CN115191868B - 沿边清洁方法及清洁机器人 - Google Patents

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Abstract

本申请实施例公开了一种沿边清洁方法及清洁机器人,其中,沿边清洁方法包括:在沿边清洁的过程中,当检测到的障碍物为设定障碍物时,继续进行沿边清洁。

Description

沿边清洁方法及清洁机器人
技术领域
本申请涉及机器人技术领域,尤其涉及一种沿边清洁方法及清洁机器人。
背景技术
清洁机器人在对任一区域进行清洁时:先对该区域的边界进行沿边清洁;在沿边清洁结束时,对该区域内部进行清洁。相关技术中,清洁机器人在沿边清洁的过程中,容易受到动态障碍物,比如,人或宠物的扰动,而形成闭环区域,此时,清洁机器人识别为沿边清洁结束,对闭环区域内部进行清洁,但是一些闭环区域是不需要清洁的,由此,导致清洁机器人多走了一些不必要的路径,降低了清洁机器人的清洁效率。
发明内容
有鉴于此,本申请实施例提供一种沿边清洁方法及清洁机器人,以解决相关技术中机器人在沿边清洁过程中因受到动态障碍物的扰动导致降低清洁效率的技术问题。
为达到上述目的,本申请的技术方案是这样实现的:
本申请实施例提供了一种沿边清洁方法,包括:
在沿边清洁的过程中,当检测到的障碍物为设定障碍物时,继续进行沿边清洁。
上述方案中,在所述继续进行沿边清洁时,所述方法还包括:
基于第一距离和角度增量总和,确定出形成的第一闭环的类型;
在所述第一闭环的类型表征设定的异常闭环的情况下,基于处于设定边界上的回溯点对应的位姿进行导航,以继续进行沿边清洁;其中,
所述第一距离表征当前位置与起始点之间的曼哈顿距离;起始点表征首次与障碍物发生碰撞的位置,或首次直行至设定边界的位置;所述角度增量总和表征在当前位置与起始点之间的关键点中,每两个相邻的关键点的角度增量之和;关键点表征在沿边清洁的过程中每隔设定距离记录的点。
上述方案中,所述基于第一距离和角度增量总和,确定出形成的第一闭环的类型,包括:
在第一距离小于或等于第一设定阈值的情况下,基于第一角度增量总和的绝对值以及总行走轨迹,确定出所述第一闭环的类型;或者
在第一距离大于所述第一设定阈值的情况下,基于第二角度增量总和的绝对值以及第二距离,确定出所述第一闭环的类型;其中,
第一角度增量总和表征从所述起始点行进至所述当前位置的过程中,每两个相邻的关键点的角度增量之和;第二角度增量总和表征基于当前位置向所述起始点进行逆推的过程中,每两个相邻的关键点的角度增量之和;所述第二距离表征在逆推的过程中每两个相邻的关键点的曼哈顿距离。
上述方案中,所述基于第一角度增量总和的绝对值以及总行走轨迹,确定出所述第一闭环的类型,包括:
在第一角度增量总和的绝对值大于第二设定阈值,且总行走轨迹大于第三设定阈值的情况下,确定出所述第一闭环的类型为设定的正常闭环。
上述方案中,所述基于第二角度增量总和的绝对值以及第二距离,确定出所述第一闭环的类型,包括:
在第二角度增量总和的绝对值大于第四设定阈值,且第二距离小于或等于第五设定阈值的情况下,基于第二角度增量总和确定出所述第一闭环的类型;或者
在第二角度增量总和的绝对值小于或等于所述第四设定阈值的情况下,基于设定数量的第一关键点对应的位姿和角度,确定出所述第一闭环的类型;其中,
所述设定数量的第一关键点表征当前位置与起始点之间连续的关键点。
上述方案中,所述基于第二角度增量总和确定出所述第一闭环的类型,包括:
在第二角度增量总和小于零的情况下,确定出所述第一闭环的类型为设定的第一异常闭环;或者
在第二角度增量总和大于零的情况下,基于第一边界与第二边界之间的最小间隙以及基于所述第一闭环的尺寸,确定出所述第一闭环的类型;其中,
所述第一边界表征所述第一闭环的边界;所述第二边界表征由所有关键点确定出的最大边界。
上述方案中,所述基于第一边界与第二边界之间的最小间隙以及基于所述第一闭环的尺寸,确定出所述第一闭环的类型,包括以下之一:
在所述最小间隙大于设定间隙,且所述第一闭环的尺寸大于设定尺寸的情况下,确定出所述第一闭环的类型为设定的正常闭环;
在所述最小间隙小于或等于所述设定间隙,或者所述第一闭环的尺寸小于或等于所述设定尺寸的情况下,确定出所述第一闭环的类型为设定的第二异常闭环。
上述方案中,所述基于设定数量的第一关键点对应的位姿和角度,确定出所述第一闭环的类型,包括:
基于设定数量的第一关键点对应的第一信息和对应的第二关键点对应的第二信息,确定出第三距离和对应的第一角度差值;
在确定出的第三距离中存在两个第三距离大于设定的距离阈值,且对应的第一角度差值小于设定的角度阈值的情况下,所述第一闭环的类型为设定的正常闭环;
其中,第一关键点表征在逆推的过程中确定的当前关键点;对应的第二关键点表征所述设定数量的第一关键点中,与第一关键点相隔至少一个关键点的关键点;第三距离表征第一关键点和对应的第二关键点之间的曼哈顿距离;所述第一信息和第二信息均包括清洁机器人的位姿和角度。
上述方案中,所述方法还包括:
在导航失败的情况下,直行至第一设定边界,以沿着所述第一设定边界进行沿边清洁;所述第一设定边界表征与所述当前位置最近的设定边界。
上述方案中,在所述第一闭环的类型表征设定的异常闭环的情况下,所述方法还包括:
将所述第一闭环以及第一路径,标记为不可走区域;所述第一路径表征设定边界与所述第一闭环之间的路径。
上述方案中,所述方法还包括:
在形成设定的正常闭环的情况下,清除已标记的不可走区域。
本申请实施例还提供了一种清洁机器人,包括:
沿边清洁单元,用于在沿边清洁的过程中,当检测到的障碍物为设定障碍物时,继续进行沿边清洁。
本申请实施例还提供了一种清洁机器人包括:处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器,
其中,所述处理器用于运行所述计算机程序时,执行上述任一种沿边清洁方法的步骤。
本申请实施例还提供了一种存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一种沿边清洁方法的步骤。
在本申请实施例中,在沿边清洁的过程中,当检测到的障碍物为设定障碍物时,继续进行沿边清洁。由此,当检测到的障碍物为设定障碍物,比如,孤立障碍物或动态障碍物时,清洁机器人可以避开设定障碍物,继续进行沿边清洁,此时,清洁机器人不会沿着设定障碍物的边界形成闭环,可以避免因受到设定障碍物的扰动形成闭环而导致多走一些不必要的路径;即使清洁机器人受到动态障碍物的扰动,围绕动态障碍物或孤立障碍物行进而形成闭环,清洁机器人也继续进行沿边清洁,不会清洁该闭环的内部区域,这样可以避免因清洁该闭环的内部区域而多走一些不必要的路径,还可以避免反复在沿边清洁和区域内部清洁之间进行切换,提高了清洁效率。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种沿边清洁方法的实现流程示意图;
