CN115685997A - 自移动设备的沿边控制方法、装置、介质及自移动设备 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种自移动设备的沿边控制方法、装置、介质及自移动设备，所述方法包括：当检测到自移动设备移动至指定区域时，获取环境图像；对环境图像进行图像分割处理，得到分割图像；图像分割处理包括串行的多次目标特征提取操作，每次目标特征提取操作包括并行的多次卷积操作以及对多次卷积操作的结果的融合操作；分割图像用于指示环境图像中的工作区域和非工作区域；提取分割图像中工作区域和非工作区域之间的多个边界像素点，得到边界图像；根据边界图像控制自移动设备沿边移动。本申请技术方案提高了边界图像中边界像素点的识别精度，从而使得自移动设备在沿边过程中能够更加精确地定位到工作区域边界，有效提高自移动设备的沿边效果。

Description

自移动设备的沿边控制方法、装置、介质及自移动设备

技术领域

本申请属于人工智能技术领域，具体涉及一种自移动设备的沿边控制方法、装置、介质及自移动设备。

背景技术

近年来，自移动设备在人们的日常工作和生活中的应用越发广泛，例如，使用自移动设备进行草坪维护、环境清洁、货物搬运等。自移动设备通常在规定的工作区域内移动，当移动至工作区域边缘时，自移动设备需要沿边移动。相关技术中，通过设定自移动设备的工作地图，然后基于自移动设备在工作地图中的定位实现自移动设备的沿边。然而，在一些情况下，自移动设备的定位精度较低，致使自移动设备无法准确的识别工作区域边缘，从而导致沿边效果不佳。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本申请的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本申请的目的在于提供一种自移动设备的沿边控制方法、装置、介质及自移动设备，以解决相关技术中无法准确识别自移动设备沿边的边界的问题。

本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。

根据本申请实施例的一个方面，提供一种自移动设备的沿边控制方法，包括：

当检测到自移动设备移动至指定区域时，获取环境图像；

对环境图像进行图像分割处理，得到分割图像；图像分割处理包括串行的多次目标特征提取操作，每次目标特征提取操作包括并行的多次卷积操作以及对多次卷积操作的结果的融合操作；分割图像用于指示环境图像中的工作区域和非工作区域；

提取分割图像中工作区域和非工作区域之间的多个边界像素点，得到边界图像；

根据边界图像控制自移动设备沿边移动。

根据本申请实施例的一个方面，提供一种自移动设备的沿边控制装置，包括：

环境图像获取模块，用于当检测到自移动设备移动至指定区域时，获取环境图像；

图像分割模块，用于对环境图像进行图像分割处理，得到分割图像；图像分割处理包括串行的多次目标特征提取操作，每次目标特征提取操作包括并行的多次卷积操作以及对多次卷积操作的结果的融合操作；分割图像用于指示环境图像中的工作区域和非工作区域；

边界图像获取模块，用于提取分割图像中工作区域和非工作区域之间的多个边界像素点，得到边界图像；

沿边模块，用于根据边界图像控制自移动设备沿边移动。

在本申请的一个实施例中，图像分割模块具体用于：

将第i-1次目标特征提取的输出数据作为第i次目标特征提取的输入数据；其中，2≤i≤K，K为预设特征提取次数；第1次目标特征提取的输入数据是对环境图像进行卷积操作所得到的特征图；

对第i次目标特征提取的输入数据进行并行的多次卷积操作，得到多个卷积结果；其中，一次卷积操作对应得到一个卷积结果；

将多个卷积结果融合，得到融合特征，并对融合特征进行激活处理，得到第i次目标特征提取的输出数据。

在本申请的一个实施例中，该装置还包括：

移动方向确定模块，用于确定边界图像的中垂线和边界图像的图像边缘；将中垂线与图像边缘的相交点作为自移动设备的投影像素点；从边界图像中的多个边界像素点中，确定距离投影像素点最近的目标边界像素点；根据投影像素点的位置和目标边界像素点的位置确定自移动设备的移动方向。

