线的位置关系，补充排除外边界线上的栅格单元后剩余的栅格单元所对应的特征标记；处理输出模块，用于在栅格地图上对各个栅格单元的特征标记进行标识形成障碍物地图。

作为本发明一实施方式的进一步改进，当行走机器人非首次进入到外边界线围成的工作区域时，所述补充模块还用于：控制模块驱动行走机器人在工作区域内行走过程中，在到达每一栅格单元时，根据当前栅格单元内监测到的障碍物和边界线获取对应于当前栅格单元新的特征标记；并判断当前栅格单元在行走机器人记录的障碍物地图中的特征标记与新获取的特征标记是否相同，若相同，则保持障碍物地图中的特征标记不变，若不同，则以新获取的特征标记替换障碍地图中已存在的特征标记。

作为本发明一实施方式的进一步改进，所述创建模块还用于将每一栅格单元对应的特征标记以<a,b>进行表示，a,代表障碍标识，b代表特征标识，a、b均为二进制数值；所述控制模块首次驱动行走机器人从初始定位点开始沿外边界线行走过程中，所述创建模块还用于在行走机器人每经过一个栅格单元，将该栅格单元对应的特征标记修改为<1,1>；所述控制模块首次确认行走机器人沿外边界线回到初始定位点后，所述补充模块还用于将处于外边界线内的各个栅格单元所对应的特征标记修改为<0,0>。

作为本发明一实施方式的进一步改进，所述补充模块还用于：控制模块在非首次驱动行走机器人在工作区域内行走过程中，补充模块用于在到达每一栅格单元时判断当前栅格单元是否遇到障碍物，若是，在确认当前栅格单元记录的特征标记为<1,1>时，保持当前栅格的特征标记不变；在确认当前栅格单元记录的特征标记不为<1,1>，且确认当前栅格内存在边界线时，将当前栅格单元的特征标记修改为<1,1>，同时将当前栅格内的边界线定义为内边界线；在确认当前栅格单元记录的特征标记不为<1,1>，且确认当前栅格内不存在边界线时，将当前栅格单元的特征标记修改为<1,0>；若否，在确认当前栅格单元记录的特征标记为<0,0>时，保持当前栅格的特征标记不变；在确认当前栅格单元记录的特征标记不为<0,0>时，将当前栅格单元的特征标记修改为<0,0>；

所述创建模块还用于：在获取到内边界线上的第一个坐标点后，驱动行走机器人按照预设时间间隔持续记录机器人的位置坐标，直至对内边界线遍历完成；统计机器人在内边界线上获得的位置坐标，以更新所述栅格地图中的内边界；

所述处理输出模块还用于：若确认行走机器人在当前工作区域内的运行时间达到预设运行时间，和/或确认行走机器人在当前工作区域内的覆盖率达到预设覆盖率，则统计特征标记为<1,0>的栅格单元，并按照就近原则进行区域合并，形成障碍区；

所述处理输出模块具体用于：统计特征标记为<1,0>的栅格单元，若两个栅格单元之间的距离小于预设距离，则将该两个栅格单元进行区域合并，形成障碍区；或统计多个特征标记为<1,0>的栅格单元在预设距离范围内，则将该多个栅格单元进行区域合并，形成障碍区；

所述处理输出模块还用于：在同一障碍区获取栅格单元中在X轴上最小横坐标x_min、X轴上的最大横坐标x_max、Y轴上最小纵坐标y_min以及Y轴上的最大纵坐标y_max，将以顶点(x_min，y_min)和(x_max，y_max)形成矩形区域定义为障碍区；和/或在同一障碍区获取栅格单元中不在同一直线上的3个栅格单元，以该3个栅格单元确定圆形区域，以保证其他栅格单元均在该圆形区域内或该圆形区域的边界上，将所述圆形区域定义为障碍区。

为了实现上述发明目的之一，本发明一实施方式提供一种包括如上所述的障碍地图的创建系统的机器人。

与现有技术相比，本发明的障碍地图的创建方法、系统，机器人及可读存储介质，可以在机器人割草过程中，同步创建包括边界以及障碍物的完全信息的栅格地图，有利于机器人在工作区域的行走，提升机器人的工作效率。

附图说明

图1是本发明一实施方式提供的障碍地图的创建方法的流程示意图；

图2是在图1基础上提供的另一较佳实施方式障碍地图的创建方法的流程示意图；

图3是实现图3中步骤S4的一较佳实施方式的流程示意图；

图4是本发明一实施方式提供的路径规划方法的流程示意图；

图5、图6、图8、图9、图11分别是本发明一具体示例的结构示意图；

图7是图4中其中一个步骤的较佳实现方式的流程示意图；

图10是在图4基础上提供的另一较佳实施方式路径规划方法的流程示意图；

图12是本发明一实施方式提供的障碍地图的创建系统的模块示意图；

图13是本发明一实施方式提供的路径规划系统的模块示意图；

图14是在图13基础上提供的一较佳实施方式的路径规划系统的模块示意图；

图15是本发明第一实施方式提供的割草机器人的示意图；

图16是本发明第二实施方式提供的割草机器人的示意图；

图17是本发明一实施方式提供的割草机器人的控制方法的流程示意图。

具体实施方式

以下将结合附图所示的各实施方式对本发明进行详细描述。但这些实施方式并不限制本发明，本领域的普通技术人员根据这些实施方式所做出的结构、方法、或功能上的变换均包含在本发明的保护范围内。

本发明的机器人系统可以是割草机器人系统，或者扫地机器人系统等，其自动行走于工作区域以进行割草、吸尘工作，本发明具体示例中，以机器人系统为割草机器人系统为例做具体说明，相应的，所述工作区域可为草坪。

