一种清扫机器人的清扫路径的规划方法及清扫机器人与流程

本发明涉及机器人导航领域，尤指一种清扫机器人的清扫路径的规划方法及清扫机器人。

背景技术：

机器人的研究越来越多的得到关注和投入，随着计算机技术和人工智能的发展，智能自主移动机器人成为机器人领域的一个重要研究方向和研究热点。智能清扫机器人结合了传感器、移动机器人技术等多个领域的关键技术，实现地面的自动清洁，替代了传统的人工清洁工作，具有十分广阔的市场前景。移动机器人的定位、地图创建和路径导航是自主移动机器人领域的热点研究问题。

slam(simultaneouslocalizationandmapping)，中文称“同步定位及建图”，是目前在移动机器人定位方面的热门研究课题，移动机器人在定位的同时建立环境地图，其基本原理是运用概率统计的方法，通过多特征匹配来达到定位和减少定位误差的。地图的表示方式大致有4种，包括栅格表示、几何特征表示、拓扑图表示和混合表示。

现有技术是先让清扫机器人沿着整个待清扫区域的的边缘进行检测，从而获得完整的地图信息然后进行路径规划和清扫工作，这种清扫方式浪费了电力资源，降低清扫效率，且不符合人工智能思想，影响用户体验。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种清扫机器人的清扫路径的规划方法及清扫机器人，实现边检测边清洁，实时更新清扫路径，提升清扫效率的目的。

本发明提供的技术方案如下：

本发明提供一种清扫机器人的清扫路径的规划方法，包括步骤：s100获取当前位置的第一检测结果；s200根据所述第一检测结果生成第一环境地图，并根据所述第一环境地图生成第一清扫路径；s300清扫机器人根据所述第一清扫路径进行清扫；s400在清扫过程中获取下一当前位置的第二检测结果；s500根据所述第二检测结果生成第二环境地图，并根据所述第一环境地图和所述第二环境地图生成第二清扫路径；s600根据所述第二清扫路径进行清扫，反复执行步骤s400-s600直至待清洁区域清扫完成。

进一步的，所述步骤s200包括步骤：s210根据所述第一检测结果生成所述第一环境地图；所述第一检测结果包括第一边界位置信息和/或第一障碍物位置信息；s220接收清扫模式控制指令；s230当所述清扫模式控制指令为全局清扫指令时，根据所述第一环境地图生成所述第一清扫路径；其中，所述全局清扫指令为清扫全部的所述待清洁区域。

进一步的，所述步骤s220之后还包括步骤：s240当所述清扫模式控制指令为目标区域清扫指令时，获取待清扫的目标位置区域；所述目标区域清扫指令为清扫所述目标位置区域，所述目标位置区域小于所述待清洁区域；s250根据所述第一环境地图、所述目标位置区域和所述当前位置，生成清扫所述目标位置区域的所述第一清扫路径。

进一步的，所述步骤s400包括步骤：s410在清扫过程中，所述清扫机器人获取自身的下一当前位置；s420所述清扫机器人在所述下一当前位置进行检测，得到所述第二检测结果；所述第二检测结果包括第二边界位置信息和/或第二障碍物位置信息。

进一步的，所述步骤s410之后，步骤s420之前还包括步骤：s411判断所述下一当前位置是否是所述第一清扫路径的终点位置，若是，执行步骤s420。

进一步的，所述步骤s500包括步骤：s510根据所述第二检测结果生成第二环境地图；s520合成已生成的第二环境地图和第一环境地图，得到合成环境地图；s530根据所述合成环境地图生成所述第二清扫路径。

进一步的，所述步骤s100-s600之间任一步骤均包括步骤：s000判断所述清扫机器人的剩余电量是否小于预设电量阈值，若是，执行步骤s010；s010暂停清扫工作，获取第一位置和充电位置，根据所述合成环境地图、所述第一位置和所述充电位置，生成第一返回路径；其中，所述第一位置为所述清扫机器人电量不足暂停时的位置，所述充电位置设有充电桩。

进一步的，所述步骤s600之后包括步骤：s700判断所述待清洁区域是否清扫完成，若是执行步骤s800；s800获取清扫完成时的第二位置；所述第二位置为所述清扫机器人完成清扫后停止清扫时的位置；s900根据所述合成环境地图、所述第二位置和所述当前位置，生成第二返回路径。

