CN113961005A - 行进控制的方法、表面清洁机器人及存储介质 - Google Patents

行进控制的方法、表面清洁机器人及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN113961005A
CN113961005A CN202111175760.2A CN202111175760A CN113961005A CN 113961005 A CN113961005 A CN 113961005A CN 202111175760 A CN202111175760 A CN 202111175760A CN 113961005 A CN113961005 A CN 113961005A
Authority
CN
China
Prior art keywords
surface cleaning
cleaning robot
area
speed
obstacle
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.)
Pending
Application number
CN202111175760.2A
Other languages
English (en)
Inventor
李毅兰
谢凯旋
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.)
Ecovacs Robotics Suzhou Co Ltd
Original Assignee
Ecovacs Robotics Suzhou 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 Ecovacs Robotics Suzhou Co Ltd filed Critical Ecovacs Robotics Suzhou Co Ltd
Priority to CN202111175760.2A priority Critical patent/CN113961005A/zh
Publication of CN113961005A publication Critical patent/CN113961005A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0238Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using obstacle or wall sensors
    • G05D1/024Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using obstacle or wall sensors in combination with a laser
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0257Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using a radar
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A47FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47LDOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L11/00Machines for cleaning floors, carpets, furniture, walls, or wall coverings
    • A47L11/24Floor-sweeping machines, motor-driven
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A47FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47LDOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L11/00Machines for cleaning floors, carpets, furniture, walls, or wall coverings
    • A47L11/40Parts 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
    • A47L11/4011Regulation of the cleaning machine by electric means; Control systems and remote control systems therefor
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/93Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S17/931Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A47FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47LDOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L2201/00Robotic cleaning machines, i.e. with automatic control of the travelling movement or the cleaning operation
    • A47L2201/04Automatic control of the travelling movement; Automatic obstacle detection

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

本申请实施例提供一种行进控制的方法、表面清洁机器人及存储介质。在本申请一些示例性实施例中,表面清洁机器人在行进过程中采集自身行进路径上的三维环境信息,基于三维环境信息,识别表面清洁机器人行进路径上存在的障碍区域及其类型,表面清洁机器人对于不同的区域类型,针对性地采取不同的行进控制,采用本申请行进控制的方法,提高表面清洁机器人的避障性能。

Description

行进控制的方法、表面清洁机器人及存储介质
本案是申请号为2018112321092、申请日为2018年10月22日,专利名称为“行进控 制的方法、设备及存储介质”的专利申请的分案申请。
技术领域
本申请涉及人工智能技术领域,尤其涉及一种行进控制的方法、表面清洁机器人及存储介质。
背景技术
扫地机器人在清扫地面过程中,需要对障碍物进行避让,以便更好的进行清洁工作。
扫地机器人的避障功能一般由红外、激光、超声波等距离传感器和弹簧挡板配合实现,距离传感器检测到前方有障碍物或者弹簧挡板碰触障碍物后,机器将按照避障的控制指令返回或绕行。
发明内容
本申请的多个方面提供一种自移动设备行进控制的方法,解决现有技术中存在的自移动设备对障碍物判断不准确的问题,提高自移动设备的避障能力。
本申请实施例提供一种行进控制的方法,适用于自移动设备,包括:
采集自移动设备行进路径上的三维环境信息;
基于三维环境信息,识别自移动设备行进路径上存在的障碍区域及其类型;
根据障碍区域的类型,针对障碍区域对自移动设备进行行进控制。
本申请实施例还提供一种自移动设备,包括:机械本体,所述机械本体上设有面阵固态激光雷达,一个或多个处理器,以及一个或多个存储计算机程序的存储器;
所述面阵固态激光雷达,用于采集自移动设备行进路径上的三维环境信息;
所述一个或多个处理器,用于执行所述计算机程序,以用于:
基于三维环境信息,识别自移动设备行进路径上存在的障碍区域及其类型;
根据障碍区域的类型,针对障碍区域对自移动设备进行行进控制。
本申请实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质,当所述计算机程序被一个或多个处理器执行时,致使所述一个或多个处理器执行包括以下的动作:
采集自移动设备行进路径上的三维环境信息;
基于三维环境信息,识别自移动设备行进路径上存在的障碍区域及其类型;
根据障碍区域的类型,针对障碍区域对自移动设备进行行进控制。
在本申请一些示例性实施例中,自移动设备在行进过程中采集自身行进路径上的三维环境信息,基于三维环境信息,识别自移动设备行进路径上存在的障碍区域及其类型,自移动设备对于不同的区域类型,针对性地采取不同的行进控制,采用本申请行进控制的方法,提高自移动设备的避障性能。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1为本申请示例性实施例提供的一种行进控制的方法的方法流程图;
图2为本申请示例性实施例扫地机器人前方存在门槛石的示意图;
图3为本申请示例性实施例扫地机器人前方存在上级台阶的示意图;
图4为本申请示例性实施例扫地机器人前方存在向上斜坡的示意图;
图5为本申请示例性实施例对扫地机器人高度形成约束的间隙的示意图;
图6为本申请示例性实施例对扫地机器人宽度形成约束的间隙的示意图;
图7为本申请示例性实施例扫地机器人前方存在下级台阶的示意图;
图8为本申请示例性实施例扫地机器人前方存在向下斜坡的示意图;
图9为本申请示例性实施例提供的一种自移动设备的结构框图;
图10为本申请示例性实施例提供的一种机器人的结构框图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施例仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,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,都属于本申请保护的范围。
家用机器人在实际应用中,需要通对场景内的障碍物信息进行量测和建图,从而进行有效的避障与路径规划。基于传感器的不同,现有机器人的避障方法主要有两种:LDS技术和Vslam技术。在建图不完整情况下,遇到未知障碍物时,机器需要进行动态避障,LDS仅能探测一个平面内的障碍物信息,垂直方向无法测量,易造成机身经常钻入缝隙较窄的柜底、床底等区域并卡死,造成不必要的动作。Vslam获取到的数据中缺乏地标信息,从而引起机器人对障碍物判断不准确。
针对上述现有扫地机器人在清洁地面工作中存在的问题,在本申请一些示例性实施例中,自移动设备在行进过程中采集自身行进路径上的三维环境信息,基于三维环境信息,识别自移动设备行进路径上存在的障碍区域及其类型,自移动设备对于不同的区域类型,针对性地采取不同的行进控制,采用本申请行进控制的方法,提高自移动设备的避障性能。
以下结合附图,详细说明本申请各实施例提供的技术方案。
图1为本申请示例性实施例提供的一种行进控制的方法的方法流程图,如图1所示,该方法包括:
S101:采集自移动设备行进路径上的三维环境信息;
S102:基于三维环境信息,识别自移动设备行进路径上存在的障碍区域及其类型;
S103:根据障碍区域的类型,针对障碍区域对自移动设备进行行进控制。
本申请实施例的上述方法的执行主体可以为自移动设备,如无人车、机器人等,且对机器人、无人车的类型不作限定,机器人可以为为扫地机器人,跟随机器人,迎宾机器人等。不同的设备针对不同的工作环境获取相应工作环境中的三维环境信息,例如,扫地机器人在对住户家庭清扫过程中,可在行进过程中获取客厅、厨房、卫生间、卧式等区域的三维环境图像;商场导购机器人在对客户进行导购的过程中,可在行进过程中获取人行通道、商铺等各区域的三维环境图像;跟随机器人在跟随目标的过程中,可在行进过程中获取跟随目标以及前进过程中的周围环境的三维环境信息。
在本实施例中,通过在自移动设备上安装面阵固态激光雷达,实时对自移动设备行进路径上的三维环境信息进行采集。面阵固态激光雷达作为一种低成本、固态化、小型化的新型传感器,能够快捷、准确获取大量三维信息,很好的满足了定位和建图过程中对信息量的需求,面阵激光雷达可以在距离障碍物一定距离时,探测前方维障碍物形成的约束空间是否可以通过,避免不必要的探索与碰撞。面阵固态激光雷达运用衍射分光元件对发射激光光束进行n*n分光,单个分光运用三角测距原理,即发射激光经扩束镜准直后照射到目标表面,接收到系统受到的目标回波信号,通过位置敏感原价对散射光斑中心位置进行测量,对多束分光信息进行融合处理,即可得到三维数据信息。
在上述实施例中,基于面阵激光雷达采集自移动设备行进路径上的三维环境信息,识别自移动设备行进路径上存在的障碍区域及其类型。可选地,基于采集的自移动设备行进路径上的三维环境信息,识别出自移动设备行进路径上的异常区域,作为障碍区域;根据障碍区域相对工作平面的异常状态,确定障碍区域的类型。本实施例在距离障碍物一定距离时,确定障碍区域以及障碍区域的类型,针对不同类型的障碍区域对自移动设备进行不同的行进控制。
在上述及下述实施例中,障碍区域的类型可以包括下列三种类型:待翻越区域,待下跃区域和待穿越区域。下列说明根据障碍区域相对工作平面的异常状态,确定每种障碍区域的类型的方式。
确定待翻越区域的方式:若障碍区域中存在凸起于工作平面的障碍物,且障碍物上没有间隙,确定障碍区域为待翻越区域。即,障碍区域中存在有可能需要自移动设备翻越行走的障碍物,例如:门槛石(图2为本申请示例性实施例扫地机器人前方存在门槛石的示意图,箭头所指方向为扫地机器人的行进方向),上级台阶(图3为本申请示例性实施例扫地机器人前方存在上级台阶的示意图,箭头所指方向为扫地机器人的行进方向)和向上斜坡(图4为本申请示例性实施例扫地机器人前方存在向上斜坡的示意图,箭头所指方向为扫地机器人的行进方向)等。
确定待下跃区域的方式:待下跃区域若障碍区域中存在低于工作平面的下沉空间,确定障碍区域为待下跃区域。即,障碍区域中存在有可能需要自移动设备跃下以进入另一工作平面的下沉空间,例如:下级台阶(图7为本申请示例性实施例扫地机器人前方存在下级台阶的示意图,箭头所指方向为扫地机器人的行进方向)和向下斜坡(图8为本申请示例性实施例扫地机器人前方存在向下斜坡的示意图,箭头所指方向为扫地机器人的行进方向)等。
确定待穿越区域的方式:若障碍区域中存在与工作平面同一高度的间隙,确定障碍区域为待穿越区域。即,障碍区域的工作平面上存在有可能需要自移动设备穿越行走的间隙,其中,间隙包括对自移动设备高度形成约束的间隙和对自移动设备宽度或者长度形成约束的间隙(图5为本申请示例性实施例对扫地机器人高度形成约束的间隙)。对自移动设备高度形成约束的间隙,例如:床、柜、桌、椅、茶几、沙发等底部,对自移动设备宽度或者长度形成约束的间隙包括狭窄走廊间隙(图6为本申请示例性实施例对扫地机器人宽度形成约束的间隙),例如:各类家具之间形成的间隙(沙发和茶几之间、床和柜之间、桌和椅之间等),家具自身构造形成的间隙(椅子腿,桌子腿之间等)。
在自移动设备的实际工作过程中,可能会存在待翻越区域、待下跃区域、待穿越区域中的一种障碍区域或者任意两种障碍区域或者三种障碍区域的组合,例如,扫地机器人在清扫住户家庭的过程中,当扫地机器人从客厅进入卫生间时,卫生间的门口处设有凸起设置的门槛石,且卫生间的地面低于客厅的地面,此时存在待翻越区域和待下跃区域两种障碍区域,显然,还可能存在其他障碍区域的组合。
在识别自移动行进路径上存在的障碍区域及其障碍区域的类型后,根据障碍区域的类型,结合自移动设备与障碍区域的相对大小关系,针对障碍区域对自移动设备进行行进控制。下面说明针对不同类型的障碍区域,对自移动设备进行相应的行进控制的方式。
当障碍区域的类型为待翻越区域时,计算待翻越区域内的障碍物的高度;根据障碍物的高度与第一阈值的关系,针对待翻越区域对自移动设备进行行进控制。可选地,若障碍物的高度大于或等于第一阈值,则控制自移动设备执行避障操作;若障碍物的高度小于第一阈值,则控制自移动设备翻越待翻越区域。需要说明的是,第一阈值小于等于自移动设备的机身距离工作平面的高度。自移动设备执行避障操作可以为自移动设备绕开障碍物行走。
需要说明的是,当前方障碍物是上行斜面时,可以采用斜面的高度与第一阈值的关系,针对待翻越区域对自移动设备进行行进控制。也可以采用斜面的倾斜角度与第三阈值的关系,针对待翻越区域对自移动设备进行行进控制。还可以为结合斜面的高度与第一阈值的关系、斜面的倾斜角度与第三阈值的关系,针对待翻越区域对自移动设备进行行进控制。具体实施方式结合前述实施例的具体实施例描述的部分简单变形即可。
当自移动设备需要翻越待翻越区域时,为了提高自移动设备翻越障碍物的成功率,需要控制自移动设备加快速度翻越待翻越区域。根据自移动设备预设的行进速度和障碍物的高度,计算自移动设备翻越待翻越区域所需的第一速度;控制自移动设备沿行进路径以第一速度翻越待翻越区域。可选地,第一速度为障碍物的高度、自移动设备预设的行进速度和预设的第一速率系数的乘积。即第一速度V1=h*a1*v,其中,h为障碍物高度;a1为根据实验测得的速率系数;v为自移动设备正常工作时的前进速度。本申请实施例根据障碍物高度适应性调整自移动设备的前进速度,自移动设备加速翻越障碍物,增加翻越流畅性。显而易见的是,自移动设备翻越障碍物的速度也可以采用其他的计算方式,自移动设备也可以按照原先的速度翻越障碍物。
当障碍区域的类型为待下跃区域时,计算待下跃区域内的下沉空间的深度;根据下沉空间的深度与第二阈值的关系,针对待下跃区域对自移动设备进行行进控制。可选地,若下沉空间的深度大于等于第二阈值,则执行避障操作;若下沉空间的深度小于第二阈值,则控制自移动设备下跃至待下跃区域继续工作。需要说明的是,本实施例中,第二阈值小于等于自移动设备的机身距离工作平面的高度。特别地,可以根据下沉空间的三维信息与自移动设备的三维信息的关系,针对待下跃区域对自移动设备进行行进控制。可选地,先行计算下沉空间的横截面积和自移动设备的横截面积的大小关系,接着再计算下沉空间的深度和第二阈值的大小关系,确定自移动设备是否执行避障操作。例如,当前方是一个相对自移动设备小很多的小坑时,则控制自移动设备按照预先设定的行进路径继续行进,当前方是一个比自移动设备大很多的下沉空间时,接着再计算下沉空间的深度和第二阈值的大小关系,确定自移动设备执行避障操作或者下跃至下沉空间继续工作。自移动设备执行避障操作可以为自移动设备绕开下沉空间行走。
需要说明的是,当前方下沉空间是下行斜面时,可以采用斜面的高度与第二阈值的关系,针对待翻越区域对自移动设备进行行进控制。也可以采用斜面的倾斜角度与第四阈值的关系,针对待翻越区域对自移动设备进行行进控制。还可以为结合斜面的高度与第二阈值的关系、斜面的倾斜角度与第四阈值的关系,针对待翻越区域对自移动设备进行行进控制。具体实施方式结合前述实施例的具体实施例描述的部分简单变形即可。
当自移动设备需要下跃至待下跃区域时,为了提高自移动设备下跃至待下跃区域的平稳性,需要控制自移动设备减小速度下跃至待下跃区域。根据自移动设备的预设的行进速度和下沉空间的深度,计算自移动设备下跃至待下跃区域的第二速度;自移动设备沿行进路径以第二速度下跃至待下跃区域。可选地,第二速度为下沉空间的深度的倒数、自移动设备预设的行进速度和预设的第二速率系数的乘积。即第二速度V2=(1/d)*a2*v,其中,d为下沉空间的深度,a2为根据实验测得的速率系数,v为自移动设备正常工作时的前进速度。本申请实施例根据下沉空间的深度适应性调整自移动设备的前进速度,自移动设备减速下跃至下沉空间继续工作,增加自移动设备的动作流畅性。自移动设备下跃至下沉空间的速度也可以采用其他的计算方式,自移动设备也可以按照原先的速度下跃至下沉空间。
当障碍区域的类型为待穿越区域时,计算待穿越区域内的间隙的高度和宽度;根据间隙的高度和宽度与自移动设备的机身高度的关系,针对待穿越区域对自移动设备进行行进控制。可选地,若间隙的宽度大于自移动设备的机身宽度,且间隙的高度大于自移动设备的机身高度,则控制自移动设备按照行进路径继续行进穿过待穿越区域;若在间隙的宽度小于等于自移动设备的机身宽度、间隙的高度小于等于自移动设备的机身高度中的至少一个条件成立,则执行避障操作。即间隙的空间若足够允许自移动设备通过,则自移动设备穿过间隙,反之,则控制自移动设备执行避障操作。
当自移动设备需要穿越待穿越区域时,为了提高自移动设备穿越间隙的成功率,可以控制自移动设备加快速度穿越待穿越区域。根据自移动设备的预设的行进速度和间隙的宽度,计算自移动设备按照行进路径继续行进穿过待穿越区域的第三速度;自移动设备沿行进路径以第三速度继续行进穿过待穿越区域。可选地,第三速度为间隙的宽度、自移动设备预设的行进速度和预设的第三速率系数的乘积。即,第三速度V3=b*a3*v,其中,b为间隙的宽度或者高度,a3为根据实验测得的速率系数;v为自移动设备正常工作时的前进速度。本申请实施例根据间隙的高度以及宽度信息适应性调整自移动设备的前进速度,自移动设备加速通过间隙,增加自移动设备的动作流畅性。自移动设备穿越间隙的速度也可以采用其他的计算方式,自移动设备也可以按照原先的速度穿越间隙。
下面结合不同场景的实施例对本申请行进控制的方法作出说明。
应用场景1:在无人车行驶场景中,无人车利用安装于无人车车身上的面阵固态激光雷达,实时对行进路径上的路面信息进行采集。当无人车行进路径上的路面上存在倒放在路面上的树木时,无人车通过面阵固态激光雷达获取前方路面上的树木的三维信息,经过分析得到路面上存在异常状态,确定路面前方区域为障碍区域,且障碍区域中存在凸起于路面的障碍物,确定障碍区域为待翻越区域,计算倒放在路面上的树木的高度,若倒放在路面上的树木的高度大于或者等于无人车的车身的高度,则控制无人车后退并重新规划行进路径,若倒放在路面上的树木的高度小于无人车的车身的高度,则控制无人车翻越树木。当无人车需要翻越树木时,为了提高无人车更加顺畅的翻越树木,控制无人车加快速度翻越前面路面上的树木,其中,无人车翻越树木的速度为为倒放的树木的高度、无人车预设的行进速度和预设的速率系数的乘积。
应用场景2:扫地机器人清洁地面场景中,扫地机器人利用安装于机械本体前方的面阵固态激光雷达,实时对行进路径上的地面信息进行采集,获取地面上的三维信息,当扫地机器人前方的行进路径上存在椅子时,扫地机器人通过面阵固态激光雷达获取前方路面上的椅子的三维信息,经过分析得到前面地面上存在异常状态,确定地面前方区域为障碍区域,障碍区域中存在椅子下方形成的间隙,确定障碍区域为待穿越区域,计算椅子下方间隙的高度和宽度,若椅子下方的间隙的宽度大于扫地机器人的宽度,且椅子下方的间隙的高度大于扫地机器人安装控制扫地机器人按照行进路径继续行进进入椅子下方继续进行清扫工作,若椅子下方的间隙的宽度小于等于扫地机器人的宽度、间隙的高度小于等于扫地机器人的总高度中的至少一个条件成立,则扫地机器人绕开椅子继续清扫工作。当椅子下方的间隙的高度远大于扫地机器人的总高度,椅子下方的宽度大于扫地机器人的宽度时,扫地机器人需要穿越椅子下方的间隙,为了提高扫地机器人穿越间隙的成功率,可以控制扫地机器人加快速度穿越椅子下方的间隙。且扫地机器人穿过椅子下方的间隙的速度为间隙的宽度、扫地机器人预设的行进速度和预设的速率系数的乘积。
应用场景3:在商场导购机器人的导购场景中,商场导购机器人利用安装于机械本体上的面阵固态激光雷达,实时对行进路径上的地面信息进行采集,获取地面上的三维信息,当商场导购机器人的前方的行进路径上存在下级台阶时,商场导购机器人通过面阵固态激光雷达获取前方路面上的下级台阶的三维信息,经过分析得到前面地面上存在异常状态,确定地面前方区域为障碍区域,障碍区域中存在低于地面的下沉空间,确定障碍区域为待下跃区域,计算下沉空间的深度,若下沉空间的深度大于等于导购机器人的机身高度,则导购机器人进行绕行;若下沉空间的深度小于导购机器人的机身高度,则导购机器人下跃至台阶下方的地面继续工作。当导购机器人需要下跃至待下跃区域时,为了提高导购机器人下跃至台阶下方的下沉空间的平稳性,需要控制导购机器人减小速度下跃至台阶下方的下沉空间。导购机器人下跃至台阶下方的下沉空间的速度为下沉空间的深度的倒数、导购机器人预设的行进速度和预设的速率系数的乘积。
图9为本申请示例性实施例提供的一种自移动设备的结构框图。该自移动设备包括一个或多个处理器902和一个或多个存储计算机程序的存储器903和传感器905。该传感器905为面阵固态激光雷达905,用于采集自移动设备行进路径上的三维环境信息;还可以包括音频组件901、电源组件904等必要组件。一个或多个处理器902,用于执行计算机程序,以用于:
采集自移动设备行进路径上的三维环境信息;
基于三维环境信息,识别自移动设备行进路径上存在的障碍区域及其类型;
根据障碍区域的类型,针对障碍区域对自移动设备进行行进控制。
可选地,一个或多个处理器902,基于三维环境信息,识别自移动设备行进路径上存在的障碍区域及其类型,用于:基于三维环境信息,识别自移动设备行进路径上的异常区域作为障碍区域;根据障碍区域相对工作平面的异常状态,确定障碍区域的类型。
可选地,一个或多个处理器902,根据障碍区域相对工作平面的异常状态,确定障碍区域的类型,用于:若障碍区域中存在凸起于工作平面的障碍物,确定障碍区域为待翻越区域;若障碍区域中存在低于工作平面的下沉空间,确定障碍区域为待下跃区域;若障碍区域中存在与工作平面同一高度的间隙,确定障碍区域为待穿越区域。
可选地,一个或多个处理器902,根据障碍区域的类型,针对障碍区域对自移动设备进行行进控制,用于:根据障碍区域的类型,结合自移动设备与障碍区域的相对大小关系,针对障碍区域对自移动设备进行行进控制。
可选地,一个或多个处理器902,根据障碍区域的类型,结合自移动设备与障碍区域的相对大小关系,针对障碍区域对自移动设备进行行进控制,用于:若障碍区域的类型为待翻越区域,计算待翻越区域内的障碍物的高度;根据障碍物的高度与第一阈值的关系,针对待翻越区域对自移动设备进行行进控制,其中,第一阈值小于等于自移动设备的机身距离工作平面的高度。
可选地,一个或多个处理器902,根据障碍物的高度与自移动设备的机身高度的关系,针对待翻越区域对自移动设备进行行进控制,用于:若障碍物的高度大于或等于第一阈值,则控制自移动设备执行避障操作;若障碍物的高度小于第一阈值,则控制自移动设备翻越待翻越区域。
可选地,一个或多个处理器902,根据障碍区域的类型,结合自移动设备与障碍区域的相对大小关系,针对障碍区域对自移动设备进行行进控制,用于:若障碍区域的类型为待下跃区域,计算待下跃区域内的下沉空间的深度;根据下沉空间的深度与第二阈值的关系,针对待下跃区域对自移动设备进行行进控制,其中,第二阈值小于等于自移动设备的机身距离工作平面的高度。
可选地,一个或多个处理器902,根据下沉空间的深度与第二阈值关系,针对待下跃区域对自移动设备进行行进控制,用于:若下沉空间的深度大于等于第二阈值,则执行避障操作;若下沉空间的深度小于第二阈值,则控制自移动设备下跃至待下跃区域继续工作。
可选地,一个或多个处理器902,根据障碍区域的类型,结合自移动设备与障碍区域的相对大小关系,针对障碍区域对自移动设备进行行进控制,用于:若障碍区域的类型为待穿越区域,计算待穿越区域内的间隙的高度和宽度;根据间隙的高度和宽度与自移动设备的机身高度的关系,针对待穿越区域对自移动设备进行行进控制。
可选地,一个或多个处理器902,根据间隙的高度和宽度与自移动设备的机身高度的关系,针对待穿越区域对自移动设备进行行进控制,用于:若间隙的宽度大于自移动设备的机身宽度,且间隙的高度大于自移动设备的机身高度,则控制自移动设备按照行进路径继续行进穿过待穿越区域;若在间隙的宽度小于等于自移动设备的机身宽度、间隙的高度小于等于自移动设备的机身高度中的至少一个条件成立,则执行避障操作。
在本申请自移动设备实施例中,自移动设备在行进过程中采集自身行进路径上的三维环境信息,基于三维环境信息,识别自移动设备行进路径上存在的障碍区域及其类型,自移动设备对于不同的区域类型,针对性地采取不同的行进控制,采用本申请行进控制的方法,提高自移动设备的避障性能。
相应地,本申请实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质。当计算机可读存储介质存储计算机程序,且计算机程序被一个或多个处理器902执行时,致使一个或多个处理器902执行相应图1所示方法实施例中的各步骤。
上述自移动设备可以为机器人、无人车等。图10为本申请示例性实施例提供的一种机器人的结构框图。如图10所示,该机器人包括:机械本体1001;机械本体1001上设有一个或多个处理器1003和一个或多个存储计算机指令的存储器1004。除此之外,机械本体1001上还设有传感器1002,该传感器1002为面阵固态激光雷达1002,在机器人工作过程中,用于采集自移动设备行进路径上的三维环境信息。
机械本体1001上除了设有一个或多个处理器1003以及一个或多个存储器1004之外,还设置有机器人的一些基本组件,例如音频组件、电源组件、里程计、驱动组件等等。音频组件,该音频组件,可被配置为输出和/或输入音频信号。例如,音频组件包括一个麦克风(MIC),当音频组件所在设备处于操作模式,如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时,麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器或经由通信组件发送。在一些实施例中,音频组件还包括一个扬声器,用于输出音频信号。传感器1002还可以包括干湿度传感器1002等。可选地,驱动组件可以包括驱动轮、驱动电机、万向轮等。可选地,清扫组件可以包括清扫电机、清扫刷、起尘刷、吸尘风机等。不同机器人所包含的这些基本组件以及基本组件的构成均会有所不同,本申请实施例仅是部分示例。
值得说明的是,音频组件、传感器1002、一个或多个处理器1003、一个或多个存储器1004可设置于机械本体1001内部,也可以设置于机械本体1001的表面。
机械本体1001是机器人赖以完成作业任务的执行机构,可以在确定的环境中执行处理器1003指定的操作。其中,机械本体一定程度上体现了机器人的外观形态。在本实施例中,并不限定机器人的外观形态,例如可以是圆形、椭圆形、三角形、凸多边形等。
一个或多个存储器1004,主要用于存储计算机程序,该计算机程序可被一个或多个处理器1003执行,致使一个或多个处理器1004可以对自移动设备进行新进控制操作。除了存计算机程序之外,一个或多个存储器1004还可被配置为存储其它各种数据以支持在机器人上的操作。
一个或多个处理器1003,可以看作是机器人的控制系统,可用于执行一个或多个存储器1004中存储的计算机程序,以对自移动设备进行新进控制操作。
处理器1003例如,一个或多个存储器1004中存储计算机程序,一个或多个处理器1003可以执行计算机程序,可用于:
采集自移动设备行进路径上的三维环境信息;
基于三维环境信息,识别自移动设备行进路径上存在的障碍区域及其类型;
根据障碍区域的类型,针对障碍区域对自移动设备进行行进控制。
可选地,一个或多个处理器1002,基于三维环境信息,识别自移动设备行进路径上存在的障碍区域及其类型,用于:基于三维环境信息,识别自移动设备行进路径上的异常区域作为障碍区域;根据障碍区域相对工作平面的异常状态,确定障碍区域的类型。
可选地,一个或多个处理器1002,根据障碍区域相对工作平面的异常状态,确定障碍区域的类型,用于:若障碍区域中存在凸起于工作平面的障碍物,确定障碍区域为待翻越区域;若障碍区域中存在低于工作平面的下沉空间,确定障碍区域为待下跃区域;若障碍区域中存在与工作平面同一高度的间隙,确定障碍区域为待穿越区域。
可选地,一个或多个处理器1002,根据障碍区域的类型,针对障碍区域对自移动设备进行行进控制,用于:根据障碍区域的类型,结合自移动设备与障碍区域的相对大小关系,针对障碍区域对自移动设备进行行进控制。
可选地,一个或多个处理器1002,根据障碍区域的类型,结合自移动设备与障碍区域的相对大小关系,针对障碍区域对自移动设备进行行进控制,用于:若障碍区域的类型为待翻越区域,计算待翻越区域内的障碍物的高度;根据障碍物的高度与第一阈值的关系,针对待翻越区域对自移动设备进行行进控制,其中,第一阈值小于等于自移动设备的机身距离工作平面的高度。
可选地,一个或多个处理器1002,根据障碍物的高度与自移动设备的机身高度的关系,针对待翻越区域对自移动设备进行行进控制,用于:若障碍物的高度大于或等于第一阈值,则控制自移动设备执行避障操作;若障碍物的高度小于第一阈值,则控制自移动设备翻越待翻越区域。
可选地,一个或多个处理器1002,根据障碍区域的类型,结合自移动设备与障碍区域的相对大小关系,针对障碍区域对自移动设备进行行进控制,用于:若障碍区域的类型为待下跃区域,计算待下跃区域内的下沉空间的深度;根据下沉空间的深度与第二阈值的关系,针对待下跃区域对自移动设备进行行进控制,其中,第二阈值小于等于自移动设备的机身距离工作平面的高度。
可选地,一个或多个处理器1002,根据下沉空间的深度与第二阈值的关系,针对待下跃区域对自移动设备进行行进控制,用于:若下沉空间的深度大于等于第二阈值,则执行避障操作;若下沉空间的深度小于第二阈值,则控制自移动设备下跃至待下跃区域继续工作。
可选地,一个或多个处理器1002,根据障碍区域的类型,结合自移动设备与障碍区域的相对大小关系,针对障碍区域对自移动设备进行行进控制,用于:若障碍区域的类型为待穿越区域,计算待穿越区域内的间隙的高度和宽度;根据间隙的高度和宽度与自移动设备的机身高度的关系,针对待穿越区域对自移动设备进行行进控制。
可选地,一个或多个处理器1002,根据间隙的高度和宽度与自移动设备的机身高度的关系,针对待穿越区域对自移动设备进行行进控制,用于:若间隙的宽度大于自移动设备的机身宽度,且间隙的高度大于自移动设备的机身高度,则控制自移动设备按照行进路径继续行进穿过待穿越区域;若在间隙的宽度小于等于自移动设备的机身宽度、间隙的高度小于等于自移动设备的机身高度中的至少一个条件成立,则执行避障操作。
在本申请机器人实施例中,自移动设备在行进过程中采集自身行进路径上的三维环境信息,基于三维环境信息,识别自移动设备行进路径上存在的障碍区域及其类型,自移动设备对于不同的区域类型,针对性地采取不同的行进控制,采用本申请行进控制的方法,提高自移动设备的避障性能。
相应地,本申请实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质。当计算机可读存储介质存储计算机程序,且计算机程序被一个或多个处理器1002执行时,致使一个或多个处理器1002执行相应图1所示方法实施例中的各步骤。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是,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、商品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、商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、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本申请的实施例而已,并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (19)

1.一种行进控制的方法,适用于表面清洁机器人,其特征在于,所述方法包括:
采集表面清洁机器人行进路径上的三维环境信息;
基于三维环境信息,识别表面清洁机器人行进路径上存在的障碍区域及其类型;
根据障碍区域的类型,结合表面清洁机器人与障碍区域的相对大小关系,确定表面清洁机器人是否可通过所述障碍区域;
在所述表面清洁机器人可通过所述障碍区域时,计算与所述障碍物区域的类型相对应的速度;控制所述表面清洁机器人沿行进路径以所计算的速度通过所述障碍区域。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,采集表面清洁机器人行进路径上的三维环境信息,包括:
基于表面清洁机器人上安装的面阵激光雷达采集表面清洁机器人行进路径上的三维环境信息。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据障碍区域的类型,结合表面清洁机器人与障碍区域的相对大小关系,确定表面清洁机器人是否可通过所述障碍区域,包括:
若障碍区域的类型为表面清洁机器人需要翻越的待翻越区域,且待翻越区域内的障碍物是上行斜面,则根据所述上行斜面的高度与第一阈值的关系和/或所述上行斜面的倾斜角度与第三阈值的关系,确定表面清洁机器人是否可翻越所述待翻越区域;所述第一阈值小于等于表面清洁机器人的机身距离工作平面的高度。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据障碍区域的类型,结合表面清洁机器人与障碍区域的相对大小关系,确定表面清洁机器人是否可通过所述障碍区域,包括:
若障碍区域的类型为表面清洁机器人需要下跃至的待下跃区域,则根据待下跃区域内的下沉空间的横截面积和表面清洁机器人的横截面积的大小关系,以及所述下沉空间的深度和第二阈值的大小关系,确定表面清洁机器人是否可下跃至下沉空间继续工作,所述第二阈值小于等于表面清洁机器人的机身距离工作平面的高度。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,还包括:
若所述待下跃区域内的下沉空间是下行斜面,根据所述下行斜面的高度与第二阈值的关系和/或所述下行斜面的倾斜角度与第四阈值的关系,确定表面清洁机器人是否可下跃至下沉空间继续工作。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述表面清洁机器人可通过所述障碍区域时,计算与所述障碍物区域的类型相对应的速度,包括:
若障碍区域的类型为表面清洁机器人需要翻越的待翻越区域,计算待翻越区域内的障碍物的高度;根据表面清洁机器人预设的行进速度和障碍物的高度,计算表面清洁机器人翻越待翻越区域所需的第一速度,所述第一速度大于表面清洁机器人预设的行进速度。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,根据表面清洁机器人预设的行进速度和障碍物的高度,计算表面清洁机器人翻越待翻越区域所需的第一速度,包括:
计算表面清洁机器人预设的行进速度、障碍物的高度和预设的第一速率系数的的乘积,作为所述第一速度。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述表面清洁机器人可通过所述障碍区域时,计算与所述障碍物区域的类型相对应的速度,包括:
若障碍区域的类型为表面清洁机器人需要下跃至的待下跃区域,计算待下跃区域内的下沉空间的深度;根据表面清洁机器人的预设的行进速度和下沉空间的深度,计算表面清洁机器人下跃至待下跃区域的第二速度,所述第二速度小于表面清洁机器人的预设的行进速度。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,根据表面清洁机器人的预设的行进速度和下沉空间的深度,计算表面清洁机器人下跃至待下跃区域的第二速度,包括:
计算下沉空间的深度的倒数、表面清洁机器人预设的行进速度和预设的第二速率系数的乘积,作为所述第二速度。
10.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述表面清洁机器人可通过所述障碍区域时,计算与所述障碍物区域的类型相对应的速度,包括:
若障碍区域的类型为表面清洁机器人需要穿越的待穿越区域,计算待穿越区域内的间隙的宽度;根据表面清洁机器人的预设的行进速度和间隙的宽度,计算表面清洁机器人按照行进路径继续行进穿过待穿越区域的第三速度,所述第三速度大于表面清洁机器人的预设的行进速度。
11.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,根据表面清洁机器人的预设的行进速度和间隙的宽度,计算表面清洁机器人按照行进路径继续行进穿过待穿越区域的第三速度,包括:
计算间隙的宽度、表面清洁机器人预设的行进速度和预设的第三速率系数的乘积,作为所述第三速度。
12.一种行进控制的方法,适用于表面清洁机器人,其特征在于,所述方法包括:
基于表面清洁机器人上安装的面阵激光雷达采集表面清洁机器人行进路径上的三维环境信息;
基于三维环境信息,识别表面清洁机器人行进路径上存在的障碍区域为待翻越区域,并计算待翻越区域内的障碍物的高度;
若所述障碍物的高度小于第一阈值,控制表面清洁机器人加快速度翻越待翻越区域,第一阈值小于等于表面清洁机器人的机身距离工作平面的高度。
13.根据权利要求12所述的方法,其特征在于,控制表面清洁机器人加快速度翻越待翻越区域,包括:
根据表面清洁机器人预设的行进速度和障碍物的高度,计算表面清洁机器人翻越待翻越区域所需的第一速度;控制表面清洁机器人沿行进路径以第一速度翻越待翻越区域;所述第一速度大于表面清洁机器人预设的行进速度。
14.一种行进控制的方法,适用于表面清洁机器人,其特征在于,所述方法包括:
基于表面清洁机器人上安装的面阵激光雷达采集表面清洁机器人行进路径上的三维环境信息;
基于三维环境信息,识别表面清洁机器人行进路径上存在的障碍区域为待下跃区域,并计算待下跃区域内的下沉空间的深度;
若下沉空间的深度小于第二阈值,控制表面清洁机器人减小速度下跃至待下跃区域,第二阈值小于等于表面清洁机器人的机身距离工作平面的高度。
15.根据权利要求14所述的方法,其特征在于,控制表面清洁机器人减小速度下跃至待下跃区域,包括:
根据表面清洁机器人的预设的行进速度和下沉空间的深度,计算表面清洁机器人下跃至待下跃区域的第二速度;控制表面清洁机器人沿行进路径以第二速度下跃至待下跃区域,所述第二速度小于表面清洁机器人的预设的行进速度。
16.一种行进控制的方法,适用于表面清洁机器人,其特征在于,所述方法包括:
基于表面清洁机器人上安装的面阵激光雷达采集表面清洁机器人行进路径上的三维环境信息;
基于三维环境信息,识别表面清洁机器人行进路径上存在的障碍区域为待穿越区域,并计算待穿越区域内的间隙的高度和宽度;
若间隙的宽度大于表面清洁机器人的机身宽度,且间隙的高度大于表面清洁机器人的机身高度,控制表面清洁机器人加快速度穿越待穿越区域。
17.根据权利要求16所述的方法,其特征在于,控制表面清洁机器人加快速度穿越待穿越区域,包括:
根据表面清洁机器人的预设的行进速度和间隙的宽度,计算表面清洁机器人按照行进路径继续行进穿过待穿越区域的第三速度;控制表面清洁机器人沿行进路径以第三速度继续行进穿过待穿越区域;所述第三速度大于表面清洁机器人的预设的行进速度。
18.一种表面清洁机器人,其特征在于,包括:机械本体,所述机械本体上设有面阵固态激光雷达,一个或多个处理器,以及一个或多个存储计算机程序的存储器;
所述面阵固态激光雷达,用于采集表面清洁机器人行进路径上的三维环境信息;
所述一个或多个处理器,用于执行所述计算机程序,以用于实现权利要求1-17任一项所述方法中的步骤。
19.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质,其特征在于,当所述计算机程序被一个或多个处理器执行时,致使所述一个或多个处理器实现权利要求1-17任一项所述方法中的步骤。
CN202111175760.2A 2018-10-22 2018-10-22 行进控制的方法、表面清洁机器人及存储介质 Pending CN113961005A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111175760.2A CN113961005A (zh) 2018-10-22 2018-10-22 行进控制的方法、表面清洁机器人及存储介质

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811232109.2A CN111090277B (zh) 2018-10-22 2018-10-22 行进控制的方法、设备及存储介质
CN202111175760.2A CN113961005A (zh) 2018-10-22 2018-10-22 行进控制的方法、表面清洁机器人及存储介质

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811232109.2A Division CN111090277B (zh) 2018-10-22 2018-10-22 行进控制的方法、设备及存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113961005A true CN113961005A (zh) 2022-01-21

Family

ID=70280563

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111175760.2A Pending CN113961005A (zh) 2018-10-22 2018-10-22 行进控制的方法、表面清洁机器人及存储介质
CN201811232109.2A Active CN111090277B (zh) 2018-10-22 2018-10-22 行进控制的方法、设备及存储介质

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811232109.2A Active CN111090277B (zh) 2018-10-22 2018-10-22 行进控制的方法、设备及存储介质

Country Status (4)

Country Link
US (2) US11487297B2 (zh)
EP (1) EP3872528A4 (zh)
CN (2) CN113961005A (zh)
WO (1) WO2020082947A1 (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023155731A1 (zh) * 2022-02-16 2023-08-24 追觅创新科技(苏州)有限公司 清洁设备的运行控制方法及装置、存储介质及电子装置

Families Citing this family (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113961005A (zh) * 2018-10-22 2022-01-21 科沃斯机器人股份有限公司 行进控制的方法、表面清洁机器人及存储介质
CN111714034B (zh) * 2020-05-18 2022-10-21 科沃斯机器人股份有限公司 一种自移动机器人的控制方法、系统及自移动机器人
US11768504B2 (en) * 2020-06-10 2023-09-26 AI Incorporated Light weight and real time slam for robots
CN112132929B (zh) * 2020-09-01 2024-01-26 北京布科思科技有限公司 一种基于深度视觉和单线激光雷达的栅格地图标记方法
CN112155486A (zh) * 2020-09-30 2021-01-01 王丽敏 扫地机器人的控制方法和控制装置
CN112207828A (zh) * 2020-09-30 2021-01-12 广东唯仁医疗科技有限公司 一种基于5g网络的零售机器人控制方法及系统
CN112394728B (zh) * 2020-10-22 2024-03-29 深圳拓邦股份有限公司 一种清洁设备工作地面的检测方法与清洁设备
WO2022134735A1 (zh) * 2020-12-22 2022-06-30 苏州宝时得电动工具有限公司 自移动设备及其回归控制方法、自动工作系统
CN115480559A (zh) * 2021-05-31 2022-12-16 苏州宝时得电动工具有限公司 自移动设备及躲避障碍的控制方法、存储介质
CN113359742B (zh) * 2021-06-18 2022-07-29 云鲸智能(深圳)有限公司 机器人及其越障方法、装置、计算机可读存储介质
CN113455962B (zh) * 2021-07-12 2023-04-07 北京顺造科技有限公司 一种自主清洁设备的行进控制方法、设备、系统及介质
CN113768420B (zh) * 2021-09-18 2023-04-14 安克创新科技股份有限公司 扫地机及其控制方法、装置
CN114253255A (zh) * 2021-11-05 2022-03-29 深圳拓邦股份有限公司 一种室内机器人障碍物处理策略及室内机器人
CN116087986A (zh) * 2021-11-08 2023-05-09 追觅创新科技(苏州)有限公司 自移动设备、自移动设备的障碍物检测方法及存储介质
US11965298B2 (en) 2021-12-01 2024-04-23 Saudi Arabian Oil Company System, apparatus, and method for detecting and removing accumulated sand in an enclosure
CN116540688A (zh) * 2022-01-25 2023-08-04 追觅创新科技(苏州)有限公司 自移动机器人的脱困控制方法、系统和自移动机器人
CN116700237A (zh) * 2022-02-25 2023-09-05 追觅创新科技(苏州)有限公司 自移动设备的控制方法、设备及存储介质
CN115032995B (zh) 2022-06-17 2023-07-14 未岚大陆(北京)科技有限公司 运动控制方法、装置、电子设备及计算机存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102949144A (zh) * 2011-08-22 2013-03-06 三星电子株式会社 自主式吸尘器及其控制方法
CN104027040A (zh) * 2013-03-05 2014-09-10 Lg电子株式会社 机器人清洁器
CN105824313A (zh) * 2016-03-15 2016-08-03 深圳市华讯方舟科技有限公司 障碍物躲避方法及装置
CN108000561A (zh) * 2017-12-08 2018-05-08 子歌教育机器人(深圳)有限公司 智能机器人及其的防撞防跌装置
KR20180061949A (ko) * 2016-11-30 2018-06-08 주식회사 유진로봇 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 장치 및 방법, 및 이를 구비한 이동로봇

Family Cites Families (37)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7202776B2 (en) * 1997-10-22 2007-04-10 Intelligent Technologies International, Inc. Method and system for detecting objects external to a vehicle
AU2002344061A1 (en) * 2002-10-01 2004-04-23 Fujitsu Limited Robot
US20050010331A1 (en) * 2003-03-14 2005-01-13 Taylor Charles E. Robot vacuum with floor type modes
KR100595571B1 (ko) * 2004-09-13 2006-07-03 엘지전자 주식회사 로봇 청소기
US8139109B2 (en) * 2006-06-19 2012-03-20 Oshkosh Corporation Vision system for an autonomous vehicle
KR100865110B1 (ko) * 2007-05-25 2008-10-23 주식회사 대우일렉트로닉스 로봇청소기의 충돌 물체 식별 장치 및 방법
US9103671B1 (en) * 2007-11-29 2015-08-11 American Vehicular Sciences, LLC Mapping techniques using probe vehicles
DE102010017689A1 (de) * 2010-07-01 2012-01-05 Vorwerk & Co. Interholding Gmbh Selbsttätig verfahrbares Gerät sowie Verfahren zur Orientierung eines solchen Gerätes
US9110168B2 (en) * 2011-11-18 2015-08-18 Farrokh Mohamadi Software-defined multi-mode ultra-wideband radar for autonomous vertical take-off and landing of small unmanned aerial systems
AU2013317738B2 (en) * 2012-09-21 2015-05-07 Irobot Corporation Proximity sensing on mobile robots
US8949016B1 (en) * 2012-09-28 2015-02-03 Google Inc. Systems and methods for determining whether a driving environment has changed
JP6132659B2 (ja) * 2013-02-27 2017-05-24 シャープ株式会社 周囲環境認識装置、それを用いた自律移動システムおよび周囲環境認識方法
KR101799977B1 (ko) * 2013-07-05 2017-11-22 한국기술교육대학교 산학협력단 로봇의 주행 제어 방법 및 그 장치
JP6135481B2 (ja) * 2013-11-28 2017-05-31 トヨタ自動車株式会社 自律移動体
US20150202770A1 (en) * 2014-01-17 2015-07-23 Anthony Patron Sidewalk messaging of an autonomous robot
JP6355080B2 (ja) * 2014-03-03 2018-07-11 学校法人千葉工業大学 搭乗型移動ロボット
KR102072387B1 (ko) * 2014-03-20 2020-02-03 삼성전자주식회사 로봇 청소기 및 로봇 청소기의 제어방법
EP3186661B1 (en) * 2014-08-26 2021-04-07 Massachusetts Institute of Technology Methods and apparatus for three-dimensional (3d) imaging
GB201419883D0 (en) * 2014-11-07 2014-12-24 F Robotics Acquisitions Ltd Domestic robotic system and method
KR102328252B1 (ko) * 2015-02-13 2021-11-19 삼성전자주식회사 청소 로봇 및 그 제어방법
US9630319B2 (en) * 2015-03-18 2017-04-25 Irobot Corporation Localization and mapping using physical features
JP6522384B2 (ja) * 2015-03-23 2019-05-29 三菱重工業株式会社 レーザレーダ装置及び走行体
CN107810430A (zh) 2015-06-17 2018-03-16 纽威莱克公司 用于停车辅助的毫米波传感器系统
US9285805B1 (en) * 2015-07-02 2016-03-15 Geodigital International Inc. Attributed roadway trajectories for self-driving vehicles
US9841763B1 (en) * 2015-12-16 2017-12-12 Uber Technologies, Inc. Predictive sensor array configuration system for an autonomous vehicle
US9840256B1 (en) * 2015-12-16 2017-12-12 Uber Technologies, Inc. Predictive sensor array configuration system for an autonomous vehicle
CN105866790B (zh) * 2016-04-07 2018-08-10 重庆大学 一种考虑激光发射强度的激光雷达障碍物识别方法及系统
US10241514B2 (en) * 2016-05-11 2019-03-26 Brain Corporation Systems and methods for initializing a robot to autonomously travel a trained route
US10353400B2 (en) * 2016-05-23 2019-07-16 Asustek Computer Inc. Navigation system and navigation method
CN106249239B (zh) * 2016-08-23 2019-01-01 深圳市速腾聚创科技有限公司 目标检测方法及装置
CN106200645B (zh) * 2016-08-24 2019-07-26 北京小米移动软件有限公司 自主机器人、控制装置和控制方法
US10452068B2 (en) * 2016-10-17 2019-10-22 Uber Technologies, Inc. Neural network system for autonomous vehicle control
CN106772435B (zh) * 2016-12-12 2019-11-19 浙江华飞智能科技有限公司 一种无人机避障方法和装置
US11300958B2 (en) * 2017-07-13 2022-04-12 Waymo Llc Sensor adjustment based on vehicle motion
CN108568868B (zh) * 2018-03-08 2024-03-19 贵州电网有限责任公司 一种自动避障的树障清理空中机器人和避障方法
CN108562913B (zh) * 2018-04-19 2021-12-17 武汉大学 一种基于三维激光雷达的无人艇假目标检测方法
CN113961005A (zh) * 2018-10-22 2022-01-21 科沃斯机器人股份有限公司 行进控制的方法、表面清洁机器人及存储介质

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102949144A (zh) * 2011-08-22 2013-03-06 三星电子株式会社 自主式吸尘器及其控制方法
CN104027040A (zh) * 2013-03-05 2014-09-10 Lg电子株式会社 机器人清洁器
CN105824313A (zh) * 2016-03-15 2016-08-03 深圳市华讯方舟科技有限公司 障碍物躲避方法及装置
KR20180061949A (ko) * 2016-11-30 2018-06-08 주식회사 유진로봇 다채널 라이더 기반 이동로봇의 장애물 검출 장치 및 방법, 및 이를 구비한 이동로봇
CN108000561A (zh) * 2017-12-08 2018-05-08 子歌教育机器人(深圳)有限公司 智能机器人及其的防撞防跌装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023155731A1 (zh) * 2022-02-16 2023-08-24 追觅创新科技(苏州)有限公司 清洁设备的运行控制方法及装置、存储介质及电子装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN111090277B (zh) 2021-11-26
CN111090277A (zh) 2020-05-01
WO2020082947A1 (zh) 2020-04-30
US20200125103A1 (en) 2020-04-23
US11487297B2 (en) 2022-11-01
EP3872528A1 (en) 2021-09-01
EP3872528A4 (en) 2021-12-29
US20230015411A1 (en) 2023-01-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111090277B (zh) 行进控制的方法、设备及存储介质
KR102478975B1 (ko) 2d 및 3d 경로 계획을 이용한 로봇 내비게이션
CN112739244B (zh) 移动机器人清洁系统
CN111142526B (zh) 越障与作业方法、设备及存储介质
CN109875470B (zh) 脱困方法、设备及存储介质
Kümmerle et al. A navigation system for robots operating in crowded urban environments
KR102151811B1 (ko) 회피경로 생성방법 및 그를 위한 장치
KR102142162B1 (ko) 로봇 위치 선정 시스템
US11300972B2 (en) Path planning device, path planning method, and program
CN110968083A (zh) 栅格地图的构建方法、避障的方法、设备及介质
CN112650235A (zh) 一种机器人避障控制方法、系统及机器人
CN111297282B (zh) 出水控制方法、装置、机器人及存储介质
CN104536445A (zh) 移动导航方法和系统
KR20190096364A (ko) 환경에 기초하여 작동 속도를 변경하는 로봇 청소 장치
KR20180076843A (ko) 주행 제어 시스템 및 주행 제어 방법
CN111197985B (zh) 区域识别方法、路径规划方法、设备及存储介质
CN110543174A (zh) 可通行区域图的建立方法、处理方法、装置和可移动设备
CN111103875B (zh) 避让的方法、设备及存储介质
CN115008465A (zh) 机器人控制方法、机器人及计算机可读存储介质
JP2022537248A (ja) ラインアレイを用いた物体の検出
US11537141B2 (en) Robotic cleaning device with dynamic area coverage
Schmidt et al. Autonomous behavior-based exploration of office environments.
CN112346445A (zh) 一种配送机器人及其避障方法、计算机存储介质
JP2023501108A (ja) 自律移動ロボットの制御
CN116661458A (zh) 机器人行进控制方法、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