CN113934218B - 一种清扫机器人路径规划方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种清扫机器人路径规划方法，包括：根据待清扫区域的边界线形成外切待清扫区域的边界线的外凸多边形；按照和外凸多边形的边平行的方向，在待清扫区域中划分出多组相互平行的直线清扫路径；选择包含路径条数和直线清扫路径经过障碍物的数量最少的一组直线清扫路径为最优直线清扫路径；将最优直线清扫路径中每两条直线清扫路径的同一侧端部通过曲线路径相连，使得各条直线清扫路径依次串接形成清扫规划路径。本申请在一定程度上减少清扫机器人的转弯次数，进而提升清扫机器人的清扫效果和清扫效率，有利于清扫机器人的广泛应用。本申请还提供了一种清扫机器人路径规划装置、设备以及计算机可读存储介质，具有上述有益效果。

Description

一种清扫机器人路径规划方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及智能技术领域，特别是涉及一种清扫机器人路径规划方法、装置、设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

清扫机器人是一种能够无需人为参与，自动完成地面清扫任务的智能设备；无论是家居环境还是大型商场中，清扫机器人都在被越来越广泛的应用，让人们从繁琐的清洁工作任务中解放出来。

在扫地机器人的清扫过程中，其途径的路线也即是其需要清扫的位置的路线；因此，对于清扫机器人的行径路径的规划，一方面需要满足清扫机器人行径路径对需清扫区域的全面覆盖原则，保证清扫地面的全面性；另一方面应当满足清扫机器人路径不交叉重叠，进而在一定程度上保证清扫效率。由此对于清扫机器人而言如何更为合理的规划清扫路径对于保证清扫机器人清扫效果和清扫效率至关重要。

发明内容

本发明的目的是提供一种清扫机器人路径规划方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，提升清扫机器人的清扫效果和清扫效率。

为解决上述技术问题，本发明提供一种清扫机器人路径规划方法，包括：

根据待清扫区域的边界线形成外切所述待清扫区域的边界线的外凸多边形；

按照和所述外凸多边形的边平行的方向，在所述待清扫区域中划分出多组相互平行的直线清扫路径；其中，每组所述直线清扫路径和所述外凸多边形的一条边长相互平行，且每组所述直线清扫路径中相邻两条直线清扫路径的宽度不大于清扫机器人车宽；

选择包含路径条数和所述直线清扫路径经过障碍物的数量最少的一组所述直线清扫路径为最优直线清扫路径；

将所述最优直线清扫路径中每两条所述直线清扫路径的同一侧端部通过曲线路径相连，使得各条所述直线清扫路径依次串接形成清扫规划路径。

可选地，所述选择包含路径条数和所述直线清扫路径经过障碍物的数量最少的一组所述直线清扫路径为最优直线清扫路径，包括：

根据转弯损耗公式

，确定每组所述直线清扫路径的转弯损耗值

；其 中，

为每组所述直线清扫路径中包含的路径条数；

为同一组所述直线清扫路径中各条 所述直线清扫路径经过障碍物的累计数量；

为比例系数；

选取所述转弯损耗

最小对应的一组所述直线清扫路径作为最优直线清扫路径。

可选地，在确定所述最优直线清扫路径之后，还包括：

将经过所述障碍物的每条所述直线清扫路径上距离所述障碍物预设距离的两个位置点分别设定为起始点和终止点；

利用A*搜索算法搜索由所述起始点到所述终止点的绕行路径，并通过所述绕行路径作为连接所述起始点和所述终止点的路径，再执行所述将所述最优直线清扫路径中每两条所述直线清扫路径的同一侧端部通过曲线路径相连的操作步骤。

可选地，根据待清扫区域的边界线形成外切所述待清扫区域的边界线的外凸多边形之后，选择包含路径条数和所述直线清扫路径经过障碍物的数量最少的一组所述直线清扫路径为最优直线清扫路径之前，还包括：