图2为本申请另一实施例提供的一种沿边清洁方法的实现流程示意图;
图3为本申请实施例提供的一种起始点的示意图;
图4为本申请实施例提供的一种基于当前位置向起始点进行逆推的示意图;
图5为本申请实施例提供的第一边界与第二边界之间的间隙的示意图;
图6为本申请实施例提供的沿边清洁方法的示意图;
图7为本申请应用实施例提供的一种沿边清洁方法中确定第一闭环的类型的实现流程示意图;
图8为本申请实施例提供的清洁机器人的结构示意图;
图9为本申请实施例提供的清洁机器人的硬件组成结构示意图。
具体实施方式
相关技术中,清洁机器人在沿边清洁过程中,容易受到动态障碍物的扰动,而围绕孤立障碍物顺时针移动形成顺时针小闭环,或者围绕孤立障碍物逆时针移动形成逆时针小闭环,此时,清洁机器人识别为沿边清洁结束,对顺时针小闭环或逆时针小闭环的内部区域进行清洁,但是顺时针小闭环的内部区域是不需要清洁的,由此,导致清洁机器人多走了一些不必要的路径,降低了清洁机器人的清洁效率。另外,在清洁完逆时针小闭环的内部区域的情况下,继续对清洁区域的边界进行清洁,由此,清洁机器人反复在沿边清洁和区域内部清洁之间进行切换,消耗的切换时间较长,降低了清洁机器人的清洁效率。其中,逆时针闭环的内部区域时需要清洁的,孤立障碍物包括动态障碍物,还包括清洁区域内除动态障碍物之外的障碍物,例如、桌椅、玩具等。
综上所述,相关技术中,在沿边清洁过程中,清洁机器人因受到动态障碍物的扰动,而形成闭环时,清洁机器人因无法识别出该闭环是正常闭环还是异常闭环,导致多走了一些不必要的路径,或者反复在沿边清洁和区域内部清洁之间进行切换,降低了清洁效率。正常闭环是指逆时针沿着清洁区域的设定边界行走一圈,而形成的闭环。
本申请实施例提供了一种沿边清洁方法,在沿边清洁的过程中,当检测到的障碍物为设定障碍物时,继续进行沿边清洁。由此,当检测到的障碍物为设定障碍物,比如,孤立障碍物或动态障碍物时,清洁机器人可以避开设定障碍物,继续进行沿边清洁,此时,清洁机器人不会沿着设定障碍物的边界形成闭环,可以避免因受到设定障碍物的扰动形成闭环而导致多走一些不必要的路径;即使清洁机器人受到动态障碍物的扰动,围绕动态障碍物或孤立障碍物行进而形成闭环,清洁机器人也继续进行沿边清洁,不会清洁该闭环的内部区域,这样可以避免因清洁该闭环的内部区域而多走一些不必要的路径,还可以避免反复在沿边清洁和区域内部清洁之间进行切换,提高了清洁效率。
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
图1为本申请实施例提供一种沿边清洁方法的实现流程示意图,其中,流程的执行主体为清洁机器人。清洁机器人可以对地面进行清洁,也可以对桌面等进行清洁。如图1示出的,沿边清洁方法包括:
步骤101:在沿边清洁的过程中,当检测到的障碍物为设定障碍物时,继续进行沿边清洁。
其中,清洁机器人中设置有传感器;传感器用于监测周围环境,例如检测障碍物,以及用于监测清洁机器人的工作状态数据;工作状态数据包括机器人的角度、机器人的位姿和沿边状态等。位姿表征清洁机器人所处的位置和姿态;沿边状态包括直行或沿墙,沿墙也可以称为沿边;沿边状态包括直行和沿墙。
清洁机器人在启动清洁功能的情况下,基于待清洁区域对应的设定边界规划出沿边路径,并基于规划出的沿边路径进行沿边清洁。在沿边清洁的过程中,可以通过清洁机器人中的第一传感器,检测前方的沿边路径上是否存在障碍物,当确定出前方的沿边路径上存在障碍物时,判断该障碍物是否为设定障碍物;当该障碍物为设定障碍物时,可以绕开障碍物继续进行沿边清洁,此时不会围绕设定障碍物形成闭环;或者当该障碍物为设定障碍物,且围绕设定障碍物形成闭环时,可以返回规划出的沿边路径,继续进行沿边清洁,此时,不会清洁该闭环的内部区域。其中,第一传感器用于检测障碍物,第一传感器可以是测距传感器,例如,激光雷达。设定障碍物包括动态障碍物或孤立障碍物,孤立障碍物是指孤立存在的障碍物。
实际应用时,当检测到的障碍物为设定障碍物时,继续进行沿边清洁的实现过程包括以下至少一种:
当检测到的障碍物为动态障碍物时,清洁机器人可以行进至第一障碍物附近,且在该动态障碍物离开沿边路径的情况下,继续进行沿边清洁。
当检测到的障碍物为设定障碍物时,清洁机器人可以避开设定障碍物,继续进行沿边清洁,此时,清洁机器人不会沿着设定障碍物的边界形成闭环。例如,在清洁机器人规划出沿边路径之后,人、动物或玩具等进入规划出的沿边路径的场景下,清洁机器人避开设定障碍物,继续进行沿边清洁。
在清洁机器人与设定障碍物发生碰撞,偏离规划出的沿边路径的情况下,清洁机器人返回至规划出的沿边路径,继续进行沿边清洁。此时,设定障碍物通常为动态障碍物。
在清洁机器人与设定障碍物发生碰撞,并围绕该设定障碍物行进而形成闭环的情况下,清洁机器人可以基于发生碰撞的位置返回至规划出的沿边路径,继续进行沿边清洁,也可以行进至距离当前位置最近的设定边界,继续进行沿边清洁。
在检测到的第一障碍物为动态障碍物,清洁机器人与动态障碍物发生碰撞,而行进至第二障碍物所在的位置的情况下,或者在第二障碍物为设定障碍物,且围绕第二障碍物行进而形成闭环的情况下,清洁机器人可以基于与第一障碍物发生碰撞的位置,返回至规划出的沿边路径,继续进行沿边清洁;也可以行进至距离当前位置最近的设定边界,继续进行沿边清洁。
需要说明的是,当确定出前方的沿边路径上不存在障碍物时,沿着规划出的沿边路径进行沿边清洁;当确定出前方存在障碍物,且该障碍物不是设定障碍物,比如,墙壁时,沿着该障碍物的边界进行沿边清洁。
本申请实施例中,在沿边清洁的过程中,当检测到的障碍物为设定障碍物时,继续进行沿边清洁。由此,当检测到的障碍物为设定障碍物,比如,孤立障碍物或动态障碍物时,清洁机器人可以避开设定障碍物,继续进行沿边清洁,此时,清洁机器人不会沿着设定障碍物的边界形成闭环,可以避免因受到设定障碍物的扰动形成闭环而导致多走一些不必要的路径;即使清洁机器人受到动态障碍物的扰动,围绕动态障碍物或孤立障碍物行进而形成闭环,清洁机器人也继续进行沿边清洁,不会清洁该闭环的内部区域,这样可以避免因清洁该闭环的内部区域而多走一些不必要的路径,还可以避免反复在沿边清洁和区域内部清洁之间进行切换,提高了清洁效率。考虑到,清洁机器人在沿边清洁的过程中,可能存在因受到动态障碍物的扰动而形成闭环的场景,为了准确地确定出形成的闭环是否为异常闭环,并在形成异常闭环时可以继续进行沿边清洁,请参照图2,在一些实施例中,在所述继续进行沿边清洁时,所述方法还包括:
步骤201:基于第一距离和角度增量总和,确定出形成的第一闭环的类型;其中,第一距离表征当前位置与起始点之间的曼哈顿距离;起始点表征首次与障碍物发生碰撞的位置,或首次直行至设定边界的位置;角度增量总和表征在当前位置与起始点之间的关键点中,每两个相邻的关键点的角度增量之和;关键点表征在沿边清洁的过程中每隔设定距离记录的点。
实际应用时,如图3所示,清洁机器人在启动清洁功能的情况下,从清洁机器人所处的初始位置向最近的设定边界直行,以进行沿边清洁;将首次直行至设定边界上的位置确定为起始点。在从初始位置向最近的设定边界直行的过程中,当首次与障碍物发生碰撞时,将首次与障碍物发生碰撞的位置确定为起始点,当首次直行至设定边界上时,将首次直行至设定边界上的位置确定为新的起始点,并利用新的起始点替换之前的起始点。在从初始位置向最近的设定边界直行的过程中,将首次直行至设定边界上的位置确定为起始点,在沿边清洁的过程中,将首次与障碍物发生碰撞的位置确定为新的起始点。
清洁机器人在从初始位置向最近的设定边界直行的过程中,以及沿着设定边界清洁的过程中,每隔设定距离记录一个关键点,并关联记录关键点对应的位姿、沿边状态和机器人的角度。实际应用时,清洁机器人将起始点所在的位置设置为第一个关键点。实际应用时,设定距离可以为100毫米。
清洁机器人在行走过程中,计算出当前位置与起始点之间的曼哈顿距离,得到第一距离;基于每两个相邻的关键点对应的机器人的角度,确定出角度增量总和。其中,角度增量总和包括第一角度增量总和以及第二角度增量总和;第一角度增量总和表征从起始点行进至当前位置的过程中,每两个相邻的关键点的角度增量之和;第二角度增量总和表征基于当前位置向起始点进行逆推的过程中,每两个相邻的关键点的角度增量之和。当前位置对应的第一关键点表征距离当前位置最近的关键点;基于第一关键点进行逆推,是指以距离当前位置最近的关键点为起点,向起始点进行倒推。
清洁机器人在确定出第一距离和角度增量总和的情况下,基于第一距离以及第一设定阈值,以及基于角度增量总和,确定出当前是否形成第一闭环,在当前已形成第一闭环的情况下,确定出当前形成的第一闭环的类型。
其中,第一闭环的形状可以是不规则的形状,也可以是规则的形状。第一闭环的类型包括设定的正常闭环或设定的异常闭环。设定的正常闭环是指清洁机器人沿着清洁区域的所有设定边界逆时针行走形成的逆时针闭环,设定的异常闭环是指清洁机器人沿着清洁区域的部分设定边界行走形成的闭环。当第一闭环的类型为设定的正常闭环时,表征清洁机器人完成沿边清洁;当第一闭环的类型为设定的异常闭环时,表征清洁机器人未完成沿边清洁。设定的异常闭环包括设定的第一异常闭环和设定的第二异常闭环。设定的第一异常闭环表征顺时针小闭环;设定的第二异常闭环表征逆时针小闭环。也就是说,设定的正常闭环为逆时针大闭环,设定的正常闭环的尺寸远大于设定的第二异常闭环的尺寸。
需要说明的是,在基于第一距离和角度增量总和,确定出当前未形成第一闭环的情况下,继续沿边清洁。
需要说明的是,清洁机器人在非首次与障碍物发生碰撞时,绕过障碍物直行,不会将碰撞位置确定为起始点。
为了准确地确定出当前形成的第一闭环的类型,在一些实施例中,所述基于第一距离和角度增量总和,确定出当前形成的第一闭环的类型,包括:
在第一距离小于或等于第一设定阈值的情况下,基于第一角度增量总和的绝对值以及总行走轨迹,确定出所述第一闭环的类型;或者
在第一距离大于所述第一设定阈值的情况下,基于第二角度增量总和的绝对值以及第二距离,确定出所述第一闭环的类型;其中,
所述第二距离表征在逆推的过程中每两个相邻的关键点的曼哈顿距离。
这里,在第一距离小于或等于第一设定阈值的情况下,在从起始点行进至当前位置的过程中,基于每两个相邻的关键点的角度增量,确定出第一角度增量总和;记录行进至当前位置对应的总行走轨迹,这里总行走轨迹是指清洁机器人行走的所有轨迹的总长度;基于第一角度增量总和以及第二设定阈值,以及基于总行走轨迹和第三设定阈值,确定出当前是否形成第一闭环,在当前已形成第一闭环的情况下,确定出第一闭环的类型。实际应用时,第二设定阈值可以为350度,第三设定阈值可以为2米。第一设定阈值可以为1米。第二设定阈值表征形成设定的正常闭环时对应的角度增量总和的绝对值。
为了更准确地确定出设定的正常闭环,在一些实施例中,所述基于第一角度增量总和的绝对值以及总行走轨迹,确定出所述第一闭环的类型,包括:
在第一角度增量总和的绝对值大于第二设定阈值,且总行走轨迹大于第三设定阈值的情况下,确定出所述第一闭环的类型为设定的正常闭环。
这里,在第一距离小于或等于第一设定阈值的情况下,判断第一角度增量总和的绝对值是否大于第二设定阈值,得到第一判断结果;以及判断总行走轨迹是否大于第三设定阈值,得到第二判断结果。在第一判断结果表征第一角度增量总和的绝对值大于第二设定阈值,且第二判断结果表征总行走轨迹大于第三设定阈值的情况下,确定出当前已形成第一闭环,且第一闭环的类型为设定的正常闭环。实际应用时,第三设定阈值可以为2米。
其中,在第一距离小于或等于第一设定阈值的情况下,且在第一判断结果表征第一角度增量总和的绝对值小于或等于第二设定阈值,或者在第二判断结果表征总行走轨迹小于或等于第三设定阈值的情况下,确定出当前未形成第一闭环,清洁机器人继续直行,以继续进行沿边清洁。
请参照图4,在第一距离大于第一设定阈值的情况下,从距离当前位置最近的关键点开始,向起始点进行逆推,在逆推的过程中,基于每两个相邻的关键点的角度增量,确定出第二角度增量总和;以及确定出在逆推的过程中,每两个相邻的关键点的曼哈顿距离,得到第二距离。在确定出第二角度增量总和以及第二距离的情况下,基于第二角度增量总和以及第四设定阈值,以及基于第二距离和第五设定阈值,确定出当前是否形成第一闭环,在当前已形成第一闭环的情况下,确定出第一闭环的类型。
为了更准确地确定出第一闭环的类型,在一些实施例中,所述基于第二角度增量总和的绝对值以及第二距离,确定出所述第一闭环的类型,包括:
在第二角度增量总和的绝对值大于第四设定阈值,且第二距离小于或等于第五设定阈值的情况下,基于第二角度增量总和确定出所述第一闭环的类型;或者
在第二角度增量总和的绝对值小于或等于所述第四设定阈值的情况下,基于设定数量的第一关键点对应的位姿和角度,确定出所述第一闭环的类型;其中,所述设定数量的第一关键点表征当前位置与起始点之间的连续的关键点。
