CN112799398A - 基于寻径代价的清洁路径规划方法、芯片及清洁机器人 - Google Patents

基于寻径代价的清洁路径规划方法、芯片及清洁机器人 Download PDF

Info

Publication number
CN112799398A
CN112799398A CN202011570703.XA CN202011570703A CN112799398A CN 112799398 A CN112799398 A CN 112799398A CN 202011570703 A CN202011570703 A CN 202011570703A CN 112799398 A CN112799398 A CN 112799398A
Authority
CN
China
Prior art keywords
cleaning
sub
block
path
coordinate axis
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202011570703.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN112799398B (zh
Inventor
孙明
陈卓标
陈泽鑫
徐松舟
周和文
杨武
赖钦伟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhuhai Amicro Semiconductor Co Ltd
Original Assignee
Zhuhai Amicro Semiconductor Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhuhai Amicro Semiconductor Co Ltd filed Critical Zhuhai Amicro Semiconductor Co Ltd
Priority to CN202011570703.XA priority Critical patent/CN112799398B/zh
Publication of CN112799398A publication Critical patent/CN112799398A/zh
Priority to US18/032,561 priority patent/US20230393584A1/en
Priority to PCT/CN2021/098193 priority patent/WO2022134483A1/zh
Priority to EP21908491.0A priority patent/EP4216014A4/en
Application granted granted Critical
Publication of CN112799398B publication Critical patent/CN112799398B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0268—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means
    • G05D1/0274—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means using mapping information stored in a memory device
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0219—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory ensuring the processing of the whole working surface
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L—DOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L11/00—Machines for cleaning floors, carpets, furniture, walls, or wall coverings
    • A47L11/24—Floor-sweeping machines, motor-driven
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L—DOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L11/00—Machines for cleaning floors, carpets, furniture, walls, or wall coverings
    • A47L11/40—Parts or details of machines not provided for in groups A47L11/02 - A47L11/38, or not restricted to one of these groups, e.g. handles, arrangements of switches, skirts, buffers, levers
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L—DOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L11/00—Machines for cleaning floors, carpets, furniture, walls, or wall coverings
    • A47L11/40—Parts or details of machines not provided for in groups A47L11/02 - A47L11/38, or not restricted to one of these groups, e.g. handles, arrangements of switches, skirts, buffers, levers
    • A47L11/4011—Regulation of the cleaning machine by electric means; Control systems and remote control systems therefor
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0217—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with energy consumption, time reduction or distance reduction criteria
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0238—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using obstacle or wall sensors
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L—DOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L2201/00—Robotic cleaning machines, i.e. with automatic control of the travelling movement or the cleaning operation
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L—DOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L2201/00—Robotic cleaning machines, i.e. with automatic control of the travelling movement or the cleaning operation
    • A47L2201/06—Control of the cleaning action for autonomous devices; Automatic detection of the surface condition before, during or after cleaning

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
  • Manipulator (AREA)

Abstract

本发明涉及基于寻径代价的清洁路径规划方法、芯片及清洁机器人，该清洁路径规划方法根据不同坐标轴方向的寻径代价在不同的子区块内寻找出导航顺序合理的候选出入口作为相应的子区块的清洁入口位置，有利于组合连接出清洁区域内的最终规划的清洁路径，能够让在不同子区块之间的导航路径距离减少，减少机器人在房间区域之间路径规划所花费的时间，减小计算量，提高移动机器人的清洁效果。