将所述外凸多边形之内所述待清扫区域的边界线之外的区域标定为障碍物所在区域。

可选地，根据待清扫区域的边界线形成外切所述待清扫区域的边界线的外凸多边形之前，还包括：

在所述外凸多边形上形成栅格地图；

相应地，标定所述障碍物的过程包括：

对所述待清扫区域内部的障碍物占据的栅格以及所述待清扫区域之外所述外凸多边形之内的栅格均标记为障碍物栅格。

可选地，将所述最优直线清扫路径中每两条所述直线清扫路径的同一侧端部相连，包括：

将所述最优直线清扫路径中相互间距不小于所述清扫机器人转弯半径两倍的两条直线清扫路径的同一侧端部相连接。

一种清扫机器人路径规划装置，包括：

多边形模块，用于根据待清扫区域的边界线形成外切所述待清扫区域的边界线的外凸多边形；

直线路径模块，用于按照和所述外凸多边形的边长平行的方向，在所述待清扫区域中划分出多组相互平行的直线清扫路径；其中，每组所述直线清扫路径和所述外凸多边形的一条边长相互平行，且每组所述直线清扫路径中相邻两条直线清扫路径的宽度不大于清扫机器人车宽；

路径选取模块，用于选择包含路径条数和所述直线清扫路径经过障碍物的数量最少的一组所述直线清扫路径为最优直线清扫路径；

路径串接模块，用于将所述最优直线清扫路径中每两条所述直线清扫路径的同一侧端部相连，使得各条所述直线清扫路径依次串接形成清扫规划路径。

可选地，所述路径选取模块，具体用于根据转弯损耗公式

，确定每组 所述直线清扫路径的转弯损耗值

；其中，

为每组所述直线清扫路径中包含的路径条数；

为同一组所述直线清扫路径中各条所述直线清扫路径经过障碍物的累计数量；

为比例 系数；选取所述转弯损耗

最小对应的一组所述直线清扫路径作为最优直线清扫路径。

一种清扫机器人路径规划设备，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上任一项所述清扫机器人路径规划方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质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任一项所述清扫机器人路径规划方法的步骤。

本发明所提供的清扫机器人路径规划方法，包括：根据待清扫区域的边界线形成外切待清扫区域的边界线的外凸多边形；按照和外凸多边形的边平行的方向，在待清扫区域中划分出多组相互平行的直线清扫路径；其中，每组直线清扫路径和外凸多边形的一条边相互平行，且每组直线清扫路径中相邻两条直线清扫路径的宽度不大于清扫机器人车宽；选择包含路径条数和直线清扫路径经过障碍物的数量最少的一组直线清扫路径为最优直线清扫路径；将最优直线清扫路径中每两条直线清扫路径的同一侧端部通过曲线路径相连，使得各条直线清扫路径依次串接形成清扫规划路径。

本申请规划清扫机器人的清扫路径时，在选取相互平行的直线清扫路径以保证对待清扫区域的全面性和清扫效率的基础上，还充分考虑到对于清扫机器人而言过多的转弯也在一定程度上降低清扫效率，且在清扫机器人转弯时，容易出现无法清扫的卫生死角的问题；因此在选取最优的清扫路径时，优先选取直线清扫路径最少且直线清扫路径上障碍物最少的一组路径，从而在一定程度上减少清扫机器人的转弯次数，进而提升清扫机器人的清扫效果和清扫效率，有利于清扫机器人的广泛应用。

本申请还提供了一种清扫机器人路径规划装置、设备以及计算机可读存储介质，具有上述有益效果。

附图说明

为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种清扫机器人路径规划方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的待清扫区域的边界线和外凸多边形的示意图；

图3（a）~图3（c）为本申请实施例提供的三组不同的直线清扫路径的示意图；

图4为本申请实施例提供的各条直线清扫路径串连的示意图；

图5为本申请实施例提供的障碍物绕行路线示意图；

图6为本发明实施例提供的清扫机器人路径规划装置的结构框图。

具体实施方式

目前常规的清扫机器人的清扫路径多用弓字形路径、螺旋形路径等；这两种清扫路径都能够在一定程度上保证对需要清扫区域的全面覆盖，且在清扫区域的中间区域中也能够基本上保证清扫路径的不重合。