本发明的割草机器人系统包括：机器人设备、充电站、边界线及边界线信号站、定位基站；所述边界线例如为通电导线，所述边界线信号站通常集成在充电站内，所述定位基站通常为基于红外线、超声波、蓝牙、ZigBee、UWB等技术的信号发射站,或适配于RM上的激光发射器的反光标；其中，充电站设置在边界线上；RM设有边界传感器和定位传感器；边界传感器通常为电感，用于感测边界线上加载的信号；定位传感器通常为接收红外线、超声波、蓝牙、ZigBee、UWB信号的传感器,或包括转台的激光发射/接收器,能够接收定位基站发出或反射回来的信号。

结合图1所示，本发明一实施提供的障碍地图的创建方法，所述方法包括以下步骤：

S1、在创建栅格地图的同一直角坐标系下，首次驱动行走机器人自初始定位点开始沿外边界线行走，跟随机器人的行走路径在外边界线围成的工作区域上创建覆盖行走机器人工作区域的栅格地图，所述栅格地图包括多个坐标已知的栅格单元；

并实时记录外边界线上栅格单元的特征标记，每一栅格单元具有唯一特征标记，所述特征标记包括用于表征栅格单元与障碍物的位置关系的障碍标识和用于表征栅格单元与边界线的位置关系的边界标识；

S2、在确认行走机器人沿外边界线回到初始定位点后，根据各个栅格单元与外边界线的位置关系，补充排除外边界线上的栅格单元后剩余的栅格单元所对应的特征标记；

S3、在栅格地图上对各个栅格单元的特征标记进行标识形成障碍物地图。

本发明较佳实施方式中，对于步骤S1，所述方法还包括：建立直角坐标系，并在该直角坐标系下，创建栅格地图，栅格地图的具体创建方法为现有技术，在此不做进一步的赘述。

上述边界线可以是实体的边界线，例如：栅栏，也可以是电子边界线，例如：通电导线在其周围形成的磁场，或者其他能被机器人识别的边界。

本发明可实现方式中，所述步骤S1中对于直接坐标系的建立，可以以机器人在充电桩的停靠位置为初始定位点；以俯视视角观察，以为机器人充电的充电桩的开口方向为X轴方向(即机器人离开充电桩的方向)，并以X轴旋转90°的方向为Y轴方向，建立笛卡尔直角坐标系，此时，机器人的位置坐标为(0,0)。

进一步的，机器人沿外边界行走过程中，可根据背景技术中记录的多种算法获取外边界上的坐标点，并根据外边界上的坐标点确定每个栅格单元的坐标。

进一步的，对于每一栅格单元，将每一栅格单元对应的特征标记以二进制数值进行表示，并示例性地按照障碍标识、边界标识顺序存储；本发明具体实施方式中，将边界线定义为障碍物的一种，所述边界线包括外边界线，也可能会包含内边界线；驱动机器人沿外边界线首次行走过程中，仅能够获取部分栅格单元的真实特征标记；相应的，驱动行走机器人从初始定位点开始沿外边界线行走过程中，行走机器人每经过一个栅格单元，将该栅格单元对应的特征标记修改为<a,b>，a,代表障碍标识，b代表特征标识，本示例中障碍标识和特征标识均以二进制进行表示，即a的具体数值为0或1，b的具体数值为0或1；该具体示例中，若a，b取值均为1，则表示该栅格单元内有障碍物，且该栅格单元内存在边界线；需要说明的是，在首次驱动机器人行走过程中，边界标识为1的栅格单元均处于外边界线上；相应的，为了便于进行区分，在本发明的其他实施方式中，还可以对每一栅格单元增加边界属性标识，该边界属性标识同样可以以二进制进行表示，例如，当其为1时，表示外边界线，当其为0时，表示为内边界线。

机器人沿外边界线行走一周时，对于外边界线内，也可能包括外边界线外的栅格单元，并不能判断是否存在障碍物，以及进一步的判断存在的障碍物是否为内边界线。本发明较佳实施方式中，为了便于统计，对于步骤S2，在确认行走机器人沿外边界线回到初始定位点后，所述方法具体包括：将处于外边界线内的各个栅格单元所对应的特征标记修改为<0,0>，即机器人首次沿边界线行走一周时，默认外边界线没有障碍物，同时也没有内边界线存在。

为了避免出现上述统计错误，本发明较佳实施方式中，在驱动机器人非首次进入工作区域时，根据工作区域的实际构成对每个栅格单元对应的特征标记进行修改。

相应的，结合图2所示，在所述步骤S3后，所述方法还包括：S4、在非首次驱动行走机器人在工作区域内行走过程中，在到达每一栅格单元时，根据当前栅格单元内监测到的障碍物和边界线获取对应于当前栅格单元新的特征标记；

并判断当前栅格单元在行走机器人记录的障碍物地图中的特征标记与新获取的特征标记是否相同，若相同，则保持障碍物地图中的特征标记不变，若不同，则以新获取的特征标记替换障碍地图中已存在的特征标记。

本发明较佳实施方式中，结合图3所示，所述步骤S4具体包括：驱动行走机器人在工作区域内行走，并在到达每一栅格单元时判断当前栅格单元是否遇到障碍物；

若是，在确认当前栅格单元记录的特征标记为<1,1>时，保持当前栅格的特征标记不变；

在确认当前栅格单元记录的特征标记不为<1,1>，且确认当前栅格内存在边界线时，将当前栅格单元的特征标记修改为<1,1>，同时将当前栅格内的边界线定义为内边界线；

在确认当前栅格单元记录的特征标记不为<1,1>，且确认当前栅格内不存在边界线时，将当前栅格单元的特征标记修改为<1,0>；

若否，在确认当前栅格单元记录的特征标记为<0,0>时，保持当前栅格的特征标记不变；

在确认当前栅格单元记录的特征标记不为<0,0>时，将当前栅格单元的特征标记修改为<0,0>。

本发明较佳实施方式中，对于步骤S4，所述方法还包括：在获取到内边界线上的第一个坐标点后，驱动行走机器人按照预设时间间隔或行走路程间隔持续记录机器人的位置坐标，直至对内边界线遍历完成；统计机器人在内边界线上获得的位置坐标，以更新所述栅格地图中的内边界。

