本发明涉及机器人控制领域，特别是涉及一种机器人作业区域的动态分割方法及系统。
背景技术：
随着科技的发展，清洁机器人渐渐地走向千家万户，市场上现有很多家用机器人，它们适用于家里的小型环境，机器人边清扫边对环境进行感知，然后再进行清扫区域的划分，该方法中机器人事先不知道地图，在清扫前也没有进行区域划分。
现有技术中，一种基于清洁机器人的区域分割方法(申请的另一篇专利，申请号：201510629819.9)中提出了一种有别于家用机器人的清扫方法，即在清扫前先建立地图，然后再进行区域分割，最后再进行清扫，这种方法中，分割出的区域在清扫过程中将不变，并且每次清扫完成后地图得不到更新，使机器人作业效率大大降低。
技术实现要素：
本发明的提供了一种机器人作业区域的动态分割方法及系统，其目的在机器人作业期间，实时监测作业地图信息状态，同时对作业区域进行动态划分，使其机器人的作业效率大大提高。
本发明提供的技术方案如下：
一种机器人作业区域的动态分割方法，包括：步骤S200根据机器人待作业区域的地图信息，分割的多个子区域进行作业；步骤S300根据机器人的当前位置信息点判断机器人在当前子域作业是否结束，当结束时，执行步骤S200；否则执行步骤S400；步骤S400在所述当前位置信息点判断所述地图信息中的环境变化状态，当未发生变化时，返回执行步骤S200；步骤S500当在所述当前位置信息点判断所述地图信息中的环境变化状态发生变化时，获取发生变化的位置信息点，在所述地图信息中滤除机器人已作业过的地图子区域信息；步骤S600将滤除后剩余未作业的所述地图信息重新进行动态分割。
在本发明中，机器人在工作过程中实时监测待作业区域的环境动态，当检测到环境发生变化时，判断引起环境变化的因素，根据环境变化信息进一步对待侧的作业区域进行动态规划，对未作业的区域实时规划更新的作业路线，因此，本发明与现有技术相比适应了环境的变化，根据环境的变化实时规划不同的作业路线，使机器人更加智能化，进一步的提高了作业的效率。
优选的，所述步骤S400包括：步骤S410当判断所述地图信息中的环境变化状态为新增障碍物时，获取所述新增障碍物映射后的轮廓图的位置信息；步骤S411根据获取的所述新增障碍物映射后的轮廓图的位置信息进一步获取所述轮廓图的边长，和/或所述轮廓图的面积；步骤S412判断所述新增障碍物的所述轮廓图的边长，和/或所述轮廓图的面积是否超过预设阈值，当未超过时，执行步骤S200；步骤S413当判断所述新增障碍物的所述轮廓图的边长，和/或所述轮廓图的面积超过预设阈值时，将所述新增障碍物添加到所述地图信息中的对应位置，执行步骤S500。
在本发明中，通过建立相应的数学模型判断引起环境变化的因素，具体的根据每一条激光线段长度变化进行建模，通过数字进行确认辨识；一来通过建模使机器人的操作过程更加敏捷，可控；二来通过数学建模使机器人作业更加数字化，信息化。
优选的，所述步骤S600包括：步骤S610根据所述新增障碍物在所述地图信息中的位置信息判断是否与周边相邻的子区域是否存在交集；步骤S611当所述新增障碍物在所述地图信息中的位置信息与周边相邻的子区域有交集时，进一步滤除所述新增障碍物的位置信息，将滤除后未被作业的所述子区域的位置信息重新组合后进行分割成新的子区域。
本发明中，当判断环境变化的因素是由新增障碍物的添加引起时，根据新增障碍物的在地图上空间位置，以及判断轮廓图的任一条边是否超过预设的阈值，只要判断任一参数超限时，机器人进根据新增障碍物在当前位置进行比较，对待工作区域进行重新规划路线，已经作业过的区域不会在进行作业，新增障碍物所占有的区域也会自动进行滤除，因此，实时检测位工作区域的参数信息，实时动态的对待作业区域进行的路线重新规划，与现有技术相比节约了返回重新作业的时间，提高了工作效率，机器人更加人性化，同时也提高了机器人的作业寿命，避免了资源的浪费。
优选的，所述步骤S600包括：步骤S612当所述新增障碍物在所述地图信息中的位置信息与周边相邻的子区域没有交集时，判断所述新增障碍物的位置信息点是否介于未被作业的同一子区域，当时是，执行步骤S613；步骤S613将所述未被作业的同一子区域进行再次分割。
本发明中，根据检测环境空间的变化，设置了多种调整机器人的实时作业路线的规划，避免了重复作业，以及绕行作业的问题。
优选的，所述步骤S400包括：步骤S420当判断所述地图信息中的环境变化状态为新增空闲区域时，获取所述新增空闲区域位置信息；步骤S421根据所述新增空闲区域的位置信息判断是否超过新增阈值，当超过时，执行步骤S500；否则，执行步骤S200。
在本发明中，机器人在工作过程中实时监测待作业区域的环境动态，当检测到环境发生变化是由于新增了空闲区域，同样建立数学模型，根据测试点发生与接收的线段长短判断是否是新增空闲区域，进一步根据新增空闲区域大小不同，选择合适的路线动态分割方法，本发明技术特征严密比较高，完整，更加有效提高机器人的工作效率。
优选的，所述步骤S600包括：步骤S620根据所述新增空闲区域的位置信息判断是否与所述地图信息中未被作业的子区域相邻；步骤S621当根据所述新增空闲区域的位置信息判断与所述地图信息中未被作业的子区域相邻时，将所述新增空闲区域的位置信息与未被作业的相邻子区域进行组合，重新分割。
优选的，所述步骤S600包括：步骤S622当根据所述新增空闲区域的位置信息判断与所述地图信息中未被作业的子区域不相邻时，判断所述新增空闲区域的位置信息是否包括在未进行作业的同一子区域中；步骤S623当判断所述新增空闲区域的位置信息包括在未进行作业的同一子区域中时，将进行未完成作业的子区域进行再次进行分割。
本发明中，当环境变化是由新增空闲区域引起时，从多个检测方法对机器人的作业区域进行分割，动态规划，将原来的多个子区域变成一个大的区域进行作业，解决了机器人在一个小子区域内不停的转弯、减速等不必要的操作流程问题，当处于一个大的环境时，可以适当提高作业速度，节约机器人的作业时间。
