CN118542607A - 贴边清扫路径规划方法及清扫机器人 - Google Patents

Abstract

本申请公开一种贴边清扫路径规划方法，其包括：基于构建的环境地图和路径规划算法规划贴边清扫路径；基于安装于机器人上的激光雷达对贴边清扫路径的路径起点进行调整，获得微调起点；以微调起点为起点计算贴边清扫的墙面线段，并分割墙面线段获得墙面激光的分割扫描点集合和分割线段集合；当激光雷达反馈的所有距离信息和分割扫描点集合满足预设条件时，对机器人贴边清扫时的贴边清扫路径进行清扫路径微调。本申请还提供一种应用该贴边清扫路径规划方法的清扫机器人。

Description

贴边清扫路径规划方法及清扫机器人

技术领域

本申请涉及机器人技术领域，更具体地说，是贴边清扫路径规划方法及清扫机器人。

背景技术

根据规划的路径，扫地机器人进行自动清扫，给人们的生活带来了极大的方便。绝大多数的机器人在开阔区域能够实现效果较好的清扫功能，但是对于需紧贴墙壁的特殊场景的贴边清扫一直都是难点，贴边清扫时若是机器人过于贴边，容易导致机器人机体撞击墙壁，不仅容易造成机体损坏也容易使得清扫过程卡顿或者出现无法顺利完成清扫的现象，贴边清扫时若是机器人距离墙壁太远，容易操作贴边清扫效果不佳。

发明内容

针对现有技术，本申请解决的技术问题是提供一种贴边清扫路径规划方法及清扫机器人，该贴边清扫路径规划方法能够规划贴边路径且能够根据激光雷达反馈信息实时调整贴边路径以提高贴边清扫效果。

为解决上述技术问题，第一方面，本申请提供一种贴边清扫路径规划方法，其包括：

基于构建的环境地图和路径规划算法规划贴边清扫路径；

基于安装于机器人上的激光雷达对贴边清扫路径的路径起点进行调整，获得微调起点；

以微调起点为起点计算贴边清扫的墙面线段，并分割墙面线段获得墙面激光的分割扫描点集合和分割线段集合；以及，

当激光雷达反馈的所有距离信息和分割扫描点集合满足预设条件时，对机器人贴边清扫时的贴边清扫路径进行清扫路径微调。

结合第一方面，在一种可能的实现方式中，基于构建的环境地图和路径规划算法规划贴边清扫路径，包括：

利用路径规划算法在环境地图中规划出初始贴边清扫路径L₁；

沿初始贴边清扫路径L₁选取多个贴边点，获得第一清扫目标点集合；

依据涉及机器人尺寸参数的贴边代价值Edge_cost对初第一清扫目标点集合中每一贴边点进行调整，获得贴边优化的第二清扫目标点集合；

结合贴边代价值构建成本评价函数F(m)，基于路径规划算法和第二清扫目标点集合规划出优化后的贴边清扫路径L₂；

其中，贴边代价值Edge_cost为：；

其中，成本评价函数F(m):

；

其中，G(m)为路径规划算法进行路径规划时起始点至当任何点m的路径成本，α为设定的权重；为点m在代价地图中的代价值，D_m为路径规划算法进行路径规划时点m至目标点之间的距离；k¹为调节参数，d为机器人几何中心至贴边清扫墙面的物理距离，r为机器人的内接圆半径，d为设置的贴边距离d_welt和机器人宽度一半之和。

结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述激光雷达为单线激光雷达，基于安装于机器人上的激光雷达对贴边清扫路径的路径起点进行调整，获得微调起点，为：

依序遍历的贴边清扫路径L₂中各个路径点；

在每次遍历时判断当前遍历的路径点是否满足第一预设距离条件，满足第一预设距离条件时的当前遍历的路径点为微调起点；

其中，第一预设距离条件为：，；

其中，为机器人中心在代价地图中的物理坐标值，为遍历的第i个路径点在代价地图中的物理坐标值，为安装于机器人上的单线激光雷达与机器人于地面行走的两个驱动轮中心的物理距离。

结合第一方面，在一种可能的实现方式中，以微调起点为起点计算贴边清扫的墙面线段，并分割墙面线段获得墙面激光的分割扫描点集合，包括：

寻找微调起点对应的墙面激光扫描点P_start；

寻找优化后的贴边清扫路径的清扫终点对应的墙面激光扫描点P_end；

以墙面激光扫描点P_start至墙面激光扫描点P_end之间的所有墙面激光扫描点形成墙面线段；

对墙面线段进行满足预设条件的分割以获得分割扫描点集合，包括：

第1次分割：分别设定墙面激光扫描点P_start和墙面激光扫描点P_end为第一起点B₁和第一尾点E₁，遍历第一起点B₁和第一尾点E₁之间的所有墙面激光扫描点，选取遍历中满足第二预设距离条件的激光扫描点为属于分割扫描集的第一分割点，点P_start、P₁和P_end中每相邻的两点形成分割线段；

第2次分割：分别设定墙面激光扫描点P_start和第一分割点P₁为第一起点B₁和第一尾点E₁，分别设定第一分割点P₁和墙面激光扫描点P_end为第二起点B₂和第二尾点E₂；遍历第一起点B₁和第一尾点E₁之间的所有墙面激光扫描点，选取遍历中满足第二预设距离条件的激光扫描点为属于分割扫描点集合的第二分割点P₂；遍历第二起点B₂和第二尾点E₂之间的所有墙面激光扫描点，取遍历中满足第二预设距离条件的激光扫描点为属于分割扫描点集合的第三分割点P₃；点P_start、P₁、P₂、P₃和P_end中每相邻的两点形成分割线段；