本发明一具体实施方式中，所述预设时间间隔Δt根据机器人的定位精度δ和机器人的运行速度v获得,即

例如,在本实施例中,δ＝0.2m,v＝0.4m/s,则

即预设时间间隔Δt≤0.5s。

需要说明的是，机器人在非首次进入到工作区域后，在查询到栅格单元前次记录的特征标记为<1,0>时，并不会对该栅格单元做特别的处理，仅在机器人探寻到该栅格单元确定存在障碍物时，才会避开该栅格单元；机器人确定障碍物的方式具有多种，例如：其自身的传感器感测到碰撞，此时，确定该栅格单元存在障碍物，在此不做进一步的赘述。

本发明一较佳实施方式中，所述步骤S4后，所述方法还包括：S5、若确认行走机器人在当前工作区域内的运行时间达到预设运行时间，和/或确认行走机器人在当前工作区域内的覆盖率达到预设覆盖率，则统计特征标记为<1,0>的栅格单元，并按照就近原则进行区域合并，形成障碍区。

本发明可实现方式中，预设运行时间T_max可以根据工作区域的面积Sa，以及单位时间内机器人行走区域的面积经验值Cp获得，即

所述覆盖率可以为自每次遍历开始后，已经遍历的栅格单元占总栅格单元的比例；也可以为自每次遍历开始后，已经遍历的栅格单元占特征标记为<0,0>的栅格单元的比例；所述预设覆盖率可以根据需求具体指定，通常为大于50％的数值。本发明一可实现方式中，可以为每一栅格单元设定一覆盖参数，该参数以Traverse表示，工作机器人未进入工作区域时，该所有栅格单元的Traverse＝0，当机器人进入到工作区域并通过某一栅格单元时，将该栅格单元的Traverse值修改为1，则所述覆盖率为Traverse＝1的栅格单元占总栅格单元的比例或所述覆盖率为Traverse＝1的栅格单元占特征标记为<0,0>的栅格单元的比例。

本发明步骤S5的较佳实施方式中，统计特征标记为<1,0>的栅格单元，并按照就近原则进行区域合并，形成障碍区具体包括：统计特征标记为<1,0>的栅格单元，若两个栅格单元之间的距离小于预设距离，则将该两个栅格单元进行区域合并，形成障碍区；或统计多个特征标记为<1,0>的栅格单元在预设距离范围内，则将该多个栅格单元进行区域合并，形成障碍区。

本发明一较佳实施方式中，采用特定的图形表征障碍区，所述特定图形例如：矩形、圆形。

相应的，当采用矩形表征障碍区时，所述方法具体包括：在同一障碍区获取栅格单元中在X轴上最小横坐标x_min、X轴上的最大横坐标x_max、Y轴上最小纵坐标y_min以及Y轴上的最大纵坐标y_max，将以顶点(x_min，y_min)和(x_max，y_max)形成矩形区域定义为障碍区。

当采用圆形表征障碍区时，所述方法具体包括：在同一障碍区获取栅格单元中不在同一直线上的3个栅格单元，以该3个栅格单元确定圆形区域，以保证其他栅格单元均在该圆形区域内或该圆形区域的边界上，将所述圆形区域定义为障碍区。

本发明的障碍地图的创建方法，可以在机器人割草过程中，同步创建包括边界、孤岛、边界障碍物以及非边界障碍物等的完全信息的栅格地图；提升机器人的工作效率。

本发明一实施方式中，还提供一种机器人，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述所述障碍地图的创建方法的步骤。

本发明一实施方式中，还提供一种可读存储介质，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上述所述障碍地图的创建方法的步骤。

结合图4所示，本发明一实施方式提供一种依据上述获得的障碍物地图的路径规划方法，所述方法包括：

M1、获取机器人工作区域的电子地图，所述电子地图上映射障碍物坐标已知的障碍物地图；所述电子地图也可以为栅格地图；

M2、解析电子地图，若确定工作区域内存在障碍物，则获取障碍物地图上障碍物的轮廓线；

M3、解析障碍物的轮廓线，在每一障碍物上获得至少一组极值特征组，所述极值特征组定义为障碍物的轮廓线在X轴上具有最小横坐标和具有最大横坐标的两个极值坐标点，和/或所述极值特征组定义为障碍物的轮廓线在Y轴上具有最小纵坐标和具有最大纵坐标的两个极值坐标点；

M4、在每一障碍物的极值特征点处对工作区域进行分割，以形成若干子工作区。

本发明较佳实施方式中，对于步骤M2，所述方法还包括：解析电子地图，获取电子地图中的每一狭窄通道，并在狭窄通道处进行分隔，以将工作区域分隔为狭窄通道区域和正常的工作区域。

本发明一具体实施方式中，步骤M2具体包括：遍历电子地图，获取电子地图上的拐点，在每一拐点处，以当前拐点为圆心，以预设长度为半径画圆，若所画的圆与当前拐点非相邻的边界线之间具有交点，则该拐点处于狭窄通道上，连接当前拐点以及其对应的交点，形成工作区域的区域分割线。

所述预设长度为一长度阈值，其用于校验狭窄通道；例如：将工作区域中宽度小于某一长度数值的区域定义为狭窄区域，则该长度数值为长度阈值。需要说明的是，该步骤M3所示的方法为一种几何画法的描述方式，实际应用中，该几何算法的目的在于区分工作区域中的狭窄通道，并对狭窄通道和工作区域进行分隔，本领域技术人员通过上述描述，可以在电子地图中区分狭窄通道，并确认区域分割线的位置。

