CN117553801A - 拓扑路径图生成方法、装置、机器人及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种拓扑路径图生成方法、装置、机器人及存储介质。包括：获取机器人对应的示教轨迹，示教轨迹包括采样点序列；基于预设筛选规则，从采样点序列的各个采样点中确定目标采样点，预设筛选规则基于各个采样点的采样频次或各个采样点与相邻采样点所构成圆弧的曲率确定；对目标采样点进行连接，生成包含目标采样点的各个路径，并根据目标采样点与各个路径构成第一路径图；基于第一路径图中各环形路径的形态特征，从各环形路径中确定目标环形路径；对目标环形路径进行移除，并基于已移除的目标环形路径包含的目标采样点，生成目标路径；基于目标路径对第一路径图进行更新，得到目标拓扑路径图。采用本方法能够提高所生成路径图的准确性。

Description

拓扑路径图生成方法、装置、机器人及存储介质

技术领域

本申请涉及机器人技术领域，特别是涉及一种拓扑路径图生成方法、装置、机器人及计算机可读存储介质。

背景技术

随着机器人技术的发展，利用机器人活动区域的空间特征，生成能够用于指导机器人空间移动的导航地图的方法，对于移动机器人能够顺畅完成对应的业务操作具有十分重要的意义。

现有技术中，通常是基于广义维诺图等图像形态学的方法，生成对应的拓扑路径图，其所生成的路径图只能粗略规划机器人路径，准确性较差。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种拓扑路径图生成方法、装置、机器人及计算机可读存储介质，提高所生成路径图的准确性。

第一方面，本申请提供了一种拓扑路径图生成方法，包括：

获取机器人对应的示教轨迹，示教轨迹包括采样点序列；

基于预设筛选规则，从采样点序列的各个采样点中确定目标采样点，预设筛选规则基于各个采样点的采样频次或各个采样点与相邻采样点所构成圆弧的曲率确定；

对目标采样点进行连接，生成包含目标采样点的各个路径，并根据目标采样点与各个路径构成第一路径图；

基于第一路径图中各环形路径的形态特征，从各环形路径中确定目标环形路径；

对目标环形路径进行移除，并基于已移除的目标环形路径包含的目标采样点，生成目标路径；

基于目标路径对第一路径图进行更新，得到目标拓扑路径图，目标拓扑路径图用于对机器人进行路径导航。

在一个实施例中，基于预设筛选规则，从采样点序列的各个采样点中确定目标采样点，包括：

分别将各个采样点的采样频次与第一阈值进行比较，将采样频次大于第一阈值的采样点及其预设范围内的采样点确定为第一采样点；

分别基于各个采样点及对应相邻采样点所构成的目标圆弧，确定目标圆弧对应的曲率，并将曲率大于第二阈值的采样点确定为第二采样点；

基于第一采样点与第二采样点，确定目标采样点。

在一个实施例中，对目标采样点进行连接，生成包含目标采样点的各个路径，并根据目标采样点与各个路径构成第一路径图之后，还包括：

分别确定第一路径图中各个目标采样点与最相邻路径的距离，并将距离小于距离阈值的目标采样点确定为参考采样点，最相邻路径为对应目标采样点所在路径之外距离最近的路径；

对参考采样点对应的最相邻路径进行拆分，得到拆分后的分段路径，以使分段路径经过参考采样点；

基于分段路径对第一路径图进行更新，得到更新后的第一路径图。

在一个实施例中，基于第一路径图中各环形路径的形态特征，从各环形路径中确定目标环形路径，包括：

分别计算第一路径图中各环形路径所围成图形的面积周长比；

将面积周长比小于第三阈值所对应的环形路径，确定为目标环形路径。

在一个实施例中，对目标环形路径进行移除，并基于已移除的目标环形路径包含的目标采样点，生成目标路径，包括：

确定目标环形路径中的出口采样点，出口采样点为目标采样点中包含至少三条相邻路径的采样点；

基于目标环形路径中的出口采样点，确定目标环形路径对应的目标连接点，并基于目标连接点，生成对应的目标路径。

在一个实施例中，基于目标环形路径中的出口采样点，确定目标环形路径对应的目标连接点，并基于目标连接点，生成对应的目标路径，包括：

若目标环形路径包含一个出口采样点，则将目标环形路径移除，并将出口采样点对应的其他相邻路径作为目标路径；

若目标环形路径包含两个出口采样点，则将目标环形路径移除，并保留两个出口采样点，并基于两个出口采样点生成对应的目标路径。

在一个实施例中，基于目标环形路径中的出口采样点，确定目标环形路径对应的目标连接点，并基于目标连接点，生成对应的目标路径，包括：

若目标环形路径包含三个及以上的出口采样点，则计算目标环形路径所围成图形的中心点；

基于中心点，生成对应的目标路径。

第二方面，本申请还提供了一种拓扑路径图生成装置，包括：

构图模块，用于获取机器人对应的示教轨迹，示教轨迹包括采样点序列；基于预设筛选规则，从采样点序列的各个采样点中确定目标采样点，预设筛选规则基于各个采样点的采样频次或各个采样点与相邻采样点所构成圆弧的曲率确定；对目标采样点进行连接，生成包含目标采样点的各个路径，并根据目标采样点与各个路径构成第一路径图；