本发明还提供一种清扫机器人，包括：获取模块，清扫机器人获取当前位置的第一检测结果；第一生成模块，根据所述获取模块的第一检测结果生成第一环境地图，并根据所述第一环境地图生成第一清扫路径；执行模块，所述清扫机器人根据所述第一清扫路径进行清扫；所述获取模块，还在在清扫过程中获取下一当前位置的第二检测结果；第二生成模块，根据所述获取模块的第二检测结果生成第二环境地图，并根据所述第一环境地图和所述第二环境地图生成第二清扫路径；所述执行模块，所述清扫机器人根据所述第二清扫路径进行清扫，反复根据所述第二生成模块更新生成的更新后的第二清扫路径进行清扫，直至待清洁区域清扫完成；其中，所述更新后的第二清扫路径由所述获取模块在清扫过程中检测得到新的第二检测结果后，所述第二生成模块根据所述新的第二检测结果生成。

进一步的，所述第一生成模块包括：第一生成单元，根据所述获取模块得到的所述第一检测结果生成所述第一环境地图；所述第一检测结果包括第一边界位置信息和/或第一障碍物位置信息；接收单元，接收清扫模式控制指令；第二生成单元，当所述接收单元接收的清扫模式控制指令为全局清扫指令时，根据所述第一生成单元已生成的所述第一环境地图生成所述第一清扫路径；其中，所述全局清扫指令为清扫全部的所述待清洁区域；所述第二生成模块包括：第三生成单元，根据所述获取模块得到的所述第二检测结果生成所述第二环境地图；所述第二检测结果包括第二边界位置信息和/或第二障碍物位置信息；合成单元，合成所述第三生成单元已生成的第二环境地图和所述第一生成单元已生成的所述第一环境地图，得到合成环境地图；第四生成单元，根据所述合成单元得到的所述第一环境地图生成所述第二清扫路径。

通过本发明提供的一种清扫机器人的清扫路径的规划方法及清扫机器人，能够带来以下至少一种有益效果：

1)本发明由于在初始位置就进行检测，有利于清扫机器人检测初始位置的周围环境，不需要像现有技术中需要围绕待清洁区域的边缘移动一圈得到待清洁区域的整体环境地图后，才能进行规划得到清扫路径，相对于现有技术，节省了围绕待清洁区域的移动时间，也进一步的避免了围绕移动的电量消耗，提升清扫效率，提升用户的使用体验。

2)本发明一般使用激光雷达、超声波传感器等等直接检测距离数据的传感器进行检测，得到检测结果从而便于后期绘制第一环境地图或者第二环境地图。使用slam算法绘制第一环境地图或者第二环境地图，得到的地图可以是是拓扑地图、栅格地图、几何特征地图、混合地图等。由于激光雷达能以很高精度测出机器人周围障碍点的角度和距离，从而很方便地实现slam、避障等功能，因此本发明虽然也可以使用其他方式进行检测绘制，但是优选使用激光雷达进行检测。

3)本发明边检测边清洁，实时的进行检测清扫机器人自身周围的环境信息，实时获得扫描结果从而实时更新第二环境地图，从而根据实时更新的第二环境地图和已经生成的第二环境地图以及第一环境地图实时更新第二清扫路径，能够对障碍物进行更加有效的避让，对未知清扫区域更加具有适应性，使得清扫机器人的清扫工作更加智能，同时这种边检测边生成第二清扫路径的清扫方式，可以避免重复多次地清扫已经清扫过的区域，提升了清扫效率，大大节省电力，减少资源浪费，提升用户的使用体验。

附图说明

下面将以明确易懂的方式，结合附图说明优选实施方式，对一种清扫机器人的清扫路径的规划方法及清扫机器人的上述特性、技术特征、优点及其实现方式予以进一步说明。

图1是本发明一种清扫机器人的清扫路径的规划方法的一个实施例的流程图；

图2是本发明一种清扫机器人的清扫路径的规划方法的另一个实施例的流程图；

图3(a)是本发明一种清扫机器人的清扫路径的规划方法的另一个实施例的效果图；

图3(b)是本发明一种清扫机器人的清扫路径的规划方法的另一个实施例的效果图；

图3(c)是本发明一种清扫机器人的清扫路径的规划方法的另一个实施例的效果图；

图3(d)是本发明一种清扫机器人的清扫路径的规划方法的另一个实施例的效果图；

图4是本发明一种清扫机器人的清扫路径的规划方法的另一个实施例的流程图；

图5是本发明一种清扫机器人的清扫路径的规划方法的另一个实施例的效果图；

图6是本发明一种清扫机器人的清扫路径的规划方法的另一个实施例的流程图；

图7是本发明一种清扫机器人的清扫路径的规划方法的另一个实施例的流程图；

图8是本发明一种清扫机器人的一个实施例的结构示意图；

图9是本发明一种清扫机器人的一个实施例的效果图；

图10是本发明一种清扫机器人的另一个实施例的结构示意图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对照附图说明本发明的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，并获得其他的实施方式。

为使图面简洁，各图中只示意性地表示出了与本发明相关的部分，它们并不代表其作为产品的实际结构。另外，以使图面简洁便于理解，在有些图中具有相同结构或功能的部件，仅示意性地绘示了其中的一个，或仅标出了其中的一个。在本文中，“一个”不仅表示“仅此一个”，也可以表示“多于一个”的情形。

图1是本发明一种清扫机器人的清扫路径的规划方法的一个实施例，包括：

s100获取当前位置的第一检测结果；

s200根据所述第一检测结果生成第一环境地图，并根据所述第一环境地图生成第一清扫路径；

s300清扫机器人根据所述第一清扫路径进行清扫；

s400在清扫过程中获取下一当前位置的第二检测结果；

s500根据所述第二检测结果生成第二环境地图，并根据所述第一环境地图和所述第二环境地图生成第二清扫路径；

s600根据所述第二清扫路径进行清扫，反复执行步骤s400-s600直至待清洁区域清扫完成。

具体的，本实施例中，用户将清扫机器人放置在当前位置，清扫机器人需要在当前位置(当前位置可以是设有充电桩的初始位置或者用户随意放置清扫机器人的位置)进行检测，检测工具一般是超声波传感器、激光雷达等等直接检测距离数据的传感器。这里如果使用的是激光雷达(激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。工作原理上为向目标发射激光束，然后将接收到的从目标反射回来的目标回波与激光束进行比较，作适当处理后就可获得目标的有关信息，如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数，从而对目标进行探测、跟踪和识别)进行检测，那么可以使用机械扫描雷达进行控制雷达天线转动从而使得激光波束实现360°扫描的功能，从而实现全方位的扫描检测周围环境，或者使用相控阵雷达(相控阵雷达改变雷达波相位来改变波束方向的雷达，因为是以电子方式控制波束而非传统的机械转动天线面方式，故又称电子扫描雷达。)的电扫描(用电的方式控制雷达波束的指向变化进行扫描，相控阵雷达虽然看不到天线转动，但上万个辐射器通过电子计算机控制集中向各个方向发射、偏转)的方式使得激光光束实现360°扫描的功能。利用上述检测工具在当前位置的周围环境进行距离检测，将检测得到的周围环境的边界位置和障碍物位置等等位置信息，通过slam算法进行环境地图的绘制，从而根据得到的环境地图生成清扫路径。本发明的第一环境地图和第二环境地图是实时更新的，并不特指第一次生成和第二次生成的，是清扫机器人根据清扫路径进行清扫的过程中，清扫机器人随时根据检测的结果生成新的第一环境地图或第二环境地图，得到多个第一环境地图和多个第二环境地图。例如假设当前位置为初始位置，那么清扫机器人在初始位置即第一个当前位置的检测生成的第一环境地图是第一个环境地图，根据第一个环境地图生成的第一清扫路径为第一个清扫路径，那么清扫机器人根据第一个清扫路径清扫时，根据下一当前位置，即第二个当前位置检测生成的第二环境地图为第二个环境地图，根据第二个环境地图生成的第二清扫路径为第二个清扫路径，那么清扫机器人根据第二个清扫路径清扫时，再根据下一当前位置即第三个当前位置检测生成的第二环境地图为第三个环境地图，此时清扫机器人根据第一环境地图(即第二个环境地图)和所述第二环境地图(即第三个环境地图)生成第三个清扫路径(即新的第二清扫路径)，依次类推，直至清扫机器人清扫完成。本发明边检测边清洁，实时的进行检测清扫机器人自身周围的环境信息，实时获得扫描结果从而实时更新第二环境地图，从而根据实时更新的第二环境地图和已经生成的第二环境地图以及第一环境地图实时更新第二清扫路径，能够对障碍物进行更加有效的避让，对未知清扫区域更加具有适应性，使得清扫机器人的清扫工作更加智能，同时这种边检测边生成第二清扫路径的清扫方式，可以避免重复多次地清扫已经清扫过的区域，提升了清扫效率，大大节省电力，减少资源浪费，提升用户的使用体验。