结合图5所示，图示中line1所指向的线为外边界线，line2所指向的线为障碍物的轮廓线；P1、P2分别为狭窄通道的拐点，P3、P4分别为P1、P2画圆之后的交点，P1、P3连线以及P2、P4连线为区域分割线。

进一步的，在步骤M3中，对轮廓线进行解析，获得在X轴方向上获得的两个极值坐标点X1和X2，以及在Y轴上获得的两个极值坐标点Y1、Y2，根据上述极值特征组的定义，可确定极值坐标点X1和X2形成第一组极值特征点组，极值坐标点Y1、Y2形成第二组极值特征点组。

对于步骤M4的实现方式具有多种，结合图6所示，本发明其中一种实现方式中，以获得的每一极值特征点为起始，采用Boustrophedon算法对工作区域进行分割；该实施方式中，在极值特征点已知的情况下，采用Boustrophedon算法对工作区域进行分割为已知的现有技术，在此不做进一步的赘述。

该实施方式为采用Boustrophedon算法对工作区域进行分割后的电子地图；在该图示中，仅获得第一组极值特征点组，并以该第一组极值特征点组为起始，采用Boustrophedon算法对工作区域进行分割，经过分割后形成A、B、C、D、E、F共6个区域。

本发明另一种较佳实施方式中，结合图7所示，所述步骤M4具体包括：分别以获得的每一组极值特征点组中的每个极值坐标点为射线的端点做射线，每一组极值特征点组中的两个极值坐标点发射的射线在其延伸方向上不相交，且每一所述射线在当前极值特征点所在的轮廓线上仅具有一个交点；

获取每条射线沿其发射方向在工作区域上除所述极值坐标点之外的第一个交点；

连接每一极值特征点与其发射射线在工作区域上形成的交点形成工作区域的区域分割线。

需要说明的是，上述除所述极值坐标点之外的第一个交点通常处于障碍物上或边界线上。

本发明较佳实施方式中，每一组极值特征点组中的两个极值坐标点发射的射线方向相反，且每一所述射线在当前极值特征点所在的轮廓线上仅具有一个交点。

结合图8所示，本发明一具体实施方式中，以仅获得第一组极值特征点组为例做具体介绍，该实施方式中，第一组极值特征点组中的极值坐标点发射的射线方向相反，且均沿X方向延伸，极值坐标点X1发射的射线与边界线的交点为X3，极值坐标点X2发射的射线与边界线的交点为X4；相应的，按照上述流程对工作区域进行划分后，形成四条分割线，分别为对应于狭窄通道所形成的分割线line3和分割线line4，以及自极值坐标点X1形成的分割线line5和自极值坐标点X2形成的分割线line6；如此，将工作区域分割为4个子区域，分别为子区域A、B、C、D。

结合图9所示，本发明另一具体实施方式中，以仅获得第二组极值特征点组为例做具体介绍，该实施方式中，第二组极值特征点组中的极值坐标点发射的射线方向相反，且均沿Y方向延伸，极值坐标点Y1发射的射线与边界线的交点为Y3，极值坐标点Y2发射的射线与边界线的交点为Y4；相应的，按照上述流程对工作区域进行划分后，形成四条分割线，分别为对应于狭窄通道所形成的分割线line3和分割线line4，以及自极值坐标点Y1形成的分割线line5和自极值坐标点Y2形成的分割线line6；如此，将工作区域分割为4个子区域，分别为子区域A、B、C、D。

对于本发明的割草区域，通常为面积相对较大的区域，在通过上述方法对机器人的工作区域进行划分前后，若对于定位精度低而需要采用随机法遍历子区域时，可选择地对子区域面积太大的草坪需进行进一步划分；本发明较佳实施方式中，可以采用下述方法对机器人在工作区域做进一步的划分，以提升机器人的工作效率。

具体的，本发明较佳实施方式中，结合图10所示，所述步骤M4后，所述方法还包括：M5、获取每一子工作区的最大延伸宽度，将每一子工作区在X轴上最小横坐标和最大横坐标的差值绝对值定义为最大延伸宽度；

若当前子工作区的最大延伸宽度大于预设宽度阈值，则按照预设宽度阈值分割当前子工作区，使分割后的任一子区域的最大延伸宽度不大于预设宽度阈值。

所述预设宽度阈值为一长度值，其大小可以根据需要具体设定，通常情况下，该预设宽度阈值为小于工作区域宽度的一个长度值。

本发明一具体实施中，所述步骤M5中若当前子工作区的最大延伸宽度大于预设宽度阈值，则所述方法具体包括：在需要分割的当前子区域的最大延伸宽度的形成方向上、自形成最大延伸宽度的起始点开始，每到达预设宽度阈值时，在垂直于最大延伸宽度的形成方向上形成分割线，每一分割线与工作区域具有两个交点；

或获取最大延伸宽度m₁，以及预设宽度阈值n₁，判断m₁≥k₁·n₁是否成立，k₁≥1.5，若是，每到达等分阈值时，在垂直于最大延伸宽度的形成方向上形成分割线；所述

其中，

表示向上取整。

本发明较佳实施方式中，可以在工作区域的宽度和长度上分别进行划分，也可以二者选择其一进行划分。

对于工作区域长度的划分，所述步骤M5包括：获取每一子工作区的最大延伸长度，将每一子工作区在Y轴上最小纵坐标和最大纵坐标的差值绝对值定义为最大延伸长度；

若当前子工作区的最大延伸长度大于预设长度阈值；

则按照预设长度阈值分割当前子工作区，使分割后的任一子区域的最大延伸长度不大于预设长度阈值。

本发明一具体实施中，所述步骤M5中若当前子工作区的最大延伸长度大于预设长度阈值，则所述方法具体包括：在需要分割的当前子区域的最大延伸长度的形成方向上、自形成最大延伸长度的起始点开始，每到达预设长度阈值时，在垂直于最大延伸宽度的形成方向上形成分割线，每一分割线与工作区域具有两个交点；

