CN114532898A - 机器人的建图方法、机器人、存储介质、电子装置 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种机器人的建图方法、机器人、存储介质、电子装置,上述方法包括:从目标区域的初始地图中搜索满足预设条件的未知区域,其中,预设条件包括以下至少之一:未知区域的面积大于预设阈值,机器人允许到达未知区域;控制机器人在行进至未知区域后,在未知区域进行地图重建,并根据重建后的地图更新初始地图;在重建后的地图中未能找到符合预设条件的未知区域的情况下,将当前重建的地图作为机器人的建图结果,采用上述技术方案,解决了相关技术中,机器人在进行自主探索过程中的探索时间长等问题。
Description
技术领域
本申请涉及通信领域,具体而言,涉及一种机器人的建图方法、机器人、存储介质、电子装置。
背景技术
相关技术中,对于机器人如何在未知领域进行探索是机器人领域的研究热点。在机器人进行探索过程中,自主探索技术通常要求机器人具有同步定位和地图构建(Simultaneous localization and mapping,简称为SLAM)等能力,进而使得机器人可以在未知环境中建立环境地图。目前相关技术中主要采用的方式是在未知环境中布置特殊标识等,但采用这种方式进行自主探索的时间比较长,且效率低,成功率也不高,很可能导致机器人无法完成自主探索任务。
针对相关技术中,机器人在进行自主探索过程中的探索时间长等问题,尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种机器人的建图方法、机器人、存储介质、电子装置,以至少解决相关技术中机器人在进行自主探索过程中的探索时间长等问题。
根据本申请的一个可选实施例,提供了一种机器人的建图方法,包括:从目标区域的初始地图中搜索满足预设条件的未知区域,其中,所述预设条件包括以下至少之一:所述未知区域的面积大于预设阈值,机器人允许到达所述未知区域;控制所述机器人在行进至所述未知区域后,在所述未知区域进行地图重建,并根据重建后的地图更新所述初始地图;在所述重建后的地图中未能找到符合所述预设条件的未知区域的情况下,将当前重建的地图作为所述机器人的建图结果。
可选的,将当前重建的地图作为所述机器人的建图结果之前,所述方法还包括:循环执行以下步骤:从目标区域的初始地图中搜索满足预设条件的未知区域,控制所述机器人在行进至所述未知区域后,在所述未知区域进行地图重建,并根据重建后的地图更新所述初始地图,直至所述重建后的地图中未能找到符合所述预设条件的未知区域。
可选地,控制所述机器人在行进至所述未知区域后,在所述未知区域进行地图重建,并根据重建后的地图更新所述初始地图之后,所述方法还包括:从所述重建后的地图中确定搜索范围,并从所述搜索范围中搜索满足所述预设条件的未知区域,其中,所述搜索范围未包括:从所述初始地图中已经搜索到的满足所述预设条件的未知区域;控制所述机器人在从所述搜索范围中搜索到的未知区域再次进行地图重建,并根据再次重建后的地图更新所述重建后的地图。
可选的,从目标区域的初始地图中搜索满足预设条件的未知区域,控制所述机器人在行进至所述未知区域后,在所述未知区域进行地图重建,并根据重建后的地图更新所述初始地图,包括:在根据所述重建后的地图更新所述初始地图后,从所述重建后的地图中确定搜索范围,并从所述搜索范围中再次搜索满足所述预设条件的未知区域,其中,所述搜索范围未包括:从所述初始地图中已经搜索到的满足所述预设条件的未知区域;控制所述机器人在从所述搜索范围中搜索到的未知区域再次进行地图重建,并根据再次重建后的地图更新所述重建后的地图,以在所述再次重建后的地图中搜索满足所述预设条件的未知区域。
可选地,从所述目标区域的初始地图中搜索满足所述预设条件的未知区域,包括:设置所述未知区域的固定形状,其中,所述固定形状的面积大于所述预设阈值;按照所述固定形状从所述目标区域的初始地图中搜索满足所述预设条件的未知区域。
可选地,从所述目标区域的初始地图中搜索满足所述预设条件的未知区域,包括:确定所述目标区域的初始地图中的边缘区域以及中心区域,其中,所述目标区域包括:所述边缘区域和所述中心区域;从所述边缘区域中搜索满足所述预设条件的未知区域;在所述边缘区域搜索完成后,从所述中心区域搜索满足所述预设条件的未知区域。
可选地,从所述目标区域的初始地图中搜索满足所述预设条件的未知区域之后,所述方法还包括:获取所述机器人从当前位置行进到所述未知区域的导航路径;控制所述机器人按照所述导航路径行进至所述未知区域。
可选地,获取所述机器人从当前位置行进到所述未知区域的导航路径,包括:确定所述机器人从当前位置行进到所述未知区域的至少一条导航路径;从所述至少一条导航路径中确定满足预设规则的第一导航路径,其中,所述预设规则包括:行进代价最小;按照所述第一导航路径指示所述机器人行进到所述第一导航路径对应的未知区域。
可选地,从所述目标区域的初始地图中搜索满足所述预设条件的未知区域之后,所述方法还包括:在满足预设条件的未知区域为多个的情况下,获取所述机器人从当前位置行进到多个未知区域的至少一条导航路径;从所述至少一条导航路径中确定满足预设规则的第二导航路径,其中,所述预设规则包括:行进代价最小;按照所述第二导航路径指示所述机器人行进到所述第二导航路径对应的未知区域。
根据本申请的另一个实施例,还提供了一种机器人,包括:处理模块,用于从目标区域的初始地图中搜索满足预设条件的未知区域,其中,所述预设条件包括以下至少之一:所述未知区域的面积大于预设阈值,机器人允许到达所述未知区域;控制所述机器人在行进至所述未知区域后,在所述未知区域进行地图重建,并根据重建后的地图更新所述初始地图;确定模块,用于在所述重建后的地图中未能找到符合所述预设条件的未知区域的情况下,将当前重建的地图作为所述机器人的建图结果。