Description

基于寻径代价的清洁路径规划方法、芯片及清洁机器人
技术领域
本发明涉及SLAM技术下的机器人路径代价的技术领域，具体涉及基于寻径代价的清洁路径规划方法、芯片及清洁机器人。
背景技术
目前扫地机、擦窗机、洗地机等清洁机器人，需要以最短的路径去覆盖清洁机器人能到达的所有室内清洁工作区域，清洁路径的规划是否合理高效直接影响清洁效果以及用户对产品优劣的直观感知。
现有技术常常会出现清洁机器人在每一个待清洁区域清扫时，有些区域因折返行走而被重复清洁，而有些区域没有行走过而导致未被清洁。当机器人需要遍历的规划区域块的数目增加且分布的位置区域更加密集时，出现因在清洁区域进行全局覆盖清扫而产生未按照导航路径依次清洁局部区域的问题、或沿着导航路径在同一局部区域内反复清洁的问题，则可能难以得知清洁机器人已经清洁了哪些待清洁区域以及清洁机器人还没有清洁哪个待清洁区域，从而影响了整个清洁区域的清洁效果。这导致了机器人需要花更多的时间进行工作区域之间路径规划，降低清洁机器人的智能化程度，降低了用户的使用体验。
发明内容
为满足清洁机器人导航的实时性要求和清洁路径规划的合理性，本发明提供了基于寻径代价的清洁路径规划方法、芯片及清洁机器人，所需计算资源少，只通过少量的参数，减少了区间导航距离，让机器人在同一位置处所规划的清洁路径高效，避免多区间不合理导航，进而满足不同场景下的机器人定位导航的实时性需求和智能化程度。本发明公开的具体技术方案如下：
基于寻径代价的清洁路径规划方法，所述清洁路径规划方法包括如下步骤：步骤1、根据移动机器人在清洁区域内不同方向的地图边界与障碍物边界，在清洁区域匹配的地图中配置清扫线，再结合作为子区块分割线的清扫线和障碍物边界将这个地图对应分割为预设数量的子区块，再在每一个子区块内将作为子区块分割线的清扫线的一个端点位置设置为该子区块的候选出入口,其中，作为子区块分割线的清扫线还被配置为组成子区块内规划的弓字形清扫路径；步骤2、将当前位置处的移动机器人在当前未清扫的子区块内搜索到的满足预设寻径代价条件的候选出入口设置为这个当前未清扫的子区块的清洁入口位置，并在此基础上结合这个当前未清扫的子区块内规划的弓字形清扫路径确定这个当前未清扫的子区块的清洁结束位置；步骤3、控制移动机器人移动至这个当前未清扫的子区块的清洁入口位置，再开始沿着这个当前未清扫的子区块内的弓字形清扫路径进行清扫遍历；步骤4、当移动机器人移动至这个当前未清扫的子区块的清洁结束位置时，通过重复上述步骤2至步骤3去搜索规划下一个未清扫的子区块的清洁入口位置及其清洁结束位置，同时，按照当前未清扫的子区块的清洁结束位置和下一个未清扫的子区块的清洁入口位置的先后遍历顺序，将当前未清扫的子区块内规划的弓字形清扫路径和下一个未清扫的子区块内规划的弓字形清扫路径组合为移动机器人在所述清洁区域内最终规划的清洁路径，直到完成所有的子区块的清扫。
与现有技术相比，本技术方案根据不同坐标轴方向的寻径代价在不同的子区块内寻找出导航顺序合理的候选出入口作为相应的子区块的清洁入口位置，有利于组合连接出清洁区域内的最终规划的清洁路径，能够让在不同子区块之间的导航路径距离减少，减少机器人在房间区域之间路径规划所花费的时间，减小计算量，提高移动机器人的清洁效果。
进一步地，由所述步骤4返回所述步骤2时，将当前未清扫的子区块的清洁结束位置更新为所述当前位置，再在这个清洁结束位置搜索到的满足预设寻径代价条件的候选出入口作为下一个未清扫的子区块内的清洁入口位置。该技术方案规划出移动机器人清扫遍历不同的子区块的导航顺序，让移动机器人以更高的覆盖率在不同的未清扫的子区块之间移动。
进一步地，当位于所述清洁区域的同一排的子区块均被按照内规划的弓字形清扫路径清扫完毕时，移动机器人则重复所述步骤2至所述步骤3去搜索规划下一排的未清扫的子区块的清洁入口位置及其清洁结束位置，再进入与下一排的未清扫的子区块进行清扫，使得移动机器人优先寻找与其所在位置距离趋向于最近且遍历复杂度最少的所述候选出入口作为下一排的优先遍历的未清扫的子区块的清洁入口位置。
进一步地，在所述步骤2中还包括：在所有未清扫的子区块中，将第一预设坐标轴的正方向上分布于最外侧的清扫线与移动机器人的当前搜索位置的垂线段长度设置为移动机器人在第一预设坐标轴的正方向上形成的正方向寻径距离，将第一预设坐标轴的负方向上分布于最外侧的清扫线与移动机器人的当前搜索位置的垂线段长度设置为移动机器人在第一预设坐标轴的负方向上形成的负方向寻径距离；然后根据负方向寻径距离与正方向寻径距离的比值，计算调节第一预设坐标轴方向上搜索所述候选出入口所花费的寻径代价，以实现：当移动机器人在第一预设坐标轴的其中一个方向上的寻径代价为所述区域寻径代价最小值时，从区域寻径代价最大值和调整后的区域寻径代价最小值中选择相对小的寻径代价作为第一预设坐标轴的另一个方向上的寻径代价，使得这个相对小的寻径代价不超过区域寻径代价最大值；其中，区域寻径代价最大值和区域寻径代价最小值是根据当前的清洁区域的清扫规划需求设置的。该该技术方案根据同一坐标轴的两个相反方向上的清扫线与机器人当前搜索位置的距离关系，选择出机器人搜索出遍历难度更低的子区块入口搜索路径，与现有技术相比，减少机器人在同一子区块内弓字型清扫过程中的折返往复行走的次数。
进一步地，在所述步骤1中，当前未清扫的子区块内的弓字形清扫路径是由所属的子区块的清扫线组成的，其中，每个子区块内的弓字形清扫路径的首端和弓字形清扫路径的尾端都被设置为对应子区块的候选出入口。便于选择进出子区块的清洁入口。
进一步地，在所述步骤1中，所述在每一个子区块内将作为子区块分割线的清扫线的一个端点位置设置为该子区块的候选出入口的方法包括：当前未清扫的子区块内规划的弓字形清扫路径的首端确定为所述清洁入口位置时，将这个弓字形清扫路径的尾端设置为这个当前未清扫的子区块的清洁结束位置；或者，这个当前未清扫的子区块内规划的弓字形清扫路径的尾端确定为所述清洁入口位置时，将这个弓字形清扫路径的首端设置为这个当前未清扫的子区块的清洁结束位置。使得清洁入口位置的选择更加灵活，适应不同清扫环境的规划需求。
进一步地，当第二预设坐标轴上的寻径代价设置为预设参考代价时，设置第一预设坐标轴上的最大寻径代价为所述区域寻径代价最大值，设置第一预设坐标轴上的最小寻径代价为所述区域寻径代价最小值；其中，第一预设坐标轴是垂直于移动机器人当前规划的弓字形清扫路径的直线段；第一预设坐标轴和第二预设坐标轴是地图上预配置的相互垂直的坐标轴；其中，所述寻径代价使用所述第二预设坐标轴的正负方向或所述第一预设坐标轴的正负方向上的地图栅格距离来表示，并与地图栅格的距离存在比例关系。该技术方案配置移动机器人在第一预设坐标轴方向上搜索所述候选出入口的距离代价最值，并在此基础上限定各个坐标轴方向上的搜索步长，使得搜索有序进行。
进一步地，所述根据负方向寻径距离与正方向寻径距离的比值，计算调节第一预设坐标轴方向上搜索所述候选出入口所花费的寻径代价的方法包括：当负方向寻径距离与正方向寻径距离的比值大于1时，设置移动机器人从当前位置开始在第一预设坐标轴的正方向上搜索所述候选出入口至所述当前搜索位置处所花费的寻径代价为所述区域寻径代价最小值，同时将所述区域寻径代价最小值与这个大于1的比值的乘积作为调整后的区域寻径代价最小值，然后，从所述区域寻径代价最大值和调整后的区域寻径代价最小值中选择相对小的寻径代价作为从当前位置开始在第一预设坐标轴的负方向上搜索所述候选出入口至所述当前搜索位置处所花费的寻径代价；当负方向寻径距离与正方向寻径距离的比值等于1时，设置移动机器人从当前位置开始在第一预设坐标轴的正方向上搜索所述候选出入口至所述当前搜索位置处所花费的寻径代价为所述区域寻径代价最小值，设置移动机器人从当前位置开始在第一预设坐标轴的负方向上搜索所述候选出入口至所述当前搜索位置处所花费的寻径代价为所述区域寻径代价最小值；当负方向寻径距离与正方向寻径距离的比值小于1时，设置移动机器人从当前位置开始在第一预设坐标轴的负方向上搜索所述候选出入口至所述当前搜索位置处所花费的寻径代价为所述区域寻径代价最小值，同时将所述区域寻径代价最小值与这个小于1的比值的比值作为调整后的区域寻径代价最小值，然后，从所述区域寻径代价最大值和调整后的区域寻径代价最小值中选择相对小的寻径代价作为从当前位置开始在第一预设坐标轴的正方向上搜索所述候选出入口至所述当前搜索位置处所花费的寻径代价。
该技术方案根据移动机器人在同一位置处计算的负方向寻径距离与正方向寻径距离的比值，调整用于搜索所述候选出入口所花费的较大的寻径代价，使得所述第一预设坐标轴的正方向和第一预设坐标轴的负方向中相对较大的寻径代价不超过所述区域寻径代价最大值，有利于以较小的代价完成房间的清扫，使得移动机器人趋向于选择路径代价小的子区块进行清扫。
进一步地，所述步骤2具体包括：
当前位置处的移动机器人在所述当前搜索位置处搜索遍历到所述候选出入口、且计算获取到第二预设坐标轴上的寻径代价为预设倍数的预设参考代价、第一预设坐标轴的正方向上搜索所述候选出入口所花费的寻径代价的寻径代价为预设倍数的区域寻径代价最小值、第一预设坐标轴的负方向上搜索所述候选出入口所花费的寻径代价的寻径代价为预设倍数的区域寻径代价最大值时，确定搜索到的第一个候选出入口确定为满足所述预设寻径代价条件，并将搜索到的第一个候选出入口设置为这个当前未清扫的子区块的清洁入口位置；其中，预设倍数是大于或等于1的整数；搜索到的所述候选出入口也是所述当前搜索位置；在搜索过程中，移动机器人的机体位置不变，但所述当前搜索位置发生改变。
进一步地，所述将当前位置处的移动机器人在这个当前未清扫的子区块内搜索到的满足预设寻径代价条件的候选出入口设置为这个当前未清扫的子区块的清洁入口位置的方法包括：移动机器人从当前位置对应的地图栅格位置开始搜索，每当在地图上沿着第二预设坐标轴的正方向及其负方向都搜索遍历所述区域寻径代价最小值对应的地图栅格距离时，则在地图上沿着第一预设坐标轴的正方向搜索遍历所述预设参考代价对应的地图栅格距离；从移动机器人的当前位置对应的地图栅格位置开始，每当在地图上沿着第二预设坐标轴的正方向及其负方向都搜索遍历所述区域寻径代价最大值对应的地图栅格距离时，则在地图上沿着第一预设坐标轴的负方向搜索遍历所述预设参考代价对应的地图栅格距离；重复上述两个步骤，直到在所述当前搜索位置处计算获取到第二预设坐标轴正负方向上搜索遍历所花费的寻径代价都为预设参考代价的预设倍数、第一预设坐标轴的正方向上搜索遍历所花费的寻径代价为所述区域寻径代价最小值的预设倍数、第一预设坐标轴的负方向上搜索遍历所花费的寻径代价为所述区域寻径代价最大值的预设倍数时，确定搜索遍历到的第一个所述候选出入口满足所述预设寻径代价条件，并将这个所述候选出入口设置为这个当前未清扫的子区块的清洁入口位置；其中，每搜索遍历一个地图栅格，保持实时判断当前搜索到的地图栅格是否标记的所述候选出入口。
与现有技术相比，本技术方案选择出的清洁入口位置不一定是最接近机器人初始位置的起始清扫位置，但是能根据寻径代价的最值、搜索方向、搜索步骤，照预先设定的遍历顺序在当前未清扫的子区块内的不同坐标轴方向上搜索满足遍历复杂度条件的第一个候选出入口，使其成为移动机器人从当前位置开始最容易行走接近的位置，也能引导移动机器人在当前未清扫的子区块内的弓字形清扫过程中减少回折返路径，让机器人能够以更高的覆盖率在子区块间移动。
进一步地，当所述第一预设坐标轴为地图的X轴时，所述第二预设坐标轴为地图的Y轴；当所述第二预设坐标轴为地图的X轴时，所述第一预设坐标轴为地图的Y轴。该技术方案提高子区块的清洁入口位置在地图的所有坐标轴方向上的搜索覆盖率。