这里,在第一距离大于第一设定阈值的情况下,判断第二角度增量总和的绝对值是否大于第四设定阈值,得到第三判断结果;以及判断第二距离是否小于第五设定阈值,得到第四判断结果。在第三判断结果表征第二角度增量总和的绝对值大于第四设定阈值,且第四判断结果表征第二距离小于或等于第五设定阈值的情况下,确定出当前已形成第一闭环,并判断第二角度增量总和是否大于零,得到第五判断结果,基于第五判断结果确定出第一闭环的类型。其中,第四设定阈值与第二设定阈值可以相同,也可以不同,实际应用时,第四设定阈值可以350度。
在第三判断结果表征第二角度增量总和的绝对值小于或等于第四设定阈值的情况下,基于设定数量的第一关键点对应的位姿和角度,确定出当前是否形成第一闭环,在当前已形成第一闭环的情况下,确定出第一闭环的类型。实际应用时,设定数量大于或等于10,也就是说,当前位置与起始点之间至少存在10个连续的关键点。实际应用时,在记录的关键点的总数大于30个,且前位置与起始点之间至少存在10个连续的关键点的情况下,设定数量的第一关键点对应的位姿和角度,确定出第一闭环的类型。
考虑到实际应用中可能存在因误差导致起始点不可靠的情况,为了防止因第二角度增量总和出现误差,而导致清洁机器人重复饶边的情况出现,在一些实施例中,所述基于设定数量的第一关键点对应的位姿和角度,确定出所述第一闭环的类型,包括:
基于设定数量的第一关键点对应的第一信息和对应的第二关键点对应的第二信息,确定出第三距离和对应的第一角度差值;
在确定出的第三距离中存在两个第三距离大于设定的距离阈值,且对应的第一角度差值小于设定的角度阈值的情况下,所述第一闭环的类型为设定的正常闭环;
其中,第一关键点表征在逆推的过程中确定出的当前关键点;对应的第二关键点表征所述设定数量的第一关键点中,与第一关键点相隔至少一个关键点的关键点;第三距离表征第一关键点和对应的第二关键点之间的曼哈顿距离;所述第一信息和第二信息均包括清洁机器人的位姿和角度。实际应用时,第一关键点与对应的第二关键点之间相隔两个关键点。在逆推的过程中确定出的当前关键点是动态变化的。
这里,在第二角度增量总和的绝对值小于或等于第四设定阈值,且当前位置与起始点之间至少存在10个连续的关键点的情况下,基于第二关键点对应的第一信息和对应的第三关键点对应的第二信息,确定出第三距离和对应的第一角度差值。其中,第三距离由第一信息中的位姿和对应的第二信息中的位姿确定出;第一角度差值由第一信息中的角度和对应的第二信息中的角度确定出。
需要说明的是,在确定出的第三距离中不存在两个第三距离大于设定的距离阈值,或对应的第一角度差值大于或等于设定的角度阈值的情况下,确定出当前未形成第一闭环,清洁机器人继续直行,以继续进行沿边清洁。实际应用时,设定的角度阈值为40度。
以清洁机器人从起始点行走至当前位置的过程中,连续记录了关键点1至关键点10,第一关键点与对应的第二关键点之间相隔两个关键点为例,对第一关键点和对应的第二关键点进行说明:
在第一关键点为关键点10时,第一关键点对应的第二关键点表征以关键点10开始向起始点进行逆推时,与关键点10相隔两个关键点的关键点7;在第一关键点为关键点9时,第一关键点对应的第二关键点表征以关键点9开始向起始点进行逆推时,与关键点9相隔两个关键点的关键点6;在第一关键点为关键点8时,第一关键点对应的第二关键点表征以关键点8开始向起始点进行逆推时,与关键点8相隔两个关键点的关键点5;依次类推可以确定出所有的第一关键点的编号和对应的第二关键点的编号。
为了更准确的确定出第一闭环的类型,在一些实施例中,所述基于第二角度增量总和确定出所述第一闭环的类型,包括:
在第二角度增量总和小于零的情况下,确定出所述第一闭环的类型为设定的第一异常闭环;或者
在第二角度增量总和大于零的情况下,基于第一边界与第二边界之间的最小间隙以及基于所述第一闭环的尺寸,确定出所述第一闭环的类型;其中,
所述第一边界表征所述第一闭环的边界;所述第二边界表征由所有关键点确定出的最大边界。
这里,在第二角度增量总和的绝对值大于第四设定阈值,且第二距离小于或等于第五设定阈值的情况下,判断第二角度增量总和是否小于零,得到第五判断结果;在第五判断结果表征第二角度增量总和小于零的情况下,表征当前已形成第一闭环,且第一闭环的类型为设定的第一异常闭环。
在第五判断结果表征第二角度增量总和大于零的情况下,表征当前已形成第一闭环,且第一闭环表征逆时针闭环,由于第一闭环可能是设定的正常闭环,也可能是逆时针小闭环,因此,清洁机器人基于第一边界与第二边界之间的最小间隙以及基于第一闭环的尺寸,确定出第一闭环的类型是设定的正常闭环,还是逆时针小闭环。
其中,基于第一边界与第二边界之间的最小间隙以及设定间隙,以及基于第一闭环的尺寸和设定尺寸,确定出第一闭环的类型的实现过程为:
基于当前位置与起始点之间的有效关键点对应的位姿中的位置信息,确定出第一闭环的边界,得到第一边界,其中,第一边界处于第一闭环之外;基于清洁机器人记录的所有的有效关键点对应的位姿中的位置信息,确定出所有的有效关键点对应的最大边界,得到第二边界;在确定出第一边界和第二边界的情况下,确定出第一边界和第二边界之间的最小间隙,基于第一边界与第二边界之间的最小间隙以及设定间隙,以及基于第一闭环的尺寸和设定尺寸,确定出第一闭环的类型。如图5所示,小的矩形表征第一边界,大的矩形表征第二边界,小的矩形与大的矩形之间的间隙表征第一边界与第二边界之间的间隙。
其中,当关键点对应的沿边状态为沿墙时,将该关键点确定为有效的关键点;当关键点对应的沿边状态为直行时,将该关键点确定为无效的关键点。实际应用中,当时,在第二角度增量总和的绝对值大于第四设定阈值,且第二距离小于或等于第五设定阈值的情况下,第二角度增量总和大于零,且记录的至少一个关键点对应的沿边状态为直行,此时,表征清洁机器人在设定边界外形成了逆时针小闭环,也就是说,当前形成的第一闭环的类型为设定的第二异常闭环。
考虑到清洁机器人在设定边界外形成了逆时针小闭环,为了防止清洁机器人长时间对一个逆时针小闭环进行重复沿边,在一些实施例中,所述基于第一边界与第二边界之间的最小间隙以及基于所述第一闭环的尺寸,确定出所述第一闭环的类型,包括以下之一:
在所述最小间隙大于设定间隙,且所述第一闭环的尺寸大于设定尺寸的情况下,所述第一闭环的类型为设定的正常闭环;
在所述最小间隙小于或等于设定间隙,或者所述第一闭环的尺寸小于或等于所述设定尺寸的情况下,所述第一闭环的类型为设定的第二异常闭环。
这里,在第二角度增量总和大于零的情况下,判断第一边界与第二边界之间的最小间隙是否大于设定间隙,得到第六判断结果;在第六判断结果表征第一边界与第二边界之间的最小间隙大于设定间隙的情况下,表征第一闭环与设定边界较远,此时,判断第一闭环的尺寸是否大于设定尺寸,得到第七判断结果;在第七判断结果表征第一闭环的尺寸大于设定尺寸的情况下,将当前已形成的第一闭环的类型确定为设定的正常闭环。