在本申请的一个实施例中，该装置还包括：

转向点检测模块，用于在自移动设备沿边移动的过程中，检测自移动设备是否到达转向点；

移动方向调整模块，用于当自移动设备到达转向点时，根据当前检测到的工作区域调整自移动设备的移动方向。

在本申请的一个实施例中，转向点检测模块具体用于：

计算当前检测到的工作区域的面积；

当当前检测到的工作区域的面积小于预设面积阈值时，确定自移动设备到达转向点。

在本申请的一个实施例中，移动方向调整模块具体用于：

根据预设的划分线，将当前检测到的工作区域划分为第一工作区域和第二工作区域；

当第一工作区域的面积大于第二工作区域的面积时，控制自移动设备向第一方向调整第一预设角度；其中，第一方向为朝向第一工作区域的方向；

当第二工作区域的面积大于第一工作区域的面积时，控制自移动设备向第二方向调整第二预设角度；其中，第二方向为朝向第二工作区域的方向。

在本申请的一个实施例中，该装置还包括：

检测模块，用于获取自移动设备的工作地图；其中，工作地图包括各工作区域的边界；获取自移动设备的定位信息；根据定位信息，确定自移动设备到边界的距离；当距离在预设距离范围内时，确定自移动设备移动至工作区域中的指定区域。

根据本申请实施例的一个方面，提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如以上技术方案中的自移动设备的沿边控制方法。

根据本申请实施例的一个方面，提供一种电子设备，该电子设备包括：处理器；以及存储器，用于存储处理器的可执行指令；其中，处理器执行可执行指令使得电子设备执行如以上技术方案中的自移动设备的沿边控制方法。

根据本申请实施例的一个方面，提供一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行如以上技术方案中的自移动设备的沿边控制方法。

在本申请实施例提供的技术方案中，当自移动设备移动至工作区域中的指定区域时，获取环境图像并对环境图像进行图像分割处理，得到区分工作区域和非工作区域的分割图像，进而由分割图像得到边界图像；其中，在图像分割处理包括串行的多次目标特征提取，每次目标特征提取包括并行的多次卷积操作以及多次并行卷积操作的结果融合操作；在得到边界图像后，根据边界图像控制自移动设备沿边移动。一方面，自动移动设备移动至指定区域相当于对自移动设备的粗定位，在该指定区域内，对环境图像进行处理得到边界图像，是对自移动设备所在边界的精定位，由此，实现了粗定位与精定位相结合的方法来控制自移动设备沿边移动，提高边界定位的精度。另一方面，在对环境图像的分割处理中，串行的多次特征提取使得特征提取的深度不断加深，由此得到环境图像的深层特征；同时每次特征提取过程并行的多次卷积操作保留了环境图像的浅层特征，那么，最后的结果融合操作使得环境图像的深层特征和浅层特征相融合，有利于提高图像分割的精度，进而提高了边界图像中边界像素点的识别精度，从而使得自移动设备在沿边过程中能够更加精确地定位到工作区域边界，有效提高自移动设备的沿边效果。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示意性地示出了应用本申请技术方案的自移动设备的结构框图。

图2示意性地示出了本申请一个实施例提供的自移动设备的沿边控制方法的流程图。

图3A示意性地示出了本申请一个实施例提供的图像分割处理的流程图。

图3B示意性地示出了本申请一个实施例提供的目标特征提取过程的示意图。

图3C示意性地示出了本申请一个实施例提供的目标特征提取过程的示意图。

图4示意性地示出了本申请一个实施例提供的边界图像的示意图。

图5示意性地示出了本申请一个实施例提供的边界图像的示意图。

图6示意性地示出了本申请实施例提供的自移动设备的沿边控制装置的结构框图。

图7示意性示出了适于用来实现本申请实施例的自移动设备的结构框图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本申请将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本申请的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本申请的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本申请的各方面。

附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

图1示意性地示出了应用本申请技术方案的自移动设备的结构框图。

如图1所示，该自移动设备包括车体110和控制模块120，车体110包括车身111和车轮112，控制模块120置于车体110上，一般的，控制模块120置于车身111上，该控制模块120用于接收自移动设备的控制指令，或为自移动设备生成各类控制指令。本申请实施例中的自移动设备可以是包含自移动辅助功能的设备。其中，自移动辅助功能可以是车载终端实现，相应的自移动设备可以是具有该车载终端的车辆。自移动设备还可以是半自移动设备或者完全自主移动设备，例如扫地机器人、拖地机器人、送菜机器人、运输机器人、割草机器人等机器人，本申请实施例对自移动设备的具体类型、功能不作限定。可以理解，本实施例中的自移动设备还可以包括其他具有自移动功能的设备。

在本申请实施例中，控制模块120用于实施本申请任意实施例提供的自移动设备的沿边控制方法。自移动设备上可以设有摄像装置130，摄像装置130连接自移动设备内部的控制模块120。

