CN113219985A - 一种清扫车的路径规划方法、装置、清扫车 - Google Patents

一种清扫车的路径规划方法、装置、清扫车 Download PDF

Info

Publication number
CN113219985A
CN113219985A CN202110585683.1A CN202110585683A CN113219985A CN 113219985 A CN113219985 A CN 113219985A CN 202110585683 A CN202110585683 A CN 202110585683A CN 113219985 A CN113219985 A CN 113219985A
Authority
CN
China
Prior art keywords
obstacle
area
leakage
driving
shortest
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110585683.1A
Other languages
English (en)
Inventor
毛世鑫
向斯睿
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jiutian Innovation Guangdong Intelligent Technology Co ltd
Original Assignee
Jiutian Innovation Guangdong Intelligent Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jiutian Innovation Guangdong Intelligent Technology Co ltd filed Critical Jiutian Innovation Guangdong Intelligent Technology Co ltd
Priority to CN202110585683.1A priority Critical patent/CN113219985A/zh
Publication of CN113219985A publication Critical patent/CN113219985A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0223Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving speed control of the vehicle
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0276Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

本发明涉及自动驾驶技术领域,提供一种清扫车的路径规划方法,包括:按照预设清扫路线行驶,并对待清扫区域进行清扫;获取途径障碍物的障碍物信息,并将所述障碍物所在区域标记为遗漏区域,根据所述障碍物信息确定所述遗漏区域的位置,其中,所述障碍物信息包括所述障碍物的位置;待按照所述预设行驶路线行驶完成后,根据当前位置及所述遗漏区域的位置,得到最短行驶路线;按照所述最短行驶路线对所述遗漏区域进行清扫。通过上述方式,可以避免障碍物的干扰,对待清扫区域进行及时地全面清扫,从而提升清扫车的清扫效率和清扫效果。