在第六判断结果表征第一边界与第二边界之间的最小间隙小于或等于设定间隙的情况下,或者在第七判断结果表征第一闭环的尺寸小于或等于设定尺寸的情况下,将当前已形成的第一闭环的类型确定为设定的第二异常闭环。
实际应用时,设定尺寸表征第一闭环的长度大于0.5米,且第一闭环的宽度大于0.5米。
步骤202:在所述第一闭环的类型表征设定的异常闭环的情况下,基于处于设定边界上的回溯点对应的位姿进行导航,以继续进行沿边清洁。
这里,清洁机器人在确定出当前形成的第一闭环为设定的异常闭环的情况下,从记录的关键点中,确定出处于设定边界上的关键点,将确定出的关键点确定为回溯点,并基于确定出的回溯点的位姿对清洁机器人进行导航,以触发清洁机器人行进至该回溯点,以基于回溯点继续进行沿边清洁。实际应用时,可以基于机器人与障碍物碰撞之前最新记录的第三关键点,确定出的回溯点,该回溯点可以是与第三关键点相邻的关键点。如图6所示,虚线的线段表征记录的关键点,清洁机器人将碰撞位置之前,且与碰撞位置最近的关键点确定为回溯点。
在实际应用中,清洁机器人基于处于设定边界上的回溯点对应的位姿进行导航时,可能导航成功,也可能导航失败。其中,导航成功表征可以规划出从当前位置行进至该回溯点的路径,清洁机器人可以基于规划出的路径从当前位置行进至该回溯点,从而沿着该回溯点所处的设定边界继续进行沿边清洁。导航失败表征无法规划出从当前位置行进至回溯点的路径,机器人无法行进至该回溯点。
考虑到清洁机器人在导航失败时无法行进至回溯点,为了继续进行沿边清洁,以防止漏扫,在一些实施例中,在导航失败的情况下,直行至第一设定边界,以沿着所述第一设定边界进行沿边清洁;所述第一设定边界表征与所述当前位置最近的设定边界。
这里,清洁机器人在导航失败时,基于设定边界的位置信息以及当前位置的位置信息,确定出距离当前位置最近的第一设定边界,并直行至第一设定边界,以沿着第一设定边界进行沿边清洁。
实际应用中,考虑到导航过程中存在精度误差,清洁机器人在导航成功时,可以根据当前位置附近的关键点进行多边形外扩或多边形内缩,以向距离当前位置最近的障碍物(比如,墙壁)进行直行,与障碍物碰撞后继续进行沿边。
为了防止清洁机器人再次沿边至孤立障碍物或者对第一闭环的内部区域进行沿边清洁,在一些实施例中,在所述第一闭环的类型表征设定的异常闭环的情况下,所述方法还包括:
将所述第一闭环以及第一路径,标记为不可走区域;所述第一路径表征设定边界与所述第一闭环之间的路径。
这里,清洁机器人将第一闭环、以及设定边界与第一闭环之间的路径,标记为不可走区域,这样,当清洁机器人再次沿边至该路径或行进至第一闭环所在的位置时,可以绕过该孤立障碍物继续进行沿边。如图5所示,第一闭环为顺时针小闭环,设定边界与第一闭环之间的路径表征碰撞位置与顺时针小闭环之间的线段。
在沿边过程中形成了设定的异常闭环之后,再形成设定的正常闭环的场景下,为了避免漏扫,在一些实施例中,所述方法还包括:
在形成设定的正常闭环的情况下,清除已标记的不可走区域。
这里,清洁机器人在确定出当前形成设定的正常闭环时,表征当前已完成沿边清洁,清洁机器人清除已标记的不可走区域,以防止漏扫。实际应用时,清洁机器人清除被标记的第一闭环,以及设定边界与第一闭环之间的路径。
本申请实施例中,在沿边清洁的过程中,基于第一距离和角度增量总和,确定出形成的第一闭环的类型;在第一闭环的类型表征设定的异常闭环的情况下,基于处于设定边界上的回溯点对应的位姿对清洁机器人进行导航,以继续进行沿边清洁,由此,可以准确地识别出第一闭环的类型,在第一闭环的类型表征设定的异常闭环的情况下,继续进行沿边清洁,不清洁第一闭环的内部区域,可以避免因清洁顺时针闭环的内部区域而多走一些不必要的路径,或者避免反复在沿边清洁和区域内部清洁之间进行切换,提高了清洁效率。
图7为本申请实施例提供的一种沿边清洁方法中确定第一闭环的类型的实现流程示意图,如图7示出的,确定第一闭环的类型的方法包括:
步骤701:在沿边清洁的过程中,记录关键点以及起始点。
步骤702:判断第一距离是否大于第一设定阈值;第一距离表征当前位置与起始点之间的曼哈顿距离。
实际应用时,第一设定阈值为1米。
步骤703:在第一距离小于或等于第一设定阈值的情况下,判断第一角度增量总和的绝对值是否大于第二设定阈值,以及判断总行走轨迹是否大于第三设定阈值。
其中,第一角度增量总和表征从起始点行进至当前位置的过程中,每两个相邻的关键点的角度增量之和。实际应用时,第二设定阈值可以为350度,第三设定阈值可以为2米。
在第一角度增量总和的绝对值大于第二设定阈值,且总行走轨迹大于第三设定阈值,表征当前已形成第一闭环,且该第一闭环为设定的正常闭环。在第一角度增量总和的绝对值小于或等于第二设定阈值,或者总行走轨迹小于或等于第三设定阈值的情况下,表征当前未形成第一闭环,清洁机器人直行。
步骤704:在第一距离大于第一设定阈值的情况下,判断第二角度增量总和的绝对值是否大于第四设定阈值,以及判断第二距离是否小于或等于第五设定阈值。
其中,第二角度增量总和表征基于当前位置向起始点进行逆推的过程中,每两个相邻的关键点的角度增量之和;第二距离表征在逆推过程中每两个相邻的关键点的曼哈顿距离。实际应用时,第四设定阈值可以为350度,第五设定阈值可以为1米。
在第二角度增量总和的绝对值小于或等于第四设定阈值的情况下,执行步骤705。在第二角度增量总和的绝对值大于第四设定阈值,且第二距离小于或等于第五设定阈值的情况下,表征当前已形成第一闭环,执行步骤706,此时,清洁机器人通过步骤706或707判断形成的第一闭环的类型。
步骤705:在第二角度增量总和的绝对值小于或等于第四设定阈值的情况下,基于设定数量的第一关键点对应的位姿和角度,确定出是否形成第一闭环。
这里,设定数量的第一关键点表征当前位置与起始点之间的连续的关键点,基于设定数量的第一关键点对应的位姿和角度,确定出是否形成第一闭环,包括:
基于设定数量的第一关键点对应的第一信息和对应的第二关键点对应的第二信息,确定出第三距离和对应的第一角度差值;
判断确定出的第三距离中是否存在两个第三距离大于设定的距离阈值,以及判断确定出的第一角度差值中,是否存在两个第一角度差值小于设定的角度阈值。在确定出的第三距离中存在两个第三距离大于设定的距离阈值,且这两个第三距离对应的第一角度差值均小于设定的角度阈值的情况下,确定出当前已形成第一闭环,且该第一闭环为设定的正常闭环。
在确定出的第三距离中只有一个第三距离大于设定的距离阈值的情况下,或者在确定出的第三距离中的所有第三距离均小于或等于设定的距离阈值的情况下,表征当前未形成第一闭环;在确定出的第三距离中存在两个第三距离大于设定的距离阈值,且这两个第三距离对应的第一角度差值中存在至少一个第一角度差值大于或等于设定的距离阈值时,表征出当前未形成第一闭环,继续直行。实际应用时,设定的角度阈值为40度。
其中,第一关键点表征在逆推的过程中的当前关键点;对应的第二关键点表征设定数量的第一关键点中,与第一关键点相隔两个关键点的关键点;第三距离表征第一关键点和对应的第二关键点之间的曼哈顿距离;第一信息和第二信息均包括清洁机器人的位姿和角度。
步骤706:在第二角度增量总和的绝对值大于第四设定阈值,且第二距离小于或等于第五设定阈值的情况下,判断第二角度增量总和是否大于零。
其中,在第二角度增量总和小于零的情况下,表征形成的第一闭环为顺时针小闭环。
步骤707:在第二角度增量总和大于零的情况下,判断沿边轨迹是否存在直行,以及判断闭环区域的尺寸是否大于设定尺寸。
其中,清洁机器人基于当前位置与起始点之间的关键点对应的沿边状态,判断沿边轨迹是否存在直行,其中,当前位置与起始点之间的任一关键点对应的沿边状态表征直行时,表征沿边轨迹存在直行;当前位置与起始点之间的所有关键点对应的沿边状态表征沿墙时,表征沿边轨迹不存在直行。
清洁机器人可以基于形成的第一闭环的边界,确定出第一闭环的尺寸,并判断第一闭环的尺寸是否大于设定尺寸;实际应用时,设定尺寸表征闭环的长度和宽度均为0.5米。
在沿边轨迹不存在直行,且闭环区域的尺寸大于设定尺寸的情况下,表征形成的第一闭环为设定的正常闭环;在沿边轨迹存在直行,或者闭环区域的尺寸小于或等于设定尺寸的情况下,表征形成的第一闭环为逆时针小闭环。
需要说明的是,顺时针小闭环和逆时针小闭环均为设定的异常闭环。
为实现本申请实施例的沿边清洁方法,本申请实施例还提供了一种清洁机器人,如图8所示,该清洁机器人包括:
沿边清洁单元81,用于在沿边清洁的过程中,当检测到的障碍物为设定障碍物时,继续进行沿边清洁。
在一些实施例中,该清洁机器人还包括:
确定单元,用于基于第一距离和角度增量总和,确定出形成的第一闭环的类型;
导航单元,用于在所述第一闭环的类型表征设定的异常闭环的情况下,基于处于设定边界上的回溯点对应的位姿进行导航,以继续进行沿边清洁;其中,
所述第一距离表征当前位置与起始点之间的曼哈顿距离;起始点表征首次与障碍物发生碰撞的位置,或首次直行至设定边界的位置;所述角度增量总和表征在当前位置与起始点之间的关键点中,每两个相邻的关键点的角度增量之和;关键点表征在沿边清洁的过程中每隔设定距离记录的点。
在一些实施例中,所述确定单元用于:
在第一距离小于或等于第一设定阈值的情况下,基于第一角度增量总和的绝对值以及总行走轨迹,确定出所述第一闭环的类型;或者
在第一距离大于所述第一设定阈值的情况下,基于第二角度增量总和的绝对值以及第二距离,确定出所述第一闭环的类型;其中,
第一角度增量总和表征从所述起始点行进至所述当前位置的过程中,每两个相邻的关键点的角度增量之和;所述第二角度增量总和表征基于当前位置向所述起始点进行逆推的过程中,每两个相邻的关键点的角度增量之和;所述第二距离表征在逆推的过程中每两个相邻的关键点的曼哈顿距离。
在一些实施例中,所述确定单元用于:在第一角度增量总和的绝对值大于第二设定阈值,且总行走轨迹大于第三设定阈值的情况下,确定出所述第一闭环的类型为设定的正常闭环。
在一些实施例中,所述确定单元用于:
在第二角度增量总和的绝对值大于第四设定阈值,且第二距离小于或等于第五设定阈值的情况下,基于第二角度增量总和确定出所述第一闭环的类型;或者
在第二角度增量总和的绝对值小于或等于所述第四设定阈值的情况下,基于设定数量的第一关键点对应的位姿和角度,确定出所述第一闭环的类型;其中,
所述设定数量的第一关键点表征当前位置与起始点之间连续的关键点。
在一些实施例中,所述确定单元用于:
在第二角度增量总和小于零的情况下,确定出所述第一闭环的类型为设定的第一异常闭环;或者
在第二角度增量总和大于零的情况下,基于第一边界与第二边界之间的最小间隙以及基于所述第一闭环的尺寸,确定出所述第一闭环的类型;其中,
所述第一边界表征所述第一闭环的边界;所述第二边界表征由所有关键点确定出的最大边界。
在一些实施例中,所述确定单元用于执行以下之一:
在所述最小间隙大于设定间隙,且所述第一闭环的尺寸大于设定尺寸的情况下,确定出所述第一闭环的类型为设定的正常闭环;
在所述最小间隙小于或等于所述设定间隙,或者所述第一闭环的尺寸小于或等于所述设定尺寸的情况下,确定出所述第一闭环的类型为设定的第二异常闭环。
在一些实施例中,所述确定单元用于:
基于设定数量的第一关键点对应的第一信息和对应的第二关键点对应的第二信息,确定出第三距离和对应的第一角度差值;
在确定出的第三距离中存在两个第三距离大于设定的距离阈值,且对应的第一角度差值小于设定的角度阈值的情况下,所述第一闭环的类型为设定的正常闭环;
其中,第一关键点表征在逆推的过程中确定出的当前关键点;对应的第二关键点表征所述设定数量的第一关键点中,与第一关键点相隔至少一个关键点的关键点;第三距离表征第一关键点和对应的第二关键点之间的曼哈顿距离;所述第一信息和第二信息均包括清洁机器人的位姿和角度。
在一些实施例中,所述导航单元还用于:
在导航失败的情况下,控制清洁机器人直行至第一设定边界,以沿着所述第一设定边界进行沿边清洁;所述第一设定边界表征与所述当前位置最近的设定边界。
在一些实施例中,在所述第一闭环的类型表征设定的异常闭环的情况下,该清洁机器人还包括:
标记单元,将所述第一闭环以及第一路径,标记为不可走区域;所述第一路径表征设定边界与所述第一闭环之间的路径。
在一些实施例中,该清洁机器人还包括:
清除单元,用于在形成设定的正常闭环的情况下,清除已标记的不可走区域。
实际应用时,清洁机器人包括的各单元可由清洁机器人中的处理器,比如中央处理器(CPU,Central Processing Unit)、数字信号处理器(DSP,Digital SignalProcessor)、微控制单元(MCU,Microcontroller Unit)或可编程门阵列(FPGA,Field-Programmable Gate Array)等实现。当然,处理器需要运行存储器中存储的程序来实现上述各程序模块的功能。
需要说明的是:上述实施例提供的清洁机器人在进行沿边清洁时,仅以上述各程序模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述处理分配由不同的程序模块完成,即将清洁机器人的内部结构划分成不同的程序模块,以完成以上描述的全部或者部分处理。另外,上述实施例提供的清洁机器人与沿边清洁方法实施例属于同一构思,其具体实现过程详见方法实施例,这里不再赘述。
基于上述程序模块的硬件实现,且为了实现本申请实施例的方法,本申请实施例还提供了一种清洁机器人。图9为本申请实施例提供的清洁机器人的硬件组成结构示意图,如图9所示,清洁机器人9包括:
通信接口91,能够与其它设备比如网络设备等进行信息交互;
处理器92,与通信接口91连接,以实现与其它设备进行信息交互,用于运行计算机程序时,执行上述一个或多个技术方案提供的沿边清洁方法。而计算机程序存储在存储器93上。
当然,实际应用时,清洁机器人9中的各个组件通过总线***94耦合在一起。可理解,总线***94用于实现这些组件之间的连接通信。总线***94除包括数据总线之外,还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见,在图9中将各种总线都标为总线***94。
本申请实施例中的存储器93用于存储各种类型的数据以支持清洁机器人9的操作。这些数据的示例包括:用于在清洁机器人9上操作的任何计算机程序。
可以理解,存储器93可以是易失性存储器或非易失性存储器,也可包括易失性和非易失性存储器两者。其中,非易失性存储器可以是只读存储器(ROM,Read Only Memory)、可编程只读存储器(PROM,Programmable Read-Only Memory)、可擦除可编程只读存储器(EPROM,Erasable Programmable Read-Only Memory)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM,Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)、磁性随机存取存储器(FRAM,ferromagnetic random access memory)、快闪存储器(Flash Memory)、磁表面存储器、光盘、或只读光盘(CD-ROM,Compact Disc Read-Only Memory);磁表面存储器可以是磁盘存储器或磁带存储器。易失性存储器可以是随机存取存储器(RAM,Random AccessMemory),其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明,许多形式的RAM可用,例如静态随机存取存储器(SRAM,Static Random Access Memory)、同步静态随机存取存储器(SSRAM,Synchronous Static Random Access Memory)、动态随机存取存储器(DRAM,Dynamic Random Access Memory)、同步动态随机存取存储器(SDRAM,SynchronousDynamic Random Access Memory)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(DDRSDRAM,Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access Memory)、增强型同步动态随机存取存储器(ESDRAM,Enhanced Synchronous Dynamic Random Access Memory)、同步连接动态随机存取存储器(SLDRAM,SyncLink Dynamic Random Access Memory)、直接内存总线随机存取存储器(DRRAM,Direct Rambus Random Access Memory)。本申请实施例描述的存储器93旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
上述本申请实施例揭示的方法可以应用于处理器92中,或者由处理器92实现。处理器92可能是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。在实现过程中,上述方法的各步骤可以通过处理器92中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器92可以是通用处理器、DSP,或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。处理器92可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤,可以直接体现为硬件译码处理器执行完成,或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于存储介质中,该存储介质位于存储器93,处理器92读取存储器93中的程序,结合其硬件完成前述方法的步骤。
可选地,所述处理器92执行所述程序时实现本申请实施例的各个方法中由终端实现的相应流程,为了简洁,在此不再赘述。
在示例性实施例中,本申请实施例还提供了一种存储介质,即计算机存储介质,具体为计算机可读存储介质,例如包括存储计算机程序的第一存储器93,上述计算机程序可由清洁机器人的处理器92执行,以完成前述方法所述步骤。计算机可读存储介质可以是FRAM、ROM、PROM、EPROM、EEPROM、Flash Memory、磁表面存储器、光盘、或CD-ROM等存储器。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的设备和方法,可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,如:多个单元或组件可以结合,或可以集成到另一个***,或一些特征可以忽略,或不执行。另外,所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口,设备或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,也可以分布到多个网络单元上;可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理模块中,也可以是各单元分别单独作为一个单元,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中;上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成,前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,执行包括上述方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:移动存储设备、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