或获取最大延伸长度m₂，以及预设宽度阈值n₂，判断m₂≥k₂·n₂是否成立，k₂≥1.5，若是，每到达等分阈值时，在垂直于最大延伸宽度的形成方向上形成分割线；所述

为了便于理解，结合图11所示，描述一具体示例供参考，在该示例中，外边界线line1围城工作区域，该工作区域中具有3个障碍物，分别为障碍物1，障碍物2和障碍物3；采用上述方法对工作区域进行初步划分后，该工作区域形成4个子工作区，分别为子工作区A、子工作区B、子工作区C以及子工作区D；经过测量获得4个子工作区的最大延伸宽度依次以lx_A、lx_B、lx_C、lx_D表示，另外，该工作区仅给出预设宽度阈值为a；经过判断可知：lx_A、lx_C、lx_D的值均小于a，仅有lx_B的值大于a，如此，仅对子工作区B在X轴方向上做进一步的划分。

对于子工作区B，在X轴上形成其最大延伸宽度的最小坐标开始，按照从左向右的顺序每间隔宽度为a划分切割线，直到最右侧的子区域的宽度不大于a，以将子工作区B在X轴方向上形成由切割线分隔形成的若干子区域。

本发明较佳实施方式中，所述k₁和所述k₂均小于等于2，在此不再进一步的赘述。

进一步的，在将工作区域分割为各个子工作区后，可以逐个对每个子工区区进行弓字形或者螺旋形遍历，在此不做进一步的赘述。

本发明的路径规划方法，利用障碍物坐标已知电子地图，根据障碍物的位置对工作区域进行划分，使得障碍物位于某一或多个子区域的边界，而不会位于子区域中间；进一步的，通过对工作区判定后进行划分，无大面积的子区域，有利于机器人随机遍历程序的运行，保证机器人遍历时的覆盖率，并有助于提高机器人的工作效率。

本发明一实施方式中，还提供一种机器人，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述所述路径规划方法的步骤。

本发明一实施方式中，还提供一种可读存储介质，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上述所述路径规划方法的步骤。

结合图12所示，提供一种障碍地图的创建系统，所述系统包括：控制模块100，创建模块200以及补充模块300。

控制模块100用于驱动机器人行走及工作。

创建模块200用于在创建栅格地图的同一直角坐标系下，控制模块首次驱动行走机器人自初始定位点开始沿外边界线行走过程中，跟随机器人的行走路径在外边界线围成的工作区域上创建覆盖行走机器人工作区域的栅格地图，所述栅格地图包括多个已知坐标的栅格单元；并实时记录外边界线上栅格单元的特征标记，每一栅格单元具有唯一特征标记，所述特征标记包括障碍标识和边界标识；所述障碍标识用于表征栅格单元与障碍物的位置关系；所述边界标识用于表征栅格单元与边界线的位置关系。

补充模块300用于在确认行走机器人沿外边界线回到初始定位点后，根据各个栅格单元与外边界线的位置关系，补充排除外边界线上的栅格单元后剩余的栅格单元所对应的特征标记。

处理输出模块400用于在栅格地图上对各个栅格单元的特征标记进行标识形成障碍物地图。

本发明较佳实施方式中，所述创建模块100还用于建立直角坐标系，并在同一直角坐标系下，创建栅格地图。

所述创建模块200还用于将每一栅格单元对应的特征标记以二进制数值进行表示，并按照障碍标识、边界标识顺序存储；所述控制模块100首次驱动行走机器人从初始定位点开始沿外边界线行走过程中，所述创建模块200还用于在行走机器人每经过一个栅格单元，将该栅格单元对应的特征标记修改为<1,1>；所述控制模块100首次确认行走机器人沿外边界线回到初始定位点后，所述补充模块200还用于将处于外边界线内的各个栅格单元所对应的特征标记修改为<0,0>。

当行走机器人非首次进入到外边界线围成的工作区域时，所述补充模块300用于执行上述步骤S4，所述处理输出模块400用于执行上述步骤S5。

本发明一较佳实施方式，还提供一种包括如上所述的障碍地图的创建系统的割草机器人。

结合图13所示，本发明一实施方式提供一种路径规划系统，所述系统包括：获取模块500，解析模块600以及分割模块700。

获取模块500用于获取机器人工作区域的电子地图，所述电子地图上映射障碍物坐标已知的障碍物地图。解析模块600用于解析电子地图，若确定工作区域内存在障碍物，则获取障碍物地图上障碍物的轮廓线；解析障碍物的轮廓线，在每一障碍物上获得至少一组极值特征组，所述极值特征组定义为障碍物的轮廓线在X轴上具有最小横坐标和具有最大横坐标的两个极值坐标点，和/或所述极值特征组定义为障碍物的轮廓线在Y轴上具有最小纵坐标和具有最大纵坐标的两个极值坐标点；分割模块700用于在每一障碍物的极值特征点处对工作区域进行分割，以形成若干子工作区。

本发明较佳实施方式中，所述解析模块600还用于：实现上述步骤M2和步骤M3；分割模块700用于实现步骤M4。

本发明较佳实施方式中，结合图14所示，路径规划系统在图13所示基础上，增加一细分模块800，细分模块800用于实现步骤M5。

本发明一较佳实施方式，还提供一种包括如上所述的路径规划系统的割草机器人。

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，上述描述的系统和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施方式中的对应过程，在此不再赘述。

上述障碍地图的创建方法及系统以及路径规划方法均涉及地图中坐标的确定，本发明可实现方式中，可通过控制机器人在工作区域内行走，并根据机器人获得的坐标建立地图。现有技术中，通常采用低成本的基于角度测量方法的激光定位或定位精度相对较高超宽带UWB技术进行机器人的定位。