优选的，所述步骤S200之前还包括：步骤S100获取机器人待作业区域的所述地图信息。
在本发明中，在机器人进入作业之前在系统中输入带作业的地图信息，进一步将地图信息进行子区域分割，为机器人的作业提供前提保障，避免了异常情况发生时，停止作业，同时也为再次动态分割子区域提供有力的基础。
优选的，所述步骤S600之后还包括：步骤S700将重新分割后的所述地图子区域信息进行存储更新。
本发明中，既要保存添加的障碍物信息，也要保存消除的障碍物信息，区分进行保存，使得整个清扫地图在清扫结束后能够得到更新，更新时利用添加的障碍物信息，在地图上找到相应位置，将其标记成障碍物，再利用消除的障碍物信息，在地图上找到相应的位置，将其标记成空闲，为机器人的作业提供便捷有利的条件。
优选的，判断所述环境变化状态模型包括：
T--匹配度，N--测试点总数，i--第i个测试点，hit(i)--第i点的测试结果，1--第i个测试点未发生变化，0--第i个测试点发生变化。
优选的，所述判断新增障碍物模型包括：
1--第i个测试点新障碍物添加，0--第i个测试点其他情况。
优选的，所述新增空闲区域面积的型包括：
L_obs(i)--第i个测试点线段的长度。
一种机器人作业区域的动态分割系统，包括：机器人作业模块，根据机器人待作业区域的地图信息，分割成多个子区域进行作业；作业状态判断模块，与所述机器人作业模块电连接，根据当前位置信息点判断机器人当前子区域作业是否结束；环境状态判断模块，分别与所述机器人作业模块，与所述作业状态判断模块电连接，根据所述作业状态判断模块判断机器人在当前子区域作业未结束时，在所述当前位置信息点进一步判断所述地图信息中的环境变化状态，当未发生变化时，控制所述机器人作业模块执行机器人作业；位置信息滤除模块，与所述环境状态判断模块电连接，根据所述环境状态判断模块判断在所述当前位置信息点当所述地图信息中的环境变化状态发生变化时，获取发生变化的位置信息点，在所述地图信息中滤除机器人已作业过的地图子区域信息；地图信息分割模块，与所述位置信息滤除模块电连接，根据所述位置信息滤除模块滤除已作业过的地图子区域信息，将滤除后剩余未作业的所述地图信息重新进行动态。
在本发明中，机器人在工作过程中实时监测待作业区域的环境动态，当检测到环境发生变化时，判断引起环境变化的因素，根据环境变化信息进一步对待侧的作业区域进行动态规划，对未作业的区域实时规划更新的作业路线，因此，本发明与现有技术相比适应了环境的变化，根据环境的变化实时规划不同的作业路线，使机器人更加智能化，进一步的提高了作业的效率。
优选的，所述环境状态判断模块包括：新障碍物位置获取子模块，当判断所述地图信息中的环境变化状态为新增障碍物时，获取所述新增障碍物的映射后的轮廓图位置信息；新障碍物参数获取子模块，与所述新障碍物位置获取子模块电连接，根据所述新障碍物位置获取子模块获取的所述新增障碍物映射后的轮廓图的位置信息进一步获取轮廓图的边长，和/或所述轮廓图的面积；新障碍物参数比对子模块，与所述新障碍物参数获取子模块电连接，判断所述新增障碍物的所述轮廓图的边长，和/或所述轮廓图的面积是否超过预设阈值，当未超过时，控制所述机器人作业模块执行机器人作业；新障碍物信息添加子模块，与所述新障碍物参数比对子模块电连接，根据所述新障碍物参数比对子模块比对所述新增障碍物的所述轮廓图的边长，和/或所述轮廓图的面积超过预设阈值时，将所述新增障碍物添加到所述地图信息中的对应位置。
在本发明中，通过建立相应的数学模型判断引起环境变化的因素，具体的根据每一条激光线段长度变化进行建模，通过数字进行确认辨识；一来通过建模使机器人的操作过程更加敏捷，可控；二来通过数学建模使机器人作业更加数字化，信息化。
优选的，所述地图信息分割模块包括：新障碍物第一空间判断子模块，根据所述新增障碍物在所述地图信息中的位置信息判断与周边相邻的子区域是否存在交集；新障碍物第一动态分割子模块，与所述新障碍物第一空间判断子模块电所述连接，根据所述新障碍物第一空间判断子模块判断当所述新增障碍物在所述地图信息中的位置信息与周边相邻的子区域有交集时，进一步滤除所述新增障碍物的位置信息，将滤除后未被作业的所述子区域的位置信息重新组合后进行分割成新的子区域。
本发明中，当判断环境变化的因素是由新增障碍物的添加引起时，根据新增障碍物的在地图上空间位置，以及判断轮廓图的任一条边是否超过预设的阈值，只要判断任一参数超限时，机器人进根据新增障碍物在当前位置进行比较，对待工作区域进行重新规划路线，已经作业过的区域不会在进行作业，新增障碍物所占有的区域也会自动进行滤除，因此，实时检测位工作区域的参数信息，实时动态的对待作业区域进行的路线重新规划，与现有技术相比节约了返回重新作业的时间，提高了工作效率，机器人更加人性化，同时也提高了机器人的作业寿命，避免了资源的浪费。
优选的，所述地图信息分割模块包括：新障碍物第二空间判断子模块，与所述新障碍物第一空间判断子模块电连接，根据所述新障碍物第一空间判断子模块判断当所述新增障碍物在所述地图信息中的位置信息与周边相邻的子区域没有交集时，判断所述新增障碍物的位置信息点是否介于未被作业的同一子区域；新障碍物第二动态分割子模块，与所述新障碍物第二空间判断子模块电连接，根据所述新障碍物第二空间判断子模块判断所述新增障碍物的位置信息点是介于未被作业的同一子区域中时，将所述未被作业的同一子区域进行再次分割。
本发明中，根据检测环境空间的变化，设置了多种调整机器人的实时作业路线的规划，避免了重复作业，以及绕行作业的问题。
优选的，所述环境状态判断模块包括：新空闲区域位置获取子模块，当判断所述地图信息中的环境变化状态为新增空闲区域时，获取所述新增空闲区域位置信息；新空闲区域参数判断子模块，与所述新空闲区域位置获取子模块电连接，根据所述新空闲区域位置获取子模块获取的新增空闲区域的位置信息判断是否超过新增阈值；当未超过时，控制所述机器人作业模块执行机器人作业；当超过时，控制所述位置信息滤除模块在所述地图信息中滤除机器人已作业过的地图子区域信息。
