CN113768419B - 确定扫地机清扫方向的方法、装置及扫地机 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种确定扫地机清扫方向的方法、装置及扫地机。该方法包括：通过三维空间传感器获取目标范围内的点云数据，其中，点云数据包括扫地机与障碍物之间的多个距离信息；基于点云数据提取目标范围内的平面；将平面中满足预设条件的目标平面作为墙面，并将墙面的法线方向确定为扫地机的主清扫方向。本申请通过三维空间传感器采集扫地机周围环境的点云数据，利用点云数据构建并提取出三维空间中的多个平面，从三维空间中的多个平面中识别出墙面，进而以墙面的法线方向作为扫地机的主清扫方向，解决了墙面识别不准确，进而扫地机的主清扫方向寻找不准确的技术问题。
Description
技术领域
本申请涉及扫地机器人技术领域，尤其涉及一种确定扫地机清扫方向的方法、装置及扫地机。
背景技术
扫地机在清扫房间的过程中，需要根据房间布局确定主清扫方向，扫地机在主清扫方向上来回移动，最终走出类似弓字形的路径，进而实现对整个房间的覆盖清扫。
目前，相关技术中，针对扫地机器人的主清扫方向的问题，通常以墙壁方向作为参照。然而，在应用惯导、视觉扫地机的方案中，由于墙面一般为白色，视觉扫地机几乎提取不到白色墙面的特征点信息，所以视觉扫地机的找墙方案和惯导是类似的，即扫地机将来回的碰撞点记录下来，然后将碰撞点拟合得到的直线方向确定为墙面方向，进而找到主清扫方向，耗时长，效率低。另外，碰撞会影响里程计、加速度计等定位传感器，进而影响定位精度，降低找墙的准确度。如果墙边有障碍物，而障碍物方向杂乱或者与墙的方向不一致(比如斜着的沙发)，这时候就很难真正找到墙的方向。在应用单线激光雷达的扫地机中，提取采集的点云中的直线，选择包含激光点最多的直线作为墙壁的方向。这个方法的效率和准确度比惯导方案高，但是同样不能解决障碍物的干扰，无法准确确认扫地机的主清扫方向，极大影响扫地机的清扫效率。
针对扫地机的主清扫方向寻找不准确的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请提供了一种确定扫地机清扫方向的方法、装置及扫地机，以快速排除干扰，准确找到扫地机的主清扫方向。
根据本申请实施例的一个方面，本申请提供了一种扫地机，包括：
三维空间传感器，用于采集扫地机所在空间目标范围内的点云数据，其中，点云数据包括扫地机与障碍物之间的多个距离信息；
控制器，用于基于点云数据提取目标范围内的平面、将平面中满足预设条件的目标平面作为墙面以及将墙面的法线方向确定为扫地机的主清扫方向；
清洁主体，用于沿主清扫方向进行清扫。
根据本申请实施例的另一个方面，本申请提供了一种确定扫地机清扫方向的方法，包括：
通过三维空间传感器获取目标范围内的点云数据，其中，点云数据包括扫地机与障碍物之间的多个距离信息；
基于点云数据提取目标范围内的平面；
将平面中满足预设条件的目标平面作为墙面，并将墙面的法线方向确定为扫地机的主清扫方向。
可选地，点云数据包括在预设角度范围采集的单帧点云数据，目标范围包括预设角度范围；其中，
基于单帧点云数据提取目标范围内的平面包括：
从单帧点云数据中提取出与高度方向的夹角小于或等于预设阈值的平面，其中，高度方向为与扫地机的运动平面垂直的方向。
可选地，点云数据包括在扫地机的旋转过程中采集的多帧点云数据，目标范围包括扫地机的旋转范围；其中，
基于多帧点云数据提取目标范围内的平面包括：
记录扫地机采集每帧点云数据时的位姿信息，其中，位姿信息包括扫地机的位置信息和角度信息；
利用位姿信息确定采集各相邻两帧点云数据时扫地机的位姿变化信息，其中，位姿变化信息包括位置变化信息和角度变化信息；
基于位姿变化信息将各相邻两帧点云数据去重并拼接；
从拼接后的点云数据中提取出与高度方向的夹角小于或等于预设阈值的平面。
可选地，确定扫地机的位姿变化信息包括：