然而当遮挡物较多，草坪环境较复杂，工作地面不平整，周围环境有高反射率物体时，激光定位的准确度均会受到影响；而超宽带UWB技术对于切割直径范围为分米级的小型割草机器人不能直接用重叠率的路径规划方式来完成区域全覆盖。

如此，本发明一较佳实施方式中，提出一种割草机器人，具有该割草机器人的系统及该割草机器人的控制方法。

本发明一实施方式提供一种割草机器人系统，该系统包括割草机器人，所述割草机器人配置于一工作区域内作业，所述工作区域内设置若干已知坐标的反光标，以及设置若干已知坐标的UWB基站；所述反光标以及UWB基站的数量均为至少3个。

如图15所示，本发明第一实施方式提供的割草机器人包括：UWB定位装置10，用于与已知坐标的UWB基站进行信息交互，以获得所述割草机器人相对于所述UWB基站的UWB数据，并依据所述UWB数据获得所述割草机器人的UWB定位坐标；激光定位装置20，用于与已知坐标的反光标进行信息交互，以获得所述割草机器人对应于所述反光标的激光数据，并依据所述激光数据获得所述割草机器人的激光定位坐标；主控制器30，用于通信连接所述UWB定位装置10和所述激光定位装置20，以从所述UWB定位装置10接收所述割草机器人的UWB定位坐标和/或从所述激光定位装置20接收所述割草机器人的激光定位坐标，并且以所述UWB定位坐标、所述激光定位坐标、所述UWB定位坐标和所述激光定位坐标进行融合后的坐标其中之一作为所述割草机器人的当前位置坐标。

具体的，本发明第一实施方式中，所述UWB定位装置10包括：UWB标签11，用于所述UWB基站进行信息交互，以获得所述割草机器人相对于所述UWB基站的UWB数据；第一控制器13，其与所述UWB标签11电连接，用于从所述UWB标签11获取所述UWB数据，并依据所述UWB数据获得所述割草机器人的UWB定位坐标。

所述激光定位装置20包括：激光扫描头21，用于所述反光标进行信息交互，以获得所述割草机器人相对于所述反光标的激光数据；第二控制器23，其与所述激光扫描头21电连接，用于从所述激光扫描头21获取所述激光数据，并依据所述激光数据获得所述割草机器人的激光定位坐标。

本发明具体实施方式中，UWB标签11与UWB基站进行信息交互过程中，获取当前割草机器人与工作区域内的UWB基站之间的距离信息；进一步的，第一控制器13采用三边测量定位算法解析UWB数据，以获得UWB定位坐标，并进一步的将获得的UWB定位坐标发送给主控制器30进行融合。

激光扫描头21与反光标进行信息交互过程中，获取当前割草机器人与工作区域内的反光标之间的角度信息；进一步的，第二控制器23采用三角测量定位算法解析激光数据，以获得激光定位坐标，并进一步的将获得的激光定位坐标发送给主控制器30进行融合。

以上通过三边测量定位算法以及三角测量定位算法获得机器人坐标的方式均为现有技术，在此不做进一步的赘述。

本发明具体实施方式中，所述主控制器30与第一控制器13以及第二控制器23的通信连接方式具有多种，例如：通过串口、I2C、Wifi或蓝牙等。

当主控制器30接收UWB定位坐标及激光定位坐标过程中，接收到的UWB定位坐标或激光定位坐标其中之一可能会无效，如此，所述主控制器30具体用于：解析UWB定位坐标和激光定位坐标，判断UWB定位坐标和激光定位坐标其中之一是否无效，若是，将其中另一作为机器人的当前位置坐标。无效的状态例如：获得的其中一个坐标不在当前的环境区域范围内，当然，还有其他无效的场景，在此不做进一步的赘述。

相应的，本发明一较佳实施方式中，当主控制器30确认仅接收到UWB定位坐标时，则将UWB定位坐标作为机器人的当前位置坐标。

本发明一较佳实施方式中，当主控制器30确认仅接收到激光定位坐标时，则将激光定位坐标作为机器人的当前位置坐标。

本发明一较佳实施方式中，当主控制器30确认接收到UWB定位坐标和激光定位坐标时，直接将激光定位坐标作为机器人的当前位置坐标。

本发明一较佳实施方式中，当主控制器30未接收到UWB定位坐标和激光定位坐标任一时，发送指令至第二控制器，第二控制器指示激光扫描头重新扫描，并将重新扫描获得的激光定位坐标作为机器人的当前位置坐标。

本发明再一较佳实施方式中，当主控制器30确认接收到UWB定位坐标和激光定位坐标时，采用加权平均法，卡尔曼滤波法，贝叶斯估计算法中的其中一种融合UWB定位坐标和激光定位坐标。

结合图16所示，本发明第二实施方式提供的割草机器人，所述第二实施方式与上述第一实施方式类似，其区别在于，未设置第一控制器和第二控制器，直接采用主控制器30通信连接并控制UWB标签11和激光扫描头21；相应的，由主控制器30实现第一控制器和第二控制器的功能。

具体的，主控制器30分别与UWB标签和激光扫描头电连接，用于从所述UWB标签11获取所述UWB数据并依据所述UWB数据获得所述割草机器人的UWB定位坐标，和/或从所述激光扫描头21获取所述激光数据并依据所述激光数据获得所述割草机器人的激光定位坐标，所述主控器30还用于以所述UWB定位坐标、所述激光定位坐标、所述UWB定位坐标和所述激光定位坐标进行融合后的坐标其中之一作为所述割草机器人的当前位置坐标。