一种芯片，内置控制程序，所述控制程序用于控制移动机器人执行所述基于寻径代价的清洁路径规划方法。使用本发明技术方案所述的芯片，能够移动机器人让在不同子区块之间的导航路径距离减少，减小计算量，满足导航运算的实时性要求，提高移动机器人的清洁效果。
一种清洁机器人，装配有主控芯片，所述主控芯片是所述的芯片。使用本发明所述的清洁机器人，能够以较小的代价完成房间的清扫，减少机器人在房间区域之间路径规划所花费的时间，提高用户体验。
附图说明
图1是本发明实施例公开的基于寻径代价的清洁路径规划方法的流程图。
图2为本发明一种实施例中移动机器人在清洁区域内进行路径规划的示意图。
具体实施方式
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详细描述。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。在下面的描述中，给出具体细节以提供对实施例的透彻理解。然而，本领域的普通技术人员将理解，可以在没有这些具体细节的情况下实施实施例。例如，电路可以在框图中显示，以便不在不必要的细节中使实施例模糊。在其他情况下，为了不混淆实施例，可以不详细显示公知的电路、结构和技术。
本发明实施例的运算规划的执行主体是所述移动机器人，可以为扫地机器人、割草机器人、擦窗机器人、排雷机器人等智能移动机器人，该机器人可以包含机器主体、感知系统、控制系统、驱动系统、清洁系统、能源系统和人机交互系统等。
本发明实施例公开基于寻径代价的清洁路径规划方法，如图1所示，所述清洁路径规划方法包括如下步骤：
步骤S101、根据移动机器人在清洁区域内不同方向的地图边界与障碍物边界，在清洁区域匹配的地图中配置清扫线，再结合作为子区块分割线的清扫线和障碍物边界将这个地图对应分割为预设数量的子区块；其中，在每一个子区块内，将作为子区块分割线的清扫线的一个端点位置设置为该子区块的候选出入口；然后进入步骤S102。作为子区块分割线的清扫线还用于组成子区块内的弓字形清扫路径；从而让一个子区块被能够连续弓行连接的清扫线覆盖。需要说明的是，预设数量与障碍物在清洁区域内的分布位置及其数量相关；当所述子区块没有被移动机器人遍历之前是未清扫的子区块；其中，在所述第一预设坐标轴的正方向或负方向所指的区域内，因障碍物的阻隔而沿着所述第二预设坐标轴的正方向及其负方向占据相间隔的两个或两个以上子区块，如图2的第一排的子区块#1、#2、#3所示，同时因没有障碍物的阻隔而沿着所述第一预设坐标轴的正方向或负方向独立占据成为一个子区块，如图2的第二排的子区块#4所示。其中，这个当前未清扫的子区块内的弓字形清扫路径是由所属的子区块的清扫线组成的，这些清扫线规划为移动机器人的弓字形清扫路径中的相对长的直线路径段，使得每个子区块内的弓字形清扫路径的首端和弓字形清扫路径的尾端都被设置为对应子区块的候选出入口。该步骤通过对子区块和清扫线的设置，可以将清洁区域分割成若干个易于清扫的规则几何图形。
需要补充的是，所述在每一个子区块内将作为子区块分割线的清扫线的一个端点位置设置为该子区块的候选出入口的方法包括：当前未清扫的子区块内规划的弓字形清扫路径的首端确定为所述清洁入口位置时，将这个弓字形清扫路径的尾端设置为这个当前未清扫的子区块的清洁结束位置；或者，这个当前未清扫的子区块内规划的弓字形清扫路径的尾端确定为所述清洁入口位置时，将这个弓字形清扫路径的首端设置为这个当前未清扫的子区块的清洁结束位置。
如图2所示，所述清洁区域是矩形房间区域，移动机器人分别检测到这个清洁区域的Y轴正方向上的边界（北向边缘）、Y轴负方向上的边界（南向边缘）、X轴正方向上的边界（西向边缘）和X轴负方向上的边界（东向边缘），移动机器人在这个清洁区域内，根据地图边界在这个地图上设置的清扫线，这些清扫线以设定的间距从Y轴正方向向Y轴负方向依次排布，其中，最靠近Y轴正方向上的地图边界的清扫线为边缘清扫线，最靠近Y轴负方向上的地图边界的清扫线也为边缘清扫线。
在执行步骤S101之前移动机器人根据清洁区域内的障碍物构建起全局地图，使得移动机器人能够从全局地图中获取地图边界与障碍物边界；在具体应用中，移动机器人从这个清洁区域的任意一点出发，在运动过程中移动机器人内部的环境地图构建模块通过重复感测环境特征信息(墙角、柱子、家具等)，并根据感测到的环境特征信息标记出障碍物的位置，进而构建包含障碍物信息（图2的纯黑色区域是不可穿越的障碍物）的地图；然后，结合图2可知，移动机器人根据地图和障碍物的边界在地图上设置能够连接为弓字形清扫路径的若干条清扫线，清扫线从地图的一侧边界（X坐标轴正方向上边界）出发，当检测到地图的另一侧边界（X坐标轴负方向边界）或障碍物的一侧边界时停止，当遇到障碍物的一侧边界时，随即从障碍物的另一侧边界出发直至检测到地图的另一侧边界，所述清扫线之间的距离相等；紧接着，移动机器人将两端分别位于地图两侧边界并与障碍物相距至少一个移动机器人半径的清扫线作为子区块分割线，如果分割线处于两个障碍物（包括墙壁）之间且这两个障碍物之间的距离小于一个移动机器人直径，则将两个障碍物视为一个整体，此清扫线不作为分割线；最后，移动机器人以子区块分割线和障碍物两侧边界为分界，即将图2的地图分割成子区块#1、#2、#3、#4、#5、#6、#7、#8；在图2所示的每一个子区块内，将作为子区块的与X轴方向平行的子区块分割线的清扫线的端点位置设置为该子区块的候选出入口，比如子区块#1的候选出入口包括子区块#1内最上端的清扫线（子区块#1的分割线）的端点A0及最下端的清扫线（子区块#1的另一分割线）的端点A1、子区块#2的候选出入口包括子区块#2内最上端的清扫线（子区块#2的分割线）的端点B0及最下端的清扫线（子区块#2的另一分割线）的端点B1、子区块#3的候选出入口包括子区块#3内最上端的清扫线（子区块#3的分割线）的端点C0及最下端的清扫线（子区块#3的另一分割线）的端点C1、子区块#4的候选出入口包括子区块#4内最上端的清扫线（子区块#4的分割线）的端点D0及最下端的清扫线（子区块#4的另一分割线）的端点D1、子区块#5的候选出入口包括子区块#5内最上端的清扫线（子区块#5的分割线）的端点E0及最下端的清扫线（子区块#5的另一分割线）的端点E1、子区块#6的候选出入口包括子区块#6内最上端的清扫线（子区块#6的分割线）的端点F0及最下端的清扫线（子区块#6的另一分割线）的端点F1、子区块#7的候选出入口包括子区块#7内最上端的清扫线（子区块#5的分割线）的端点G0及最下端的清扫线（子区块#7的另一分割线）的端点G1、子区块#8的候选出入口包括子区块#6内最上端的清扫线（子区块#8的分割线）的端点H0及最下端的清扫线（子区块#8的另一分割线）的端点H1。
步骤S102、将当前位置处的移动机器人在当前未清扫的子区块内搜索到的满足预设寻径代价条件的候选出入口设置为这个当前未清扫的子区块的清洁入口位置，并在此基础上结合这个当前未清扫的子区块内规划的弓字形清扫路径确定清洁结束位置；然后进入步骤S103。若当前未清扫的子区块内规划的弓字形清扫路径的首端确定是满足预设寻径代价条件的候选出入口时，则将弓字形清扫路径的首端设置为这个当前未清扫的子区块的清洁入口位置，同时将这个弓字形清扫路径的尾端设置为这个当前未清扫的子区块的清洁结束位置；若当前未清扫的子区块内规划的弓字形清扫路径的尾端确定是满足预设寻径代价条件的候选出入口时，则将弓字形清扫路径的尾端设置为这个当前未清扫的子区块的清洁入口位置，同时将这个弓字形清扫路径的首端设置为这个当前未清扫的子区块的清洁结束位置。其中，每搜索遍历一个地图栅格，保持实时判断当前搜索到的地图栅格是否标记的所述候选出入口。
作为一种实施例，在搜索到所述预设寻径代价条件的候选出入口之前需进行以下的寻径代价计算步骤，具体包括：
在所有未清扫的子区块内，沿着第一预设坐标轴的正方向去选择与当前搜索位置的垂线段长度最大的清扫线，是第一预设坐标轴的正方向上分布于最外侧（最上端的未清扫的子区块的最外侧）的清扫线，并将第一预设坐标轴的正方向上分布于最外侧的清扫线与移动机器人的当前搜索位置的垂线段长度设置为移动机器人在第一预设坐标轴的正方向上形成的正方向寻径距离，如图2所示，移动机器人的初始位置P（也是当前搜索位置，但在搜索过程中，移动机器人的机体位置不变，当前搜索位置改变）是位于子区块#1中，此时选择的第一预设坐标轴的正方向上分布于最外侧的清扫线是未规划清扫的子区块#1的最上面的一条清扫线，当前搜索位置在第一预设坐标轴的正方向上形成的正方向寻径距离是图2所示的Yup。在所有未清扫的子区块内，沿着第一预设坐标轴的负方向去选择与当前搜索位置的垂线段长度最大的清扫线，是第一预设坐标轴的负方向上分布于最外侧（最下端的未清扫的子区块的最外侧）的清扫线，并将第一预设坐标轴的负方向上分布于最外侧的清扫线与移动机器人的当前搜索位置的垂线段长度设置为移动机器人在第一预设坐标轴的负方向上形成的负方向寻径距离，如图2所示，当前搜索位置P是位于子区块#1中，此时选择的第一预设坐标轴的负方向上分布于最外侧的清扫线是未规划清扫的子区块#8的最下面的一条清扫线，移动机器人当前搜索位置在第一预设坐标轴的负方向上形成的负方向寻径距离是图2所示的Ydown。
然后根根据负方向寻径距离与正方向寻径距离的比值，计算移动机器人在相应坐标轴方向上搜索所述候选出入口所花费的寻径代价，实际上是通过对区域寻径代价最小值进行调整计算，来实现：当移动机器人在第一预设坐标轴的其中一个方向（正方向）上的寻径代价为所述区域寻径代价最小值时，从区域寻径代价最大值和调整后的区域寻径代价最小值中选择相对小的寻径代价作为第一预设坐标轴的另一个方向（负方向）上的寻径代价，使得这个相对小的寻径代价不超过区域寻径代价最大值。此时，计算获取的移动机器人在第一预设坐标轴的其中一个方向（正方向）上的寻径代价、第一预设坐标轴的另一个方向（负方向）上的寻径代价作为判断依据，或者是根据负方向寻径距离与正方向寻径距离的比值变化去更新调节第一预设坐标轴的正负方向上的寻径代价，用于后续移动机器人在当前搜索位置处搜索地图上满足预设寻径代价条件的候选出入口。其中，区域寻径代价最大值和区域寻径代价最小值是根据当前的清洁区域的清扫规划需求或当前的清洁区域的障碍物分布特征设置的。本实施例根据同一坐标轴的两个相反方向上的清扫线与机器人当前搜索位置的距离关系，选择出机器人搜索出遍历难度更低的子区块入口搜索路径，与现有技术相比，减少机器人在同一子区块内弓字型清扫过程中的折返往复行走的次数。
所述根根据负方向寻径距离与正方向寻径距离的比值，计算移动机器人在相应坐标轴方向上搜索所述候选出入口所花费的寻径代价的方法包括：
当负方向寻径距离与正方向寻径距离的比值大于1时，以第一预设坐标轴是Y轴、第二预设坐标轴是X轴为例，设置移动机器人从当前位置P开始在第一预设坐标轴Y的正方向上搜索所述候选出入口至所述当前搜索位置（不断更新的搜索位置）所花费的寻径代价Ycup为所述区域寻径代价最小值Ycmin，同时将负方向寻径距离Ydown与正方向寻径距离Yup的比值Cy与所述区域寻径代价最小值Ycmin的乘积作为调整后的区域寻径代价最小值Ycmin*Cy，然后，从所述区域寻径代价最大值Ycmax和调整后的区域寻径代价最小值Ycmin*Cy中选择相对小的寻径代价作为从当前位置开始在第一预设坐标轴的负方向上搜索所述候选出入口至当前搜索位置所花费的寻径代价。
