CN101126645A - 为机器人划分覆盖区域的方法及其装置 - Google Patents
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Abstract
提供了一种划分机器人的覆盖区域的方法及其装置。也就是说，提供了一种产生用于机器人工作的空间地图并将该空间地图分成至少一个区段的方法及其装置。该方法包括：通过感测与障碍物的距离来产生包括以概率方式分布的栅格点的占有率栅格地图；通过基于机器人的半径和大小增加占有率栅格地图中的障碍物和墙壁的厚度来产生结构空间地图；通过在结构空间地图中利用带形片扫描区域来对该区域进行划分。
Description
本申请要求于2006年8月18日在韩国知识产权局提交的第10-2006-0078398号韩国专利申请的优先权，该申请全部公开于此以资参考。
技术领域
本发明涉及一种为机器人划分覆盖区域的方法及其装置。更具体地讲，涉及一种产生用于机器人工作的空间地图并将该空间地图分成至少一个区段的方法及其装置。
背景技术
传统的机器人被设计用于工厂或工业上的自动处理。随着自动控制技术和遥控技术的发展，机器人已被用于简单工作或者极端环境(比如，高温或低温)或危险环境(比如，外太空或海底)下的工作。
除了用于工业的工业机器人以外，用于在家庭中辅助家务或在办公室中辅助事务的机器人已实际应用。例如，典型机器人为清洁机器人、向导机器人和反犯罪机器人等。
这些传统机器人能够在预定区域中执行特定工作。然而，当区域较大时，如果机器人在区域内随机行进或在随机地点工作，则机器人无法有效地在整个区域执行特定工作。因此，希望有效地划分给定空间内的区域并对于划分的区域执行特定工作，以便提高效率。
图1是示意性地表示划分区域的传统方法的示图。
在如图1所示的传统方法中，通过使用直线(即，扫描线100)扫描给定区域来划分区域。如图1中所示，可以在扫描线100遇到临界点150的点处对区域进行划分。临界点150是扫描线遇到障碍物并且在上部和下部不存在障碍物的位置。因此，在图1中，创建两个临界点150，从而划分出了四个区段。
然而，对于由机器人使用距离测量传感器识别的栅格地图而言，障碍物或墙壁的轮廓可能不够平滑。例如，如图1中所示，多个曲线或凹陷处出现在左侧和右侧，并在使用扫描线100进行扫描时导致了几个不必要的临界点160，从而导致在划分区域时创建了不必要的区段。
考虑到上述问题，使用了在划分时考虑到不必要的临界点来平滑栅格地图的轮廓并划分区域的传统方法。
然而，根据平滑栅格地图的轮廓的传统方法，通过使用安装在机器人中的传感器测量距离来产生栅格地图。因此，因为机器人可能总是可变地在传感器的误差范围内行进，所以难以确定机器人的精确位置，相应地，可能产生相对于墙壁和障碍物的相对距离的误差。由于这个原因，该方法在平滑栅格地图方面受到限制。
发明内容
因此，本发明的一方面在于提供一种结构空间地图并通过利用带形片扫描结构空间地图来对区域进行划分。
本发明的另一方面在于通过消除噪声小区并组合被不必要地划分的区段来提供机器人能够有效地工作的区域。
在下面的描述中将部分地阐明本发明另外的方面和/或优点，通过描述，其会变得更加清楚，或者通过实施本发明可以了解。
本发明的这些和/或其他方面通过提供一种划分机器人的覆盖区域的方法来实现，该方法包括：通过感测与障碍物的距离来产生包括以概率方式分布的栅格点的占有率栅格地图；通过基于机器人的半径和大小增加占有率栅格地图中的障碍物和墙壁的厚度来产生结构空间地图；通过在结构空间地图中利用带形片扫描区域来对该区域进行划分。
本发明的另一方面在于提供一种划分机器人的覆盖区域的装置，该装置包括：占有率栅格地图产生单元，通过感测与障碍物的距离来产生包括以概率方式分布的栅格点的占有率栅格地图；结构空间地图产生单元，通过基于机器人的半径和大小增加占有率栅格地图中的障碍物和墙壁的厚度来产生结构空间地图；划分单元，通过在结构空间地图中利用带形片沿预定方向扫描区域来对该区域进行划分。
附图说明
通过下面结合附图对实施例进行的描述，本发明的这些和/或其他方面和优点将会变得清楚且更易于理解，其中：
图1是示意性地表示划分区域的传统方法的示图；
图2是表示根据本发明实施例的划分机器人的覆盖区域的方法的流程图；
图3是表示根据本发明实施例的结构空间地图的概念的示图；
图4A是根据本发明实施例的占有率栅格地图(occupancy grid map)；
图4B是根据本发明实施例的包括自由空间和障碍物的栅格地图；
图5A是根据本发明实施例的经受腐蚀(erosion)后的图4B的栅格地图；
图5B是根据本发明实施例的通过向图5A的栅格地图应用膨胀(dilation)而消除噪声的示图；
图6是根据本发明实施例的通过腐蚀而产生的结构空间地图；
图7A是表示根据本发明实施例的向结构空间地图应用带形片的方法的示图；
图7B是表示根据本发明实施例的通过应用带形片对区域进行划分的结果的示图；
图8表示根据本发明实施例的使用带形片来给予ID的四个例子；
图9表示通过对如图6中所示的根据本发明实施例产生的结构空间地图使用带形片来划分区域的结果；
图10是表示根据本发明实施例的消除噪声小区(noise cell)并组合各区段的过程的示图；
图11是根据本发明实施例的已消除噪声小区并组合各区段的图9的结构空间地图的示图；
图12A是根据本发明实施例的图9中的划分结果的左下侧的放大示图；
图12B是根据本发明实施例的图11中的组合结果的左下侧的放大示图；
图13是根据本发明实施例的划分机器人的覆盖区域的装置的方框图。
具体实施方式
现在将详细描述本发明的实施例，本发明的实施例表示在附图中，其中，相同的标号始终表示相同的部件。下面将参照附图来描述实施例以解释本发明。
然而，本发明可以实现为很多不同的形式，并且不应被解释为局限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了公开的充分和彻底以及将本发明的构思充分传达给本领域技术人员。
图2是表示根据本发明实施例的划分移动机器人的覆盖区域的方法的流程图。
根据本发明实施例的划分移动机器人的覆盖区域的方法包括：在操作210中，产生占有率栅格地图；在操作220中，通过应用临界值来修正栅格地图；在操作230中，消除自由空间中的噪声；在操作240中，产生结构空间地图；在操作250中，获得扫描方向；在操作260中，对区域进行划分；在操作270中，消除小区噪声；在操作280中，对各区段进行组合。
在对区域进行划分之前，应该产生该区域的地图。根据本发明的实施例，机器人在自动行进的同时使用位置和距离信息来产生工作的空间的地图。
图3是表示根据本发明实施例的结构空间地图的概念的示图。