主控制器30还用于实现上述第一控制器和第二控制器的其他功能，其具体实现过程参照上述实施方式，在此不做进一步的赘述。

本发明一实施方式中，结合图17所示，还提供一种割草机器人的控制方法，所述方法包括：N1、实时通过UWB标签与UWB基站的信息交互获得所述割草机器人相对于所述UWB基站的UWB数据，和/或通过激光扫描头与反光标进行信息交互，以获得所述割草机器人相对于所述反光标的激光数据；N2，解析UWB数据获得所述割草机器人的UWB定位坐标，解析激光数据获得所述割草机器人的激光定位坐标；N3，以所述UWB定位坐标、所述激光定位坐标、所述UWB定位坐标和所述激光定位坐标进行融合后的坐标其中之一作为所述割草机器人的当前位置坐标。

本发明第一可实现方式中，步骤N3具体包括：解析UWB定位坐标和激光定位坐标，判断UWB定位坐标和激光定位坐标其中之一是否无效，若是，将其中另一作为机器人的当前位置坐标。。

本发明第二可实现方式中，步骤N3具体包括：当确认仅接收到UWB定位坐标时，则将UWB定位坐标作为机器人的当前位置坐标。

本发明第三可实现方式中，步骤N3具体包括：当确认仅接收到激光定位坐标时，则将激光定位坐标作为机器人的当前位置坐标。

本发明第四可实现方式中，步骤N3具体包括：当未接收到UWB定位坐标和激光定位坐标任一时，指示重新扫描以重新获得激光定位坐标，将获得的激光定位坐标作为机器人的当前位置坐标。

本发明第五可实现方式中，步骤N3具体包括：当确认接收到UWB定位坐标和激光定位坐标时，采用加权平均法，卡尔曼滤波法，贝叶斯估计算法中的其中一种融合UWB定位坐标和激光定位坐标。

综上所述，本发明的割草机器人，具有该割草机器人的系统及该割草机器人的控制方法，融合UWB定位和激光定位的优点，提升机器人的定位精度。

在本申请所提供的几个实施方式中，应该理解到，所揭露的模块，系统和方法，均可以通过其它的方式实现。以上所描述的系统实施方式仅仅是示意性的，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块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。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上，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方式方案的目的。

另外，在本申请各个实施方式中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以2个或2个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。

最后应说明的是：以上实施方式仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施方式对本申请进行了详细的说明，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方式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方式技术方案的精神和范围。

Claims (13)

1.一种障碍地图的创建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

在创建栅格地图的同一直角坐标系下，首次驱动行走机器人自初始定位点开始沿外边界线行走，跟随机器人的行走路径在外边界线围成的工作区域上创建覆盖行走机器人工作区域的栅格地图，所述栅格地图包括多个已知坐标的栅格单元；

并实时记录外边界线上栅格单元的特征标记，每一栅格单元具有唯一特征标记，所述特征标记包括用于表征栅格单元与障碍物的位置关系的障碍标识和用于表征栅格单元与边界线的位置关系的边界标识；

在确认行走机器人沿外边界线回到初始定位点后，根据各个栅格单元与外边界线的位置关系，补充排除外边界线上的栅格单元后剩余的栅格单元所对应的特征标记；

在栅格地图上对各个栅格单元的特征标记进行标识形成障碍物地图。

2.根据权利要求1所述的障碍地图的创建方法，其特征在于，当行走机器人非首次进入到外边界线围成的工作区域时，所述方法还包括：

驱动行走机器人在工作区域内行走，在到达每一栅格单元时，根据当前栅格单元内监测到的障碍物和边界线获取对应于当前栅格单元新的特征标记；

并判断当前栅格单元在行走机器人记录的障碍物地图中的特征标记与新获取的特征标记是否相同，

若相同，则保持障碍物地图中的特征标记不变，若不同，则以新获取的特征标记替换障碍地图中已存在的特征标记。

3.根据权利要求2所述的障碍地图的创建方法，其特征在于，所述方法还包括：将每一栅格单元对应的特征标记以<a,b>进行表示，a,代表障碍标识，b代表特征标识，a、b均为二进制数值；

驱动行走机器人从初始定位点开始沿外边界线行走过程中，行走机器人每经过一个栅格单元，将该栅格单元对应的特征标记修改为<1,1>；

在确认行走机器人沿外边界线回到初始定位点后，将处于外边界线内的各个栅格单元所对应的特征标记修改为<0,0>。

4.根据权利要求3所述的障碍地图的创建方法，其特征在于，所述方法还包括：

驱动行走机器人在工作区域内行走，并在到达每一栅格单元时判断当前栅格单元是否遇到障碍物；

若是，在确认当前栅格单元记录的特征标记为<1,1>时，保持当前栅格的特征标记不变；

在确认当前栅格单元记录的特征标记不为<1,1>，且确认当前栅格内存在边界线时，将当前栅格单元的特征标记修改为<1,1>，同时将当前栅格内的边界线定义为内边界线；

在确认当前栅格单元记录的特征标记不为<1,1>，且确认当前栅格内不存在边界线时，将当前栅格单元的特征标记修改为<1,0>；

若否，在确认当前栅格单元记录的特征标记为<0,0>时，保持当前栅格的特征标记不变；

在确认当前栅格单元记录的特征标记不为<0,0>时，将当前栅格单元的特征标记修改为<0,0>。

5.根据权利要求4所述的障碍地图的创建方法，其特征在于，所述方法还包括：

在获取到内边界线上的第一个坐标点后，驱动行走机器人按照预设时间间隔持续记录机器人的位置坐标，直至对内边界线遍历完成；

统计机器人在内边界线上获得的位置坐标，以更新所述栅格地图中的内边界。

6.根据权利要求4所述的障碍地图的创建方法，其特征在于，所述方法还包括：若确认行走机器人在当前工作区域内的运行时间达到预设运行时间，和/或确认行走机器人在当前工作区域内的覆盖率达到预设覆盖率，则统计特征标记为<1,0>的栅格单元，并按照就近原则进行区域合并，形成障碍区；