当负方向寻径距离与正方向寻径距离的比值等于1时，以第一预设坐标轴是Y轴、第二预设坐标轴是X轴为例，设置移动机器人从当前位置P开始在第一预设坐标轴Y的正方向上搜索所述候选出入口至所述当前搜索位置所花费的寻径代价Ycup为所述区域寻径代价最小值Ycmin，同时, 设置移动机器人从当前位置开始在第一预设坐标轴Y的负方向上搜索所述候选出入口至所述当前搜索位置所花费的寻径代价Ycdown为所述区域寻径代价最小值Ycmin。从而获得：当前位置处的移动机器人在计算检测到负方向寻径距离与正方向寻径距离的比值等于1时，计算获得到的第一预设坐标轴正方向上搜索所述候选出入口所花费的寻径代价和第一预设坐标轴负方向上搜索所述候选出入口所花费的寻径代价相等。其中，第一预设坐标轴Y的正方向上搜索所述候选出入口至当前搜索位置所花费的寻径代价使用Ycup表示，但在图中未表示出；第一预设坐标轴Y的负方向上搜索所述候选出入口至当前搜索位置所花费的寻径代价使用Ycdown表示，但在图中未表示出；另外，当第一预设坐标轴是X轴时，上述的寻径代价使用其他同属性的标记命名。
当负方向寻径距离与正方向寻径距离的比值小于1时，以第一预设坐标轴是Y轴、第二预设坐标轴是X轴为例，设置移动机器人从当前位置P开始在第一预设坐标轴Y的负方向上搜索所述候选出入口至当前搜索位置所花费的寻径代价为所述区域寻径代价最小值Ycmin，此时，负方向寻径距离Ydown与正方向寻径距离Yup的比值Cy<1，同时将所述区域寻径代价最小值Ycmin与Cy的比值Ycmin/Cy作为调整后的区域寻径代价最小值，然后，从所述区域寻径代价最大值Ycmax和调整后的区域寻径代价最小值Ycmin/Cy中选择相对小的寻径代价作为从当前位置开始在第一预设坐标轴的正方向上搜索所述候选出入口至当前搜索位置所花费的寻径代价。其中，通过不同的Ycmin、Ycmax，以及不同的Cy比值计算式，可以得到灵活的规划策略变化，适应不同产品、场景下的清洁路径规划需求。
值得注意的是，所述区域寻径代价最小值用Ycmin来命名，图中未表示出；所述区域寻径代价最大值用Ycmax来命名，图中未表示出；负方向寻径距离与正方向寻径距离的比值用Cy表示，图中未表示出。以第一预设坐标轴是X轴、第二预设坐标轴是Y轴为例的寻径代价的计算方式也是一样，只是X轴坐标和Y轴坐标对调、坐标方向也对调，当然清扫线在清洁区域内的布局也会发生相应的调整，这是本领域技术人员在前述实施例内容的基础上能够推导出的结果，故在此不再赘述。
本实施例根据移动机器人在同一位置处计算的负方向寻径距离与正方向寻径距离的比值，调整用于搜索所述候选出入口所花费的较大的寻径代价，使得所述第一预设坐标轴的正方向和第一预设坐标轴的负方向中相对较大的寻径代价不超过所述区域寻径代价最大值，有利于以较小的代价完成房间的清扫，使得移动机器人趋向于选择路径代价小的子区块进行清扫，但不是选择距离最近的所述候选出入口作为对应的子区块的清洁入口位置。
按照上述实施例，当前位置处的移动机器人在这个当前未清扫的子区块内搜索遍历到所述候选出入口、且计算获取到第二预设坐标轴正负方向上的寻径代价都为预设参考代价的预设倍数、第一预设坐标轴的正方向上搜索所述候选出入口所花费的寻径代价为所述区域寻径代价最小值的预设倍数、第一预设坐标轴的负方向上搜索所述候选出入口所花费的寻径代价为所述区域寻径代价最大值的预设倍数时，确定搜索到的第一个候选出入口确定为满足所述预设寻径代价条件，并将搜索到的第一个候选出入口设置为这个当前未清扫的子区块的清洁入口位置，使得第一个所述候选出入口是这个当前未清扫的子区块内的弓字形清扫路径的起始清扫位置，进而确定这个当前未清扫的子区块内的弓字形清扫路径的终点位置成为这个当前未清扫的子区块的清洁结束位置。从而使用不同方向上寻径代价规划对应子区块的清洁入口位置，简化子区块的分割和顺序规划流程，降低了计算复杂度，减少不同子区块之间的导航距离。基于上述实施例的约束也减少产生寻径代价的运算上的误差，保证清洁路径的规划效果。其中，预设倍数是大于或等于1的整数。搜索到的所述候选出入口也是所述当前搜索位置；在搜索过程中，移动机器人的机体位置不变，但所述当前搜索位置发生改变。
需要说明的是，当第二预设坐标轴正负方向上的寻径代价都设置为预设参考代价时，设置第一预设坐标轴上的最大寻径代价为所述区域寻径代价最大值，设置第一预设坐标轴上的最小寻径代价为所述区域寻径代价最小值；其中，第一预设坐标轴是垂直于移动机器人当前规划的弓字形清扫路径的直线段；第一预设坐标轴和第二预设坐标轴是地图上预配置的相互垂直的坐标轴；其中，所述寻径代价使用所述第二预设坐标轴的正负方向或所述第一预设坐标轴的正负方向上的地图栅格距离来表示，并与相对应的地图栅格距离存在比例关系。本实施例配置移动机器人在第一预设坐标轴方向上搜索所述候选出入口的距离代价最值，并在此基础上限定各个坐标轴方向上的搜索步长，使得搜索有序进行。
步骤S103、控制移动机器人移动至这个当前未清扫的子区块的清洁入口位置，然后进入步骤S104；可以是控制移动机器人从当前位置开始移动至这个当前未清扫的子区块的清洁入口位置，包括但不限于沿边行走和直线行走。
步骤S104、控制移动机器人开始沿着这个当前未清扫的子区块内的弓字形清扫路径进行清扫遍历；然后进入步骤S105。
步骤S105、判断移动机器人是否移动至这个当前未清扫的子区块的清洁结束位置，是则进入步骤S106，否则返回步骤S104。
步骤S106、判断是否完成所有分割出来的子区块的清扫，是则结束，否则返回步骤S102，通过重复上述步骤S102至步骤S105去搜索规划下一个未清扫的子区块的清洁入口位置及其清洁结束位置，同时，按照当前未清扫的子区块的清洁结束位置和下一个未清扫的子区块的清洁入口位置的先后遍历顺序，将当前未清扫的子区块内规划的弓字形清扫路径和下一个未清扫的子区块内规划的弓字形清扫路径组合为移动机器人在所述清洁区域内最终规划的清洁路径，直到完成所有的子区块的清扫。
若没有完成所有分割出来的子区块的清扫的前提下，当移动机器人移动至这个当前未清扫的子区块的清洁结束位置时，先将当前未清扫的子区块的清洁结束位置更新为所述当前位置，作为新的搜索规划起始位置，再返回步骤S102，继续在这个清洁结束位置搜索到的满足预设寻径代价条件的候选出入口作为下一个未清扫的子区块内的清洁入口位置。本实施例规划出移动机器人清扫遍历不同的子区块的导航顺序，让移动机器人以更高的覆盖率在不同的未清扫的子区块之间移动。其中，每搜索一个地图栅格，保持实时判断当前搜索到的地图栅格是否标记的所述候选出入口。
优选地，若没有完成所有分割出来的子区块的清扫的前提下，当移动机器人移动至这个当前未清扫的子区块的清洁结束位置且已经按照规划的弓字形清扫路径将位于所述清洁区域的同一排的子区块清扫完毕，先将当前未清扫的子区块的清洁结束位置更新为所述当前位置，作为新的搜索规划起始位置，再返回步骤S102，通过重复前述步骤S102至所述步骤S106去搜索规划下一排的未清扫的子区块的清洁入口位置及其清洁结束位置，再进入与下一排的未清扫的子区块进行清扫。使得移动机器人优先寻找与其所在位置距离趋向于最近且遍历复杂度最少的所述候选出入口作为下一排的优先遍历的未清扫的子区块的清洁入口位置。
值得说明的是：移动机器人清扫完一个当前子区块时，会先搜索确定出下一个未清扫的子区块的入口位置，再进入其中进行清扫，其中，移动机器人在同一排的每一所述子区块中开始清扫的起始点不相同，当位于同一排的所述子区块均清扫完毕，移动机器人同样是会先搜索确定出下一排的未清扫的子区块的入口位置，再进入与下一排的所述子区块进行清扫，此时移动机器人会寻找与其所在位置距离趋向于最近的点作为起始点开始清扫下一排的所述子区块。可见本实施例控制的移动机器人的清洁路径是由上至下逐步进行，减少上下方向的折返清洁，避免了无用的反复导航行为，清洁效果更好。
与现有技术相比，本实施例根据不同坐标轴方向的寻径代价在不同的子区块内寻找出导航顺序合理的候选出入口作为相应的子区块的清洁入口位置，有利于组合连接出清洁区域内的最终规划的清洁路径，能够让在不同子区块之间的导航路径距离减少，减少机器人在房间区域之间路径规划所花费的时间，减小计算量，提高移动机器人的清洁效果。
结合前述的实施例，以扫地机器人清扫房间为例进行说明：
如图2所示，假设扫地机器人对一房间区域进行清扫，图2所示的地图上，以O为原点建立全局坐标系YOX，其中O点（全局坐标系的原点）可以平移到移动机器人在房间区域#1内的当前位置P处，便于定位导航搜索适合子区域#1的清洁入口位置。移动机器人从这个清洁区域的位置P出发，在运动过程中移动机器人内部的环境地图构建模块通过重复感测环境特征信息(墙角、柱子、家具等)，并根据感测到的环境特征信息标记出障碍物的位置，进而构建包含障碍物信息（图2的纯黑色区域是不可穿越的障碍物）的地图，同时，机器人将两端分别位于地图两侧边界并与障碍物相邻的清扫线作为子区块分割线，分割线的数量由障碍物的数量和位置决定，如图2所示，地图的房间的第一排区域中并列有两个障碍物并且靠墙（房间的边界）设置，因此取三条清扫线作为子区块分割线，分别位于图2中子区块#1、子区块#2、子区块#3；地图的房间的中部（第三排）存在两个间隔分布的障碍物，因此也取三条清扫线作为子区块分割线，分别位于图2中子区块#5、子区块#6、子区块#7；随后，以分割线和障碍物边界为分界，整个房间区域被分割成为8个子区块，包括第一排的两个障碍物的左右两侧序号分别为#1、#2、#3的子区块、第三排的两个障碍物的左右两侧序号分别为#5、#6、#7的子区块、第二排的序号为#4的子区块、第四排的序号为#8的子区块。
基于以上实施例的约束，在图2的地图中，对房间区域内的清洁路径进行规划：
移动机器人在初始位置P搜索符合所述预设寻径代价条件的候选出入口的过程中，若移动机器人已经寻径搜索到第一个候选出入口B0时，计算获得在搜索到第一个候选出入口B0所花费的寻径代价分别为：X轴正方向上的寻径代价固定设置为1、Y轴的正方向上搜索所述候选出入口所花费的寻径代价是10、Y轴的正方向上搜索所述候选出入口所花费的寻径代价是30，则将B0设置为符合所述预设寻径代价条件的候选出入口，即选取B0为首个清洁入口位置，并确定B0为子区块#1的清洁入口位置，然后将子区块#1内的另一个候选出入口B1设置为子区块#1的清洁结束位置。其中，移动机器人在将B0设置为清洁入口位置后不继续按照前述实施例的寻径代价约束进行搜索，直到移动机器人按照规划的弓字形清扫路径清扫完子区块#1并到达清洁结束位置B1。
在移动机器人按照规划的弓字形清扫路径清扫完子区块#1并到达清洁结束位置B1后，以B1为新的搜索起始点，在继续搜索符合所述预设寻径代价条件的候选出入口的过程中，若移动机器人首先寻径搜索到候选出入口A1时，经过前述实施例中根根据负方向寻径距离与正方向寻径距离的比值，计算移动机器人在相应坐标轴方向上搜索所述候选出入口所花费的寻径代价的方法，获得在搜索到候选出入口A1所花费的寻径代价分别为：X轴正方向上的寻径代价固定设置为1、Y轴的正方向上搜索所述候选出入口所花费的寻径代价是10、Y轴的正方向上搜索所述候选出入口所花费的寻径代价是30，则将A1设置为符合所述预设寻径代价条件的候选出入口，由于候选出入口A1位于子区块#2内，所以选取A1所属的子区块#2为下一个未清扫的子区块，则A1作为子区块#2的清洁入口位置，然后将子区块#2内的另一个候选出入口A0设置为子区块#2的清洁结束位置。
