视觉扫地机器人及其回充方法与流程

文档序号:14250651阅读:504来源:国知局
视觉扫地机器人及其回充方法与流程

本发明涉及到扫地机器人领域,特别是涉及到一种视觉扫地机器人及其回充方法。



背景技术:

随着科学技术的不断发展,扫地机器人逐渐进入人类生活中并起到了积极的作用。电源技术是扫地机器人的关键技术,是实现机器长期自主工作的保证。由于移动电源存在容量限制,经常需要人工的为机器进行充电,目前,解决扫地机电源问题的主要思路是自主返回充电,最常用的技术手段是基于红外线信号引导扫地机返回充电座进行对接充电。该方法和系统虽然能实现扫地机自主回充电,但是红外传感器发射角度小、发射编码信号的距离短、稍微有遮挡,红外信号就不能形在完整穿透,这时如果使用扫地机的清扫环境的空间比较大,扫地机边走边检测红外引导信号这个时间就变得很长,很有可能发生扫地机无法回到基座,电量耗尽搁浅在半路上的情况。



技术实现要素:

本发明的主要目的为提供一种视觉扫地机器人的回充方法,使扫地机器人可以快速准确的找到回充座进行充电。

本发明提出一种视觉扫地机器人的回充方法,包括步骤:

s1、所述扫地器人在清扫过程中拍摄并存储其周围环境的环境图像;

s2、回充时,将所述存储的环境图像与预存的回充座图像进行比对;

s3、当所述环境图像与所述回充座图像的相似度最高时,所述机器人根据其当前位置信息及所述相似度最高的环境场景图像信息移动至所述回充座充电位置;

s4、重复上述步骤s2、s3,直至达到预设条件。

进一步地,所述预设条件为,所述机器人能够识别所述回充座上设置的识别标识;所述移动至回充座充电位置的步骤包括:

s31、识别所述回充座上的识别标识,以所述识别标识为参照,移动至所述回充座充电位置。

进一步地,所述识别标识为二维码。

进一步地,所述识别所述回充座上的识别标识,以所述识别标识为参照,移动至所述回充座充电位置包括:

s311、将识别标识上相似梯度信息的像素点合并成线段;

s312、将合并的线段连接构成多边形;

s313、根据所述视觉扫地机器人的视觉传感器内参,计算得到所述扫地机器人与所述识别标识的相对位置关系;

s314、根据所述相对位置关系移动至所述回充座充电位置。

进一步地,所述识别所述回充座上设置的识别标识,以所述识别标识为参照,移动至回充座充电位置的步骤包括:

s315、识别所述充电座上以充电电极为对称轴对称设置的两个所述识别标识。

进一步地,所述扫地器人在清扫过程中存储其周围环境的环境图像包括:

s11、提取该环境图像的特征点并存储。

进一步地,将所述存储的环境图像与预存的回充座图像进行比对的步骤包括:

s21、利用特征匹配的方法将所述存储的环境图像的特征点与所述预存的回充座图像的特征点进行匹配;

s22、计算内点数目,生成匹配值。

进一步地,所述扫地机器人获取其当前位置信息包括:

s32、所述扫地器人在清扫过程中利用视觉传感器或者激光传感器获取所述扫地机器人每一时刻的姿态并存储。

进一步地,所述扫地机器人根据其当前位置信息及所述相似度最高的环境场景图像信息移动至所述回充座充电位置的步骤包括:

s33、标记所述扫地机器人当前位置,对所述扫地机器人当前位置附近没有标记过的位置进行扩展,生成子节点;

s34、对每一个子节点计算评价函数值,并标记评价函数值最小的子节点;

s35、若所述评价函数值最小的子节点为目标节点,则停止扩展,将所有标记的最小子节点联结生成路径;

s36、依照此路径移动至所述回充座充电位置。

本发明还提出一种视觉扫地机器人,包括:

拍摄模块,用于所述扫地器人在清扫过程中拍摄并存储其周围环境的环境图像;

