CN113475977B - 机器人路径规划方法、装置及机器人 - Google Patents

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Abstract

本发明适用于机器人技术领域，提供了一种机器人路径规划方法、装置及机器人，该方法包括采集预设的固定分区中的环境信息，建立分区地图；当建立分区地图的过程中识别到门槛时，在分区地图中标识门槛；根据所建立的分区地图及所标识的门槛，规划出在固定分区中依次清扫门槛两侧所划分的各个待清扫分区的清扫路径；根据所规划的清扫路径对固定分区相应进行清扫。本发明解决了现有清扫路径规划不合理使得清扫时频繁跨越门槛导致清扫效率低的问题。

Description

机器人路径规划方法、装置及机器人
技术领域
本发明属于机器人技术领域，尤其涉及一种机器人路径规划方法、装置及机器人。
背景技术
随着人工智能技术的不断完善，移动机器人开始向自主化和智能化发展。依靠GPS、激光雷达、摄像头、超声波等传感器的数据，部分具备移动功能的室内服务/机器人已经可以实现在特定区域内进行自定位以及工作区域地图的构建，且按照预设的轨迹对特定区域进行清扫。
在扫地机器人的应用中，经常需要以房间为范围进行分区清扫。但目前的扫地机器人无法无人为干预地自主按照一个房间与一个房间之间进行分区管理，其通常按照固定大小的栅格分区进行清扫，当该分区跨越房间时，如果路径规划不合理，其扫地机器人清扫时可能存在来回在各个房间之间进行穿梭，由于房间与房间之间设有门槛，使得扫地机器人需要频繁跨越门槛，然而扫地机器人在门槛越障时耗能且麻烦，使得清扫效率低，体验不好，同时增加耗能，且对扫地机器人的定位有一定影响。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种机器人路径规划方法，旨在解决现有清扫路径规划不合理使得清扫时频繁跨越门槛导致清扫效率低的问题。
本发明实施例是这样实现的，一种机器人路径规划方法，所述方法包括采集预设的固定分区中的环境信息，建立分区地图；
当建立分区地图的过程中识别到门槛时，在所述分区地图中标识所述门槛；
根据所建立的所述分区地图及所标识的所述门槛，规划出在所述固定分区中依次清扫所述门槛两侧所划分的各个待清扫分区的清扫路径；
根据所规划的清扫路径对所述固定分区相应进行清扫。
更进一步地，所述规划出在所述固定分区中的清扫路径的步骤包括；
根据所建立的所述分区地图及所标识的所述门槛，以所述门槛作为分割线将所述固定分区划分出至少两个待清扫分区；
根据所划分的各个所述待清扫分区，规划出在每一所述待清扫分区清扫完后继续清扫其他所述待清扫分区的清扫路径。
更进一步地，所述建立分区地图的过程中识别到门槛的方式包括：
当检测到两个平行或近似平行或垂直或近似垂直的障碍物边界之间存在一非障碍物的区域范围时，则识别为门槛；或
当根据视觉传感器所采集的图像信息检测到具体为门或门槛时，则识别为门槛。
更进一步地，所述采集预设的固定分区中的环境信息，建立分区地图的步骤包括：
根据所获取的当前位置及所述固定分区的分区边界，确定移动至相距所述固定分区中的组合边界最近的边界点，所述组合边界为所述固定分区的分区边界及所述固定分区内的障碍物边界组合的边界；
从所述边界点沿所述固定分区中的组合边界移动绕行一圈进行环境信息采集；
按照预设移动路径方式在所述固定分区的分区边界内移动进行环境信息采集；
根据所采集的所述固定分区中的环境信息建立所述分区地图。
更进一步地，所述方法还包括：
当获取到对于目标门槛的取消/修正/新增标识时，在所述分区地图中取消/修正/新增所述目标门槛的标识；
当在进行清扫的过程中识别到新门槛时，将所述新门槛添加至所述分区地图中进行标识；
当在进行清扫的过程中识别到所标识的门槛错误时，在所述分区地图中取消错误门槛的标识。
本发明另一实施例的目的还在于提供一种机器人路径规划装置，所述装置包括：
分区地图建立模块，用于采集预设的固定分区中的环境信息，建立分区地图；
门槛标识模块，用于当建立分区地图的过程中识别到门槛时，在所述分区地图中标识所述门槛；
