CN115033005A - 一种地面清扫方法、扫地机器人以及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种地面清扫方法、扫地机器人以及存储介质，该地面清扫方法包括：S101：扫地机器人扫描清扫区域建立清扫地图，绕行清扫地图中的障碍物获取障碍物的边界，其中，根据边界对清扫地图进行路径规划的步骤具体包括：根据清扫地图建立点阵，去除点阵中与边界对应的点形成清扫点阵，通过清扫点阵进行路径规划；S102：根据所述边界对清扫地图进行路径规划，基于规划的清扫路径进行地面清扫。本发明不需要碰撞障碍物即可实现路径规划和清扫地面，提升了清扫的效率和扫地机器人的智能化程度，并且减少了对障碍物的损伤，提升了使用者的体验感官。

Description

一种地面清扫方法、扫地机器人以及存储介质
技术领域
本发明涉及扫地机器人技术领域，尤其涉及一种地面清扫方法、扫地机器人以及存储介质。
背景技术
扫地机器人，又称自动打扫机、智能吸尘、机器人吸尘器等，是智能家用电器的一种，能凭借一定的人工智能，自动在房间内完成地板清理工作。一般采用刷扫和真空方式，将地面杂物先吸纳进入自身的垃圾收纳盒，从而完成地面清理的功能。一般来说，将完成清扫、吸尘、擦地工作的机器人，也统一归为扫地机器人。
当前，大多数扫地机器人，通过不断碰撞，调整角度，再碰撞，再调整角度的方式来实现扫地机器人行驶方向与障碍物的轮廓线或轮廓线的切线平行以实现地面清扫。这种多次碰撞的方法不仅降低了清扫的效率，体现不出扫地机器人的智能化，而且扫地机器人机身不断地撞击障碍物，可能会对家具、墙壁这类障碍物造成损坏，降低使用者的体验感官。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明提出一种地面清扫方法、扫地机器人以及存储介质，通过清扫机器人扫描清扫区域建立清扫地图，通过绕行障碍物的方式获取障碍物的边界，基于该边界进行路径规划和地面清扫，从而不需要碰撞障碍物即可实现路径规划和清扫地面，提升了清扫的效率和扫地机器人的智能化程度，并且减少了对障碍物的损伤，提升了使用者的体验感官。
为解决上述问题，本发明采用的一个技术方案为：一种地面清扫方法，所述地面清扫方法包括：所述地面清扫方法包括：S101：扫地机器人扫描清扫区域建立清扫地图，绕行清扫地图中的障碍物获取障碍物的边界；S102：根据所述边界对所述清扫地图进行路径规划，基于规划的清扫路径进行地面清扫，其中，所述根据所述边界对所述清扫地图进行路径规划的步骤具体包括：根据所述清扫地图建立点阵，去除所述点阵中与所述边界对应的点形成清扫点阵，通过清扫点阵进行路径规划。
进一步地，所述扫地机器人扫描清扫区域建立清扫地图的步骤具体包括：所述扫地机器人通过激光雷达扫描清扫区域，根据扫描结果建立清扫地图。
进一步地，所述绕行清扫地图中的障碍物获取障碍物的边界的步骤具体包括：根据出发点与障碍物的距离确定所述障碍物的排序，基于排序绕行每一个障碍物，获取障碍物的边界。
进一步地，所述获取障碍物的边界的步骤包括：接近障碍物，沿固定方向绕行所述障碍物，且绕行途中保持扫地机器人与所述障碍物的距离小于预设距离。
进一步地，所述接近障碍物，沿固定方向绕行所述障碍物的步骤具体包括：根据红外距离传感器的距离信息接近障碍物，根据沿墙传感器的传感信息确定扫地机器人的朝向，基于所述朝向沿固定方向绕行所述障碍物。
进一步地，所述通过清扫点阵进行路径规划的步骤包括：基于所述清扫点阵将清扫区域分割为多个区域，根据所述区域进行路径规划。
进一步地，所述基于规划的清扫路径进行地面清扫的步骤具体包括：在每个区域中基于规划的弓字形路径或回字形路径进行地面清扫。
基于相同的发明构思，本发明还提出一种扫地机器人，所述扫地机器人包括处理器、存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器通过所述计算机程序执行如上所述的地面清扫方法。
基于相同的发明构思，本发明还提出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程序数据，所述程序数据被用于执行如上所述的地面清扫方法
