一种商用清洁机器人工作区域自动生成方法技术

本发明专利技术公开了一种商用清洁机器人工作区域自动生成方法，它包括：步骤S1、获取机器人工作区域的三维点云地图，通过octomap将三维点云地图转化为栅格地图；步骤S2、将所述栅格地图进行图像二值化，对栅格地图中的障碍区域和清扫区域进行区分；步骤S3、对进行二值化图像进行开运算，过滤掉清扫区域中机器人无法到达的死角区域，保留清扫区域中机器人可以到达的最终清扫区域。本发明专利技术提供一种商用清洁机器人工作区域自动生成方法，先对现场平面图进行opencv分区，分区后根据提取的区域图形属性来决定用回型全覆盖或平铺全覆盖，从而弥补单区域单覆盖方式的局限性，从而利于移动机人高效简洁地完成任务。简洁地完成任务。简洁地完成任务。

【技术实现步骤摘要】
一种商用清洁机器人工作区域自动生成方法


[0001]本专利技术涉及一种商用清洁机器人工作区域自动生成方法。

技术介绍

[0002]目前，随着技术地快速发展，移动机器人常用于清洁，服务，巡检等领域以替代人工，移动机器人移动需要遵循一定的轨迹，能否合理的规划轨迹对于移动机器人的移动来说至关重要。目前，移动机器人常规做法是根据所选定的区域来决定采用回型全覆盖的方法还是平铺全覆盖的方法，但是这个仅适用于简单的场景，是理想化的场景，而我们实际运用场景中并不会或者很少有这么简单的场景，因此在实际使用的过程中存在一定的缺陷。
[0003]目前，移动机器人常规做法是根据所选定的区域来决定采用回型全覆盖的方法还是平铺全覆盖的方法，整个区域仅采用一种模式进行轨迹规划，因此仅适用于简单的场景，是理想化的场景，对于复杂化的场景，规划的轨迹会存在冗余，效率偏低下。而我们实际运用场景中并不会或者很少有这么简单的场景，因此在实际使用的过程中存在一定的缺陷。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是，克服现有技术的不足，提供一种商用清洁机器人工作区域自动生成方法，先对现场平面图进行opencv分区，分区后根据提取的区域图形属性来决定用回型全覆盖或平铺全覆盖，从而弥补单区域单覆盖方式的局限性，从而利于移动机人高效简洁地完成任务。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术的技术方案是：一种商用清洁机器人工作区域自动生成方法，它包括：步骤S1、获取机器人工作区域的三维点云地图，通过octomap将三维点云地图转化为栅格地图；步骤S2、将所述栅格地图进行图像二值化，对栅格地图中的障碍区域和清扫区域进行区分；步骤S3、对进行二值化图像进行开运算，过滤掉清扫区域中机器人无法到达的死角区域，保留清扫区域中机器人可以到达的最终清扫区域；步骤S4、根据清扫区域中机器人可以到达的最终清扫区域的所有轮廓集合，计算出轮廓的质心，通过质心提取出对应的轮廓图形；步骤S5、根据清扫区域中机器人可以到达的最终清扫区域的轮廓图形，以机器人在所述轮廓图形中移动的路径最短为标准，选择采用回字形全覆盖算法或平铺型全覆盖算法来进行轮廓图形全覆盖。
[0006]进一步，所述轮廓图形为圆形或矩形。
[0007]进一步，所述步骤S1中，通过octomap将三维点云地图转化为栅格地图，包括：使用octomap中的octomap_server功能包将三维点云地图转换为栅格地图。
[0008]进一步，所述步骤S2中，将所述栅格地图进行图像二值化，包括：
使用函数cvtColor(image，cv.COLOR_RGB2GRAY)对栅格地图进行灰度处理，得到所述栅格地图的二值化图像。