根据本申请的又一个实施例,还提供了一种存储介质,所述存储介质中存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
根据本申请的又一个实施例,还提供了一种电子装置,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
通过本申请,由于可以从目标区域的地图中确定未知区域,然后对未知区域进行建图,在目标区域对应的地图中无法找到符合预设条件的未知区域的情况下,将机器人当前重建的地图作为所述机器人的建图结果,即可以搜索目标区域的地图中的未知区域,直到所有的未知区域搜索完毕后,确定机器人的建图结果,提供了一种新的自主探索的技术方案,采用上述技术方案,解决了相关技术中,一般是在未知环境中布置特殊标识来实现自主探索过程,但由于未知环境的复杂度等原因,导致机器人在进行自主探索过程中的探索时间长等问题,进而可以在机器人在对目标区域的地图进行重建的过程中,缩短机器人自主探索的时间,提高了机器人自主探索的效率。
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是本申请实施例的一种机器人的建图方法的机器人的硬件结构框图;
图2是根据本申请实施例的机器人的建图方法的流程图;
图3是根据本申请实施例的机器人的结构框图;
图4是根据本申请可选实施例的机器人的建图方法的流程示意图。
具体实施方式
下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
本申请实施例所提供的方法实施例可以在机器人或者类似的运算装置中执行。以运行在机器人上为例,图1是本申请实施例的一种机器人的建图方法的机器人的硬件结构框图。如图1所示,机器人可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器(Microprocessor Unit,简称是MPU)或可编程逻辑器件(Programmable logic device,简称是PLD)等的处理装置和用于存储数据的存储器104,可选地,上述机器人还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解,图1所示的结构仅为示意,其并不对上述机器人的结构造成限定。例如,机器人还可包括比图1中所示更多或者更少的组件,或者具有与图1所示等同功能或比图1所示功能更多的不同的配置。
存储器104可用于存储计算机程序,例如,应用软件的软件程序以及模块,如本申请实施例中的机器人的建图方法对应的计算机程序,处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序,从而执行各种功能应用以及数据处理,即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器,还可包括非易失性存储器,如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中,存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至机器人10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
传输设备106用于经由网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括机器人10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中,传输设备106包括一个网络适配器(Network Interface Controller,简称为NIC),其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中,传输设备106可以为射频(Radio Frequency,简称为RF)模块,其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
在本实施例中提供了一种运行于上述机器人的建图方法,图2是根据本申请实施例的机器人的建图方法的流程图,如图2所示,该流程包括如下步骤:
步骤S102,从所述目标区域的初始地图中搜索满足所述预设条件的未知区域,其中,所述预设条件包括以下至少之一:所述未知区域的面积大于预设阈值,机器人允许到达所述未知区域;
需要说明的是,上述预设条件是对未知区域的面积,以及机器人是否可达进行的限定,在实际操作中,还可以对上述预设条件进行其他限定,本申请实施例对此不进行限定。
可以理解的是,所述目标区域的初始地图是机器人到达一个未知区域后,根据SLAM模块确立的一个初步地图,机器人后续可以根据该初步地图搜索未知区域,进行地图的重建与更新。
步骤S104,控制所述机器人在行进至所述未知区域后,在所述未知区域进行地图重建,并根据重建后的地图更新所述初始地图;
步骤S106,在所述重建地图中未能找到符合所述预设条件的未知区域的情况下,将当前重建的地图作为所述机器人的建图结果。
通过上述技术方案,由于可以从目标区域的地图中确定未知区域,然后对未知区域进行建图,在目标区域对应的地图中无法找到符合预设条件的未知区域的情况下,将机器人当前重建的地图作为所述机器人的建图结果,即可以搜索目标区域的地图中的未知区域,直到所有的未知区域搜索完毕后,确定机器人的建图结果,提供了一种新的自主探索的技术方案,采用上述技术方案,解决了相关技术中,一般是在未知环境中布置特殊标识来实现自主探索过程,但由于未知环境的复杂度等原因,导致机器人在进行自主探索过程中的探索时间长等问题,进而可以在机器人在对目标区域的地图进行重建的过程中,缩短机器人自主探索的时间,提高了机器人自主探索的效率。