生成模块，用于基于第一路径图中各环形路径的形态特征，从各环形路径中确定目标环形路径；对目标环形路径进行移除，并基于已移除的目标环形路径包含的目标采样点，生成目标路径；

更新模块，用于基于目标路径对第一路径图进行更新，得到目标拓扑路径图，目标拓扑路径图用于对机器人进行路径导航。

第三方面，本申请还提供了一种机器人，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行该计算机程序时实现如下步骤：

获取机器人对应的示教轨迹，示教轨迹包括采样点序列；

基于预设筛选规则，从采样点序列的各个采样点中确定目标采样点，预设筛选规则基于各个采样点的采样频次或各个采样点与相邻采样点所构成圆弧的曲率确定；

对目标采样点进行连接，生成包含目标采样点的各个路径，并根据目标采样点与各个路径构成第一路径图；

基于第一路径图中各环形路径的形态特征，从各环形路径中确定目标环形路径；

对目标环形路径进行移除，并基于已移除的目标环形路径包含的目标采样点，生成目标路径；

基于目标路径对第一路径图进行更新，得到目标拓扑路径图，目标拓扑路径图用于对机器人进行路径导航。

第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行上述拓扑路径图生成方法的步骤。

上述拓扑路径图生成方法、装置、机器人及计算机可读存储介质，通过机器人的示教轨迹所对应的采样点，基于采样点的采样频次与各个采样点及相邻采样点所构成圆弧的曲率进行采样点筛选，进而有效确定示教轨迹中交叉路口处的采样点以及转弯处的目标采样点，再根据目标采样点及相连所确定的各条路径构成第一路径图，再针对第一路径图中各环形路径的形态特征，确定出需要被移除的目标环形路径，接着对目标环形路径进行移除，以使移除目标环形路径后的第一路径图能够更加准确地表征机器人可达路径的位置，消除路径图中的错误、冗余路径，提高所生成路径图的准确性，从而使得利用该路径图的机器人路径导航更加准确与高效。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为一个实施例中拓扑路径图生成方法的流程示意图；

图2为一个实施例中确定目标采样点步骤的流程示意图；

图3为一个实施例中更新第一路径图的流程示意图；

图4为一个实施例中确定目标环形路径的流程示意图；

图5为一个实施例中移除目标环形路径的流程示意图；

图6为一个实施例中移除目标环形路径的流程示意图；

图7为一个实施例中移除目标环形路径的流程示意图；

图8为一个具体实施例中机器人示教轨迹的示意图；

图9为一个具体实施例中包含目标采样点及其路径的第一路径图；

图10为一个具体实施例中将过近的目标采样点合并后的第一路径图；

图11为一个具体实施例中对参考采样点最相邻路径进行拆分的局部示意图；

图12为一个具体实施例中对各采样点最相邻路径拆分后的第一路径图；

图13为一个具体实施例中对目标环形路径进行移除的局部示意图；

图14为一个具体实施例中移除目标环形路径后的第一路径图；

图15为一个实施例中拓扑路径图生成装置的结构框图；

图16为一个实施例中机器人的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

在一个实施例中，如图1所示，提供了一种拓扑路径图生成方法，本实施例以该方法应用于机器人进行举例说明，可以理解的是，该方法也可以应用于服务器，还可以应用于包括机器人和服务器的系统，并通过机器人和服务器的交互实现。本实施例中，该方法包括以下步骤：