路径规划模块，用于根据所建立的所述分区地图及所标识的所述门槛，规划出在所述固定分区中依次清扫所述门槛两侧所划分的各个待清扫分区的清扫路径；
清扫控制模块，用于根据所规划的清扫路径对所述固定分区相应进行清扫。
进一步地，所述路径规划模块包括：
待清扫分区划分单元，用于根据所建立的所述分区地图及所标识的所述门槛，以所述门槛作为分割线将所述固定分区划分出至少两个待清扫分区；
清扫路径规划单元，用于根据所划分的各个所述待清扫分区，规划出在每一所述待清扫分区清扫完后继续清扫其他所述待清扫分区的清扫路径。
进一步地，所述门槛标识模块包括：
第一门槛识别单元，用于当检测到两个平行或近似平行或垂直或近似垂直的障碍物边界之间存在一非障碍物的区域范围时，则识别为门槛；
第二门槛识别单元，用于当根据视觉传感器所采集的图像信息检测到具体为门或门槛时，则识别为门槛。
进一步地，所述分区地图建立模块包括：
移动单元，用于根据所获取的当前位置及所述固定分区的分区边界，确定移动至相距所述固定分区中的组合边界最近的边界点，所述组合边界为所述固定分区的分区边界及所述固定分区内的障碍物边界组合的边界；
第一环境信息采集单元，用于从所述边界点沿所述固定分区中的组合边界移动绕行一圈进行环境信息采集；
第二环境信息采集单元，用于按照预设移动路径方式在所述固定分区的分区边界内移动进行环境信息采集；
分区地图建立单元，用于根据所采集的所述固定分区中的环境信息建立所述分区地图。
进一步地，所述装置还包括：
标识调整模块，用于当获取到对于目标门槛的取消/修正/新增标识时，在所述分区地图中取消/修正/新增所述目标门槛的标识；
添加标识模块，用于当在进行清扫的过程中识别到新门槛时，将所述新门槛添加至所述分区地图中进行标识；
取消标识模块，用于当在进行清扫的过程中识别到所标识的门槛错误时，在所述分区地图中取消错误门槛的标识。
本发明另一实施例还提供一种机器人，包括处理器、存储器、以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时，所述机器人执行如上述所述的机器人路径规划方法。
本发明实施例提供的机器人路径规划方法，通过对所需清扫的固定分区进行分区地图的建立，并在建立分区地图过程中识别到门槛时对门槛进行标识，此时根据所标识的门槛规划出在固定分区中合理的清扫路径，使得根据所规划的清扫路径进行清扫时不会频繁跨越门槛，解决了现有清扫路径规划不合理使得清扫时频繁跨越门槛导致清扫效率低的问题。
附图说明
图1是本发明实施例提供的机器人路径规划方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的机器人路径规划方法的又一流程图；
图3是本发明实施例提供的机器人路径规划装置的模块示意图；
图4是本发明实施例提供的机器人路径规划方法实际应用时的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
本发明通过在建立分区地图过程中识别门槛，并根据所识别的门槛规划出在固定分区中合理的清扫路径，使得根据所规划的清扫路径进行清扫时不会频繁跨越门槛。
实施例一
请参阅图1，是本发明第一实施例提供的机器人路径规划方法的流程示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，该机器人路径规划方法包括：
步骤S10，采集预设的固定分区中的环境信息，建立分区地图；
其中，在本发明的一个实施例中，该机器人路径规划方法应用于机器人，具体本实施例中，应用于扫地机器人，其中，该扫地机器人上配备有SLAM系统、惯性导航、WIFI定位、蓝牙定位、UWB中任意一种或多种组合方式进行定位记录。
其中，以SLAM系统为例，该SLAM系统(simultaneous localization and mapping，同步定位与建图)可以使用激光雷达、深度摄像头、超声波等传感器，例如TOF激光雷达进行测距时其激光发射器发射激光脉冲，计时器记录发射时间；脉冲经障碍物反射后由接收器接收，计时器记录接收时间，此根据飞行时间，可以推算出激光雷达与相应障碍物之间的距离。可以理解的，本发明实施例中，其扫地机器人的定位记录方式还可为惯性导航、WIFI定位、蓝牙定位、UWB等其他方式，在此不对扫地机器人的定位建图进行具体限定，其根据实际使用需要进行相应设置。