在本申请实施例中,为了更精确的进行机器人的地图重建过程,可以循环执行上述步骤S102以及步骤S104:从目标区域的初始地图中搜索满足所述预设条件的未知区域,控制所述机器人在行进至所述未知区域后,在所述未知区域进行地图重建,并根据重建后的地图更新所述初始地图,直至重建后的地图中未能找到符合预设条件的未知区域。
也就是说,步骤S102和步骤104可以执行一次,也可以循环执行多次,直至目标区域的地图中不再有符合预设条件的未知区域。
为了节省机器人在自主探索过程中的自主探索时间,控制所述机器人在行进至所述未知区域后,在所述未知区域进行地图重建,并根据重建后的地图更新所述初始地图之后,所述方法还包括:从所述重建后的地图中确定搜索范围,并从所述搜索范围中搜索满足所述预设条件的未知区域,其中,所述搜索范围未包括:从所述初始地图中已经搜索到的满足所述预设条件的未知区域,也可以理解为所述初始地图包括:所述搜索范围,以及从所述初始地图中搜索到的满足所述预设条件的未知区域;控制所述机器人在从所述搜索范围中搜索到的未知区域再次进行地图重建,并根据再次重建后的地图更新所述重建后的地图。
也就是说,在对未知区域进行地图重建之后,在下一次确定未知区域时,可以将上一次已经确定的未知区域作为已知区域,即不对上一次已经确定的未知区域进行搜索,简而言之,下一次搜索满足预设条件的未知区域的搜索范围中不包括上一次已经确定的未知区域,通过这样的技术方案,每一次循环确定未知区域的地图其实内容都会有所更新,不会对已经进行地图重建的未知区域进行再次搜索了,进而能够有效准确的对所有未知区域进行地图重建,无需执行重复工作,节省了机器人的自主探索时间。
此外,在步骤S102至步骤S104循环执行的过程中,从目标区域的初始地图中搜索满足预设条件的未知区域,控制所述机器人在行进至所述未知区域后,在所述未知区域进行地图重建,并根据重建后的地图更新所述初始地图的循环过程中,可以包括以下技术方案:在根据所述重建后的地图更新所述初始地图后,从所述重建后的地图中确定搜索范围,并从所述搜索范围中再次搜索满足所述预设条件的未知区域,其中,所述搜索范围未包括:从所述初始地图中已经搜索到的满足所述预设条件的未知区域;控制所述机器人在从所述搜索范围中搜索到的未知区域再次进行地图重建,并根据再次重建后的地图更新所述重建后的地图,以在所述再次重建后的地图中搜索满足所述预设条件的未知区域。
需要说明的是,在具体循环过程中,搜索未知区域的过程是循环执行多次的,直至在目标区域的地图中无法找到符合预设条件的未知区域。
上述步骤S102中,确定满足预设条件的未知区域的方式可以有多种,在一个可选实施例中,从所述目标区域的初始地图中搜索满足所述预设条件的未知区域,主要可以通过以下方式实现:
第一种实现方式
设置所述未知区域的固定形状,其中,所述固定形状的面积大于所述预设阈值;按照所述固定形状从所述目标区域的初始地图中搜索满足所述预设条件的未知区域。
即可以将未知区域设置为一个固定形状,且该固定形状的面积设置为大于预设阈值的一个固定值,然后按照这个固定形状从目标区域的地图中循环确定满足预设条件的未知区域,例如,可以设置未知区域的固定形状是一个矩形,或圆形或者其他可以设置的形状,进而可以按照这个固定形状的未知区域一块一块的探索目标区域,上述阈值可以根据实际操作经验设置阈值为0.0025平方米~0.04平方米,这样可以避免地图搜索时搜索到一片被已知区域包围的未知区域,从而进行许多不必要的导航,造成时间成本的浪费。
第二种方式
确定所述目标区域的初始地图中的边缘区域以及中心区域,其中,所述目标区域包括:所述边缘区域和所述中心区域;从所述边缘区域中搜索满足所述预设条件的未知区域;在所述边缘区域搜索完成后,从所述中心区域搜索满足所述预设条件的未知区域。
即在本申请实施例中,可以确定出目标区域对应的边缘区域和中心区域,可以先对边缘区域探索完以后,再探索中心区域,对于边缘区域和中心区域的确定过程,可以将目标区域的地图的边缘向中心区域延伸一定面积形成的区域作为上述边缘区域,进而目标区域对应的地图中除边缘区域以外的区域作为上述中心区域。
在另一个可选实施例中,也可以在确定了边缘区域和中心区域后,先探索中心区域,再探索边缘区域,具体地,可以以中心区域的圆心为起点,向外扩展探索,本申请实施例对上述过程不进行限定。
在本申请实施例中,从所述目标区域的初始地图中搜索满足所述预设条件的未知区域之后,所述方法还包括:获取所述机器人从当前位置行进到所述未知区域的导航路径;控制所述机器人按照所述导航路径行进至所述未知区域。
可以看出,在每一次确定了未知区域后,机器人需要进行定位确定自己当前所处的位置,然后获取从当前位置到未知区域的导航路径,进而控制机器人从当前位置行进到未知区域。
实际操作过程中,可能出现确定出的未知区域仅有一个,但从当前位置达到未知区域的路径有至少一条,在此应用场景下,获取所述机器人从当前位置行进到所述未知区域的导航路径,可以通过以下方式实现:确定所述机器人从当前位置行进到所述未知区域的至少一条导航路径;从所述至少一条导航路径中确定满足预设规则的第一导航路径,其中,所述预设规则包括:行进代价最小;按照所述第一导航路径指示所述机器人行进到所述第一导航路径对应的未知区域。
需要说明的是,所述行走代价指机器人根据地图搜索模块依照从当前位置到达目标位置的路径长度、障碍物信息等计算出的代价。也就是说,所述机器人从当前位置行进到所述未知区域存在至少一条导航路径,第一导航路径是行进代价最小的那一条,机器人根据述第一导航路径行走至未知区域。
还有可能出现的一种情况下,确定出的满足预设条件的未知区域有多个,机器人需要从中选择出一个行走代价最小的未知区域,也就是说,在满足预设条件的未知区域为多个的情况下,获取所述机器人从当前位置行进到多个未知区域的至少一条导航路径;从所述至少一条导航路径中确定满足预设规则的第二导航路径,其中,所述预设规则包括:行进代价最小;按照所述第二导航路径指示所述机器人行进到所述第二导航路径对应的未知区域。
在一可选实施例中,在机器人执行上述自动探索的过程中,与机器人配套使用的目标设备可以不间断的,或者按照预设周期发出回充信号,那么在所述机器人检测到回充信号,且所述机器人成功定位的情况下,控制所述机器人行进到发出所述回充信号的目标设备处。在一实例中,该目标设备可以是充电基座。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器(Read-Only Memory,简称为ROM)、随机存取存储器(Random AccessMemory,简称为RAM)、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机,计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
在本实施例中还提供了一种机器人,该机器人用于实现上述实施例及优选实施方式,已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的,术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现,但是硬件,或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图3是根据本申请实施例的机器人的结构框图,如图所示,该装置包括:
处理模块30,用于从目标区域的初始地图中搜索满足预设条件的未知区域,控制所述机器人在行进至所述未知区域后,在所述未知区域进行地图重建,并根据重建后的地图更新所述初始地图,所述预设条件包括以下至少之一:所述未知区域的面积大于预设阈值,机器人允许到达所述未知区域;
需要说明的是,上述预设条件是对未知区域的面积,以及机器人是否可达进行的限定,在实际操作中,还可以对上述预设条件进行其他限定,本申请实施例对此不进行限定。
确定模块32,用于在所述重建后的地图中未能找到符合所述预设条件的未知区域的情况下,将当前重建的地图作为所述机器人的建图结果。
通过上述技术方案,由于可以从目标区域的地图中确定未知区域,然后对未知区域进行建图,在目标区域对应的地图中无法找到符合预设条件的未知区域的情况下,将机器人当前重建的地图作为所述机器人的建图结果,即可以搜索目标区域的地图中的未知区域,直到所有的未知区域搜索完毕后,确定机器人的建图结果,提供了一种新的自主探索的技术方案,采用上述技术方案,解决了相关技术中,一般是在未知环境中布置特殊标识来实现自主探索过程,但由于未知环境的复杂度等原因,导致机器人在进行自主探索过程中的探索时间长等问题,进而可以在机器人在对目标区域的地图进行重建的过程中,缩短机器人自主探索的时间,提高了机器人自主探索的效率。
需要说明的是,上述处理模块可以包括:机器人中的地图搜索模块、导航模块,SLAM模块、决策模块,本申请实施例对此不进行限定。
可选的,处理模块30还用于循环执行以下步骤:从目标区域的初始地图中搜索满足预设条件的未知区域,控制所述机器人在行进至所述未知区域后,在所述未知区域进行地图重建,并根据重建后的地图更新所述初始地图,直至所述重建后的地图中未能找到符合所述预设条件的未知区域。
可选的,为了节省机器人在自主探索过程中的自主探索时间,处理模块30还用于从所述重建后的地图中确定搜索范围,并从所述搜索范围中搜索满足所述预设条件的未知区域,其中,所述搜索范围未包括:从所述初始地图中已经搜索到的满足所述预设条件的未知区域,也可以理解为所述初始地图包括:所述搜索范围,以及从所述初始地图中搜索到的满足所述预设条件的未知区域;控制所述机器人在从所述搜索范围中搜索到的未知区域再次进行地图重建,并根据再次重建后的地图更新所述重建后的地图。
也就是说,在对未知区域进行地图重建之后,在下一次确定未知区域时,可以将上一次已经确定的未知区域作为已知区域,即不对上一次已经确定的未知区域进行搜索,简而言之,下一次搜索满足预设条件的未知区域的搜索范围中不包括上一次已经确定的未知区域,通过这样的技术方案,每一次循环确定未知区域的地图其实内容都会有所更新,不会对已经进行地图重建的未知区域进行再次搜索了,进而能够有效准确的对所有未知区域进行地图重建,无需执行重复工作,节省了机器人的自主探索时间。
可选的,处理模块30还用于在根据所述重建后的地图更新所述初始地图后,从所述重建后的地图中确定搜索范围,并从所述搜索范围中再次搜索满足所述预设条件的未知区域,其中,所述搜索范围未包括:从所述初始地图中已经搜索到的满足所述预设条件的未知区域;控制所述机器人在从所述搜索范围中搜索到的未知区域再次进行地图重建,并根据再次重建后的地图更新所述重建后的地图,以在所述再次重建后的地图中搜索满足所述预设条件的未知区域。
需要说明的是,需要说明的是,在具体循环过程中,搜索未知区域的过程是循环执行多次的,直至在目标区域的地图中无法找到符合预设条件的未知区域。
可选的,处理模块30包括的地图搜索模块从目标区域对应的地图中搜索出满足预设条件的未知区域,主要可以通过以下方式实现:
第一种实现方式
处理模块30,还用于设置所述未知区域的固定形状,其中,所述固定形状面积大于所述预设阈值;按照所述固定形状从所述目标区域的初始地图中搜索满足所述预设条件的未知区域。
即可以将未知区域设置为一个固定形状,且该固定形状的面积设置为大于预设阈值的一个固定值,然后按照这个固定形状从目标区域的地图中循环确定满足预设条件的未知区域,例如,可以设置未知区域的固定形状是一个矩形,或圆形或者其他可以设置的形状,进而可以按照这个固定形状的未知区域一块一块的探索目标区域,上述阈值可以根据实际操作经验设置阈值为0.0025平方米~0.04平方米,这样可以避免地图搜索时搜索到一片被已知区域包围的未知区域,从而进行许多不必要的导航,造成时间成本的浪费。