传统的栅格地图显示预定区域中的障碍物和墙壁或自由空间。这些栅格地图是在不考虑机器人的大小的情况下产生的，这可能导致机器人在行进的同时与墙壁或障碍物碰撞或者移动得过于向前或向后。根据本发明的实施例，如图3中右侧的示图所示，通过定义考虑了机器人大小的结构空间地图，机器人被减小为点大小，并且可以产生考虑到墙壁320和障碍物310相对于机器人的大小而创建的自由空间311和321。通过产生结构空间地图，可以产生行进路径或划分机器人的工作区域而不必考虑机器人的大小。
因此，在操作210中，机器人在自动行进的同时通过识别周围的障碍物来产生占有率栅格地图。占有率栅格地图允许机器人通过使用安装的至少一个传感器来感测距离从而以概率方式识别障碍物或墙壁。根据本发明的实施例，由于传感器因机器人的行进而可能引起精确度和位置的误差，所以为障碍物的位置和存在赋予0和1之间的概率值。为了本发明的此实施例的方便，当代表障碍物和墙壁的多个栅格点被给定为概率值时，它们被定义为概率栅格点。也就是说，0为自由空间并且1为100％概率的障碍物，而0和1之间的值表示可能存在障碍物。实际环境仅包括障碍物(1)和自由空间(0)之一，但由于因传感器感测距离时的误差或机器人识别自身位置时的误差导致产生了障碍物的位置误差，所以地图也包括0和1之间的值。
图4A是根据本发明实施例的占有率栅格地图，图4B是根据本发明实施例的仅包括自由空间和障碍物的栅格地图。
例如，如图4A中所示，获得了公寓室内的栅格地图。首先，移动机器人在目标区域自动行进。移动机器人能够使用，例如，能够感测距离的检测传感器(诸如，超声传感器、红外传感器或激光传感器)感测前方区域的障碍物。通过感测从机器人到建筑物或障碍物的距离来获得包括多个点的栅格点，使用这些栅格点可以建立占有率栅格地图。然而，根据本发明的实施例，占有率栅格地图中的点的分布不仅包括0或1，还包括0和1之间的概率。
根据本发明的实施例，在操作220中，通过对给予占有率栅格地图的空间中的所有点的0和1之间的概率分布应用预定临界值，获得如图4B中所示的仅包括自由空间和障碍物的栅格地图。
关于应用临界值的操作，当对给予了0和1之间的值的点应用临界值0.5时，对0.5以上的栅格点给予值1并且对0.5以下的其他点给予值0。因此，具有值1的点作为障碍物并且具有值0的点作为自由空间。因此，如图4B中所示的通过应用临界值而获得的栅格地图能够使占有率栅格地图更清楚。因此，由于以概率方式分布的栅格点被改变为作为“存在”的1或作为“不存在”的0，所以在修正的栅格地图中自由空间和障碍物被清楚地分开。然而，本领域技术人员可考虑到传感器的误差而对临界值进行各种方式的修改。
图5A表示经受腐蚀后的图4B的栅格地图，图5B表示根据本发明实施例的通过向图5A的栅格地图应用膨胀而消除噪声的示图。
在获得包括障碍物和自由空间的栅格地图之后，在操作230中，对栅格地图应用图像处理操作以消除自由空间中的噪声。根据本发明的实施例，通过腐蚀和膨胀来应用该图像处理操作。
腐蚀和膨胀消除自由空间中的噪声并且以任意次序被应用。当首先应用腐蚀时，通过使具有预定大小的障碍物和墙壁的栅格点变厚来减小自由空间。例如，如图5A中所示，当对图4B的栅格地图应用了腐蚀时，每个障碍物的厚度和宽度增加预定大小。在图5中，白色区域代表自由空间而黑色区域代表障碍物。
膨胀使障碍物和墙壁的栅格点的大小和厚度减小预定大小，从而使自由空间扩大障碍物所减小的大小那么多。例如，如图5B中所示，通过对图5A中已经经受腐蚀的栅格地图应用膨胀来扩大自由空间，可以获得仅包括已消除噪声的自由空间和障碍物的栅格地图。
另一方面，根据本发明的实施例，在膨胀之后进行腐蚀。类似于上述操作，自由空间中的点或小区域被视为噪声并被消除。
如上所述，根据本发明的实施例，通过腐蚀和膨胀的图像处理来消除自由空间中的噪声。在操作240中，例如，对于已消除噪声的栅格地图考虑机器人的大小，如图6中所示通过腐蚀来获得结构空间地图。从再次经受腐蚀从而通过增大障碍物和墙壁的厚度和面积来减小自由空间的已消除噪声的栅格地图来估计障碍物的大小和位置。相应地，当区域被划分时，在操作240中，机器人被减小为点大小并且获得结构空间地图，而不存在任何有关机器人的大小的问题。
通过使用获得的结构空间地图来执行对区域的划分。根据本发明的实施例，沿预定方向扫描整个区域以划分该区域。根据本发明的实施例，用于扫描(用来提供各个自由空间区段)的手段不是线而是带形片。相应地，通过使用带形片划分自由空间来减少通过使用临界值定义为墙壁和障碍物的不必要的小区域。
在操作250中，在使用带形片执行扫描之前确定扫描方向。通过针对结构空间地图的区域使用多种方法可以获得整个区域中最频繁的线的角度。例如，为了获得该角度，检测该区域中的至少一个线并将其分成具有相同角度的组，然后，确定包括多数线的组的角度作为扫描线的角度。为了实现上述获得所述角度的操作，可以执行Hough变换、Radon变换或直方图方法(histogram method)。根据Hough变换、Radon变换或直方图方法，通过将二维数据线转换成参数空间来从参数空间获得线或轮廓线。通过检测的线之中的多数线来确定所述扫描角度。
获得的扫描角度被用作结构空间地图的区域中的带形片的扫描角度。带形片的扫描方向与获得的扫描角度垂直。
图7A是表示根据本发明实施例的向结构空间地图应用带形片的过程的示图，图7B是表示根据本发明实施例的通过应用带形片对区域进行划分的结果的示图。
在确定了扫描方向之后，在操作260中，通过向结构空间地图应用带形片来划分区域。当带形片沿扫描方向移动时，获得各自由空间区段。例如，如图7A中所示，在结构空间地图中，如果带形片的扫描角度约为90度并且扫描方向为向右(即，0度)，则当带形片移动时对每个自由空间区段给予ID。另外，当带形片在自由空间中遇到障碍物时，可划分该自由空间的各区段。
如图7A中所示，当带形片向右扫描时，形成各自由空间区段700，并且当各自由空间区段700未被障碍物打断而彼此相邻时，所述各自由空间区段作为一个区段被分配ID。也就是说，图7A左侧的两个自由空间区段被视为一个区域，其被识别为“ID 1”。
相反，根据本发明的实施例，当自由空间区段被障碍物分成两个区段710、720时，对每个自由空间区段给予ID。例如，在图7A中，当自由空间区段被障碍物分成两个区段时，较上区段710被分配了“ID 2”并且较下区段720被分配了“ID 3”。
因此，通过利用带形片扫描结构空间地图来获得各自由空间区段，并且对各自由空间区段给予ID，从而如图7B中所示对区域进行了划分。
在上述对区域的划分中，如图7B中所示，如果在结构空间地图中墙壁320或障碍物310是平滑的，则上述扫描与传统的使用线进行的扫描没什么不同。然而，如图1中所示，当在结构空间地图中由于传感器的误差而导致墙壁或障碍物的轮廓不平滑时，出现了几个不必要的临界点160，从而导致在墙壁或障碍物周围限定了几个小区域。然而，根据本发明的实施例，通过利用带形片扫描结构空间地图能够防止由墙壁或障碍物处的不必要临界点所带来的不利效果。
图8表示根据本发明实施例的使用带形片来给予ID的四个例子，图9表示通过对如图6中所示的根据本发明实施例产生的结构空间地图使用带形片来划分区域的结果。