首先，当控制模块120检测到自移动设备移动至指定区域时，获取环境图像，具体过程可以是：当控制模块120检测到自移动设备移动至指定区域时，向摄像装置130发送拍照指令，从而通过摄像装置130获取环境图像。摄像装置130可以是固定的，也可以是非固定、可转动的，本申请实施例对此不作限定。摄像装置130拍摄的环境图像可以是彩色图像、黑白图像、红外图像等，本申请实施例对此不作限定。示例性的，摄像装置110为RGB相机，RGB相机对自移动设备前进方向上的环境进行拍摄，得到环境图像。

接下来，控制模块120对环境图像进行图像分割处理，得到分割图像；其中，图像分割处理包括串行的多次目标特征提取操作，每次目标特征提取操作包括并行的多次卷积操作以及对多次卷积操作的结果的融合操作；分割图像用于指示环境图像中的工作区域和非工作区域。

然后，控制模块120提取分割图像中工作区域和非工作区域之间的多个边界像素点，得到边界图像。

最后，控制模块120根据边界图像控制自移动设备沿边移动。控制模块120还连接自移动设备的驱动部件，例如自移动设备的转向轴、转向轮、电机等，用于控制自移动设备的移动、转向等，进而控制自移动设备沿边移动。

下面结合具体实施方式对本申请提供的自移动设备的沿边控制方法做出详细说明。

图2示意性地示出了本申请一个实施例提供的自移动设备的沿边控制方法的流程图。如图2所示，该方法包括步骤210至步骤240，具体如下：

步骤210、当检测到自移动设备移动至指定区域时，获取环境图像。

具体地，指定区域为预先设定的距离自移动设备的工作区域的边界较近的区域，例如，指定区域为距离工作区域边界的距离小于预设阈值的区域。环境图像是指自移动设备前进方向上的当前所处物理环境的图像，该环境图像可以由安装在自移动设备上的摄像装置拍照获得。环境图像可以是RGB图像或者深度图像等，此处不做限定。

在本申请的一个实施例中，检测自移动设备是否移动至指定区域的过程包括：获取自移动设备的工作地图；获取自移动设备的定位信息；根据定位信息，确定自移动设备到边界的距离；当距离在预设距离范围内时，确定自移动设备移动至工作区域中的指定区域。

具体地，自移动设备通常是在工作地图所规划的工作区域内移动，工作地图中包括自移动设备的各个工作区域的边界，也就表明，工作地图具有各工作区域的边界的定位信息。在自移动设备的移动过程中，获取自移动设备的定位信息，例如，可以通过全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)，GNSS包括但不限于全球定位系统(Global Positioning System，GPS)、北斗卫星导航系统(BeiDou NavigationSatellite System，BDS)、格洛纳斯卫星导航系统(GLOBAL NAVIGATION SATELLITESYSTEM，GLONASS)、伽利略卫星定位系统等方式确定自移动设备的定位信息。然后根据自移动设备的定位信息与各工作区域的边界的定位信息，计算自移动设备当前距离工作区域边界的距离。当距离在预设距离范围内时，说明自移动设备已移动至工作区域边界附近，可以确定自移动设备移动至工作区域中的指定区域。例如，当自移动设备距离工作区域边界的距离小于设定距离范围2米时，认为自移动设备移动至指定区域。

虽然可以使用GPS定位、BDS定位等方式判断自移动设备是否到达工作区域边界附近，但是这种定位方式的定位精度不高，难以精确判断自移动设备是否到达工作区域的边界。本申请实施例首先通过粗定位确定自移动设备到达工作区域边界附近，然后在结合后续步骤的图像处理精确定位工作区域边界，即实现工作区域边界的精定位，能够有效提高自移动设备沿边控制的精度。

步骤220、对环境图像进行图像分割处理，得到分割图像；图像分割处理包括串行的多次目标特征提取操作，每次目标特征提取操作包括并行的多次卷积操作以及对多次卷积操作的结果的融合操作；分割图像用于指示环境图像中的工作区域和非工作区域。