相比现有技术，本发明的有益效果在于：通过清扫机器人扫描清扫区域建立清扫地图，通过绕行障碍物的方式获取障碍物的边界，基于该边界进行路径规划和地面清扫，从而不需要碰撞障碍物即可实现路径规划和清扫地面，提升了清扫的效率和扫地机器人的智能化程度，并且减少了对障碍物的损伤，提升了使用者的体验感官。
附图说明
图1为本发明地面清扫方法一实施例的流程图；
图2为本发明扫地机器人一实施例的结构图；
图3为扫地机器人执行的地面清扫方法一实施例的流程图；
图4为本发明计算机可读存储介质一实施例的结构图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本申请的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本申请的其他优点与功效。本申请还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本申请的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，通常在此处附图中描述和示出的各本公开实施例在不冲突的前提下，可相互组合，其中的结构部件或功能模块可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本公开的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本公开的范围，而是仅仅表示本公开的选定实施例。基于本公开中的实施例，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，都属于本公开保护的范围。
在本申请公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
请参阅图1，其中，图1为本发明地面清扫方法一实施例的流程图。结合图1对本发明地面清扫方法做详细说明。
在本实施例中，地面清扫方法包括：
S101：扫地机器人扫描清扫区域建立清扫地图，绕行清扫地图中的障碍物获取障碍物的边界，其中，根据边界对清扫地图进行路径规划的步骤具体包括：根据清扫地图建立点阵，去除点阵中与边界对应的点形成清扫点阵，通过清扫点阵进行路径规划。
在本实施例中，扫地机器人扫描清扫区域建立清扫地图的步骤具体包括：扫地机器人通过激光雷达扫描清扫区域，根据扫描结果建立清扫地图。
在其他实施例中，扫地机器人也可以导入清扫区域的地图，根据该地图和用户的编辑信息生成清扫地图，还可以拍摄清扫区域的图像，根据该图像建立清扫地图。
进一步地，绕行清扫地图中的障碍物获取障碍物的边界的步骤具体包括：根据出发点与障碍物的距离确定障碍物的排序，基于排序绕行每一个障碍物，获取障碍物的边界。
在本实施例中，清扫地图中的障碍物可以通过人工标注的方式获取，也可以根据激光雷达的扫描结果获取，还可以通过拍摄的图像获取清扫地图中的障碍物。
其中，扫地机器人按距离由近到远的方式确定障碍物的排序，出发点为扫地机器人当前所在的位置，在两个或多个障碍物与扫地机器人的距离相同时，可以通过随机选择的方式确定障碍物的排序。
在其他实施例中，扫地机器人还可以获取各障碍物在清扫地图上的位置，基于该位置、出发点生成一条经过所有障碍物的最短路径，通过该最短路径绕行障碍物。
在又一个实施例中，还可以将清扫地图拆分为不同区域，获取每个区域中的障碍物排序，逐区域进行障碍物绕行和路径规划。
在本实施例中，获取障碍物的边界的步骤包括：接近障碍物，沿固定方向绕行障碍物，且绕行途中保持扫地机器人与障碍物的距离小于预设距离。
其中，接近障碍物，沿固定方向绕行障碍物的步骤具体包括：根据红外距离传感器的距离信息接近障碍物，根据沿墙传感器的传感信息确定扫地机器人的朝向，基于朝向沿固定方向绕行障碍物，通过绕行信息得到障碍物的边界信息。
具体的，扫地机器人通过安装的前红外传感器感知障碍物，并根据感知结果接近障碍物，缓慢接近障碍物。在与障碍物的距离不超过预设距离后，通过安装的沿墙红外传感器确定扫地机器人的运动朝向，并根据固定方向（顺时针或逆时针）围绕障碍物绕行，通过实时反馈机制控制扫地机器人与障碍物的距离始终在一定距离内，从而减小对障碍物的损伤。其中，默认沿墙红外传感器设置在右侧。
在其他实施例中，扫地机器人还可以设置毫米波雷达或超声传感器，通过该毫米波雷达、超声传感器传输的距离信息接近障碍物和围绕障碍物绕行。
S102：根据边界对清扫地图进行路径规划，基于规划的清扫路径进行地面清扫。
具体的，通过激光雷达的扫描结果得到清扫地图后，根据清扫地图建立垂直、水平间距均为N（N为预设值）的点阵。在获取障碍物的边界后，去除点阵后与边界对应的点，通过剩下的点进行路径规划。
在其他实施例中，也可以不通过点阵进行路径规划，还可以直接从清扫地图上去除障碍物边界对应的部分后，通过模拟退火算法、人工势场法、模糊逻辑算法、禁忌搜索算法等用于路径规划的算法进行路径规划。
在本实施例中，通过清扫点阵进行路径规划的步骤包括：基于清扫点阵将清扫区域分割为多个区域，根据区域进行路径规划。
其中，基于规划的清扫路径进行地面清扫的步骤具体包括：在每个区域中基于规划的弓字形路径或回字形路径进行地面清扫。
有益效果：本发明的地面清扫方法通过清扫机器人扫描清扫区域建立清扫地图，通过绕行障碍物的方式获取障碍物的边界，基于该边界进行路径规划和地面清扫，从而不需要碰撞障碍物即可实现路径规划和清扫地面，提升了清扫的效率和扫地机器人的智能化程度，并且减少了对障碍物的损伤，提升了使用者的体验感官。
基于相同的发明构思，本发明还提出一种扫地机器人，请参阅图2、图3，图2为本发明扫地机器人一实施例的结构图；图3为扫地机器人执行的地面清扫方法一实施例的流程图，结合图2、图3对本发明的扫地机器人进行具体说明。
在本实施例中，扫地机器人包括处理器、存储器，处理器与存储器通信连接，存储器存储有计算机程序，处理器通过存储器中的计算机程序执行地面清扫方法。
需要说明的是，扫地机器人可以包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，扫地机器人的处理器用于提供计算和控制能力。扫地机器人的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该扫地机器人的数据库用于存储上述实施例方法中涉及到的数据。该扫地机器人的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。
还需要说明的是，处理器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)、现成可编程门阵列 (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，处理器是计算机装置的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机装置的各个部分。
存储器可用于存储计算机程序和/或模块，处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现计算机装置的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、存储实现上述实施例中方法的程序指令等。存储数据区可以存储上述实施例中方法的程序指令所处理的数据。
在本实施例中，处理器通过存储器中的计算机程序执行的底面清扫方法包括：
S201：扫地机器人扫描清扫区域建立清扫地图，绕行清扫地图中的障碍物获取障碍物的边界，其中，根据边界对清扫地图进行路径规划的步骤具体包括：根据清扫地图建立点阵，去除点阵中与边界对应的点形成清扫点阵，通过清扫点阵进行路径规划。
在本实施例中，扫地机器人扫描清扫区域建立清扫地图的步骤具体包括：扫地机器人通过激光雷达扫描清扫区域，根据扫描结果建立清扫地图。
在其他实施例中，扫地机器人也可以导入清扫区域的地图，根据该地图和用户的编辑信息生成清扫地图，还可以拍摄清扫区域的图像，根据该图像建立清扫地图。
进一步地，绕行清扫地图中的障碍物获取障碍物的边界的步骤具体包括：根据出发点与障碍物的距离确定障碍物的排序，基于排序绕行每一个障碍物，获取障碍物的边界。
在本实施例中，清扫地图中的障碍物可以通过人工标注的方式获取，也可以根据激光雷达的扫描结果获取，还可以通过拍摄的图像获取清扫地图中的障碍物。
其中，扫地机器人按距离由近到远的方式确定障碍物的排序，出发点为扫地机器人当前所在的位置，在两个或多个障碍物与扫地机器人的距离相同时，可以通过随机选择的方式确定障碍物的排序。
在其他实施例中，扫地机器人还可以获取各障碍物在清扫地图上的位置，基于该位置、出发点生成一条经过所有障碍物的最短路径，通过该最短路径绕行障碍物。