Description

一种清扫车的路径规划方法、装置、清扫车
技术领域
本发明涉及自动驾驶技术领域,特别涉及一种清扫车的路径规划方法、装置及清扫车。
背景技术
目前,自动驾驶技术在地面车辆上的应用已逐渐成熟,自动驾驶技术具有高效、安全、可提高车辆使用寿命的特点。自动驾驶技术应用于清扫车,可替代司机,极大的增加清扫车的工作时长,保证清扫车能够持续维持区域环境的清洁。
在清扫车行驶过程中会碰到各种各样的障碍物,例如行人、汽车或自行车等,导致清扫车不得不改变行驶路径,未清扫障碍物所在区域。当清扫车按照预定的清扫路径完成整个区域清扫时,仍有上述区域未能清扫。现有的清扫车路径规划方案未考虑,若障碍物仅在当前区域做短暂停留就离开后,如何对该当前区域进行清扫。
发明内容
本发明实施例旨在提供一种清扫车的路径规划方法、装置以及清扫车,主要解决相关技术在障碍物仅在当前区域做短暂停留就离开后,清扫车如何对该当前区域进行清扫的技术问题。
为实现上述目的,按照本发明的一个方面,提供了一种清扫车的路径规划方法,包括:
按照预设清扫路线行驶,并对待清扫区域进行清扫;
获取途径障碍物的障碍物信息,并将所述障碍物所在区域标记为遗漏区域,根据所述障碍物信息确定所述遗漏区域的位置,其中,所述障碍物信息包括所述障碍物的位置;
待按照所述预设行驶路线行驶完成后,根据当前位置及所述遗漏区域的位置,得到最短行驶路线;
按照所述最短行驶路线对所述遗漏区域进行清扫。
可选的,当途径障碍物的数量包括N个,且N≥2时,所述根据当前位置及所述遗漏区域的位置,得到最短行驶路线进一步包括:
待按照所述预设行驶路线行驶完成后,分别将N个所述遗漏区域的位置标记为N个初始目标点;
针对每一个所述初始目标点,基于最短路径规划原则,依次连接除所述初始目标点之外的剩余遗漏区域的位置,以形成N条预规划子路线;其中,所述最短路径规划原则是指:在未被连接的剩余遗漏区域的位置中,选取与当前目标点距离最近的遗漏区域的位置作为下一目标点;
以当前位置为起始点,分别连接所述N条预规划子路线的起点和终点,得到2N条行驶路线;
从所述2N条行驶路线中选择路径最短的行驶路线作为最短行驶路线。
可选的,在所述获取途径障碍物的障碍物信息,并将所述障碍物所在区域标记为遗漏区域,根据所述障碍物信息确定所述遗漏区域的位置,其中,所述障碍物信息包括所述障碍物的位置的步骤之后所述路径规划方法还包括:
所述障碍物信息还包括所述障碍物的速度,判断所述障碍物的速度是否大于预设阈值;
若是,则确定所述障碍物为动态障碍物,并将所述动态障碍物所在区域标记为第一遗漏区域,根据所述动态障碍物的障碍物信息确定所述第一遗漏区域的位置。
若否,则确定所述障碍物为静态障碍物,并将所述静态障碍物所在区域标记为第二遗漏区域,根据所述静态障碍物的障碍物信息确定所述第二遗漏区域的位置。
可选的,当途径障碍物的数量包括N个,且N≥2时,所述根据当前位置及所述遗漏区域的位置,得到最短行驶路线的步骤具体包括:
待按照所述预设行驶路线行驶完成后,分别将N个所述第一遗漏区域的位置标记为N个初始目标点;
针对每一个所述初始目标点,基于最短路径规划原则,依次连接除所述初始目标点之外的剩余第一遗漏区域的位置,以形成N条预规划子路线;其中,所述最短路径规划原则是指:在未被连接的剩余第一遗漏区域的位置中,选取与当前目标点距离最近的第一遗漏区域的位置作为下一目标点;
以当前位置为起始点,分别连接所述N条预规划子路线的起点和终点,得到2N条行驶路线;
从所述2N条行驶路线中选择路径最短的行驶路线作为最短行驶路线。
可选的,在所述待按照所述预设行驶路线行驶完成后,根据当前位置及所述第一遗漏区域的位置,得到最短行驶路线的步骤之后,所述方法还包括:
按照所述最短行驶路线行驶,并检测附近的所述第二遗漏区域是否存在所述静态障碍物;
若存在,则将当前的第二遗漏区域标记为第一遗漏区域,并根据当前位置及所述第一遗漏区域的位置,重新规划最短行驶路线。
按照本发明的另一方面,提供了一种清扫车的路径规划装置,包括:
第一清扫模块,用于按照预设清扫路线行驶,并对待清扫区域进行清扫;
获取模块,用于获取途径障碍物的障碍物信息,并将所述障碍物所在区域标记为遗漏区域,根据所述障碍物信息确定所述遗漏区域的位置,其中,所述障碍物信息包括所述障碍物的位置;
得到模块,用于待按照所述预设行驶路线行驶完成后,根据当前位置及所述遗漏区域的位置,得到最短行驶路线;
第二清扫模块,用于按照所述最短行驶路线对所述遗漏区域进行清扫。