匹配各相邻两帧点云数据中的特征点，得到各相邻两帧中扫地机的位姿变化信息。
可选地，确定扫地机的位姿变化信息包括：
利用辅助传感器获取扫地机采集每帧点云数据时的位姿信息；
利用位姿信息确定与任意两帧相邻的点云数据对应的扫地机的位姿变化信息；其中，
辅助传感器包括加速度计、陀螺仪以及里程计中的至少一个，辅助传感器与三维空间传感器采集数据的时间同步。
可选地，确定扫地机的位姿变化信息包括：
将利用点云数据确定的位姿变化信息与利用辅助传感器确定的位姿变化信息的加权和作为扫地机最终的位姿变化信息。
可选地，将平面中满足预设条件的目标平面作为墙面包括：
确定各个平面所匹配的点云的数量；
将所匹配的点云的数量最多的目标平面确定为扫地机所在空间的墙面。
可选地，确定扫地机的主清扫方向还包括：
在各个子点云数据中提取出与扫地机的运动平面垂直的平面；
确定每个平面的法线；
将所有帧的所有平面的法线进行聚类分析，其中，法线的方向相同或误差在预设误差角度范围之内的法线属于同一个聚簇；
将法线数量最多的聚簇确定为目标聚簇；
将目标聚簇的法线的方向确定为扫地机的主清扫方向。
根据本申请实施例的另一方面，本申请提供了一种确定扫地机清扫方向的装置，包括：
数据获取模块，用于通过三维空间传感器获取目标范围内的点云数据，其中，点云数据包括扫地机与障碍物之间的多个距离信息；
平面提取模块，用于基于点云数据提取目标范围内的平面；
主清扫方向确定模块，用于将平面中满足预设条件的目标平面作为墙面，并将墙面的法线方向确定为扫地机的主清扫方向。
根据本申请实施例的另一方面，本申请提供了一种电子设备，包括存储器、处理器、通信接口及通信总线，存储器中存储有可在处理器上运行的计算机程序，存储器、处理器通过通信总线和通信接口进行通信，处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
根据本申请实施例的另一方面，本申请还提供了一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，程序代码使处理器执行上述的方法。
本申请实施例提供的上述技术方案与相关技术相比具有如下优点：
本申请技术方案为通过三维空间传感器获取目标范围内的点云数据，其中，点云数据包括扫地机与障碍物之间的多个距离信息；基于点云数据提取目标范围内的平面；将平面中满足预设条件的目标平面作为墙面，并将墙面的法线方向确定为扫地机的主清扫方向。本申请通过三维空间传感器采集扫地机周围环境的点云数据，利用点云数据构建并提取出三维空间中的多个平面，从三维空间中的多个平面中识别出墙面，进而以墙面的法线方向作为扫地机的主清扫方向，解决了墙面识别不准确，进而扫地机的主清扫方向寻找不准确的技术问题。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
为了更清楚地说明本申请实施例或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为根据本申请实施例提供的一种可选的确定扫地机清扫方向的***框图；
图2为根据本申请实施例提供的一种可选的确定扫地机清扫方向的方法流程图；
图3为根据本申请实施例提供的一种可选的将多个子点云进行拼接并提取平面的方法流程图；
图4为根据本申请实施例提供的一种可选的通过聚类分析确定运行主方向的方法流程图；
图5为根据本申请实施例提供的一种可选的确定扫地机清扫方向的装置框图；
图6为本申请实施例提供的一种可选的电子设备结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，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的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。
本申请提供了一种扫地机，能够快速排除干扰，准确找到主清扫方向，如图1所示，该扫地机包括：
三维空间传感器101，用于采集扫地机所在空间目标范围内的点云数据，其中，点云数据包括扫地机与障碍物之间的多个距离信息；
控制器103，用于基于点云数据提取目标范围内的平面、将平面中满足预设条件的目标平面作为墙面以及将墙面的法线方向确定为扫地机的主清扫方向；
清洁主体105，用于沿主清扫方向进行清扫。
三维空间传感器是一种能实时地检测物体在六个自由度上相对于某个固定物体的数值，即在X、Y、Z坐标上的位置值，以及围绕X、Y、Z轴的旋转值，在本申请实施例中，固定物体是扫地机(扫地机通过三维空间传感器采集周围环境的点云数据的时刻相对周围环境是静止的)，所检测的物体是周围环境，尤其是扫地机前进方向上目标范围内的障碍物。三维空间传感器所采集的点云数据是三维数据，控制器需要基于三维数据提取出三维空间中的多个平面，并从中识别出墙面，将墙面的法线方向确定为扫地机的主清扫方向，最后扫地机沿该主清扫方向进行清扫。本申请技术方案能够快速排除干扰，准确找到扫地机的主清扫方向。
本申请提供了一种确定扫地机的主清扫方向的方法，可以由所述控制器执行，如图2所示，该方法可以包括以下步骤：
步骤S202，通过三维空间传感器获取目标范围内的点云数据，其中，点云数据包括扫地机与障碍物之间的多个距离信息。
本申请实施例中，三维空间传感器采集的点云数据是三维数据，即包含X、Y、Z坐标上的位置值，可以将扫地机作为三维坐标轴的原点，三维空间传感器采集的三维数据(点云数据)一一用三维坐标表示在三维空间中，由此即可根据各个障碍物的三维坐标计算出各个障碍物到扫地机的距离信息，也即深度信息，点云数据中还可以包括颜色信息、反射强度信息等。
计算扫地机与障碍物之间的距离信息主要有两种方法，第一个很简单：激光源发出一个脉冲，该脉冲被障碍物反射后传回传感器，传感器记录该脉冲的飞行时间，并根据光速和飞行时间计算出终端和障碍物之间的距离。另一种方法是发出调制光源并检测反射光的相位变化。相位变化可以通过混合技术测量。发出调制激光源比发出短脉冲更容易，并且混合技术比时间数字转换器更易于实现。此外，LED可用作调制光源来代替激光。因此，基于调制光源的传感器***适合于低成本传感器。三维空间传感器可以基于磁场、超声波、结构光以及相机阵列探测技术等实现。结构光探测技术是接收器使用激光光源投射目标物，检测反射目标物的变形，以基于几何形状计算深度图。相机阵列探测技术是使用放置在不同位置的多个摄像头来捕获同一目标的多个图像，并根据几何结构计算深度图。本申请在使用相机阵列时，需要在扫地机的不同位置设置多个相机组，从而可以获取不同位置捕获的同一目标的图像。
本申请实施例中，三维空间传感器采集的三维数据可以以点云的形式进行存储。点云数据可以是在扫地机运动方向上的预设角度范围内采集的数据，预设范围包括预设角度范围。点云数据也可以是扫地机旋转一周的过程中采集的数据，预设范围包括扫地机旋转一周的范围。即，本申请实施例中寻找扫地机的主清扫方向时，可以先控制扫地机向前运动，实时采集向前运动过程中周围环境的深度信息，以点云数据进行存储。还可以控制扫地机在原地旋转一周，从开始旋转直至结束旋转的过程中通过三维空间传感器采集扫地机周围环境的深度信息，以点云数据进行存储。
步骤S204，基于点云数据提取目标范围内的平面。
点云数据携带障碍物的三维坐标信息，因此基于点云数据提取的平面是三维空间中的平面，位于同一个平面上的点云在垂直于该平面方向上的距离为0。
在一个实施例中，点云数据包括在预设角度范围采集的单帧点云数据，目标范围包括预设角度范围；其中，
基于单帧点云数据提取目标范围内的平面包括：
从单帧点云数据中提取出与高度方向的夹角小于或等于预设阈值的平面，其中，高度方向为与扫地机的运动平面垂直的方向。
本申请实施例中，扫地机的运动平面即水平面，垂直于水平面的竖直方向即高度方向。仅存在单帧点云的情况下，直接从该单帧点云数据中提取出高度方向的平面作为待选平面，为了减少误判，可以将与高度方向的夹角小于或等于预设阈值的平面均提取出来作为待选平面。