其中，本实施例中，预先设定一固定大小的工作分区(例如5m×5m)，以使扫地机器人在该固定分区中建立地图并进行清扫工作。其中，由于该固定分区的坐标位置及尺寸大小预先设置，此时不同使用用户的户型、房间等并不相同，此时该固定分区可能完全处于一个房间内，也可能同时跨越各个房间，因此为实现对固定分区中进行清扫工作，首先扫地机器人在该固定分区内移动并采集环境信息，建立出该固定分区的分区地图，其中地图的表示方法主要包括栅格地图、特征点地图、直接表征法以及拓扑地图，其中以栅格地图为例，其栅格地图是一种对现实中真实地图数字栅格化的产物，它将环境分解成一系列离散的栅格，每个栅格有一个值，栅格包含了位置坐标、是否障碍两类基本信息，用每一个栅格被占据的概率值来表示环境信息，一般标识为是否是障碍物，每个地图栅格都与实际环境中的一个小块区域对应，反映了实际环境中存在障碍物的概率分布。该栅格地图能表示空间环境中的很多特征，其扫地机器人可以用它来进行路径规划。可以理解的，本发明的其他实施例中，其所建立的分区地图还可为其他表示方法的地图，其根据实际使用需要进行设置，在此不做具体限定。
其中，扫地机器人建立分区地图的方式为：首先沿所设定的固定分区的分区边界绕行一圈并通过激光雷达实时数据采集，该激光雷达可采集当前所处位置的周边范围内的环境信息，其中该分区边界可以为实体障碍物边界(如墙体)，也可为虚拟边界。当采集触碰到实体障碍物或虚拟边界时，其扫地机器人开始沿实体障碍物边界或虚拟边界进行行走，直至在绕行边界一圈完成后进一步的在分区边界范围内沿预设的移动轨迹继续进行移动数据采集，实现该扫地机器人的分区地图的建立。其中移动轨迹可以为弓型轨迹、回型轨迹等。可以理解的，当所建立的分区地图不为栅格地图时，则根据具体的地图类型进行相应的地图建立，在此不做限定。
同时，需要指出的是，其扫地机器人在还未建立分区地图时，其通过在预设的固定分区内边清扫边识别环境信息，建立出分区地图；在建立出分区地图后，则进行根据分区地图进行路径规划后进行清扫。
步骤S20，当建立分区地图的过程中识别到门槛时，在分区地图中标识门槛；
其中，本发明实施例中，在建立分区地图的过程中识别到门槛时，其在所建立的分区地图中标识该门槛信息，具体的，识别门槛的主要方式为通过检测各个障碍物之间是否存在空余的区域范围识别门槛或扫地机器人所配备的视觉传感器采集的图像信息识别门槛。
其中，其扫地机器人的激光雷达可检测障碍物，并相应的在栅格地图中填充标记该障碍物，此时当扫地机器人检测到相邻的两个障碍物边界之间存在空余的区域范围，且相邻的两个障碍物边界之间平行或近似平行或垂直或近似垂直时，此时识别该区域范围为门槛，进一步的，在识别出门槛后，在分区地图中标识该门槛。
进一步的，其扫地机器人上还可配备视觉传感器(如摄像头)，此时通过该视觉传感器可采集到当前所处环境的图像信息，同时根据现有的图像解析算法检测出具体的门或者门槛时，则识别该门槛，进一步的，在识别出门槛后，在分区地图中标识该门槛。
进一步的，在本发明的其他实施例中，其还可通过检测扫地机器人的姿态信息识别出门槛，其中用户家庭中如厨房与餐厅之间的门槛处设有一凸出的石条或木条，此时该扫地机器人中还配备有惯性测量单元(IMU)或姿态传感器等可测量扫地机器人的三轴姿态角(或角速度)以及加速度，其扫地机器人所采集的数据还包括姿态信息，其姿态信息包括航向角、俯仰角、及横滚角，此时扫地机器人在采集固定分区中的环境信息时，实时采集扫地机器人当前运动状态下的俯仰角，此时当扫地机器人检测到在一区域范围内俯仰角发生较大的变化时，此时识别该区域范围为门槛，如扫地机器人在正常状态下俯仰角绝对值比较小(例如小于2.5度)，而在由A运动到B处时俯仰角绝对值比较大(比如大于4度)时，此时识别为AB处为门槛，其扫地机器人为一直沿门槛移动；或在由A运动到B处时俯仰角由俯仰角绝对值比较小变化至绝对值比较大再最终变化至绝对值比较小时，此时识别为AB处为门槛，其扫地机器人为跨越门槛到另一位置。其中，需要指出的是，其由于房间内可能存在不同的障碍物，使得对根据姿态信息检测的门槛造成误判，因此其根据姿态信息识别出门槛的方式需要结合上述的其他方法进行组合判断，以实现更精准的门槛识别。