在本发明中，机器人在工作过程中实时监测待作业区域的环境动态，当检测到环境发生变化是由于新增了空闲区域，同样建立数学模型，根据测试点发生与接收的线段长短判断是否是新增空闲区域，进一步根据新增空闲区域大小不同，选择合适的路线动态分割方法，本发明技术特征严密比较高，完整，更加有效提高机器人的工作效率。
优选的，所述地图信息分割模块包括：新空闲区域第一空间判断子模块，根据所述新增空闲区域的位置信息判断是否与所述地图信息中未被作业的子区域相邻；新空闲区域第一动态分割子模块，与所述新空闲区域空间判断子模块电连接，根据所述新空闲区域空间判断子模块判断当根据所述新增空闲区域的位置信息与所述地图信息中未被作业的子区域相邻时，将所述新增空闲区域的位置信息与未被作业的相邻子区域进行组合，重新分割。
优选的，所述地图信息分割模块包括：新空闲区域第二空间判断子模块，与所述新空闲区域第一空间判断子模块电连接，当根据所述新空闲区域第一空间判断子模块判断当所述新增空闲区域的位置信息与所述地图信息中未被作业的子区域不相邻时，判断所述新增空闲区域的位置信息是否包括在未进行作业的同一子区域中；新空闲区域第一动态分割子模块，与所述新空闲区域第二空间判断子模块电连接，根据所述新空闲区域第二空间判断子模块判断当所述新增空闲区域的位置信息包括在未进行作业的同一子区域中时，将进行未完成作业的子区域进行再次进行分割。
本发明中，当环境变化是由新增空闲区域引起时，从多个检测方法对机器人的作业区域进行分割，动态规划，将原来的多个子区域变成一个大的区域进行作业，解决了机器人在一个小子区域内不停的转弯、减速等不必要的操作流程问题，当处于一个大的环境时，可以适当提高作业速度，节约机器人的作业时间。
优选的，还包括：地图信息获取模块，与所述机器人作业模块电连接，获取机器人待作业区域的所述地图信息。
在本发明中，在机器人进入作业之前在系统中输入带作业的地图信息，进一步将地图信息进行子区域分割，为机器人的作业提供前提保障，避免了异常情况发生时，停止作业，同时也为再次动态分割子区域提供有力的基础。
优选的，还包括：地图信息更新模块，与所述地图信息分割模块电连接，将所述地图信息分割模块中重新分割后的所述地图子区域信息进行存储更新。
本发明中，既要保存添加的障碍物信息，也要保存消除的障碍物信息，区分进行保存，使得整个清扫地图在清扫结束后能够得到更新，更新时利用添加的障碍物信息，在地图上找到相应位置，将其标记成障碍物，再利用消除的障碍物信息，在地图上找到相应的位置，将其标记成空闲，为机器人的作业提供便捷有利的条件。
优选的，判断所述环境变化状态模型包括：
T--匹配度，N--测试点总数，i--第i个测试点，hit(i)--第i点的测试结果，1--第i个测试点未发生变化，0--第i个测试点发生变化。
优选的，所述判断新增障碍物模型包括：
1--第i个测试点新障碍物添加，0--第i个测试点其他情况。
优选的，所述新增空闲区域面积的型包括：
L_obs(i)--第i个测试点线段的长度。
与现有技术相比，本发明提供一种机器人作业区域的动态分割方法及系统，至少带来以下一种技术效果：
本发明的现有技术先建图，再分割，最后再清扫的模式中，清扫子区域在清扫过程中将不会发生变化，当环境发生变化时，仍按照原始子区域进行清扫，将影响清扫效率，并且地图得不到更新，为了提高清扫效率，本发明提机器人作业区域的动态分割方法，在机器人作业期间，算法对作业区域进行动态分割，在作业结束后对地图进行更新，该方法适应了环境的变化，提高了清扫效率；机器人完成清扫任务后，算法根据保存的子区域变化信息更新已有的地图，这样每次清扫都能使地图得到更新。
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，对一种机器人作业区域的动态分割方法及系统特性、技术特征、优点及其实现方式予以进一步说明。
图1是本发明机器人作业区域的动态分割方法的一个实施例流程图；
图2是本发明机器人作业区域的动态分割方法的另一个实施例流程图；
图3是本发明机器人作业区域的动态分割方法的另一个实施例流程图；
图4是本发明机器人作业区域的动态分割方法的另一个实施例流程图；
图5是本发明机器人作业区域的动态分割系统的一个实施例结构图；
图6是本发明机器人作业区域的动态分割系统的另一个实施例结构图；
图7是本发明机器人作业区域的动态分割系统的另一个实施例结构图；
图8是本发明机器人作业区域的动态分割方系统另一个实施例结构图。
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。
本发明提供一种机器人作业区域的动态分割方法的一个实施例，包括：步骤S200根据机器人待作业区域的地图信息，分割的多个子区域进行作业；步骤S300根据机器人的当前位置信息点判断机器人在当前子区域作业是否结束，当结束时，执行步骤S200；否则执行步骤S400；步骤S400在所述当前位置信息点判断所述地图信息中的环境变化状态，当未发生变化时，返回执行步骤S200；步骤S500当在所述当前位置信息点判断所述地图信息中的环境变化状态发生变化时，获取发生变化的位置信息点，在所述地图信息中滤除机器人已作业过的地图子区域信息；步骤S600将滤除后剩余未作业的所述地图信息重新进行动态分割。
