CN112568831A - 智能机器人的补扫方法、芯片以及扫地机 - Google Patents

智能机器人的补扫方法、芯片以及扫地机 Download PDF

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    • A47L—DOMESTIC WASHING OR CLEANING; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47L11/00—Machines for cleaning floors, carpets, furniture, walls, or wall coverings
    • A47L11/40—Parts or details of machines not provided for in groups A47L11/02 - A47L11/38, or not restricted to one of these groups, e.g. handles, arrangements of switches, skirts, buffers, levers
    • A47L11/4011—Regulation of the cleaning machine by electric means; Control systems and remote control systems therefor

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Abstract

本发明公开了一种智能机器人的补扫方法、芯片以及扫地机，包括如下步骤：基于栅格地图，扫地机在行进区域规划清扫过程中实时判断是否有障碍物，如果是，将该障碍物在栅格地图中以矩形方式标记直至规划清扫区域内的障碍物全部标记完毕，从而判断相邻障碍物之间是否有漏扫区域，如果是，则生成清扫路径进行补扫，如果否，则述区域规划清扫结束。本发明可以提高扫地机的清扫效率以及解决扫地清扫路径复杂的问题，从而大大提高使用者的用户体验，并且补扫的方法简单明确，可以防止扫地机的地图失真。

Description

智能机器人的补扫方法、芯片以及扫地机
技术领域
本发明涉及移动机器人技术领域，尤其涉及一种智能机器人的补扫方法、芯片以及扫地机。
背景技术
扫地机，是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多功能于一体的综合***。它集中了传感器技术、信息处理、电子工程、计算机工程、自动化控制工程以及人工智能等多学科的研究成果，代表机电一体化的最高成就，是目前科学技术发展最活跃的领域之一。
现有技术中，扫地机分为规划式清扫和随机式清扫，而随机式清扫容易出现清扫区域漏扫，而规划式清扫虽然有些扫地机能够实现漏扫补扫目的，但是其补扫方式较为复杂，使得扫地机经常发生被困或者地图失真的情况发生。
因此，设计出一种能够提高扫地机的清扫效率以及解决扫地清扫路径复杂问题的智能机器人的补扫方法、芯片以及扫地机是业界亟待解决的问题。
发明内容
为了解决上述现有技术中存在的问题，本发明提出一种能够及时地补扫的扫地机，提高扫地机的清扫效率以及解决扫地清扫路径复杂的问题，从而大大提高使用者的用户体验。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：本发明提出的一种智能机器人的补扫方法，包括如下步骤：
步骤S1：基于栅格地图，扫地机在行进区域规划清扫过程中实时判断是否有障碍物，如果是，则进入步骤S2,如果否，则继续进行规划清扫，直到所述区域规划清扫结束；
步骤S2：扫地机遇到障碍物，将该障碍物在栅格地图中通过记录障碍物边缘最外沿坐标并且以矩形方式标记直至规划清扫区域内的障碍物全部标记完毕，从而判断相邻障碍物之间是否有漏扫区域，如果是，则生成清扫路径进行补扫，如果否，则述区域规划清扫结束。
进一步地，所述步骤S2中通过记录障碍物边缘最外沿坐标并且以矩形方式标记障碍物的步骤为：
步骤S21：基于栅格地图，以扫地机的初始行进方向为正方向，通过传感器检测到障碍物的纵轴方向最外沿起始点坐标为D1(x1，y1)，继续行驶扫地机并且通过传感器检测到障碍物纵轴方向最外沿终止点坐标为D2(x2，y1)；
步骤S22：基于栅格地图，扫地机的初始行进方向为正方向，通过传感器检测到障碍物的横轴方向最外沿起始点坐标为D1(x1，y1)，继续行驶扫地机并且通过传感器检测到障碍物横轴方向最外沿终止点坐标为D3(x2，y2)，从而将障碍物通过矩形方式标记，得到障碍物长为y2-y1，障碍物宽为x2-x1。
进一步地，所述步骤S2中生成清扫路径进行补扫步骤为：
步骤S23：扫地机当前位置为K，所检测到漏扫区域为L，通过基于A-STAR算法计算出从K点至L点的最佳路径，使得扫地机从当前位置K行至漏扫区域L的任意一点。
进一步地，所述步骤S23还包括：步骤S231：当扫地机通过基于A-STAR算法计算出从K点至L点的最佳路径时候，扫地机通过机身在栅格地图中所占的栅格宽度，并结合扫地机计算出从K点至L点的最佳路径的路宽判断扫地机是否能够顺利沿从K点至L点的最佳路径行驶，如果是，则扫地机继续行驶，如果否，则进入步骤步骤S232；步骤S232：重新计算最佳路径，直至扫地机机身宽度能够顺利通过从K点至L点的最佳路径的路宽。
进一步地，所述步骤S23还包括：步骤S233：当扫地机不能够顺利行驶从K点至L点的最佳路径时候，以扫地机的实时点为起始点重新计算最佳路径，直至到达L点即可。
进一步地，在本发明的一实施例中，所述步骤S2中判断相邻障碍物之间有漏扫区域时按照漏扫区域与扫地机之间的距离由小至大依次清扫。
进一步地，所述步骤S2中补扫方式为沿边清扫。
进一步地，所述步骤S2中补扫方式为弓字型清扫。
本发明还提出一种芯片，用于储存程序，所述程序用于控制扫地机执行上述步骤的所述补扫方法。
本发明还提出一种扫地机，包括主控芯片，所述主控芯片为上述所述的芯片。
与现有的技术相比，本发明具有以下优点：
提高扫地机的清扫效率以及解决扫地清扫路径复杂的问题，从而大大提高使用者的用户体验，并且补扫的方法简单明确，可以防止扫地机的地图失真。
附图说明
图1是本发明一实施例智能机器人的补扫方法的流程示意图；
图2是本发明一实施例智能机器人的补扫方法的行进栅格示意图；
图3是本发明一实施例智能机器人的补扫方法的最佳路径行进流程示意图一；
图4是本发明一实施例智能机器人的补扫方法的最佳路径行进流程示意图二。
具体实施方式
为了更充分理解本发明的技术内容，下面结合附图对本发明进一步进行说明，但不局限于此。
结合图1和图2所示，本发明提出的一种智能机器人的补扫方法，包括如下步骤：
步骤S1：基于栅格地图，扫地机在行进区域规划清扫过程中实时判断是否有障碍物，如果是，则进入步骤S2,如果否，则继续进行规划清扫，直到区域规划清扫结束；
步骤S2：扫地机遇到障碍物，将该障碍物在栅格地图中通过记录障碍物边缘最外沿坐标并且以矩形方式标记直至规划清扫区域内的障碍物全部标记完毕，从而判断相邻障碍物之间是否有漏扫区域，如果是，则生成清扫路径进行补扫，如果否，则述区域规划清扫结束。其中，本发明障碍物边缘最外沿坐标检测方法为通过红外探测器进行检测。
结合图1和图2所示，在本发明的一实施例中，步骤S2中通过记录障碍物边缘最外沿坐标并且以矩形方式标记障碍物的步骤为：步骤S21：基于栅格地图，以扫地机的初始行进方向为正方向，通过传感器检测到障碍物的纵轴方向最外沿起始点坐标为D1(x1，y1)，继续行驶扫地机并且通过传感器检测到障碍物纵轴方向最外沿终止点坐标为D2(x2，y1)；步骤S22：基于栅格地图，扫地机的初始行进方向为正方向，通过传感器检测到障碍物的横轴方向最外沿起始点坐标为D1(x1，y1)，继续行驶扫地机并且通过传感器检测到障碍物横轴方向最外沿终止点坐标为D3(x2，y2)，从而将障碍物通过矩形方式标记，得到障碍物长为y2-y1，障碍物宽为x2-x1。应当理解，当障碍物为不规则的几何形状时，即不是正方形、圆形等时，本发明中障碍物的确认方法仍然将不规则的几何形状障碍物转化为矩形方式标记的障碍物。
结合图1和图2所示，在本发明的一实施例中，步骤S2中生成清扫路径进行补扫步骤为：步骤S23：扫地机当前位置为K，所检测到漏扫区域为L，通过基于A-STAR算法计算出从K点至L点的最佳路径，使得扫地机从当前位置K行至漏扫区域L的任意一点。例如图2的一清扫实施例可知，根据其规划清扫完毕后，扫地机发现4个漏扫区域，分别为L1、L2、L3和L4，而扫地机的当前位置为K点，则需要对漏扫的四个区域进行补扫，从而实现清扫干净，提升用户体验好感。
在本发明的一实施例中，步骤S2中判断相邻障碍物之间有漏扫区域时按照漏扫区域与扫地机之间的距离由小至大依次清扫。如图2所示，当检测到L1、L2、L3和L4四个漏扫区域时候，则扫地机会根据漏扫区域与扫地机之间的距离由小至大依次清扫。因此，本实施例的最先清扫区域为L3。但是清扫方式不局限于此，还可以以漏扫区域的任意点进行相应的清扫。
在本发明的一实施例中，步骤S2中补扫方式为沿边清扫、弓字型清扫还可以为两种清扫方式的结合。其目的是为了实现对规划区域完全清扫。应当理解，沿边清扫以及弓字形清扫采用是通过传感器结合相关算法实现此目的，其中传感器可以采用超声波传感器和红外传感器等。
本发明还提出一种芯片，用于储存程序，程序用于控制扫地机执行上述步骤的补扫方法。
本发明还提出一种扫地机，包括主控芯片，主控芯片为上述的芯片。
实施例一