可选的,所述得到模块具体包括标记单元、连接单元、得到单元和选择单元,其中,所述标记单元用于待按照所述预设行驶路线行驶完成后,分别将N个所述遗漏区域的位置标记为N个初始目标点;所述连接单元用于针对每一个所述初始目标点,基于最短路径规划原则,依次连接除所述初始目标点之外的剩余遗漏区域的位置,以形成N条预规划子路线;其中,所述最短路径规划原则是指:在未被连接的剩余遗漏区域的位置中,选取与当前目标点距离最近的遗漏区域的位置作为下一目标点;所述得到单元用于以当前位置为起始点,分别连接所述N条预规划子路线的起点和终点,得到2N条行驶路线;所述选择单元用于从所述2N条行驶路线中选择路径最短的行驶路线作为最短行驶路线。
可选的,所述路径规划装置还包括:
判断模块,用于所述障碍物信息还包括所述障碍物的速度,判断所述障碍物的速度是否大于预设阈值;
第一确定模块,用于确定所述障碍物为动态障碍物,并将所述动态障碍物所在区域标记为第一遗漏区域,根据所述动态障碍物的障碍物信息确定所述第一遗漏区域的位置;
第二确定模块,用于确定所述障碍物为静态障碍物,并将所述静态障碍物所在区域标记为第二遗漏区域,根据所述静态障碍物的障碍物信息确定所述第二遗漏区域的位置。
可选的,所述路径规划装置还包括:
检测模块,用于按照所述最短行驶路线行驶,并检测附近的所述第二遗漏区域是否存在所述静态障碍物;
规划模块,用于将当前的第二遗漏区域标记为第一遗漏区域,并根据当前位置及所述第一遗漏区域的位置,重新规划最短行驶路线。
按照本发明的又一方面,提供了一种清扫车,包括:
至少一个处理器;
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;
其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行上述清扫车的路径规划方法中任一项所述的方法。
与现有技术相比较,本发明实施例提供的清扫车路径规划方法,在按照预设清扫路线对待清扫区域进行清扫时,可以记录障碍物所在的遗漏区域的位置,并在沿预设清扫路线完成清扫后,根据上述遗漏区域的位置规划最短行驶路线,对上述遗漏区域进行补充清扫。通过上述方式,可以避免障碍物的干扰,对待清扫区域进行及时地全面清扫,从而提升清扫车的清扫效率和清扫效果。
附图说明
一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明,这些示例性说明并不构成对实施例的限定,附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件,除非有特别申明,附图中的图不构成比例限制。
图1为本发明实施例提供的路径规划方法的流程图;
图2是图1中S30的子流程图;
图3是本发明实施例根据清扫车和遗漏区域得到的行驶路线示意图;
图4为本发明实施例提供的另一路径规划方法的流程;
图5为图4中S230的子流程图;
图6为本发明实施例提供的一种路径规划装置的结构示意图;
图7为本发明实施例提供的另一种路径规划装置的结构示意图;
图8为本发明另一实施例提供的清扫车的结构框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
需要说明的是,如果不冲突,本发明实施例中的各个特征可以相互组合,均在本发明的保护范围之内。另外,虽然在装置示意图中进行了功能模块的划分,在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于装置示意图中的模块划分,或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。
此外,下面所描述的本发明不同实施例中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
本发明实施例提供了一种清扫车的路径规划方法可以应用于清扫车。其中,清扫车可以是无人驾驶清扫车,可以自动清扫路上的垃圾,可以自动绕开障碍、自动驾驶、自动掉头、自动过红绿灯、自动停车等,并且,可以清扫的区域如公园路径、马路、停车场、室外广场或者大型室内商城等。
请参阅图1,本发明实施例提供一种清扫车的路径规划方法,所述方法可由清扫车执行,包括如下步骤:
S110、按照预设清扫路线行驶,并对待清扫区域进行清扫。
具体的,预设清扫路线是清扫车根据待清扫区域的形状和大小以及清扫车的单次清扫宽度,以待清扫区域某一边为起始清扫侧,形成梳状路径。清扫车将沿该梳状路径进行折返式运动,以尽可能地完成对待清扫区域的全面清扫。