在又一个实施例中，还可以将清扫地图拆分为不同区域，获取每个区域中的障碍物排序，逐区域进行障碍物绕行和路径规划。
在本实施例中，获取障碍物的边界的步骤包括：接近障碍物，沿固定方向绕行障碍物，且绕行途中保持扫地机器人与障碍物的距离小于预设距离。
其中，接近障碍物，沿固定方向绕行障碍物的步骤具体包括：根据红外距离传感器的距离信息接近障碍物，根据沿墙传感器的传感信息确定扫地机器人的朝向，基于朝向沿固定方向绕行障碍物，通过绕行信息得到障碍物的边界信息。
具体的，扫地机器人通过安装的前红外传感器感知障碍物，并根据感知结果接近障碍物，缓慢接近障碍物。在与障碍物的距离不超过预设距离后，通过安装的沿墙红外传感器确定扫地机器人的运动朝向，并根据固定方向（顺时针或逆时针）围绕障碍物绕行，通过实时反馈机制控制扫地机器人与障碍物的距离始终在一定距离内，从而减小对障碍物的损伤。其中，默认沿墙红外传感器设置在右侧。
在其他实施例中，扫地机器人还可以设置毫米波雷达或超声传感器，通过该毫米波雷达、超声传感器传输的距离信息接近障碍物和围绕障碍物绕行。
S202：根据边界对清扫地图进行路径规划，基于规划的清扫路径进行地面清扫。
具体的，通过激光雷达的扫描结果得到清扫地图后，根据清扫地图建立垂直、水平间距均为N（N为预设值）的点阵。在获取障碍物的边界后，去除点阵后与边界对应的点，通过剩下的点进行路径规划。
在其他实施例中，也可以不通过点阵进行路径规划，还可以直接从清扫地图上去除障碍物边界对应的部分后，通过模拟退火算法、人工势场法、模糊逻辑算法、禁忌搜索算法等用于路径规划的算法进行路径规划。
在本实施例中，通过清扫点阵进行路径规划的步骤包括：基于清扫点阵将清扫区域分割为多个区域，根据区域进行路径规划。
其中，基于规划的清扫路径进行地面清扫的步骤具体包括：在每个区域中基于规划的弓字形路径或回字形路径进行地面清扫。
基于相同的发明构思，本发明还提出一种计算机可读存储介质，请参阅图4，图4为本发明计算机可读存储介质一实施例的结构图，结合图4对本发明的计算机可读存储介质进行说明。
在本实施例中，计算机可读存储介质存储有程序数据，该程序数据被用于执行如上述实施例所述的地面清扫方法。
其中，计算机可读存储介质可包括，但不限于，软盘、光盘、CD-ROM(紧致盘-只读存储器)、磁光盘、ROM(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)、EPROM(可擦除可编程只读存储器)、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)、磁卡或光卡、闪存或适于存储机器可执行指令的其他类型的介质/机器可读介质。该计算机可读存储介质可以是未接入扫地机器人的产品，也可以是已接入扫地机器人使用的部件。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其他实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (9)

1.一种地面清扫方法，其特征在于，所述地面清扫方法包括：
S101：扫地机器人扫描清扫区域建立清扫地图，绕行清扫地图中的障碍物获取障碍物的边界；
S102：根据所述边界对所述清扫地图进行路径规划，基于规划的清扫路径进行地面清扫，其中，所述根据所述边界对所述清扫地图进行路径规划的步骤具体包括：根据所述清扫地图建立点阵，去除所述点阵中与所述边界对应的点形成清扫点阵，通过清扫点阵进行路径规划。
2.如权利要求1所述的地面清扫方法，其特征在于，所述扫地机器人扫描清扫区域建立清扫地图的步骤具体包括：
所述扫地机器人通过激光雷达扫描清扫区域，根据扫描结果建立清扫地图。
3.如权利要求1所述的地面清扫方法，其特征在于，所述绕行清扫地图中的障碍物获取障碍物的边界的步骤具体包括：
根据出发点与障碍物的距离确定所述障碍物的排序，基于排序绕行每一个障碍物，获取障碍物的边界。
4.如权利要求3所述的地面清扫方法，其特征在于，所述获取障碍物的边界的步骤包括：
接近障碍物，沿固定方向绕行所述障碍物，且绕行途中保持扫地机器人与所述障碍物的距离小于预设距离。
5.如权利要求4所述的地面清扫方法，其特征在于，所述接近障碍物，沿固定方向绕行所述障碍物的步骤具体包括：