若所提取的平面与高度方向的夹角均大于预设阈值，则平面提取失败，需要重新采集点云数据，重新提取平面。
在另一个实施例中，点云数据包括在扫地机的旋转过程中采集的多帧点云数据，目标范围包括扫地机的旋转范围。多帧点云数据中包含在不同位置、不同角度、不同时间获取的多个子点云信息，可以将这些子点云信息拼接整合成一个大的全景点云信息，再利用全景点云信息提取平面，如图3所示，基于多帧点云数据提取目标范围内的平面包括以下步骤：
步骤S302，记录扫地机采集每帧点云数据时的位姿信息，其中，位姿信息包括扫地机的位置信息和角度信息；
步骤S304，利用位姿信息确定采集各相邻两帧点云数据时扫地机的位姿变化信息，其中，位姿变化信息包括位置变化信息和角度变化信息；
步骤S306，基于位姿变化信息将各相邻两帧点云数据去重并拼接；
步骤S308，从拼接后的点云数据中提取出与高度方向的夹角小于或等于预设阈值的平面。
位姿信息包括位置和姿态，可以根据点云数据中所包含的位置信息和角度信息确定。相邻两帧点云数据是三维空间传感器旋转一定角度所采集到的，甚至是扫地机移动一段距离后三维空间传感器采集到的。对于相邻两帧点云数据中的特征点，可以得到该特征点的两组位姿信息，两组位姿信息进行比较即可得到扫地机在采集该相邻两帧点云数据的前后所产生的位姿变化信息，由此即可根据位姿变化信息对相邻两帧点云数据中重复的点云进行去重并以留下的点云为桥梁拼接各个子点云，得到整合的全景点云信息。最后从全景点云信息中提取出与高度方向的夹角小于或等于预设阈值的平面即可。
可选地，本申请提供了三种确定扫地机的位姿变化信息的方法，包括：
第一种，匹配各相邻两帧点云数据中的特征点，得到各相邻两帧中扫地机的位姿变化信息。即仅根据相邻帧的点云数据确定扫地机的位姿变化信息，具体实现是通过匹配相邻帧的特征点，由特征点的位姿变化映射得到扫地机的位姿变化信息。
第二种，利用辅助传感器获取扫地机采集每帧点云数据时的位姿信息；利用位姿信息确定与任意两帧相邻的点云数据对应的扫地机的位姿变化信息，其中，辅助传感器包括加速度计、陀螺仪以及里程计中的至少一个，辅助传感器与三维空间传感器采集数据的时间同步。即仅使用辅助传感器确定扫地机的位姿变化信息。
第三种，将利用点云数据确定的位姿变化信息与利用辅助传感器确定的位姿变化信息的加权和作为扫地机最终的位姿变化信息。即融合第一种和第二种，采用点云数据加辅助传感器相结合的方式，最大程度减小误差。
步骤S206，将平面中满足预设条件的目标平面作为墙面，并将墙面的法线方向确定为扫地机的主清扫方向。
可选地，将平面中满足预设条件的目标平面作为墙面包括：
确定各个平面所匹配的点云的数量；
将所匹配的点云的数量最多的目标平面确定为扫地机所在空间的墙面。
本申请实施例中，可以从提取的多个平面中识别出墙面，即将满足预设条件的目标平面作为墙面，再将墙面的法线方向确定为扫地机的主清扫方向。上述预设条件可以根据墙面与其他平面的区别设置，如通过三维空间传感器采集数据后，处在同一个平面上的点云的数量最多的的平面即为墙面，因为墙面的面积相比桌椅板凳、饮水机、电脑、纸箱、洗衣机等障碍物要大的多，三维空间传感器采集数据时，墙面上能够获得更多数量的点云，因此可以通过点云的数量来识别墙面。
本申请实施例中，还可以先根据平面所匹配的点云的数量筛选平面，再根据待选平面与高度方向的夹角来确定墙面，即：提取出匹配点云的数量大于点云数量阈值的平面作为待选平面；将待选平面中与高度方向的夹角小于或等于预设阈值的平面作为墙面。
本申请实施例中，还可以先从提取的多个平面中，确定与扫地机运动平面平行的屋顶平面，再从其余平面中找出与该屋顶平面相交且垂直的平面，此时找出来的平面中包括墙面以及房梁的平面，最后再选择点云数量更多的平面，即可得到墙面。这为扫地机运动平面识别较为困难的时候提供一种思路，扫地机运动平面上存在较多障碍物，识别起来较为困难，则可以先识别屋顶平面，因为屋顶平面大多只设置有照明装置，较为平坦、空旷，识别较简单。
