CN110069059A - 一种扫地机器人寻路方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种扫地机器人的寻路方法，所述扫地机器人的寻路方法包括以下步骤：获取室内环境地图，并根据所述室内环境地图信息创建室内环境模型；获取室内具有明显特征的景物信息作为路标，将全局路线分割成路标与路标之间的标志线；探测机器人与路标的实际位置确定机器人的位置；机器人在行走过程中，通过视觉探测传感器对标志线进行探测，并调整行进路线与标准线之间的偏差；判断行进路线上是否有障碍，若有障碍则绕开所述障碍，再根据标志线的指引按照原先的行进路线继续行进。
Description
技术领域
本发明涉及机器人技术领域，尤其涉及一种扫地机器人的寻路方法。
背景技术
导航是对移动机器人所要求的最具挑战性的能力之一，导航的基本任务包括我在哪里，我要去哪里，我如何到那里去三个问题。因此如何获取环境信息，实现对自身及目标、障碍物的定位，并通过规划算法得到无障碍导航路径，是需要解决的问题。由于环境的复杂性，完全靠机器人自主实现对环境的可靠识别，目前还处于研究阶段。
导航***根据采用硬件的不同，又可分为视觉导航***和非视觉导航***，非视觉导航***主要包括GPS导航，声音导航以及电磁导航。
视觉导航***的优点在于具有很高的空间分辨率，探测范围广、精度高，能够获取场景中的大部分信息。但是视觉导航***也存在图像特征提取与识别困难、运算量大、实时性差等不足。
GPS导航还存在定位精度比较低、可靠性不高的问题，所以在机器人的导航应用中通常还辅以磁罗盘、里程计的数据进行导航。另外，GPS导航***也不适用于室内或者水下机器人的导航以及对位置精度要求较高的机器人***。
超声波导航具有成本低廉、采集信息速度快、距离分辨率高等优点，而且它采集环境信息时不需要复杂的图像配准技术，因此测距速度快、实时性好。同时，超声波传感器也不易受到如天气条件、环境光照及障碍物阴影、表面粗糙度等外界环境条件的影响。但是超声波 传感器定位精度较低，多超声传感器之间的串扰和幻影干扰难以消除。
因此，如何解决现有机器人室内导航***路线规划不准确的问题，成为本领域技术人员亟待解决的技术难题。
发明内容
本发明的目的是提供一种扫地机器人的寻路方法，能够解决现有机器人室内导航***路线规划不准确的问题。
为了实现上述目的，本发明提供了一种扫地机器人的寻路方法，所述扫地机器人的寻路方法包括以下步骤：
步骤S01、获取室内环境地图，并根据所述室内环境地图信息创建室内环境模型；
步骤S02、获取室内具有明显特征的景物信息作为路标，将全局路线分割成路标与路标之间的标志线；
步骤S03、探测机器人与路标的实际位置确定机器人的位置；
步骤S04、机器人在行走过程中，通过视觉探测传感器对标志线进行探测，并调整行进路线与标志线之间的偏差；
步骤S05、判断行进路线上是否有障碍物，若无障碍物，则按行进路线行走；若有障碍物则进入步骤S06-S08；
步骤S06、 摄像机采集障碍物图像，基于彩色图像的阈值分割法对障碍物图像进行分割，障碍物图像为二值图像，用边界跟踪算法找出障碍物图像的轮廓，获得障碍物图像区域，计算出障碍物图像区域的形心；
步骤S07、获取机器人侧面边缘至形心的第一连线，以及机器人侧面边缘与障碍物的最外轮廓点的第二连线，第一连线和第二连线之间形成夹角；
步骤S08、机器人向行进路线偏移夹角的方向行走以绕开障碍物。
优选的，步骤S04中，所述视觉探测传感器对标志线进行探测，包括视觉探测传感器获取标志线上景物的一幅或多幅图像，对所述图像进行边缘提取、图像分割、图像细化，获取图像中的路标。
优选的，步骤S01中，所述获取室内环境地图，包括：根据机器人的位置信息、机器人的初始姿态及室内布局地图，得到室内环境地图。
优选的，步骤S05中，所述判断行进路线上是否有障碍，若有障碍则绕开所述障碍，包括：当传感器探测到行进路线上出线障碍物时，机器人规划避障路线，机器人根据所述避障路线避开障碍物。
优选的，步骤S02中，所述将全局路线分割成路标与路标之间的标志线，包括：从所述机器人的初始位置对全局路线进行分割，识别所述室内环境地图上的具有明显特征的景物，将该景物的景物信息作为路标，在每段分割好的路线上将相邻的路标之间标识成标志线。
优选的，步骤S05中，所述标志线的指引为沿所述机器人的行进路线上前一路标至后一路标的方向。
优选的，步骤S04中，所述视觉探测传感器包括超声波传感器和视频摄像机，所述超声波传感器检测所述机器人行进路线上预设距离内是否出现障碍物。
本发明提供的扫地机器人的寻路方法，建立室内环境地图，在室内环境地图上建立用于指示机器人实际位置的标志线，通过视觉探测传感器纠正机器人实际行进路线与标准线之间的偏差，将导航地图与行进路线实时探测相结合，大大提高了室内导航的准确性，同时降低了机器人的运算负担，提高了机器人的运行效率。
附图说明
图1为本发明提供的扫地机器人的寻路方法的一种具体实施方式的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
请参看图1，图1为本发明提供的扫地机器人的寻路方法的一种具体实施方式的流程示意图。
如图1所示，本发明提供了一种扫地机器人的寻路方法，所述扫地机器人的寻路方法包括以下步骤：
步骤S01、获取室内环境地图，并根据所述室内环境地图信息创建室内环境模型；
步骤S02、获取室内具有明显特征的景物信息作为路标，将全局路线分割成路标与路标之间的标志线；
步骤S03、探测机器人与路标的实际位置确定机器人的位置；
步骤S04、机器人在行走过程中，通过视觉探测传感器对标志线进行探测，并调整行进路线与标志线之间的偏差；
步骤S05、判断行进路线上是否有障碍物，若无障碍物，则按行进路线行走；若有障碍物则进入步骤S06-S08；
步骤S06、 摄像机采集障碍物图像，基于彩色图像的阈值分割法对障碍物图像进行分割，障碍物图像为二值图像，用边界跟踪算法找出障碍物图像的轮廓，获得障碍物图像区域，计算出障碍物图像区域的形心；
步骤S07、获取机器人侧面边缘至形心的第一连线，以及机器人侧面边缘与障碍物的最外轮廓点的第二连线，第一连线和第二连线之间形成夹角；
步骤S08、机器人向行进路线偏移夹角的方向行走以绕开障碍物。
本发明提供的扫地机器人的寻路方法，建立室内环境地图，在室内环境地图上建立用于指示机器人实际位置的标志线，通过视觉探测传感器纠正机器人实际行进路线与标准线之间的偏差，将导航地图与行进路线实时探测相结合，大大提高了室内导航的准确性，同时降低了机器人的运算负担，提高了机器人的运行效率。
本发明中基于彩色图像的阈值分割法对障碍物图像进行分割，障碍物图像中与颜色相关的H、S分量不随光照条件的变化而变化，受光照条件影响的I分量与图像的彩色信息无关，将RGB图像转为为HIS空间的图像，处理H、S两个字节的分量，在不同的光照条件下均能获得较为鲁棒的颜色特征。
优选的方案中，所述视觉探测传感器对标志线进行探测，包括视觉探测传感器获取标志线上景物的一幅或多幅图像，对所述图像进行边缘提取、图像分割、图像细化，获取图像中的路标。
获取图像中路标，可以采用直线目标提取方法，具体可以采用以下方案，图像边缘提取时，对二值图像中的可能边缘数据点进行计算，边缘数据点比原来整幅图像的数据量大大减小，这样当图像的分辨率较高时，可以大大降低计算的工作量，提高计算效率。
优选的方案中，所述获取室内环境地图，包括：根据机器人的位置信息、机器人的初始姿态及室内布局地图，得到室内环境地图。
优选的方案中，所述判断行进路线上是否有障碍，若有障碍则绕开所述障碍，包括：当传感器探测到行进路线上出线障碍物时，机器人规划避障路线，机器人根据所述避障路线避开障碍物。