循环地在前一次获得每一分割线段中寻找满足第二预设距离条件的激光扫描点，以获得新的分割点，直至前一次获得的每一分割线段不能再进行分割，由所有分割点形成分割扫描点集合，分割扫描点集合中的每相邻的两个点形成一分割线段，获得分割线段集合。

结合第一方面，在一种可能的实现方式中，其中，第k个起点B_k和第k个尾点E_k之间的一激光扫描点S满足第二预设距离条件为：在遍历的第k个起点B_k和第k个尾点E_k之间所有激光扫描点中，激光扫描点S至点B_k和点E_k的线段的垂直距离D_S值最大且D_S＞D_t；

；

；

其中，(，)为激光扫描点S在代价地图中的坐标，(，)为第k个起点B_k在代价地图中的坐标，(，)为第k个尾点E_k在代价地图中的坐标,为第k个起点B_k和第k个尾点E_k之间的欧式距离，为第k个起点B_k和第k个尾点E_k连线形成的直线与横轴的角度，D_t为设定阈值。

结合第一方面，在一种可能的实现方式中，激光雷达反馈的所有距离信息和分割扫描点集合满足的预设条件为同时满足条件（Ⅰ）、（Ⅱ）和（Ⅲ）：

（Ⅰ）遍历激光雷达的所有扫描距离信息，存在一段连续的距离信息均小于设定阈值T₁；

（Ⅱ）形成墙面线段的所有墙面激光扫描点总数大于设定阈值T₂；

（Ⅲ）贴边清扫的墙面为直线墙面。

结合第一方面，在一种可能的实现方式中，判断贴边清扫的墙面为直线墙面的步骤为：

从微调起点开始遍历贴边清扫路径，将遍历的贴边清扫路径的每一路径点与所有的墙面激光扫描点计算欧式距离；

记录最小欧式距离值DToWall_minn、最小欧式距离值DToWall_min对应的一墙面激光扫描点Scan_min的索引Scan_minindex、遍历过程中最小欧式距离值DToWall_min对应的路径点e_min；

遍历分割线段集合，寻找索引Scan_minindex所属分割线段L，将分割线段L的线段起始点和线段终止点分别记为e_Lstart和e_Lend；

计算Scan_minindex至点e_Lstart和点e_Lend拟合直线的垂直距离DToLine；

如果最小欧式距离值DToWall_min和垂直距离DtoLine差值的绝对值小于设定阈值T₃，则表明贴边清扫的墙面为直线墙面。

结合第一方面，在一种可能的实现方式中，计算路径点e_min至点e_Lstart和点e_Lend拟合直线的垂直距离DtoLine为：

；

；

；

其中，（，）为点e_Lstart在代价地图中的坐标，（，）为点e_Lend在代价地图中的坐标,（，）为点e_min在代价地图中的坐标，为点e_Lstart和点e_Lend形成的拟合直线的斜率，为点e_Lstart和点e_Lend形成的拟合直线的截距。

结合第一方面，在一种可能的实现方式中，假设贴边清扫路径上的微调起点至路径终点之间的任一路径点e_i的坐标为（x_ei,y_ei），对机器人贴边清扫时的贴边清扫路径进行清扫路径微调，为：

当墙面位于机器人贴边清扫时左边时，路径点e_i的纵坐标调整为：

；

当墙面位于机器人贴边清扫时右边时，路径点e_i的纵坐标调整为：

；

其中，；

其中，每次微调时的调整量，为机器人的宽度；d_welt为设置的贴边距离；当路径点e_i与所有墙面激光扫描点分别计算的欧式距离，为所有的欧式距离值中最小值。

结合第一方面，在一种可能的实现方式中，对机器人贴边清扫时的贴边清扫路径进行清扫路径微调中，还包括连接路径起点和微调起点：

假设e_j（x_ej,y_ej）表示为贴边清扫路径中的路径起点和微调起点之间的任一路径点,则路径点e（x_ej,y_ej）调整后的坐标为（,）：

；；

其中，和分别为横向增量和纵向增量，（，）为微调起点的坐标，（,）为路径起点的坐标，为微调起点在贴边清扫路径中的索引，为路径点e（x_ej,y_ej）在贴边清扫路径中的索引。

第二方面，本申请还提供一种清扫机器人，其包括：

机体；

连接所述机体的驱动装置，用于驱动所述机体行走；

设置机体上的激光雷达，在所述机体行走过程中所述激光雷达设置于行走方向的前侧；

处理器，通信连接所述激光雷达和所述驱动装置，且用于执行所述贴边清扫路径规划方法的方法步骤；以及，

设置于机体底部的用于清扫地面的清扫刷。

本申请实施例提供的贴边清扫路径规划方法及清扫机器人的有益效果在于：

首先规划处贴边清扫路径，再在清扫过程中依据激光雷达反馈的所有距离信息和激光雷达的墙面激光的分割扫描点集合，对贴边清扫路径进行实时微调，微调实现离墙的合适距离，以防止离墙过近而撞击墙壁和保证贴边清扫效果。

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为本申请实施例的清扫机器人的结构图。

图2为本申请实施例的贴边清扫路径规划方法的步骤流程图。

图3为本申请实施例的基于构建的环境地图和路径规划算法规划贴边清扫路径的步骤流程图。

图4为本申请实施例的代价地图中贴边清扫路径L₁的示意图。

图5为本申请实施例的设置的多个贴边点的示意图。

图6为本申请实施例的代价地图中优化后的贴边清扫路径L₂的示意图。

图7为本申请实施例的清扫机器人的驱动轮和激光雷达的位置示意图。

图8为本申请实施例的获得微调起点的步骤流程图。

具体实施方式

为了使本申请所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，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，此处所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。