“统计特征标记为<1,0>的栅格单元，并按照就近原则进行区域合并，形成障碍区”具体包括：统计特征标记为<1,0>的栅格单元，若两个栅格单元之间的距离小于预设距离，则将该两个栅格单元进行区域合并，形成障碍区；或统计多个特征标记为<1,0>的栅格单元在预设距离范围内，则将该多个栅格单元进行区域合并，形成障碍区；

所述方法还包括：在同一障碍区获取栅格单元中在X轴上最小横坐标x_min、X轴上的最大横坐标x_max、Y轴上最小纵坐标y_min以及Y轴上的最大纵坐标y_max，将以顶点(x_min，y_min)和(x_max，y_max)形成矩形区域定义为障碍区；和/或在同一障碍区获取栅格单元中不在同一直线上的3个栅格单元，以该3个栅格单元确定圆形区域，以保证其他栅格单元均在该圆形区域内或该圆形区域的边界上，将所述圆形区域定义为障碍区。

7.一种机器人，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，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1-6中任一项所述障碍地图的创建方法的步骤。

8.一种可读存储介质，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权利要求1-6中任一项所述障碍地图的创建方法的步骤。

9.一种障碍地图的创建系统，其特征在于，所述系统包括：

控制模块，用于驱动机器人行走及工作；

创建模块，用于在创建栅格地图的同一直角坐标系下，控制模块首次驱动行走机器人自初始定位点开始沿外边界线行走过程中，跟随机器人的行走路径在外边界线围成的工作区域上创建覆盖行走机器人工作区域的栅格地图，所述栅格地图包括多个已知坐标的栅格单元；

并实时记录外边界线上栅格单元的特征标记，每一栅格单元具有唯一特征标记，所述特征标记包括用于表征栅格单元与障碍物的位置关系的障碍标识和用于表征栅格单元与边界线的位置关系的边界标识；

补充模块，用于在确认行走机器人沿外边界线回到初始定位点后，根据各个栅格单元与外边界线的位置关系，补充排除外边界线上的栅格单元后剩余的栅格单元所对应的特征标记；

处理输出模块，用于在栅格地图上对各个栅格单元的特征标记进行标识形成障碍物地图。

10.根据权利要求9所述的障碍地图的创建系统，其特征在于，当行走机器人非首次进入到外边界线围成的工作区域时，所述补充模块还用于：

控制模块驱动行走机器人在工作区域内行走过程中，在到达每一栅格单元时，根据当前栅格单元内监测到的障碍物和边界线获取对应于当前栅格单元新的特征标记；

并判断当前栅格单元在行走机器人记录的障碍物地图中的特征标记与新获取的特征标记是否相同，

若相同，则保持障碍物地图中的特征标记不变，若不同，则以新获取的特征标记替换障碍地图中已存在的特征标记。

11.根据权利要求10所述的障碍地图的创建系统，其特征在于，所述创建模块还用于将每一栅格单元对应的特征标记以<a,b>进行表示，a,代表障碍标识，b代表特征标识，a、b均为二进制数值；

所述控制模块首次驱动行走机器人从初始定位点开始沿外边界线行走过程中，所述创建模块还用于在行走机器人每经过一个栅格单元，将该栅格单元对应的特征标记修改为<1,1>；

所述控制模块首次确认行走机器人沿外边界线回到初始定位点后，所述补充模块还用于将处于外边界线内的各个栅格单元所对应的特征标记修改为<0,0>。

12.根据权利要求11所述的障碍地图的创建系统，其特征在于，所述补充模块还用于：

控制模块在非首次驱动行走机器人在工作区域内行走过程中，补充模块用于在到达每一栅格单元时判断当前栅格单元是否遇到障碍物，

若是，在确认当前栅格单元记录的特征标记为<1,1>时，保持当前栅格的特征标记不变；

在确认当前栅格单元记录的特征标记不为<1,1>，且确认当前栅格内存在边界线时，将当前栅格单元的特征标记修改为<1,1>，同时将当前栅格内的边界线定义为内边界线；

在确认当前栅格单元记录的特征标记不为<1,1>，且确认当前栅格内不存在边界线时，将当前栅格单元的特征标记修改为<1,0>；

若否，在确认当前栅格单元记录的特征标记为<0,0>时，保持当前栅格的特征标记不变；

在确认当前栅格单元记录的特征标记不为<0,0>时，将当前栅格单元的特征标记修改为<0,0>；

所述创建模块还用于：

在获取到内边界线上的第一个坐标点后，驱动行走机器人按照预设时间间隔持续记录机器人的位置坐标，直至对内边界线遍历完成；

统计机器人在内边界线上获得的位置坐标，以更新所述栅格地图中的内边界；

所述处理输出模块还用于：

若确认行走机器人在当前工作区域内的运行时间达到预设运行时间，和/或确认行走机器人在当前工作区域内的覆盖率达到预设覆盖率，

则统计特征标记为<1,0>的栅格单元，并按照就近原则进行区域合并，形成障碍区；

所述处理输出模块具体用于：

统计特征标记为<1,0>的栅格单元，若两个栅格单元之间的距离小于预设距离，则将该两个栅格单元进行区域合并，形成障碍区；

或统计多个特征标记为<1,0>的栅格单元在预设距离范围内，则将该多个栅格单元进行区域合并，形成障碍区；

所述处理输出模块还用于：

在同一障碍区获取栅格单元中在X轴上最小横坐标x_min、X轴上的最大横坐标x_max、Y轴上最小纵坐标y_min以及Y轴上的最大纵坐标y_max，

将以顶点(x_min，y_min)和(x_max，y_max)形成矩形区域定义为障碍区；

和/或在同一障碍区获取栅格单元中不在同一直线上的3个栅格单元，以该3个栅格单元确定圆形区域，以保证其他栅格单元均在该圆形区域内或该圆形区域的边界上，将所述圆形区域定义为障碍区。

13.一种包括权利要求9-12任一项所述的障碍地图的创建系统的机器人。

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