第二种方式
处理模块30,还用于确定所述目标区域的初始地图中的边缘区域以及中心区域,其中,所述目标区域包括:所述边缘区域和所述中心区域;从所述边缘区域中搜索满足所述预设条件的未知区域;在所述边缘区域搜索完成后,从所述中心区域搜索满足所述预设条件的未知区域。
即在本申请实施例中,可以确定出目标区域对应的边缘区域和中心区域,可以先对边缘区域探索完以后,再探索中心区域,对于边缘区域和中心区域的确定过程,可以将目标区域的地图的边缘向中心区域延伸一定面积形成的区域作为上述边缘区域,进而目标区域对应的地图中除边缘区域以外的区域作为上述中心区域。
在另一个可选实施例中,处理模块30也可以在确定了边缘区域和中心区域后,先探索中心区域,再探索边缘区域,具体地,可以以中心区域的圆心为起点,向外扩展探索,本申请实施例对上述过程不进行限定。
可选的,处理模块30还用于获取所述机器人从当前位置行进到所述未知区域的导航路径;控制所述机器人按照所述导航路径行进至所述未知区域。
可以看出,在每一次确定了未知区域后,机器人需要进行定位确定自己当前所处的位置,然后获取从当前位置到未知区域的导航路径,进而控制机器人从当前位置行进到未知区域。
可选的,实际操作过程中,可能出现确定出的未知区域仅有一个,但从当前位置达到未知区域的路径有至少一条,在此应用场景下,处理模块30还用于确定所述机器人从当前位置行进到所述未知区域的至少一条导航路径;从所述至少一条导航路径中确定满足预设规则的第一导航路径,其中,所述预设规则包括:行进代价最小;按照所述第一导航路径指示所述机器人行进到所述第一导航路径对应的未知区域。
需要说明的是,所述行走代价指机器根据地图搜索模块依照从当前位置到达目标位置的路径长度、障碍物信息等计算出的代价。也就是说,所述机器人从当前位置行进到所述未知区域存在至少一条导航路径,第一导航路径是行进代价最小的那一条,机器人根据述第一导航路径行走至未知区域。
可选的,还有可能出现的一种情况下,确定出的满足预设条件的未知区域有至少一条,机器人需要从中选择出一个行走代价最小的未知区域,也就是说,在满足预设条件的未知区域为多个的情况下,处理模块30还用于在满足预设条件的未知区域为多个的情况下,获取所述机器人从当前位置行进到多个未知区域的至少一条导航路径;从所述至少一条导航路径中确定满足预设规则的第二导航路径,其中,所述预设规则包括:行进代价最小;按照所述第二导航路径指示所述机器人行进到所述第二导航路径对应的未知区域。
在一可选实施例中,在机器人执行上述自动探索的过程中,与机器人配套使用的目标设备可以不间断的,或者按照预设周期发出回充信号,那么处理模块,还用于在所述机器人检测到回充信号,且所述机器人成功定位的情况下,控制所述机器人行进到发出所述回充信号的目标设备处。在一实例中,该目标设备可以是充电基座。
为了更好的理解上述机器人的建图过程,以下结合可选实施例对上述技术方案进行解释说明。
本申请可选实施例以自移动机器人(例如,扫地机器人)为例,在清洁机器人的应用过程中,通常使用自主探索方案来发现环境中存在的特殊标识、信号等,但这种方案下,自移动机器人存在探索时间长,探索成功率不理想等情况,导致机器人建图效率低、甚至出现无法建图的情况,为了解决该技术问题,本申请可选实施例提供了以下技术方案:
本申请可选实施例提供了一种自移动机器人自主探索及建图的技术方案,包含以下步骤:
步骤1:通过地图搜索模块寻找地图中面积不小于预设阈值且自移动机器人可通行的,行走代价最小的未知区域。
需要说明的是,在该步骤中,地图可以是目标区域的初始地图,例如用户将清洁机器人首次放置于目标区域后清洁机器人通过SLAM模块获得的初始地图,地图可以指的是卧室,或客厅所对应的地图,从上述目标区域中选择出面积大于一定阈值,且无玻璃等物件阻挡的,通过距离大于机器人宽度的未知区域,至于行走代价是否为最小,本申请可选实施例可以不进行限定,如果符合面积大于一定阈值,且无玻璃等物件阻挡的,通过距离大于机器人宽度的未知区域,即使行走代价最大,也可以将这样的目标区域认定为符合条件。
在本申请可选实施例中,预设阈值可以取自数值范围0.0025平方米~0.04平方米。此方法可以避免步骤I中,地图搜索模块搜索到一片被已知区域包围的未知区域,从而进行许多不必要的导航,造成时间成本的浪费;行走代价对应的是机器人根据地图搜索模块依照从当前位置到达目标位置的路径长度、障碍物信息等计算出的代价。
步骤2:通过导航模块控制机器人前往到通过步骤1确定的未知区域,进而SLAM模块同步更新地图及自身位姿。
步骤3:重复上述步骤1和2,直到地图搜索模块无法再寻找到可通行的新的未知区域,此时,将SLAM模块重建的最新地图作为机器人对目标区域进行自主探索所得到的建图结果。
在上述步骤1中确定未知区域的过程中,为了提高自主探索的效率,减少自主探索过程中所需的时间,决策模块会根据地图的更新情况来实时确定未知区域的探索位置(可以理解为是未知区域的搜索范围)。
例如:机器人在前往步骤I所计算得到未知区域后,对地图进行重建,那么在下一次确定符合预设条件的未知区域的过程中,原本的未知区域更新为已知区域,则机器人会重新回到步骤I重新计算新的未知区域。此行为节约了时间成本,也有效避免了未知区域存在障碍物时产生碰撞的情况。
此外,由于机器人对应的充电基座会不断的发出信号,那么机器人在执行上述步骤1和2期间,如果机器人内的回充传感器实时的检测到充电基座的回充信号,检测到条件满足会退出当前探索流程,然后控制机器人返回到充电基座对应的位置。
对于上述未知区域的确定过程,可以通过以下方案中的一种方案来实现:
1)预先设置好固定探索范围,每次都在固定探索范围内部进行自主探索,按照该固定探索范围(可以理解为是未知区域)一块一块探索整个目标区域。该固定探索范围例如可以是一个预定尺寸的矩形,可以看出,由于机器人要探索的未知区域是固定的,可以为机器人设置统一的搜索程序按照固定的搜索范围在地图中进行自主探索,节省了自主探索时间。