根据红外距离传感器的距离信息接近障碍物，根据沿墙传感器的传感信息确定扫地机器人的朝向，基于所述朝向沿固定方向绕行所述障碍物。
6.如权利要求1所述的地面清扫方法，其特征在于，所述通过清扫点阵进行路径规划的步骤包括：
基于所述清扫点阵将清扫区域分割为多个区域，根据所述区域进行路径规划。
7.如权利要求6所述的地面清扫方法，其特征在于，所述基于规划的清扫路径进行地面清扫的步骤具体包括：
在每个区域中基于规划的弓字形路径或回字形路径进行地面清扫。
8.一种扫地机器人，其特征在于，所述扫地机器人包括处理器、存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器通过所述计算机程序执行如权利要求1-7任一项所述的地面清扫方法。
9.一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存储有程序数据，所述程序数据被用于执行如权利要求1-7任一项所述的地面清扫方法。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6615108B1 (en) * 1998-05-11 2003-09-02 F. Robotics Acquisitions Ltd. Area coverage with an autonomous robot
CN105698807A (zh) * 2016-02-01 2016-06-22 郑州金惠计算机系统工程有限公司 一种适用于变电站智能巡检机器人的激光导航系统
CN107894766A (zh) * 2017-10-18 2018-04-10 哈尔滨工业大学深圳研究生院 用于室内装修机器人的路径规划方法
CN109984678A (zh) * 2017-12-29 2019-07-09 速感科技（北京）有限公司 一种清洁机器人及清洁机器人的清洁方法
CN114578834A (zh) * 2022-05-09 2022-06-03 北京大学 基于目标分层双感知域的强化学习的无人车路径规划方法
US20220211240A1 (en) * 2019-07-23 2022-07-07 Amicro Semiconductor Co., Ltd. Method for Robot to Judging whether the Robot Collides with Virtual Wall, Chip and Intelligent Robot

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6615108B1 (en) * 1998-05-11 2003-09-02 F. Robotics Acquisitions Ltd. Area coverage with an autonomous robot
CN105698807A (zh) * 2016-02-01 2016-06-22 郑州金惠计算机系统工程有限公司 一种适用于变电站智能巡检机器人的激光导航系统
CN107894766A (zh) * 2017-10-18 2018-04-10 哈尔滨工业大学深圳研究生院 用于室内装修机器人的路径规划方法
CN109984678A (zh) * 2017-12-29 2019-07-09 速感科技（北京）有限公司 一种清洁机器人及清洁机器人的清洁方法
US20220211240A1 (en) * 2019-07-23 2022-07-07 Amicro Semiconductor Co., Ltd. Method for Robot to Judging whether the Robot Collides with Virtual Wall, Chip and Intelligent Robot
CN114578834A (zh) * 2022-05-09 2022-06-03 北京大学 基于目标分层双感知域的强化学习的无人车路径规划方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
黄宜庆 等: "《移动机器人导航、地图构建与控制研究》", 30 November 2019, 吉林大学出版社 *

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