具体地，图像分割是识别出环境图像中的工作区域和非工作区域，得到能够区分工作区域和非工作区域的分割图像，以便于后续提取工作区域和非工作区域之间的边界。

在本实施例中，图像分割处理包括串行的多次目标特征提取操作，每次目标特征提取操作包括并行的多次卷积操作以及对多次卷积操作的结果的融合操作。串行的多次目标特征提取操作，相当于多次目标特征提取操作依次串联连接，前一次目标特征提取操作的输出数据是后一次目标特征提取操作的输入数据。并行的多次卷积操作表示多次卷积操作是并列或同步进行的，一次卷积操作所处理的数据与其他卷积操作所处理的数据并无直接关联。多次卷积操作的结果的融合操作就是将各个卷积操作的结果融合为一个特征，例如，将各个卷积操作的结果进行相加、加权求和等等。

示例性的，图3A示意性地示出了本申请一个实施例提供的图像分割处理的流程图。如图3A所示，在图像分割处理的K次目标特征提取操作中，第i-1次目标特征提取的输出数据为第i次目标特征提取的输入数据，由此构成了串行的K次目标特征提取操作。其中，2≤i≤K，K为预设特征提取次数。需要说明的是，第1次目标特征提取的输入数据是对环境图像进行卷积操作所得到的特征图，即环境图像经过一次卷积操作后进入目标特征提取操作。经过K目标特征提取操作后，输出分割图像。

在第i次目标特征提取操作中，首先对输入数据分别进行并行的多次卷积操作，一次卷积操作得到一个卷积结果，从而得到多个卷积结果。示例性的，图3B意性地示出了本申请一个实施例提供的目标特征提取过程的示意图。如图3B所示，第i次目标特征提取操作包括并行的M次卷积操作，每一个卷积操作的输入数据都是第i次目标特征提取操作的输入数据。

然后，将多个卷积结果融合，得到融合特征。示例性的，如图3B所示，将M次卷积操作所对应的M个卷积结果相加(Add)，得到融合特征。

最后，对融合特征进行激活处理，得到第i次目标特征提取的输出数据。激活函数可以选择ReLU(Linear rectification function，线性整流函数)、sigmoid(S型函数)等。

需要说明的是，本申请中的卷积处理、多次卷积操作等均涉及卷积计算，但卷积处理或卷积操作中所涉及的计算参数可以是有所不同的。例如，卷积处理或卷积操作所涉及的卷积核大小、步长、通道数等可能会有所不同，并行的多次卷积操作可以具有相同的计算参数，也可以涉及不同计算参数。

在本申请的一个实施例中，在一些目标特征提取过程中，除了并行的多次卷积操作外，还包括对输入数据的归一化处理。示例性的，图3C示意性地示出了本申请一个实施例提供的目标特征提取过程的示意图，如图3C所示，目标特征提取的输入数据经过归一化处理后，与多次卷积操作的卷积结果相加，在经过激活处理，得到输出数据。归一化处理可以是批归一化处理(Batch Normalization，BN)或组归一化处理(GroupNormalization，GN)。

相关技术中的图像分割处理采用残差网络，残差网络通常是普通的串行卷积操作，其图像分割精度有待提高。而根据本申请实施例提供的图像分割处理可以看出，串行的多次目标特征提取使得特征提取的深度不断加深，能够提取到图像的深层特征；每次目标特征提取中并行的多次卷积操作又保留了该次特征提取的浅层特征。通过这种串行特征提取和并行卷积操作的方式，使得图像分割处理过程中能够保留图像的深层与浅层特征，结果融合操作使得深层特征和浅层特征相融合，有利于提高图像分割的精度，从而提高边界的识别和定位精度。

示例性的，表1示出了现有残差网络进行图像分割处理和本申请提供的图像分割处理的精度对比，可以看出，本申请提高了图像分割精度，更有利于准确识别边界。

表1

平均值\准确率阈值(％)	50	55	60	65	70	75	80	85	90	95
											80(相关技术方案)	95	94	93	92	89	87	82	75	62	37
82(本申请方案)	97	95	94	92	90	89	83	76	65	38

步骤230、提取分割图像中工作区域和非工作区域之间的多个边界像素点，得到边界图像。

具体地，在得到分割图像后，就可以提取该分割图像中的多个边界像素点，得到包括边界的边界图像。在分割图像中，工作区域的像素点和非工作区域的像素点是两种不同的像素点，例如，工作区域的像素点的像素值和非工作区域的像素点的像素值不同。由于边界像素点位于工作区域和非工作区域的交界处，故而边界像素点周围会包括两种类型的像素点，在提取边界像素点时，可以通过判断一个像素点周围是否包括两种类型的像素点来判断该像素点是否为边界像素点。