需要说明的是，当元件被称为“固定于”或“设置于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者间接在该另一个元件上。当一个元件被称为是“连接于”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或间接连接至该另一个元件上。

需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

现结合附图对本申请的贴边清扫路径规划方法及应用该贴边清扫路径规划方法的清扫机器人进行具体说明。

请参照图1，本申请实施例提供的清扫机器人100包括机体10、连接机体10的驱动装置20、设置于机体10上的激光雷达30、设置于机体10底部的且用于清扫地面的清扫刷40以及处理器。其中，驱动装置20用于驱动机体10于地面行走，驱动装置20可包括设置于机体10内的电机和连接电机且设置于机体10底部的驱动轮21，当电机驱动驱动轮21转动时带动机体10移动，驱动轮21可为并排的两个。激光雷达30可为单线激光雷达30，在所述机体10行走过程中所述激光雷达30设置于行走方向的前侧，激光雷达30用于测距和实现SLAM构图；两个并排的驱动轮21位于激光雷达30的后侧且激光雷达30位于两个驱动轮21中心点连线形成的直线的垂直平分线上。处理器通信连接激光雷达30和驱动装置20，处理器可接受激光雷达30反馈的探测信息且执行贴边清扫路径规划方法实现过程，贴边清扫路径规划方法实现步骤具体如下。

请参照图2，本申请实施例提供的贴边清扫路径规划方法包括如下步骤S100至步骤S400：

步骤S100：基于构建的环境地图和路径规划算法规划贴边清扫路径；

步骤S200：基于安装于机器人上的激光雷达对贴边清扫路径的路径起点进行调整，获得微调起点；

步骤S300：以微调起点为起点计算贴边清扫的墙面线段，并分割墙面线段获得墙面激光的分割扫描点集合和分割线段集合；

步骤S400：当激光雷达反馈的所有距离信息和分割扫描点集合满足预设条件时，对机器人贴边清扫时的贴边清扫路径进行清扫路径微调。

在上述贴边清扫路径规划方法中，首先规划处贴边清扫路径，再在清扫过程中依据激光雷达反馈的所有距离信息和激光雷达的墙面激光的分割扫描点集合，对贴边清扫路径进行实时微调，微调实现离墙的合适距离，以防止离墙过近而撞击墙壁和保证贴边清扫效果。

在一申请实施例中，如图3所示，对于步骤S100，基于构建的环境地图和路径规划算法规划贴边清扫路径包括如下步骤S110至步骤S140。

步骤S110：利用路径规划算法在环境地图中规划出初始贴边清扫路径L₁。

其中，用于在利用机器人清扫之前，可控制机器人在待清扫的区域行走一圈，结合激光雷达探测信息进行SLAM构图获得环境地图，其中利用雷达进行SLAM构图的过程可采用现有SLAM算法，再利用任一现有的路径规划算法规划出初始贴边清扫路径L₁，其中路径规划算法采用A*（A Star）算法。其中图4为显示的代价地图中贴边清扫路径L₁的情况。

值得说明的是，贴着墙壁的贴边清扫过程中，不但要使得机器人尽量贴边以保证贴边清扫效果，而且也要考虑机器人的外形尺寸，不能过于贴边，因为过于贴边会造成机器人的机体撞击墙面的风险。在本申请实施例涉及的机器人的机体投影到地面的外形为长方形或者正方向，下面结合机器人的机体外形来规划贴边清扫路径L₂。

步骤S120：沿初始贴边清扫路径L₁选取多个贴边点，获得第一清扫点集合。

其中，初始贴边清扫路径L₁在代价地图中显示出来，那么依据初始贴边清扫路径L₁可初步的设置多个贴边点，其中，图5示意设置多个贴边点的情况，图5中一个小的矩形框点代表一个贴边点的位置，实际的设置的贴边点尺寸不会如图示那么大，为了展示效果，图5中贴边点的大小进行放大以便展示。在图4中，第一颜色的第一区域的代价值为0，此区域内机器人可以随意行走；第二颜色的第二区域的代价值：大于0且小于253，此区域接近墙面；第三颜色的第三区域代价值为253，此区域表示机器人不可到达区域。因此在步骤S120选取贴边点时，不能选取第三区域的点，因为机器人不可能到达；贴边点也不要选取位于第一区域的点，第一区域点离墙距离太远。然而在手动选取多个贴边点时很难保证每个贴边点均位于第二区域内，那么需要对多个贴边点的第一清扫点集合进行调整，调整过程如下。

步骤S130：依据涉及机器人尺寸参数的贴边代价值Edge_cost对初第一清扫点集合中每一贴边点进行调整，获得贴边优化的第二清扫点集合。

其中，贴边代价值Edge_cost为：；k¹为调节参数，d为机器人几何中心至贴边清扫墙面的物理距离，r为以机器人的内接圆半径，d大小为设置的贴边距离d_welt和机器人宽度一半之和。