S120、获取途径障碍物的障碍物信息,并将所述障碍物所在区域标记为遗漏区域,根据所述障碍物信息确定所述遗漏区域的位置,其中,所述障碍物信息包括所述障碍物的位置。
具体的,在清扫车沿预设行驶路线进行清扫过程中,难免会碰到各种各样的障碍物,如:行人、自行车或者汽车等;为避免碰到上述障碍物,需要临时改变行驶路线,导致未能清扫上述障碍物所在的区域。为了使得清扫车能够在待障碍物离开该区域后,完成对该区域的补充清扫,需将障碍物的位置作为该区域的位置,并进行记录。
S130、待按照所述预设行驶路线行驶完成后,根据当前位置及所述遗漏区域的位置,得到最短行驶路线。
具体的,如图2所示,其示出了S130的一子流程,当途径障碍物的数量包括N个,且N≥2时,所述根据当前位置及所述遗漏区域的位置,得到最短行驶路线进一步包括:
S131:待按照所述预设行驶路线行驶完成后,分别将N个所述遗漏区域的位置标记为N个初始目标点。
S132:针对每一个所述初始目标点,基于最短路径规划原则,依次连接除所述初始目标点之外的剩余遗漏区域的位置,以形成N条预规划子路线;其中,所述最短路径规划原则是指:在未被连接的剩余遗漏区域的位置中,选取与当前目标点距离最近的遗漏区域的位置作为下一目标点。
S133:以当前位置为起始点,分别连接所述N条预规划子路线的起点和终点,得到2N条行驶路线。
S134:从所述2N条行驶路线中选择路径最短的行驶路线作为最短行驶路线。
当障碍物的数量为两个或两个以上时,如何寻找出由清扫车当前位置为起始点,依次行驶过障碍物所在的遗漏区域的最短行驶路线将变得比较困难和复杂,并不能通过简单的连线直接获得。如图3所示,以障碍物的数量为四个时为例。图3所示的虚线为以清扫车的当前位置为起始点,连线距其最近的遗漏区域,再连线距该遗漏区域最近的另一遗漏区域,依次类推直至连线最后一个遗漏区域。图3所示的实线为按照上述步骤131至134所示的方法获得的连线。显然图3所示的实线较虚线的长度更短,即该实线为最短行驶路线,可确保清扫车行驶最短的距离完成对遗漏区域的清扫。
需要特别指出的是:当清扫车沿最短行驶路线对遗漏区域进行清扫时,并不能够确定障碍物已经离开遗漏区域,清扫车按照最短行驶路线依次经过所有遗漏区域,当发现障碍物已离开时,则将清扫该遗漏区域,若障碍物未离开,则将该遗漏区域继续标记未遗漏区域,待最短行驶路线完成后,继续根据剩余的遗漏区域,再次进行最短行驶路线,再次尝试对剩余的遗漏区域进行清扫。
S140、按照所述最短行驶路线对所述遗漏区域进行清扫。
与现有技术相比较,本发明实施例提供的清扫车路径规划方法,在按照预设清扫路线对待清扫区域进行清扫时,可以记录障碍物所在的遗漏区域的位置,并在沿预设清扫路线完成清扫后,根据上述遗漏区域的位置规划最短行驶路线,对上述遗漏区域进行补充清扫。通过上述方式,可以避免障碍物的干扰,对待清扫区域进行及时地全面清扫,从而提升清扫车的清扫效率和清扫效果。
要说明的是,在上述方法实施例中,上述各步骤之间并不必然存在一定的先后顺序,本领域普通技术人员,根据本申请实施例的描述可以理解,不同实施例中,上述各步骤可以有不同的执行顺序,亦即,可以并行执行,亦可以交换执行等等。
在本清扫车应用的各类应用场景中,当清扫车对其进行清扫时,清扫区域会经常出现各种障碍物,有些障碍物如行人、汽车、自行车等短时间经过或者停留于清扫区域的某个区域,有些障碍物则会较长时间停留于清扫区域的某个区域,为了提高清扫车的清扫效率,减少长期停留的障碍物对路径规划的干扰,进而缩短清扫车的行驶路线。请参阅图4,本申请实施例提供的另一种清扫车的路径规划方法,所述方法可由清扫车执行,包括如下步骤:
S210、按照预设清扫路线行驶,并对待清扫区域进行清扫。
S220、获取途径障碍物的障碍物信息,并将所述障碍物所在区域标记为遗漏区域,根据所述障碍物信息确定所述遗漏区域的位置,其中,所述障碍物信息包括所述障碍物的位置。
S221:所述障碍物信息还包括所述障碍物的速度,判断所述障碍物的速度是否大于预设阈值。
S222:若是,则确定所述障碍物为动态障碍物,并将所述动态障碍物所在区域标记为第一遗漏区域,根据所述动态障碍物的障碍物信息确定所述第一遗漏区域的位置。
S223:若否,则确定所述障碍物为静态障碍物,并将所述静态障碍物所在区域标记为第二遗漏区域,根据所述静态障碍物的障碍物信息确定所述第二遗漏区域的位置。