2)先沿边(即墙壁等边缘)探索未知区域,当地图边界形成闭合后,对边界的内部进行探索,本申请实施例可以理解为先按照统一处理方式对边缘区域进行探索后,再对中心区域进行探索。
图4是根据本申请可选实施例的机器人的建图方法的流程示意图,如图4所示,包括:
需要说明的是,以下附图的步骤序号并不用于限定步骤的执行顺序,仅仅用于解释本申请可选实施例的技术方案,在实际操作过程中,一些步骤的执行顺序可以调换。
步骤S402:SLAM模块进行初始化;
步骤S404:SLAM模块获取或更新目标区域的地图;
步骤S406:地图搜索模块寻找地图中面积不小于一定阈值且机器人可通行的,行走代价最小的未知区域;
步骤S408:机器人在判断目标区域不存在未知区域的情况下,退出自主探索流程;可以理解的是,自主探索流程可以理解是包括了在地图中搜索未知区域,行驶到未知区域,并在未知区域进行建图的过程,在判断存目标区域存在未知区域的情况下,执行步骤S410;
步骤S410:导航模块在确定了未知区域后,实时计算机器人的当前位置到未知区域的导航路径;
步骤S412:机器人在实际行驶过程中,如果发现未知区域不可达,则执行步骤S410,以确定一条新的可能到达未知区域的路径,如果未知区域可达,则在对未知区域重建后,执行步骤S404。
需要说明的是,在上述步骤执行的过程中,如果机器人内的回充传感器检测到回充信号,那么就会退出当前自主探索流程。
需要说明的是,上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的,对于后者,可以通过以下方式实现,但不限于此:上述模块均位于同一处理器中;或者,上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
本申请的实施例还提供了一种计算机可读的存储介质,该存储介质中存储有计算机程序,其中,该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地,在本实施例中,上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序:
S1,从目标区域的初始地图中搜索满足预设条件的未知区域,其中,所述预设条件包括以下至少之一:所述未知区域的面积大于预设阈值,机器人允许到达所述未知区域;
S2,控制所述机器人在行进至所述未知区域后,在所述未知区域进行地图重建,并根据重建后的地图更新所述初始地图;
S3,在所述重建地图中未能找到符合所述预设条件的未知区域的情况下,将当前重建的地图作为所述机器人的建图结果。
可选地,在本实施例中,上述存储介质可以包括但不限于:U盘、只读存储器ROM、随机存取存储器RAM、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
本申请的实施例还提供了一种电子装置,包括存储器和处理器,该存储器中存储有计算机程序,该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地,上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备,其中,该传输设备和上述处理器连接,该输入输出设备和上述处理器连接。
可选地,在本实施例中,上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤:
S1,从目标区域的初始地图中搜索满足预设条件的未知区域,其中,所述预设条件包括以下至少之一:所述未知区域的面积大于预设阈值,机器人允许到达所述未知区域;
S2,控制所述机器人在行进至所述未知区域后,在所述未知区域进行地图重建,并根据重建后的地图更新所述初始地图;
S3,在所述重建地图中未能找到符合所述预设条件的未知区域的情况下,将当前重建的地图作为所述机器人的建图结果。
可选地,本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例,本实施例在此不再赘述。
显然,本领域的技术人员应该明白,上述的本申请的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现,它们可以集中在单个的计算装置上,或者分布在多个计算装置所组成的网络上,可选地,它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现,从而,可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行,并且在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤,或者将它们分别制作成各个集成电路模块,或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样,本申请不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已,并不用于限制本申请,对于本领域的技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (12)
1.一种机器人的建图方法,其特征在于,包括:
从目标区域的初始地图中搜索满足预设条件的未知区域,其中,所述预设条件包括以下至少之一:所述未知区域的面积大于预设阈值,机器人允许到达所述未知区域;
控制所述机器人在行进至所述未知区域后,在所述未知区域进行地图重建,并根据重建后的地图更新所述初始地图;
在所述重建后的地图中未能找到符合所述预设条件的未知区域的情况下,将当前重建的地图作为所述机器人的建图结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将当前重建的地图作为所述机器人的建图结果之前,所述方法还包括:
循环执行以下步骤:从目标区域的初始地图中搜索满足预设条件的未知区域,控制所述机器人在行进至所述未知区域后,在所述未知区域进行地图重建,并根据重建后的地图更新所述初始地图,直至所述重建后的地图中未能找到符合所述预设条件的未知区域。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,控制所述机器人在行进至所述未知区域后,在所述未知区域进行地图重建,并根据重建后的地图更新所述初始地图之后,所述方法还包括:
从所述重建后的地图中确定搜索范围,并从所述搜索范围中搜索满足所述预设条件的未知区域,其中,所述搜索范围未包括:从所述初始地图中已经搜索到的满足所述预设条件的未知区域;
控制所述机器人在从所述搜索范围中搜索到的未知区域再次进行地图重建,并根据再次重建后的地图更新所述重建后的地图。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,从目标区域的初始地图中搜索满足预设条件的未知区域,控制所述机器人在行进至所述未知区域后,在所述未知区域进行地图重建,并根据重建后的地图更新所述初始地图,包括:
在根据所述重建后的地图更新所述初始地图后,从所述重建后的地图中确定搜索范围,并从所述搜索范围中再次搜索满足所述预设条件的未知区域,其中,所述搜索范围未包括:从所述初始地图中已经搜索到的满足所述预设条件的未知区域;
控制所述机器人在从所述搜索范围中搜索到的未知区域再次进行地图重建,并根据再次重建后的地图更新所述重建后的地图,以在所述再次重建后的地图中搜索满足所述预设条件的未知区域。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,从所述目标区域的初始地图中搜索满足所述预设条件的未知区域,包括:
设置所述未知区域的形状为固定形状,其中,所述固定形状的面积大于所述预设阈值;
按照所述固定形状从所述目标区域的初始地图中搜索满足所述预设条件的未知区域。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,从所述目标区域的初始地图中搜索满足所述预设条件的未知区域,包括:
确定所述目标区域的初始地图中的边缘区域以及中心区域,其中,所述目标区域包括:所述边缘区域和所述中心区域;
从所述边缘区域中搜索满足所述预设条件的未知区域;
在所述边缘区域搜索完成后,从所述中心区域搜索满足所述预设条件的未知区域。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,从所述目标区域的初始地图中搜索满足所述预设条件的未知区域之后,所述方法还包括:
获取所述机器人从当前位置行进到所述未知区域的导航路径;
控制所述机器人按照所述导航路径行进至所述未知区域。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,获取所述机器人从当前位置行进到所述未知区域的导航路径,包括:
确定所述机器人从当前位置行进到所述未知区域的至少一条导航路径;
从所述至少一条导航路径中确定满足预设规则的第一导航路径,其中,所述预设规则包括:行进代价最小;
按照所述第一导航路径指示所述机器人行进到所述第一导航路径对应的未知区域。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,从所述目标区域的初始地图中搜索满足所述预设条件的未知区域之后,所述方法还包括:
在满足所述预设条件的未知区域为多个的情况下,获取所述机器人从当前位置行进到多个未知区域的至少一条导航路径;
从所述至少一条导航路径中确定满足预设规则的第二导航路径,其中,所述预设规则包括:行进代价最小;
按照所述第二导航路径指示所述机器人行进到所述第二导航路径对应的未知区域。
10.一种机器人,其特征在于,包括:
处理模块,用于从目标区域的初始地图中搜索满足预设条件的未知区域,控制所述机器人在行进至所述未知区域后,在所述未知区域进行地图重建,并根据重建后的地图更新所述初始地图,其中,所述预设条件包括以下至少之一:所述未知区域的面积大于预设阈值,机器人允许到达所述未知区域;
确定模块,用于在所述重建后的地图中未能找到符合所述预设条件的未知区域的情况下,将当前重建的地图作为所述机器人的建图结果。
11.一种计算机可读的存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至9任一项中所述的方法。
12.一种电子装置,包括存储器和处理器,其特征在于,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至9任一项中所述的方法。
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---|---|---|---|---|
CN116091607B (zh) * | 2023-04-07 | 2023-09-26 | 科大讯飞股份有限公司 | 辅助用户寻找物体的方法、装置、设备及可读存储介质 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103884330A (zh) * | 2012-12-21 | 2014-06-25 | 联想(北京)有限公司 | 信息处理方法、可移动电子设备、引导设备和服务器 |
CN107544502A (zh) * | 2017-09-25 | 2018-01-05 | 华中科技大学 | 一种已知环境下的移动机器人规划方法 |
