一种室内清洁分区方法、装置和扫地机器人制造方法及图纸

本申请实施例提供一种室内清洁分区方法、装置和扫地机器人，该方法包括：获取待清洁区域的地图信息；从地图信息中提取待清洁区域的轮廓数据，轮廓数据中包括待清洁区域中墙体所在的线段；根据待清洁区域的轮廓数据通过角度迭代搜索位于各轮廓线上的门口端点；通过定向区域生长对各门口端点进行门构建，得到门口线段；将各门口线段与相应位置的墙体所在的线段围成的各规则区块作为待清洁区域的各个清洁分区。该方法可以解决现有方案中的覆盖分区大小固定而导致清扫效率下降的问题。小固定而导致清扫效率下降的问题。小固定而导致清扫效率下降的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种室内清洁分区方法、装置和扫地机器人


[0001]本申请涉及扫地机器人
，尤其涉及一种室内清洁分区方法、装置和扫地机器人。

技术介绍

[0002]在实际应用中，用户经常需要让扫地机器人对室内的一些区域进行自主清洁。然而，在清洁过程中，扫地机器人主要是按照预先人为划分好的清洁区域大小来进行清洁，一方面需要人为过多参与，另一方面机器人每次都是按照固定的分区大小进行清扫等，导致清扫效率较低。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请实施例提供一种室内清洁分区方法、装置和扫地机器人。
[0004]第一方面，本申请实施例提供一种室内清洁分区方法，包括：
[0005]获取待清洁区域的地图信息；
[0006]从所述地图信息中提取所述待清洁区域的轮廓数据，所述轮廓数据中包括所述待清洁区域中墙体所在的线段；
[0007]根据所述待清洁区域的轮廓数据通过角度迭代搜索位于各轮廓线上的门口端点；
[0008]通过定向区域生长对各所述门口端点进行门构建，得到门口线段；
[0009]将各所述门口线段与相应位置的墙体所在的线段围成的各规则区块作为所述待清洁区域的各个清洁分区。
[0010]在一些实施例中，所述地图信息为对室内摄像或扫描获得的地图图像，所述从所述地图信息中提取所述待清洁区域的轮廓数据，包括：
[0011]对所述地图图像进行二值化处理，得到第一二值图像；
[0012]对所述第一二值图像进行形态学开操作，得到第二二值图像；
[0013]对所述第二二值图像中的像素点进行类型判断，若当前像素点与相邻的八个像素点均为黑色，则确定所述当前像素为内部点，否则为轮廓点；
[0014]将所述第二二值图像中所有的轮廓点保留，得到由各个轮廓点构成的轮廓线数据。
[0015]在一些实施例中，所述根据所述待清洁区域的轮廓数据通过角度迭代搜索位于各轮廓线上的门口端点，包括：
[0016]从各所述轮廓线上每次选取三个轮廓点作为一组，并根据选取的三个轮廓点的位置计算当前组对应的角度；
[0017]若当前组的所述角度大于预设角度阈值，则确定所述选取的三个轮廓点中的中间点为拐点，将各个所述拐点作为搜索到的门口端点。
[0018]在一些实施例中，所述通过定向区域生长对各所述门口端点进行门构建，之前还包括：
[0019]对搜索到的所述门口端点按照端点距离规则进行端点合并，得到保留的门口端点，所述保留的门口端点用于进行门构建操作。
[0020]在一些实施例中，所述通过定向区域生长对各所述门口端点进行门构建，得到门口线段，包括：
[0021]对于每个门口端点，从当前门口端点出发，沿当前门口端点的上、下、左和右四个方向中的至少一个方向进行生长，直至生长的线段长度与所述墙体所在的线段相交或超过预设长度阈值时停止生长，得到当前门口端点的四条生长线段；
[0022]将各门口端点的与所述墙体所在的线段相交的所述生长线段保留，以作为构建的门口线段。
[0023]在一些实施例中，得到所述门口线段之后还包括：
[0024]检测每条所述门口线段在所述第二二值图像中是否经过黑色像素区域；
[0025]将没有经过黑色像素区域的门口线段保留，得到保留的门口线段，所述保留的门口线段与相应位置的墙体所在的线段围成的各规则区块用于作为所述待清洁区域的各个清洁分区。
[0026]在一些实施例中，得到所述各规则区块之后还包括：
[0027]根据所述门口线段与所述墙体的长度，计算对应规则区块的面积；
[0028]判断相邻两个规则区块所围成的区域的形状类型是否发生变化，若没有变化，则将所述相邻两个规则区块进行合并为同一规划区块。
[0029]第二方面，本申请实施例还提供一种室内清洁分区装置，包括：
[0030]地图获取模块，用于获取待清洁区域的地图信息；
[0031]轮廓提取模块，用于从所述地图信息中提取所述待清洁区域的轮廓数据，所述轮廓数据中包括所述待清洁区域中墙体所在的线段；
[0032]端点搜索模块，用于根据所述待清洁区域的轮廓数据通过角度迭代搜索位于各轮廓线上的门口端点；