如图8中所示，对自由空间区段分配ID的操作以不同的方式来确定，例如，如下所述来确定对自由空间区段分配ID的操作。
根据本发明的实施例，至少两个自由空间区段与一个前面的共同自由空间区段相邻。例如，如图8的8-1中所示，当两个自由空间区段与被分配了“ID 1”的共同自由空间区段相邻时，对每个自由空间区段给予新的ID。相应地，“ID 2”被分配给一个自由空间区段，“ID 3”被分配给另一个自由空间区段。
根据本发明的实施例，一个自由空间区段与多个前面的自由空间区段相邻。例如，如图8的8-2中所示，一个新的自由空间区段与分别被分配了“ID1”和“ID 2”的上自由空间区段和下自由空间区段相邻。在这种构造中，可对该新的自由空间区段给予新的ID。相应地，为该新的自由空间区段分配“ID3”。
根据本发明的实施例，一个自由空间区段仅与障碍物或墙壁903相邻。在这种构造中，当使用带形片开始扫描时，对该自由空间区段给予新的ID。例如，如图8的8-3中所示，给予新的“ID 1”。
根据本发明的实施例，一个自由空间区段与一个前面的自由空间区段相邻。换句话说，两个自由空间区段一对一地相邻。对后面的自由空间区段给予前面的ID。例如，如图8的8-4中所示，对后面的自由空间区段给予前面的“ID 1”。
可以根据为自由空间区段分配ID的上述实施例之一来对区域进行划分。例如，当根据上述实施例之一来对结构空间地图中的区域进行划分时，在进行扫描的同时根据第一和第三种情况最初对该区域分配“ID 1”。在继续对该区域进行扫描的同时，自由空间区段被障碍物分成上下两个区段，如第一种情况中所描述的那样。相应地，对上面的空间区段给予“ID 2”，并对下面的自由空间区段给予“ID 3”。在障碍物的末端，扫描操作对应于第二种情况。相应地，对该处的自由空间区段给予新的“ID 4”。
在给予了ID之后，通过带形片来形成后面的自由空间区段。当后面的自由空间区段与前面的自由空间区段一对一地相邻时，如前所述，不对后面的自由空间区段给予新的ID。因此，在图7A的自由空间中，在给予了各ID之后，在利用带形片扫描的过程中在带形片遇到另一障碍物或障碍物消失之前不给予新的ID。相应地，如图7B中所示，分配了ID 1-4并且该自由空间被分成四个区域。
图9表示通过对典型公寓应用利用带形片进行扫描的上述划分方法所划分的区域的示图。上述划分是使用图6中的结构空间地图来进行的。通过找到在产生的结构空间地图中出现最多的方向来确定扫描角度。例如，扫描角度确定为大约90度，扫描方向为向右并且自由空间可被划分成几个区段。
通过使用带形片可以减少在墙壁或障碍物的边界处出现多个分开区段的这种情况的发生。如图9中所示，在左端和右端的区段没有被分成多个区段而只是被分成一个或两个区段，并且可以减少由于墙壁或障碍物的边界处的噪声而导致一个区域被分成多个区段的这种情况的发生。然而，可以根据带形片的宽度在墙壁或拐角处限定小的区段。
图10是表示消除噪声小区并组合各区段的示图，图11是表示消除噪声小区并组合各区域的结果的示图。
在通过利用带形片进行扫描来执行划分之后，在操作270中消除小区噪声，并且在操作280中同时组合各区段。
即使使用带形片来划分区域，但当墙壁不平滑或墙壁的一部分由于柱子的原因而突出时，仍可限定多个区段。例如，当如图10的10-1的左侧示图中所示限定了各自由空间区段时，被分配了“ID 3”的区段可能太小而不被接受作为一个区段，从而可以通过把它视为噪声小区来将其与前面的区段组合。
宽度或大小低于预定临界值的小区被视为噪声小区。在操作270中，可以将视为噪声小区的小区与相邻的其他区段进行组合。相应地，检查根据消除噪声小区进行的划分是否正确，并且当由于噪声小区而出现分离的部分时，在操作280中组合该部分。
如图10的10-1中所示，当两个区段彼此相邻或者除噪声小区以外仅限定了一个区段时，如果噪声小区被消除，则可能只有一个区段。相应地，通过组合噪声小区将整个区域限定为一个区域。在图10的10-1中，由于根据组合噪声小区的操作而使得整个区域被划分成除噪声小区之外的两个区段，所以所述两个区段最终被组合。
另一方面，当除噪声小区以外限定了三个或更多的区段时，即使没有限定噪声小区，也仍然保留三个区段。因此，仅噪声小区能够被组合。如图10的10-2中所示，即使将噪声小区与其相邻区段组合，也仍然保留三个区段，因此该区域不能被组合。
图11中的示图是通过将在图9中获得的结果应用于上述消除和结合小区噪声的操作来获得的。参照图11，通过带形片来划分区域并且在该区域中存在宽度或尺寸较小的噪声小区。通过根据上述消除噪声和组合其他区段来组合噪声小区能够减少区段的总数。相应地，通过消除和组合噪声小区，多个区段被识别为一个较大的区域，这使得机器人在一个区域中有效地工作。
图12A和图12B分别是图9和图11中的示图的左下部分的放大示图。
图12A中表示利用带形片来划分区域的结果，该区域被相对有效地划分，但该区域在区段1-7可能由于噪声小区而被划分成更小的区段。
如图12B中所示，通过在操作270中将噪声小区2、11和25与相邻区段组合以及其后在操作280中将它们组合来将区段1-7组合成一个区域(1)。
例如，对于清洁机器人，如图12B中所示，机器人通过利用带形片扫描来划分没有障碍物的房间的区域，并且其后能够通过消除小区噪声以及同时组合各区段来减少划分的区段。结果，当清洁机器人单独清洁房间中的各划分区段时，待清洁的区段减少，从而机器人能够有效地清洁房间。
图13是根据本发明实施例的划分机器人的覆盖区域的装置的方框图。
根据本发明实施例的划分装置包括：占有率栅格地图产生单元1300、临界值应用单元1310、自由空间噪声消除单元1320、结构空间地图产生单元1330、扫描方向获得单元1340、划分单元1350、噪声小区消除单元1360和组合单元1370。
占有率栅格地图产生单元1300允许机器人在自动行进的同时针对工作的区域产生栅格地图。通过占有率栅格地图产生单元可以获得多个栅格点，这些栅格点是由0和1之间的概率值表示的概率栅格点。
临界值应用单元1310在对所述概率值应用临界值并将所述概率值与临界值比较之后将概率栅格点的概率值转换成0或1。由1代表的栅格点是墙壁或障碍物占据的部分，其他栅格点构成自由空间。
自由空间噪声消除单元1320通过腐蚀和膨胀来消除自由空间中的噪声。相应地，通过经腐蚀和膨胀或膨胀和腐蚀消除噪声能够获得包括自由空间和障碍物的地图。
结构空间地图产生单元1330利用腐蚀来获得结构空间地图。通过考虑到机器人的大小使墙壁或障碍物变厚，腐蚀减小自由空间。相应地，机器人通过使用产生的结构空间地图可以被视为一个点并且划分自由空间。
扫描方向获得单元1340在产生的结构空间地图中找到最频繁的线组，并从该线组获得扫描角度。为了在结构空间地图中对线进行搜索，可以执行Hough变换、Radon变换或直方图方法。