步骤S102，获取机器人对应的示教轨迹。

可以理解的是，示教轨迹包括采样点序列，示教轨迹为使用者在对应作业场景（如餐厅、酒店、车间等）中示教机器人移动所生成的点轨迹。示教轨迹是使用者在作业场景中对机器人进行示教操作时机器人移动的轨迹，示教轨迹代表使用者期望机器人行走的路径。示教操作包括但不限于以下方式：使用者示教机器人按照其期望的路径进行移动、使用者通过遥控设备控制机器人按照其期望的路径进行移动、控制机器人跟踪使用者或跟踪其他自移动物体按照使用者期望的路径进行移动。通常通过示教操作使机器人在作业场景中行走一次或多次并回到起始点。在一示例中，可以按照预设时间间隔采集点轨迹。预设时间间隔可以根据实际需要进行设置，如，预设时间间隔可以是0.1s～1s，具体可以是0.1s、0.5s或者1s，这里不做具体限定。在其他示例中，也可以按照预设的位移间隔和/或角度间隔来采集这些点轨迹，如每移动0.2m则采集一次，或角度每变化20度则采集一次，这里不做具体数值的限定。其中，作业场景可以预先绘制好平面地图，也可以一边示教一边通过激光雷达及/或深度相机采集的激光点云及/或深度图像数据绘制地图。

步骤S104，基于预设筛选规则，从采样点序列的各个采样点中确定目标采样点。

其中，预设筛选规则基于各个采样点的采样频次或各个采样点与相邻采样点所构成圆弧的曲率确定。

具体地，机器人对采样点序列中的各个采样点所对应的采样频次进行分析，若某采样点的采样频次大于频次阈值，则将该采样点及其预设范围内的采样点确定为目标采样点；同时机器人还会对采样点序列中各个采样点对应的曲率进行分析，将曲率大于曲率阈值的采样点确定为目标采样点，其中，计算采样点对应的曲率的方法可以是根据当前采样点前一时刻对应的相邻采样点、后一时刻对应的相邻采样点以及当前采样点所构成的圆弧来确定，其中频次阈值与曲率阈值可以由技术人员根据机器人当前作业场景的空间布局特征而设定。

可以理解的是，当对应采样点的采样频次大于频次阈值时，表明机器人在示教过程中多次经过该对应采样点，因而该对应采样点可能为作业场景中的交叉路口，故需要将该交叉路口处的采样点及其预设范围内的采样点作为目标采样点；另外，当对应采样点的曲率大于曲率阈值时，表明该对应采样点为作业场景中的拐弯点，因而需要对该拐弯点进行选取，作为目标采样点。

步骤S106，对目标采样点进行连接，生成包含目标采样点的各个路径，并根据目标采样点与各个路径构成第一路径图。

其中，路径为目标采样点间的连接线，第一路径图包含各个目标采样点的位置以及各目标采样点间连接线（路径）在作业场景中的位置。

具体地，机器人将前述步骤中筛选确定的目标采样点添加至作业场景对应的平面图中，并按照时间顺序依次对各个目标采样点进行连接，进而生成包含目标采样点的各个路径，从而由平面图中的各个目标采样点与对应的各个路径构成第一路径图。

步骤S108，基于第一路径图中各环形路径的形态特征，从各环形路径中确定目标环形路径。

其中，形态特征用于表征环形路径所围成二维图形的形态，具体可以是面积、周长以及面积周长比等。

具体地，机器人分别计算第一路径图中各环形路径所围成二维图形的形态特征，再将各个环形路径对应的形态特征与标准形态进行比对，得到比对结果，并基于比对结果，从各个环形路径中确定出目标环形路径，可选地，机器人可以计算各个环形路径所围成二维图形的面积周长比，再将面积周长比与预设阈值进行比较，若面积周长比大于预设阈值则表明该环形路径“较大”，可以认为其反映的是作业场景中正常的巡航路径，无需移除；若该面积周长比小于预设阈值，则表明该环形路径“较小”，其极有可能是在示教机器人移动的过程中产生的错误环形路径，并不代表使用者期望机器人在这些“较小”的环形路径上兜圈，此时需要移除该环形路径，因此将该环形路径确定为目标环形路径，其中预设阈值是由作业场景的空间特征、布局特征等确定的。

可以理解的是，在示教机器人构建示教轨迹的过程中，可能会存在示教停顿、避让动态障碍物以及短距离的反复示教等的情况，因此实际的示教过程相较于理想的示教过程而言，会不可避免地存在机器人针对目标采样点构建出错误的环形路径，因而需要对错误的环形路径（对应上述的目标环形路径）进行有效移除。移除这些“较小”的环形路径可以提高拓扑路径图的准确性，更符合使用者的期望，进而提高机器人的作业效率。

步骤S110，对目标环形路径进行移除，并基于已移除的目标环形路径包含的目标采样点，生成目标路径。

具体地，机器人根据上述步骤确定了第一路径图中的各个目标环形路径，依次对各个目标环形路径进行移除，并根据已移除的目标环形路径所包含的目标采样点重新生成目标路径，可选地，机器人在已移除的目标环形路径所包含的目标采样点中，确定对应的出口采样点，再根据出口采样点生成新的目标路径，其中出口采样点为目标采样点中包含至少三条相邻路径的采样点。