比对模块,用于回充时,将所述存储的环境图像与预存的回充座图像进行比对;

移动模块,用于当所述环境图像与所述回充座图像的相似度最高时,所述机器人根据其当前位置信息及所述相似度最高的环境场景图像信息移动至所述回充座充电位置;

条件模块,用于调用比对模块以及移动模块,直至达到预条件。

进一步地,所述预设条件为,所述机器人能够识别所述回充座上设置的识别标识;所述移动模块包括:

充电单元,用于识别所述回充座上的识别标识,以所述识别标识为参照,移动至所述回充座充电位置。

进一步地,所述识别标识为二维码。

进一步地,所述充电单元包括:

线段子单元,用于将识别标识上相似梯度信息的像素点合并成线段;

多边形子单元,用于将合并的线段连接构成多边形;

计算子单元,根据所述视觉扫地机器人的视觉传感器内参,计算得到所述扫地机器人与所述识别标识的相对位置关系;

回充子单元,用于根据所述相对位置关系移动至所述回充座充电位置。

进一步地,所述充电单元包括:

充电子单元,用于识别所述充电座上以充电电极为对称轴对称设置的两个所述识别标识。

进一步地,所述拍摄模块包括:

特征点单元,用于提取该图像的特征点并存储。

进一步地,所述比对模块包括:

匹配单元,用于将所述存储的环境图像的特征点与所述预存的回充座图像的特征点进行匹配;

匹配值单元,用于计算内点数目,生成匹配值。

进一步地,所述移动模块还包括:

存储单元,用于所述扫地器人在清扫过程中利用视觉传感器或者激光传感器获取所述扫地机器人每一时刻的姿态并存储。

进一步地,所述移动模块还包括:

扩展单元,标记所述扫地机器人当前位置,对所述扫地机器人当前位置附近没有标记过的位置进行扩展,生成子节点;

评价值单元,用于对每一个子节点计算评价函数值,并标记评价函数值最小的子节点;

路径单元,用于若所述评价值最小的子节点为目标节点,则停止扩展,将所有标记的最小子节点联结生成路径;

移动单元,用于依照此路径移动至所述回充座充电位置。

与现有技术相比,本发明的有益效果是:扫地机器人在扫地过程中通过采集环境图像就可以找到回充座,提高找到回充座的速度。利用回充座上的对称设置在充电电极的两个二维码,使扫地机器人不需要回充座发射的电信号就可以插入回充座。

附图说明

图1是本发明一实施例的视觉扫地机器人的回充方法的步骤示意图;

图2是本发明一实施例的视觉扫地机器人的回充方法的步骤示意图;

图3是本发明一实施例的视觉扫地机器人的回充方法的步骤示意图;

图4是本发明一实施例的视觉扫地机器人的回充方法的步骤示意图;

图5是本发明一实施例的视觉扫地机器人的回充方法的步骤示意图;

图6是本发明一实施例的视觉扫地机器人的回充方法的步骤示意图;

图7是本发明一实施例的视觉扫地机器人的结构示意图;

图8是本发明一实施例的视觉扫地机器人的结构示意图;

图9是本发明一实施例的视觉扫地机器人的结构示意图;

图10是本发明一实施例的视觉扫地机器人的结构示意图;

图11是本发明一实施例的视觉扫地机器人的结构示意图;

图12是本发明一实施例的视觉扫地机器人的结构示意图;

图13是本发明一实施例的视觉扫地机器人的结构示意图;