划分单元1350通过在扫描方向扫描获得的结构空间地图来对区域进行划分。通过利用带形片来扫描结构空间地图，可减小由于传感器误差导致的墙壁或障碍物周围的不必要的划分。划分单元1350通过对各自由空间区段给予ID来有效地划分区域。
噪声小区消除单元1360将由划分单元1350划分的区段之中宽度或面积比预定值小的区段确定为噪声并将其消除。当区段被确定为噪声小区时，它可以与相邻区段组合。
组合单元1370在组合噪声小区之后确定划分是否正确，并随后组合被不正确地划分的区段。组合单元1370在检查出存在由于噪声小区而划分出的多个区段的情况下将所述区段组合成一个区段。当由于不平滑的表面而导致限定了多个噪声小区并且因此而限定了多个区段时，组合单元1370消除噪声小区并尝试组合所述多个区段。因此，防止了噪声小区对区段进行划分并且使得机器人有效地工作。
根据本发明的实施例，通过利用带形片来划分区域，可以减少由感测墙壁或障碍物时的误差导致的墙壁或障碍物周围的多个区段。
根据本发明的实施例，通过产生结构空间地图，可以不考虑机器人的大小而对区域进行划分。
根据本发明的实施例，通过组合在划分过程中限定的作为多个小区段的噪声小区，机器人能够有效地工作。
根据本发明的实施例，通过消除噪声小区并组合划分的区段，区域能够被划分成机器人能够实际工作的区段。
虽然已表示和描述了本发明的一些实施例，但本领域技术人员应该理解，在不脱离由权利要求及其等同物限定的本发明的原理和精神的情况下，可以对这些实施例进行各种修改。
Claims (21)
1.一种划分机器人的覆盖区域的方法，该方法包括：
通过感测与障碍物的距离来产生包括以概率方式分布的栅格点的占有率栅格地图；
通过基于机器人的半径和大小增加占有率栅格地图中的障碍物和墙壁的厚度来产生结构空间地图；
通过在结构空间地图中沿一个方向利用带形片扫描区域来对该区域进行划分。
2.如权利要求1所述的方法，其中，产生占有率栅格地图的步骤包括：使用距离测量传感器来感测所述距离。
3.如权利要求1所述的方法，还包括：通过应用临界值来从占有率栅格地图产生划分成自由空间或障碍物区域的栅格地图。
4.如权利要求1所述的方法，还包括：从所述划分成自由空间或障碍物区域的栅格地图中消除自由空间噪声。
5.如权利要求4所述的方法，其中，自由空间噪声的消除是通过腐蚀和膨胀来执行的，腐蚀使得障碍物和墙壁的厚度增加至预定大小，膨胀使得障碍物和墙壁的厚度减小至预定大小。
6.如权利要求1所述的方法，其中，产生结构空间地图的步骤包括：通过腐蚀来产生结构空间地图，该腐蚀使得障碍物和墙壁的厚度增加机器人的半径那么多。
7.如权利要求1所述的方法，还包括：获得与结构空间地图中的多数线的方向垂直的带形片的扫描方向。
8.如权利要求7所述的方法，其中，获得扫描方向的步骤包括：使用Hough变换、Radon变换和直方图方法中的至少一种来获得与结构空间地图中的多数线的方向垂直的带形片的扫描方向。
9.如权利要求1所述的方法，还包括：将宽度或面积小于预定大小的噪声小区与相邻区段组合。
10.如权利要求9所述的方法，还包括：在组合噪声小区之后组合两个相邻的区段。
11.一种划分机器人的覆盖区域的装置，该装置包括：
占有率栅格地图产生单元，通过感测与障碍物的距离来产生包括以概率方式分布的栅格点的占有率栅格地图；
结构空间地图产生单元，通过基于机器人的半径和大小增加占有率栅格地图中的障碍物和墙壁的厚度来产生结构空间地图；
划分单元，通过在结构空间地图中利用带形片沿预定方向扫描区域来对该区域进行划分。
12.如权利要求11所述的装置，其中，所述占有率栅格地图产生单元使用距离测量传感器来感测所述距离。
13.如权利要求12所述的装置，其中，所述距离测量传感器是超声波传感器、红外传感器和激光传感器中的至少一种。
14.如权利要求11所述的装置，还包括：临界值应用单元，通过应用临界值来从占有率栅格地图产生划分成自由空间或障碍物区域的栅格地图。
15.如权利要求14所述的装置，还包括：自由空间噪声消除单元，从所述划分成自由空间和障碍物区域的栅格地图中消除自由空间噪声。
16.如权利要求1 5所述的装置，其中，所述自由空间噪声消除单元执行腐蚀并执行膨胀，腐蚀使得障碍物和墙壁的厚度增加至预定大小，膨胀使得障碍物和墙壁的厚度减小至预定大小。
17.如权利要求11所述的装置，其中，所述结构空间地图产生单元通过腐蚀来产生结构空间地图，该腐蚀使得障碍物和墙壁的厚度增加机器人的半径那么多。
18.如权利要求11所述的装置，还包括：扫描方向获得单元，获得与结构空间地图中的多数线的方向垂直的带形片的扫描方向。
19.如权利要求18所述的装置，其中，所述扫描方向获得单元使用Hough变换、Radon变换和直方图方法中的至少一种来获得与结构空间地图中的多数线的方向垂直的带形片的扫描方向。
20.如权利要求11所述的装置，还包括：噪声小区消除单元，将宽度或面积小于预定大小的噪声小区与相邻区段组合。
21.如权利要求20所述的装置，还包括：组合单元，在组合噪声小区之后组合两个相邻的区段。
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|---|---|---|---|
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|---|---|
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|---|---|---|---|
| CN200710102207XA Active CN101126645B (zh) | 2006-08-18 | 2007-04-27 | 为机器人划分覆盖区域的方法及其装置 |
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|---|---|
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Cited By (20)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103926925A (zh) * | 2014-04-22 | 2014-07-16 | 江苏久祥汽车电器集团有限公司 | 一种基于改进的vfh算法的定位与避障方法及机器人 |
| CN104599588A (zh) * | 2015-02-13 | 2015-05-06 | 中国北方车辆研究所 | 一种栅格地图通行成本的计算方法 |
| CN104714551A (zh) * | 2015-03-23 | 2015-06-17 | 中国科学技术大学 | 一种适用于车式移动机器人的室内区域覆盖方法 |
| CN105425803A (zh) * | 2015-12-16 | 2016-03-23 | 纳恩博（北京）科技有限公司 | 自主避障方法、装置和*** |