但上述清扫路径并未过多考虑关于清扫区域的边界形状不规则的情况。对于清扫区域边界不规则对于清扫区域的边缘区域尤其是需要清扫的区域边界极其不规则的情况下，为了保证清扫的全面性，可能存在大量清扫路径重复交叉的情况，进而在一定程度上降低了清扫效率和清扫效果。

此外，对于上述清扫路径的规划方法中都未考虑关于清扫机器人转弯次数过多的问题，以及障碍物进一步增加了清扫机器人转换次数的问题。对于清扫机器人而言，其转弯过程中清扫的速度相对较慢且容易出现卫生死角，进而影响清扫效果和清扫效率。

为此，本申请中提出了一种能够再一定程度上保证清扫机器人的清扫效果和清扫效率的清扫路径规划的技术方案。

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，图1为本申请实施例提供的一种清扫机器人路径规划方法的流程示意图，该清扫机器人路径规划方法可以包括：

S11：根据待清扫区域的边界线形成外切待清扫区域的边界线的外凸多边形。

需要说明的是，多于待清扫区域而言，若是其边界线均为直线连接形成的外凸图形边界线，则显然该待清扫区域本身的边界线围成的多边形即可作为外凸多边形。

参考图2，图2为本申请实施例提供的待清扫区域的边界线和外凸多边形的示意图。图2中的虚线即为待清扫区域的边界线，实线即为外凸多边形的边。对于待清扫区域的边界线存在曲线或内凹边界时，则对清扫区域的边界线上不同的位置点进行外切时，形成的外凸多边形的形状不同，由此对于同一待清扫区域可能存在多种不同的外凸多边形，且外凸多边形的边数（即边的条数）、覆盖面积大小不一。在实际应用中可以优选边数最少或者覆盖面积最小的外凸多边形作为待清扫区域的外切多边形。

可以理解的是，对于边数最少的外凸多边形和覆盖面积最小的外凸多边形往往并不是同一外凸多边形，此时可以设定一个外凸多边形的边数上限值，在外凸多边形的边数不大于边数上限值的基础上选出覆盖面积最小的外凸多边形。

若是存在多个外凸多边形的覆盖面积等大，可以在多个覆盖面积最小的外凸多边形中选取边数最小的外凸多边形作为待清扫区域的外凸多边形。

若是最终存在多个外凸多边形的覆盖面积最小且相同，边数也最小且相同，可以将每个外凸多边形同时作为优选的外凸多边形进行下一步的处理运算。

S12：按照和外凸多边形的边平行的方向，在待清扫区域中划分出多组相互平行的直线清扫路径。

其中，每组直线清扫路径和外凸多边形的一条边长相互平行，且每组直线清扫路径中相邻两条直线清扫路径的宽度不大于清扫机器人车宽。

需要说明的是，对于外凸多边形而言，因为其外切待清扫区域的边界线，在一定程度上反映了多清扫区域边界线的走向。而对于清扫机器人而言，当其路径和待清扫区域的某部分边界线大致平行时，在该部分的边界线上的转弯次数显然也最少，因此为了尽可能减少清扫机器人的转弯次数，可以将平行于外凸多边形的边的直线清扫路径作为优选的清扫路径。

因为外凸多边形包含由多条边，因此基于平行于外凸多边形的边划分的直线清扫路径也应当相应的包含多组，每组直线清扫路径的角度方向各不相同。如图3（a）~图3（c）所示，图3（a）~图3（c）为本申请实施例提供的三组不同的直线清扫路径的示意图。

S13：选择包含路径条数和直线清扫路径经过障碍物的数量最少的一组直线清扫路径为最优直线清扫路径。

因为外凸多边形至少包括三条边，基于平行于外凸多边形形成的直线清扫路径也至少包括三组。当清扫机器人由一条直线清扫路径向另一条直线清扫路径过渡时，显然，清扫机器人需要进行至少一次转弯路径，相应地，直线清扫路径的数量越多，转弯次数显然也就越多。并且，待清扫区域中不可避免的存在障碍物，显然每个障碍物至少会阻断一条直线清扫路径，当直线清扫路径被阻断时，清扫机器人也必须转弯绕行，由此障碍物阻断的直线清扫路径的数量越多，转弯次数也就越多。

因此，本实施例中为了尽可能地减少清扫机器人在清扫过程中的转弯次数，优先选取各组直线清扫路径中，直线清扫路径的路径条数最少和直线清扫路径上经过障碍物的数量最少的一组直线清扫路径为最优的一组直线清扫路径。

需要说明的是，对于同一组直线清扫路径而言，其经过障碍物的数量并不等同于清扫区域中障碍物的总数量。如图3（a）中的三个障碍物分别阻断了A1、A2、A3、A4、A5五条直线清扫路径。图3（a）对应的直线清扫路径上经过障碍物的数量即为5；同理，图3（b）中有4条直线清扫路径分别各经过一个障碍物，对应的直线清扫路径上经过障碍物的数量即为4；同样的方式可以确定图3（c）中，对应的直线清扫路径上经过障碍物的数量也为4。另外，如果某一条直线清扫路径上，经过障碍物的数量为2个或者是3个，显然，该条直线清扫路径上经过障碍物的数量即记为2。

基于上述对每组直线清扫路径的直线清扫路径的条数以及经过障碍物的数量的统计之后，可以基于直线清扫路径的路径条数和经过障碍物的数量这两方面的因素综合确定出一组最为优选的直线清扫路径。

在本申请的一种可选的实施例中，在各组直线清扫路径中确定一组最优选的清扫路径的方式可以包括：

根据转弯损耗公式

，确定每组直线清扫路径的转弯损耗值

；

其中，

为每组直线清扫路径中包含的路径条数；

为同一组直线清扫路径中各 条直线清扫路径经过障碍物的累计数量；

为比例系数；

选取转弯损耗

最小对应的一组直线清扫路径作为最优直线清扫路径。

对于比例系数

可以是根据工作人员基于工作经验设定，也可以基于统计学原 理，针对不同形状的清扫区域对应的多组清扫路径对比例系数进行验证。

例如对同一个清扫区域，可以获得依次减小的比例系数

、

、

分别确定出的 转弯损耗最小的直线清扫路径；再通过计算机模拟清扫机器人的分别按照

、

、

对应 的一组直线清扫路径进行清扫的过程，假设确定出

对应的直线清扫路径清扫效率最高 清扫效果最好，如此即可确定出

是更为合适的比例系数。

再针对另一个清扫区域也可以确定出

、

、

中更为合适的一个比例系数，如 此重复，即可确定出多个不同清扫区域在

、

、

三个比例系数中分别对应的最合适的 比例系数。

若部分清扫区域最优选的比例系数为

，而另一部分清扫区域的比例系数为

， 则说明实际最合适的比例系数应当在

和

之间，如此即可在

和

之间再次选取多个 不同大小的比例系数重复上述过程，最终即可确定出一个合理的比例系数，能够满足大多 数清扫区域的需求。

当然，对于该比例系数的确定方式也并不仅限于上述方式，还可以通过神经网络训练或者其他运算方式获得，对此本申请中不做具体限制。

S14：将最优直线清扫路径中每两条直线清扫路径的同一侧端部通过曲线路径相连，使得各条直线清扫路径依次串接形成清扫规划路径。

如前所述，对于同一组直线清扫路径而言，其从一条直线清扫路径过渡到另一直线清扫路径时，清扫机器人需要转弯过渡，因此该过渡过程的路径一般为曲线路径，因此可以将最优的一组直线清扫中每两条直线清扫路径的同一次端部通过曲线路径相连接，可以通过Dubins曲线进行连接。

可以理解的是，曲线路径连接两条直线清扫路径应当遵循同一直线清扫路径的同一端仅仅只能和一条直线清扫路径的端部相连接，而同一直线清扫路径的两端应当和不同的直线清扫路径相连接，如此即可保证各条直线清扫路径能够形成依次串接的清扫规划路径。

更进一步地，对于扫地机器人而言，当端部相互连接的两条直线清扫路径之间的间距越小时，清扫机器人在经过过渡的曲线路径时转弯难度就越大。因此，在本申请的一种优选的实施例中，对最优直线清扫路径中每两条直线清扫路径的同一侧端部相连的过程可以进一步地包括：

将最优直线清扫路径中相互间距不小于清扫机器人转弯半径两倍的两条直线清扫路径的同一侧端部相连接。

为了尽可能的降低清扫机器人的清扫难度，一般不会将相邻的两条直线清扫路径进行相连接。

如图4所示，假设对于最优直线清扫路径中，包括L1、L2、L3、L4、L5、L6、L7、L8、L9、L10；在直线清扫路径的第一端，各条直线清扫路径之间的曲线路径连接方式可以是：L1--L6、L2--L7、L3--L8、L4--L9、L5--L10；而在直线清扫路径的第二端各条直线清扫路径之间的曲线路径连接方式可以是：L1--L5、L2--L6、L3--L7、L4--L8、此时直线清扫路径L9、L10的第二端分别作为整个清扫路径的起点和终点。

在图4所示的实施例中，各条直线清扫路径中同一端相连的两条直线清扫路径之间的间距相等，在实际应用中并不必然遵循这一要求，只要能够保证两条直线清扫路径之间的间距大于两倍的转弯半径即可。

需要说明的是，在实际应用中，对于形状及其不规则的待清扫区域而言，各条直线清扫路径的同一端的端点大多数情况下不位于同一直线上，且可能在沿直线清扫路径方向上的距离非常大，此时，可以考虑在满足通过曲线路径相连的两条直线清扫路径之间的距离大于两倍的转弯半径的基础上，尽可能的选择距离较近的两条直线相连。

综上所述，本申请中在对清扫机器人的路径进行规划的过程中，处理考虑到清扫路径覆盖清扫区域的全面性以及清扫工作效率的基础上，还进一步地考虑到清扫机器人转弯次数角度对清扫效率以及清扫效果所产生的影响，进而以此为依据确定出转弯次数最少的清扫路径，在保证清扫全面的基础上进一步的提升清扫效率，有利于清扫机器人的广泛应用。

如前所述，当清扫区域中存在障碍物时，清扫机器人需要对对障碍物绕行，为此需要对直线清扫路径上存在障碍物的位置重新设定绕行路线。在本申请的一种可选地实施例中，确定障碍物的绕行路线的过程可以包括：

将经过障碍物的每条直线清扫路径上距离障碍物预设距离的两个位置点分别设定为起始点和终止点；

利用A*搜索算法搜索由起始点到终止点的绕行路径，并通过绕行路径作为连接起始点和终止点的路径，再执行将最优直线清扫路径中每两条直线清扫路径的同一侧端部通过曲线路径相连的操作步骤。

A*搜寻算法，俗称A星算法，是一种在图形平面上，有多个节点的路径，求出最低通过成本的算法。本实施例中利用A*搜寻算法在清扫区域所在的地图中确定出每个障碍物附近的起始点到终止点之间最优选的绕行路线。

如图5所示，图5为本申请实施例提供的障碍物绕行路线示意图。图5中黑色区域即为障碍物。可以对每条直线清扫路径进行碰撞检测，将发生碰撞的那部分清扫路径（虚线部分）删除，并设定起始点和终止点（图5中的两个黑点）；在对起始点和终止点之间通过A*搜寻算法搜寻连接起始点和终止点的绕行路径。

另外，之所以要将起始点和终止点距离障碍物预设距离，是为了预留出清扫机器人的转弯距离，因此，该预设距离的大小可以依据清扫机器人的转弯半径设定，应当不小于清扫机器人车宽的一半。

进一步地，在本申请的另一可选地实施例中，还可以进一步地包括：

将外凸多边形之内待清扫区域的边界线之外的区域标定为障碍物所在区域。

需要说明的是，对于待清扫区域而言，其形状可能存在多种多样，例如图2所示的待清扫区域而言，就存在部分内凹区域，由此就可能存在同一条直线清扫路径被内凹区域阻断，也即是说同一条直线清扫路径和待清扫区域的边界线的交点在两个以上，那么在实际清扫时，也需要对该部分内凹区域从待清扫区域内部进行绕行。因此，可以直接将外凸多边形之内，待清扫区域之外的区域也等同的视为障碍物所在区域，以确定对内凹区域的绕行路线。

可以理解的是，对于上述实施例中依据每组直线清扫路径的数量以及直线清扫路径经过的障碍物的数量最少时，选取最优的一组直线清扫路径时，也应当将经过外凸多边形之内，待清扫区域之外的区域的直线清扫直线视为经过障碍物，并将直线清扫路径经过该部分区域的次数也作为经过障碍物的次数进行累计，以便更准确的选取最优直线清扫路径。

更进一步地，为了跟便于对障碍物所在位置进行标记，以及对绕行障碍物的路径进行规划。在本申请的另一可选地实施例中，还可以进一步地包括：

根据待清扫区域的边界线形成外切待清扫区域的边界线的外凸多边形之前，在外凸多边形上形成栅格地图。

相应地，在对障碍物进行标定的过程即可包括：

对待清扫区域内部的障碍物占据的栅格以及待清扫区域之外外凸多边形之内的栅格均标记为障碍物栅格。

可以将障碍物栅格均涂黑或者具有其他特殊标记的栅格。

如图5所示，图5即为在栅格地图中进行障碍物对应的绕行路线进行搜索的示意图。

在利用A*搜寻算法确定绕开障碍物的路径时，可以基于当前所在的栅格，向邻近的8个栅格走，当向上、下、左、右这4个栅格走时，若移动至目标栅格的代价为10步；而当向左上、左下、右上、右下这4个格子走时，若移动至目标栅格的代价为14步；显然，走斜线的移动代价为走直线的0.4倍，由此即可确定走斜线是成本最低的路径，以此类推，即可确定最优的绕行路线。

当然在实际应用过程中，也并不仅限于采用栅格地图对最优的绕行障碍物的路径进行规划，也可以直接在平面直角坐标系中，基于待清扫区域覆盖的坐标点以及外凸多边形的坐标确定绕行路线，对此本申请中不再详细列举。

下面对本发明实施例提供的清扫机器人路径规划装置进行介绍，下文描述的清扫机器人路径规划装置与上文描述的清扫机器人路径规划方法可相互对应参照。

图6为本发明实施例提供的清扫机器人路径规划装置的结构框图，参照图6的清扫机器人路径规划装置可以包括：

多边形模块100，用于根据待清扫区域的边界线形成外切所述待清扫区域的边界线的外凸多边形；

直线路径模块200，用于按照和所述外凸多边形的边长平行的方向，在所述待清扫区域中划分出多组相互平行的直线清扫路径；其中，每组所述直线清扫路径和所述外凸多边形的一条边长相互平行，且每组所述直线清扫路径中相邻两条直线清扫路径的宽度不大于清扫机器人车宽；

路径选取模块300，用于选择包含路径条数和所述直线清扫路径经过障碍物的数量最少的一组所述直线清扫路径为最优直线清扫路径；

路径串接模块400，用于将所述最优直线清扫路径中每两条所述直线清扫路径的同一侧端部相连，使得各条所述直线清扫路径依次串接形成清扫规划路径

在本申请的一种可选地实施例中，所述路径选取模块300，具体用于根据转弯损耗 公式

，确定每组所述直线清扫路径的转弯损耗值

；其中，

为每组所述直线 清扫路径中包含的路径条数；

为同一组所述直线清扫路径中各条所述直线清扫路径经过 障碍物的累计数量；

为比例系数；选取所述转弯损耗

最小对应的一组所述直线清扫路 径作为最优直线清扫路径。

在本申请的一种可选地实施例中，还包括障碍绕行模块，用于在确定所述最优直线清扫路径之后，将经过所述障碍物的每条所述直线清扫路径上距离所述障碍物预设距离的两个位置点分别设定为起始点和终止点；利用A*搜索算法搜索由所述起始点到所述终止点的绕行路径，并通过所述绕行路径作为连接所述起始点和所述终止点的路径，再执行所述将所述最优直线清扫路径中每两条所述直线清扫路径的同一侧端部通过曲线路径相连的操作步骤。

在本申请的一种可选地实施例中，障碍物标定模块，用于根据待清扫区域的边界线形成外切所述待清扫区域的边界线的外凸多边形之后，选择包含路径条数和所述直线清扫路径经过障碍物的数量最少的一组所述直线清扫路径为最优直线清扫路径之前，将所述外凸多边形之内所述待清扫区域的边界线之外的区域标定为障碍物所在区域。

在本申请的一种可选地实施例中，栅格地图模块用于根据待清扫区域的边界线形成外切所述待清扫区域的边界线的外凸多边形之前，在所述外凸多边形上形成栅格地图；

相应地，障碍物标定模块，用于对所述待清扫区域内部的障碍物占据的栅格以及所述待清扫区域之外所述外凸多边形之内的栅格均标记为障碍物栅格。

在本申请的一种可选地实施例中，路径串接模块400，用于将所述最优直线清扫路径中相互间距不小于所述清扫机器人转弯半径两倍的两条直线清扫路径的同一侧端部相连接。

本实施例的清扫机器人路径规划装置用于实现前述的清扫机器人路径规划方法，因此清扫机器人路径规划装置中的具体实施方式可见前文中的清扫机器人路径规划方法的实施例部分，在此不再赘述。

本申请中还进一步地提供了一种清扫机器人路径规划设备的实施例，该设备可以包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行计算机程序时实现如任一项所述清扫机器人路径规划方法的步骤。

本实施例中处理器执行的清扫机器人路径规划方法可以包括：

根据待清扫区域的边界线形成外切所述待清扫区域的边界线的外凸多边形；

按照和所述外凸多边形的边平行的方向，在所述待清扫区域中划分出多组相互平行的直线清扫路径；其中，每组所述直线清扫路径和所述外凸多边形的一条边长相互平行，且每组所述直线清扫路径中相邻两条直线清扫路径的宽度不大于清扫机器人车宽；

选择包含路径条数和所述直线清扫路径经过障碍物的数量最少的一组所述直线清扫路径为最优直线清扫路径；

将所述最优直线清扫路径中每两条所述直线清扫路径的同一侧端部通过曲线路径相连，使得各条所述直线清扫路径依次串接形成清扫规划路径。

本实施例中所提供的清扫机器人路径规划设备能够在保证清扫机器人清扫路径对待清扫区域覆盖的全面性的基础上提升清扫效率，有利于清扫机器人在家居环境或商业环境中广泛应用。

本申请还提供了一种计算机可读存储介质的实施例，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如任一项所述清扫机器人路径规划方法的步骤。

该计算机可读存储介质可以包括随机存储器（RAM）、内存、只读存储器（ROM）、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、 “包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。另外，本申请实施例提供的上述技术方案中与现有技术中对应技术方案实现原理一致的部分并未详细说明，以免过多赘述。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (8)

1.一种清扫机器人路径规划方法，其特征在于，包括：

根据待清扫区域的边界线形成外切所述待清扫区域的边界线的外凸多边形；

按照和所述外凸多边形的边平行的方向，在所述待清扫区域中划分出多组相互平行的直线清扫路径；其中，每组所述直线清扫路径和所述外凸多边形的一条边长相互平行，且每组所述直线清扫路径中相邻两条直线清扫路径的宽度不大于清扫机器人车宽；

选择包含路径条数和所述直线清扫路径经过障碍物的数量最少的一组所述直线清扫路径为最优直线清扫路径；

将所述最优直线清扫路径中每两条所述直线清扫路径的同一侧端部通过曲线路径相连，使得各条所述直线清扫路径依次串接形成清扫规划路径；其中，同一直线清扫路径的同一端和一条直线清扫路径的端部相连接，而同一直线清扫路径的两端和不同的直线清扫路径相连接；