其中，建立机器人坐标系时，以机器人两个驱动轮中心为原点、以机器人行走方向为横轴、以垂直横轴方向为纵轴，可理解地，机器人贴边清扫时，机器人沿着墙壁行走，行走方向为横轴，那么贴边清扫时的贴边代价值应该与纵轴方向上机器人几何中心至墙壁的距离d有关，也就是与机器人坐标系原点距离墙壁的间距有关，前述机器人宽度是指在纵轴方向上的长度；内接圆半径r为以机器人坐标系的原点为圆心所画的内接圆的半径，由于机器人机体的外形是确定的，那么内接圆半径r也可以确定。贴边距离d_welt可以依据实际情况设定，可理解地，为了清扫机器人的底部的两侧边缘设置有清扫刷，如边刷，贴边距离d_welt理解为：边刷相对机器人的机体露出的刷毛的长度；机器人可通过露出的刷毛进行贴墙清扫。若d_welt可设定为0.05米、r=0.257、k¹=2.65，机器人宽度一半为0.293米，此时Edge_cost=200。

例如，以任一选取的贴边点而言，该贴边点在代价地图中的代价值与贴边代价值Edge_cost的差值的绝对值小于设定阈值，那么该贴边点不需要调整；如果该贴边点在代价地图中的代价值与贴边代价值Edge_cost的差值的绝对值大于或者等于设定阈值，那么对该贴边点进行调整，调整过程为：以该贴边点X₁为当前起点遍历该贴边点的每一邻接节点X₂，若当某一邻接节点X₂在代价地图中的代价值与贴边代价值Edge_cost的差值的绝对值小于设定阈值时，该邻接节点为调整后的贴边点，否者继续遍历每一邻接节点X₂的邻接节点X₃，如此反复遍历直至某个邻接节点X₃在代价地图中的代价值与贴边代价值Edge_cost的差值的绝对值小于设定阈值，该邻接节点X₃作为调整后的贴边点。

步骤S140：结合贴边代价值构建成本评价函数F(m)，基于路径规划算法和第二清扫点集合规划出优化后的贴边清扫路径L₂。

其中，成本评价函数:

。

G(m)为路径规划算法进行路径规划时起始点至当任何点m的路径成本，α为设定的权重；为点m在代价地图中的代价值，D_m为路径规划算法进行路径规划时点m至目标点之间的距离，D_m可采用欧式距离或者切比雪夫距离。

可理解地，在选取形成第一清扫点集合的多个贴边点时，会顺着同一方向沿着初始贴边清扫路径L₁选择多个贴边点，按照选取的先后顺序对贴边点进行编号。那么对第一清扫点集合进行调整获得的第二清扫点集合的多个贴边点也是按照之前顺序进行编号的。在构造的新的成本评价函数F(m)的访问成本下，利用A*路径规划算法规划出新的贴边清扫路径L₂时，路径规划算法在搜索过程中，首先以第二清扫点集合的第一个贴边点为起始点，第二个贴边点为目标点，从起始点开始搜索与起始点周围的子栅格点，每次从周围的子栅格点中选择一个评价函数最低的点作下一个的搜索节点，即称为当前节点。再次搜索与当前节点相邻的所有子栅格点，并重新搜索评价函数最低的点作新的当前节点，依次搜索，直到当前节点为目标点，如此循环搜索直至达到第二清扫点集合的最后一个贴边点，最终获得成本评价函数F(m)访问成本下且由路径规划算法规划的贴边清扫路径L₂。其中，图6为优化后的贴边清扫路径L₂的结果示意图。

值得说明的是，如图7所示，机器人的底盘是差分底盘，即机器人的驱动轮为两个并排设置的驱动轮，机器人的运动中心在两个驱动轮的中心位置，而机器人在运动过程中，探测距离的单线激光雷达位于两个并排设置的驱动轮的前侧。即机器人在依据贴标清扫路劲运动过程，充当眼部的探测器的激光雷达相对于贴边清扫路径L₂的起点是靠前的，所述靠前为机器人行走方向的前方。如此，需要根据激光雷达的安装位置寻找到与激光雷达相对应的微调起点。

在一申请实施例中，对于步骤S200，基于安装于机器人上的激光雷达对贴边清扫路径的路径起点进行调整，获得微调起点，包括：

依序遍历的贴边清扫路径L₂中各个路径点；

在每次遍历时判断当前遍历的路径点是否满足第一预设距离条件，满足第一预设距离条件时的当前遍历的路径点为微调起点；

其中，第一预设距离条件为：，；

其中，为机器人中心在代价地图中的物理坐标值，即两个驱动轮中心在代价地图中的物理坐标值，为遍历的第i个路径点在代价地图中的物理坐标值，为安装于机器人上的单线激光雷达与机器人于地面行走的两个驱动轮中心的物理距离。

值得说明的是，在步骤S200的遍历过程是从路劲起点开始遍历，每次遍历都计算，当首个满足第一预设条件的遍历的路径点为微调起点，此时退出遍历，后续的路径点不用再进行遍历。

在一申请实施例中，对于步骤S300，如图8所示，以微调起点为起点计算贴边清扫的墙面线段，并分割墙面线段获得墙面激光的分割扫描点集合和分割线段集合,包括如下步骤S310至步骤S340：

步骤S310：寻找微调起点对应的墙面激光扫描点P_start。

步骤S320：寻找优化后的贴边清扫路径L₂的清扫终点对应的墙面激光扫描点P_end；

步骤S330：以墙面激光扫描点P_start至墙面激光扫描点P_end之间的所有墙面激光扫描点形成墙面线段；

步骤S340：对墙面线段进行满足预设条件的分割以获得分割扫描点集合，包括：

第1次分割：分别设定墙面激光扫描点P_start和墙面激光扫描点P_end为第一起点B₁和第一尾点E₁，遍历第一起点B₁和第一尾点E₁之间的所有墙面激光扫描点，选取遍历中满足第二预设距离条件的激光扫描点为属于分割扫描集的第一分割点，点P_start、P₁和P_end中每相邻的两点形成分割线段；