[0009]进一步，所述步骤S2中，对栅格地图中的障碍区域和清扫区域进行区分，包括：设定阈值X，所述二值化图像中低于阈值X的区域视为0，所述二值化图像中高于X的区域视为1；所述二值化图像中低于阈值X的区域为障碍区域，所述二值化图像中高于X的区域为清扫区域。
[0010]进一步，所述步骤S3中，对二值化图像进行开运算，包括：对所述栅格地图的二值化图像，先进行腐蚀，再进行膨胀，过滤掉所述二值化图像轮廓的尖端，得到所述二值化图像的圆滑轮廓。进一步，所述开运算的算法表达式为：morphologyEx(A，MORPH_OPEN，核结构元素)；其中，A为栅格地图的二值化图像。
[0011]进一步，所述步骤S4中，根据清扫区域中机器人可以到达的最终清扫区域的所有轮廓集合，计算出轮廓的质心，通过质心提取出对应的轮廓图形，包括：步骤S41、计算出清扫区域中机器人可以到达的最终清扫区域的所有轮廓总数findContours；步骤S42、提取每个所述轮廓moments(contours[0])；步骤S43、使用函数circle计算每个所述轮廓的质心。
[0012]进一步，所述步骤S5中，根据清扫区域中机器人可以到达的最终清扫区域的轮廓图形，以机器人在所述轮廓图形中移动的路径最短为标准，选择采用回字形全覆盖算法还是平铺型全覆盖算法来进行轮廓图形全覆盖，包括：设清扫区域中机器人可以到达的最终清扫区域的轮廓图形为圆形区域A、圆形区域B和矩形区域C，所述矩形区域C连接在圆形区域A和圆形区域B之间；对圆形区域A分别采用回字形全覆盖算法和平铺型全覆盖算法进行轮廓图形全覆盖，通过作图法对两种全覆盖算法的路径进行比较，得出回字形全覆盖算法的路径最短；对圆形区域B分别采用回字形全覆盖算法和平铺型全覆盖算法进行轮廓图形全覆盖，通过作图法对两种全覆盖算法的路径进行比较，得出回字形全覆盖算法的路径最短；对矩形区域C分别采用回字形全覆盖算法和平铺型全覆盖算法进行轮廓图形全覆盖，通过作图法对两种全覆盖算法的路径进行比较，得出平铺型全覆盖算法的路径最短；最后，对于圆形区域A和圆形区域B采用回字形全覆盖算法，对于矩形区域C采用平铺型全覆盖算法。
[0013]进一步，所述步骤S5中，根据清扫区域中机器人可以到达的最终清扫区域的轮廓图形，以机器人在所述轮廓图形中移动的路径最短为标准，选择采用回字形全覆盖算法还是平铺型全覆盖算法来进行轮廓图形全覆盖，包括：设清扫区域中机器人可以到达的最终清扫区域的轮廓图形为矩形区域D、矩形区域E和矩形区域F，所述矩形区域F连接在矩形区域D和矩形区域E之间；对矩形区域D分别采用回字形全覆盖算法和平铺型全覆盖算法进行轮廓图形全覆盖，通过作图法对两种全覆盖算法的路径进行比较，得出平铺型全覆盖算法的路径最短；
对矩形区域E分别采用回字形全覆盖算法和平铺型全覆盖算法进行轮廓图形全覆盖，通过作图法对两种全覆盖算法的路径进行比较，得出平铺型全覆盖算法的路径最短；对矩形区域F分别采用回字形全覆盖算法和平铺型全覆盖算法进行轮廓图形全覆盖，通过作图法对两种全覆盖算法的路径进行比较，得出平铺型全覆盖算法的路径最短；最后，对于矩形区域D、矩形区域E和矩形区域F均采用平铺型全覆盖算法。
[0014]采用了上述技术方案，本专利技术先将选中的需要规划轨迹的不规则区域通过opencv来分区，分区后提取每个区域的近似圆形或矩形的轮廓，然后再对每个分区进行覆盖区域，可以去除一些已知的狭窄区域，可以简化区域覆盖算法的计算过程。分区后以机器人在所述轮廓图形中移动的路径最短为标准，根据区域不同判断采用回型全覆盖还是平铺全覆盖，这样规划出来的轨迹不是单一的，对于机器人的运动来说会更友善，而不同区域之间只需要再规划一条点对点轨迹，就可以实现同地图的不同区域切换。可以更高效合理的规划路径，从而达到复杂场景简单化的效果。