在本申请的一个实施例中，分割图像的像素点包括梯度值，在提取边界像素点时，可以根据像素点的梯度值范围判断分割图像的像素点是否为边界像素点，例如，当像素点的梯度值在第一阈值和第二阈值所限定的范围内时，认为该像素点为边界像素点。

步骤240、根据边界图像控制自移动设备沿边移动。

具体地，边界图像中的边界就代表了自移动设备工作区域的精确边界，根据该边界生成沿边路径，进而控制自移动设备根据该沿边路径进行沿边移动。

在本申请实施例提供的技术方案中，当自移动设备移动至工作区域中的指定区域时，获取环境图像并对环境图像进行图像分割处理，得到区分工作区域和非工作区域的分割图像，进而由分割图像得到边界图像；其中，在图像分割处理包括串行的多次目标特征提取，每次目标特征提取包括并行的多次卷积操作以及多次并行卷积操作的结果融合操作；在得到边界图像后，根据边界图像控制自移动设备沿边移动。一方面，自动移动设备移动至指定区域相当于对自移动设备的粗定位，在该指定区域内，对环境图像进行处理得到边界图像，是对自移动设备所在边界的精定位，由此，实现了粗定位与精定位相结合的方法来控制自移动设备沿边移动，提高边界定位的精度。另一方面，在对环境图像的分割处理中，串行的多次特征提取使得特征提取的深度不断加深，由此得到环境图像的深层特征；同时每次特征提取过程并行的多次卷积操作保留了环境图像的浅层特征，那么，最后的结果融合操作使得环境图像的深层特征和浅层特征相融合，有利于提高图像分割的精度，进而提高了边界图像中边界像素点的识别精度，从而使得自移动设备在沿边过程中能够更加精确地定位到工作区域边界，有效提高自移动设备的沿边效果。

在本申请的一个实施例中，控制自移动设备沿边移动的过程还包括：确定边界图像的中垂线和边界图像的图像边缘；将中垂线与图像边缘的相交点作为自移动设备的投影像素点；从边界图像中的多个边界像素点中，确定距离投影像素点最近的目标边界像素点；根据投影像素点的位置和目标边界像素点的位置确定自移动设备的移动方向。

具体地，边界图像的中垂线是指经过边界图像的中心点，且与图像边缘垂直的线。中垂线与图像边缘具有两个交点，一般将靠近工作区域的交点，也就是中垂线与图像下边缘的交点，作为自移动设备在边界图像中的投影像素点。示例性的，图4示意性地示出了本申请一个实施例提供的边界图像的示意图。如图4所示，中垂线与图像边缘的交点包括点A和点A’，点A在工作区域内部，属于中垂线与图像下边缘的交点，点A’在非工作区域，属于中垂线与图像上边缘的交点，故而点A为自移动设备的投影像素点。投影像素点的确定类似相机在其所拍摄图像中的位置，通常是中垂线与图像的下边缘的交点。

在确定自移动设备的投影像素点后，在边界上的多个边界像素点找到一个与该投影像素点最近的目标边界像素点，根据该目标边界像素点与投影像素点的相对位置，就可以确定自移动设备的移动方向，进而基于该移动方向控制自移动设备的沿边移动。具体而言，若目标边界像素点在投影像素点左边，则控制自移动设备向左移动至目标边界像素点处；若目标边界像素点在投影像素点右边，则控制自移动设备向右移动至目标边界像素点处。

在本申请的一个实施例中，假设以边界图像的左上角作为原点O，并以原点所相交的两个图像边缘分别作为x轴和y轴，以构建该边界图像的坐标系。当投影像素点的位置为在该坐标系下的像素坐标(x₀，y₀)，边界像素点的位置为在该坐标系下的像素坐标(x，y)，则投影像素点与边界像素点之间的距离D为：

在各个边界像素点所对应的距离D中，找到距离最小值所对应的边界像素点即为目标边界像素点。

然后计算目标边界像素点与投影像素点之间的相对位置d：

d＝x₀-x

当d＞0时，说明目标边界像素点在投影点的左边，表示自移动设备的移动方向为向左；当d＜0时，说明目标边界像素点在投影点的右边，表示自移动设备的移动方向为向右。

自移动设备根据移动方向从投影像素点移动至目标边界像素点的距离根据PID控制确定。自移动设备移动至目标边界像素点后，根据边界图像中边界进行移动。示例性的，如图4所示，目标边界像素点B位于投影像素点A右侧，那么控制自移动设备向右移动至目标边界像素点B，然后根据识别出的边界控制自移动设备沿边移动。