| CN105973239A (zh) * | 2016-07-06 | 2016-09-28 | 深圳市高巨创新科技开发有限公司 | 无人机最短路径搜索方法 |
| CN106175606A (zh) * | 2016-08-16 | 2016-12-07 | 北京小米移动软件有限公司 | 机器人及其实现自主操控的方法、装置 |
| CN106541407A (zh) * | 2015-09-18 | 2017-03-29 | 三星电子株式会社 | 清洁机器人及其控制方法 |
| CN106863305A (zh) * | 2017-03-29 | 2017-06-20 | 赵博皓 | 一种扫地机器人房间地图创建方法及装置 |
| CN106940560A (zh) * | 2010-07-01 | 2017-07-11 | 德国福维克控股公司 | 具有区域划分的测绘制图 |
| CN107544488A (zh) * | 2016-06-23 | 2018-01-05 | 株式会社久保田 | 行驶辅助***及作业车 |
| CN107898393A (zh) * | 2017-11-17 | 2018-04-13 | 北京奇虎科技有限公司 | 用于清洁机器人的区块调整方法、装置及机器人 |
| CN108292139A (zh) * | 2015-12-02 | 2018-07-17 | 高通股份有限公司 | 由机器人同时进行地图绘制和规划 |
| CN108363393A (zh) * | 2018-02-05 | 2018-08-03 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种智能运动设备及其导航方法和存储介质 |
| CN108803590A (zh) * | 2017-04-28 | 2018-11-13 | 深圳乐动机器人有限公司 | 机器人清洁模式控制*** |
| CN108885453A (zh) * | 2015-11-11 | 2018-11-23 | 罗伯特有限责任公司 | 用于机器人导航的地图的划分 |
| CN110141164A (zh) * | 2019-06-13 | 2019-08-20 | 深圳市银星智能科技股份有限公司 | 一种门区域识别方法、门区域识别***以及清洁机器人 |
| CN110888960A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-03-17 | 深圳市银星智能科技股份有限公司 | 一种室内空间分区方法、装置及移动机器人 |
| CN111121750A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-05-08 | 广东博智林机器人有限公司 | 室内的路径获取方法和装置 |
| CN111240309A (zh) * | 2018-11-12 | 2020-06-05 | 北京奇虎科技有限公司 | 扫地机器人执行清扫工作的方法、装置及电子设备 |
| WO2022143166A1 (zh) * | 2020-12-30 | 2022-07-07 | 广东博智林机器人有限公司 | 基于地坪的施工路径获取方法及装置以及地坪涂覆机器人 |
Families Citing this family (51)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9002638B2 (en) * | 2005-09-13 | 2015-04-07 | Michael John Safoutin | Method and apparatus for geometric search and display for a digital map |
| KR100881228B1 (ko) | 2007-09-06 | 2009-02-05 | 포항공과대학교 산학협력단 | 초음파 센서를 이용한 물체 탐지 방법 |
| KR20090077547A (ko) * | 2008-01-11 | 2009-07-15 | 삼성전자주식회사 | 이동 로봇의 경로 계획 방법 및 장치 |
| KR101437916B1 (ko) | 2008-01-14 | 2014-09-15 | 삼성전자주식회사 | 초음파 센서를 이용한 지도 작성 방법 및 이를 이용하는이동 로봇 |
| KR101553654B1 (ko) * | 2009-02-13 | 2015-10-01 | 삼성전자 주식회사 | 이동 로봇 및 이동 로봇의 이동 방법 |
| KR101633889B1 (ko) * | 2009-02-18 | 2016-06-28 | 삼성전자주식회사 | 격자지도를 이용한 경로 생성 장치 및 방법 |
| US8108148B2 (en) * | 2009-02-27 | 2012-01-31 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing, North America, Inc. | Method and system for mapping environments containing dynamic obstacles |
| KR100901312B1 (ko) * | 2009-03-13 | 2009-06-05 | 국방과학연구소 | 자율이동플랫폼의 지형데이터 생성 장치, 이를 구비하는 자율이동플랫폼 및 자율이동플랫폼의 지형데이터 생성 방법 |
| BR112012010612A2 (pt) | 2009-11-06 | 2017-08-15 | Evolution Robotics Inc | Dispositivo móvel configurado para navegar em superfície e método para navegar em superfície com dispositivo móvel |
| KR101641235B1 (ko) * | 2009-11-17 | 2016-07-20 | 엘지전자 주식회사 | 로봇 청소기 및 이의 제어 방법 |
| KR101641237B1 (ko) * | 2009-11-20 | 2016-07-21 | 엘지전자 주식회사 | 로봇 청소기 및 이의 제어 방법 |
| US8799201B2 (en) | 2011-07-25 | 2014-08-05 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Method and system for tracking objects |
| KR102068745B1 (ko) * | 2012-05-29 | 2020-01-21 | 삼성전자주식회사 | 그리드 맵을 복수개의 룸으로 구획하는 방법 및 장치 |
| EP2752726B1 (de) | 2013-01-08 | 2015-05-27 | Cleanfix Reinigungssysteme AG | Bodenbehandlungsmaschine und Verfahren zum Behandeln von Bodenflächen |
| KR101883473B1 (ko) | 2013-05-07 | 2018-07-30 | 한화지상방산 주식회사 | 이동로봇의 지도 작성 장치 및 방법 |
| CN105824310B (zh) * | 2015-01-08 | 2018-10-19 | 江苏美的清洁电器股份有限公司 | 机器人的行走控制方法和机器人 |
| JP6636260B2 (ja) * | 2015-04-21 | 2020-01-29 | Cyberdyne株式会社 | 自律移動体の走行経路教示システムおよび走行経路教示方法 |
| DE102015109775B3 (de) | 2015-06-18 | 2016-09-22 | RobArt GmbH | Optischer Triangulationssensor zur Entfernungsmessung |
| KR101734654B1 (ko) * | 2015-06-25 | 2017-05-11 | 현대자동차주식회사 | 레이저 스캐너를 이용한 센서 중심 좌표계의 점유 격자 지도를 작성하는 시스템 및 방법 |
| WO2017026080A1 (ja) * | 2015-08-13 | 2017-02-16 | ヤンマー株式会社 | 自律走行車の経路設計方法 |
| JP6619967B2 (ja) * | 2015-08-21 | 2019-12-11 | シャープ株式会社 | 自律移動装置、自律移動システム及び環境地図評価方法 |
| DE102015114883A1 (de) | 2015-09-04 | 2017-03-09 | RobArt GmbH | Identifizierung und Lokalisierung einer Basisstation eines autonomen mobilen Roboters |
| US9764470B2 (en) * | 2015-10-05 | 2017-09-19 | X Development Llc | Selective deployment of robots to perform mapping |
| DE102015119865B4 (de) | 2015-11-17 | 2023-12-21 | RobArt GmbH | Robotergestützte Bearbeitung einer Oberfläche mittels eines Roboters |
| DE102015121666B3 (de) | 2015-12-11 | 2017-05-24 | RobArt GmbH | Fernsteuerung eines mobilen, autonomen Roboters |
| CN105571596B (zh) * | 2016-01-18 | 2018-09-18 | 福州华鹰重工机械有限公司 | 多车辆环境探索方法及装置 |
| DE102016102644A1 (de) | 2016-02-15 | 2017-08-17 | RobArt GmbH | Verfahren zur Steuerung eines autonomen mobilen Roboters |
| US10613541B1 (en) | 2016-02-16 | 2020-04-07 | AI Incorporated | Surface coverage optimization method for autonomous mobile machines |
| KR101922953B1 (ko) * | 2016-08-29 | 2018-11-28 | 엘지전자 주식회사 | 이동 로봇 및 그 제어방법 |
| CH713152A2 (de) | 2016-11-23 | 2018-05-31 | Cleanfix Reinigungssysteme Ag | Bodenbehandlungsmaschine und Verfahren zum Behandeln von Bodenflächen. |
| KR20180082264A (ko) * | 2017-01-10 | 2018-07-18 | 엘지전자 주식회사 | 이동 로봇 및 그 제어방법 |
| CN110709790A (zh) | 2017-03-02 | 2020-01-17 | 罗博艾特有限责任公司 | 用于控制自主移动机器人的方法 |
| DE102017109219A1 (de) * | 2017-04-28 | 2018-10-31 | RobArt GmbH | Verfahren für die Roboternavigation |
| CN107977003B (zh) * | 2017-11-28 | 2020-07-31 | 深圳市杉川机器人有限公司 | 区域清扫方法及装置 |
| US10698413B2 (en) | 2017-12-28 | 2020-06-30 | Savioke Inc. | Apparatus, system, and method for mobile robot relocalization |
| CN108388245B (zh) * | 2018-01-26 | 2021-02-26 | 温州大学瓯江学院 | 一种agv小车室内定位导航***及其控制方法 |
| CN108508891B (zh) * | 2018-03-19 | 2019-08-09 | 珠海市一微半导体有限公司 | 一种机器人重定位的方法 |
| US11126199B2 (en) * | 2018-04-16 | 2021-09-21 | Baidu Usa Llc | Learning based speed planner for autonomous driving vehicles |
| CN110858076B (zh) * | 2018-08-22 | 2023-06-02 | 杭州海康机器人股份有限公司 | 一种设备定位、栅格地图构建方法及移动机器人 |
| CN111197985B (zh) * | 2018-10-31 | 2022-04-05 | 科沃斯机器人股份有限公司 | 区域识别方法、路径规划方法、设备及存储介质 |