附图说明
[0015]图1为本专利技术的一种商用清洁机器人工作区域自动生成方法的流程图；图2为本专利技术的清洁机器人在矩形双子楼外加连廊的最终清扫区域中的最优路径图；图3为本专利技术的清洁机器人在圆形双子楼外加连廊的最终清扫区域中的最优路径图；图4为本专利技术的清洁机器人采用单一回字形全覆盖的路径图；图5为本专利技术的清洁机器人采用单一平铺型全覆盖的路径图。
具体实施方式
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种商用清洁机器人工作区域自动生成方法，其特征在于，它包括：步骤S1、获取机器人工作区域的三维点云地图，将三维点云地图转化为栅格地图；步骤S2、将所述栅格地图进行图像二值化，对栅格地图中的障碍区域和清扫区域进行区分；步骤S3、对进行二值化图像进行开运算，过滤掉清扫区域中机器人无法到达的死角区域，保留清扫区域中机器人可以到达的最终清扫区域；步骤S4、根据清扫区域中机器人可以到达的最终清扫区域的所有轮廓集合，计算出轮廓的质心，通过质心提取出对应的轮廓图形；步骤S5、根据清扫区域中机器人可以到达的最终清扫区域的轮廓图形，以机器人在所述轮廓图形中移动的路径最短为标准，选择采用回字形全覆盖算法或平铺型全覆盖算法来进行轮廓图形全覆盖。2.根据权利要求1所述的一种商用清洁机器人工作区域自动生成方法，其特征在于：所述轮廓图形为圆形或矩形。3.根据权利要求1所述的一种商用清洁机器人工作区域自动生成方法，其特征在于，所述步骤S1中，将三维点云地图转化为栅格地图，包括：使用octomap中的octomap_server功能包将三维点云地图转换为栅格地图。4.根据权利要求1所述的一种商用清洁机器人工作区域自动生成方法，其特征在于，所述步骤S2中，将所述栅格地图进行图像二值化，包括：使用函数cvtColor(image，cv.COLOR_RGB2GRAY)对栅格地图进行灰度处理，得到所述栅格地图的二值化图像。5.根据权利要求1所述的一种商用清洁机器人工作区域自动生成方法，其特征在于，所述步骤S2中，对栅格地图中的障碍区域和清扫区域进行区分，包括：设定阈值X，所述二值化图像中低于阈值X的区域视为0，所述二值化图像中高于X的区域视为1；所述二值化图像中低于阈值X的区域为障碍区域，所述二值化图像中高于X的区域为清扫区域。6.根据权利要求4所述的一种商用清洁机器人工作区域自动生成方法，其特征在于，所述步骤S3中，对二值化图像进行开运算，包括：对所述栅格地图的二值化图像，先进行腐蚀，再进行膨胀，过滤掉所述二值化图像轮廓的尖端，得到所述二值化图像的圆滑轮廓。7.根据权利要求6所述的一种商用清洁机器人工作区域自动生成方法，其特征在于，所述开运算的算法表达式为：morphologyEx(A，MORPH_OPEN，核结构元素)；其中，A为栅格地图的二值化图像。8.根据权利要求5所述的一种商用清洁机器人工作区域自动生成方法，其特征在于，所述步骤S4中，根据清扫区域中机器人可以到达的最终清扫区域的所有轮廓集合，计算出轮廓的质心，通过质...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩丹，马祥祥，陈剑，
申请(专利权)人：江苏天策机器人科技有限公司，
类型：发明
国别省市：