在本申请的一个实施例中，本申请的自移动设备的沿边控制方法还包括：在自移动设备沿边移动的过程中，检测自移动设备是否到达转向点；当自移动设备到达转向点时，根据当前检测到的工作区域调整自移动设备的移动方向。

具体地，转向点是指需要更改自移动设备移动方向的位置。由于自移动设备是沿边移动，当自移动设备到达转向点时，表示一段沿边路径已经走完，那么边界图像中的工作区域必定缩减，故而可以通过工作区域面积来判断自移动设备是否到达转向点。

在本申请的一个实施例中，检测自移动设备是否到达转向点的过程包括：计算当前检测到的工作区域的面积；在当前检测到的工作区域的面积小于预设面积阈值时，确定自移动设备到达转向点。

示例性的，假设自移动设备从图4所示边界图像中的目标边界像素点B开始沿边移动，图4所示边界图像中，工作区域面积较大，显然目标边界像素点B不是转向点。将图4所示边界划分为边界1、边界2和边界3，自移动设备从目标像素点B开始，沿边界1移动。在沿边移动过程中，不断获取边界图像并计算工作区域的面积，当自移动设备移动至图4所示边界图像中的点C时，自移动设备此时所获取的边界图像如图5所示。在图5所示的边界图像中，工作区域的面积小于预设面积阈值，从而确定自移动设备当前位于转向点。

在本申请的一个实施例中，也可以通过工作区域面积与非工作区域面积的比值来检测是否到达转向点，即，当工作区域面积与非工作区域面积的比值小于预设阈值时，确定自移动设备到达转向点。

在确定自移动设备到达转向点后，根据当前检测到的工作区域面积调整自移动设备的移动方向，具体而言，是根据转向点两侧的工作区域面积调整自移动设备的移动方向，哪一侧的工作区域面积大，就将自移动设备的移动方向朝哪一侧调整。

在本申请的一个实施例中，在转向点调整移动方向的过程包括：根据预设的划分线，将当前检测到的工作区域划分为第一工作区域和第二工作区域；当第一工作区域的面积大于第二工作区域的面积时，控制自移动设备向第一方向调整第一预设角度；其中，第一方向为朝向第一工作区域的方向；当第二工作区域的面积大于第一工作区域的面积时，控制自移动设备向第二方向调整第二预设角度；其中，第二方向为朝向第二工作区域的方向。

具体地，预设的划分线是经过边界图像中自移动设备的投影像素点的线，例如，边界图像的中垂线。通过预设划分线将工作区域划分为第一工作区域和第二工作区域后，当第一工作区域的面积大于第二工作区域的面积时，表明下一段沿边路径有较大概率在第一工作区域的方向，故而控制自移动设备朝向第一工作区域的第一方向调整第一预设角度，调整角度后，自移动设备的移动方向朝向第一工作区域。当第二工作区域的面积大于第一工作区域的面积时，表明下一段沿边路径有较大概率在第二工作区域的方向，故而控制自移动设备朝向第二工作区域的第二方向调整第二预设角度，调整角度后，自移动设备的移动方向朝向第二工作区域。

示例性的，如图5所示的边界图像，通过图像中垂线将工作区域划分为第一工作区域和第二工作区域，第一工作区域的面积大于第二工作区域的面积，故而控制自移动设备向第一方向调整第一预设角度，例如，控制自移动设备向左旋转90°。

在本申请的一个实施例中，第一预设角度和第二预设角度可以根据自移动设备的当前朝向与下一段边界之间的夹角进行设定。示例性的，如图5所示的边界图像，自移动设备的当前朝向为图像中垂线方向，下一段边界为边界2，图像中垂线和边界2之间形成夹角θ，那么可以控制自移动设备逆时针旋转角度θ，从而使自移动设备的方向与边界2的延伸方向一致。

在另一些实施例中，第一预设角度和第二预设角度也可以是预先设定的值，例如30°、40°、50°等角度值。本申请实施例对第一预设角度和第二预设角度的具体设置方法不予限制。

应当注意，尽管在附图中以特定顺序描述了本申请中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。

以下介绍本申请的装置实施例，可以用于执行本申请上述实施例中的自移动设备的沿边控制方法。图6示意性地示出了本申请实施例提供的自移动设备的沿边控制装置的结构框图。如图6所示，该装置包括：