优选的方案中，所述将全局路线分割成路标与路标之间的标志线，包括：从所述机器人的初始位置对全局路线进行分割，识别所述室内环境地图上的具有明显特征的景物，将该景物的景物信息作为路标，在每段分割好的路线上将相邻的路标之间标识成标志线。
优选的方案中，还可以利用彩色图案对机器人进行定位，利用颜色空间转换使颜色成为图像的唯一特征，简化了图像的特征提取，这样可以大大提高图像的处理速度和特征提取的鲁棒性。
优选的方案中，所述标志线的指引为沿所述机器人的行进路线上前一路标至后一路标的方向。
优选的方案中，所述视觉探测传感器包括超声波传感器和视频摄像机，所述超声波传感器检测所述机器人行进路线上预设距离内是否出现障碍物，所述视频摄像机用于获取所述障碍物的图像。
以上依据图式所示的实施例详细说明了本发明的构造、特征及作用效果，以上所述仅为本发明的较佳实施例，但本发明不以图面所示限定实施范围，凡是依照本发明的构想所作的改变，或修改为等同变化的等效实施例，仍未超出说明书与图示所涵盖的精神时，均应在本发明的保护范围内。
Claims (7)
1.一种扫地机器人的寻路方法，其特征在于，所述扫地机器人的寻路方法包括以下步骤：
步骤S01、获取室内环境地图，并根据所述室内环境地图信息创建室内环境模型；
步骤S02、获取室内具有明显特征的景物信息作为路标，将全局路线分割成路标与路标之间的标志线；
步骤S03、探测机器人与路标的实际位置确定机器人的位置；
步骤S04、机器人在行走过程中，通过视觉探测传感器对标志线进行探测，并调整行进路线与标志线之间的偏差；
步骤S05、判断行进路线上是否有障碍物，若无障碍物，则按行进路线行走；若有障碍物则进入步骤S06-S08；
步骤S06、 摄像机采集障碍物图像，基于彩色图像的阈值分割法对障碍物图像进行分割，障碍物图像为二值图像，用边界跟踪算法找出障碍物图像的轮廓，获得障碍物图像区域，计算出障碍物图像区域的形心；
步骤S07、获取机器人侧面边缘至形心的第一连线，以及机器人侧面边缘与障碍物的最外轮廓点的第二连线，第一连线和第二连线之间形成夹角；
步骤S08、机器人向行进路线偏移夹角的方向行走以绕开障碍物。
2.根据权利要求1所述的扫地机器人的寻路方法，其特征在于，步骤S04中，所述视觉探测传感器对标志线进行探测，包括视觉探测传感器获取标志线上景物的一幅或多幅图像，对所述图像进行边缘提取、图像分割、图像细化，获取图像中的路标。
3.根据权利要求2所述的扫地机器人的寻路方法，其特征在于，步骤S01中，所述获取室内环境地图，包括：根据机器人的位置信息、机器人的初始姿态及室内布局地图，得到室内环境地图。
4.根据权利要求3所述的扫地机器人的寻路方法，其特征在于，步骤S05中，所述判断行进路线上是否有障碍，若有障碍则绕开所述障碍，包括：当传感器探测到行进路线上出线障碍物时，机器人规划避障路线，机器人根据所述避障路线避开障碍物。
5.根据权利要求4所述的扫地机器人的寻路方法，其特征在于，步骤S02中，所述将全局路线分割成路标与路标之间的标志线，包括：从所述机器人的初始位置对全局路线进行分割，识别所述室内环境地图上的具有明显特征的景物，将该景物的景物信息作为路标，在每段分割好的路线上将相邻的路标之间标识成标志线。
6.根据权利要求5所述的扫地机器人的寻路方法，其特征在于，步骤S05中，所述标志线的指引为沿所述机器人的行进路线上前一路标至后一路标的方向。
7.根据权利要求1所述的扫地机器人的寻路方法，其特征在于，步骤S04中，所述视觉探测传感器包括超声波传感器和视频摄像机，所述超声波传感器检测所述机器人行进路线上预设距离内是否出现障碍物。
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