通过步骤S202至S206，本申请通过三维空间传感器采集扫地机周围环境的点云数据，利用点云数据提取出多个平面，从多个平面中识别出墙面，进而以墙面的法线方向作为扫地机的主清扫方向，解决了墙面识别不准确，进而扫地机的主清扫方向寻找不准确的技术问题。
本申请的另一个实施例中还提供了一个通过聚类分析确定运行主方向的方案。对于点云数据中包含在不同位置、不同角度、不同时间获取的多个子点云信息的情况，可以不拼接子点云，直接根据每个子点云数据提取对应的平面，进而得到平面的法线方向，然后将所有得到的法线方向做聚类分析，获得一个方向，使得该方向可以和尽可能多的法线方向重合，或者方向误差之和最小，则该方向可被确认为主清扫方向，如图4所示，该通过聚类分析确定运行主方向的方法包括以下步骤：
步骤S402，在各个子点云数据中提取出与扫地机的运动平面垂直的平面；
步骤S404，确定每个平面的法线；
步骤S406，将所有帧的所有平面的法线进行聚类分析，其中，法线的方向相同或误差在预设误差角度范围之内的法线属于同一个聚簇；
步骤S408，将法线数量最多的聚簇确定为目标聚簇；
步骤S410，将目标聚簇的法线的方向确定为扫地机的主清扫方向。
采用上述方法，可以无需拼接点云数据，直接对每帧点云数据提取平面，再求取所有平面的法线，对所有法线进行聚类，相同方向或方向误差在预设误差角度范围之内的法线聚类为同一个聚簇，最后选择法线最多的聚簇，以该聚簇的法线方向为扫地机的主清扫方向。因为墙面的面积最大，深度信息采集时数据占比最大，因此所有点云数据提取的平面中，墙面的数量要多于其他平面，对所有平面的法线聚类后，墙面的法线是最多的，故而该方法也可以识别墙面，进而寻找出准确的主清扫方向。
本申请实施例中，确定了扫地机的主清扫方向，即可控制扫地机按照“弓”字形对整个待清扫区域覆盖清扫。
根据本申请实施例的又一方面，如图5所示，提供了一种确定扫地机清扫方向的装置，包括：
数据获取模块501，用于通过三维空间传感器获取目标范围内的点云数据，其中，点云数据包括扫地机与障碍物之间的多个距离信息；
平面提取模块503，用于基于点云数据提取目标范围内的平面；
主清扫方向确定模块505，用于将平面中满足预设条件的目标平面作为墙面，并将墙面的法线方向确定为扫地机的主清扫方向。
需要说明的是，该实施例中的数据获取模块501可以用于执行本申请实施例中的步骤S202，该实施例中的平面提取模块503可以用于执行本申请实施例中的步骤S204，该实施例中的主清扫方向确定模块505可以用于执行本申请实施例中的步骤S206。
可选地，点云数据包括在预设角度范围采集的单帧点云数据，目标范围包括预设角度范围；该平面提取模块，具体用于：
从单帧点云数据中提取出与高度方向的夹角小于或等于预设阈值的平面，其中，高度方向为与扫地机的运动平面垂直的方向。
可选地，点云数据包括在扫地机的旋转过程中采集的多帧点云数据，目标范围包括扫地机的旋转范围；该平面提取模块，还用于：
记录扫地机采集每帧点云数据时的位姿信息，其中，位姿信息包括扫地机的位置信息和角度信息；
利用位姿信息确定采集各相邻两帧点云数据时扫地机的位姿变化信息，其中，位姿变化信息包括位置变化信息和角度变化信息；
基于位姿变化信息将各相邻两帧点云数据去重并拼接；
从拼接后的点云数据中提取出与高度方向的夹角小于或等于预设阈值的平面。
可选地，该平面提取模块，还包括位姿变化运算单元，具体用于：
匹配各相邻两帧点云数据中的特征点，得到各相邻两帧中扫地机的位姿变化信息。
可选地，该位姿变化运算单元，还用于：
利用辅助传感器获取扫地机采集每帧点云数据时的位姿信息；
利用位姿信息确定与任意两帧相邻的点云数据对应的扫地机的位姿变化信息；其中，
辅助传感器包括加速度计、陀螺仪以及里程计中的至少一个，辅助传感器与三维空间传感器采集数据的时间同步。
可选地，该位姿变化运算单元，还用于：
将利用点云数据确定的位姿变化信息与利用辅助数据确定的位姿变化信息的加权和作为扫地机最终的位姿变化信息。
可选地，该主清扫方向确定模块，还包括墙面识别单元，具体用于：
确定各个平面所匹配的点云的数量；
将所匹配的点云的数量最多的目标平面确定为扫地机所在空间的墙面。
可选地，该主清扫方向确定模块，还用于：
在各个子点云数据中提取出与扫地机的运动平面垂直的平面；
确定每个平面的法线；
将所有帧的所有平面的法线进行聚类分析，其中，法线的方向相同或误差在预设误差角度范围之内的法线属于同一个聚簇；
将法线数量最多的聚簇确定为目标聚簇；
将目标聚簇的法线的方向确定为扫地机的主清扫方向。
根据本申请实施例的另一方面，本申请提供了一种电子设备，如图6所示，包括存储器601、处理器603、通信接口605及通信总线607，存储器601中存储有可在处理器603上运行的计算机程序，存储器601、处理器603通过通信接口605和通信总线607进行通信，处理器603执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
上述电子设备中的存储器、处理器通过通信总线和通信接口进行通信。所述通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral Component Interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry Standard Architecture，简称EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。
存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
根据本申请实施例的又一方面还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述任一实施例的步骤。
可选地，在本申请实施例中，计算机可读介质被设置为存储用于所述处理器执行以下步骤的程序代码：
通过三维空间传感器获取目标范围内的点云数据，其中，点云数据包括扫地机与障碍物之间的多个距离信息；
基于点云数据提取目标范围内的平面；
将平面中满足预设条件的目标平面作为墙面，并将墙面的法线方向确定为扫地机的主清扫方向。
可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
本申请实施例在具体实现时，可以参阅上述各个实施例，具有相应的技术效果。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的***、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
以上所述仅是本申请的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (9)
1.扫地机，其特征在于，包括：
三维空间传感器，用于采集扫地机所在空间目标范围内的点云数据，其中，所述点云数据包括扫地机与障碍物之间的多个距离信息；
控制器，用于基于所述点云数据提取所述目标范围内的平面、将所述平面中满足预设条件的目标平面作为墙面以及将所述墙面的法线方向确定为所述扫地机的主清扫方向；所述控制器还用于在各个子点云数据中提取出与所述扫地机的运动平面垂直的平面；确定每个平面的法线；将所有帧的所有平面的法线进行聚类分析，其中，法线的方向相同或误差在预设误差角度范围之内的法线属于同一个聚簇；将法线数量最多的聚簇确定为目标聚簇；将所述目标聚簇的法线的方向确定为所述扫地机的主清扫方向；
清洁主体，用于沿所述主清扫方向进行清扫。
2.确定扫地机清扫方向的方法，其特征在于，包括：
通过三维空间传感器获取目标范围内的点云数据，其中，所述点云数据包括扫地机与障碍物之间的多个距离信息；
基于所述点云数据提取所述目标范围内的平面；
将所述平面中满足预设条件的目标平面作为墙面，并将所述墙面的法线方向确定为所述扫地机的主清扫方向；
确定所述扫地机的所述主清扫方向还包括：
在各个子点云数据中提取出与所述扫地机的运动平面垂直的平面；
确定每个平面的法线；
将所有帧的所有平面的法线进行聚类分析，其中，法线的方向相同或误差在预设误差角度范围之内的法线属于同一个聚簇；
将法线数量最多的聚簇确定为目标聚簇；
将所述目标聚簇的法线的方向确定为所述扫地机的主清扫方向。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述点云数据包括在预设角度范围采集的单帧点云数据，所述目标范围包括所述预设角度范围；其中，
基于所述单帧点云数据提取所述目标范围内的平面包括：
从所述单帧点云数据中提取出与高度方向的夹角小于或等于预设阈值的平面，其中，所述高度方向为与所述扫地机的运动平面垂直的方向。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述点云数据包括在所述扫地机的旋转过程中采集的多帧点云数据，所述目标范围包括所述扫地机的旋转范围；其中，
基于所述多帧点云数据提取所述目标范围内的平面包括：
记录所述扫地机采集每帧所述点云数据时的位姿信息，其中，所述位姿信息包括所述扫地机的位置信息和角度信息；
利用所述位姿信息确定采集各相邻两帧所述点云数据时所述扫地机的位姿变化信息，其中，所述位姿变化信息包括位置变化信息和角度变化信息；
基于所述位姿变化信息将各相邻两帧所述点云数据去重并拼接；
从拼接后的点云数据中提取出与高度方向的夹角小于或等于预设阈值的平面。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，确定所述扫地机的所述位姿变化信息包括：
匹配各相邻两帧所述点云数据中的特征点，得到各相邻两帧中所述扫地机的位姿变化信息。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，确定所述扫地机的所述位姿变化信息包括：
利用辅助传感器获取所述扫地机采集每帧所述点云数据时的位姿信息；
利用位姿信息确定与任意两帧相邻的点云数据对应的扫地机的位姿变化信息；其中，
所述辅助传感器包括加速度计、陀螺仪以及里程计中的至少一个，所述辅助传感器与所述三维空间传感器采集数据的时间同步。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，确定所述扫地机的所述位姿变化信息包括：
将利用所述点云数据确定的位姿变化信息与利用所述辅助传感器确定的位姿变化信息的加权和作为所述扫地机最终的位姿变化信息。
8.根据权利要求2至7任一所述的方法，其特征在于，将所述平面中满足预设条件的目标平面作为墙面包括：
确定各个平面所匹配的点云的数量；
将所匹配的点云的数量最多的所述目标平面确定为所述扫地机所在空间的墙面。
9.确定扫地机清扫方向的装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于通过三维空间传感器获取目标范围内的点云数据，其中，所述点云数据包括扫地机与障碍物之间的多个距离信息；
平面提取模块，用于基于所述点云数据提取所述目标范围内的平面；
主清扫方向确定模块，用于将所述平面中满足预设条件的目标平面作为墙面，并将所述墙面的法线方向确定为所述扫地机的主清扫方向；
主清扫方向确定模块还用于在各个子点云数据中提取出与所述扫地机的运动平面垂直的平面；确定每个平面的法线；将所有帧的所有平面的法线进行聚类分析，其中，法线的方向相同或误差在预设误差角度范围之内的法线属于同一个聚簇；将法线数量最多的聚簇确定为目标聚簇；将所述目标聚簇的法线的方向确定为所述扫地机的主清扫方向。
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