第2次分割：分别设定墙面激光扫描点P_start和第一分割点P₁为第一起点B₁和第一尾点E₁，分别设定第一分割点P₁和墙面激光扫描点P_end为第二起点B₂和第二尾点E₂；遍历第一起点B₁和第一尾点E₁之间的所有墙面激光扫描点，取遍历中满足第二预设距离条件的激光扫描点为属于分割扫描点集合的第二分割点P₂；遍历第二起点B₂和第二尾点E₂之间的所有墙面激光扫描点，取遍历中满足第二预设距离条件的激光扫描点为属于分割扫描点集合的第三分割点P₃；点P_start、P₁、P₂、P₃和P_end中每相邻的两点形成分割线段；

循环地在前一次获得每一分割线段中寻找满足第二预设距离条件的激光扫描点，以获得新的分割点，直至前一次获得的每一分割线段不能再进行分割，由所有分割点形成分割扫描点集合，分割扫描点集合中的每相邻的两个点形成一分割线段，获得分割线段集合。

其中，对于一个路径点求解对应的墙面激光扫描点，在上述步骤S310中，激光雷达在墙面形成的所有激光扫描点与微调起点计算欧式距离，欧式距离值最小对应的墙面激光扫描点为墙面激光扫描点P_start。对于步骤S320的求解方式也是如此。

其中，在上述步骤S340中，第k个起点B_k和第k个尾点E_k之间的一激光扫描点S满足第二预设距离条件为：在遍历的第k个起点B_k和第k个尾点E_k之间所有激光扫描点中，激光扫描点S至起点B_k和尾点E_k的线段的垂直距离D_S值最大且D_S＞D_t；

；

；

其中，(，)为激光扫描点S在代价地图中的坐标，(，)为第k个起点B_k在代价地图中的坐标，(，)为第k个尾点E_k在代价地图中的坐标,为第k个起点B_k和第k个尾点E_k之间的欧式距离，为第k个起点B_k和第k个尾点E_k连线形成的直线与横轴的角度，D_t为设定阈值，D_t可取值0.01米。

值得说明的是，通过步骤S100规划获得贴边清扫路径L₂，后续通过机器人自动巡线功能也能完成贴边清扫，但是步骤S100的路径计算基于激光雷达信息转换而来的代价地图时，还有不少阈值是凭经验设定，实际贴边时会存在误差，所以还需要在机器人的贴边清扫过程中，要实时考虑激光雷达安装位置以及依据激光雷达实时反馈的信息来对贴边清扫路径L₂进行微调；即在机器人贴边清扫过程中，按照步骤S200至步骤S400对贴边清扫路径进行微调。

在一申请实施例中，对于步骤S400，激光雷达反馈的所有距离信息和分割扫描点集合满足的预设条件为同时满足条件（Ⅰ）、（Ⅱ）和（Ⅲ）：

（Ⅰ）遍历激光雷达的所有扫描距离信息，存在一段连续的距离信息均小于设定阈值T₁；

（Ⅱ）形成墙面线段的所有墙面激光扫描点总数大于设定阈值T₂；

（Ⅲ）贴边清扫的墙面为直线墙面。

进一步地，判断贴边清扫的墙面为直线墙面包括如下步骤S410至步骤S440。

步骤S410：从微调起点开始遍历贴边清扫路径，将遍历的贴边清扫路径的每一路径点与所有的墙面激光扫描点计算欧式距离。

步骤S420：记录步骤S410获得的最小欧式距离值DToWall_minn、最小欧式距离值DToWall_min对应的一墙面激光扫描点Scan_min的索引Scan_minindex、遍历过程中最小欧式距离值DToWall_min对应的路径点e_min。

激光雷达探测时会获得多个墙面激光扫描点，会按照同一方向对多个墙面激光扫描点进行编号，其中一个墙面激光扫描点的索引就是该墙面激光扫描点对应的编号。

步骤S430：遍历分割线段集合，寻找索引Scan_minindex所属分割线段L，将分割线段L的线段起始点和线段终止点分别记为e_Lstart和e_Lend。

如前所述，任一分割线段L是由分割扫描点集合中两个相邻的点形成，索引Scan_minindex所属分割线段为分割线段L为：索引Scan_minindex位于组成分割线段L的两个点的索引之间。例如Scan_minindex为编号4，分割线段L的第一个端点的索引编号为2且另一端点的索引编号为7，那么索引Scan_minindex的所属分割线段为分割线段L。

步骤S440：计算路径点e_min至点e_Lstart和点e_Lend拟合直线的垂直距离DtoLine。

；

；

；

在上述公式中，（，）为点e_Lstart在代价地图中的坐标，（，）为点e_Lend在代价地图中的坐标,（，）为点e_min在代价地图中的坐标，为点e_Lstart和点e_Lend形成的拟合直线的斜率，为点e_Lstart和点e_Lend形成的拟合直线的截距。

步骤S450：如果最小欧式距离值DToWall_min和垂直距离DtoLine差值的绝对值小于设定阈值T₃，则表明贴边清扫的墙面为直线墙面。

在一申请实施例中，当满足上述条件（Ⅰ）（Ⅱ）（Ⅲ）时，对机器人贴边清扫时的贴边清扫路径进行清扫路径微调，假设贴边清扫路径上的微调起点至路径终点之间的任一路径点e_i的坐标为（x_ei,y_ei），对机器人贴边清扫时的贴边清扫路径进行清扫路径微调，为：

当墙面位于机器人贴边清扫时左边时，路径点e_i的纵坐标调整为：

；

当墙面位于机器人贴边清扫时右边时，路径点e_i的纵坐标调整为：

；

其中，；每次微调时的调整量，为机器人的宽度；d_welt为设置的贴边距离；当路径点e_i与所有墙面激光扫描点分别计算的欧式距离，为所有的欧式距离值中最小值。

进一步地，对于上述步骤S450，依据单线激光雷达的扫描角度范围设定机器人行走时的左侧和右侧。机器人坐标系的原点为两个驱动轮中心，机器人坐标系的横轴正方向为机器人行走方向，机器人坐标系的纵轴与横轴垂直且纵轴正方向指向贴边的墙壁。单线激光雷达于机器人的行走方向的前方旋转发射激光扫描，其中激光雷达0°对着正前方且与机器人坐标系的横轴正方向一致，选取单线激光雷达的扫描角度范围[-105°，-75°]对应机器人左侧且选取单线激光雷达扫描角度范围[75°，105°]对应机器人右侧。

进一步地，对于上述步骤S450，可依据当前时刻单线激光雷达探测的最小距离判断贴边清扫的墙面位于机器人左侧还是右侧。可理解地，当贴边清扫时，单线激光雷达探测获得最小距离是位于墙面那一侧的。那么，当单线激光雷达反馈的最小探测距离为单线激光雷达在扫描角度范围为[-105°，-75°]时获得的，则墙面位于机器人右侧；单线激光雷达反馈的最小探测距离为单线激光雷达在扫描角度范围为[75°，105°] 时获得的，则墙面位于机器人左侧。

在另一申请实施例中，由于机器人间隔一定时间都需要获取贴边清扫路径，在清扫过程中也要不断根据机器人上的激光雷达反馈的信息，来判断激光雷达反馈的所有距离信息和分割扫描点集合满足的预设条件为同时满足条件（Ⅰ）、（Ⅱ）和（Ⅲ），若是满足就在此时刻进行步骤S400中的贴边清扫路径微调，为了使得多次调整过程中机器人行走的路径更加平滑，在进行路径调整时，不是每次都采用固定不变的调整量，依据调整的次数对进行相应的调整：

假如是第adjustCount次进行路径微调，即如果是第adjustCount次进行步骤S400的路径微调时，，其中为设定的次数阈值，可设定为30。

其中，上两个申请实施例是针对清扫路径上的微调起点至路径终点之间的任一路径点e_i进行微调的过程，那么对于路径起点至微调起点之间路径，机器人行走时，对于路径起点至微调起点之间路径段如何进行微调，按照如下方式连接路径起点和微调起点：

假设e_j（x_ej,y_ej）表示为贴边清扫路径中的路径起点和微调起点之间的任一路径点,则路径点e（x_ej,y_ej）调整后的坐标为（,）：

；；

其中，和分别为横向增量和纵向增量，（，）为微调起点的坐标，（,）为路径起点的坐标，为微调起点在贴边清扫路径中的索引，为路径点e（x_ej,y_ej）在贴边清扫路径中的索引，贴边清扫路径按照同一方向每个路径点都有编号，路径点的索引就为编号，第n个路径点的索引就为n。

进一步地，在贴边清扫过程中，上述贴边清扫路径规划方法还包括：

实时检测前方是否出现凸角，以及，

基于凸角点和机器人行走的线速度计算过凸角的直行行走时间或者基于凸角点和机器人尺寸进行贴边清扫路径调整。

其中，实时检测前方是否出现凸角为基于安装于机器人机体上的激光雷达探测机器人前方的凸角点：

对于当前时刻单线激光雷达反馈的多个探测扫描点中，任一探测扫描点对应的探测距离变大并满足变化预设条件时则机器人前方存在凸角；

以满足变化预设条件的探测扫描点为凸角点Corner。

其中，变化预设条件为：ScanRange_i[current]>scanRange_i[before]*γ；ScanRange_i为单线激光雷达的一探测角度θ的探测扫描点，ScanRange_i[current]为当前时刻的单线激光雷达的探测角度θ时反馈探测距离，scanRange_i[before]为前一时刻单线激光雷达的探测角度θ时反馈的探测距离，γ为设定的倍数阈值,其中，γ≥2。

在机器人贴边清扫过程中，单线激光雷达于机器人的行走方向的前方旋转发射激光扫描，当墙壁前方出现凸角（阳角）时，单线激光雷达在遇到凸角时刻时，某个探测角度反馈的探测距离在遇到凸角的时刻会发生突变，会比遇到凸角的前一时刻变大。如此，根据单线激光雷达反馈距离信息可获知前方是否出现凸角以及检测到凸角时可获知单线激光雷达的哪个探测扫描点对应凸角点。

在一实施例中，基于凸角点和机器人行走的线速度计算过凸角的直行行走时间，为：

；

其中，为过凸角行走时间，τ为调节参数，为机器人前进的线速度，为凸角点Corner在代价地图中的横轴坐标。

在计算直行行走时间Time后，即机器人以Time时间直行，不再沿着原本拐弯的贴边清扫路径行走。其中τ 为可调节参数，对于外形尺寸不一样的机器人，根据具体情况k可取值不同，即τ可以按照机器人的尺寸进行调整。在一具体实施例中，当机器人的宽度为60cm，长度为80cm时，τ可取值2，当探测到凸角点后，直行Time时间可使得机器人的尾部经过凸角点。在Time时间内直行过凸角时，机器人的角速度设置为0，所述直行意味：在探测到凸角点时，机器人按照探测到凸角点时的前进方向直行时间，可不按照原本贴边清扫路径行走。

在另一实施例中，基于凸角点和机器人尺寸进行贴边清扫路径调整，包括如下步骤：

遍历当前贴边清扫路径，寻找距离凸角点Corner最近的路径点e_Cor并记录路径点e_Cor在当前贴边清扫路径中的索引Index_ecor；

计算路径调整的横轴增量：；

执行路径调整操作。

在上述步骤中，遍历当前贴边清扫路径每个路径点，计算每个路径点与凸角点Corner的欧式距离，对所有的欧式距离值进行排序，选取最小欧式距离值时对应的路径点e_Cor，路径点e_Cor的索引Index_ecor代表：路径点e_Cor是属于贴边清扫路径中的第几个点。横轴增量用于后续路径调整时横轴方向上的调整量，为当前贴边清扫路径的路径点的总数目；为设置的阈值。路径调整过程中，横轴方向调整与机器人坐标系的横轴方向平行，纵轴方向调整与指机器人坐标系的横轴方向平行。

进一步地，执行路径调整操作，包括：

自路径点e_Cor的下一个路径点至当前贴边清扫路径终点e_end执行平行于机器人行走方向的横向调整操作：；

根据单线激光雷达安装于机体上的位置计算当前贴边清扫路径的起点对应的微调起点；

自微调起点至前贴边清扫路径终点e_end，执行垂直于横向方向的纵向调整操作：。

在上述步骤中，微调起点的计算与前述计算方法相同，此处不再赘述。其中，n和m均表示为路径点的索引，表示为路径点e_Cor的下一个路径点至当终点e_end之间的任一路径点，表示路径点在代价地图中的横轴坐标，路径点为路径点的前一个路径点；表示为路径点微调起点至当前贴边清扫路径终点e_end之间的任一路径点，表示为路径点在代价地图中的纵轴坐标。

值得说明的是，在检测凸角后通过计算此后机器人直行过凸角时间，以避免直接沿着原来贴边清扫路径而撞击墙壁的风险。在检测凸角后通过调整贴边清扫路径来避免沿原本凸角处拐弯的路径直接行走而造成的撞击墙壁的风险。

以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种贴边清扫路径规划方法，其特征在于，包括：

基于构建的环境地图和路径规划算法规划贴边清扫路径；

基于安装于机器人上的激光雷达对贴边清扫路径的路径起点进行调整，获得微调起点；

以微调起点为起点计算贴边清扫的墙面线段，并分割墙面线段获得墙面激光的分割扫描点集合和分割线段集合；以及

当激光雷达反馈的所有距离信息和分割扫描点集合满足预设条件时，对机器人贴边清扫时的贴边清扫路径进行清扫路径微调。

2.如权利要求1所述的贴边清扫路径规划方法，其特征在于，基于构建的环境地图和路径规划算法规划贴边清扫路径，包括：

利用路径规划算法在环境地图中规划出初始贴边清扫路径L₁；

沿初始贴边清扫路径L₁选取多个贴边点，获得第一清扫目标点集合；

依据涉及机器人尺寸参数的贴边代价值Edge_cost对初第一清扫目标点集合中每一贴边点进行调整，获得贴边优化的第二清扫目标点集合；

结合贴边代价值构建成本评价函数F(m)，基于路径规划算法和第二清扫目标点集合规划出优化后的贴边清扫路径L₂；

其中，贴边代价值Edge_cost为：；

其中，成本评价函数F(m):

；

其中，G(m)为路径规划算法进行路径规划时起始点至当任何点m的路径成本，α为设定的权重；为点m在代价地图中的代价值，D_m为路径规划算法进行路径规划时点m至目标点之间的距离；k¹为调节参数，d为机器人几何中心至贴边清扫墙面的物理距离，r为机器人的内接圆半径，d为设置的贴边距离d_welt和机器人宽度一半之和。

3.如权利要求1所述的贴边清扫路径规划方法，其特征在于，所述激光雷达为单线激光雷达，基于安装于机器人上的激光雷达对贴边清扫路径的路径起点进行调整，获得微调起点，为：

依序遍历的贴边清扫路径L₂中各个路径点；

在每次遍历时判断当前遍历的路径点是否满足第一预设距离条件，满足第一预设距离条件时的当前遍历的路径点为微调起点；

其中，第一预设距离条件为：，；

其中，为机器人中心在代价地图中的物理坐标值，为遍历的第i个路径点在代价地图中的物理坐标值，为安装于机器人上的单线激光雷达与机器人于地面行走的两个驱动轮中心的物理距离。

4.如权利要求2所述的贴边清扫路径规划方法，其特征在于，以微调起点为起点计算贴边清扫的墙面线段，并分割墙面线段获得墙面激光的分割扫描点集合，包括：

寻找微调起点对应的墙面激光扫描点P_start；

寻找优化后的贴边清扫路径的清扫终点对应的墙面激光扫描点P_end；

以墙面激光扫描点P_start至墙面激光扫描点P_end之间的所有墙面激光扫描点形成墙面线段；

对墙面线段进行满足预设条件的分割以获得分割扫描点集合，包括：

第1次分割：分别设定墙面激光扫描点P_start和墙面激光扫描点P_end为第一起点B₁和第一尾点E₁，遍历第一起点B₁和第一尾点E₁之间的所有墙面激光扫描点，选取遍历中满足第二预设距离条件的激光扫描点为属于分割扫描集的第一分割点，点P_start、P₁和P_end中每相邻的两点形成分割线段；