结合图1和图3所示，应当理解，在本发明的一实施例中，步骤S23还包括：步骤S231：当扫地机通过基于A-STAR算法计算出从K点至L点的最佳路径时候，扫地机通过机身在栅格地图中所占的栅格宽度，并结合扫地机计算出从K点至L点的最佳路径的路宽判断扫地机是否能够顺利沿从K点至L点的最佳路径行驶，如果是，则扫地机继续行驶，如果否，则进入步骤步骤S232；步骤S232：重新计算最佳路径，直至扫地机机身宽度能够顺利通过从K点至L点的最佳路径的路宽。应当理解，在本实施例中，扫地机在通过计算出从K点至L点的最佳路径的同时进行机身在栅格地图中所占栅格宽度判断其路径宽度是否足够扫地机行驶穿越。
实施例二
结合图1和图4所示，应当理解，在本发明的一实施例中，步骤S23还包括：步骤S233：当扫地机不能够顺利行驶从K点至L点的最佳路径时候，以扫地机的实时点为起始点重新计算最佳路径，直至到达L点即可。应当理解，在本实施例中，扫地机不进行机身在栅格地图中所占栅格宽度判断其路径宽度是否足够扫地机行驶穿越，只需计算出最优行驶路径之后直接前行，如果遇到不能够穿越的路径，则扫地机会重新再次以行驶的实时点计算最佳路径，直至到达L点即可。在这种行进方式中，当其遇到不能穿越的路径时，扫地机可以根据实时点重新计算最佳路径的方式确定距离最近的漏扫区域，即以扫地机的实时点为起始点，重新计算最佳的行进路径，从而实现全局规划式清扫；扫地机亦可以根据最先开始在K点时的计算结果中已经确定的漏扫补扫次序，选择下一存储在已经记录规划好的补扫次序的漏扫区域进行补扫。
本发明可以提高扫地机的清扫效率以及解决扫地清扫路径复杂的问题，从而大大提高使用者的用户体验，并且补扫的方法简单明确，可以防止扫地机的地图失真。
以上的具体实施例仅用以举例说明本发明的构思，本领域的普通技术人员在本发明的构思下可以做出多种变形和变化。这些变形和变化均包括在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种智能机器人的补扫方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：基于栅格地图，扫地机在行进区域规划清扫过程中实时判断是否有障碍物，如果是，则进入步骤S2,如果否，则继续进行规划清扫，直到所述区域规划清扫结束；
步骤S2：扫地机遇到障碍物，将该障碍物在栅格地图中通过记录障碍物边缘最外沿坐标并且以矩形方式标记直至规划清扫区域内的障碍物全部标记完毕，从而判断相邻障碍物之间是否有漏扫区域，如果是，则生成清扫路径进行补扫，如果否，则述区域规划清扫结束。
2.如权利要求1所述的智能机器人的补扫方法，其特征在于，所述步骤S2中通过记录障碍物边缘最外沿坐标并且以矩形方式标记障碍物的步骤为：
步骤S21：基于栅格地图，以扫地机的初始行进方向为正方向，通过传感器检测到障碍物的纵轴方向最外沿起始点坐标为D1(x1，y1)，继续行驶扫地机并且通过传感器检测到障碍物纵轴方向最外沿终止点坐标为D2(x2，y1)；
步骤S22：基于栅格地图，扫地机的初始行进方向为正方向，通过传感器检测到障碍物的横轴方向最外沿起始点坐标为D1(x1，y1)，继续行驶扫地机并且通过传感器检测到障碍物横轴方向最外沿终止点坐标为D3(x2，y2)，从而将障碍物通过矩形方式标记，得到障碍物长为y2-y1，障碍物宽为x2-x1。
3.如权利要求1所述的智能机器人的补扫方法，其特征在于，所述步骤S2中生成清扫路径进行补扫步骤为：
步骤S23：扫地机当前位置为K，所检测到漏扫区域为L，通过基于A-STAR算法计算出从K点至L点的最佳路径，使得扫地机从当前位置K行至漏扫区域L的任意一点。
4.如权利要求3所述的智能机器人的补扫方法，其特征在于，所述步骤S23还包括：
步骤S231：当扫地机通过基于A-STAR算法计算出从K点至L点的最佳路径时候，扫地机通过机身在栅格地图中所占的栅格宽度，并结合扫地机计算出从K点至L点的最佳路径的路宽判断扫地机是否能够顺利沿从K点至L点的最佳路径行驶，如果是，则扫地机继续行驶，如果否，则进入步骤步骤S232；
步骤S232：重新计算最佳路径，直至扫地机机身宽度能够顺利通过从K点至L点的最佳路径的路宽。
5.如权利要求3所述的智能机器人的补扫方法，其特征在于，所述步骤S23还包括：
步骤S233：当扫地机不能够顺利行驶从K点至L点的最佳路径时候，以扫地机的实时点为起始点重新计算最佳路径，直至到达L点即可。
6.如权利要求1所述的智能机器人的补扫方法，其特征在于，所述步骤S2中判断相邻障碍物之间有漏扫区域时按照漏扫区域与扫地机之间的距离由小至大依次清扫。
7.如权利要求1所述的智能机器人的补扫方法，其特征在于，所述步骤S2中补扫方式为沿边清扫。
8.如权利要求1所述的智能机器人的补扫方法，其特征在于，所述步骤S2中补扫方式为弓字型清扫。
9.一种芯片，用于储存程序，其特征在于，所述程序用于控制扫地机执行权利要求1至8任一项所述补扫方法。
10.一种扫地机，包括主控芯片，其特征在于，所述主控芯片为权利要求9所述的芯片。
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