步骤S30，根据所建立的分区地图及所标识的门槛，规划出在固定分区中依次清扫门槛两侧所划分的各个待清扫分区的清扫路径；
其中，本发明实施例中，需要指出的是，扫地机器人在分区地图中所识别的门槛的数量可以为0个、1个、2个或多个；当扫地机器人未识别出门槛时，则可能如上述所述的固定分区完全处于一个房间内，此时直接按现有路径规划的方式规划扫地机器人在该固定分区中的清扫路径，其现有路径规划方式有弓字型、回字型或螺旋形渐开线式。
当扫地机器人识别出至少一个门槛时，此时可能如上述所述的固定分区跨越两个或多个房间，此时为避免现有路径规划不合理而使得扫地机器人可能处于频繁跨越门槛的问题，其根据所建立的分区地图及所标识的门槛，规划出清扫路径。其具体为以门槛为分割线，在由门槛所划分的一半分区中先规划出完整的清扫路径，然后再进入至由门槛所划分的另一半分区中规划剩余完整的清扫路径，依次上述，再进入至由其他门槛所划分的另一半分区中规划剩余完整的清扫路径，此时使得可先在门槛一侧清扫完毕，然后再到门槛另一侧清扫，使得避免了现有可能由于路径规划不合理而使得扫地机器人处于频繁跨越门槛的问题。
参照图4所示，其固定分区为一预先设置尺寸的分区，其实际房间为扫地机器人所清扫时实际面对的房间，此时该固定分区预先设置，其存在一分区边界与实际房间的墙体相重合，而另一分区边界置于实际房间的内部，此时扫地机器人在对固定分区进行环境信息的采集时，根据所采集的一个门槛将固定分区划分为两个待清扫分区，可以理解的，当门槛为其他个数时，其还可能将固定分区划分为两个以上的待清扫分区。此时在对该固定分区进行清扫路径的规划时，其先规划位于门槛一侧的一待清扫分区所进行清扫的清扫路径，当对该待清扫分区的清扫路径规划完成后，其在规划位于门槛另一侧的另一待清扫分区所进行清扫的清扫路径。
步骤S40，根据所规划的清扫路径对固定分区相应进行清扫；
其中，本发明实施例中，当扫地机器人规划出在固定分区中的清扫路径之后，按照所规划的清扫路径对固定分区相应进行清扫，此时由于所规划的路径合理，因此其扫地机器人清扫时不会频繁跨越门槛，使得提升清洁效率。
本实施例中，通过对所需清扫的固定分区进行分区地图的建立，并在建立分区地图过程中识别到门槛时对门槛进行标识，此时根据所标识的门槛规划出在固定分区中合理的清扫路径，使得根据所规划的清扫路径进行清扫时不会频繁跨越门槛，解决了现有清扫路径规划不合理使得清扫时频繁跨越门槛导致清扫效率低的问题。
实施例二
请参阅图2，是本发明第二实施例提供的一种机器人路径规划方法的流程示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，该机器人路径规划方法包括：
步骤S11，采集预设的固定分区中的环境信息，建立分区地图；
其中，在本发明的一个实施例中，上述采集预设的固定分区中的环境信息，建立分区地图的步骤包括：
根据所获取的当前位置及固定分区的分区边界，确定移动至相距固定分区中的组合边界最近的边界点，组合边界为固定分区的分区边界及固定分区内的障碍物边界组合的边界；
从边界点沿固定分区中的组合边界移动绕行一圈进行环境信息采集；
按照预设移动路径方式在固定分区的分区边界内移动进行环境信息采集；
根据所采集的固定分区中的环境信息建立分区地图。
其中，该扫地机器人由于配备有激光雷达等定位装置，使得可实时获取到当前所处位置的周边范围内的各个坐标位置以及在检测范围内所能探测的障碍物，同时该扫地机器人还可获取到该预先设定的固定分区中分区边界的坐标位置，其中由于该固定分区为扫地机器人所预先进行设定的，此时该固定分区中分区边界可能为墙体等实体障碍物边界，也可能为在房间内任一位置的虚拟边界。因此当前待清扫的房间可能完全处于固定分区的边界范围内；也可能房间一部分位置区域处于固定分区的边界范围内，另一部分位置区域处于固定分区的边界范围外，因此扫地机器人对该固定分区进行清扫时，其只对房间中处于固定分区的边界范围内的位置区域进行清扫操作，而不对房间中位于固定分区的边界范围外的位置区域进行清扫操作，此时扫地机器人的清扫并非严格的依照所处的房间进行清扫，而是按照所预先设定的固定分区中分区边界内的位置区域进行清扫。
