【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及清洁机器人路径规划，具体是基于深度学习的公共卫生间仿生清洁机器人路径规划方法。
技术介绍
1、随着新一代高新技术的迅猛发展和普及到各个行业，人工智能也迎来了更深程度的发展。人工智能已经作为我国未来重要发展方向之一，科技界、制造业界和国防领域等也更加深入研究，各个行业也不断的探索机器人技术发展的未来。
2、随着科学技术的进步和社会发展，清洁机器人正在以惊人的速度普及，市场发展十分迅猛。前期发展阶段，清洁机器人主要以改进扫地效能为主。目前和未来的阶段，清洁机器人将在保证提供较优良的清洁效果后，开始转向多传感融合、导航、路径规划等智能化核心技术的发展方向之上。
3、但是，现有公共卫生间的清洁机器人在路径行动中无法对动态障碍物进行避障，导致无法为清洁机器人规划无碰撞安全可靠的路径；降低了清洁机器人的使用寿命，因此，我们提出了基于深度学习的公共卫生间仿生清洁机器人路径规划方法来解决上述所提到的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于深度学习的公共卫...
【技术保护点】
1.基于深度学习的公共卫生间仿生清洁机器人路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的公共卫生间仿生清洁机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤一获取清洁机器人需要进行清洁的工作区域，对所有工作区域进行全遍历，根据整体环境建立环境栅栏地图，同时对清洁机器人进行动力学建模，构建一个深度强化学习模型中，获取清洁机器人需要进行清洁的工作区域，对所有工作区域进行全遍历，根据整体环境建立环境栅栏地图的方法包括：根据环境建立环境栅栏地图；区域转换算法对整体工作环境计算并生成安全的全局路径；下一个区域的选择；在子区域被划分且生成预定义...
【技术特征摘要】
1.基于深度学习的公共卫生间仿生清洁机器人路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的公共卫生间仿生清洁机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤一获取清洁机器人需要进行清洁的工作区域，对所有工作区域进行全遍历，根据整体环境建立环境栅栏地图，同时对清洁机器人进行动力学建模，构建一个深度强化学习模型中，获取清洁机器人需要进行清洁的工作区域，对所有工作区域进行全遍历，根据整体环境建立环境栅栏地图的方法包括：根据环境建立环境栅栏地图；区域转换算法对整体工作环境计算并生成安全的全局路径；下一个区域的选择；在子区域被划分且生成预定义的路径后，根据各个子区域路径的起始点不同，将子区域最近的边界线设为初始路径线，将目标点集合q中的第一个点q0设为工作起始点，则下一个到达的目标点q1作为清洁机器人需要到达的子目标点，进行遍历，直至目标点集合q最后的目标点qn；若目标点集合q中所有的目标点都被遍历完，表示清洁机器人已全遍历子区域，进而完成全覆盖整体环境地图的任务，结束算法，若没有到达最后目标点qn，则继续迭代移动直至全部遍历。
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的公共卫生间仿生清洁机器人路径规划方法，其特征在于，根据环境建立环境栅栏地图的方法包括，清洁机器人在移动过程中使用激光雷达扫描周围环境，同时通过超声和红外传感器不断更新完善环境信息，然后根据栅格图建立障碍物地图，以小于或等于清洁机器人尺寸来确定栅格的大小，并且在地图中将清洁机器人视为一个点，用于路径规划的准备工作。
4.根据权利要求2所述的基于深度学习的公共卫生间仿生清洁机器人路径规划方法，其特征在于，所述区域转换算法对整体工作环境计算并生成安全的全局路径的方法包括，首先获取清洁机器人在栅格地图的起始位置s，根据地图中障碍物的不同获取地图凹凸角，进行分解子区域，然后采用基于边沿的bfs算法获得任意两个子区域之间的最短距离，这些距离视为最短距离，以求安全遍历整体栅格环境地图的全局路径l。
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的公共卫生间仿生清洁机器人路径规划方法，其特征在于，下一个区域的选择的方法包括，按照不同障碍物凹凸角信息进行子区域划分后，在各个子区域之间进行，通过子区域选择算法分析并计算下一个需要遍历的子区域，作为每个子区域的路径生成的第一阶段，计算出每个子区域的方向不变角，然后对每个子区域进行每个角度的旋转，使路径的方向沿子区域的边界对齐，同时在对其他子区域进行探索时，...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘凯，郑光明，刘明，刘牧潇，王一帆，赵千帆，王德凯，
申请(专利权)人：杭州星物种机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。