环境图像获取模块610，用于当检测到自移动设备移动至指定区域时，获取环境图像；

图像分割模块620，用于对所述环境图像进行图像分割处理，得到分割图像；所述图像分割处理包括串行的多次目标特征提取操作，每次目标特征提取操作包括并行的多次卷积操作以及对多次所述卷积操作的结果的融合操作；所述分割图像用于指示所述环境图像中的工作区域和非工作区域；

边界图像获取模块630，用于提取所述分割图像中所述工作区域和所述非工作区域之间的多个边界像素点，得到边界图像；

沿边模块640，用于根据所述边界图像控制所述自移动设备沿边移动。

在本申请的一个实施例中，图像分割模块620具体用于：

将第i-1次目标特征提取的输出数据作为第i次目标特征提取的输入数据；其中，2≤i≤K，K为预设特征提取次数；第1次目标特征提取的输入数据是对所述环境图像进行卷积操作所得到的特征图；

对所述第i次目标特征提取的输入数据进行并行的多次卷积操作，得到多个卷积结果；其中，一次卷积操作对应得到一个卷积结果；

将所述多个卷积结果融合，得到融合特征，并对所述融合特征进行激活处理，得到所述第i次目标特征提取的输出数据。

在本申请的一个实施例中，该装置还包括：

移动方向确定模块，用于确定所述边界图像的中垂线和所述边界图像的图像边缘；将所述中垂线与所述图像边缘的相交点作为所述自移动设备的投影像素点；从所述边界图像中的多个边界像素点中，确定距离所述投影像素点最近的目标边界像素点；根据所述投影像素点的位置和所述目标边界像素点的位置确定所述自移动设备的移动方向。

在本申请的一个实施例中，该装置还包括：

转向点检测模块，用于在所述自移动设备沿边移动的过程中，检测所述自移动设备是否到达转向点；

移动方向调整模块，用于当所述自移动设备到达所述转向点时，根据当前检测到的工作区域调整所述自移动设备的移动方向。

在本申请的一个实施例中，所述转向点检测模块具体用于：

计算当前检测到的工作区域的面积；

当所述当前检测到的工作区域的面积小于预设面积阈值时，确定所述自移动设备到达所述转向点。

在本申请的一个实施例中，所述移动方向调整模块具体用于：

根据预设的划分线，将所述当前检测到的工作区域划分为第一工作区域和第二工作区域；

当所述第一工作区域的面积大于所述第二工作区域的面积时，控制所述自移动设备向第一方向调整第一预设角度；其中，第一方向为朝向第一工作区域的方向；

当所述第二工作区域的面积大于所述第一工作区域的面积时，控制所述自移动设备向第二方向调整第二预设角度；其中，第二方向为朝向第二工作区域的方向。

在本申请的一个实施例中，该装置还包括：

检测模块，用于获取所述自移动设备的工作地图；其中，所述工作地图包括各工作区域的边界；获取所述自移动设备的定位信息；根据所述定位信息，确定所述自移动设备到所述边界的距离；当所述距离在预设距离范围内时，确定所述自移动设备移动至所述工作区域中的指定区域。

本申请各实施例中提供的自移动设备的沿边控制装置的具体细节已经在对应的方法实施例中进行了详细的描述，此处不再赘述。

图7示意性地示出了用于实现本申请实施例的自移动设备的计算机系统结构框图。

需要说明的是，图7示出的自移动设备700仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图7所示，自移动设备700包括中央处理器701(Central Processing Unit，CPU)，其可以根据存储在只读存储器702(Read-Only Memory，ROM)中的程序或者从存储部分708加载到随机访问存储器703(Random Access Memory，RAM)中的程序而执行各种适当的动作和处理。在随机访问存储器703中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。中央处理器701、在只读存储器702以及随机访问存储器703通过总线704彼此相连。输入/输出接口705(Input/Output接口，即I/O接口)也连接至总线704。

以下部件连接至输入/输出接口705：包括键盘、鼠标等的输入部分706；包括诸如阴极射线管(Cathode Ray Tube，CRT)、液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)等以及扬声器等的输出部分707；包括硬盘等的存储部分708；以及包括诸如局域网卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分709。通信部分709经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器710也根据需要连接至输入/输出接口705。可拆卸介质711，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器710上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分708。

特别地，根据本申请的实施例，各个方法流程图中所描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分709从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质711被安装。在该计算机程序被中央处理器701执行时，执行本申请的系统中限定的各种功能。

需要说明的是，本申请实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本申请的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本申请实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本申请实施方式的方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种自移动设备的沿边控制方法，其特征在于，包括：