在移动机器人从候选出入口A1开始按照规划的弓字形清扫路径清扫完子区块#2并到达清洁结束位置A0后，以A0为新的搜索起始点，在继续搜索符合所述预设寻径代价条件的候选出入口的过程中，若移动机器人首先寻径搜索到候选出入口C1的同时，获得在搜索到候选出入口C1所花费的寻径代价分别为：X轴正方向上的寻径代价固定设置为1、Y轴的正方向上搜索所述候选出入口所花费的寻径代价是10、Y轴的正方向上搜索所述候选出入口所花费的寻径代价是30，则将C1设置为符合所述预设寻径代价条件的候选出入口，由于候选出入口C1位于子区块#3内，所以选取C1所属的子区块#3为下一个未清扫的子区块，则C1作为子区块#3的清洁入口位置，然后将子区块#3内的另一个候选出入口C0设置为子区块#3的清洁结束位置。其中，由图2的地图可知，子区块#4位置D0与搜索起始点A0的距离明显小于子区块#3的候选出入口C1与搜索起始点A0的距离，但是基于前述实施例中搜索所述候选出入口所花费的寻径代价的计算方法确定候选出入口C1为下一个未清扫的子区块的清洁入口位置，而不是基于就近原则选择距离最近的候选出入口D0作为下一个未清扫的子区块的清洁入口位置。然后控制移动机器人从候选出入口C1开始按照规划的弓字形清扫路径清扫完子区块#3并到达清洁结束位置C0在，再将清洁结束位置C0更新为新的搜索起始位置，用于搜索下一个未清扫的子区块内的清洁入口位置。
需要说明的是，在移动机器人构建的地图上，当移动机器人在搜索起始点A0或候选出入口C0处搜索到的满足预设寻径代价条件的候选出入口时，从当前位置的Y轴的正方向所指的一排区域都是已清扫的区域或没有配置清扫区域、且移动机器人从当前位置的第一预设坐标轴的负方向所指的区域存在未清扫的子区块时，计算获得所述正方向寻径距离为0，按照前述的实施例的根根据负方向寻径距离与正方向寻径距离的比值，计算移动机器人在相应坐标轴方向上搜索所述候选出入口至所述当前搜索位置所花费的寻径代价的方法，本实施例将第一预设坐标轴的正方向上搜索地图栅格所花费的寻径代价设置为所述区域寻径代价最小值，并将第一预设坐标轴的负方向上搜索所述地图栅格所花费的寻径代价设置为所述区域寻径代价最大值，确定当前搜索到的所述候选出入口满足所述预设寻径代价条件，进而确定候选出入口D0作为移动机器人在候选出入口C0处搜索到的满足预设寻径代价条件的候选出入口，则将D0设置为下一个未清扫的子区块#4的清洁入口位置，使得移动机器人在子区块内自第一预设坐标轴的正方向向第一预设坐标轴的负方向去遍历弓字形清扫路径。
通过重复执行前述步骤，直到移动机器人在图2的地图的清洁区域内中发现不存在未清扫的子区块，则按照如上的清洁路径规划方式，最终规划组合出清洁路径规划可以表示为：
P->B0->B1->A1->A0->C1->C0->D0->D1->E0->E1->F1->F0->G0->G1->H0->H1。
以实现按照由Y轴正方向至Y轴负方向的导航顺序逐步完成清扫子区块#1、子区块#2、子区块#3、子区块#4、子区块#5、子区块#6、子区块#7、子区块#8，但是不会重新清扫遍历原来已遍历的候选出入口以及已清扫的子区块。
值得注意的是，在本实施例中，所述区域寻径代价最大值优选为30，所述区域寻径代价最小值优选为10，所述预设参考代价优选为1。这些寻径代价不是固定的，而是根据当前的清洁区域的清扫规划需求或当前的清洁区域的障碍物分布特征设置的。本实施例根据同一坐标轴的两个相反方向上的清扫线与机器人当前位置的距离关系，选择出机器人搜索出遍历难度更低的子区块入口搜索路径，与现有技术相比，减少机器人在同一子区块内弓字型清扫过程中的折返往复行走的次数。
作为一种实施例，在所述步骤2中，所述将当前位置处的移动机器人在这个当前未清扫的子区块内搜索到的满足预设寻径代价条件的候选出入口设置为这个当前未清扫的子区块的清洁入口位置的方法包括：
移动机器人从当前位置对应的地图栅格位置开始搜索规划当前未清扫的子区块内的弓字形清扫路径，每当在地图上沿着第二预设坐标轴的正负方向都搜索遍历所述区域寻径代价最小值对应的地图栅格距离时，则在地图上沿着第一预设坐标轴的正方向搜索遍历所述预设参考代价对应的地图栅格距离，其中，相对于移动机器人的当前位置对应的地图栅格位置在沿着第一预设坐标轴的正方向搜索遍历所述预设参考代价对应的地图栅格距离后，从第一预设坐标轴上所搜索遍历到的位置开始，保持沿着第二预设坐标轴的正负方向都搜索遍历预设参考代价对应的地图栅格距离，这与沿着第一预设坐标轴的正方向搜索遍历所述预设参考代价对应的地图栅格距离之前，沿着第二预设坐标轴的正负方向搜索遍历同步进行。
从移动机器人的当前位置对应的地图栅格位置开始，每当在地图上沿着第二预设坐标轴的正方向及其负方向搜索过区域寻径代价最大值对应的地图栅格距离时，则在地图上沿着第一预设坐标轴的一个预设方向搜索过预设参考代价对应的地图栅格距离；其中，当沿着第一预设坐标轴的负方向搜索遍历预设参考代价对应的地图栅格距离后，从第一预设坐标轴上所搜索遍历到的位置开始，保持沿着第一预设坐标轴的预设方向搜索遍历预设参考代价对应的地图栅格距离，这与沿着第一预设坐标轴的负方向搜索遍历所述预设参考代价对应的地图栅格距离之前，沿着第二预设坐标轴的正负方向搜索遍历同步进行。
需要说明的是，在每搜索遍历每个地图栅格时，保持实时判断当前搜索到的地图栅格是否属于所述候选出入口，并且通过前述实施例的根据负方向寻径距离与正方向寻径距离的比值，计算移动机器人在相应坐标轴方向上搜索所述候选出入口所花费的寻径代价的方法实时计算当前搜索遍历所花费的寻径代价。其中，所述预设方向包括坐标轴的正方向或坐标轴的负方向。
从而可以在实际场景下实施出这样的搜索步长的技术效果：以步长为0.05m，x正方向或负方向的寻径代价为1时，y正方向寻径代价为10，y负方向寻径代价为30为例，其意味着：x轴正方向或负方向每扩展0.5m时，才会在y轴正方向扩展一个第一扩展步长0.05m；x轴正方向或负方向每扩展1.5m时，才会在y负方向扩展一个第二扩展步长0.05m。
重复上述步骤，根据不同坐标轴方向上的搜索遍历栅格变化规律，来沿着第二预设坐标轴正负方向和第一预设坐标轴方向搜索遍历不同的栅格数目，直到在当前搜索位置处出现：第二预设坐标轴正负方向上搜索遍历所花费的寻径代价都为预设参考代价的预设倍数、第一预设坐标轴的正方向上搜索遍历所花费的寻径代价为所述区域寻径代价最小值的预设倍数、第一预设坐标轴的负方向上搜索遍历所花费的寻径代价为所述区域寻径代价最大值的预设倍数时，确定搜索遍历到的第一个所述候选出入口满足所述预设寻径代价条件，并将这个所述候选出入口设置为这个当前未清扫的子区块的清洁入口位置。其中，预设倍数是大于或等于1的整数。与现有技术相比，本实施例选择出的清洁入口位置不一定是最接近机器人初始位置的起始清扫位置，但是能根据寻径代价的最值和搜索方向，照预先设定的遍历顺序在当前未清扫的子区块内的不同坐标轴方向上搜索满足遍历复杂度条件的第一个候选出入口，使其成为移动机器人从当前位置开始最容易行走接近的位置，也就是搜索比较不同坐标轴方向上的寻径代价总和较小的一个候选出入口处，也能引导移动机器人在当前未清扫的子区块内的弓字形清扫过程中减少回折返路径，让机器人能够以更高的覆盖率在子区块间移动。
需要说明的是，在前述实施例中，所述在地图上沿着第二预设坐标轴的正负方向都搜索遍历所述区域寻径代价最小值对应的地图栅格距离时，在地图上沿着第一预设坐标轴的正方向搜索遍历所述预设参考代价对应的地图栅格距离，等效于：在第二预设坐标轴正负方向上搜索地图栅格所花费的寻径代价都设置为预设参考代价时，在第一预设坐标轴的正方向上搜索所述地图栅格所花费的寻径代价为所述区域寻径代价最小值，其中，搜索的所述地图栅格包括平行分布于第二预设坐标轴的任意一排的栅格位置。
所述在地图上沿着第二预设坐标轴的正负方向都搜索遍历所述区域寻径代价最小值对应的地图栅格距离时，所述在地图上沿着第一预设坐标轴的负方向搜索遍历所述区域寻径代价最大值对应的地图栅格距离等效于：在第二预设坐标轴正负上搜索地图栅格所花费的寻径代价设置为预设参考代价时，则在第一预设坐标轴的负方向上搜索所述地图栅格所花费的寻径代价为所述区域寻径代价最小值，其中，搜索的所述地图栅格包括平行分布于第二预设坐标轴的任意一排的栅格位置。
在前述实施例中，当所述第一预设坐标轴为地图的X轴时，所述第二预设坐标轴为地图的Y轴；当所述第二预设坐标轴为地图的X轴时，所述第一预设坐标轴为地图的Y轴。说明书附图中只是示意性说明所述第二预设坐标轴为地图的X轴时，所述第一预设坐标轴为地图的Y轴的实施例；至于：当所述第一预设坐标轴为地图的X轴时，所述第二预设坐标轴为地图的Y轴的实施例相对于说明书附图所述的实施例而言，只是将说明书附图所述的实施例中沿着Y轴正负方向分别搜索遍历不相等的寻径代价对应的栅格距离的步骤改变为：沿着Y轴正负方向分别搜索遍历不相等的寻径代价对应的栅格距离的搜索遍历扩展步骤；将说明书附图所述的实施例沿着X轴正负方向分别搜索遍历相等的寻径代价对应的栅格距离的步骤改变为：沿着X轴正负方向分别搜索遍历不相等的寻径代价对应的栅格距离的搜索遍历扩展步骤。故在此不再赘述：当所述第一预设坐标轴为地图的X轴时，所述第二预设坐标轴为地图的Y轴的实施例。
一种芯片，内置控制程序，所述控制程序用于控制移动机器人执行所述基于寻径代价的清洁路径规划方法。使用本发明所述的芯片，能够移动机器人让在不同子区块之间的导航路径距离减少，减小计算量，满足导航运算的实时性要求，提高移动机器人的清洁效果。所述芯片可以装配在诸如扫地机器人、割草机器人、擦窗机器人、排雷机器人等智能移动机器人上。
一种清洁机器人，装配有主控芯片，所述主控芯片是所述的芯片。使用本发明所述的清洁机器人，能够以较小的代价完成房间的清扫，减少机器人在房间区域之间路径规划所花费的时间，提高用户体验。具有与上述的基于寻径代价的清洁路径规划方法相同的技术效果，在此不再赘述。
本发明实施例中，所述清洁机器人包括扫地机器人，扫地机器人包括扫地机器人路线规划装置、处理器和存储器。处理器和存储器之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互，例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。扫地机器人路线规划装置包括至少一个可以软件或固件(Firmware)的形式存储在存储器中或固化在扫地机器人的操作系统(Operating System，OS)中的软件模块。处理器用于执行存储器中存储的可执行模块，例如，扫地机器人路线规划装置所包括的软件功能模块及计算机程序等。处理器可以在接收到执行指令后，执行计算机程序。其中，处理器可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。处理器也可以是通用处理器，例如，可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、分立门或晶体管逻辑器件、分立硬件组件，可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。此外，通用处理器可以是微处理器或者任何常规处理器等。
存储器可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM) ，可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory，PROM)，可擦可编程序只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦编程只读存储器Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。存储器用于存储程序，处理器在接收到执行指令后，执行该程序。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各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，或者对其中部分或者全部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范围。