图14是本发明一实施例的视觉扫地机器人的结构示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。

参照图1,提出本发明一实施例的视觉扫地机器人的回充方法,包括步骤:

s1、所述扫地器人在清扫过程中拍摄并存储其周围环境的环境图像;

s2、回充时,将所述存储的环境图像与预存的回充座图像进行比对;

s3、当所述环境图像与所述回充座图像的相似度最高时,所述机器人根据其当前位置信息及所述相似度最高的环境场景图像信息移动至所述回充座充电位置;

s4、重复上述步骤s2和s3,直至达到预设条件。

本实施例中,扫地机器人在开始扫地时,不一定是从回充座出发的,有可能是用户直接将其放入某一房间后开始清扫的,也有可能是扫地机器人从房间的某个角落里出发开始清扫的。扫地机器人按照预设的逻辑算法规定的轨迹进行清扫时,扫地机器人的视觉传感器,如摄像头同时也采集周围环境图像,部分扫地机器人四周均有摄像头,此时也可以是扫地机器人的四周的摄像头均同时采集环境图像,在采集环境图像的同时,也记录下此时采集环境图像的位置,记录扫地机器人的位置,以扫地机器人的起点为参照进行记录,例如可以记录从起点到采集环境图像的点所走的位移以及方向,扫地机器人在清扫时实时记录自身的运动轨迹。采集环境图像的预设规则可以是每隔一段时间采集一次,也可以是每移动一段距离采集一次。生成回充命令,可以是扫地机器人的电量低于预设的阈值,或者是接收到用户发来的结束清扫的命令后生成的回充命令。视觉扫地机器人开始回充时,将采集的环境图像与用户事先存储在扫地机器人内或者扫地机器人在充电位置时拍摄到并存储起来的回充座图像比较,找出与回充座图像的相似度最高的环境图像,然后通过路径规划移动到该相似度最高环境图像所对应的位置,重复上述步骤,直至在该环境图像所对应的位置处能够识别到回充座上设置的识别标识。此时扫地机器人则以回充座上设置的识别标识为参照进行精确对位,方便所述机器人对准充电电极,进行充电。

需要说明的是,本发明中将所述存储的环境图像与预存的回充座图像进行比对中,预存的回充座图像包括用户预先将回充座图像存储在视觉扫地机器人中,也包括视觉扫地机器人在回充座位置充电时拍摄并存储的回充座图像。另外,该视觉扫地机器人在回充座位置变动时更新其所存储的回充座图像。

参照图2,进一步地,所述预设条件为,所述机器人能够识别所述回充座上设置的识别标识;所述移动至回充座充电位置的步骤包括:

s31、识别所述回充座上的识别标识,以所述识别标识为参照,移动至所述回充座充电位置。

本实施例中,识别到回充座后,根据回充座上设置的标识,当机器人与回充座的距离小于预设值,这一判定可以是根据摄像头拍照测得的距离值,也可以是距离传感器定向测量与回充座之间的距离判定的,以识别标识为参照确认回充座的具体位置,扫地机器人移动至回充座的充电位置。

进一步地,所述识别标识为二维码。

本实施例中,二维码是黑白相间的图片,辨识度高,制作简单。作为识别标识放在回充座上,方便扫地机器人识别并对准。

参照图3,进一步地,所述识别所述回充座上的识别标识,以所述识别标识为参照,移动至所述回充座充电位置包括:

s311、将识别标识上相似梯度信息的像素点合并成线段;

s312、将合并的线段连接构成多边形;

s313、根据所述视觉扫地机器人的视觉传感器内参,计算得到所述扫地机器人与所述识别标识的相对位置关系;

s314、根据所述相对位置关系移动至所述回充座充电位置。

本实施例中,计算获取的图像中每个像素的梯度方向和梯度大小,然后利用像素点梯度的相似性度量,具有相似的梯度信息的相邻的像素点被合并成一个整体。采用类似图割的方法,图的节点为一个像素点,边的权重为两个像素点(区域)的梯度相似性。然后将检测出的线通过空间相邻准则连接构成多边形,通过对多边形边长的限制和对多边形所构成的角点的个数对多边形的数量进行限制,得到四边形,空间相邻的四边形则合并成新的四边形,最终得到一个包含很多0,1编码(0,1代表小的四边形)的大四边形。在检测到四边形之后,通过对大四边形的编码和预先设定的编码类型对比计算距离,得到更加准确的检测目标。计算单应性矩阵和外参:单应性矩阵代表在二维码坐标系上2d点投影到摄像头坐标系所进行的其次变换,可以通过直接线性变化法(directlineartransformalgorithm)来求得。相机内参用p表示,包括相机焦距,中心偏差。外参用e表示。则单应性矩阵可以写为如下形式:

其中,rij(i,j=0,1,2)代表旋转参数,tk(k=x,y,z)代表平移参数。

由于旋转矩阵的列必须是单位大小,再根据二维码与摄像头的对应的方向信息(二维码出现在摄像头的前面),可以获得s的大小与方向。旋转矩阵的第三列可以通过计算两个已知列的交叉乘积来恢复,因为旋转的列矩阵必须是正交的。由此可以得到二维码相对于摄像头的相对位置关系。然后根据相对位置关系移动到回充座的充电位置进行充电。

参照图4,进一步地,所述识别所述回充座上设置的识别标识,以所述识别标识为参照,移动至回充座充电位置的步骤包括:

s315、识别所述充电座上以充电电极为对称轴对称设置的两个所述识别标识。

本实施例中,在回充座上设置两个识别标识,两个识别标识位于同一高度且对称分布在充电电极的两侧;扫地机器人移动至两个识别标识的对称轴线上;扫地机不断调整以处于两个识别标识的位于地板上的对称轴上,这样对准充电电极的精度更高。对准充电电极后,保持直线行驶,则可以顺利的插入充电或是等待回充座来电后立刻充电。

参照图5,进一步地,所述扫地器人在清扫过程中存储其周围环境的环境图像包括:

s11、提取该环境图像的特征点并存储。

本实施例中,将环境图像进行特征提取,可以减小图像的内存,保存时更加节省空间,而且进行比对的时候比对特征点,可以减小比对的工作量。

参照图6,进一步地,将所述存储的环境图像与预存的回充座图像进行比对的步骤包括:

s21、利用特征匹配的方法将所述存储的环境图像的特征点与所述预存的回充座图像的特征点进行匹配;

s22、计算内点数目,生成匹配值。

本实施例中,扫地机器人在扫地过程中采集的环境图像提取的特征点与该回充座的特征点进行比较,对提取的采集的环境图像的特征点一一与预设的回充座的特征点进行比较,利用特征匹配的方法进行匹配;内点是指两幅图像中有一一对应关系的特征点,两幅图像越相似,内点越多,对应的生成的匹配值越高。在随后的选出相似度最高的环境图像,即匹配值最高的环境图像。确认匹配值最高的特征点所对应的物体就是回充座。

进一步地,所述扫地机器人获取其当前位置信息包括:

s32、所述扫地器人在清扫过程中利用视觉传感器或者激光传感器获取所述扫地机器人每一时刻的姿态并存储。

本实施例中,视觉传感器是指利用摄像头的内参获取扫地机器人在移动中的位置,实时获取扫地机器人的姿态,使扫地机器人意识到自己在环境中所处的位置。激光传感器通过检测与周围物体的距离确定扫地机器人的姿态,将每一时刻获取的姿态存储在扫地机器人内。

进一步地,所述扫地机器人根据其当前位置信息及所述相似度最高的环境场景图像信息移动至所述回充座充电位置的步骤包括:

s33、标记所述扫地机器人当前位置,对所述扫地机器人当前位置附近没有标记过的位置进行扩展,生成子节点;

s34、对每一个子节点计算评价函数值,并标记评价函数值最小的子节点;

s35、若所述评价函数值最小的子节点为目标节点,则停止扩展,将所有标记的最小子节点联结生成路径;

s36、依照此路径移动至所述回充座。

本实施例中,在扫地机器人回到采集环境图像的位置时,进行路径规划,采用a*算法寻找最短路径,也叫a-star算法,是一种静态路网中求解最短路最有效的直接搜索方法,首先给扫地机器人起始位置进行节点标记,对它的没有标记过的子节点进行扩展,子节点是扫地机器人在清扫过程中采集环境图像的位置,然后对每一个子节点计算评价函数值,按评价值的大小进行排列,找出评价值最小的节点,并给它作标记,如果当前节点就是目标节点即需要回到的采集到了回充座的图像的位置,则停止搜索。具体的计算步骤是:

a)首先判断初始节点的周围8个节点是否有障碍点,若有首先排除,再从除障碍点以外的节点中求解出代价最小的节点,并加入到结果列表。

b)然后求解节点,根据a*算法的估价函数f(n)=g(n)+h(n)。其中g(n)是从起始点到当前节点n已付出的代价,h(n)是从当前节点n到目标节点的代价估计。当前节点与起始节点在同一水平线或者竖直线上时,各节点之间的代价即为10,即g(n)=10;当前节点与起始节点在同一对角线上时,各节点之间的代价即为14,即g(n)=14。h(n)=(当前节点与目标节点之间横坐标格数+当前节点与目标节点之间纵坐标格数)*10,当前节点周边的8个节点分别与目标节点求解h(n)。

c)每次求解出的8个h(n),比较大小,选出最小的节点作为起始节点继续搜索。直到遇到目标节点便结束搜索,求解出最优路径。

得到最优路径后,依照该路径回到回充座进行充电。

综上所述,本发明的视觉扫地机器人的回充方法,使扫地机器人在扫地过程中通过采集环境图像就可以找到回充座,提高找到回充座的速度。利用回充座上的对称设置在充电电极的两个二维码,使扫地机器人不需要回充座发射的电信号就可以插入回充座。

参照图7,本发明还提出一种视觉扫地机器人,包括:

拍摄模块1,用于所述扫地器人在清扫过程中拍摄并存储其周围环境的环境图像;

比对模块2,用于回充时,将所述存储的环境图像与预存的回充座图像进行比对;

移动模块3,用于当所述环境图像与所述回充座图像的相似度最高时,所述机器人根据其当前位置信息及所述相似度最高的环境场景图像信息移动至所述回充座充电位置;

条件模块4,用于调用比对模块以及移动模块,直至达到预条件。

本实施例中,扫地机器人在开始扫地时,不一定是从回充座作为起点出发的,有可能是用户直接将其放入某一房间后开始清扫的,也有可能是扫地机器人从房间的某个角落里出发开始清扫的。扫地机器人按照预设的逻辑算法规定的轨迹进行清扫时,扫地机器人拍摄模块1同时也采集周围环境图像,部分扫地机器人四周均有摄像头,此时也可以是扫地机器人的四周的摄像头均同时采集环境图像,在采集环境图像的同时,也记录下此时采集环境图像的位置,记录扫地机器人的位置,以扫地机器人的起点为参照进行记录,例如可以记录从起点到采集环境像的点所走的位移以及方向,扫地机器人在清扫时实时记录自身的运动轨迹。采集环境图像的预设规则可以是每隔一段时间采集一次,也可以是每移动一段距离采集一次。生成回充命令,可以是扫地机器人的电量低于预设的阈值,或者是接收到用户发来的结束清扫的命令后生成的回充命令。视觉扫地机器人开始回充时,比对模块2将采集的环境图像与用户事先放置在扫地机器人内的回充座的图像比较,找出与回充座的相似度最高的环境图像,然后移动模块3通过路径规划移动到该相似度最高环境图像所对应的位置,重复上述比对模块2和移动模块3,直至在该环境图像所对应的位置处能够识别到回充座上设置的识别标识。此时扫地机器人则以回充座上设置的识别标识为参照进行精确对位,方便所述机器人对准充电电极,进行充电。