US9939814B1 (en) * | 2017-05-01 | 2018-04-10 | Savioke, Inc. | Computer system and method for automated mapping by robots |
CN110448241A (zh) * | 2019-07-18 | 2019-11-15 | 广东宝乐机器人股份有限公司 | 机器人被困检测及脱困方法 |
CN110806211A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-02-18 | 炬星科技(深圳)有限公司 | 机器人自主探索建图的方法、设备及存储介质 |
CN111104933A (zh) * | 2020-03-20 | 2020-05-05 | 深圳飞科机器人有限公司 | 地图处理方法、移动机器人及计算机可读存储介质 |
CN111638526A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-09-08 | 电子科技大学 | 一种陌生环境下机器人自主建图的方法 |
JP2020166630A (ja) * | 2019-03-29 | 2020-10-08 | 本田技研工業株式会社 | 地図提供システムおよび地図提供方法 |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9037396B2 (en) * | 2013-05-23 | 2015-05-19 | Irobot Corporation | Simultaneous localization and mapping for a mobile robot |
US10571925B1 (en) * | 2016-08-29 | 2020-02-25 | Trifo, Inc. | Autonomous platform guidance systems with auxiliary sensors and task planning |
CN106813672B (zh) * | 2017-01-22 | 2020-02-14 | 深圳悉罗机器人有限公司 | 移动机器人的导航方法及移动机器人 |
CN109540155A (zh) * | 2019-02-01 | 2019-03-29 | 西安全志科技有限公司 | 一种扫地机器人的路径规划与导航方法、计算机装置以及计算机可读存储介质 |
CN109974722B (zh) * | 2019-04-12 | 2020-09-15 | 珠海市一微半导体有限公司 | 一种视觉机器人的地图更新控制方法及地图更新控制系统 |
CN110412619B (zh) * | 2019-08-12 | 2021-03-19 | 珠海市一微半导体有限公司 | 激光机器人的区域遍历方法和激光主控芯片 |
CN111239768A (zh) * | 2020-01-13 | 2020-06-05 | 南京七宝机器人技术有限公司 | 一种电力巡检机器人自主构建地图并查找巡检目标的方法 |
CN111643008B (zh) * | 2020-05-13 | 2021-11-16 | 深圳市银星智能科技股份有限公司 | 一种扩展分区清洁方法、装置及计算机可读存储介质 |
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- 2020-11-24 CN CN202011331029.XA patent/CN114532898B/zh active Active
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Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103884330A (zh) * | 2012-12-21 | 2014-06-25 | 联想(北京)有限公司 | 信息处理方法、可移动电子设备、引导设备和服务器 |
US9939814B1 (en) * | 2017-05-01 | 2018-04-10 | Savioke, Inc. | Computer system and method for automated mapping by robots |
CN107544502A (zh) * | 2017-09-25 | 2018-01-05 | 华中科技大学 | 一种已知环境下的移动机器人规划方法 |
JP2020166630A (ja) * | 2019-03-29 | 2020-10-08 | 本田技研工業株式会社 | 地図提供システムおよび地図提供方法 |
CN110448241A (zh) * | 2019-07-18 | 2019-11-15 | 广东宝乐机器人股份有限公司 | 机器人被困检测及脱困方法 |
CN110806211A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-02-18 | 炬星科技(深圳)有限公司 | 机器人自主探索建图的方法、设备及存储介质 |
CN111104933A (zh) * | 2020-03-20 | 2020-05-05 | 深圳飞科机器人有限公司 | 地图处理方法、移动机器人及计算机可读存储介质 |
CN111638526A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-09-08 | 电子科技大学 | 一种陌生环境下机器人自主建图的方法 |
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