步骤S112，基于目标路径对第一路径图进行更新，得到目标拓扑路径图。

其中，目标拓扑路径图用于对机器人进行路径导航。

具体地，机器人将第一路径图中的目标环形路径替换为对应的目标路径，进而完成第一路径图的更新，得到目标拓扑路径图。

本实施例中，通过机器人的示教轨迹所对应的采样点，基于采样点的采样频次与各个采样点及相邻采样点所构成圆弧的曲率进行采样点筛选，进而有效确定示教轨迹中交叉路口处的采样点以及转弯处的目标采样点，再根据目标采样点及相连所确定的各条路径构成第一路径图，再针对第一路径图中各环形路径的形态特征，确定出需要被移除的目标环形路径，接着对目标环形路径进行移除，以使移除目标环形路径后的第一路径图能够更加准确地表征机器人可达路径的位置，消除路径图中的错误、冗余路径，提高所生成路径图的准确性，从而使得利用该路径图的机器人路径导航更加准确与高效。

在一个实施例中，如图2所示，基于预设筛选规则，从采样点序列的各个采样点中确定目标采样点，包括：

步骤S202，分别将各个采样点的采样频次与第一阈值进行比较，将采样频次大于第一阈值的采样点及其预设范围内的采样点确定为第一采样点。

其中，第一阈值是根据第一路径图对应的作业场景的空间特征（如道路、家具等的位置布局）确定的，具体可以是由技术人员基于作业场景而灵活设置。

具体地，机器人依次将各个采样点对应的采样频次与第一阈值进行大小比较，若当前采样频次大于第一阈值，则表明该采样点为交叉路口处的采样点，再将当前采样频次对应的采样点及其预设范围内的采样点确定为第一采样点。

步骤S204，分别基于各个采样点及对应相邻采样点所构成的目标圆弧，确定目标圆弧对应的曲率，并将曲率大于第二阈值的采样点确定为第二采样点。

其中，第二阈值是根据第一路径图对应的作业场景的空间特征（如道路、家具等的位置布局）确定的，具体可以是由技术人员基于作业场景而灵活设置。

具体地，机器人分别根据每个采样点及其相邻采样点（时间顺序上的前后若干相邻点）构建对应的圆弧，并计算该圆弧对应的曲率，再将该对应曲率与第二阈值进行大小比较，若该对应曲率大于第二阈值，则表明该曲率对应采样点处的示教轨迹的弯曲程度超过预先设定的值，则认为作业场景中该处存在转弯点/拐角，因而将该曲率对应的采样点确定为第二采样点。

步骤S206，基于第一采样点与第二采样点，确定目标采样点。

具体地，机器人将上述步骤确定的第一采样点及第二采样点直接作为目标采样点，该目标采样点可以准确反映机器人示教轨迹中的交叉路口点（第一采样点）以及拐弯点（第二采样点）的位置。

本实施例中，通过分别将各个采样点的采样频次与第一阈值进行比较，将采样频次大于第一阈值的采样点确定为第一采样点，分别基于各个采样点及对应相邻采样点所构成的目标圆弧，确定目标圆弧对应的曲率，并将曲率大于第二阈值的采样点确定为第二采样点，基于第一采样点与第二采样点，确定目标采样点，有效将机器人示教轨迹中用于表征交叉路口附近的采样点与拐角处的采样点筛选出来，进而构造得到能够准确反映作业场景的空间特征的各个目标采样点，提高目标采样点的可靠性与准确性。

在一个实施例中，如图3所示，对目标采样点进行连接，生成包含目标采样点的各个路径，并根据目标采样点与各个路径构成第一路径图之后，还包括：

步骤S302，分别确定第一路径图中各个目标采样点与最相邻路径的距离，并将距离小于距离阈值的目标采样点确定为参考采样点。

其中，最相邻路径为对应目标采样点所在路径之外距离最近的路径，距离阈值可以由技术人员根据机器人作业场景的空间布局特征而灵活设置。

具体地，机器人对第一路径图中与目标采样点距离过近的路径进行优化，具体为机器人依次确定第一路径图中各个目标采样点与最相邻路径间的距离，并将该距离与距离阈值进行比较，若该距离小于距离阈值，则表明该目标采样点与对应的最相邻路径距离过近，此时认定该最相邻路径的路径生成不合理，需要基于该目标采样点对对应的最相邻路径进行修正，因而将该最相邻路径对应的目标采样点确定为参考采样点。

步骤S304，对参考采样点对应的最相邻路径进行拆分，得到拆分后的分段路径，以使分段路径经过参考采样点。

举例说明，当基于参考采样点对应的最相邻路径（p1，p3）进行修正时，将最相邻路径（p1，p3）拆分，得到分段路径（p1，p2，p3），以使分段路径经过参考采样点。

步骤S306，基于分段路径对第一路径图进行更新，得到更新后的第一路径图。

本实施例中，通过分别确定第一路径图中各个目标采样点与最相邻路径的距离，并将距离小于距离阈值的目标采样点确定为参考采样点，对参考采样点对应的最相邻路径进行拆分，得到拆分后的分段路径，以使分段路径经过参考采样点，基于分段路径对第一路径图进行更新，得到更新后的第一路径图，从而实现对第一路径图中的错误/冗余路径信息进行修正，有效提高第一路径图的可靠性与准确性。

在一个实施例中，如图4所示，基于第一路径图中各环形路径的形态特征，从各环形路径中确定目标环形路径，包括：

步骤S402，分别计算第一路径图中各环形路径所围成图形的面积周长比。

其中，面积周长比为对应的图形的面积与其周长的比值。

步骤S404，将面积周长比小于第三阈值所对应的环形路径，确定为目标环形路径。

其中，第三阈值由技术人员根据机器人作业场景的空间布局特征灵活设置。

可以理解的是，在示教机器人构建示教轨迹的过程中，可能会存在示教停顿、避让动态障碍物以及短距离的反复示教等的情况，因此实际的示教过程相较于理想的示教过程而言，会不可避免地存在机器人针对目标采样点构建出错误的环形路径，因而需要对错误的环形路径（对应上述的目标环形路径）进行有效移除。

本实施例中，通过分别计算第一路径图中各环形路径所围成图形的面积周长比，将面积周长比小于第三阈值所对应的环形路径，确定为目标环形路径，从而能够基于面积周长与第三阈值间的大小关系，快速有效确定需要进行修正/移除的目标环形路径，进而提高后续更新的到的目标拓扑路径图的准确性与可靠性。

在一个实施例中，如图5所示，对目标环形路径进行移除，并基于已移除的目标环形路径包含的目标采样点，生成目标路径，包括：

步骤S502，确定目标环形路径中的出口采样点。

其中，出口采样点为目标采样点中包含至少三条相邻路径的采样点。

步骤S504，基于目标环形路径中的出口采样点，确定目标环形路径对应的目标连接点，并基于目标连接点，生成对应的目标路径。

具体地，机器人可以根据目标环形路径中所包含的出口采样点的数量，确定对应的目标连接点，即目标环形路径中若仅包含一个出口采样点，则直接将该出口采样点保留，移除目标环形路径上除该出口采样点之外的其他目标采样点及其路径；若目标环形路径仅包含两个出口采样点，则保留并将该两个出口采样点作为目标连接点，删除目标环形路径上的其他目标采样点，再将该两个目标连接点直接相连，生成对应的目标路径；若目标环形路径包含三个及以上的出口采样点，保留各个出口采样点，删除目标环形路径的各个连线（路径），并基于该目标环形路径所围成的二维平面图形的中心点确定对应的目标连接点，再将保留的各个出口采样点分别与该目标连接点相连，从而生成对应的目标路径。

本实施例中，通过确定目标环形路径中的出口采样点，基于目标环形路径中的出口采样点，确定目标环形路径对应的目标连接点，并基于目标连接点，生成对应的目标路径，从而根据各目标环形路径自身的路径特征，选择适合的环形路径移除方法，有效提高对路径图的可靠性。

在一个实施例中，如图6所示，基于目标环形路径中的出口采样点，确定目标环形路径对应的目标连接点，并基于目标连接点，生成对应的目标路径，包括：

步骤S602，若目标环形路径包含一个出口采样点，则将目标环形路径移除，并将出口采样点对应的其他相邻路径作为目标路径。

步骤S604，若目标环形路径包含两个出口采样点，则将目标环形路径移除，并保留两个出口采样点，并基于两个出口采样点生成对应的目标路径。

本实施例中，通过判断目标环形路径所包含出口采样点的属性特点，确定简洁有效的目标环形路径移除方法，有效保证所生成的路径图的可靠性与准确性。

在一个实施例中，如图7所示，基于目标环形路径中的出口采样点，确定目标环形路径对应的目标连接点，并基于目标连接点，生成对应的目标路径，还包括：

步骤S702，若目标环形路径包含三个及以上的出口采样点，则计算目标环形路径所围成图形的中心点。

具体地，机器人对于包含三个及以上的出口采样点的目标环形路径时，计算该目标环形路径所围成二维平面图形的形心或质心，可选地，机器人还可以选择该二维平面图形中的任意一点均可，不限定于形心或质心。