具体的，在本实施例中，参考图1所示；机器人作业的工作区域地图已经分割后存入机器人的控制系统中，机器人在工作时分区域进行工作，也即是每个子区域逐个遍历，完成一个后进入下一子区域，在任何一个区域作业时，实时检测是否完成当前子区域的作业，当完成后自动进入下一个子区域进行作业，同时监测环境信息的变化，判断出环境信息的变化是由障碍物添加还是由障碍物消除引起的，当没有变化时，机器人继续作业，当变化时，根据找出变化位置信息点，同时机器人系统会自动清除掉已经作业过的子区域，然后根据变化的位置信息点对未进行作业的子区域进行重新分割子区域，规划新的作业路线。在本实施例中，如果机器人作业项目为清扫作业时，那么机器人在子区域中执行清扫任务时，机器人的位置信息实时更新的，此时算法将激光轮廓与已有地图的轮廓进行比对，如果匹配度很高，大于设定的阈值，认为环境没有发生变化，否则认为环境有变化；清扫环境变化的检测，可以采用激光或者声呐，以及其他相应完成检测任务其他方式，本实施例以采用激光进行检测环境的变化为例。如果激光测试仪器的角分辨率为0.36°，机器人测试的角度调整到180°检测范围，根据使用具体情况适应做出调整，即有N＝180/0.36＝500条激光束发出，相当于有500个测试点在180°范围内；机器人在当前子区域中清扫时，机器人500个测试点的激光轮廓与地图上的轮廓做比对，如果匹配度小于设定的阈值T＝0.8，则认为清扫环境发生变化。对每条激光束的终点分别进行匹配度计算，如果终点距地图上障碍物距离小于阈值D＝0.15m，则仍为激光终点与障碍物匹配上。用hit(i)表示第i条激光束的匹配情况，匹配上时取1，反之取0，即：匹配度计算模型为：
在本发明中，机器人在工作过程中实时监测待作业区域的环境动态，当检测到环境发生变化时，判断引起环境变化的因素，根据环境变化信息进一步对待侧的作业区域进行动态规划，对未作业的区域实时规划更新的作业路线，因此，本发明与现有技术相比适应了环境的变化，根据环境的变化实时规划不同的作业路线，使机器人更加智能化，进一步的提高了作业的效率。
优选的，所述步骤S400包括：步骤S410当判断所述地图信息中的环境变化状态为新增障碍物时，获取所述新增障碍物映射后的轮廓图的位置信息；步骤S411根据获取的所述新增障碍物映射后的轮廓图的位置信息进一步获取轮廓图的边长，和/或所述轮廓图的面积；步骤S412判断所述新增障碍物的所述轮廓图的边长，和/或所述轮廓图的面积是否超过预设阈值，当未超过时，执行步骤S200；步骤S413当判断所述新增障碍物的所述轮廓图的边长，和/或所述轮廓图的面积超过预设阈值时，将所述新增障碍物添加到所述地图信息中的对应位置，执行步骤S500。
具体的，本实施例是在上一实施例的基础上提供的又一实施例，参考图2所示；当根据匹配模型判断子区域的环境信息发生变化，需要进一步判断出变化是由障碍物添加还是由障碍物消除引起的，然后针对不同的情况分别进行动态分割；障碍物添加指原来子区域中的空闲变成障碍物，当变化是由障碍物添加引起时，让机器人绕新增障碍物行走直至整个障碍物区域都扫描完毕，找出障碍物在地图上对应的位置，并计算其面积以及新增障碍物的各个边长，当边长，和/或面积大于设定的阈值TS时，开始更新子区域并对子区域进行重新分割。对于新增障碍物的判断包括：参考图7所示；每个检测点发出激光束的长度远远缩短了，激光终点没有与地图上原有的障碍物点匹配上，在地图上延长此激光束，终点将落在原来的障碍物上，如果延长线的长度大于阈值De＝0.5mi，则该条激光束对应障碍物新增，用Obs_add(i)表示第i条激光(i个测试点)的障碍物添加情况，取1时表示障碍物添加，取0时表示其他情况，其模型如下：
统计新增障碍物的激光条数：当统计后激光条数大于Sum_obs_add大于阈值Td＝0.5*N＝250条时认为环境变化由障碍物添加引起的，进一步根据新增障碍物在地图中的位置信息添加到地图信息中，机器人在地图信息中进一步辨识将已经清扫过的子区域进行删除。
在本发明中，通过建立相应的数学模型判断引起环境变化的因素，具体的根据每一条激光线段长度变化进行建模，通过数字进行确认辨识；一来通过建模使机器人的操作过程更加敏捷，可控；二来通过数学建模使机器人作业更加数字化，信息化。
优选的，所述步骤S600包括：步骤S610根据所述新增障碍物在所述地图信息中的位置信息判断是否与周边相邻的子区域是否存在交集；步骤S611当所述新增障碍物在所述地图信息中的位置信息与周边相邻的子区域有交集时，进一步滤除所述新增障碍物的位置信息，将滤除后未被作业的所述子区域的位置信息重新组合后进行分割成新的子区域。
具体的，本实施例是在上一实施例的基础上提供的又一实施例，参考图2所示；将障碍物添加到相应子区域中，此时可以根据四邻域法则(或者可以根据其他可行的对比方法)判断新增障碍物与哪些子区域相邻，如果添加的新增障碍物区域与多个子区域相邻且相交，在这些子区域中分别删除与之相交的障碍物区域，从子区域中删除已清扫过的部分，机器人在清扫的过程中算法会实时标记机器人已清扫过的区域，当地图是以栅格形式构建的，这里是栅格的集合，对涉及到的子区域分别进行动态分割，得到新的子区域；经过动态分割后，子区域由一个变成了三个，或者更多。
本发明中，当判断环境变化的因素是由新增障碍物的添加引起时，根据新增障碍物的在地图上空间位置，以及判断轮廓图的任一条边是否超过预设的阈值，只要判断任一参数超限时，机器人进根据新增障碍物在当前位置进行比较，对待工作区域进行重新规划路线，已经作业过的区域不会在进行作业，新增障碍物所占有的区域也会自动进行滤除，因此，实时检测位工作区域的参数信息，实时动态的对待作业区域进行的路线重新规划，与现有技术相比节约了返回重新作业的时间，提高了工作效率，机器人更加人性化，同时也提高了机器人的作业寿命，避免了资源的浪费。
优选的，所述步骤S600包括：步骤S612当所述新增障碍物在所述地图信息中的位置信息与周边相邻的子区域没有交集时，判断所述新增障碍物的位置信息点是否介于未被作业的同一子区域，当时是，执行步骤S613；步骤S613将所述未被作业的同一子区域进行再次分割。
具体的，本实施例是在上一实施例的基础上提供的又一实施例，参考图2所示；如果添加的障碍物区域与多个子区域相邻，不与任一个子区域相交，不需要进行动态分割；当新增障碍物区域刚好位于同一个子区域中时，先从当前子区域中删除已清扫过的部分，此时如果添加的障碍物区域被已清扫过的区域包围，此时不需要进行动态分割。否则，从当前子区域中删除障碍物区域，再进行动态分割。