Claims (12)

1.基于寻径代价的清洁路径规划方法，其特征在于，所述清洁路径规划方法包括如下步骤：
步骤1、根据移动机器人在清洁区域内不同方向的地图边界与障碍物边界，在清洁区域匹配的地图中配置清扫线，再结合作为子区块分割线的清扫线和障碍物边界将这个地图对应分割为预设数量的子区块，再在每一个子区块内将作为子区块分割线的清扫线的一个端点位置标记为该子区块的候选出入口,其中，作为子区块分割线的清扫线用于连接成子区块内规划的弓字形清扫路径；
步骤2、将当前位置处的移动机器人在当前未清扫的子区块内搜索到的满足预设寻径代价条件的候选出入口设置为这个当前未清扫的子区块的清洁入口位置，并在此基础上结合这个当前未清扫的子区块内规划的弓字形清扫路径确定这个当前未清扫的子区块的清洁结束位置；
步骤3、控制移动机器人移动至这个当前未清扫的子区块的清洁入口位置，再开始沿着这个当前未清扫的子区块内的弓字形清扫路径进行清扫遍历；
步骤4、当移动机器人移动至这个当前未清扫的子区块的清洁结束位置时，通过重复上述步骤2至步骤3去搜索规划下一个未清扫的子区块的清洁入口位置及其清洁结束位置，同时，按照当前未清扫的子区块的清洁结束位置和下一个未清扫的子区块的清洁入口位置的先后遍历顺序，将当前未清扫的子区块内规划的弓字形清扫路径和下一个未清扫的子区块内规划的弓字形清扫路径组合为移动机器人在所述清洁区域内最终规划的清洁路径，直到完成所有的子区块的清扫。
2.根据权利要求1所述清洁路径规划方法，其特征在于，由所述步骤4返回所述步骤2时，将当前未清扫的子区块的清洁结束位置更新为所述当前位置，再将在这个清洁结束位置搜索到的满足预设寻径代价条件的候选出入口作为下一个未清扫的子区块内的清洁入口位置。
3.根据权利要求2所述清洁路径规划方法，其特征在于，当位于所述清洁区域的同一排的子区块均被按照内规划的弓字形清扫路径清扫完毕时，移动机器人则重复所述步骤2至所述步骤3去搜索规划下一排的未清扫的子区块的清洁入口位置及其清洁结束位置，再进入与下一排的未清扫的子区块进行清扫。
4.根据权利要求3所述清洁路径规划方法，其特征在于，在所述步骤2中还包括：
在所有未清扫的子区块中，将第一预设坐标轴的正方向上分布于最外侧的清扫线与移动机器人的当前搜索位置的垂线段长度设置为移动机器人在第一预设坐标轴的正方向上形成的正方向寻径距离，将第一预设坐标轴的负方向上分布于最外侧的清扫线与移动机器人的当前搜索位置的垂线段长度设置为移动机器人在第一预设坐标轴的负方向上形成的负方向寻径距离；
然后根据负方向寻径距离与正方向寻径距离的比值，计算移动机器人在相应坐标轴方向上搜索所述候选出入口所花费的寻径代价，以实现：当移动机器人在第一预设坐标轴的其中一个方向上的寻径代价为所述区域寻径代价最小值时，从区域寻径代价最大值和调整后的区域寻径代价最小值中选择相对小的寻径代价作为第一预设坐标轴的另一个方向上的寻径代价，使得这个相对小的寻径代价不超过区域寻径代价最大值；
其中，区域寻径代价最大值和区域寻径代价最小值是根据当前的清洁区域的清扫规划需求设置的。
5.根据权利要求4所述清洁路径规划方法，其特征在于，在所述步骤1中，当前未清扫的子区块内的弓字形清扫路径是由所属的子区块的清扫线组成的，其中，每个子区块内的弓字形清扫路径的首端和弓字形清扫路径的尾端都被设置为对应子区块的候选出入口。
6.根据权利要求5所述清洁路径规划方法，其特征在于，在所述步骤1中，所述在每一个子区块内将作为子区块分割线的清扫线的一个端点位置设置为该子区块的候选出入口的方法包括：
当前未清扫的子区块内规划的弓字形清扫路径的首端确定为所述清洁入口位置时，将这个弓字形清扫路径的尾端设置为这个当前未清扫的子区块的清洁结束位置；或者，这个当前未清扫的子区块内规划的弓字形清扫路径的尾端确定为所述清洁入口位置时，将这个弓字形清扫路径的首端设置为这个当前未清扫的子区块的清洁结束位置。
7.根据权利要求6所述清洁路径规划方法，其特征在于，所述根根据负方向寻径距离与正方向寻径距离的比值，计算移动机器人在相应坐标轴方向上搜索所述候选出入口所花费的寻径代价的方法包括：
当负方向寻径距离与正方向寻径距离的比值大于1时，设置移动机器人从当前位置开始在第一预设坐标轴的正方向上搜索所述候选出入口至当前搜索位置所花费的寻径代价为所述区域寻径代价最小值，同时将所述区域寻径代价最小值与这个大于1的比值的乘积作为调整后的区域寻径代价最小值，然后，从所述区域寻径代价最大值和调整后的区域寻径代价最小值中选择相对小的寻径代价作为从当前位置开始在第一预设坐标轴的负方向上搜索所述候选出入口所花费的寻径代价；
当负方向寻径距离与正方向寻径距离的比值等于1时，设置移动机器人从当前位置开始在第一预设坐标轴的正方向上搜索所述候选出入口至当前搜索位置所花费的寻径代价为所述区域寻径代价最小值，设置移动机器人从当前位置开始在第一预设坐标轴的负方向上搜索所述候选出入口所花费的寻径代价为所述区域寻径代价最小值；
当负方向寻径距离与正方向寻径距离的比值小于1时，设置移动机器人从当前位置开始在第一预设坐标轴的负方向上搜索所述候选出入口至当前搜索位置所花费的寻径代价为所述区域寻径代价最小值，同时将所述区域寻径代价最小值与这个小于1的比值的比值作为调整后的区域寻径代价最小值，然后，从所述区域寻径代价最大值和调整后的区域寻径代价最小值中选择相对小的寻径代价作为从当前位置开始在第一预设坐标轴的正方向上搜索所述候选出入口所花费的寻径代价。
8.根据权利要求7所述清洁路径规划方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：
当前位置处的移动机器人在所述当前搜索位置处搜索遍历到所述候选出入口、且计算获取到第二预设坐标轴上的寻径代价为预设倍数的预设参考代价、第一预设坐标轴的正方向上搜索所述候选出入口所花费的寻径代价的寻径代价为预设倍数的区域寻径代价最小值、第一预设坐标轴的负方向上搜索所述候选出入口所花费的寻径代价的寻径代价为预设倍数的区域寻径代价最大值时，确定搜索到的第一个候选出入口确定为满足所述预设寻径代价条件，并将搜索到的第一个候选出入口设置为这个当前未清扫的子区块的清洁入口位置；
其中，预设倍数是大于或等于1的整数；搜索到的所述候选出入口也是所述当前搜索位置；在搜索过程中，移动机器人的机体位置不变，但所述当前搜索位置发生改变。
9.根据权利要求8所述清洁路径规划方法，其特征在于，所述将当前位置处的移动机器人在这个当前未清扫的子区块内搜索到的满足预设寻径代价条件的候选出入口设置为这个当前未清扫的子区块的清洁入口位置的方法包括：
移动机器人从当前位置对应的地图栅格位置开始搜索，每当在地图上沿着第二预设坐标轴的正方向及其负方向都搜索遍历所述区域寻径代价最小值对应的地图栅格距离时，则在地图上沿着第一预设坐标轴的正方向搜索遍历所述预设参考代价对应的地图栅格距离；
从移动机器人的当前位置对应的地图栅格位置开始，每当在地图上沿着第二预设坐标轴的正方向及其负方向都搜索遍历所述区域寻径代价最大值对应的地图栅格距离时，则在地图上沿着第一预设坐标轴的负方向搜索遍历所述预设参考代价对应的地图栅格距离；
重复上述两个步骤，直到在所述当前搜索位置处计算获取到第二预设坐标轴正负方向上搜索遍历所花费的寻径代价都为预设参考代价的预设倍数、第一预设坐标轴的正方向上搜索遍历所花费的寻径代价为所述区域寻径代价最小值的预设倍数、第一预设坐标轴的负方向上搜索遍历所花费的寻径代价为所述区域寻径代价最大值的预设倍数时，确定搜索遍历到的第一个所述候选出入口满足所述预设寻径代价条件，并将这个所述候选出入口设置为这个当前未清扫的子区块的清洁入口位置；
其中，每搜索遍历一个地图栅格，保持实时判断当前搜索到的地图栅格是否标记的所述候选出入口。
10.根据权利要求1至9任一项所述清洁路径规划方法，其特征在于，当所述第一预设坐标轴为地图的X轴时，所述第二预设坐标轴为地图的Y轴；当所述第二预设坐标轴为地图的X轴时，所述第一预设坐标轴为地图的Y轴。
11.一种芯片，内置控制程序，其特征在于，所述控制程序用于控制移动机器人执行权利要求1至10任一项所述基于寻径代价的清洁路径规划方法。
12.一种清洁机器人，装配有主控芯片，其特征在于，所述主控芯片是权利要求11所述的芯片。
CN202011570703.XA 2020-12-25 2020-12-25 基于寻径代价的清洁路径规划方法、芯片及清洁机器人 Active CN112799398B (zh)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011570703.XA CN112799398B (zh) 2020-12-25 2020-12-25 基于寻径代价的清洁路径规划方法、芯片及清洁机器人
US18/032,561 US20230393584A1 (en) 2020-12-25 2021-06-03 Cleaning Path Planning Method Based on Pathfinding cost, Chip, and Cleaning Robot
PCT/CN2021/098193 WO2022134483A1 (zh) 2020-12-25 2021-06-03 基于寻径代价的清洁路径规划方法、芯片及清洁机器人
EP21908491.0A EP4216014A4 (en) 2020-12-25 2021-06-03 CLEANING ROUTE PLANNING METHOD BASED ON ROUTE SEARCH COST, CHIP AND CLEANING ROBOT