所述选择包含路径条数和所述直线清扫路径经过障碍物的数量最少的一组所述直线清扫路径为最优直线清扫路径，包括：

根据转弯损耗公式

，确定每组所述直线清扫路径的转弯损耗值

；其 中，

为每组所述直线清扫路径中包含的路径条数；

为同一组所述直线清扫路径中各条 所述直线清扫路径经过障碍物的累计数量；

为比例系数；

选取所述转弯损耗

最小对应的一组所述直线清扫路径作为最优直线清扫路径。

2.如权利要求1所述的清扫机器人路径规划方法，其特征在于，在确定所述最优直线清扫路径之后，还包括：

将经过所述障碍物的每条所述直线清扫路径上距离所述障碍物预设距离的两个位置点分别设定为起始点和终止点；

利用A*搜索算法搜索由所述起始点到所述终止点的绕行路径，并通过所述绕行路径作为连接所述起始点和所述终止点的路径，再执行所述将所述最优直线清扫路径中每两条所述直线清扫路径的同一侧端部通过曲线路径相连的操作步骤。

3.如权利要求2所述的清扫机器人路径规划方法，其特征在于，根据待清扫区域的边界线形成外切所述待清扫区域的边界线的外凸多边形之后，选择包含路径条数和所述直线清扫路径经过障碍物的数量最少的一组所述直线清扫路径为最优直线清扫路径之前，还包括：

将所述外凸多边形之内所述待清扫区域的边界线之外的区域标定为障碍物所在区域。

4.如权利要求3所述的清扫机器人路径规划方法，其特征在于，根据待清扫区域的边界线形成外切所述待清扫区域的边界线的外凸多边形之前，还包括：

在所述外凸多边形上形成栅格地图；

相应地，标定所述障碍物的过程包括：

对所述待清扫区域内部的障碍物占据的栅格以及所述待清扫区域之外所述外凸多边形之内的栅格均标记为障碍物栅格。

5.如权利要求1所述的清扫机器人路径规划方法，其特征在于，将所述最优直线清扫路径中每两条所述直线清扫路径的同一侧端部相连，包括：

将所述最优直线清扫路径中相互间距不小于所述清扫机器人转弯半径两倍的两条直线清扫路径的同一侧端部相连接。

6.一种清扫机器人路径规划装置，其特征在于，包括：

多边形模块，用于根据待清扫区域的边界线形成外切所述待清扫区域的边界线的外凸多边形；

直线路径模块，用于按照和所述外凸多边形的边长平行的方向，在所述待清扫区域中划分出多组相互平行的直线清扫路径；其中，每组所述直线清扫路径和所述外凸多边形的一条边长相互平行，且每组所述直线清扫路径中相邻两条直线清扫路径的宽度不大于清扫机器人车宽；

路径选取模块，用于选择包含路径条数和所述直线清扫路径经过障碍物的数量最少的一组所述直线清扫路径为最优直线清扫路径；

路径串接模块，用于将所述最优直线清扫路径中每两条所述直线清扫路径的同一侧端部相连，使得各条所述直线清扫路径依次串接形成清扫规划路径；其中，同一直线清扫路径的同一端和一条直线清扫路径的端部相连接，而同一直线清扫路径的两端和不同的直线清扫路径相连接；

所述路径选取模块，具体用于根据转弯损耗公式

，确定每组所述直线 清扫路径的转弯损耗值

；其中，

为每组所述直线清扫路径中包含的路径条数；

为同 一组所述直线清扫路径中各条所述直线清扫路径经过障碍物的累计数量；

为比例系数； 选取所述转弯损耗

最小对应的一组所述直线清扫路径作为最优直线清扫路径。

7.一种清扫机器人路径规划设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述清扫机器人路径规划方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质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权利要求1至5任一项所述清扫机器人路径规划方法的步骤。

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