本发明中，根据检测环境空间的变化，设置了多种调整机器人的实时作业路线的规划，避免了重复作业，以及绕行作业的问题。
优选的，所述步骤S400包括：步骤S420当判断所述地图信息中的环境变化状态为新增空闲区域时，获取所述新增空闲区域位置信息；步骤S421根据所述新增空闲区域的位置信息判断是否超过新增阈值，当超过时，执行步骤S500；否则，执行步骤S200。
具体的，本实施例是在以上实施例的基础上提供的又一实施例，参考图3所示；当根据匹配模型判断子区域的环境信息发生变化，需要进一步判断出变化是由障碍物添加还是由障碍物消除引起的，当变化是由障碍物消除引起时，让机器人绕新增空闲区域行走直至整个区域都扫描完毕，根据激光数据找出新增空闲区域在地图上的位置；此时激光束穿过了地图上的障碍物，即地图上的障碍物区域变成了空闲区域，这可以遍历每条激光束，逐条激光束进行判断，如果从激光位置出发，即激光束的起点出发直到激光束的终点，在地图上进行判断，如果上面的点从空闲变成障碍物再变成空闲，依次对应空闲线段，障碍物线段和空闲线段，且最后的空闲线段长度大于阈值DL＝0.5米，则认为该条激光束对应障碍物消除，然后计算障碍物线段的长度，这里用栅格数表示，第i条线段在地图上对应的障碍物线段长度用L_obs(i)表示，对每条激光束的障碍物线段求和：Sum_obs_disappear代表检测到变成空闲区域的障碍物面积，如果本实施例设置当大于设定的阈值TS＝500时，开始更新子区域并对子区域进行重新分割，这里每个栅格的尺寸可以设置成30mm×30mm，也可以其他的尺寸。当超过设定阈值时，从子区域中删除已清扫过的部分。
在本发明中，机器人在工作过程中实时监测待作业区域的环境动态，当检测到环境发生变化是由于新增了空闲区域，同样建立数学模型，根据测试点发生与接收的线段长短判断是否是新增空闲区域，进一步根据新增空闲区域大小不同，选择合适的路线动态分割方法，本发明技术特征严密比较高，完整，更加有效提高机器人的工作效率。
优选的，所述步骤S600包括：步骤S620根据所述新增空闲区域的位置信息判断是否与所述地图信息中未被作业的子区域相邻；步骤S621当根据所述新增空闲区域的位置信息判断与所述地图信息中未被作业的子区域相邻时，将所述新增空闲区域的位置信息与未被作业的相邻子区域进行组合，重新分割。
具体的，本实施例是在以上实施例的基础上提供的又一实施例，参考图3所示；当根据匹配模型判断子区域的环境信息发生变化，当变化是由障碍物消除引起时，让机器人绕新增空闲区域行走直至整个区域都扫描完毕，根据激光数据找出新增空闲区域在地图上的位置；当空闲区域的面积已经超过设定阈值时，判断如果新增空闲区域与多个子区域相邻，滤除已机器人已清扫的区域，在每个相邻子区域中删除已清扫过的部分，最后将这些子区域连同新增空闲区域组合在一起，得到一幅二维栅格地图，该地图是二值地图，最后对二值地图进行分割，该区域由原来的3个子区域变成了一个区域。
优选的，所述步骤S600包括：步骤S622当根据所述新增空闲区域的位置信息判断与所述地图信息中未被作业的子区域不相邻时，判断所述新增空闲区域的位置信息是否包括在未进行作业的同一子区域中；步骤S623当判断所述新增空闲区域的位置信息包括在未进行作业的同一子区域中时，将进行未完成作业的子区域进行再次进行分割。
具体的，本实施例是在以上实施例的基础上提供的又一实施例，参考图3所示；当新增空闲区域刚好位于同一子区域中且被已扫过的区域包围，此时不需要重新分割，否则，将新增空闲区域与当前子区域中未清扫的部分组合在一起得到新的子区域。
本发明中，当环境变化是由新增空闲区域引起时，从多个检测方法对机器人的作业区域进行分割，动态规划，将原来的多个子区域变成一个大的区域进行作业，解决了机器人在一个小子区域内不停的转弯、减速等不必要的操作流程问题，当处于一个大的环境时，可以适当提高作业速度，节约机器人的作业时间。
优选的，所述步骤S200之前还包括：步骤S100获取机器人待作业区域的所述地图信息。
在本发明中，在机器人进入作业之前在系统中输入带作业的地图信息，进一步将地图信息进行子区域分割，为机器人的作业提供前提保障，避免了异常情况发生时，停止作业，同时也为再次动态分割子区域提供有力的基础。
具体的，本实施例是在以上实施例的基础上提供的又一实施例，参考图4所示；地图信息可以是栅格地图或拓扑地图，本实施例中的地图信息是分割成子区域后输入到机器人的控制系统中，这里具体采用的是栅格地图，预分割指的是在清扫前先对清扫环境进行一轮分割，得到若干子区域，之后在清扫过程中还会进行动态分割，去改变这些子区域；分割是指将清扫环境划分成若干个子区域；子区域的并集是整个清扫区域。机器人对清扫环境建图完毕后将得到一副二维栅格地图，此次分割以整个栅格地图为单位，分割完毕后，得到若干子区域，这里可能得到一个子区域也可能得到多个子区域，具体的分割方法见《一种基于清洁机器人的区域分割方法》申请号：201510629819.9。
优选的，所述步骤S600之后还包括：步骤S700将重新分割后的所述地图子区域信息进行存储更新。
具体的，本实施例是在以上实施例的基础上提供的又一实施例，参考图4所示；本实施例的目的既要保存添加的障碍物信息，也要保存消除的障碍物信息，区分进行保存，障碍物信息用栅格的坐标集合和相应的灰度保存，消除的障碍物信息用栅格的坐标集合和相应的灰度保存。是使得整个清扫地图在清扫结束后能够得到更新，更新时利用添加的障碍物信息，在地图上找到相应位置，将其标记成障碍物，再利用消除的障碍物信息，在地图上找到相应的位置，将其标记成空闲。
本发明提供了一种机器人作业区域的动态分割方法的又一个实施例，结合图2、图3和图4所示；包括：步骤S100获取机器人待作业区域的所述地图信息；步骤S200根据机器人待作业区域的地图信息，分割的多个子区域进行作业；步骤S300根据机器人的当前位置信息点判断机器人在当前子区域作业是否结束，当结束时，执行步骤S200；否则执行步骤S400；步骤S400在所述当前位置信息点判断所述地图信息中的环境变化状态，当未发生变化时，返回执行步骤S200；步骤S410当判断所述地图信息中的环境变化状态为新增障碍物时，获取所述新增障碍物映射后的轮廓图的位置信息；步骤S411根据获取的所述新增障碍物映射后的轮廓图的位置信息进一步获取所述轮廓图的边长，和/或所述轮廓图的面积；步骤S412判断所述新增障碍物的所述轮廓图的边长，和/或所述轮廓图的面积是否超过预设阈值，当未超过时，执行步骤S200；步骤S413当判断所述新增障碍物的所述轮廓图的边长，和/或所述轮廓图的面积超过预设阈值时，将所述新增障碍物添加到所述地图信息中的对应位置，执行步骤S500。步骤S500当在所述当前位置信息点判断所述地图信息中的环境变化状态发生变化时，获取发生变化的位置信息点，在所述地图信息中滤除机器人已作业过的地图子区域信息；步骤S600将滤除后剩余未作业的所述地图信息重新进行动态分割；步骤S610根据所述新增障碍物在所述地图信息中的位置信息判断是否与周边相邻的子区域是否存在交集；步骤S611当所述新增障碍物在所述地图信息中的位置信息与周边相邻的子区域有交集时，进一步滤除所述新增障碍物的位置信息，将滤除后未被作业的所述子区域的位置信息重新组合后进行分割成新的子区域。步骤S612当所述新增障碍物在所述地图信息中的位置信息与周边相邻的子区域没有交集时，判断所述新增障碍物的位置信息点是否介于未被作业的同一子区域，当时是，执行步骤S613；步骤S613将所述未被作业的同一子区域进行再次分割；还包括：步骤S420当判断所述地图信息中的环境变化状态为新增空闲区域时，获取所述新增空闲区域位置信息；步骤S421根据所述新增空闲区域的位置信息判断是否超过新增阈值，当超过时，执行步骤S500；否则，执行步骤S200；步骤S620根据所述新增空闲区域的位置信息判断是否与所述地图信息中未被作业的子区域相邻；步骤S621当根据所述新增空闲区域的位置信息判断与所述地图信息中未被作业的子区域相邻时，将所述新增空闲区域的位置信息与未被作业的相邻子区域进行组合，重新分割；步骤S622当根据所述新增空闲区域的位置信息判断与所述地图信息中未被作业的子区域不相邻时，判断所述新增空闲区域的位置信息是否包括在未进行作业的同一子区域中；步骤S623当判断所述新增空闲区域的位置信息包括在未进行作业的同一子区域中时，将进行未完成作业的子区域进行再次进行分割；步骤S700将重新分割后的所述地图子区域信息进行存储更新。
本发明的现有技术先建图，再分割，最后再清扫的模式中，清扫子区域在清扫过程中将不会发生变化，当环境发生变化时，仍按照原始子区域进行清扫，将影响清扫效率，并且地图得不到更新，为了提高清扫效率，本发明提机器人作业区域的动态分割方法，在机器人作业期间，算法对作业区域进行动态分割，在作业结束后对地图进行更新，该方法适应了环境的变化，提高了清扫效率；机器人完成清扫任务后，算法根据保存的子区域变化信息更新已有的地图，这样每次清扫都能使地图得到更新。
本发明还提供一种机器人作业区域的动态分割系统的一个实施例，包括：机器人作业模块200，根据机器人待作业区域的地图信息，分割成多个子区域进行作业；作业状态判断模块300，与所述机器人作业模块200电连接，根据当前位置信息点判断机器人当前子区域作业是否结束；当结束时，执行步骤S100；否则执行步骤S400；环境状态判断模块400，分别与所述机器人作业模块200，与所述作业状态判断模块300电连接，根据所述作业状态判断模块300判断机器人在当前子区域作业未结束时，在所述当前位置信息点进一步判断所述地图信息中的环境变化状态，当未发生变化时，控制所述机器人作业模块200执行机器人作业；位置信息滤除模块500，与所述环境状态判断模块400电连接，根据所述环境状态判断模块400判断在所述当前位置信息点当所述地图信息中的环境变化状态发生变化时，获取发生变化的位置信息点，在所述地图信息中滤除机器人已作业过的地图子区域信息；地图信息分割模块600，与所述位置信息滤除模块500电连接，根据所述位置信息滤除模块500滤除已作业过的地图子区域信息，将滤除后剩余未作业的所述地图信息重新进行动态。
具体的，在本实施例中，参考图5所示；机器人作业的工作区域地图已经分割后存入机器人的控制系统中，机器人在工作时分区域进行工作，也即是每个子区域逐个遍历，完成一个后进入下一子区域，在任何一个区域作业时，实时检测是否完成当前子区域的作业，当完成后自动进入下一个子区域进行作业，同时监测环境信息的变化，判断出环境信息的变化是由障碍物添加还是由障碍物消除引起的，当没有变化时，机器人继续作业，当变化时，根据找出变化位置信息点，同时机器人系统会自动清除掉已经作业过的子区域，然后根据变化的位置信息点对未进行作业的子区域进行重新分割子区域，规划新的作业路线。在本实施例中，如果机器人作业项目为清扫作业时，那么机器人在子区域中执行清扫任务时，机器人的位置信息实时更新的，此时算法将激光轮廓与已有地图的轮廓进行比对，如果匹配度很高，大于设定的阈值，认为环境没有发生变化，否则认为环境有变化；清扫环境变化的检测，可以采用激光或者声呐，以及其他相应完成检测任务其他方式，本实施例以采用激光进行检测环境的变化为例。如果激光测试仪器的角分辨率为0.36°，机器人测试的角度调整到180°检测范围，根据使用具体情况适应做出调整，即有N＝180/0.36＝500条激光束发出，相当于有500个测试点在180°范围内；机器人在当前子区域中清扫时，机器人500个测试点的激光轮廓与地图上的轮廓做比对，如果匹配度小于设定的阈值T＝0.8，则认为清扫环境发生变化。对每条激光束的终点分别进行匹配度计算，如果终点距地图上障碍物距离小于阈值D＝0.15m，则仍为激光终点与障碍物匹配上。用hit(i)表示第i条激光束的匹配情况，匹配上时取1，反之取0，即：匹配度计算模型为：
在本发明中，机器人在工作过程中实时监测待作业区域的环境动态，当检测到环境发生变化时，判断引起环境变化的因素，根据环境变化信息进一步对待侧的作业区域进行动态规划，对未作业的区域实时规划更新的作业路线，因此，本发明与现有技术相比适应了环境的变化，根据环境的变化实时规划不同的作业路线，使机器人更加智能化，进一步的提高了作业的效率。
优选的，所述环境状态判断模块400包括：新障碍物位置获取子模块410，当判断所述地图信息中的环境变化状态为新增障碍物时，获取所述新增障碍物的映射后的轮廓图位置信息；新障碍物参数获取子模块411，与所述新障碍物位置获取子模块410电连接，根据所述新障碍物位置获取子模块410获取的所述新增障碍物映射后的轮廓图的位置信息进一步获取轮廓图的边长，和/或所述轮廓图的面积；新障碍物参数比对子模块412，与所述新障碍物参数获取子模块411电连接，判断所述新增障碍物的所述轮廓图的边长，和/或所述轮廓图的面积是否超过预设阈值，当未超过时，控制所述机器人作业模块200执行机器人作业；新障碍物信息添加子模块413，与所述新障碍物参数比对子模块412电连接，根据所述新障碍物参数比对子模块412比对所述新增障碍物的所述轮廓图的边长，和/或所述轮廓图的面积超过预设阈值时，将所述新增障碍物添加到所述地图信息中的对应位置。
具体的，本实施例是在上一实施例的基础上提供的又一实施例，参考图6所示；当根据匹配模型判断子区域的环境信息发生变化，需要进一步判断出变化是由障碍物添加还是由障碍物消除引起的，然后针对不同的情况分别进行动态分割；障碍物添加指原来子区域中的空闲变成障碍物，当变化是由障碍物添加引起时，让机器人绕新增障碍物行走直至整个障碍物区域都扫描完毕，找出障碍物在地图上对应的位置，并计算其面积以及新增障碍物的各个边长，当边长，和/或面积大于设定的阈值TS时，开始更新子区域并对子区域进行重新分割。对于新增障碍物的判断包括：每个检测点发出激光束的长度远远缩短了，激光终点没有与地图上原有的障碍物点匹配上，在地图上延长此激光束，终点将落在原来的障碍物上，如果延长线的长度大于阈值De＝0.5mi，则该条激光束对应障碍物新增，用Obs_add(i)表示第i条激光(i个测试点)的障碍物添加情况，取1时表示障碍物添加，取0时表示其他情况，其模型如下：
统计新增障碍物的激光条数：
当统计后激光条数大于Sum_obs_add大于阈值Td＝0.5*N＝250条时认为环境变化由障碍物添加引起的，进一步根据新增障碍物在地图中的位置信息添加到地图信息中，机器人在地图信息中进一步辨识将已经清扫过的子区域进行删除。
在本发明中，通过建立相应的数学模型判断引起环境变化的因素，具体的根据每一条激光线段长度变化进行建模，通过数字进行确认辨识；一来通过建模使机器人的操作过程更加敏捷，可控；二来通过数学建模使机器人作业更加数字化，信息化。
所述地图信息分割模块600包括：新障碍物第一空间判断子模块610，根据所述新增障碍物在所述地图信息中的位置信息判断与周边相邻的子区域是否存在交集；新障碍物第一动态分割子模块611，与所述新障碍物第一空间判断子模块610电所述连接，根据所述新障碍物第一空间判断子模块610判断当所述新增障碍物在所述地图信息中的位置信息与周边相邻的子区域有交集时，进一步滤除所述新增障碍物的位置信息，将滤除后未被作业的所述子区域的位置信息重新组合后进行分割成新的子区域。
具体的，本实施例是在上一实施例的基础上提供的又一实施例，参考图6所示；将障碍物添加到相应子区域中，此时可以根据四邻域法则(或者可以根据其他可行的对比方法)判断新增障碍物与哪些子区域相邻，如果添加的新增障碍物区域与多个子区域相邻且相交，在这些子区域中分别删除与之相交的障碍物区域，从子区域中删除已清扫过的部分，机器人在清扫的过程中算法会实时标记机器人已清扫过的区域，当地图是以栅格形式构建的，这里是栅格的集合，对涉及到的子区域分别进行动态分割，得到新的子区域；经过动态分割后，子区域由一个变成了三个，或者更多。
本发明中，当判断环境变化的因素是由新增障碍物的添加引起时，根据新增障碍物的在地图上空间位置，以及判断轮廓图的任一条边是否超过预设的阈值，只要判断任一参数超限时，机器人进根据新增障碍物在当前位置进行比较，对待工作区域进行重新规划路线，已经作业过的区域不会在进行作业，新增障碍物所占有的区域也会自动进行滤除，因此，实时检测位工作区域的参数信息，实时动态的对待作业区域进行的路线重新规划，与现有技术相比节约了返回重新作业的时间，提高了工作效率，机器人更加人性化，同时也提高了机器人的作业寿命，避免了资源的浪费。
优选的，所述地图信息分割模块600包括：新障碍物第二空间判断子模块612，与所述新障碍物第一空间判断子模块610电连接，根据所述新障碍物第一空间判断子模块610判断当所述新增障碍物在所述地图信息中的位置信息与周边相邻的子区域没有交集时，判断所述新增障碍物的位置信息点是否介于未被作业的同一子区域；新障碍物第二动态分割子模块613，与所述新障碍物第二空间判断子模块612电连接，根据所述新障碍物第二空间判断子模块612判断所述新增障碍物的位置信息点是介于未被作业的同一子区域中时，将所述未被作业的同一子区域进行再次分割。
具体的，本实施例是在上一实施例的基础上提供的又一实施例，参考图6所示；如果添加的障碍物区域与多个子区域相邻，不与任一个子区域相交，不需要进行动态分割；当新增障碍物区域刚好位于同一个子区域中时，先从当前子区域中删除已清扫过的部分，此时如果添加的障碍物区域被已清扫过的区域包围，此时不需要进行动态分割。否则，从当前子区域中删除障碍物区域，再进行动态分割。
本发明中，根据检测环境空间的变化，设置了多种调整机器人的实时作业路线的规划，避免了重复作业，以及绕行作业的问题。
优选的，所述环境状态判断模块400包括：新空闲区域位置获取子模块420，当判断所述地图信息中的环境变化状态为新增空闲区域时，获取所述新增空闲区域位置信息；新空闲区域参数判断子模块421，与所述新空闲区域位置获取子模块420电连接，根据所述新空闲区域位置获取子模块420获取的新增空闲区域的位置信息判断是否超过新增阈值；当未超过时，控制所述机器人作业模块200执行机器人作业；当超过时，控制所述位置信息滤除模块500在所述地图信息中滤除机器人已作业过的地图子区域信息。
具体的，本实施例是在以上实施例的基础上提供的又一实施例，参考图7所示；当根据匹配模型判断子区域的环境信息发生变化，需要进一步判断出变化是由障碍物添加还是由障碍物消除引起的，当变化是由障碍物消除引起时，让机器人绕新增空闲区域行走直至整个区域都扫描完毕，根据激光数据找出新增空闲区域在地图上的位置；此时激光束穿过了地图上的障碍物，即地图上的障碍物区域变成了空闲区域，这可以遍历每条激光束，逐条激光束进行判断，如果从激光位置出发，即激光束的起点出发直到激光束的终点，在地图上进行判断，如果上面的点从空闲变成障碍物再变成空闲，依次对应空闲线段，障碍物线段和空闲线段，且最后的空闲线段长度大于阈值DL＝0.5米，则认为该条激光束对应障碍物消除，然后计算障碍物线段的长度，这里用栅格数表示，第i条线段在地图上对应的障碍物线段长度用L_obs(i)表示，对每条激光束的障碍物线段求和：Sum_obs_disappear代表检测到变成空闲区域的障碍物面积，如果本实施例设置当大于设定的阈值TS＝500时，开始更新子区域并对子区域进行重新分割，这里每个栅格的尺寸可以设置成30mm×30mm，也可以其他的尺寸。当超过设定阈值时，从子区域中删除已清扫过的部分。
在本发明中，机器人在工作过程中实时监测待作业区域的环境动态，当检测到环境发生变化是由于新增了空闲区域，同样建立数学模型，根据测试点发生与接收的线段长短判断是否是新增空闲区域，进一步根据新增空闲区域大小不同，选择合适的路线动态分割方法，本发明技术特征严密比较高，完整，更加有效提高机器人的工作效率。
优选的，所述地图信息分割模块600包括：新空闲区域第一空间判断子模块620，根据所述新增空闲区域的位置信息判断是否与所述地图信息中未被作业的子区域相邻；新空闲区域第一动态分割子模块621，与所述新空闲区域空间判断子模块620电连接，根据所述新空闲区域空间判断子模块620判断当根据所述新增空闲区域的位置信息与所述地图信息中未被作业的子区域相邻时，将所述新增空闲区域的位置信息与未被作业的相邻子区域进行组合，重新分割。
具体的，本实施例是在以上实施例的基础上提供的又一实施例，参考图7所示；当根据匹配模型判断子区域的环境信息发生变化，当变化是由障碍物消除引起时，让机器人绕新增空闲区域行走直至整个区域都扫描完毕，根据激光数据找出新增空闲区域在地图上的位置；当空闲区域的面积已经超过设定阈值时，判断如果新增空闲区域与多个子区域相邻，滤除已机器人已清扫的区域，在每个相邻子区域中删除已清扫过的部分，最后将这些子区域连同新增空闲区域组合在一起，得到一幅二维栅格地图，该地图是二值地图，最后对二值地图进行分割，该区域由原来的3个子区域变成了一个区域。
优选的，所述地图信息分割模块600包括：新空闲区域第二空间判断子模块622，与所述新空闲区域第一空间判断子模块620电连接，当根据所述新空闲区域第一空间判断子模块620判断当所述新增空闲区域的位置信息与所述地图信息中未被作业的子区域不相邻时，判断所述新增空闲区域的位置信息是否包括在未进行作业的同一子区域中；新空闲区域第一动态分割子模块623，与所述新空闲区域第二空间判断子模块622电连接，根据所述新空闲区域第二空间判断子模块622判断当所述新增空闲区域的位置信息包括在未进行作业的同一子区域中时，将进行未完成作业的子区域进行再次进行分割。
具体的，本实施例是在以上实施例的基础上提供的又一实施例，参考图7所示；当新增空闲区域刚好位于同一子区域中且被已扫过的区域包围，此时不需要重新分割，否则，将新增空闲区域与当前子区域中未清扫的部分组合在一起得到新的子区域。
本发明中，当环境变化是由新增空闲区域引起时，从多个检测方法对机器人的作业区域进行分割，动态规划，将原来的多个子区域变成一个大的区域进行作业，解决了机器人在一个小区域内不停的转弯、减速等不必要的操作流程问题，当处于一个大的环境时，可以适当提高作业速度，节约机器人的作业时间缩短了。
优选的，还包括：地图信息获取模块100，与所述机器人作业模块200电连接，获取机器人待作业区域的所述地图信息。
具体的，本实施例是在以上实施例的基础上提供的又一实施例，参考图8所示；地图信息可以是栅格地图或拓扑地图，本实施例中的地图信息是分割成子区域后输入到机器人的控制系统中，这里具体采用的是栅格地图，预分割指的是在清扫前先对清扫环境进行一轮分割，得到若干子区域，之后在清扫过程中还会进行动态分割，去改变这些子区域；分割是指将清扫环境划分成若干个子区域；子区域的并集是整个清扫区域。机器人对清扫环境建图完毕后将得到一副二维栅格地图，此次分割以整个栅格地图为单位，分割完毕后，得到若干子区域，这里可能得到一个子区域也可能得到多个子区域，具体的分割方法见《一种基于清洁机器人的区域分割方法》申请号：201510629819.9。
优选的，还包括：地图信息更新模块700，与所述地图信息分割模块600电连接，将所述地图信息分割模块600中重新分割后的所述地图子区域信息进行存储更新。
具体的，本实施例是在以上实施例的基础上提供的又一实施例，参考图8所示；本实施例的目的既要保存添加的障碍物信息，也要保存消除的障碍物信息，区分进行保存，障碍物信息用栅格的坐标集合和相应的灰度保存，消除的障碍物信息用栅格的坐标集合和相应的灰度保存。是使得整个清扫地图在清扫结束后能够得到更新，更新时利用添加的障碍物信息，在地图上找到相应位置，将其标记成障碍物，再利用消除的障碍物信息，在地图上找到相应的位置，将其标记成空闲。
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。