其中，扫地机器人根据当前所处的坐标位置查找确定当前相距最近的边界点，参照图4所示，例如扫地机器人位于A点时，其固定分区的分区边界(也即虚拟边界)相距扫地机器人更近，此时确定出分区边界(也即虚拟边界)所相距扫地机器人最近的边界点A′；当扫地机器人位于B点时，其固定分区内的障碍物边界相距扫地机器人更近时，此时确定出障碍物边界所相距扫地机器人最近的边界点B′，并当扫地机器人确定出边界点后相应的移动至该边界点。
进一步的，其扫地机器人沿所设定的组合边界绕行一圈并实时进行环境信息采集，其中，当边界点A′在分区边界上时，其沿着分区边界进行移动绕行，当绕行至激光雷达采集到所前方有障碍物，且移动触碰到实体障碍物后，此时开始沿障碍物边界进行移动绕行，当沿障碍物边界绕行至移动触碰到分区边界时，则继续沿分区边界进行移动绕行，依此上述，直至沿固定分区中的组合边界移动绕行一圈完成；相应的，当边界点B′在障碍物边界上时，参照上述，在此不与赘述。
进一步的，在绕行组合边界一圈完成后，其在分区边界范围内按照预设移动路径方式继续进行环境信息采集，最后根据所采集的固定分区的环境信息建立分区地图。其预设移动路径方式有弓字型路径、回字型路径或螺旋形渐开线式路径，本实施例中优选的采用弓字型路径。
步骤S21，当建立分区地图的过程中识别到门槛时，在分区地图中标识门槛；
其中，上述当建立分区地图的过程中识别到门槛时，在分区地图中标识门槛的方式包括：
当检测到两个平行或近似平行或垂直或近似垂直的障碍物边界之间存在一非障碍物的区域范围时，则识别为门槛；或
当根据视觉传感器所采集的图像信息检测到具体为门或门槛时，则识别为门槛。
进一步的，在识别出门槛后，在分区地图中标识该门槛，具体的可采用颜色标识、形状标识、文字标识等方式进行标识。
此时，该步骤S21之后，还可包括：
当获取到对于目标门槛的取消/修正/新增标识时，在分区地图中取消/修正/新增目标门槛的标识。
此时建立完分区地图后，用户可通过使用预设终端中的APP等方式查看该分区地图，同时可根据所标识的门槛查看是否门槛是否识别正确，并在用户确定门槛识别不正确时，用户可通过APP取消或修正或新增该分区地图中的门槛，本实施例中，预设终端可以为电脑、手机、平板或可穿戴智能设备等。
例如当固定分区中不存在扫地机器人所识别的目标门槛时，此时用户根据实际情况相应的通过使用预设终端的APP取消该目标门槛的标识，相应的其扫地机器人获取到对于该目标门槛的取消标识时，相应的在所建立的分区地图中取消该目标门槛的标识。相应的，当固定分区的目标门槛标识有误时，如门槛尺寸有误，门槛位置有误等，用户相应的通过APP修正该目标门槛的标识，使得在分区地图中修正目标门槛的标识；当固定分区中未识别出目标门槛时，用户相应的通过APP新增该目标门槛的标识，使得在分区地图中新增目标门槛的标识。
步骤S31，根据所建立的分区地图及所标识的门槛，以门槛作为分割线将固定分区划分出至少两个待清扫分区；
其中，在本发明实施例中，由于门槛两侧通常为障碍物边界(也即墙体)，此时该固定分区被门槛及所相邻的障碍物边界拆分为设于门槛两侧的不同区域，因此相应的根据所建立的分区地图及所标识的门槛，可将该固定分区划分出至少两个待清扫分区。
参照前述实施例所述，当所识别标识的门槛的数量为0个时，因此不需要划分出至少两个待清扫分区，此时扫地机器人可直接在该固定分区内按照路径规划的方式规划在该固定分区中的清扫路径，其不会有频繁跨越门槛的问题产生。
当所识别标识的门槛的数量为1个时，其固定分区跨越两个房间，此时根据所建立的分区地图及所标识的门槛，将固定分区划分为两个待清扫分区；当所识别标识的门槛的数量为2个及以上时，其固定分区跨越各个房间，此时将固定分区划分出多个待清扫分区。
步骤S41，根据所划分的各个待清扫分区，规划出在每一待清扫分区清扫完后继续清扫其他待清扫分区的清扫路径；
其中，在本发明实施例中，当根据所识别的门槛将固定分区划分为至少两个待清扫分区后，此时规划出在每一待清扫分区清扫完后继续清扫其他待清扫分区的清扫路径。例如，当划分出两个待清扫分区时，此时根据当前所处位置规划出对于当前所位于的具体待清扫分区进行完整清扫的清扫路径，以及根据清扫完成后的坐标位置及门槛的坐标位置规划到门槛以及对门槛清扫的路径，以及门槛清扫完成后进入另一待清扫分区后规划出对于另一待清扫分区进行完整清扫的清扫路径，此时所规划的清扫路径为每一待清扫分区的清扫完成后再去其他待清扫分区，使得不会产生频繁跨越门槛的问题。
当划分出至少两个待清扫分区时，此时根据当前所处坐标位置判断所位于的具体待清扫分区，当具体待清扫分区位于固定分区的端部时，则依照上述操作，规划在每一待清扫分区清扫完成后继续清扫相邻的待清扫分区的清扫路径；当具体待清扫分区位于固定分区的中心，也即具体待清扫分区相邻位置均有待清扫分区时，此时规划先对相邻的一待清扫分区进行清扫的清扫路径及依次对该待清扫分区相邻的待清扫分区进行清扫的清扫路径，当相邻的各个待清扫分区的清扫路径规划完后，再规划移动至对具体待清扫分区相邻的其他待清扫分区进行清扫的清扫路径，依此上述，直至该固定分区中的所有待清扫分区的清扫路径都规划完成。
其中，需要指出的是，其扫地机器人在建立分区地图时，其可以为先采集环境信息，在建立好分区地图时再根据分区地图相应的进行路径规划及后续的清扫；其也可以为边清扫时边建立分区地图，在分区地图建立完成后，再根据分区地图相应的进行路径规划及后续的清扫。其根据所采用的具体扫地机器人的类型及型号进行确定，在此不做具体限定。
步骤S51，根据所规划的清扫路径对固定分区相应进行清扫；
其中，该步骤还可包括：
当在进行清扫的过程中识别到新门槛时，将新门槛添加至分区地图中进行标识；
当在进行清扫的过程中识别到所标识的门槛错误时，在分区地图中取消错误门槛的标识。
其中，扫地机器人在建立完分区地图，且根据分区地图及识别的门槛划定各个待清扫分区及相应路径规划后，根据所规划的清扫路径相应的对固定分区中的各个待清扫分区进行清扫，此时在进行清扫的过程中识别到新门槛或所识别的门槛错误时，此时相应的在分区地图中新增该新门槛或将所识别错误的门槛取消标识。
本发明实施例提供的机器人路径规划方法，通过对所需清扫的固定分区进行分区地图的建立，并在建立分区地图过程中识别到门槛时对门槛进行标识，此时根据所标识的门槛在固定分区中划分出至少两个待清扫分区，此时根据各个待清扫分区，规划出在每一待清扫分区清扫完成后再去其他待清扫分区的合理的清扫路径，使得根据所规划的清扫路径进行清扫时不会频繁跨越门槛，解决了现有清扫路径规划不合理使得清扫时频繁跨越门槛导致清扫效率低的问题。
实施例三
请参阅图3，是本发明第三实施例提供的机器人路径规划装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，该机器人路径规划装置包括：
分区地图建立模块21，用于采集预设的固定分区中的环境信息，建立分区地图；
门槛标识模块31，用于当建立分区地图的过程中识别到门槛时，在所述分区地图中标识所述门槛；
路径规划模块41，用于根据所建立的所述分区地图及所标识的所述门槛，规划出在所述固定分区中依次清扫所述门槛两侧所划分的各个待清扫分区的清扫路径；
清扫控制模块51，根据所规划的清扫路径对所述固定分区相应进行清扫。
进一步地，所述路径规划模块41包括：
待清扫分区划分单元，用于根据所建立的所述分区地图及所标识的所述门槛，以所述门槛作为分割线将所述固定分区划分出至少两个待清扫分区；
清扫路径规划单元，用于根据所划分的各个所述待清扫分区，规划出在每一所述待清扫分区清扫完后继续清扫其他所述待清扫分区的清扫路径。
进一步地，所述门槛标识模块31包括：
第一门槛识别单元，用于当检测到两个平行或近似平行或垂直或近似垂直的障碍物边界之间存在一非障碍物的区域范围时，则识别为门槛；