需要说明的是,本发明中将所述存储的环境图像与预存的回充座图像进行比对中,预存的回充座图像包括用户预先将回充座图像存储在视觉扫地机器人中,也包括视觉扫地机器人在回充座位置充电时拍摄并存储的回充座图像。另外,该视觉扫地机器人在回充座位置变动时更新其所存储的回充座图像。

参照图8,进一步地,所述预设条件为,所述机器人能够识别所述回充座上设置的识别标识;所述移动模块3还包括:

充电单元31,用于识别所述回充座上设置的识别标识,以所述识别标识为参照,移动至所述回充座充电位置。

本实施例中,识别到回充座后,根据回充座上的标识,当机器人与回充座的距离小于预设值,这一判定可以是根据摄像头拍照测得的距离值,也可以是距离传感器定向测量与回充座之间的距离判定的,充电单元31以识别标识为参照确认回充座的具体位置,扫地机器人移动至回充座的充电位置。

进一步地,所述识别标识为二维码。

本实施例中,二维码是黑白相间的图片,辨识度高,制作简单。作为识别标识放在回充座上,方便扫地机器人识别并对准。

参照图9,进一步地,所述充电单元31包括:

线段子单元311,用于将识别标识上相似梯度信息的像素点合并成线段;

多边形子单元312,用于将合并的线段连接构成多边形;

计算子单元313,根据所述视觉扫地机器人的视觉传感器内参,计算得到所述扫地机器人与所述识别标识的相对位置关系;

回充子单元314,用于根据所述相对位置关系移动至所述回充座充电位置。

本实施例中,线段子单元313计算获取的图像中每个像素的梯度方向和梯度大小,然后利用像素点梯度的相似性度量,具有相似的梯度信息的相邻的像素点被合并成一个整体。采用类似图割的方法,图的节点为一个像素点,边的权重为两个像素点(区域)的梯度相似性。然后多边形子单元312将检测出的线通过空间相邻准则连接构成多边形,通过对多边形边长的限制和对多边形所构成的角点的个数对多边形的数量进行限制,得到四边形,空间相邻的四边形则合并成新的四边形,最终得到一个包含很多0,1编码(0,1代表小的四边形)的大四边形。在检测到四边形之后,计算子单元313通过对大四边形的编码和预先设定的编码类型对比计算距离,得到更加准确的检测目标。计算单应性矩阵和外参:单应性矩阵代表在二维码坐标系上2d点投影到摄像头坐标系所进行的其次变换,可以通过直接线性变化法(directlineartransformalgorithm)来求得。相机内参用p表示,包括相机焦距,中心偏差。外参用e表示。则单应性矩阵可以写为如下形式:

其中,rij(i,j=0,1,2)代表旋转参数,tk(k=x,y,z)代表平移参数。

由于旋转矩阵的列必须是单位大小,再根据二维码与摄像头的对应的方向信息(二维码出现在摄像头的前面),可以获得s的大小与方向。旋转矩阵的第三列可以通过计算两个已知列的交叉乘积来恢复,因为旋转的列矩阵必须是正交的。由此可以得到二维码相对于摄像头的相对位置关系。然后回充子单元313控制所述扫地机器人根据相对位置关系移动到回充座的充电位置进行充电。

参照图10,进一步地,所述充电单元31包括:

充电子单元315,用于识别所述充电座上以充电电极为对称轴对称设置的两个所述识别标识。

本实施例中,在回充座上设置两个识别标识,两个识别标识位于同一高度且对称分布在充电电极的两侧;扫地机器人移动至两个识别标识的对称轴线上;充电子单元315控制扫地机器人不断调整以处于两个识别标识的位于地板上的对称轴上,这样对准充电电极的精度更高。对准充电电极后,保持直线行驶,则可以顺利的插入充电。或是等待回充座有电后立刻充电。如果家里停电了,回充座没有电,也可以插入充电电极,等家里来电后,回充座有了电,扫地机器人立刻充电。

参照图11,进一步地,所述拍摄模块1包括:

特征点单元11,用于提取该图像的特征点并存储。

本实施例中,特征点单元11将环境图像进行特征提取,可以减小图像的内存,保存时更加节省空间,而且进行比对的时候比对特征点,可以减小比对的工作量。

参照图12,进一步地,所述比对模块2包括:

匹配单元21,用于将所述存储的环境图像的特征点与所述预存的回充座图像的特征点进行匹配;

匹配值单元22,用于计算内点数目,生成匹配值。

本实施例中,扫地机器人在扫地过程中采集的环境图像提取的特征点与该回充座的特征点进行比较,匹配单元21对提取的采集的环境图像的特征点一一与预设的回充座的特征点进行比较,利用特征匹配的方法进行匹配;内点是指两幅图像中有一一对应关系的特征点,两幅图像越相似,内点越多,匹配值单元22生成的匹配值越高。在随后的选出相似度最高的环境图像,即匹配值最高的环境图像。确认匹配值最高的特征点所对应的物体就是回充座。

参照图13,进一步地,所述移动模块3还包括:

存储单元32,用于所述扫地器人在清扫过程中利用视觉传感器或者激光传感器获取所述扫地机器人每一时刻的姿态并存储。

本实施例中,视觉传感器是指利用摄像头的内参获取扫地机器人在移动中的位置,实时获取扫地机器人的姿态,使扫地机器人意识到自己在环境中所处的位置。激光传感器通过检测与周围物体的距离确定扫地机器人的姿态,存储单元32将每一时刻获取的姿态存储在扫地机器人内。

参照图14,进一步地,所述移动模块3还包括:

扩展单元33,标记所述扫地机器人当前位置,对所述扫地机器人当前位置附近没有标记过的位置进行扩展,生成子节点;

评价值单元34,用于对每一个子节点计算评价函数值,并标记评价函数值最小的子节点;

路径单元35,用于若所述评价值最小的子节点为目标节点,则停止扩展,将所有标记的最小子节点联结生成路径;

移动单元36,用于依照此路径移动至所述回充座充电位置。

本实施例中,在扫地机器人回到采集环境图像的位置时,进行路径规划,采用a*算法寻找最短路径,也叫a-star算法,是一种静态路网中求解最短路最有效的直接搜索方法,首先扩展单元33给扫地机器人起始位置进行节点标记,对它的没有标记过的子节点进行扩展,子节点是扫地机器人在清扫过程中采集环境图像的位置,然后评价值单元34对每一个子节点计算评价函数值,按评价值的大小进行排列,找出评价值最小的节点,并给它作标记,如果当前节点就是目标节点即需要回到的采集到了回充座的图像的位置,则停止搜索。具体的计算步骤是:

a)首先判断初始节点的周围8个节点是否有障碍点,若有首先排除,再从除障碍点以外的节点中求解出代价最小的节点,并加入到结果列表。

b)然后求解节点,根据a*算法的估价函数f(n)=g(n)+h(n)。其中g(n)是从起始点到当前节点n已付出的代价,h(n)是从当前节点n到目标节点的代价估计。当前节点与起始节点在同一水平线或者竖直线上时,各节点之间的代价即为10,即g(n)=10;当前节点与起始节点在同一对角线上时,各节点之间的代价即为14,即g(n)=14。h(n)=(当前节点与目标节点之间横坐标格数+当前节点与目标节点之间纵坐标格数)*10,当前节点周边的8个节点分别与目标节点求解h(n)。

c)每次求解出的8个h(n),比较大小,选出最小的节点作为起始节点继续搜索。直到遇到目标节点便结束搜索,路径单元35求解出最优路径。得到最优路径后,移动单元36依照该路径回到回充座进行充电。

综上所述,本发明的视觉扫地机器人,使扫地机器人在扫地过程中通过采集环境图像就可以找到回充座,提高找到回充座的速度。利用回充座上的对称设置在充电电极的两个二维码,使扫地机器人不需要回充座发射的电信号就可以插入回充座。

以上所述仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。

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