图2是本发明一种清扫机器人的清扫路径的规划方法的另一个实施例，包括：

s100获取当前位置的第一检测结果；

s210根据所述第一检测结果生成所述第一环境地图；所述第一检测结果包括第一边界位置信息和/或第一障碍物位置信息；

s220接收清扫模式控制指令；

s230当所述清扫模式控制指令为全局清扫指令时，根据所述第一环境地图生成所述第一清扫路径；其中，所述全局清扫指令为清扫全部的所述待清洁区域；

s300清扫机器人根据所述第一清扫路径进行清扫；

s410在清扫过程中，所述清扫机器人获取自身的下一当前位置；

s411判断所述下一当前位置是否是所述第一清扫路径的终点位置，若是，执行步骤s420；

s420所述清扫机器人在所述下一当前位置进行检测，得到所述第二检测结果；所述第二检测结果包括第二边界位置信息和/或第二障碍物位置信息；

s510根据所述第二检测结果生成第二环境地图；

s520合成已生成的第二环境地图和第一环境地图，得到合成环境地图；

s530根据所述合成环境地图生成所述第二清扫路径；

s600根据所述第二清扫路径进行清扫，反复执行步骤s400-s600直至待清洁区域清扫完成。

具体的，本实施例中，本发明边检测边清洁，实时的进行检测清扫机器人自身周围的环境信息，实时获得扫描结果从而实时更新第二环境地图，从而根据实时更新的第二环境地图和已经生成的第二环境地图以及第一环境地图实时更新第二清扫路径，能够对障碍物进行更加有效的避让，对未知清扫区域更加具有适应性，使得清扫机器人的清扫工作更加智能，同时这种边检测边生成第二清扫路径的清扫方式，可以避免重复多次地清扫已经清扫过的区域，提升了清扫效率，大大节省电力，减少资源浪费，提升用户的使用体验。首先可以通过清扫机器人上设有的触摸键或按压键等键盘或者遥控器(可以是手机等移动终端下载与本发明清扫机器人配套使用的app后作为遥控器)启动清扫机器人，让它开始进行检测周围环境的边界信息和障碍物信息，初步扫描完成后，机器人离开初始位置开始进行清扫工作，机器人一但开始清扫工作，便控制清扫机构进行清扫、吸尘机构开始吸尘，擦地机构开始擦地。机器人开始工作后，激光雷达、超声波传感器等检测部件就开始不断地采集外部信息，送到cpu进行分析和决策产生机器人行走的路径。当路径规划需要机器人实现转向的时候。cpu就分别改变左右轮的速度，通过差速来实现转向。工作期间机器人可以通过lcd显示一些相关信息，比如工作模式、工作计时或温度，遥控器除了可以控制清扫机器人的启停，还可以对机器人进行定时，让机器人在一定时间后开始工作或者工作一定时间后停止工作。这里清扫机器人因为接收到的清扫模式控制指令为全局清扫指令，因此清扫机器人的工作模式为全局清扫模式，即将会对房间、体育馆等待清扫区域的整个区域进行完整全区域的清扫工作。清扫机器人离开初始位置后，即根据生成的第一环境地图生成第一清扫路径开启清扫，并在清扫的过程中达到清扫路径的终点位置后进行检测清扫机器人在此终点位置的周围环境，从而生成第二环境地图，再根据第一环境地图和已生成的第二环境地图进行生成第二清扫路径。这里结合第一环境地图和已生成的第二环境地图，原因是可以比较清扫机器人根据第一清扫路径已清扫的区域是否存在漏扫的情况，如果只根据最新生成的第二环境地图生成第二清扫路径，不可避免的可能会出现漏扫的情况，本发明结合第一环境地图和已生成的第二环境地图生成第二清扫路径，极大减少了漏扫的情况，增加清扫的清洁度，避免因为漏扫情况出现引起用户还需手动进行清扫漏扫区域，增强用户清扫的使用体验。这里举一个实例，本实例使用激光雷达进行检测，忽略清扫机器人的旋转运动，如图3(a)、图3(b)、图3(c)、图3(d)四幅图可知，假设待清洁区域为房间a，房间视为一个矩形，墙壁为直线型，障碍物3为椭圆形，使用几何特征地图绘制环境地图(将外部环境用一系列的几何特征即点线面进行特征表示，存储的信息量小，易于计算)，设定好待清洁区域为整个房间a的所有区域位置，清扫机器人1的初始位置在房间a如图3(a)所示中的墙角落4，墙壁2阻挡了清扫机器人1和设置于清扫机器人上的激光雷达的扫描光束，使得清扫机器人1扫描的有效区域为图3(a)所示中的深灰色区域，根据扫描结果建立如图3(a)中所示的5为清扫机器人1根据第一扫描结果生成的第一环境地图5，随后清扫机器人1根据第一环境地图5生成第一清扫路径81，如图3(b)所示中的区域7为清扫机器人1清扫到根据第一环境地图5生成的第一清扫路径81的终点位置后，再进行扫描得到第二扫描结果，清扫机器人1根据第二扫描结果进行生成第二环境地图71，然后根据第二环境地图71生成如图3(c)所示的第二清扫路径82，清扫机器人1到达第二清扫路径82的终点位置后，再一次进行扫描得到新的第二扫描结果，清扫机器人1根据新的第二扫描结果进行生成新的第二环境地图72，然后根据新的第二环境地图72生成如图3(d)所示的新的第二清扫路径83，对未知清扫区域更加具有适应性，使得清扫机器人的清扫工作更加智能，可以避免重复多次地清扫已经清扫过的区域，提升了清扫效率，大大节省电力，减少资源浪费，提升用户的使用体验。

图4是本发明一种清扫机器人的清扫路径的规划方法的另一个实施例，包括：

s100获取当前位置的第一检测结果；

s210根据所述第一检测结果生成所述第一环境地图；所述第一检测结果包括第一边界位置信息和/或第一障碍物位置信息；

s220接收清扫模式控制指令；

s240当所述清扫模式控制指令为目标区域清扫指令时，获取待清扫的目标位置区域；所述目标区域清扫指令为清扫所述目标位置区域，所述目标位置区域小于所述待清洁区域；

s250根据所述第一环境地图、所述目标位置区域和所述当前位置，生成清扫所述目标位置区域的所述第一清扫路径；

s300清扫机器人根据所述第一清扫路径进行清扫；

s410在清扫过程中，所述清扫机器人获取自身的下一当前位置；

s411判断所述下一当前位置是否是所述第一清扫路径的终点位置，若是，执行步骤s420；

s420所述清扫机器人在所述下一当前位置进行检测，得到所述第二检测结果；所述第二检测结果包括第二边界位置信息和/或第二障碍物位置信息；

s510根据所述第二检测结果生成第二环境地图；

s520合成已生成的第二环境地图和第一环境地图，得到合成环境地图；

s530根据所述合成环境地图生成所述第二清扫路径；

s600根据所述第二清扫路径进行清扫，反复执行步骤s400-s600直至待清洁区域清扫完成。

具体的，本实施例中，本发明边检测边清洁，实时的进行检测清扫机器人自身周围的环境信息，实时获得扫描结果从而实时更新第二环境地图，从而根据实时更新的第二环境地图和已经生成的第二环境地图以及第一环境地图实时更新第二清扫路径，能够对障碍物进行更加有效的避让，对未知清扫区域更加具有适应性，使得清扫机器人的清扫工作更加智能。这里举个例子，如图5所示，使用几何特征地图进行建图，假设待清扫区域为两个房间b和客厅c，用户在客厅c招待访客后需要进行打扫，那么用户可以通过键盘或者遥控器输入清扫模式控制指令为目标区域清扫指令。那么清扫机器人a进行检测并生成第一环境地图d后，根据第一环境地图d得到第一清扫路径e1，那么清扫机器人a接收到目标区域清扫指令后，就会离开初始位置c，清扫机器人移动到图4所示第一清扫路径e1中的终点位置后，再进行检测并生成第二环境地图f1后，根据所述第一环境地图d和第二环境地图f1，生成第二清扫路径e2，清扫机器人a再根据第二清扫路径e2进行移动到第二清扫路径e2的终点位置，再进行检测生成新的第二环境地图，根据已经生成的第二环境地图f1和新生成的第二环境地图h，清扫机器人a生成第二清扫路径g，清扫机器人a根据第二清扫路径g进行清扫。清扫机器人a清扫完成客厅c后，就结束清扫。本发明实施例可以针对用户的需求进行清扫，而不是不论待清扫区域是否干净或者是否需要清扫，都将整个待清扫区域进行完整的清扫，而且这种清扫方式，可以使得用户在某些区域特别需要清扫时，进行重点清扫，这样就能够使得用户需要清扫房间b和客厅c，但是需要重点清扫客厅c时，可以使用全局清扫指令将整个待清扫区域即房间b和客厅c进行完整的清扫后，再根据本实施例中的目标区域清扫指令按照上述流程重点清扫客厅c。这样根据用户需求进行有针对性的清扫，对未知清扫区域更加具有适应性，使得清扫机器人的清扫工作更加智能，可以避免重复多次地清扫已经清扫过的区域，提升了清扫效率，大大节省电力，减少资源浪费，提升用户的使用体验。

图6是本发明一种清扫机器人的清扫路径的规划方法的另一个实施例，包括：

s100获取当前位置的第一检测结果；

s200根据所述第一检测结果生成第一环境地图，并根据所述第一环境地图生成第一清扫路径；

s300清扫机器人根据所述第一清扫路径进行清扫；

s410在清扫过程中，所述清扫机器人获取自身的下一当前位置；

s420所述清扫机器人在所述下一当前位置进行检测，得到所述第二检测结果；所述第二检测结果包括第二边界位置信息和/或第二障碍物位置信息；

s510根据所述第二检测结果生成第二环境地图；

s520合成已生成的第二环境地图和第一环境地图，得到合成环境地图；

s530根据所述合成环境地图生成所述第二清扫路径；

s600根据所述第二清扫路径进行清扫，反复执行步骤s400-s600直至待清洁区域清扫完成；

s700判断所述待清洁区域是否清扫完成，若是执行步骤s800；

s800获取清扫完成时的第二位置；所述第二位置为所述清扫机器人完成清扫后停止清扫时的位置；

s900根据所述合成环境地图、所述第二位置和所述当前位置，生成第二返回路径。

具体的，本实施例中，是实时的进行检测和生成环境地图的。清扫机器人离开初始位置后，就根据在初始位置处检测的检测结果生成的第一环境地图生成第一清扫路径开启清扫，并实时在根据第一清扫路径进行清扫的过程中进行扫描清扫机器人实时位置周围的环境，从而生成第二环境地图，再根据第一环境地图和已生成的第二环境地图进行生成第二清扫路径。这里结合第一环境地图和已生成的第二环境地图，能够有效地进行避障，因为其实时的检测，不仅仅能够在待清洁区域中无动态物体时，进行有效的避障，还能够在待清洁区域有宠物、行驶的汽车，移动的用户的状态下，因为其实时的检测生成环境地图，从而能够根据环境地图有效的避免碰撞到动态物体，同时本发明结合第一环境地图和已生成的第二环境地图生成第二清扫路径，极大减少了漏扫的情况，增加清扫的清洁度，避免因为漏扫情况出现引起用户还需手动进行清扫漏扫区域，增强用户清扫的使用体验。判断是否清扫完成，一旦清扫完成后，清扫机器人就能生成最优的第二返回路径直接返回初始位置，等待用户下次进行清扫工作后再一次进行清扫，便于用户下次使用。

图7是本发明一种清扫机器人的清扫路径的规划方法的另一个实施例，所述步骤s100-s600之间任一步骤均包括步骤：

s000判断所述清扫机器人的剩余电量是否小于预设电量阈值，若是，执行步骤s010；

s010暂停清扫工作，获取第一位置和充电位置，根据所述合成环境地图、所述第一位置和所述充电位置，生成第一返回路径；

其中，所述第一位置为所述清扫机器人电量不足暂停时的位置，所述充电位置设有充电桩。

具体的，本实施例适用于上述所有实施例，根据实时的检测清扫机器人的剩余电量，一旦低于预设电量阈值时，清扫机器人就暂停清扫工作，获取此时的位置信息，从而生成第一返回路径，以最短最优的路径返回设有充电桩的充电位置进行充电，当充电后的剩余电量达到用户设定的电量值，例如100％电量充满时，清扫机器人再次根据该第一返回路径调转起始位置原路返回至第一位置继续进行清扫，当然如果返回途中还是会边移动边扫描生成环境地图的，如果在根据原第一返回路径移动途中未碰到障碍物，那么就根据原第一返回路径返回，如果在根据原第一返回路径移动途中碰到障碍物，那么就重新根据合成环境地图、第一位置和充电位置，生成新的第一返回路径，再根据新的第一返回路径返回至第一位置后，清扫机器人再次进行清扫。本发明在设有充电桩的当前位置(等同与充电位置)就进行检测，有利于清扫机器人在充电的同时就可以进行检测当前位置的周围环境，不需要像现有技术中需要围绕待清洁区域的边缘移动一圈得到待清洁区域的整体环境地图后，才能进行规划得到清扫路径，相对于现有技术，节省了围绕待清洁区域的移动时间，也进一步的避免了围绕移动的电量消耗，提升清扫效率，提升用户的使用体验。本方案在清扫机器人离开充电桩的同时进行扫描工作，对于已获得地图信息，开始路径规划和清扫工作。对于已清扫的区域，即清扫机器人已经走过的路线进行记录，在清扫的同时激光雷达继续进行扫描，从而获得新的地图信息，进而不对更新路径规划方案，达到全房间的清扫工作。整个工作流程即为：开始清扫工作后，清扫机器人离开充电桩，开始激光雷达传感器地图扫描。将扫描结果由slam算法进行地图绘制和位置确定。根据目前已获得的部分地图进行路径规划，即清扫规划，并开始清扫。随着清扫的进行，激光雷达传感器不断对房间进行扫描，获得新的地图信息，然后进行新的路径规划，获得最优的清扫路径(已清扫的区域，已经记录不在清扫)完成整个房间的清扫，回归充电桩。本发明检测工作是一直进行，路径规划随着扫描地图获得更新，获得最优的路径规划，能够提高清扫效率，对未知区域更具有适应性同时节省电力，避免资源浪费。

图8是本发明一种清扫机器人的一个实施例，包括：

获取模块，清扫机器人获取当前位置的第一检测结果；

第一生成模块，根据所述获取模块的第一检测结果生成第一环境地图，并根据所述第一环境地图生成第一清扫路径；

执行模块，所述清扫机器人根据所述第一清扫路径进行清扫；

所述获取模块，还在在清扫过程中获取下一当前位置的第二检测结果；

第二生成模块，根据所述获取模块的第二检测结果生成第二环境地图，并根据所述第一环境地图和所述第二环境地图生成第二清扫路径；

所述执行模块，所述清扫机器人根据所述第二清扫路径进行清扫，反复根据所述第二生成模块更新生成的更新后的第二清扫路径进行清扫，直至待清洁区域清扫完成；

其中，所述更新后的第二清扫路径由所述获取模块在清扫过程中检测得到新的第二检测结果后，所述第二生成模块根据所述新的第二检测结果生成。

具体的，本实施例中，本发明由于在初始位置就进行检测，有利于清扫机器人检测初始位置的周围环境，不需要像现有技术中需要围绕待清洁区域的边缘移动一圈得到待清洁区域的整体环境地图后，才能进行规划得到清扫路径，相对于现有技术，节省了围绕待清洁区域的移动时间，也进一步的避免了围绕移动的电量消耗，提升清扫效率，提升用户的使用体验。本发明一般使用激光雷达、超声波传感器等等直接检测距离数据的传感器进行检测，得到检测结果从而便于后期绘制第一环境地图或者第二环境地图。使用slam算法绘制第一环境地图或者第二环境地图，得到的地图可以是是拓扑地图、栅格地图、几何特征地图、混合地图等。由于激光雷达能以很高精度测出机器人周围障碍点的角度和距离，从而很方便地实现slam、避障等功能，而栅格图能表示空间环境中的很多特征，机器人可以用它来进行路径规划，而且其不直接记录传感器的原始数据，相对实现了空间和时间消耗的最优，因此本发明虽然也可以使用其他方式进行检测绘制，但是优选使用激光雷达进行检测，使用拓扑图的方式进行绘制第一环境地图。采用栅格地图方式建立生成第一环境地图或第二环境地图，忽略清扫机器人的旋转运动，假设待清洁区域为房间d，房间视为一个矩形，墙壁为直线型，障碍物视为一个矩形，设定好待清洁区域为整个房间d的所有区域位置，以机器人的大小尺寸将房间d划分分割为互不重叠的单元格，如图9所示，形成房间d的栅格地图，清扫机器人400视为一半径为r的圆形，栅格正方形的长度l大于r(例如l＝2r)，那么图8中黑色区域为障碍物100，灰色区域为待清扫区域300，那么类似与方法实施例中的算法流程，清扫机器人400在初始位置进行检测生成第一环境地图，为了绕过障碍物100并且生成最优路径，那么根据第一环境地图生成第一清扫路径310，清扫机器人达到第一清扫路径310的终点位置后，再次进行检测生成第二环境地图，从而生成第二清扫路径320+330。这个例子讲述了栅格地图的形式进行目标位置区域清扫的流程。还有栅格地图形式进行全局清扫的流程，类似于方法实施例中的流程，在此不再一一细述。本发明边检测边清洁，实时的进行检测清扫机器人自身周围的环境信息，实时获得扫描结果从而实时更新第二环境地图，从而根据实时更新的第二环境地图和已经生成的第二环境地图以及第一环境地图实时更新第二清扫路径，能够对障碍物进行更加有效的避让，对未知清扫区域更加具有适应性，使得清扫机器人的清扫工作更加智能，同时这种边检测边生成第二清扫路径的清扫方式，可以避免重复多次地清扫已经清扫过的区域，提升了清扫效率，大大节省电力，减少资源浪费，提升用户的使用体验。

图10是本发明一种清扫机器人的另一个实施例，包括：

第一生成单元，根据所述获取模块得到的所述第一检测结果生成所述第一环境地图；所述第一检测结果包括第一边界位置信息和/或第一障碍物位置信息；

接收单元，接收清扫模式控制指令；

第二生成单元，当所述接收单元接收的清扫模式控制指令为全局清扫指令时，根据所述第一生成单元已生成的所述第一环境地图生成所述第一清扫路径；其中，所述全局清扫指令为清扫全部的所述待清洁区域；

所述第二生成模块包括：

第三生成单元，根据所述获取模块得到的所述第二检测结果生成所述第二环境地图；所述第二检测结果包括第二边界位置信息和/或第二障碍物位置信息；

合成单元，合成所述第三生成单元已生成的第二环境地图和所述第一生成单元已生成的所述第一环境地图，得到合成环境地图；

第四生成单元，根据所述合成单元得到的所述第一环境地图生成所述第二清扫路径。

具体的，本实施例中，第一生成模块的第一生成单元已生成第一环境地图，从而根据接收的清扫模式控制指令将生成第一清扫路径，而第二生成模块不断根据获取模块的检测结果，不断地生成更新第二环境地图，边检测边清洁，实时的进行检测清扫机器人自身周围的环境信息，实时获得扫描结果从而实时更新第二环境地图，从而根据实时更新的第二环境地图和已经生成的第二环境地图以及第一环境地图实时更新第二清扫路径，能够对障碍物进行更加有效的避让，对未知清扫区域更加具有适应性，使得清扫机器人的清扫工作更加智能，同时这种边检测边生成第二清扫路径的清扫方式，可以避免重复多次地清扫已经清扫过的区域，提升了清扫效率，大大节省电力，减少资源浪费，提升用户的使用体验。现有技术是先让清扫机器人沿着房间墙壁的边缘对房间进行扫描，从而获得完整的地图信息然后进行路径规划和清扫工作。这种清扫方式降低清扫效率，且不符合人工智能思想，影响用户体验。本方案提出一种只对已经扫描到的区域进行路径规划，清扫和扫描同时进行的高清扫效率方案。

应当说明的是，上述实施例均可根据需要自由组合。以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。