第二门槛识别单元，用于当根据视觉传感器所采集的图像信息检测到具体为门或门槛时，则识别为门槛。
进一步地，所述分区地图建立模块21包括：
移动单元，用于根据所获取的当前位置及所述固定分区的分区边界，确定移动至相距所述固定分区中的组合边界最近的边界点，所述组合边界为所述固定分区的分区边界及所述固定分区内的障碍物边界组合的边界；
第一环境信息采集单元，用于从所述边界点沿所述固定分区中的组合边界移动绕行一圈进行环境信息采集；
第二环境信息采集单元，用于按照预设移动路径方式在所述固定分区的分区边界内移动进行环境信息采集；
分区地图建立单元，用于根据所采集的所述固定分区中的环境信息建立所述分区地图。
进一步地，所述装置还包括：
标识调整模块61，用于当获取到对于目标门槛的取消/修正/新增标识时，在所述分区地图中取消/修正/新增所述目标门槛的标识；
添加标识模块71，用于当在进行清扫的过程中识别到新门槛时，将所述新门槛添加至所述分区地图中进行标识；
取消标识模块81，用于当在进行清扫的过程中识别到所标识的门槛错误时，在所述分区地图中取消错误门槛的标识。
本发明实施例所提供的机器人路径规划装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。
本实施例中，通过对所需清扫的固定分区进行分区地图的建立，并在建立分区地图过程中识别到门槛时对门槛进行标识，此时根据所标识的门槛规划出在固定分区中合理的清扫路径，使得根据所规划的清扫路径进行清扫时不会频繁跨越门槛，解决了现有清扫路径规划不合理使得清扫时频繁跨越门槛导致清扫效率低的问题。
本实施例还提供了一种可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例所述的机器人路径规划方法步骤。所述可读存储介质，如：ROM/RAM、磁碟、光盘等。
本实施例还提供了一种机器人，包括处理器、存储器、以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器运行计算机程序时，机器人执行上述实施例所述的机器人路径规划方法。
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，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元或模块完成，即将存储装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施方式中的各功能单元、模块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。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。
本领域技术人员可以理解，图3中示出的组成结构并不构成对本发明的机器人路径规划装置的限定，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，而图1-2中的机器人路径规划方法亦采用图3中所示的更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置来实现。本发明所称的单元、模块等是指一种能够被所述机器人路径规划装置中的处理器(图未示)所执行并功能够完成特定功能的一系列计算机程序，其均可存储于所述机器人路径规划装置的存储设备(图未示)内。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种机器人路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：
采集预设的固定分区中的环境信息，建立分区地图；
当建立分区地图的过程中识别到门槛时，在所述分区地图中标识所述门槛；
根据所建立的所述分区地图及所标识的所述门槛，规划出在所述固定分区中依次清扫所述门槛两侧所划分的各个待清扫分区的清扫路径；
根据所规划的清扫路径对所述固定分区相应进行清扫；
所述建立分区地图的过程中识别到门槛的方式包括：
当检测到两个平行或近似平行或垂直或近似垂直的障碍物边界之间存在一非障碍物的区域范围时，则识别为门槛；或
当根据视觉传感器所采集的图像信息检测到具体为门或门槛时，则识别为门槛；
所述规划出在所述固定分区中依次清扫所述门槛两侧所划分的各个清扫分区的清扫路径的步骤包括；
根据所建立的所述分区地图及所标识的所述门槛，以所述门槛作为分割线将所述固定分区划分出至少两个待清扫分区；
根据所划分的各个所述待清扫分区，规划出在每一所述待清扫分区清扫完后继续清扫其他所述待清扫分区的清扫路径。
2.如权利要求1所述的机器人路径规划方法，其特征在于，所述采集预设的固定分区中的环境信息，建立分区地图的步骤包括：
根据所获取的当前位置及所述固定分区的分区边界，确定移动至相距所述固定分区中的组合边界最近的边界点，所述组合边界为所述固定分区的分区边界及所述固定分区内的障碍物边界组合的边界；
从所述边界点沿所述固定分区中的组合边界移动绕行一圈进行环境信息采集；
按照预设移动路径方式在所述固定分区的分区边界内移动进行环境信息采集；
根据所采集的所述固定分区中的环境信息建立所述分区地图。
3.如权利要求1所述的机器人路径规划方法，其特征在于，所述方法还包括：
当获取到对于目标门槛的取消/修正/新增标识时，在所述分区地图中取消/修正/新增所述目标门槛的标识；
当在进行清扫的过程中识别到新门槛时，将所述新门槛添加至所述分区地图中进行标识；
当在进行清扫的过程中识别到所标识的门槛错误时，在所述分区地图中取消错误门槛的标识。
4.一种机器人路径规划装置，其特征在于，所述装置包括：
分区地图建立模块，用于采集预设的固定分区中的环境信息，建立分区地图；
门槛标识模块，用于当建立分区地图的过程中识别到门槛时，在所述分区地图中标识所述门槛；
路径规划模块，用于根据所建立的所述分区地图及所标识的所述门槛，规划出在所述固定分区中依次清扫所述门槛两侧所划分的各个待清扫分区的清扫路径；
清扫控制模块，用于根据所规划的清扫路径对所述固定分区相应进行清扫；
所述门槛标识模块包括：
第一门槛识别单元，用于当检测到两个平行或近似平行或垂直或近似垂直的障碍物边界之间存在一非障碍物的区域范围时，则识别为门槛；
第二门槛识别单元，用于当根据视觉传感器所采集的图像信息检测到具体为门或门槛时，则识别为门槛；
所述路径规划模块包括：
待清扫分区划分单元，用于根据所建立的所述分区地图及所标识的所述门槛，以所述门槛作为分割线将所述固定分区划分出至少两个待清扫分区；
清扫路径规划单元，用于根据所划分的各个所述待清扫分区，规划出在每一所述待清扫分区清扫完后继续清扫其他所述待清扫分区的清扫路径。
5.如权利要求4所述的机器人路径规划装置，其特征在于，所述分区地图建立模块包括：
移动单元，用于根据所获取的当前位置及所述固定分区的分区边界，确定移动至相距所述固定分区中的组合边界最近的边界点，所述组合边界为所述固定分区的分区边界及所述固定分区内的障碍物边界组合的边界；
第一环境信息采集单元，用于从所述边界点沿所述固定分区中的组合边界移动绕行一圈进行环境信息采集；
第二环境信息采集单元，用于按照预设移动路径方式在所述固定分区的分区边界内移动进行环境信息采集；
分区地图建立单元，用于根据所采集的所述固定分区中的环境信息建立所述分区地图。
6.如权利要求4所述的机器人路径规划装置，其特征在于，所述装置还包括：
标识调整模块，用于当获取到对于目标门槛的取消/修正/新增标识时，在所述分区地图中取消/修正/新增所述目标门槛的标识；
添加标识模块，用于当在进行清扫的过程中识别到新门槛时，将所述新门槛添加至所述分区地图中进行标识；
取消标识模块，用于当在进行清扫的过程中识别到所标识的门槛错误时，在所述分区地图中取消错误门槛的标识。
7.一种机器人，其特征在于，包括处理器、存储器、以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时，所述机器人执行权利要求1至3任一项所述的机器人路径规划方法。
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