| US20210397765A1 (en) * | 2018-11-07 | 2021-12-23 | Honda Motor Co., Ltd. | Work area zone boundary demarcation apparatus of autonomously navigating work machine |
| CN109571482B (zh) | 2019-01-02 | 2021-08-27 | 京东方科技集团股份有限公司 | 清扫机器人路径规划方法及相关***、可读存储介质 |
| CN110332943B (zh) * | 2019-07-03 | 2023-05-09 | 浙江大学 | 一种快速遍历的机器人全覆盖路径规划方法 |
| CN111026131B (zh) * | 2019-12-30 | 2023-03-14 | 达闼机器人股份有限公司 | 一种膨胀区域的确定方法、确定装置、机器人和存储介质 |
| CN112150391B (zh) * | 2020-09-30 | 2022-11-29 | 北京小狗吸尘器集团股份有限公司 | 一种图像去噪方法、装置、可读介质及电子设备 |
| CN112180946B (zh) * | 2020-10-22 | 2023-10-03 | 湖南格兰博智能科技有限责任公司 | 一种扫地机器人的导航路径规划方法、***及电子设备 |
| CN112965490B (zh) * | 2021-02-07 | 2024-07-19 | 京东科技信息技术有限公司 | 控制机器人的方法、装置及非瞬时性计算机可读存储介质 |
| KR102564814B1 (ko) * | 2021-03-02 | 2023-08-08 | 주식회사 유진로봇 | 로봇의 주행 경로 결정 장치 및 방법 |
| CN115429154A (zh) * | 2021-06-04 | 2022-12-06 | 尚科宁家(中国)科技有限公司 | 一种清洁机器人的清洁控制方法和清洁机器人 |
| CN117425546A (zh) | 2021-08-20 | 2024-01-19 | 三星电子株式会社 | 机器人及其控制方法 |
| KR102524995B1 (ko) | 2023-02-02 | 2023-04-25 | 국방과학연구소 | 전자 장치의 지도 생성 방법 |
Family Cites Families (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS63265312A (ja) | 1987-04-23 | 1988-11-01 | Fujitsu Ltd | 移動経路探索方法 |
| JPH09212238A (ja) | 1996-01-31 | 1997-08-15 | Shizukou Kk | 自律走行清掃車両の走行経路設定装置 |
| JPH10260724A (ja) | 1997-03-19 | 1998-09-29 | Yaskawa Electric Corp | 通路環境の地図生成方法 |
| JP2000292538A (ja) | 1999-04-07 | 2000-10-20 | Mitsubishi Electric Corp | 車両用障害物検出装置 |
| JP4229358B2 (ja) * | 2001-01-22 | 2009-02-25 | 株式会社小松製作所 | 無人車両の走行制御装置 |
| JP3945279B2 (ja) | 2002-03-15 | 2007-07-18 | ソニー株式会社 | 障害物認識装置、障害物認識方法、及び障害物認識プログラム並びに移動型ロボット装置 |
| WO2004018159A1 (ja) * | 2002-08-26 | 2004-03-04 | Sony Corporation | 環境同定装置及び環境同定方法、並びにロボット装置 |
| US7765499B2 (en) * | 2002-10-23 | 2010-07-27 | Siemens Aktiengesellschaft | Method, system, and computer product for forming a graph structure that describes free and occupied areas |
| JP4251545B2 (ja) | 2003-07-11 | 2009-04-08 | 独立行政法人科学技術振興機構 | 移動ロボット用経路計画システム |
| KR100520049B1 (ko) | 2003-09-05 | 2005-10-10 | 학교법인 인하학원 | 자율이동로봇을 위한 경로계획방법 |
| FR2861855B1 (fr) * | 2003-11-03 | 2006-06-30 | Wany Sa | Procede et dispositif pour balayer une surface de maniere statistique |
| JP4533659B2 (ja) | 2004-05-12 | 2010-09-01 | 株式会社日立製作所 | レーザー計測により地図画像を生成する装置及び方法 |
| JP4061596B2 (ja) | 2004-05-20 | 2008-03-19 | 学校法人早稲田大学 | 移動制御装置、環境認識装置及び移動体制御用プログラム |
| JP4479372B2 (ja) * | 2004-06-25 | 2010-06-09 | ソニー株式会社 | 環境地図作成方法、環境地図作成装置、及び移動型ロボット装置 |
| KR100596481B1 (ko) | 2004-08-12 | 2006-07-03 | 주식회사 한울로보틱스 | 청소기능을 갖는 이동로봇의 경로 제어방법 |
| JP2006350702A (ja) | 2005-06-16 | 2006-12-28 | Nissan Motor Co Ltd | 障害物検出装置及び方法 |
| WO2008013568A2 (en) * | 2005-12-30 | 2008-01-31 | Irobot Corporation | Autonomous mobile robot |
| KR100843085B1 (ko) * | 2006-06-20 | 2008-07-02 | 삼성전자주식회사 | 이동 로봇의 격자지도 작성 방법 및 장치와 이를 이용한영역 분리 방법 및 장치 |
-
2006
- 2006-08-18 KR KR1020060078398A patent/KR100791386B1/ko active IP Right Grant
-
2007