步骤S704，基于中心点，生成对应的目标路径。

具体地，机器人分别将该目标环形路径的各个出口采样点与该中心点相连，生成对应的目标路径。

可选地，机器人计算目标环形路径所围成图形的中心点后，再检测作业场景/第一路径图中该中心位置处是否存在障碍物，若存在障碍物，则再基于该二维平面图形中剩余的空闲区域（不存在障碍物的区域）作直径最大的内切圆（或任一直径的内切圆），再将该内切圆的圆心（或圆上及圆内任意一点）作为该目标环形路径对应的目标连接点，再将该目标环形路径的各个出口采样点分别与该目标连接点相连，生成对应的目标路径。

本实施例中，若目标环形路径包含三个及以上的出口采样点，则计算目标环形路径所围成图形的中心点，再基于中心点，生成对应的目标路径，有效确定复杂目标环形路径对应的目标连接点，从而有效移除目标环形路径，有效保证所生成的路径图的可靠性与准确性。

本申请还提供了一种应用场景，该应用场景应用上述的拓扑路径图生成方法，该方法应用于根据机器人示教路径生成可用于机器人导航的路径图的场景。具体地，该拓扑路径图生成方法在该应用场景的应用如下：

获取机器人示教路径，该示教路径包含示教过程中机器人采集的采样点序列，如图8所示，再基于采样点序列中各个相邻采样点的稠密程度，对采样点序列进行插值，生成优化后的采样点序列，以使优化后的采样点序列中各个相邻采样点间的距离小于距离阈值dist1。

分别将优化后的采样点序列中各个采样点的采样频次，与第一阈值进行比较，若采样频次大于第一阈值，则说明该采样频次对应的采样点为机器人在被示教过程中多次经过的地点（可以被认为是待定的交叉路口点），因而将该采样频次对应的采样点对应目标范围内的采样点都选取为重要的路口标志点（目标采样点），同时，再将优化后的采样点序列中各个采样点及其相邻采样点所确定圆弧对应的曲率，与第二阈值进行比较，若曲率大于第二阈值，则认为该曲率对应的采样点为拐角处的采样点，因而将该曲率对应的采样点选取为目标采样点。

对上述步骤确定的各个目标采样点按采集时间顺序依次连线，生成对应的各个路径，进而构建得到包含各个目标采样点及其对应路径的第一路径图，如图9所示，再将第一路径图中的各相邻采样点间距小于预设间距的点进行合并，进而得到合并后的第一路径图，如图10所示。

对上述的第一路径图（图10所示）中各个采样点及其最近路径间的距离与预设阈值进行比较，若距离小于预设阈值，则对该最近路径进行拆分，如图11所示将（a）所示路径拆分得到（b）虚线所示的路径，以使该拆分后的路径经过该对应的采样点，进而基于各拆分后的路径对第一路径图进行更新，得到如图12所示更新后的第一路径图。

再在图12所示的第一路径图的基础上，对第一路径图中的各个环形路径进行分析，具体为：

分别计算各个环形路径的面积周长比，再将其与第三阈值进行比较，若面积周长比小于第三阈值，则将该面积周长比对应的环形路径确定为目标环形路径，需要说明的是，环形路径的存在意味着路径上两点间存在至少两条可达路径，通常是因为示教轨迹往返不重合所致。

分别对各个目标环形路径中的出口采样点进行识别，其中出口采样点为目标采样点中包含至少三条相邻路径的采样点；例如，存在环形路径，若一个采样点/>除了/>与/>之外还存在其他相邻采样点，则称/>为出口采样点。

根据目标环形路径中所包含的出口采样点的数量，确定对应的目标连接点，即目标环形路径中若仅包含一个出口采样点，则直接将该出口采样点保留，移除目标环形路径上除该出口采样点之外的其他采样点及其路径；若目标环形路径仅包含两个出口采样点，则保留并将该两个出口采样点作为目标连接点，删除目标环形路径上的其他采样点，再将该两个目标连接点直接相连，生成对应的目标路径；若目标环形路径包含三个及以上的出口采样点，保留各个出口采样点删除目标环形路径的各个连线（路径），并基于该目标环形路径所围成的二维平面图形的中心点确定为对应的目标连接点，再将保留的各个出口采样点分别与该目标连接点相连，从而生成对应的目标路径，如图13所示，对（a）中所示的目标环形路径进行移除后，再根据该目标环形路径的中心点生成（b）中虚线所示的目标路径。

最后，根据上述步骤对各个目标环形路径进行移除并生成对应的目标路径后，基于各个目标路径对第一路径图进行更新，得到更新后的目标拓扑路径图，如图14所示，再采用局部搜索的方法对目标拓扑路径图中的各个采样点进行位置微调。以使目标拓扑路径图中的各段路径更加平滑且与初始的示教轨迹相贴合。

本实施例中，通过机器人的示教轨迹所对应的采样点，基于采样点的采样频次与各个采样点及相邻采样点所构成圆弧的曲率进行采样点筛选，进而有效确定示教轨迹中交叉路口处的采样点以及转弯处的目标采样点，再根据目标采样点及相连所确定的各条路径构成第一路径图，再针对第一路径图中各环形路径的形态特征，确定出需要被移除的目标环形路径，接着对目标环形路径进行移除，以使移除目标环形路径后的第一路径图能够更加准确地表征机器人可达路径的位置，消除路径图中的错误、冗余路径，提高所生成路径图的准确性，从而使得利用该路径图的机器人路径导航更加准确与高效。

应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图15所示，提供了一种拓扑路径图生成装置，该装置可以采用软件模块或硬件模块，或者是二者的结合成为机器人的一部分，该装置具体包括：构图模块1502、生成模块1504、更新模块1506，其中：

构图模块1502，用于获取机器人对应的示教轨迹，示教轨迹包括采样点序列；基于预设筛选规则，从采样点序列的各个采样点中确定目标采样点，预设筛选规则基于各个采样点的采样频次或各个采样点与相邻采样点所构成圆弧的曲率确定；对目标采样点进行连接，生成包含目标采样点的各个路径，并根据目标采样点与各个路径构成第一路径图；

生成模块1504，用于基于第一路径图中各环形路径的形态特征，从各环形路径中确定目标环形路径；对目标环形路径进行移除，并基于已移除的目标环形路径包含的目标采样点，生成目标路径；

更新模块1506，用于基于目标路径对第一路径图进行更新，得到目标拓扑路径图，目标拓扑路径图用于对机器人进行路径导航。

在一个实施例中，构图模块1502还用于分别将各个采样点的采样频次与第一阈值进行比较，将采样频次大于第一阈值的采样点及其预设范围内的采样点确定为第一采样点；分别基于各个采样点及对应相邻采样点所构成的目标圆弧，确定目标圆弧对应的曲率，并将曲率大于第二阈值的采样点确定为第二采样点；基于第一采样点与第二采样点，确定目标采样点。

在一个实施例中，构图模块1502还用于分别确定第一路径图中各个目标采样点与最相邻路径的距离，并将距离小于距离阈值的目标采样点确定为参考采样点，最相邻路径为对应目标采样点所在路径之外距离最近的路径；对参考采样点对应的最相邻路径进行拆分，得到拆分后的分段路径，以使分段路径经过参考采样点；基于分段路径对第一路径图进行更新，得到更新后的第一路径图。

在一个实施例中，生成模块1504还用于分别计算第一路径图中各环形路径所围成图形的面积周长比；将面积周长比小于第三阈值所对应的环形路径，确定为目标环形路径。

在一个实施例中，生成模块1504还用于确定目标环形路径中的出口采样点，出口采样点为目标采样点中包含至少三条相邻路径的采样点；基于目标环形路径中的出口采样点，确定目标环形路径对应的目标连接点，并基于目标连接点，生成对应的目标路径。

在一个实施例中，生成模块1504还用于若目标环形路径包含一个出口采样点，则将目标环形路径移除，并将出口采样点对应的其他相邻路径作为目标路径；若目标环形路径包含两个出口采样点，则将目标环形路径移除，并保留两个出口采样点，并基于两个出口采样点生成对应的目标路径。

在一个实施例中，生成模块1504还用于若目标环形路径包含三个及以上的出口采样点，则计算目标环形路径所围成图形的中心；基于中心，生成对应的目标路径。

上述拓扑路径图生成装置，通过机器人的示教轨迹所对应的采样点，基于采样点的采样频次与各个采样点及相邻采样点所构成圆弧的曲率进行采样点筛选，进而有效确定示教轨迹中交叉路口处的采样点以及转弯处的目标采样点，再根据目标采样点及相连所确定的各条路径构成第一路径图，再针对第一路径图中各环形路径的形态特征，确定出需要被移除的目标环形路径，接着对目标环形路径进行移除，以使移除目标环形路径后的第一路径图能够更加准确地表征机器人可达路径的位置，消除路径图中的错误、冗余路径，提高所生成路径图的准确性，从而使得利用该路径图的机器人路径导航更加准确与高效。

关于拓扑路径图生成装置的具体限定可以参见上文中对于拓扑路径图生成方法的限定，在此不再赘述。上述拓扑路径图生成装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于机器人中的处理器中，也可以以软件形式存储于机器人中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种机器人，其内部结构图可以如图16所示。该机器人包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该机器人的处理器用于提供计算和控制能力。该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和计算机程序。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。该机器人的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种拓扑路径图生成方法。该机器人的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该机器人的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是机器人外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图16中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的机器人的限定，具体的机器人可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，还提供了一种机器人，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一个实施例中，提供了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。机器人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，使得该机器人执行上述各方法实施例中的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory,SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory,DRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种拓扑路径图生成方法，其特征在于，所述方法包括：

获取机器人对应的示教轨迹，所述示教轨迹包括采样点序列；

基于预设筛选规则，从所述采样点序列的各个采样点中确定目标采样点，所述预设筛选规则基于所述各个采样点的采样频次或所述各个采样点与相邻采样点所构成圆弧的曲率确定；

对所述目标采样点进行连接，生成包含所述目标采样点的各个路径，并根据所述目标采样点与所述各个路径构成第一路径图；

基于所述第一路径图中各环形路径的形态特征，从所述各环形路径中确定目标环形路径；

对所述目标环形路径进行移除，并基于已移除的目标环形路径包含的目标采样点，生成目标路径；

基于所述目标路径对所述第一路径图进行更新，得到目标拓扑路径图。

2.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述基于预设筛选规则，从所述采样点序列的各个采样点中确定目标采样点，包括：

分别将所述各个采样点的采样频次与第一阈值进行比较，将所述采样频次大于所述第一阈值的采样点及其预设范围内的采样点确定为第一采样点；

分别基于所述各个采样点及对应相邻采样点所构成的目标圆弧，确定所述目标圆弧对应的曲率，并将所述曲率大于第二阈值的采样点确定为第二采样点；

基于所述第一采样点与所述第二采样点，确定所述目标采样点。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标采样点进行连接，生成包含所述目标采样点的各个路径，并根据所述目标采样点与所述各个路径构成第一路径图之后，还包括：

分别确定所述第一路径图中各个目标采样点与最相邻路径的距离，并将所述距离小于距离阈值的目标采样点确定为参考采样点，所述最相邻路径为对应目标采样点所在路径之外距离最近的路径；

对所述参考采样点对应的最相邻路径进行拆分，得到拆分后的分段路径，以使所述分段路径经过所述参考采样点；

基于所述分段路径对所述第一路径图进行更新，得到更新后的第一路径图。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一路径图中各环形路径的形态特征，从所述各环形路径中确定目标环形路径，包括：

分别计算所述第一路径图中各环形路径所围成图形的面积周长比；

将所述面积周长比小于第三阈值所对应的环形路径，确定为目标环形路径。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标环形路径进行移除，并基于已移除的目标环形路径包含的目标采样点，生成目标路径，包括：

确定所述目标环形路径中的出口采样点，所述出口采样点为所述目标采样点中包含至少三条相邻路径的采样点；

基于所述目标环形路径中的出口采样点，确定所述目标环形路径对应的目标连接点，并基于所述目标连接点，生成对应的目标路径。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标环形路径中的出口采样点，确定所述目标环形路径对应的目标连接点，并基于所述目标连接点，生成对应的目标路径，包括：

若所述目标环形路径包含一个出口采样点，则将所述目标环形路径移除，并将所述出口采样点对应的其他相邻路径作为目标路径；

若所述目标环形路径包含两个出口采样点，则将所述目标环形路径移除，并保留所述两个出口采样点，并基于所述两个出口采样点生成对应的目标路径。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标环形路径中的出口采样点，确定所述目标环形路径对应的目标连接点，并基于所述目标连接点，生成对应的目标路径，包括：

若所述目标环形路径包含三个及以上的出口采样点，则计算所述目标环形路径所围成图形的中心点；

基于所述中心点，生成对应的目标路径。

8.一种拓扑路径图生成装置，其特征在于，所述装置包括：

构图模块，用于获取机器人对应的示教轨迹，所述示教轨迹包括采样点序列；基于预设筛选规则，从所述采样点序列的各个采样点中确定目标采样点，所述预设筛选规则基于所述各个采样点的采样频次或所述各个采样点与相邻采样点所构成圆弧的曲率确定；对所述目标采样点进行连接，生成包含所述目标采样点的各个路径，并根据所述目标采样点与所述各个路径构成第一路径图；

生成模块，用于基于所述第一路径图中各环形路径的形态特征，从所述各环形路径中确定目标环形路径；对所述目标环形路径进行移除，并基于已移除的目标环形路径包含的目标采样点，生成目标路径；

更新模块，用于基于所述目标路径对所述第一路径图进行更新，得到目标拓扑路径图，所述目标拓扑路径图用于对所述机器人进行路径导航。

9.一种机器人，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。