需要说明的是,本申请实施例所记载的技术方案之间,在不冲突的情况下,可以任意组合。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (13)

1.一种沿边清洁方法,其特征在于,包括:
在沿边清洁的过程中,当检测到的障碍物为设定障碍物时,继续进行沿边清洁;
在继续进行沿边清洁时,基于第一距离和角度增量总和,确定出形成的第一闭环的类型;
在所述第一闭环的类型表征设定的异常闭环的情况下,基于处于设定边界上的回溯点对应的位姿进行导航,以继续进行沿边清洁;其中,
所述第一距离表征当前位置与起始点之间的曼哈顿距离;起始点表征首次与障碍物发生碰撞的位置,或首次直行至设定边界的位置;所述角度增量总和表征在当前位置与起始点之间的关键点中,每两个相邻的关键点的角度增量之和;关键点表征在沿边清洁的过程中每隔设定距离记录的点。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于第一距离和角度增量总和,确定出形成的第一闭环的类型,包括:
在第一距离小于或等于第一设定阈值的情况下,基于第一角度增量总和的绝对值以及总行走轨迹,确定出所述第一闭环的类型;或者
在第一距离大于所述第一设定阈值的情况下,基于第二角度增量总和的绝对值以及第二距离,确定出所述第一闭环的类型;其中,
第一角度增量总和表征从所述起始点行进至所述当前位置的过程中,每两个相邻的关键点的角度增量之和;第二角度增量总和表征基于当前位置向所述起始点进行逆推的过程中,每两个相邻的关键点的角度增量之和;所述第二距离表征在逆推的过程中每两个相邻的关键点的曼哈顿距离。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于第一角度增量总和的绝对值以及总行走轨迹,确定出所述第一闭环的类型,包括:
在第一角度增量总和的绝对值大于第二设定阈值,且总行走轨迹大于第三设定阈值的情况下,确定出所述第一闭环的类型为设定的正常闭环。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于第二角度增量总和的绝对值以及第二距离,确定出所述第一闭环的类型,包括:
在第二角度增量总和的绝对值大于第四设定阈值,且第二距离小于或等于第五设定阈值的情况下,基于第二角度增量总和确定出所述第一闭环的类型;或者
在第二角度增量总和的绝对值小于或等于所述第四设定阈值的情况下,基于设定数量的第一关键点对应的位姿和角度,确定出所述第一闭环的类型;其中,所述设定数量的第一关键点表征当前位置与起始点之间连续的关键点。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于第二角度增量总和确定出所述第一闭环的类型,包括:
在第二角度增量总和小于零的情况下,确定出所述第一闭环的类型为设定的第一异常闭环;或者
在第二角度增量总和大于零的情况下,基于第一边界与第二边界之间的最小间隙以及基于所述第一闭环的尺寸,确定出所述第一闭环的类型;其中,
所述第一边界表征所述第一闭环的边界;所述第二边界表征由所有关键点确定出的最大边界。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述基于第一边界与第二边界之间的最小间隙以及基于所述第一闭环的尺寸,确定出所述第一闭环的类型,包括以下之一:
在所述最小间隙大于设定间隙,且所述第一闭环的尺寸大于设定尺寸的情况下,确定出所述第一闭环的类型为设定的正常闭环;
在所述最小间隙小于或等于所述设定间隙,或者所述第一闭环的尺寸小于或等于所述设定尺寸的情况下,确定出所述第一闭环的类型为设定的第二异常闭环。
7.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于设定数量的第一关键点对应的位姿和角度,确定出所述第一闭环的类型,包括:
基于设定数量的第一关键点对应的第一信息和对应的第二关键点对应的第二信息,确定出第三距离和对应的第一角度差值;
在确定出的第三距离中存在两个第三距离大于设定的距离阈值,且对应的第一角度差值小于设定的角度阈值的情况下,所述第一闭环的类型为设定的正常闭环;
其中,第一关键点表征在逆推的过程中确定出的当前关键点;对应的第二关键点表征所述设定数量的第一关键点中,与第一关键点相隔至少一个关键点的关键点;第三距离表征第一关键点和对应的第二关键点之间的曼哈顿距离;所述第一信息和第二信息均包括清洁机器人的位姿和角度。
8.根据权利要求1至7任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在导航失败的情况下,直行至第一设定边界,以沿着所述第一设定边界进行沿边清洁;所述第一设定边界表征与所述当前位置最近的设定边界。
9.根据权利要求1至7任一项所述的方法,其特征在于,在所述第一闭环的类型表征设定的异常闭环的情况下,所述方法还包括:
将所述第一闭环以及第一路径,标记为不可走区域;所述第一路径表征设定边界与所述第一闭环之间的路径。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在形成设定的正常闭环的情况下,清除已标记的不可走区域。
11.一种清洁机器人,其特征在于,包括:
沿边清洁单元,用于在沿边清洁的过程中,当检测到的障碍物为设定障碍物时,继续进行沿边清洁;
确定单元,用于在所述继续进行沿边清洁时,基于第一距离和角度增量总和,确定出形成的第一闭环的类型;
导航单元,用于在所述第一闭环的类型表征设定的异常闭环的情况下,基于处于设定边界上的回溯点对应的位姿进行导航,以继续进行沿边清洁;其中,所述第一距离表征当前位置与起始点之间的曼哈顿距离;起始点表征首次与障碍物发生碰撞的位置,或首次直行至设定边界的位置;所述角度增量总和表征在当前位置与起始点之间的关键点中,每两个相邻的关键点的角度增量之和;关键点表征在沿边清洁的过程中每隔设定距离记录的点。
12.一种清洁机器人,其特征在于,包括:处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器,
其中,所述处理器用于运行所述计算机程序时,执行权利要求1至10任一项所述的方法的步骤。
13.一种存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至10任一项所述的方法的步骤。
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