- 2007-02-15 US US11/706,215 patent/US7933686B2/en active Active
- 2007-04-27 CN CN200710102207XA patent/CN101126645B/zh active Active
- 2007-05-11 JP JP2007126406A patent/JP4680955B2/ja active Active
- 2007-06-14 EP EP07110280.0A patent/EP1903413B1/en active Active
Cited By (28)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106940560A (zh) * | 2010-07-01 | 2017-07-11 | 德国福维克控股公司 | 具有区域划分的测绘制图 |
| CN103926925A (zh) * | 2014-04-22 | 2014-07-16 | 江苏久祥汽车电器集团有限公司 | 一种基于改进的vfh算法的定位与避障方法及机器人 |
| CN104599588A (zh) * | 2015-02-13 | 2015-05-06 | 中国北方车辆研究所 | 一种栅格地图通行成本的计算方法 |
| CN104714551B (zh) * | 2015-03-23 | 2017-03-22 | 中国科学技术大学 | 一种适用于车式移动机器人的室内区域覆盖方法 |
| CN104714551A (zh) * | 2015-03-23 | 2015-06-17 | 中国科学技术大学 | 一种适用于车式移动机器人的室内区域覆盖方法 |
| CN106541407B (zh) * | 2015-09-18 | 2020-05-19 | 三星电子株式会社 | 清洁机器人及其控制方法 |
| CN106541407A (zh) * | 2015-09-18 | 2017-03-29 | 三星电子株式会社 | 清洁机器人及其控制方法 |
| US10663972B2 (en) | 2015-09-18 | 2020-05-26 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus for localizing cleaning robot, cleaning robot, and controlling method of cleaning robot |
| CN108885453A (zh) * | 2015-11-11 | 2018-11-23 | 罗伯特有限责任公司 | 用于机器人导航的地图的划分 |
| CN108292139A (zh) * | 2015-12-02 | 2018-07-17 | 高通股份有限公司 | 由机器人同时进行地图绘制和规划 |
| CN105425803A (zh) * | 2015-12-16 | 2016-03-23 | 纳恩博（北京）科技有限公司 | 自主避障方法、装置和*** |
| CN107544488B (zh) * | 2016-06-23 | 2022-01-04 | 株式会社久保田 | 行驶辅助***及作业车 |
| CN107544488A (zh) * | 2016-06-23 | 2018-01-05 | 株式会社久保田 | 行驶辅助***及作业车 |
| CN105973239B (zh) * | 2016-07-06 | 2019-01-18 | 深圳市高巨创新科技开发有限公司 | 无人机最短路径搜索方法 |
| CN105973239A (zh) * | 2016-07-06 | 2016-09-28 | 深圳市高巨创新科技开发有限公司 | 无人机最短路径搜索方法 |
| CN106175606A (zh) * | 2016-08-16 | 2016-12-07 | 北京小米移动软件有限公司 | 机器人及其实现自主操控的方法、装置 |
| CN106863305B (zh) * | 2017-03-29 | 2019-12-17 | 赵博皓 | 一种扫地机器人房间地图创建方法及装置 |
| CN106863305A (zh) * | 2017-03-29 | 2017-06-20 | 赵博皓 | 一种扫地机器人房间地图创建方法及装置 |
| CN108803590A (zh) * | 2017-04-28 | 2018-11-13 | 深圳乐动机器人有限公司 | 机器人清洁模式控制*** |
| CN107898393B (zh) * | 2017-11-17 | 2020-12-04 | 北京奇虎科技有限公司 | 用于清洁机器人的区块调整方法、装置及机器人 |
| CN107898393A (zh) * | 2017-11-17 | 2018-04-13 | 北京奇虎科技有限公司 | 用于清洁机器人的区块调整方法、装置及机器人 |
| CN108363393A (zh) * | 2018-02-05 | 2018-08-03 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种智能运动设备及其导航方法和存储介质 |
| US11247701B2 (en) | 2018-02-05 | 2022-02-15 | Tencent Technology (Shenzhen) Company Ltd | Smart moving device, navigation method thereof, and storage medium |
| CN111240309A (zh) * | 2018-11-12 | 2020-06-05 | 北京奇虎科技有限公司 | 扫地机器人执行清扫工作的方法、装置及电子设备 |
| CN110141164A (zh) * | 2019-06-13 | 2019-08-20 | 深圳市银星智能科技股份有限公司 | 一种门区域识别方法、门区域识别***以及清洁机器人 |
| CN110888960A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-03-17 | 深圳市银星智能科技股份有限公司 | 一种室内空间分区方法、装置及移动机器人 |
| CN111121750A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-05-08 | 广东博智林机器人有限公司 | 室内的路径获取方法和装置 |
| WO2022143166A1 (zh) * | 2020-12-30 | 2022-07-07 | 广东博智林机器人有限公司 | 基于地坪的施工路径获取方法及装置以及地坪涂覆机器人 |
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