S230:待按照所述预设行驶路线行驶完成后,根据当前位置及所述第一遗漏区域的位置,得到最短行驶路线。
具体的,如图5所示,其示出了S230的一子流程,当途径障碍物的数量包括N个,且N≥2时,所述根据当前位置及所述遗漏区域的位置,得到最短行驶路线进一步包括:
S231:待按照所述预设行驶路线行驶完成后,分别将N个所述第一遗漏区域的位置标记为N个初始目标点。
S232:针对每一个所述初始目标点,基于最短路径规划原则,依次连接除所述初始目标点之外的剩余第一遗漏区域的位置,以形成N条预规划子路线;其中,所述最短路径规划原则是指:在未被连接的剩余第一遗漏区域的位置中,选取与当前目标点距离最近的第一遗漏区域的位置作为下一目标点。
S233:以当前位置为起始点,分别连接所述N条预规划子路线的起点和终点,得到2N条行驶路线。
S234:从所述2N条行驶路线中选择路径最短的行驶路线作为最短行驶路线。
S240:按照所述最短行驶路线行驶,并检测附近的所述第二遗漏区域是否存在所述静态障碍物;
S250:若存在,则将当前的第二遗漏区域标记为第一遗漏区域,并根据当前位置及所述第一遗漏区域的位置,重新规划最短行驶路线。
S260:按照重新规划的最短行驶路线对所述第一遗漏区域进行清扫。
需要特别指出的是,根据障碍物的速度将障碍物所在区域分为第一遗漏区域和第二遗漏区域。若障碍物的速度大于某阈值,例如大于零,表明该障碍物处于运动状态,大概率在短时间内会离开所在区域。若小于零,表明该障碍物处于静止状态,大概率在短时间内不会离开所在区域。根据第一遗漏区域进行最短行驶路线的规划,可减少在清扫过程中碰到障碍物的概率,避免过多更改路线,提升运算速度和路径规划的效率。同时,在行驶过程中,检测第二遗漏区域的障碍物是否还在,并据此再进行路径规划,可有效防止遗漏可以清扫的第二遗漏区域。
请参阅图6,本申请实施例提供一种清扫车的路径规划装置10,应用于清扫车,所述清扫车的路径规划装置10包括:
第一清扫模块11,用于按照预设清扫路线行驶,并对待清扫区域进行清扫。
获取模块12,用于获取途径障碍物的障碍物信息,并将所述障碍物所在区域标记为遗漏区域,根据所述障碍物信息确定所述遗漏区域的位置,其中,所述障碍物信息包括所述障碍物的位置。
得到模块13,用于待按照所述预设行驶路线行驶完成后,根据当前位置及所述遗漏区域的位置,得到最短行驶路线。
可选的,得到模块13具体包括标记单元、连接单元、得到单元和选择单元,标记单元用于待按照所述预设行驶路线行驶完成后,分别将N个所述遗漏区域的位置标记为N个初始目标点。连接单元用于针对每一个所述初始目标点,基于最短路径规划原则,依次连接除所述初始目标点之外的剩余遗漏区域的位置,以形成N条预规划子路线;其中,所述最短路径规划原则是指:在未被连接的剩余遗漏区域的位置中,选取与当前目标点距离最近的遗漏区域的位置作为下一目标点。得到单元,用于以当前位置为起始点,分别连接所述N条预规划子路线的起点和终点,得到2N条行驶路线。选择单元,用于从所述2N条行驶路线中选择路径最短的行驶路线作为最短行驶路线。
第二清扫模块14,用于按照所述最短行驶路线对所述遗漏区域进行清扫。
请参阅图7,本申请又一实施例提供一种清扫车的路径规划装置20,应用于清扫车,所述清扫车的路径规划装置20包括:
第一清扫模块21,用于按照预设清扫路线行驶,并对待清扫区域进行清扫。
获取模块22,用于获取途径障碍物的障碍物信息,并将所述障碍物所在区域标记为遗漏区域,根据所述障碍物信息确定所述遗漏区域的位置,其中,所述障碍物信息包括所述障碍物的位置。
判断模块23,用于所述障碍物信息还包括所述障碍物的速度,判断所述障碍物的速度是否大于预设阈值。
第一确定模块24,用于确定所述障碍物为动态障碍物,并将所述动态障碍物所在区域标记为第一遗漏区域,根据所述动态障碍物的障碍物信息确定所述第一遗漏区域的位置。
第二确定模块25,用于确定所述障碍物为静态障碍物,并将所述静态障碍物所在区域标记为第二遗漏区域,根据所述静态障碍物的障碍物信息确定所述第二遗漏区域的位置。
得到模块26,用于待按照所述预设行驶路线行驶完成后,根据当前位置及所述第一遗漏区域的位置,得到最短行驶路线。
检测模块27,用于按照所述最短行驶路线行驶,并检测附近的所述第二遗漏区域是否存在所述静态障碍物。
规划模块28,用于将当前的第二遗漏区域标记为第一遗漏区域,并根据当前位置及所述第一遗漏区域的位置,重新规划最短行驶路线。
第二清扫模块29,用于按照重新规划的最短行驶路线对所述第一遗漏区域进行清扫。