当检测到自移动设备移动至指定区域时，获取环境图像；

对所述环境图像进行图像分割处理，得到分割图像；所述图像分割处理包括串行的多次目标特征提取操作，每次目标特征提取操作包括并行的多次卷积操作以及对多次所述卷积操作的结果的融合操作；所述分割图像用于指示所述环境图像中的工作区域和非工作区域；

提取所述分割图像中所述工作区域和所述非工作区域之间的多个边界像素点，得到边界图像；

根据所述边界图像控制所述自移动设备沿边移动。

2.根据权利要求1所述的自移动设备的沿边控制方法，其特征在于，在第i次目标特征提取操作中，包括：

将第i-1次目标特征提取的输出数据作为第i次目标特征提取的输入数据；其中，2≤i≤K，K为预设特征提取次数；第1次目标特征提取的输入数据是对所述环境图像进行卷积操作所得到的特征图；

对所述第i次目标特征提取的输入数据进行并行的多次卷积操作，得到多个卷积结果；其中，一次卷积操作对应得到一个卷积结果；

将所述多个卷积结果融合，得到融合特征，并对所述融合特征进行激活处理，得到所述第i次目标特征提取的输出数据。

3.根据权利要求1所述的自移动设备的沿边控制方法，其特征在于，在所述根据所述边界图像控制所述自移动设备沿边移动之前，所述方法还包括：

确定所述边界图像的中垂线和所述边界图像的图像边缘；

将所述中垂线与所述图像边缘的相交点作为所述自移动设备的投影像素点；

从所述边界图像中的多个边界像素点中，确定距离所述投影像素点最近的目标边界像素点；

根据所述投影像素点的位置和所述目标边界像素点的位置确定所述自移动设备的移动方向。

4.根据权利要求1或3所述的自移动设备的沿边控制方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述自移动设备沿边移动的过程中，检测所述自移动设备是否到达转向点；

当所述自移动设备到达所述转向点时，根据当前检测到的工作区域调整所述自移动设备的移动方向。

5.根据权利要求4所述的自移动设备的沿边控制方法，其特征在于，所述检测所述自移动设备是否到达转向点，包括：

计算当前检测到的工作区域的面积；

当所述当前检测到的工作区域的面积小于预设面积阈值时，确定所述自移动设备到达所述转向点。

6.根据权利要求4所述的自移动设备的沿边控制方法，其特征在于，所述根据当前检测到的工作区域调整所述自移动设备的移动方向，包括：

根据预设的划分线，将所述当前检测到的工作区域划分为第一工作区域和第二工作区域；

当所述第一工作区域的面积大于所述第二工作区域的面积时，控制所述自移动设备向第一方向调整第一预设角度；其中，所述第一方向为朝向所述第一工作区域的方向；

当所述第二工作区域的面积大于所述第一工作区域的面积时，控制所述自移动设备向第二方向调整第二预设角度；其中，所述第二方向为朝向所述第二工作区域的方向。

7.根据权利要求1所述的自移动设备的沿边控制方法，其特征在于，在所述当检测到自移动设备移动至指定区域时，获取环境图像之前，所述方法还包括：

获取所述自移动设备的工作地图；其中，所述工作地图包括各工作区域的边界；

获取所述自移动设备的定位信息；

根据所述定位信息，确定所述自移动设备到所述边界的距离；

当所述距离在预设距离范围内时，确定所述自移动设备移动至所述工作区域中的指定区域。

8.一种自移动设备的沿边控制装置，其特征在于，包括：

环境图像获取模块，用于当检测到自移动设备移动至指定区域时，获取环境图像；

图像分割模块，用于对所述环境图像进行图像分割处理，得到分割图像；所述图像分割处理包括串行的多次目标特征提取操作，每次目标特征提取操作包括并行的多次卷积操作以及对多次所述卷积操作的结果的融合操作；所述分割图像用于指示所述环境图像中的工作区域和非工作区域；

边界图像获取模块，用于提取所述分割图像中所述工作区域和所述非工作区域之间的多个边界像素点，得到边界图像；

沿边模块，用于根据所述边界图像控制所述自移动设备沿边移动。

9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述的自移动设备的沿边控制方法。

10.一种自移动设备，其特征在于，包括：

车体，所述车体包括车身和车轮；以及

控制模块，用于执行权利要求1至7中任意一项所述的自移动设备的沿边控制方法。

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