第2次分割：分别设定墙面激光扫描点P_start和第一分割点P₁为第一起点B₁和第一尾点E₁，分别设定第一分割点P₁和墙面激光扫描点P_end为第二起点B₂和第二尾点E₂；遍历第一起点B₁和第一尾点E₁之间的所有墙面激光扫描点，选取遍历中满足第二预设距离条件的激光扫描点为属于分割扫描点集合的第二分割点P₂；遍历第二起点B₂和第二尾点E₂之间的所有墙面激光扫描点，取遍历中满足第二预设距离条件的激光扫描点为属于分割扫描点集合的第三分割点P₃；点P_start、P₁、P₂、P₃和P_end中每相邻的两点形成分割线段；

循环地在前一次获得每一分割线段中寻找满足第二预设距离条件的激光扫描点，以获得新的分割点，直至前一次获得的每一分割线段不能再进行分割，由所有分割点形成分割扫描点集合，分割扫描点集合中的每相邻的两个点形成一分割线段，获得分割线段集合。

5.如权利要求4所述的贴边清扫路径规划方法，其特征在于，其中，第k个起点B_k和第k个尾点E_k之间的一激光扫描点S满足第二预设距离条件为：在遍历的第k个起点B_k和第k个尾点E_k之间所有激光扫描点中，激光扫描点S至起点B_k和尾点E_k的线段的垂直距离D_S值最大且D_S＞D_t；

；

；

其中，(，)为激光扫描点S在代价地图中的坐标，(，)为第k个起点B_k在代价地图中的坐标，(，)为第k个尾点E_k在代价地图中的坐标,为第k个起点B_k和第k个尾点E_k之间的欧式距离，为第k个起点B_k和第k个尾点E_k连线形成的直线与横轴的角度，D_t为设定阈值。

6.如权利要求4所述的贴边清扫路径规划方法，其特征在于，激光雷达反馈的所有距离信息和分割扫描点集合满足的预设条件为同时满足条件（Ⅰ）、（Ⅱ）和（Ⅲ）：

（Ⅰ）遍历激光雷达的所有扫描距离信息，存在一段连续的距离信息均小于设定阈值T₁；

（Ⅱ）形成墙面线段的所有墙面激光扫描点总数大于设定阈值T₂；

（Ⅲ）贴边清扫的墙面为直线墙面。

7.如权利要求6所述的贴边清扫路径规划方法，其特征在于，判断贴边清扫的墙面为直线墙面的步骤为：

从微调起点开始遍历贴边清扫路径，将遍历的贴边清扫路径的每一路径点与所有的墙面激光扫描点计算欧式距离；

记录最小欧式距离值DToWall_minn、最小欧式距离值DToWall_min对应的一墙面激光扫描点Scan_min的索引Scan_minindex、遍历过程中最小欧式距离值DToWall_min对应的路径点e_min；

遍历分割线段集合，寻找索引Scan_minindex所属分割线段L，将分割线段L的线段起始点和线段终止点分别记为e_Lstart和e_Lend；

计算Scan_minindex至点e_Lstart和点e_Lend拟合直线的垂直距离DToLine；

如果最小欧式距离值DToWall_min和垂直距离DtoLine差值的绝对值小于设定阈值T₃，则表明贴边清扫的墙面为直线墙面。

8.如权利要求7所述的贴边清扫路径规划方法，其特征在于，计算路径点e_min至点e_Lstart和点e_Lend拟合直线的垂直距离DtoLine为：

；

；

；

其中，（，）为点e_Lstart在代价地图中的坐标，（，）为点e_Lend在代价地图中的坐标,（，）为点e_min在代价地图中的坐标，为点e_Lstart和点e_Lend形成的拟合直线的斜率，为点e_Lstart和点e_Lend形成的拟合直线的截距。

9.如权利要求1所述的贴边清扫路径规划方法，其特征在于，假设贴边清扫路径上的微调起点至路径终点之间的任一路径点e_i的坐标为（x_ei,y_ei），对机器人贴边清扫时的贴边清扫路径进行清扫路径微调，为：

当墙面位于机器人贴边清扫时左边时，路径点e_i的纵坐标调整为：

；

当墙面位于机器人贴边清扫时右边时，路径点e_i的纵坐标调整为：

；

其中，；

其中，每次微调时的调整量，为机器人的宽度；d_welt为设置的贴边距离；当路径点e_i与所有墙面激光扫描点分别计算的欧式距离，为所有的欧式距离值中最小值。

10.如权利要求1所述的贴边清扫路径规划方法，其特征在于，对机器人贴边清扫时的贴边清扫路径进行清扫路径微调中，还包括连接路径起点和微调起点：

假设e_j（x_ej,y_ej）表示为贴边清扫路径中的路径起点和微调起点之间的任一路径点,则路径点e（x_ej,y_ej）调整后的坐标为（,）：

；；

其中，和分别为横向增量和纵向增量，（，）为微调起点的坐标，（,）为路径起点的坐标，为微调起点在贴边清扫路径中的索引，为路径点e（x_ej,y_ej）在贴边清扫路径中的索引。

11.一种清扫机器人，其特征在于，包括：

机体；

连接所述机体的驱动装置，用于驱动所述机体行走；

设置机体上的激光雷达，在所述机体行走过程中所述激光雷达设置于行走方向的前侧；

处理器，通信连接所述激光雷达和所述驱动装置，且用于执行如权利要求1至10任一项所述的贴边清扫路径规划方法的方法步骤；以及

设置于机体底部的用于清扫地面的清扫刷。