请参阅图8,本发明实施例提供了一种清扫车30,包括:至少一个处理器31,与所述至少一个处理器31通信连接的存储器32,和用于建立通信连接的通信模块33。
其中,所述存储器32存储有可被所述至少一个处理器31执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器31执行,以使所述至少一个处理器能够执行上述方法实施例中任一项所述的方法,例如,执行以上描述的方法步骤S110、S120、S130、S140等等,实现图6中的模块11、12、13、14的功能。
所述处理器31、存储器32以及通信模块33之间通过总线的方式,建立任意两者之间的通信连接。
处理器31可以为任何类型,具备一个或者多个处理核心的控制芯片。其可以执行单线程或者多线程的操作,用于解析指令以执行获取数据、执行逻辑运算功能以及下发运算处理结果等操作。
存储器32作为一种非暂态计算机可读存储介质,可用于存储非暂态软件程序、非暂态性计算机可执行程序以及模块,如本发明实施例中的路径规划方法对应的程序指令/模块。处理器31通过运行存储在存储器32中的非暂态软件程序、指令以及模块,从而路径规划装置10的各种功能应用以及数据处理,即实现上述任一方法实施例中路径规划方法。
存储器32可以包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需要的应用程序;存储数据区可存储根据清扫车的路径规划装置10的使用所创建的数据等。此外,存储器32可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非暂态存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中,存储器32可选包括相对于处理器31远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至清扫车30。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
所述清扫车的其他部件可参照本领域现有技术中的清扫车。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;在本发明的思路下,以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合,步骤可以以任意顺序实现,并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化,为了简明,它们没有在细节中提供;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种清扫车的路径规划方法,其特征在于,包括:
按照预设清扫路线行驶,并对待清扫区域进行清扫;
获取途径障碍物的障碍物信息,并将所述障碍物所在区域标记为遗漏区域,根据所述障碍物信息确定所述遗漏区域的位置,其中,所述障碍物信息包括所述障碍物的位置;
待按照所述预设行驶路线行驶完成后,根据当前位置及所述遗漏区域的位置,得到最短行驶路线;
按照所述最短行驶路线对所述遗漏区域进行清扫。
2.根据权利要求1所述的路径规划方法,其特征在于,
当途径障碍物的数量包括N个,且N≥2时,所述根据当前位置及所述遗漏区域的位置,得到最短行驶路线进一步包括:
待按照所述预设行驶路线行驶完成后,分别将N个所述遗漏区域的位置标记为N个初始目标点;
针对每一个所述初始目标点,基于最短路径规划原则,依次连接除所述初始目标点之外的剩余遗漏区域的位置,以形成N条预规划子路线;其中,所述最短路径规划原则是指:在未被连接的剩余遗漏区域的位置中,选取与当前目标点距离最近的遗漏区域的位置作为下一目标点;
以当前位置为起始点,分别连接所述N条预规划子路线的起点和终点,得到2N条行驶路线;
从所述2N条行驶路线中选择路径最短的行驶路线作为最短行驶路线。
3.根据权利要求1所述的路径规划方法,其特征在于,在所述获取途径障碍物的障碍物信息,并将所述障碍物所在区域标记为遗漏区域,根据所述障碍物信息确定所述遗漏区域的位置,其中,所述障碍物信息包括所述障碍物的位置的步骤之后所述路径规划方法还包括:
所述障碍物信息还包括所述障碍物的速度,判断所述障碍物的速度是否大于预设阈值;
若是,则确定所述障碍物为动态障碍物,并将所述动态障碍物所在区域标记为第一遗漏区域,根据所述动态障碍物的障碍物信息确定所述第一遗漏区域的位置。