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011570703.XA CN112799398B (zh) 2020-12-25 2020-12-25 基于寻径代价的清洁路径规划方法、芯片及清洁机器人

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112799398A true CN112799398A (zh) 2021-05-14
CN112799398B CN112799398B (zh) 2021-12-03

Family

ID=75805066

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011570703.XA Active CN112799398B (zh) 2020-12-25 2020-12-25 基于寻径代价的清洁路径规划方法、芯片及清洁机器人

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20230393584A1 (zh)
EP (1) EP4216014A4 (zh)
CN (1) CN112799398B (zh)
WO (1) WO2022134483A1 (zh)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113359731A (zh) * 2021-06-11 2021-09-07 汤恩智能科技(上海)有限公司 清洁机器人及其路径学习方法、路径重复方法和介质
CN114281076A (zh) * 2021-12-13 2022-04-05 烟台杰瑞石油服务集团股份有限公司 机器人的覆盖移动作业方法
CN114600622A (zh) * 2022-03-14 2022-06-10 未岚大陆(北京)科技有限公司 行进路径规划方法、控制装置、割草机、自移动系统
WO2022134483A1 (zh) * 2020-12-25 2022-06-30 珠海一微半导体股份有限公司 基于寻径代价的清洁路径规划方法、芯片及清洁机器人
CN115211765A (zh) * 2022-07-19 2022-10-21 深圳胡杨智能创新有限公司 清洁机器人控制方法、清洁机器人及存储介质
WO2023019873A1 (zh) * 2021-08-18 2023-02-23 上海仙途智能科技有限公司 清扫路径的规划
WO2023142931A1 (zh) * 2022-01-27 2023-08-03 追觅创新科技(苏州)有限公司 机器人移动路径规划方法、系统及清洁机器人

