基于门线的机器人路径规划方法与流程

1.本发明涉及智能控制领域，特别是涉及一种基于门线的机器人路径规划方法。


背景技术：

2.随着科学技术不断发展，移动机器人逐渐走入家居生活中，在日常生活中的应用日益普遍。移动机器人清扫过程中，通常利用激光或者视觉传感器建立栅格地图，根据栅格地图进行全覆盖清扫。由于家居环境存在较多的动态的门，移动机器人在建图时，对动态门的识别存在误差，导致在进行路径规划时，不能有效到达目标区域，清扫效率低。


技术实现要素：

3.基于此，有必要针对建图不充分导致的清扫效率低的技术问题，提供一种基于门线的机器人路径规划方法。
4.一种基于门线的机器人路径规划方法，包括：
5.获取路径规划任务的起始点和目标点；
6.若从所述起始点到所述目标点的路径经过门线区域，遍历第一格栅地图，得到所述第一格栅地图上的门线区域；
7.在所述第一格栅地图上将所述门线区域标注为可通过，得到第二格栅地图；
8.基于宽度优先搜索处理所述第二格栅地图，得到所述路径规划任务对应的目标路径。
9.上述实施例的方法，通过针对起始点到目标点进行路径规划时，若该路径会经过门线区域，获取第一格栅地图上的门线区域，将该第一格栅地图的门线区域标注为可通过后，得到第二格栅地图，以第二格栅地图为基准，基于宽度优先搜索算法，得到路径规划任务对应的目标路径。在进行路径规划时，将门线区域直接设置为可通过区域进行路径规划，使得本发明得到的目标路径为可到达目标点的路径，避免因第一格栅地图中门线区域有障碍物或被识别为墙壁而导致的路径规划失败，提高路径规划的效率。
10.在其中一个实施例中，所述门线区域的确定步骤包括：
11.获取待清扫区域的门线参数；
12.将所述门线参数与预设的门线特征相匹配，根据匹配结果得到待标记门线。
13.在其中一个实施例中，所述门线参数包括门线宽度和边缘障碍物宽度，所述门线特征包括门线宽度区间和边缘障碍物宽度区间；
14.所述将所述门线参数与预设的门线特征相匹配，根据匹配结果得到待标记门线，包括：
15.若所述门线宽度落入所述门线宽度区间，且所述边缘障碍物宽度落入所述边缘障碍物宽度区间，确定所述门线参数对应的门线为所述待标记门线。
16.在其中一个实施例中，所述将所述门线参数与预设的门线特征的匹配，根据匹配结果得到待标记门线之后，还包括：
17.获取相邻区域的多条待标记门线；
18.根据所述多条待标记门线的距离关系，确定重复门线；
19.将所述重复门线从所述待标记门线中剔除。
20.在其中一个实施例中，上述方法还包括：
21.获取所述机器人的历史路径；
22.根据所述历史路径和预先标记的门线障碍物的交点，得到所述门线中心点；
23.获取所述门线中心点到边缘障碍物的延伸线，作为所述待标记门线。
24.在其中一个实施例中，还包括：
25.将所述待标记门线存储到门线集合中。
26.在其中一个实施例中，包括：
27.获取所述门线集合中，各个待标记门线的当前障碍物状态；
28.在所述第一格栅地图上，将包含所述待标记门线的区域标记为门线区域，并标记各个门线区域的当前障碍物状态。
29.在其中一个实施例中，所述基于宽度优先搜索处理所述第二格栅地图，得到所述路径规划任务对应的目标路径之后，还包括：
30.控制所述机器人执行所述路径规划任务，检测所述机器人在所述目标路径上的实时运行状态；
31.根据所述实时运行状态，确定所述机器人的在所述门线区域的任务执行模式。
32.在其中一个实施例中，所述根据所述实时运行状态，确定所述机器人的在所述门线区域的任务执行模式，包括：
33.若检测到所述机器人运行至所述门线区域，控制所述机器人减速。
34.在其中一个实施例中，所述实时运行状态还包括门线区域障碍物状态；所述根据所述实时运行状态，确定所述机器人的在所述门线区域的任务执行模式，还包括：
35.若所述门线区域障碍物状态显示所述门线区域为无障碍物，控制所述机器人通过所述门线区域，并更新所述第一格栅地图的门线区域对应的当前障碍物状态；
36.若所述门线区域障碍物状态显示所述门线区域为有障碍物，实时更新所述目标路径。
37.上述实施例，至少实现以下技术效果：
38.1、在进行路径规划时，将门线区域设置为可通过区域进行路径规划，使得本发明得到的目标路径为可到达目标点的路径，避免因第一格栅地图中门线区域有障碍物或被识别为墙壁而导致的路径规划失败，提高路径规划的效率。
39.2、识别待清扫区域的待标记门线，构成门线集合，该门线集合不断更新，提高对待清扫区域的门线识别的精度。
40.3、在执行路径规划任务时，机器人在抵达门线区域时，进行降速，减少碰撞；另外，在抵达门线区域时，进行门线区域障碍物状态的实时检测，当无障碍物时，控制机器人通过该门线区域，进入到目标点执行清扫任务，提高目标点所在区域的清扫成功的效率。
41.4、路径规划和清扫两阶段相分离，在路径规划阶段突破门线区域障碍物的限制，通过执行清扫任务时的门线区域障碍物状态检测，进行实时障碍物状态确认，充分考虑到路径规划到执行清扫的期间，门线区域障碍物可能发生的变化，提高进入目标点所在区域
的清扫成功的效率。
附图说明
42.图1为一实施方式中基于门线的机器人路径规划方法的流程图；
43.图2为一实施方式中门线特征示意图；
44.图3为另一实施方式中门线特征示意图；
45.图4为另一实施方式中门线特征示意图；
46.图5为一实施方式中导航规划示意图。
具体实施方式
47.为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
48.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
49.需要说明的是，本发明实施例所涉及的术语“第一\第二”仅仅是是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序。应该理解“第一\第二”区分的对象在适当情况下可以互换，以使这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
50.下面参照附图描述本发明一些实施例所述基于门线的机器人路径规划方法。本技术提供的基于门线的机器人路径规划方法，可以应用于清扫机器人的控制系统中，也可以应用于与清扫机器人通信连接的服务器。以下将基于门线的机器人路径规划方法应用于清扫机器人的控制系统中为例进行阐述。
51.如图1所示，本实施例公开了一种基于门线的机器人路径规划方法，包括：
52.步骤s110，获取路径规划任务的起始点和目标点。
53.其中，路径规划任务，指的是机器人为执行清扫指令，或者根据预先设定的清扫模式等确定的待执行任务，可以包括路径规划的起始点和目标点，以及在预设时间节点，在对应的路径上执行清扫。
54.其中，起始点可以是机器人的当前位置，也可以是预先指定的起始位置。目标点可以是待清扫区域中的任意一点或则多个点，以支持定点清扫或者指定区域清扫。
55.在家居环境中，存在门、可移动障碍物、可封闭区域等障碍物，将居住区间隔离，机器人在针对待清扫区域进行建图时，若检测到有障碍物状态，可能会将其识别为障碍物或者墙壁，导致部分房间或区域被遗漏，路径规划失败，因此，在进行路径规划时，需要考虑对障碍物的状态的动态识别。
56.步骤s120，若从所述起始点到所述目标点的路径经过门线区域，遍历第一格栅地图，得到所述第一格栅地图上的门线区域。
57.其中，门线区域，指的是待清扫区域中，各个空间相连通的区域，机器人可以穿过该区域，从一个空间进入到另一个空间进行清扫，门线区域可以包括障碍物，当存在障碍物
的情况下，会影响机器人穿过该门线区域，不能执行对应的任务。机器人在进行建图时，可以识别门线区域。也可以通过手工方式输入对应的门线区域位置。门线障碍物可以是门、箱子等可移动障碍物等。
58.其中，第一格栅地图，指的是机器人建图得到的地图，可以作为机器人路径规划的基础。
59.具体地，机器人控制系统可以根据起始点到目标点的相对位置，确定从该起始点到该目标点是否会经过门线区域，如果会经过门线区域，则存在着门线区域有障碍物而不能进行路径规划的风险，机器人控制系统可以遍历第一格栅地图，得到该第一格栅地图上的门线区域。
60.步骤s130，在第一格栅地图上将所述门线区域标注为可通过，得到第二格栅地图。
61.具体地，机器人控制系统，可以将第一格栅地图上的门线区域标注为可通过，得到更新的第二格栅地图。基于第二格栅地图上进行路径规划时，各个空间之间均为理论上的可联通状态。
62.步骤s140，基于宽度优先搜索处理所述第二格栅地图，得到所述路径规划任务对应的目标路径。
63.其中，目标路径，可以是从起始点到目标点的最短路径。
64.其中，宽度优先搜索(breadth first search，bfs)，利用宽度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表，利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题，如最小路径问题。
65.具体地，机器人控制系统可以基于宽度优先搜索原则，在第二格栅地图上进行路径规划，得到路径规划任务中，起始点到目标点的目标路径。
66.本技术通过针对起始点到目标点进行路径规划时，若该路径会经过门线区域，获取第一格栅地图上的门线区域，将该第一格栅地图的门线区域标注为可通过后，得到第二格栅地图，以第二格栅地图为基准，基于宽度优先搜索算法，得到路径规划任务对应的目标路径。在进行路径规划时，将门线区域直接设置为可通过区域进行路径规划，使得本发明得到的目标路径为可到达目标点的路径，避免因第一格栅地图中门线区域有障碍物或被识别为墙壁而导致的路径规划失败，提高路径规划的效率。
67.如图2至图5所示，除上述实施例的特征以外，本实施例进一步限定了门线区域的确定步骤，包括：
68.获取待清扫区域的门线参数；将所述门线参数与预设的门线特征相匹配，根据匹配结果得到待标记门线。
69.如图2、图3和图4所示的各个空间相连通的区域的门线的形态，黑色表示障碍物，白色表示非障碍物或可通过区域，选择门线如同图中线段a，b，c所示，线段的边缘是障碍物。各个空间区域相连通的区域，通常会相对于各个空间的宽度更窄，形成入口的形态，入口的两侧存在障碍物。
70.门线参数，可以是包含障碍物和非障碍物的区域对应的距离参数。当该距离参数满足预先设置的门线特征时，可以确定该位置是否存在待标记门线。
71.门线特征，可以是机器人控制系统建图时识别出来的用户家具环境的门线识别参数，也可以是用户自定义设置的参数，提高门线判断的准确性。
72.具体地，机器人控制系统可以识别包含特定障碍物和非障碍物的空间的特征，采集其门线参数，以确定是否包括符合门线特征的门线。
73.具体地，在图2中，边缘障碍物宽度l1和l2可以满足一定的宽度，该长度可以根据家居环境的具体特征，而且门线的宽度l0可以根据栅格的分辨率设置栅格数目。例如，边缘的长度l1和l2可设置为至少10cm，门线的长度l0可以设置为50cm-120cm。
74.在一些实施例中，门线参数可以包括门线宽度l0和边缘障碍物宽度l1和l2，门线特征可以包括门线宽度区间和边缘障碍物宽度区间，若门线宽度落入门线宽度区间，且边缘障碍物宽度落入边缘障碍物宽度区间，确定门线参数对应的门线为待标记门线。
75.例如，门线宽度l0为50cm-120cm，且边缘障碍物宽度l1和l2超过10cm，则该门线为识别出来的待标记门线。
76.上述实施例的方法，根据待清扫区域的实际情况，确定门线特征，实现用户根据家居情况，识别门线，提高门线识别的准确性。
77.在一个实施例中，将所述门线参数与预设的门线特征的匹配，根据匹配结果得到待标记门线之后，还包括：
78.获取相邻区域的多条待标记门线；根据所述多条待标记门线的距离关系，确定重复门线；将所述重复门线从所述待标记门线中剔除。
79.具体地，在任意两个空间相互联通的区域，基于墙壁厚度、门框结构、通道结构等存在复杂或者错位情况，导致会在相邻区域识别出来多条待标记门线，产生重复，机器人控制系统可以剔除重复门线，保留最相关的待标记门线进行存储。
80.机器人控制系统可以通过多条待标记门线的距离关系，将门线距离在预定阈值范围内的门线，识别为重复门线。
81.如图2所示，线段a、b、c为同一边缘障碍物下连续的待标记门线，其距离关系在一定阈值内，机器人控制系统可以过滤掉其中任意两条门线。
82.如图4所示，线段a、b、c位于门线m所确定的虚线方框area内，可以认确认为是重复门线，可以予以剔除。
83.上述实施例的方法，通过待标记门线的位置关系，剔除重复门线，减少进行路径规划时需要处理的数据量，同时也能减少数据存储量。
84.在一个实施例中，上述方法还包括：
85.获取所述机器人的历史路径；根据所述历史路径和预先标记的门线障碍物的交点，得到所述门线中心点；获取所述门线中心点到边缘障碍物的延伸线，作为所述待标记门线。
86.相关家居空间中，基于装修和房屋硬件结构，可能存在有满足门线特征，但是事实上是障碍物或者墙壁区域；也可能因门线区域障碍物状态(例如开门、关门)的不同，而在每次建图或者执行清扫时，收集到不同的门线障碍物数据；还有可能存在开放式空间，边缘障碍物宽度不发生明显变化，但是可以进行开门关门操作的区域，可能会导致不能识别门线。机器人控制系统可以结合历史路径和门线障碍物的识别情况，进行门线补充识别。
87.门线障碍物可以是门、栅栏、围栏、围挡、屏风等类似可打开、移动而影响机器人从一个空间移动向另一个空间的物体。
88.具体地，机器人的历史路径中，存在有机器人可以通过门线障碍物的路径，此时，
机器人控制系统可以获取该历史路径通过门线障碍物的交点，得到门线中心点。并根据该门线中心点到边缘障碍物的延伸线，得到该待标记门线。
89.其中，此处的边缘障碍物可以是距离该门线中心点距离最近、且分布在门线中心点相反方向的边缘障碍物，例如：墙壁。门线中心点到边缘障碍物的延伸线，可以是经过该门线中心点连接边缘障碍物的直线。
90.在一些实施例中，门线障碍物沿着机器人路径，存在一定的纵深，机器人穿过门线障碍物所在位置时，存在多个交点。例如，如图3所示，存在两个交点p1，p2，以p1和p2为门线中心点，左右延申向边缘障碍物取特定长度，可以得到分割线m1和m2，去除重复保留其中一个作为待标记门线。
91.在一些实施例中，门线中心点可以作为机器人从一个空间到另一个空间的入口处，为机器人进入另一个可能封闭的空间提供尝试的入口，减少因为尝试进入封闭区域的碰撞，提高清扫效率。
92.在一个实施例中，机器人控制系统可以将上述各实施例得到的待标记门线剔除重复门线后，存储到门线集合中。无论是否有重新建图，当识别到新待标记门线后，均将新的持续更新到门线集合中，当下次建图未识别到待标记门线时，可以从门线集合中引用相关数据，提高基于门线的路径规划的效率和准确性。
93.另外，机器人控制系统还可以在识别待标记门线、执行清扫或者清扫结束采集到门线对应的信息时，实时更新该门线的当前障碍物状态，并将该当前障碍物状态更新到门线集合或者机器人控制系统的存储模块，以供调用。
94.在一个实施例中，上述方法还包括：
95.获取所述门线集合中，各个待标记门线的当前障碍物状态；在所述第一格栅地图上，将包含所述待标记门线的区域标记为门线区域，并标记各个门线区域的当前障碍物状态。
96.其中，门线区域可以是包含了至少一个待标记门线的区域。
97.如图4所示，白色区域为可通过区域，灰色为未知区域，黑色为障碍物，m所表示的为满足门线特征的待标记门线，取m直线上下l长度的矩形栅格如图中的虚线方框area，标记为门线区域。确定门线区域亦可以通过待标记门线的位置、与边缘障碍物的相对位置等进行判定，不局限于本实施例。
98.具体地，机器人控制系统可以在第一格栅地图上标记门线区域时，将各个门线区域的当前障碍物状态一并标注。当需要基于第一个格栅地图进行路径规划时，可以基于门线区域以及门线区域的当前障碍物状态进行更精细的控制。
99.例如，机器人控制系统可以根据路径规划任务对应的起始点和目标点，确定经过门线区域，且该门线区域当前为有障碍物状态时，遍历第一格栅地图，将该门线区域标注为可通过，得到第二格栅地图，在第二格栅地图的基础上进行路径规划。
100.在一个实施例中，基于宽度优先搜索处理所述第二格栅地图，得到所述路径规划任务对应的目标路径之后，还包括：
101.控制所述机器人执行所述路径规划任务，检测所述机器人在所述目标路径上的实时运行状态；根据所述实时运行状态，确定所述机器人的在所述门线区域的任务执行模式。
102.其中，实时运行状态可以包括机器人在执行路径规划任务中的清扫任务时，实时
采集环境数据和机器人的位置数据。
103.其中，任务执行模式可以包括运行速度、清扫模式、调整目标路径等。
104.具体地，机器人控制系统可以通过传感器等设备检测实时运行状态，并根据实时运行状态，确定是否需要减速或者调整目标路径。
105.在一个实施例中，门线区域的宽度相对较窄，若检测到机器人运行至门线区域，可以控制机器人减速，以减少碰撞。
106.在一个实施例中，若所述门线区域障碍物状态显示所述门线区域为无障碍物，控制所述机器人通过所述门线区域，并更新所述第一格栅地图的门线区域对应的当前障碍物状态；若所述门线区域障碍物状态显示所述门线区域为有障碍物，实时更新所述目标路径。
107.本实施例的方案，将路径规划和清扫两阶段相分离，在路径规划阶段突破门线区域障碍物的限制，通过执行清扫任务时的门线区域障碍物状态检测，进行实时障碍物状态确认，充分考虑到路径规划到执行清扫的期间，门线区域障碍物可能发生的变化，提高进入目标点所在区域的清扫成功的效率。
108.在一个实施例中，如图5所示，提供了一种基于门线的机器人路径规划方法，包括：
109.机器人控制系统已经识别出来的门线为线段a，b，c。
110.当机器人控制系统需要规划从起始点start到目标点target的路径时，由于c门线区域出现了障碍物(即门)，即建图时c区域的门关起来了。按照当前地图起始点到目标点将无法规划出可达路径，机器人控制系统会将c区域的障碍物标记为可通过，从而能够规划从起始点到目标点的路径，从而从路径规划时即尝试从start点运动到target点，当实际执行路径规划对应的清扫任务时，机器人运动到该区域时，可以实时检测c位置的障碍物(即门)的开启状态，若c位置门已经打开，可以控制机器人穿过门线区域，运动到target点。上述实施例的方法，解决由门关闭又打开造成的无法正确规划的问题，能够更好的完成清扫规划以及个性化清扫。
111.以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
112.以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。