[0033]门构建模块，用于通过定向区域生长对各所述门口端点进行门构建，得到门口线段；
[0034]分区确定模块，用于将各所述门口线段与相应位置的墙体所在的线段围成的各规则区块作为所述待清洁区域的各个清洁分区。
[0035]第三方面，本申请实施例还提供一种扫地机器人，所述扫地机器人包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序以实施上述的室内清洁分区方法。
[0036]第四方面，本申请实施例还提供一种可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序在处理器上执行时，实施上述的室内清洁分区方法。
[0037]本申请的实施例具有如下有益效果：
[0038]本申请实施例的室内清洁分区方法通过先获取待清洁区域的地图信息；并从地图信息中提取待清洁区域的轮廓数据，然后根据待清洁区域的轮廓数据通过角度迭代搜索位于各轮廓线上的门口端点；以及通过定向区域生长对各门口端点进行门构建，得到门口线段；将各门口线段与相应位置的墙体所在的线段围成的各规则区块作为待清洁区域的各个清洁分区。该方法可以获得对应的智能分区方案，由于可以不受整个区域大小的限制，可以
解决现有方案中的覆盖分区大小固定而导致清扫效率下降的问题。此外，由于得到的都是一些规则的矩形区块，因此利于扫地机器人的清扫。
附图说明
[0039]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
[0040]图1示出了本申请实施例的扫地机器人的一种结构示意图；
[0041]图2示出了本申请实施例的室内清洁分区方法的流程图；
[0042]图3示出了本申请实施例的方法进行轮廓提取的流程图；
[0043]图4a和图4b分别示出了采用本申请实施例的方法的未对二值化图像进行形态学处理和处理后的对比图；
[0044]图5示出了采用本申请实施例的方法提取到的一种轮廓示意图；
[0045]图6示出了本申请实施例的室内清洁分区方法的门口端点搜索流程图；
[0046]图7示出了本申请实施例的方法进行门口端点的应用示意图；
[0047]图8示出了本申请实施例的室内清洁分区方法的另一流程图；
[0048]图9a和图9b分别示出了本申请实施例的方法中对门口端点进行合并前和合并后的对比图；
[0049]图10示出了本申请实施例的室内清洁分区方法的门构建的流程图；
[0050]图11示出了本申请实施例的方法的多个方向进行生本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种室内清洁分区方法，其特征在于，包括：获取待清洁区域的地图信息；从所述地图信息中提取所述待清洁区域的轮廓数据，所述轮廓数据中包括所述待清洁区域中墙体所在的线段；根据所述待清洁区域的轮廓数据通过角度迭代搜索位于各轮廓线上的门口端点；通过定向区域生长对各所述门口端点进行门构建，得到门口线段；将各所述门口线段与相应位置的墙体所在的线段围成的各规则区块作为所述待清洁区域的各个清洁分区。2.根据权利要求1所述的室内清洁分区方法，其特征在于，所述地图信息为对室内摄像或扫描获得的地图图像，所述从所述地图信息中提取所述待清洁区域的轮廓数据，包括：对所述地图图像进行二值化处理，得到第一二值图像；对所述第一二值图像进行形态学开操作，得到第二二值图像；对所述第二二值图像中的像素点进行类型判断，若当前像素点与相邻的八个像素点均为黑色，则确定所述当前像素为内部点，否则为轮廓点；将所述第二二值图像中所有的轮廓点保留，得到由各个轮廓点构成的轮廓线数据。3.根据权利要求2所述的室内清洁分区方法，其特征在于，所述根据所述待清洁区域的轮廓数据通过角度迭代搜索位于各轮廓线上的门口端点，包括：从各所述轮廓线上每次选取三个轮廓点作为一组，并根据选取的三个轮廓点的位置计算当前组对应的角度；若当前组的所述角度大于预设角度阈值，则确定所述选取的三个轮廓点中的中间点为拐点，将各个所述拐点作为搜索到的门口端点。4.根据权利要求1所述的室内清洁分区方法，其特征在于，所述通过定向区域生长对各所述门口端点进行门构建，之前还包括：对搜索到的所述门口端点按照端点距离规则进行端点合并，得到保留的门口端点，所述保留的门口端点用于进行门构建操作。5.根据权利要求1或4所述的室内清洁分区方法，其特征在于，所述通过定向区域生长对各所述门口端点进行门构建，得到门口线段，包括：对于每个门口端点，从当前门口端点出发，沿当前门口端点的上、下、左和右四个方向中的至少一个方向进...

【专利技术属性】
技术研发人员：张磊，何晶，
申请(专利权)人：微思机器人深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：