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115413981B (zh) * 2022-09-19 2024-06-14 深圳市杉川机器人有限公司 清洁控制方法、控制装置、清洁机器人和存储介质
CN115268471B (zh) * 2022-09-27 2023-01-03 深圳市智绘科技有限公司 扫地机器人的路径生成方法及装置、存储介质
CN115824216A (zh) * 2022-11-22 2023-03-21 苏州数智赋农信息科技有限公司 一种养猪场喂食车自适应控制方法及系统
CN116611602B (zh) * 2023-07-17 2023-11-03 国家电投集团江西电力有限公司 一种光伏板清扫路径规划方法及系统

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140086245A (ko) * 2012-12-28 2014-07-08 레드원테크놀러지 주식회사 제한된 시간 내에서의 로봇 커버리지 방법 및 시스템
CN106774310A (zh) * 2016-12-01 2017-05-31 中科金睛视觉科技（北京）有限公司 一种机器人导航方法
CN106805856A (zh) * 2016-12-31 2017-06-09 鸿奇机器人股份有限公司 控制清洁机器人的方法
CN108592923A (zh) * 2018-06-05 2018-09-28 北京智行者科技有限公司 一种作业路径规划方法
CN108776478A (zh) * 2018-06-05 2018-11-09 北京智行者科技有限公司 一种作业路径的规划方法
CN109947114A (zh) * 2019-04-12 2019-06-28 南京华捷艾米软件科技有限公司 基于栅格地图的机器人全覆盖路径规划方法、装置及设备
CN110251000A (zh) * 2019-05-20 2019-09-20 广东宝乐机器人股份有限公司 一种提高扫地机器人清洁效率的方法
CN110398964A (zh) * 2019-07-16 2019-11-01 浙江大学 一种低能量损耗机器人全覆盖路径规划方法及系统
CN110494815A (zh) * 2018-03-30 2019-11-22 深圳市大疆创新科技有限公司 一种路径规划方法及装置
CN110833361A (zh) * 2018-08-17 2020-02-25 速感科技（北京）有限公司 一种清洁机器人及其多区域清洁方法
CN111436861A (zh) * 2018-12-27 2020-07-24 北京奇虎科技有限公司 区块沿边的闭合处理方法、电子设备及可读存储介质
CN111603099A (zh) * 2020-05-06 2020-09-01 珠海市一微半导体有限公司 一种具备区域遍历优先级的清扫规划方法及芯片
CN112068557A (zh) * 2020-08-27 2020-12-11 珠海市一微半导体有限公司 移动机器人全覆盖路径规划方法、芯片和机器人

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090077547A (ko) * 2008-01-11 2009-07-15 삼성전자주식회사 이동 로봇의 경로 계획 방법 및 장치
US9026302B2 (en) * 2009-11-06 2015-05-05 Irobot Corporation Methods and systems for complete coverage of a surface by an autonomous robot
US10488865B2 (en) * 2014-12-16 2019-11-26 Al Incorporated Methods and systems for robotic surface coverage
CN107368079B (zh) * 2017-08-31 2019-09-06 珠海市一微半导体有限公司 机器人清扫路径的规划方法及芯片
CN111083361A (zh) * 2019-12-11 2020-04-28 维沃移动通信有限公司 图像获取方法及电子设备
CN112799398B (zh) * 2020-12-25 2021-12-03 珠海一微半导体股份有限公司 基于寻径代价的清洁路径规划方法、芯片及清洁机器人

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140086245A (ko) * 2012-12-28 2014-07-08 레드원테크놀러지 주식회사 제한된 시간 내에서의 로봇 커버리지 방법 및 시스템
CN106774310A (zh) * 2016-12-01 2017-05-31 中科金睛视觉科技（北京）有限公司 一种机器人导航方法
CN106805856A (zh) * 2016-12-31 2017-06-09 鸿奇机器人股份有限公司 控制清洁机器人的方法
CN110494815A (zh) * 2018-03-30 2019-11-22 深圳市大疆创新科技有限公司 一种路径规划方法及装置
CN108592923A (zh) * 2018-06-05 2018-09-28 北京智行者科技有限公司 一种作业路径规划方法
CN108776478A (zh) * 2018-06-05 2018-11-09 北京智行者科技有限公司 一种作业路径的规划方法
CN110833361A (zh) * 2018-08-17 2020-02-25 速感科技（北京）有限公司 一种清洁机器人及其多区域清洁方法
CN111436861A (zh) * 2018-12-27 2020-07-24 北京奇虎科技有限公司 区块沿边的闭合处理方法、电子设备及可读存储介质
CN109947114A (zh) * 2019-04-12 2019-06-28 南京华捷艾米软件科技有限公司 基于栅格地图的机器人全覆盖路径规划方法、装置及设备
CN110251000A (zh) * 2019-05-20 2019-09-20 广东宝乐机器人股份有限公司 一种提高扫地机器人清洁效率的方法
CN110398964A (zh) * 2019-07-16 2019-11-01 浙江大学 一种低能量损耗机器人全覆盖路径规划方法及系统
CN111603099A (zh) * 2020-05-06 2020-09-01 珠海市一微半导体有限公司 一种具备区域遍历优先级的清扫规划方法及芯片
CN112068557A (zh) * 2020-08-27 2020-12-11 珠海市一微半导体有限公司 移动机器人全覆盖路径规划方法、芯片和机器人

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022134483A1 (zh) * 2020-12-25 2022-06-30 珠海一微半导体股份有限公司 基于寻径代价的清洁路径规划方法、芯片及清洁机器人
CN113359731A (zh) * 2021-06-11 2021-09-07 汤恩智能科技(上海)有限公司 清洁机器人及其路径学习方法、路径重复方法和介质
WO2023019873A1 (zh) * 2021-08-18 2023-02-23 上海仙途智能科技有限公司 清扫路径的规划
CN114281076A (zh) * 2021-12-13 2022-04-05 烟台杰瑞石油服务集团股份有限公司 机器人的覆盖移动作业方法
CN114281076B (zh) * 2021-12-13 2024-02-09 烟台杰瑞石油服务集团股份有限公司 机器人的覆盖移动作业方法
WO2023142931A1 (zh) * 2022-01-27 2023-08-03 追觅创新科技(苏州)有限公司 机器人移动路径规划方法、系统及清洁机器人
CN114600622A (zh) * 2022-03-14 2022-06-10 未岚大陆(北京)科技有限公司 行进路径规划方法、控制装置、割草机、自移动系统
CN115211765A (zh) * 2022-07-19 2022-10-21 深圳胡杨智能创新有限公司 清洁机器人控制方法、清洁机器人及存储介质
CN115211765B (zh) * 2022-07-19 2024-06-07 深圳胡杨智能创新有限公司 清洁机器人控制方法、清洁机器人及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
US20230393584A1 (en) 2023-12-07
CN112799398B (zh) 2021-12-03
EP4216014A4 (en) 2024-01-17
WO2022134483A1 (zh) 2022-06-30
EP4216014A1 (en) 2023-07-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112799398B (zh) 基于寻径代价的清洁路径规划方法、芯片及清洁机器人
CN112137529B (zh) 一种基于密集障碍物的清扫控制方法
CN111603099B (zh) 一种具备区域遍历优先级的清扫规划方法及芯片
CN109240312B (zh) 一种机器人的清扫控制方法和芯片以及清洁机器人
CN109464074B (zh) 区域划分方法、分区清扫方法及其机器人
CN107390698B (zh) 扫地机器人的补扫方法及芯片
CN111830970B (zh) 一种机器人沿边行走的区域清扫规划方法、芯片及机器人
CN112764418B (zh) 基于寻径代价的清洁入口位置确定方法、芯片及机器人
CN106527423B (zh) 清洁机器人及其控制方法
CN110338715B (zh) 智能机器人清洁地面的方法和芯片以及清洁机器人
CN109298717A (zh) 智能机器人的清扫方法和芯片以及智能清洁机器人
CN109528090A (zh) 一种机器人的区域遍历方法和芯片以及清洁机器人
CN110412619B (zh) 激光机器人的区域遍历方法和激光主控芯片
CN113190010B (zh) 一种沿边绕障路径规划方法、芯片及机器人
CN113110497B (zh) 基于导航路径的沿边绕障路径选择方法、芯片及机器人
CN112180924A (zh) 一种导航至密集障碍物的移动控制方法
CN111857156B (zh) 一种基于激光的机器人区域划分方法、芯片及机器人
CN113219995A (zh) 一种路径规划方法及清洁机器人
CN113009916A (zh) 一种基于全局地图探索的路径规划方法、芯片及机器人
CN114995458A (zh) 清洁机器人全覆盖实时路径规划方法及装置
CN109298716B (zh) 一种机器人的规划清扫方法和芯片
WO2023231757A1 (zh) 基于地图区域轮廓的设置方法与机器人沿边结束控制方法
CN112650252B (zh) 用于搜索起始清扫位置的寻径代价获取方法及芯片
CN111897336B (zh) 一种机器人沿边行为结束的判断方法、芯片及机器人
CN115444325A (zh) 二次清洁方法、装置、清洁机器人及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information

Address after: 519000 2706, No. 3000, Huandao East Road, Hengqin new area, Zhuhai, Guangdong

Applicant after: Zhuhai Yiwei Semiconductor Co.,Ltd.

Address before: Room 105-514, No.6 Baohua Road, Hengqin New District, Zhuhai City, Guangdong Province

Applicant before: AMICRO SEMICONDUCTOR Co.,Ltd.

CB02 Change of applicant information
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant