CN114489058A - 扫地机器人及其路径规划方法、装置和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请属于机器人领域，提出了一种扫地机器人及其路径规划方法、装置和存储介质。该方法包括：根据预设的规划路径控制所述扫地机器人移动，获取场景中的建图数据和目标检测数据；根据所述建图数据生成场景地图，根据所述目标检测数据检测场景中的第一障碍物的位姿；根据所述场景地图对所述场景进行分区得到第一分区信息；根据所述第一障碍物的位姿对所述第一分区信息进行分区更新，得到第二分区信息；根据所述第二分区信息进行路径规划。根据第二分区信息进行路径规划时，可以更好的减少扫地机器人跨越障碍物的次数，从而有效的提高清扫效果，减小扫地机器人清洗时发出的噪声，减少机械部件受损几率，有利于提升用户使用体验。
Description
技术领域
本申请属于机器人领域，尤其涉及扫地机器人及其路径规划方法、装置和存储介质。
背景技术
近几年来，家用的扫地机器人技术快速发展，扫地机器人已经逐步进入千家万户。扫地机器人可以自动为人们完成房间的清扫工作，让人们可以有更多的时间用于其他的工作和生活事务。
扫地机在家庭环境中清扫时，会先对清扫的家庭环境进行建图，并基于建图信息，对家庭环境的房间进行自动分区。扫地机对房间进行自动分区时，主要是基于雷达扫描出的地图，使用一些基于图形特征的算法例如ipa_room_segmentation或其他特定的地图分割算法对房屋地图进行分区。对于大多数情况来说，基于雷达扫描的地图进行分区较为合理，可有效的提高机器人的工作效率。
但是，家用扫地机器人的雷达通常是单线雷达。单线雷达扫描的雷达面的高度一定，通常离地面的高度为10厘米左右。单线雷达所扫描的物体，通常为墙体、柜子、箱子、桌椅腿等等。对于低于雷达面高度的物体，如果没有被分区算法自动分区，就可能会出现某个分区内包含低于雷达面高度的障碍物的情况。扫地机器人在该雷达数据所生成的分区内做清扫时，很可能会反复跨越障碍物进行弓字形或回字形清扫，会导致清扫效果比较差、噪音比较大，扫地机器人的机械部件的使用寿命受到影响，不利于提升用户使用体验。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供了一种扫地机器人及其路径规划方法、装置和存储介质，以解决现有技术中扫地机器人在雷达数据所生成的分区内清扫时，可能会反复跨越障碍物，导致清扫效果不好，噪声较大，机械部件容易受损，不利于提升用户使用体验的问题。
本申请实施例的第一方面提供了一种扫地机器人的路径规划方法，所述方法包括：
根据预设的规划路径控制所述扫地机器人移动，获取场景中的建图数据和目标检测数据；
根据所述建图数据执行同步定位与建图生成场景地图，根据所述目标检测数据检测场景中的第一障碍物的位姿，所述第一障碍物的高度低于所述扫地机器人的雷达扫描面高度；
根据所述场景地图对所述场景进行分区得到第一分区信息；
根据所述第一障碍物的位姿对所述第一分区信息进行分区更新，得到第二分区信息；
根据所述第二分区信息进行路径规划。
结合第一方面，在第一方面的第一种可能实现方式中，所述目标检测数据包括场景图像，根据所述目标检测数据检测场景中的第一障碍物的位姿，包括：
确定所述扫地机器人所在场景的障碍物图像库；
将所述场景图像与所述障碍物图像库中的图像进行匹配，识别所述场景图像中包括的第一障碍物，并确定所述第一障碍物的位姿。
结合第一方面的第一种可能实现方式，在第一方面的第二种可能实现方式中，所述第一障碍物为所述扫地机器人跨越该障碍物时引起所述扫地机器人上下振动，或者引起所述机器人的倾角发生变化的障碍物。
结合第一方面的第二种可能实现方式，在第一方面的第三种可能实现方式中，确定所述扫地机器人所在场景的障碍物图像库，包括：
采集所述扫地机器人在移动过程中发生振动的位置；
根据所述位置查找由所述扫地机器人采集的障碍物图像，根据所查找的障碍物图像更新所述障碍物图像库。
结合第一方面、第一方面的第一种可能实现方式、第一方面的第二种可能实现方式或第一方面的第三种可能实现方式，在第一方面的第四种可能实现方式中，所述障碍物包括门槛、地面走线中的一项或者多项。
结合第一方面，在第一方面的第五种可能实现方式中，根据所述第一障碍物的位姿对所述第一分区信息进行分区更新，得到第二分区信息，包括：
根据所述第一障碍物的位姿确定第一边界线；
根据所述第一分区信息中的第二障碍物对应的第二边界线，确定第一边界线与第二边界线的相交信息；
根据所述相交信息更新所述第一分区信息，得到第二分区信息。
结合第一方面的第五种可能实现方式，在第一方面的第六种可能实现方式中，根据所述相交信息更新所述第一分区信息，得到第二分区信息，包括：
当所述第一边界线的第一端和第二端分别与所述第二边界线相交，则根据所述第一边界线与第二边界线所构成的封闭区域生成新的分区信息；
当所述第二边界线仅与所述第一边界线第一端相连交，则确定所述第一边界线为所述第一边界线所在的分区新增的可跨越边界线。
本申请实施例的第二方面提供了一种扫地机器人的路径规划装置，所述装置包括：
场景数据获取单元，用于根据预设的规划路径控制所述扫地机器人移动，获取场景中的建图数据和目标检测数据；
场景数据处理单元，用于根据所述建图数据执行同步定位与建图生成场景地图，根据所述目标检测数据检测场景中的第一障碍物的位姿，所述第一障碍物的高度低于所述扫地机器人的雷达扫描面高度；
分区生成单元，用于根据所述场景地图对所述场景进行分区得到第一分区信息；
分区更新单元，用于根据所述第一障碍物的位姿对所述第一分区信息进行分区更新，得到第二分区信息；
路径规划单元，用于根据所述第二分区信息进行路径规划。
本申请实施例的第三方面提供了扫地机器人，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面任一项所述方法的步骤。
本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项所述方法的步骤。
本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本申请在通过建图数据生成场景地图的同时，还根据目标检测数据检测场景中的障碍物位姿，根据所述场景地图生成第一分区信息，根据所述第一障碍物的位姿对所述第一分区信息进行分区更新，得到第二分区信息。由于第二分区信息中已根据场景中的障碍物对同步定位与建图的地图所生成的第一分区信息进行更新，得到第二分区信息。因此，根据第二分区信息进行路径规划时，可以更好的减少扫地机器人跨越障碍物的次数，从而有效的提高清扫效果，减小扫地机器人清洗时发出的噪声，减少机械部件受损几率，有利于提升用户使用体验。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的一种扫地机器人工作场景示意图；
图2是本申请实施例提供的一种基于同步定位与建图方法得到的场景地图示意图；
图3是本申请实施例提供的一种基于场景地图进行分区的示意图；
图4是本申请实施例提供的一种基于场景地图的分区信息进行路径规划的示意图；
图5是本申请实施例提供的一种扫地机器人的路径规划方法的实现流程示意图；
图6是本申请实施例提供的一种根据第一障碍物更新分区后的示意图；
图7是本申请实施例提供的一种基于更新后的分区进行路径规划的示意图；
图8是本申请实施例提供的一种扫地机器人的路径规划装置的示意图；
图9是本申请实施例提供的扫地机器人的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
图1为本申请实施例提供的一种扫地机器人的路径规划场景示意图。如图1所示，扫地机器人的路径规划的实施场景为家庭场景。在该实施场景中，包括由墙体和门所分隔的房间，包括如卧室、洗手间、厨房和客厅等。其中，在房间的门口以及入户门厅处设置有门槛，在客厅中设置有地面走线。当扫地机器人通过同步定位与建图(英文全称为SLAM，英文全称为Simultaneous Localization and Mapping)技术构建场景地图时，由于扫地机器人的激光雷达的扫描平面距离地面的高度通常为10厘米左右，而图1所示场景中的障碍物，包括门槛和地面走线等障碍物的高度通常低于激光雷达的扫描平面。因此，通过SLAM所构建的地图中，通常无法检测到场景的中门槛、地面走线等障碍物信息。比如图2所示的基于同步定位与建图技术所构建的场景地图示意图中，扫地机器人没有采集到场景中的门槛和地面走线等信息。根据图2所示的所述场景地图进行分区时，通常会得到图3所示的场景分区示意图。如图3所示，场景中的入户门厅、客厅以及由地面走线与墙壁所围绕的区域通常会划分为同一个分区。
扫地机器人根据图3所示的场景分区进行路径规划和清扫时，通常会按照“弓”字形或“回”字形路径进行清扫。比如，图4为根据图3所示的分区结果，按照“弓”字形所规划的路径示意图。如图4所示，扫地机器人按照所规划的路径进行清扫时，会反复经过包括障碍物，比如门槛或地面走线的障碍物处，机器人经过障碍物时，会发生上下振荡，在执行清扫任务时发出噪声，并且扫地机器人在跨越障碍物时，会影响障碍物处的清扫效果，不利于提升用户的使用体验。
基于上述问题，本申请实施例提出了一种扫地机器人的路径规划方法，如图5所示，该方法包括：
在S501中，根据预设的规划路径控制所述扫地机器人移动，获取场景中的建图数据和目标检测数据。
具体的，当所述扫地机器人所在场景未存在分区信息，或者需要更新分区信息时，可以根据预先设定的规划路径，控制机器人移动。其中，当所述扫地机器人处于新的场景中时，所述规划路径可以根据扫地机器人的移动过程所采集的场景图像，动态更新所述规划路径。当所述扫地机器人处于需要更新分区信息的场景中时，可以根据之前所获取的场景地图信息，确定所述扫地机器人的移动路径。
在所述扫地机器人移动过程中，采集场景中的建图数据和目标检测数据。其中，所述建图数据用于同步定位与建图。建图数据可以包括扫地机器人的定位数据和每个定位数据所对应的场景障碍物数据。其中，所述场景障碍物数据中可以通过激光雷达采集得到，也可以通过双目摄像头等传感器采集得到。所述机器人的定位数据可以通过里程计和惯性传感器来确定。不局限于此，用于SLAM建图的数据还可以包括通过防撞条、悬崖检测传感器、线激光传感器、红外测距传感器中的一种或者多种，以生成更为丰富的建图数据。
所述目标检测数据用于检测场景中的障碍物。为了与建图数据中的墙体等可以通过激光雷达检测到的障碍物相区分，通过目标检测数据所检测的障碍物可以描述为第一障碍物，通过激光雷达所检测到的障碍物可以描述为第二障碍物。其中，第二障碍物可以包括如墙体、门、柜子、箱子、桌椅腿等障碍物。通过目标检测数据所检测的第一障碍物可以包括如门槛、地面走线或者地面上的其它较小矮小的障碍物。
所述目标数据，可以通过图像传感器，比如摄像头进行采集。在机器人移动过程中，可以将所采集的图像缓存在存储器。可以基于所采集的图像，识别场景中所包括的第一障碍物。所述第一障碍物可以包括场景中可由所述扫地机器人可以跨越的障碍物，包括如门槛、地面走线等。
在S502中，根据所述建图数据执行同步定位与建图生成场景地图，根据所述目标检测数据检测场景中的第一障碍物的位姿，所述第一障碍物的高度低于所述扫地机器人的雷达扫描面高度。
基于所述建图数据生成场景地图时，可以通过所述扫地机器人的定位模块，包括如里程计、惯性传感器等传感设备，实时获取所述扫地机器人在机器人坐标系下的坐标定位信息。可以通过障碍物采集设备，包括如雷达、线激光传感器、悬崖检测传感设备、防撞条传感器、红外测距传感器采集场景中的障碍物信息，获取所述扫地机器人在当前位置时，确定障碍物与所述扫地机器人之间的距离，并确定所述障碍物相对于所述机器人的方位。在所述扫地机器人的移动过程中，通过所述扫地机器人的位置和朝向，动态的确定所检测到的第二障碍物的位置和方位。当所述扫地机器人根据所述规划路径移动完后，即可采集到场景地图。
在所述扫地机器人移动过程中，还包括图像采集设备，比如摄像头实时采集场景图像。并将所采集的场景图像与预先设定的障碍物图像库进行匹配，基于匹配度确定场景中是否存在第一障碍物。在确定所述场景中存在第一障碍物时，可以根据所述扫地机器人当前的坐标位置和朝向，确定所述第一障碍物相对于所述扫地机器人的位置，从而确定所述第一障碍物的位置和方位。
其中，第一障碍物的高度低于扫地机器人的雷达的扫描面的高度，因此，扫地机器人通过雷达建图时，如图3所示，所构建的场景地图中没有包括第一障碍物信息。根据同步定位与建图得到的场景地图进行路径规划时，如图4所示，扫地机器人可能需要根据所规划的路径多次跨越所述第一障碍物。
在可能的实现方式中，可以预先设定所述障碍物图像库中的第一障碍物。比如，可以将人工添加了第一障碍物标识的图像更新至所述障碍物图像库。比如，可以在所述障碍物图像库中添加已标识为门槛、地面走线、地面木棍等第一障碍物的图像。所述第一障碍物图像可以为基于不同的方向所拍摄的图像。同一标识的第一障碍物，也可以尽可能的包括不同类型。比如，对于门槛的第一障碍物，可以采集不同类型的门槛的图像进行标识，更新至所述障碍物图像库。
在所述扫地机器人所采集的场景图像与所述障碍物图像库中的障碍物图像进行匹配时，可以基于图像中的障碍物的相似度，确定所述扫地机器人所采集的图像中是否包括第一障碍物。比如，可以预先设定相似度阈值。当所采集的场景图像与所述障碍物图像库中的任一障碍物图像的相似度超过该相似度阈值时，则可认为所采集的场景图像中包括第一障碍物。
在可能的实现方式中，也可以基于所述障碍物图像库中的障碍物图像，训练障碍物识别网络模型。根据训练完成的障碍物识别网络模型，识别所采集的场景图像中所包括的第一障碍物，并确定所述第一障碍物的位置和方位。
或者，也可以在所述扫地机器人移动过程中实时检测所述扫地机器人的上下振动信息，或者检测所述移动机器人的倾角变化信息。当所述扫地机器人在移动过程中检测到上下振动信息，且上下振动信息的振动幅度大于预先设定的幅度阈值，或者所述扫地机器人在移动过程中出现倾角大于预设的倾角幅度，则可以记录该位置，即检测到异常时的位置的坐标位置。并可记录该位置为第一障碍物的位置。并可在所述扫地机器人在所述检测的第一障碍物的预定范围内采集包括所述第一障碍物的图像，并将其更新至所述障碍物图像库中。并且，可以基于所采集的包括所述第一障碍物的图像，确定所述第一障碍物的整体大小、整体位置和方位等信息。
其中，检测到所述障碍的倾角发生变化时，可以包括所述扫地机器人的倾角由第一倾角向第二倾角变化的过程。其中，第一倾角为所述扫地机器人前方向上抬的倾角，第二倾角为所述扫地机器人的前方向下的倾角。当检测到所述扫地机器人的倾角为第一倾角时，可确定所述扫地机器人在当前位置开始跨越障碍物。当所述扫地机器人的倾角为第二倾角时，可确定所述扫地机器人在当前位置结束跨越。根据开始跨越和结束跨越的位置，确定所述第一障碍物的宽度，从而能够更为准确的获取所述第一障碍物的图像，有效的确定场景中的第一障碍物的边界线。
在S503中，根据所述场景地图对所述场景进行分区得到第一分区信息。
根据所构建的场景地图对所述场景进行分区时，可以基于房间分区方法，包括如ipa房间分区方法，获得由场景地图所确定的第一分区信息。
所述第一分区信息中，可以基于第二障碍物所围绕的区域的封闭程度，确定是否生成一个分区。比如，图1所示的实施场景中，检测到卧室、厨房、洗手间等场所，包括由墙壁所构成的障碍物，以及由门所构成的开口。当根据所述开口和所述障碍物确定的封闭程度较大，则可以直接房间划分为一个分区。当所述开口和所述障碍物确定的封闭程度较小，比如图1所示的门厅区域，所确定的封闭程度小于预先设定的封闭程度阈值，则暂不将所述第二障碍物所围绕的区域，比如图1中的门厅区域划分为一个单独的分区。
在S504中，根据所述第一障碍物的位姿对所述第一分区信息进行分区更新，得到第二分区信息。
由于第一分区信息中，包括可能存在第一障碍物，但由于第一障碍物未被激光雷达等设备检测到而无法根据第一障碍物进行分区划分。
而根据目标检测数据所确定的第一障碍物的位姿，可以有效的检测场景中高度较矮的障碍物的位姿，从而弥补第一分区信息中未包括第一障碍物的位姿而影响扫地机器人在规划路径时需要多次跨越第一障碍物的问题。
如图6所示，可以根据第一分区信息确定场景中的第二边界线。比如如图6所示，可以根据第一分区信息确定场景中的由墙壁等障碍物构成的边界线。根据所述第一障碍物的位姿，确定所述场景中的第一障碍物对应的第一边界线。基于第一边界线与第二边界线的相交关系，可以确定是否需要划分出新的分区。
一般的，当所述第一边界线的第一端和第二端分别与所述第二边界线相交，即第一边界线和第二边界线构成封闭区域时，则确定由第一边界线和第二边界线生成新的分区，比如图6所示的门厅区域，以及客厅的左下角区域，均由第一边界线和第二边界线构成了封闭区域，则生成新的分区。当所述第二边界线仅与第一边界线的第一端相连时，可认为第一边界线此时未生成新的封闭区域，可将第一边界线作为场景中新增的可跨越边界线，以使得扫地机器人在规划路径时，能够减少跨越该可跟踪边界线的次数，从而提高机器人执行任务时的稳定性，提高清扫效率。
在可能的实现方式中，当所述第二边界线仅与所述第一边界线的第一端相交，但所述第一边界线的第二端与所述第二边界线的距离较近时，即开口区域相对于所围绕的区域较小，封闭程度大于预定的封闭程度阈值，也可以将该区域确定为新的分区，更新后得到第二分区信息。
在S505中，根据所述第二分区信息进行路径规划。
根据第一障碍物对所述第一分区信息进行更新得到第二分区信息，可以有效的包括第一障碍物信息，从而在路径规划的时候，可以尽量减少跨越所述第一障碍物的次数。比如，可以在由第一边界线和第二边界线所围绕的分区清扫完成后，通过所述第一障碍物跨越至其它分区。比如图7所示，在打扫所生成的门厅区域和客厅的左下角区域时，所规划的路径中，只两次跨越两次第一障碍物，即进入该分区时和走出该分区时需要跨越第一障碍物，在分区内清扫过程中，不需要来回跨越，可以有效的减少对第一障碍物的跨越次数，从而提高扫地机器人的清扫效果，减小清扫过程中由跨越所述第一障碍物所产生的噪声，提升扫地机器人部件的使用寿命，从而为用户提供更好的使用体验。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
图8为本申请实施例提供的一种扫地机器人的路径规划装置的示意图，如图8所示，该装置包括：
场景数据获取单元801，用于根据预设的规划路径控制所述扫地机器人移动，获取场景中的建图数据和目标检测数据；
场景数据处理单元802，用于根据所述建图数据执行同步定位与建图生成场景地图，根据所述目标检测数据检测场景中的第一障碍物的位姿，所述第一障碍物的高度低于所述扫地机器人的雷达扫描面高度；
分区生成单元803，用于根据所述场景地图对所述场景进行分区得到第一分区信息；
分区更新单元804，用于根据所述第一障碍物的位姿对所述第一分区信息进行分区更新，得到第二分区信息；
路径规划单元805，用于根据所述第二分区信息进行路径规划。
图8所示的扫地机器人的路径规划装置，与图5所示的扫地机器人的路径规划方法对应。
图9是本申请一实施例提供的扫地机器人的示意图。如图9所示，该实施例的扫地机器人9包括：处理器90、存储器91以及存储在所述存储器91中并可在所述处理器90上运行的计算机程序92，例如扫地机器人的路径规划程序。所述处理器90执行所述计算机程序92时实现上述各个扫地机器人的路径规划方法实施例中的步骤。或者，所述处理器90执行所述计算机程序92时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能。
示例性的，所述计算机程序92可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器91中，并由所述处理器90执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序92在所述扫地机器人9中的执行过程。
所述扫地机器人可包括，但不仅限于，处理器90、存储器91。本领域技术人员可以理解，图9仅仅是扫地机器人9的示例，并不构成对扫地机器人9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，例如所述扫地机器人还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器90可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器91可以是所述扫地机器人9的内部存储单元，例如扫地机器人9的硬盘或内存。所述存储器91也可以是所述扫地机器人9的外部存储设备，例如所述扫地机器人9上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器91还可以既包括所述扫地机器人9的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器91用于存储所述计算机程序以及所述扫地机器人所需的其他程序和数据。所述存储器91还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，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、模块完成，即将所述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。实施例中的各功能单元、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。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元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。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种扫地机器人的路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：
根据预设的规划路径控制所述扫地机器人移动，获取场景中的建图数据和目标检测数据；
根据所述建图数据执行同步定位与建图生成场景地图，根据所述目标检测数据检测场景中的第一障碍物的位姿，所述第一障碍物的高度低于所述扫地机器人的雷达扫描面高度；
根据所述场景地图对所述场景进行分区得到第一分区信息；
根据所述第一障碍物的位姿对所述第一分区信息进行分区更新，得到第二分区信息；
根据所述第二分区信息进行路径规划。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标检测数据包括场景图像，根据所述目标检测数据检测场景中的第一障碍物的位姿，包括：
确定所述扫地机器人所在场景的障碍物图像库；
将所述场景图像与所述障碍物图像库中的图像进行匹配，识别所述场景图像中包括的第一障碍物，并确定所述第一障碍物的位姿。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一障碍物为所述扫地机器人跨越该障碍物时引起所述扫地机器人上下振动，或者引起所述机器人的倾角发生变化的障碍物。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定所述扫地机器人所在场景的障碍物图像库，包括：
采集所述扫地机器人在移动过程中发生振动的位置；
根据所述位置查找由所述扫地机器人采集的障碍物图像，根据所查找的障碍物图像更新所述障碍物图像库。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述第一障碍物包括门槛、地面走线中的一项或者多项。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一障碍物的位姿对所述第一分区信息进行分区更新，得到第二分区信息，包括：
根据所述第一障碍物的位姿确定第一边界线；
根据所述第一分区信息中的第二障碍物对应的第二边界线，确定第一边界线与第二边界线的相交信息；
根据所述相交信息更新所述第一分区信息，得到第二分区信息。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述相交信息更新所述第一分区信息，得到第二分区信息，包括：
当所述第一边界线的第一端和第二端分别与所述第二边界线相交，则根据所述第一边界线与第二边界线所构成的封闭区域生成新的分区信息；
当所述第二边界线仅与所述第一边界线第一端相连交，则确定所述第一边界线为所述第一边界线所在的分区新增的可跨越边界线。
8.一种扫地机器人的路径规划装置，其特征在于，所述装置包括：
场景数据获取单元，用于根据预设的规划路径控制所述扫地机器人移动，获取场景中的建图数据和目标检测数据；
场景数据处理单元，用于根据所述建图数据执行同步定位与建图生成场景地图，根据所述目标检测数据检测场景中的第一障碍物的位姿，所述第一障碍物的高度低于所述扫地机器人的雷达扫描面高度；
分区生成单元，用于根据所述场景地图对所述场景进行分区得到第一分区信息；
分区更新单元，用于根据所述第一障碍物的位姿对所述第一分区信息进行分区更新，得到第二分区信息；
路径规划单元，用于根据所述第二分区信息进行路径规划。
9.一种扫地机器人，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
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|---|---|---|---|
| CN202210036263.2A CN114489058A (zh) | 2022-01-13 | 2022-01-13 | 扫地机器人及其路径规划方法、装置和存储介质 |
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| CN202210036263.2A CN114489058A (zh) | 2022-01-13 | 2022-01-13 | 扫地机器人及其路径规划方法、装置和存储介质 |
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| CN114489058A true CN114489058A (zh) | 2022-05-13 |
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| CN202210036263.2A Pending CN114489058A (zh) | 2022-01-13 | 2022-01-13 | 扫地机器人及其路径规划方法、装置和存储介质 |
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