本公开提供了一种清洁路径生成方法、生成装置以及清洁机器人。该方法包括：获取目标图像，目标图像包括待清洁空间的轮廓和/或待清洁空间中的障碍物的轮廓；获取各轮廓点的位置信息，基于轮廓中各轮廓点的位置信息，计算各轮廓点的曲率，基于各轮廓点的曲率确定轮廓的沿边点；根据沿边点生成沿边路径，和/或根据非沿边点生成非沿边路径，基于沿边路径和/或非沿边路径生成清洁路径。该方法通过获取目标图像中的清洁空间或其中障碍物的轮廓点位置信息，再根据轮廓点的位置信息计算轮廓点的曲率，之后通过轮廓点的曲率确定沿边点生成沿边路径和/或非沿边路径，可以确定哪些区域可以进行沿边清扫，从而保证了清洁机器人执行任务过程中的安全性。过程中的安全性。过程中的安全性。
【技术实现步骤摘要】
清洁路径生成方法、生成装置以及清洁机器人
[0001]本公开涉及清洁机器人
，具体而言，涉及一种清洁路径生成方法、清洁机器人的清洁方法、生成装置、计算机可读存储介质、处理器以及清洁机器人。
技术介绍
[0002]当前清洁机器人在清扫的过程中，利用传感器测距方法判断是否可以对障碍物或者墙壁等进行沿边清扫，但是这种方法由于只检测障碍物局部的位置，因此，不可避免地会产生一定的碰撞。相对家用清洁机器人来说，商用机器人的体积更大，质量也更大，如果也采用这种方式，碰撞可能性会更大，也会导致严重的后果。
[0003]因此，现有技术中缺乏可以判断哪些区域可以沿边清扫的方式。
[0004]在
技术介绍
部分中公开的以上信息只是用来加强对本文所描述技术的
技术介绍
的理解，因此，
技术介绍
中可能包含某些信息，这些信息对于本领域技术人员来说并未形成在本国已知的现有技术。
技术实现思路
[0005]本公开的主要目的在于提供一种清洁路径生成方法、清洁机器人的清洁方法、生成装置、计算机可读存储介质、处理器以及清洁机器人，以解决现有技术中缺乏可以判断哪些区域可以沿边清扫的方式的问题。
[0006]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种清洁路径生成方法，包括：获取目标图像，所述目标图像包括待清洁空间的轮廓和/或所述待清洁空间中的障碍物的轮廓；获取各轮廓点的位置信息，基于所述轮廓中各轮廓点的位置信息，计算各轮廓点的曲率，基于所述各轮廓点的曲率确定轮廓的沿边点；根据所述沿边点生成沿边路径，和/或根据非沿边点生成非沿边路径，基于所述沿边路径和/或所述非沿边路径生成清洁路径。
[0007]可选地获取各轮廓点的位置信息，基于所述轮廓中各轮廓点的位置信息，计算各轮廓点的曲率，基于所述各轮廓点的曲率确定轮廓的沿边点，包括：获取目标轮廓点的位置信息和N个相邻轮廓点的位置信息，并根据所述目标轮廓点的位置信息和各所述相邻轮廓点的位置信息，计算所述目标轮廓点的曲率，所述目标轮廓点为所述轮廓点中的一个，N为大于等于2的正整数；确定曲率小于曲率阈值的所述目标轮廓点为预备沿边点；若连续M个所述目标轮廓点均为所述预备沿边点，则确定所述M个目标轮廓点均为所述沿边点，M为大于等于2的正整数。
[0008]可选地，获取目标轮廓点的位置信息和N个相邻轮廓点的位置信息，并根据所述目标轮廓点的位置信息和各所述相邻轮廓点的位置信息，计算所述目标轮廓点的曲率，包括：获取所述目标轮廓点的第一坐标值以及各所述相邻轮廓点的第一坐标值，获取所述目标轮廓点的第二坐标值以及各所述相邻轮廓点的第二坐标值，所述第一坐标值为横坐标轴的坐标值，所述第二坐标值为纵坐标轴的坐标值，所述横坐标轴和所述纵坐标轴为以所述目标图像中的一点为原点建立的二维坐标系中的两个坐标轴；计算各所述相邻轮廓点的第一坐
标值分别与所述目标轮廓点的第一坐标值的差值，得到第一偏差值Xd；计算各所述相邻轮廓点的第二坐标值分别与所述目标轮廓点的第二坐标值的差值，得到第二偏差值Yd；根据所述第一偏差值Xd及所述第二偏差值Yd，获得所述目标轮廓点的曲率。
[0009]可选地，若连续M个所述目标轮廓点均为所述预备沿边点，则确定所述M个目标轮廓点均为所述沿边点，包括：遍历所有的所述目标轮廓点，确定所有的所述预备沿边点；确定是否存在连续的M个所述预备沿边点，若存在连续的M个所述预备沿边点，则确定所述连续的M个预备沿边点均为所述沿边点。
[0010]可选地，获取目标图像，包括：获取所述待清洁空间的占用栅格地图；对所述占用栅格地图进行膨胀，得到膨胀后的所述占用栅格地图；提取膨胀后的所述占用栅格地图中的轮廓，得到所述目标图像。
[0011]可选地，在根据所述沿边点生成沿边路径，和/或根据非沿边点生成非沿边路径之后，所述方法还包括：将所述目标图像中的所述沿边路径的颜色调整为第一颜色，将所述目标图像中的所述非沿边路径的颜色调整为第二颜色，所述第一颜色和第二颜色不同。
[0012]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种清洁机器人的清洁方法，包括：采用任一种所述生成方法生成所述清洁路径；控制所述清洁机器人按照所述清洁路径进行清洁。
[0013]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种清洁路径生成装置，包括获取单元、计算单元以及生成单元，其中，所述获取单元用于获取目标图像，所述目标图像包括待清洁空间的轮廓和/或所述待清洁空间中的障碍物的轮廓；所述计算单元用于获取各轮廓点的位置信息，基于所述轮廓中各轮廓点的位置信息，计算各轮廓点的曲率，基于所述各轮廓点的曲率确定轮廓的沿边点；所述生成单元用于根据所述沿边点生成沿边路径，和/或根据非沿边点生成非沿边路径，基于所述沿边路径和/或所述非沿边路径生成清洁路径。
[0014]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行任一种所述的方法。
[0015]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行任一种所述的方法。
[0016]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种清洁机器人，所述清洁机器人包括清洁结构、一个或多个处理器、存储器以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行任一种所述的方法。
[0017]在本专利技术实施例中，首先，获取待清洁空间的轮廓和/或所述待清洁空间中的障碍物的轮廓的目标图像；然后，获取各轮廓点的位置信息且根据所述轮廓中各轮廓点的位置信息计算各所述轮廓点的曲率，基于所述各轮廓点的曲率确定轮廓的沿边点；最后，根据所述沿边点生成沿边路径，和/或根据非沿边点生成非沿边路径，并基于所述沿边路径和/或非沿边路径生成清洁路径。本公开中的清洁路径生成方法中，通过获取目标图像中的清洁空间的轮廓中轮廓点位置信息和其中障碍物的轮廓点的位置信息中的至少一个，再根据轮廓点的位置信息计算轮廓点的曲率，之后通过轮廓点的曲率确定沿边点生成可以进行沿边清扫的沿边路径和/或不可以进行沿边清扫的非沿边路径，即可以确定哪些区域可以进行沿边清扫，解决了现有技术中的缺乏可以判断哪些区域可以进行沿边清扫的方法的问题，
从而保证了清洁机器人执行任务过程中的安全性。
附图说明
[0018]构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。在附图中：
[0019]图1示出了本公开的一种典型实施例的清洁路径生成方法流程图；
[0020]图2示出了本公开的一种典型实施例的清洁路径生成装置示意图；
[0021]图3示出了本公开的一种具体实施例中目标图像示意图；
[0022]图4示出了本公开的一种具体实施例中的沿边路径和非沿边路径。
具体实施方式
[0023]需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种清洁路径生成方法，其特征在于，包括：获取目标图像，所述目标图像包括待清洁空间的轮廓和/或所述待清洁空间中的障碍物的轮廓；获取各轮廓点的位置信息，基于所述轮廓中各轮廓点的位置信息，计算各轮廓点的曲率，基于所述各轮廓点的曲率确定轮廓的沿边点；根据所述沿边点生成沿边路径，和/或根据非沿边点生成非沿边路径，基于所述沿边路径和/或所述非沿边路径生成清洁路径。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取各轮廓点的位置信息，基于所述轮廓中各轮廓点的位置信息，计算各轮廓点的曲率，基于所述各轮廓点的曲率确定轮廓的沿边点，包括：获取目标轮廓点的位置信息和N个相邻轮廓点的位置信息，并根据所述目标轮廓点的位置信息和各所述相邻轮廓点的位置信息，计算所述目标轮廓点的曲率，所述目标轮廓点为所述轮廓点中的一个，N为大于等于2的正整数；确定曲率小于曲率阈值的所述目标轮廓点为预备沿边点；若连续M个所述目标轮廓点均为所述预备沿边点，则确定所述M个目标轮廓点均为所述沿边点，M为大于等于2的正整数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取目标轮廓点的位置信息和N个相邻轮廓点的位置信息，并根据所述目标轮廓点的位置信息和各所述相邻轮廓点的位置信息，计算所述目标轮廓点的曲率，包括：获取所述目标轮廓点的第一坐标值以及各所述相邻轮廓点的第一坐标值，获取所述目标轮廓点的第二坐标值以及各所述相邻轮廓点的第二坐标值，所述第一坐标值为横坐标轴的坐标值，所述第二坐标值为纵坐标轴的坐标值；根据各所述相邻轮廓点的第一坐标值分别与所述目标轮廓点的第一坐标值的差值，得到第一偏差值Xd；根据各所述相邻轮廓点的第二坐标值分别与所述目标轮廓点的第二坐标值的差值，得到第二偏差值Yd；根据所述第一偏差值Xd及所述第二偏差值Yd，获得所述目标轮廓点的曲率。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若连续M个所述目标轮廓点均为所述预备沿边点，则确定所述M个目标轮廓点均为所述沿边点，包括：遍历所有的所述目标轮廓点，确定所有的所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：林燕龙，
申请(专利权)人：广州视睿电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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