清洁机器人的清洁区域划分方法及清洁机器人技术

本发明专利技术提出一种区域划分方法及清洁机器人，通过检测墙体并判断与全局地图的位置关系，以墙体为参考基准并基于全局地图实现划分子区域清洁，来提高清洁机器人的灵活性，比如在较为空旷的客厅内将一次性清扫的子区域设定较大一些、在卧室等空间限制的区域将一次性清扫的子区域设小一些。清扫的子区域设小一些。清扫的子区域设小一些。

【技术实现步骤摘要】
清洁机器人的清洁区域划分方法及清洁机器人


[0001]本专利技术涉及一种清洁机器人的清洁区域划分方法及清洁机器人，属于机器人应用领域。

技术介绍

[0002]清洁机器人在日常生活中的应用越来越广泛，通过清洁机器人在限定的空间内移动并实现对地面的清扫、清理活动，从而取代人工的清扫、拖地等乏味劳动。但由于在不同应用场景下的要求越来越高，尤其是对于运行精度和运行效率上提出了更多的需求，因而对于清洁机器人的地图建立及运行控制设定了极大的挑战，现有的清洁机器人多是通过多传感器比如红外、超声波、激光雷达、摄像头等构建地图，而在具有的清洁过程中为了提升效率会采用区域划分或栅格化的方法来实现相继完成的独立小区域清洁，具体方法比如201811542832.0公开的地图栅格化方法。
[0003]如上所述的现有地图区域划分的方法是通过在全局地图的基础上按照一定规律或规格划分为若干块，比如划分为若干相互领接的2m＊2m方形区域，或是通过一定规律划分为若干相互领接的子区域，然后在设定的区域中逐一完成清洁。这样的技术方案能够保证将地图细分以便于清洁机器人能以先后顺序完成清洁活动，但是缺乏根据实际场景的环境地图来灵活划分区域的功能。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种区域划分方法及清洁机器人，通过检测墙体并判断与全局地图的位置关系，以墙体为参考基准并基于全局地图实现划分区域清洁，来提高清洁机器人的灵活性，比如在较为空旷的客厅内将一次性清扫的子区域设定较大一些、在卧室等空间限制的区域将一次性清扫的子区域设小一些。<br/>[0005]本专利技术的技术方案是，一种清洁机器人的清洁区域划分方法，包括：S1：获取含障碍物分布信息的栅格地图；
[0006]S2：获取运动空间中的墙体信息；
[0007]S3：在栅格地图中以墙体对应的障碍物栅格为边线划分清洁区域。
[0008]优选的，获取运动空间中的墙体信息，包括：
[0009]S21：获取运动空间内的三维点云图，所述三维点云图为若干点云数据组成的数据集合；
[0010]S22：根据三维点云图拟合生成若干3D线段；
[0011]S23：在3D线段中确定对应墙体的定位线段，并在栅格地图中确定墙体对应的第一障碍物栅格。
[0012]优选的，获取运动空间中的墙体信息，包括：根据清洁机器人的三维点云图采集设备的量程确定采集范围；寻找采集范围内长度最长的3D线段；将所述最长的3D线段映射至栅格地图，3D线段映射后产生的线段与第一障碍物栅格重合时则确定为定位线段。
[0013]优选的，在采集范围中，分别计算每一个方向上最长的点云线段作为候选线段；在所述候选线段中，选择最长的候选线段作为所述最长的3D线段。
[0014]优选的，所述定位线段为天花板与墙体的交线。
[0015]优选的，还包括S31：以第一障碍物栅格所在的同一直线上的第一连续障碍物栅格确定第一边线段，以垂直于第一边线段且与第一连续障碍物栅格或第一障碍物栅格相邻的第二连续障碍物栅格确定第二边线段；
[0016]S32：以第一边线段和第二边线段作为相邻边确定矩形区域；
[0017]S33：将矩形区域与栅格地图中的非障碍物栅格区域重合部分划分为清洁区域。
[0018]优选的，第一边线段的长度为第一连续障碍物栅格的最大跨度，第二边线段的长度为第二连续障碍物栅格的最大跨度；或者，
[0019]第一边线段的长度小于第一连续障碍物栅格的最大跨度，和第二边线段的长度小于第二连续障碍物栅格的最大跨度；或者，
[0020]第一边线段的长度小于第一连续障碍物栅格的最大跨度，或第二边线段的长度小于第二连续障碍物栅格的最大跨度。
[0021]优选的，清洁机器人在清洁活动中多次确定的多个清洁区域互不重叠。
[0022]优选的，所述区域划分方法还包括校正方法：确定第一连续障碍物栅格或第二连续障碍物栅格所记录两端的终端位置点的栅格坐标及坐标差值为(ΔX，ΔY)；确定栅格单元的边长为M；确定所述坐标差值所对应的栅格坐标差值为R，将栅格坐标减去R作为重新确定的栅格坐标，其中R＝(ΔX/M，ΔY/M)。
[0023]本专利技术还提出一种清洁机器人，包括摄像头模块和控制模块，摄像头模块用于收集运动空间内的图像，控制模块用于数据处理及运动控制，清洁机器人根据控制模块的指令完成上述的区域划分方法。
[0024]优选的，清洁机器人在划分的清洁区域中包括弓字形模式，在同一方向运行超过设定距离或设定时间后执行误差修正。
[0025]本专利技术的技术效果是：清洁机器人检测运行空间的图像，并通过其特征点云分布图与栅格地图的映射关系确定墙体在全局地图中的位置，清洁机器人以检测到的墙体为基准在全局地图的基础上重新划分清洁区域以实现清洁活动，提高清洁机器人的灵活性和适应性，改变传统的固定逐一栅格清洁方式。
附图说明
[0026]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需的附图作简单介绍，显然，下面描述中的附图只是本专利技术实施例的部分实施例，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，所获得的其他实施例附图应当包含在本专利技术的技术方案中。
[0027]图1为本专利技术的区域划分方法流程图；
[0028]图2为获取墙体的方法流程图；
[0029]图3为区域划分方法流程图；
[0030]图4为实施例的第一种情况示意图；
[0031]图5为实施例的第二种情况示意图；
[0032]图6为实施例的第三种情况示意图；
[0033]图7为清洁机器人检测运动空间示意图；
[0034]图8为通过栅格地图判断墙体的方法。
具体实施方式
[0035]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术的一个实施例，而并非全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。
[0036]如图1至3所示为本专利技术及实施例的实现方法流程图。
[0037]一：根据记录的环境障碍物分布信息构建栅格地图。
[0038]本专利技术中，全局地图的构建方式为同时定位和建图的方法(Simultaneous Localizationand Mapping，SLAM)，包括SLAM装置获取一个环境的感知数据，感知数据中包括图像数据、点云数据和惯性导航数据，根据图像数据和惯性导航数据建立该环境的一个全局地图，在全局地图中能显示出待清洁空间的位置、障碍物等信息。
[0039]本专利技术中，将全局地图栅格化后形成栅格地图，包括障碍物对应的障碍栅格和空白区域对应的空白栅格，栅格化的具体方法为，将全局地图划分为等间距的相互领接的栅格，如1m＊1m的方形栅格，将全局地图中的障碍物信息或可运行信息对应至相关栅格中，这样全局地图就会均由障碍栅格和空白栅格构成，在地图的识别本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种清洁机器人的清洁区域划分方法，其特征在于，包括：S1：获取含障碍物分布信息的栅格地图；S2：获取运动空间中的墙体信息；S3：在栅格地图中以对应墙体的障碍物栅格为边线划分清洁区域。2.根据权利要求1所述的清洁区域划分方法，其特征在于，获取运动空间中的墙体信息，包括：S21：获取运动空间内的三维点云图，所述三维点云图为若干点云数据组成的数据集合；S22：根据三维点云图拟合生成若干3D线段；S23：在3D线段中确定对应墙体的定位线段，并在栅格地图中确定墙体对应的第一障碍物栅格。3.根据权利要求2所述的清洁区域划分方法，其特征在于，获取运动空间中的墙体信息，包括：根据清洁机器人的三维点云图采集设备的量程确定采集范围；寻找采集范围内长度最长的3D线段；将所述最长的3D线段映射至栅格地图，3D线段映射后产生的线段与第一障碍物栅格重合时则确定为定位线段。4.根据权利要求3所述的清洁区域划分方法，其特征在于：在采集范围中，分别计算每一个方向上最长的点云线段作为候选线段；在所述候选线段中，选择最长的候选线段作为所述最长的3D线段。5.根据权利要求2所述的清洁区域划分方法，其特征在于：所述定位线段对应为天花板与墙体的交线。6.根据权利要求2所述的清洁区域划分方法，其特征在于，还包括：S31：以第一障碍物栅格所在的同一直线上的第一连续障碍物栅格确定第一边线段，以垂直于第一边线段且与第一连续障碍物栅格或第一障碍物栅格相邻的第二连续障碍物栅格确定第二边线段；S32：以第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：ꢀ五一IntClA四七L一一二四，
申请(专利权)人：广东宝乐机器人股份有限公司，
类型：发明
国别省市：