若否,则确定所述障碍物为静态障碍物,并将所述静态障碍物所在区域标记为第二遗漏区域,根据所述静态障碍物的障碍物信息确定所述第二遗漏区域的位置。
4.根据权利要求3所述的路径规划方法,其特征在于,当途径障碍物的数量包括N个,且N≥2时,所述根据当前位置及所述遗漏区域的位置,得到最短行驶路线的步骤具体包括:
待按照所述预设行驶路线行驶完成后,分别将N个所述第一遗漏区域的位置标记为N个初始目标点;
针对每一个所述初始目标点,基于最短路径规划原则,依次连接除所述初始目标点之外的剩余第一遗漏区域的位置,以形成N条预规划子路线;其中,所述最短路径规划原则是指:在未被连接的剩余第一遗漏区域的位置中,选取与当前目标点距离最近的第一遗漏区域的位置作为下一目标点;
以当前位置为起始点,分别连接所述N条预规划子路线的起点和终点,得到2N条行驶路线;
从所述2N条行驶路线中选择路径最短的行驶路线作为最短行驶路线。
5.根据权利要求3所述的路径规划方法,其特征在于,在所述待按照所述预设行驶路线行驶完成后,根据当前位置及所述第一遗漏区域的位置,得到最短行驶路线的步骤之后,所述方法还包括:
按照所述最短行驶路线行驶,并检测附近的所述第二遗漏区域是否存在所述静态障碍物;
若存在,则将当前的第二遗漏区域标记为第一遗漏区域,并根据当前位置及所述第一遗漏区域的位置,重新规划最短行驶路线。
6.一种清扫车的路径规划装置,其特征在于,包括:
第一清扫模块,用于按照预设清扫路线行驶,并对待清扫区域进行清扫;
获取模块,用于获取途径障碍物的障碍物信息,并将所述障碍物所在区域标记为遗漏区域,根据所述障碍物信息确定所述遗漏区域的位置,其中,所述障碍物信息包括所述障碍物的位置;
得到模块,用于待按照所述预设行驶路线行驶完成后,根据当前位置及所述遗漏区域的位置,得到最短行驶路线;
第二清扫模块,用于按照所述最短行驶路线对所述遗漏区域进行清扫。
7.根据权利要求6所述的路径规划装置,其特征在于,所述得到模块具体包括标记单元、连接单元、得到单元和选择单元,其中,所述标记单元用于待按照所述预设行驶路线行驶完成后,分别将N个所述遗漏区域的位置标记为N个初始目标点;所述连接单元用于针对每一个所述初始目标点,基于最短路径规划原则,依次连接除所述初始目标点之外的剩余遗漏区域的位置,以形成N条预规划子路线;其中,所述最短路径规划原则是指:在未被连接的剩余遗漏区域的位置中,选取与当前目标点距离最近的遗漏区域的位置作为下一目标点;所述得到单元用于以当前位置为起始点,分别连接所述N条预规划子路线的起点和终点,得到2N条行驶路线;所述选择单元用于从所述2N条行驶路线中选择路径最短的行驶路线作为最短行驶路线。
8.根据权利要求6所述的路径规划装置,其特征在于,所述路径规划装置还包括:
判断模块,用于所述障碍物信息还包括所述障碍物的速度,判断所述障碍物的速度是否大于预设阈值;
第一确定模块,用于确定所述障碍物为动态障碍物,并将所述动态障碍物所在区域标记为第一遗漏区域,根据所述动态障碍物的障碍物信息确定所述第一遗漏区域的位置;
第二确定模块,用于确定所述障碍物为静态障碍物,并将所述静态障碍物所在区域标记为第二遗漏区域,根据所述静态障碍物的障碍物信息确定所述第二遗漏区域的位置。
9.根据权利要求8所述的路径规划装置,其特征在于,所述路径规划装置还包括:
检测模块,用于按照所述最短行驶路线行驶,并检测附近的所述第二遗漏区域是否存在所述静态障碍物;
规划模块,用于将当前的第二遗漏区域标记为第一遗漏区域,并根据当前位置及所述第一遗漏区域的位置,重新规划最短行驶路线。
10.一种清扫车,其特征在于,包括:
至少一个处理器;
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;
其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至5中任一项所述的方法。
CN202110585683.1A 2021-05-27 2021-05-27 一种清扫车的路径规划方法、装置、清扫车 Pending CN113219985A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110585683.1A CN113219985A (zh) 2021-05-27 2021-05-27 一种清扫车的路径规划方法、装置、清扫车

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110585683.1A CN113219985A (zh) 2021-05-27 2021-05-27 一种清扫车的路径规划方法、装置、清扫车

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113219985A true CN113219985A (zh) 2021-08-06

Family

ID=77098836

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110585683.1A Pending CN113219985A (zh) 2021-05-27 2021-05-27 一种清扫车的路径规划方法、装置、清扫车

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113219985A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115040038A (zh) * 2022-06-22 2022-09-13 杭州萤石软件有限公司 一种机器人控制方法、装置及一种机器人

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102138769A (zh) * 2010-01-28 2011-08-03 深圳先进技术研究院 清洁机器人及其清扫方法
CN107550399A (zh) * 2017-08-17 2018-01-09 北京小米移动软件有限公司 定时清扫方法及装置
CN107643755A (zh) * 2017-10-12 2018-01-30 南京中高知识产权股份有限公司 一种扫地机器人的高效控制方法
CN107788916A (zh) * 2017-11-08 2018-03-13 安嘉琦 智能家居清洁一体机
CN108628319A (zh) * 2018-07-04 2018-10-09 马书翠 一种扫地机器人智能避障***
CN109068933A (zh) * 2015-11-17 2018-12-21 罗伯特有限责任公司 借助机器人的机器人辅助表面处理
CN109827584A (zh) * 2019-01-15 2019-05-31 北京百度网讯科技有限公司 路径规划方法、装置、电子设备与存储介质
CN111381590A (zh) * 2018-12-28 2020-07-07 珠海市一微半导体有限公司 一种扫地机器人及其路线规划方法
CN111700546A (zh) * 2020-06-24 2020-09-25 深圳市银星智能科技股份有限公司 一种移动机器人的清扫方法及移动机器人
CN112168066A (zh) * 2020-09-30 2021-01-05 深圳市银星智能科技股份有限公司 清洁机器人的控制方法、装置、清洁机器人及存储介质

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102138769A (zh) * 2010-01-28 2011-08-03 深圳先进技术研究院 清洁机器人及其清扫方法
CN109068933A (zh) * 2015-11-17 2018-12-21 罗伯特有限责任公司 借助机器人的机器人辅助表面处理
CN107550399A (zh) * 2017-08-17 2018-01-09 北京小米移动软件有限公司 定时清扫方法及装置
CN107643755A (zh) * 2017-10-12 2018-01-30 南京中高知识产权股份有限公司 一种扫地机器人的高效控制方法
CN107788916A (zh) * 2017-11-08 2018-03-13 安嘉琦 智能家居清洁一体机
CN108628319A (zh) * 2018-07-04 2018-10-09 马书翠 一种扫地机器人智能避障***
CN111381590A (zh) * 2018-12-28 2020-07-07 珠海市一微半导体有限公司 一种扫地机器人及其路线规划方法
CN109827584A (zh) * 2019-01-15 2019-05-31 北京百度网讯科技有限公司 路径规划方法、装置、电子设备与存储介质
CN111700546A (zh) * 2020-06-24 2020-09-25 深圳市银星智能科技股份有限公司 一种移动机器人的清扫方法及移动机器人
CN112168066A (zh) * 2020-09-30 2021-01-05 深圳市银星智能科技股份有限公司 清洁机器人的控制方法、装置、清洁机器人及存储介质

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115040038A (zh) * 2022-06-22 2022-09-13 杭州萤石软件有限公司 一种机器人控制方法、装置及一种机器人

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109767646B (zh) 泊车方法及装置
KR102347036B1 (ko) 길목 위치 장애물의 운동 궤적 예측 방법 및 장치
CN108284831B (zh) 自动停车方法及***
US9796388B2 (en) Vehicle mode determination
CN111341136A (zh) 一种基于车路协同的代客泊车方法、***及存储介质
CN112208518A (zh) 一种泊车路径自动规划方法
CN113250121B (zh) 一种无人清扫车的刷头控制方法、装置、无人清扫车
CN112256034A (zh) 自主避障规划方法和装置
CN113219985A (zh) 一种清扫车的路径规划方法、装置、清扫车
CN105374208A (zh) 路况提醒和摄像头检测方法及其装置
CN113252366A (zh) 车辆的自动泊车评测方法、装置、车辆及存储介质
CN108762272B (zh) 一种障碍物识别和避让方法
CN114056324A (zh) 一种基于数据融合的车位识别方法及***
CN113071523A (zh) 无人驾驶车辆的控制方法及控制装置、无人驾驶车辆
CN112172790A (zh) 自动停车的控制方法、装置及计算机可读存储介质
CN113548039B (zh) 自动泊车方法、自动泊车装置、车辆及存储介质
CN112820141B (zh) 一种泊车车位的检测方法和检测***
CN116533998B (zh) 车辆的自动驾驶方法、装置、设备、存储介质及车辆
CN113031509B (zh) 遍历方法、***,机器人及可读存储介质
CN115230681A (zh) 一种自动循迹泊车方法及其装置、移动工具
CN113074746A (zh) 一种无人车的导航方法、装置及无人车
JP2020107308A (ja) 駐車スポット検出システム
CN113147789A (zh) 无人驾驶车辆的控制方法及控制装置、无人驾驶车辆
CN113386771A (zh) 道路模型的生成方法及设备
CN116518968A (zh) 一种停车场清扫方法、装置、设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination