CN109316127A - 一种扫地机器人洞口检测装置及未知区域探索方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种扫地机器人洞口检测装置及未知区域探索方法，包括GPU处理器模块、深度摄像头模块、声呐探测装置模块、红外传感器模块，还包括利用三种测距传感器进行限高检测的步骤、沿障碍边缘行走的步骤。本发明的扫地机器人洞口检测装置具有结构简单且设置合理的优点，本发明的扫地机器人未知区域探索方法具有运算量小，效率高，障碍和洞口判断准确，有利于提高扫地机器人行进效率和扫地机器人清扫效率的优点；本发明将洞口进行等级划分，并通过同等级洞口检测，使得扫地机器人能够进入所有等级的洞口，完成了机器人能够进入的未知区域探索，且探索的覆盖全面，达到了无死角清扫的目的。

Description

一种扫地机器人洞口检测装置及未知区域探索方法

技术领域

本发明涉及机器人行进控制领域，具体涉及一种扫地机器人洞口检测装置及未知区域探索方法。

背景技术

随着科技的发展，人工智能机器人被越来越多的应用于各行各业当中，以替代统的劳动力。机器人在行进过程中，需要避开障碍物，目前常用的机器人避障方法包括：检测机器人与障碍物的距离，当检测到的距离小于预设距离时，控制机器人停止移动。尤其是扫地机器人作为一种自动清洁的智能机器人，可以减轻人们的家务负担。但是家庭环境中家具所覆盖的区域成为扫地机器人清扫的难点，例如床、沙发等家具都有着与地面存在高度差(洞口)，而这个高度与目前扫地机的整体高度很接近，加之现有的扫地机的面板一般中间凸起，导致在某些情况下扫地机钻进沙发底下而卡住，或被凸起支撑起无法前进的现象发生，在有些扫地机器人中，为了防止机器人卡进洞口，将机器人的限高阀值设置的较高，忽略了很多可以进入的洞口，导致出现很多打扫死角，使得清扫不全面，迫切需要加以改进。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种扫地机器人洞口检测装置及未知区域探索方法。本发明具有结构简单且设置合理的优点，本发明的扫地机器人未知区域探索方法具有运算量小，效率高，障碍和洞口判断准确，有利于提高扫地机器人行进效率和扫地机器人清扫效率的优点；其次，本发明通过从进入第一个洞口到第一次到达末级洞口的时间顺序，将洞口进行等级划分，并通过同等级洞口检测，使得扫地机器人能够进入所有等级的洞口，完成了机器人能够进入的未知区域探索，且探索的覆盖全面，达到了无死角清扫的目的。

为实现所述技术目的，本发明的技术方案是：一种扫地机器人未知区域探索装置，包括GPU处理器模块、深度摄像头模块、声呐探测装置模块；

所述深度摄像头模块包括深度摄像头，及其深度摄像头驱动电路和深度摄像头信号处理电路，其中深度摄像头信号处理电路电连接至所述GPU处理器模块的I/O口；

所述声呐探测装置模块包括声呐探测装置，及其声呐探测驱动电路和声呐信号处理电路，其中声呐信号处理电路电连接至所述GPU处理器模块的I/O口。

进一步，在扫地机器人上，所述深度摄像头的位置高于所述声纳探测装置分别用于高位和低位测距。

进一步，还包括红外传感器模块，

红外传感器模块包括两个红外传感器，及其红外驱动电路和红外信号处理电路，其中红外信号处理电路电连接至所述GPU处理器模块的I/O口，两个红外传感器设置于扫地机器人一侧。

一种扫地机器人未知区域探索方法，包括以下步骤：

S1：利用深度摄像头对扫地机器人前方环境进行高位测距，利用声纳探测装置对扫地机器人前方环境进行低位测距，完成非碰撞扫描；

S2：分别判断扫地机器人前进方向中高位和低位障碍，若高位及低位均不存在障碍则进行步骤S3，若高位存在障碍且低位不存在障碍则进行步骤S4，若低位存在障碍则进行步骤S5；

S3：扫地机器人维持当前行动方向不变，并重复进行步骤S1和S2的高低位障碍检测判定步骤；

S4：扫地机器人进行限高检测，判断高位障碍是否高于扫地机器人高度，影响扫地机器人前进，若影响则进行步骤S5，若不影响则标记为洞口，进行步骤S3使机器人进入该洞口；

S5：扫地机器人绕障碍边缘行走，并重复进行步骤S1和S2的高低位障碍检测判定步骤。

进一步，所述步骤S4中机器人进入洞口后，重复步骤S1-S4，直至无法前进。

进一步，还包括历遍每个洞口的步骤；

A1：扫地机器人按照进入洞口的时间顺序对洞口进行分级，以第一次进入的洞口作为一级洞口，以无法前进后，最后一次进入的洞口为末级洞口；

A2：在机器人进入步骤A1中的末级洞口后，走出末级洞口位置，旋转一周的同时，重复步骤S1-S4，判断是否存在和与末级洞口等级数的洞口，直至无法前进；

A3：在机器人历遍过所有等级数的洞口后，返回至上一级洞口外，历遍上一级洞口，直至回到一级洞口外。

进一步，所述步骤S1中利用深度摄像头对扫地机器人前方环境进行高位测距，判断高位m厘米内是否存在障碍，同时，利用声纳探测装置对扫地机器人前方环境进行低位测距，判断低位n厘米内是否存在障碍，且n＜m；

所述步骤S2中，若高位m厘米及低位n厘米内不存在障碍则进行所述步骤S3，若高位m厘米内存在障碍、低位n厘米内不存在障碍则进行所述步骤S4，若低位n厘米内存在障碍则进行所述步骤S5。

进一步，扫地机器人行进限高检测的方法包括以下步骤：

T1：使深度摄像头工作于标准静态像素画面捕捉，计算扫地机器人顶缘在标准静态像素画面中所占的像素范围；

T2：利用深度摄像头扫描步骤T1中像素范围中的深度信息，若像素范围中深度小于m厘米则判断高位障碍的高度小于扫地机器人高度，并进行所述步骤S5，否则进行步骤T3；

T3：深度摄像头自T1中像素范围向下扫描，若扫描过程中发现深度小于m厘米的障碍，则判断高位障碍的高度小于扫地机器人高度，否则判断高位障碍的高度大于扫地机器人高度并进行所述步骤S3。

作为本发明的一种优选的实施方案，基于上述内容，不同的是，以480*640分辨率的深度摄像头为例，所述步骤T1中，深度摄像头工作于480*640静态像素画面捕捉，扫地机器人顶缘在前方m厘米处所占像素范围为160-170行；所述步骤T3中深度摄像头自160-170行像素范围向下扫描。

进一步，所述步骤S5中扫地机器人绕障碍边缘行走的方法包括以下步骤：

E1：扫地机器人向前行走过程中，扫地机器人一侧的两个红外传感器对障碍进行测距，直至单个或两个红外传感器返回小于L1厘米的距离信号后，进行步骤E2；优选的，在机器人处于障碍L1厘米范围外，可以选择向右前方或左前方行进，以快速使得单个红外传感器返回小于L2厘米的距离信号。

E2：控制扫地机器人旋转，直至单个或两个红外传感器返回小于L2厘米的距离信号后，进行步骤E3，且L2＜L1；具体的可以驱动扫地机器人下单个轮子旋转，完成整个扫地机器人的旋转动作。

E3：扫地机器人进行PID调节，使得两个红外传感器均返回L2厘米的距离信号后，控制扫地机器人向前行走，并不断进行步骤E2。本发明采用两个红外传感器的测距，使得机器人移动至障碍L1厘米范围内后，通过PID闭环控制算法，调节扫地机器人姿态，直至两个红外传感器均返回L2厘米的距离信号后，判定扫地机器人和障碍平行后，实现扫地机器人的沿边行走。

作为本发明的一种优选的实施方案，基于上述内容，不同的是，还包括洞口标记的步骤：所述步骤S4中扫地机器人行进限高检测，判断高位障碍是高于扫地机器人高度并进行步骤S3的同时，标定为洞口。

进一步，扫地机器人根据历史洞口标记，自动向洞口行进。

本发明的有益效果在于：

本发明的扫地机器人上下分别设置高位的深度摄像头和低位的声呐探测装置，在高位可以远距离测出判断出是否进行高位检测后，再判断近距离的低位是否允许通过，大大降低了碰撞概率，确保了洞口和障碍检测的准确性，同时，本发明利用三种测距传感器，让三者协同工作，使高位测距、限高检测、低位测距三者可以依次按照时序进行，大大降低了运算量，提高了扫地机器人行进效率和扫地机器人清扫效率。

综上，本发明的扫地机器人洞口检测装置具有结构简单且设置合理的优点，本发明的扫地机器人未知区域探索方法，具有运算量小，效率高，障碍和洞口判断准确，有利于提高扫地机器人行进效率和扫地机器人清扫效率的优点；其次，本发明通过从进入第一个洞口到第一次到达末级洞口的时间顺序，将洞口进行等级划分，并通过同等级洞口检测，使得扫地机器人能够进入所有等级的洞口，完成了机器人能够进入的未知区域探索，且探索的覆盖全面，达到了无死角清扫的目的。

附图说明

图1是本发明扫地机器人未知区域探索装置的模块图；

图2是本发明的两个红外传感器在扫地机器人上的位置之一；

图3是本发明的两个红外传感器在扫地机器人上的位置之二；

图4是本发明扫地机器人未知区域探索方法的流程图；

图5是本发明扫地机器人未知区域探索方法位置示意图；

图6是本发明限高检测的方法示意图；

图7是本发明的洞口分级树图示意图。

具体实施方式

下面将对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述。

如图1所示，一种扫地机器人洞口检测装置，包括GPU处理器模块、深度摄像头模块、声呐探测装置模块；

所述深度摄像头模块包括深度摄像头3，及其深度摄像头驱动电路和深度摄像头信号处理电路，其中深度摄像头信号处理电路电连接至所述GPU处理器模块的I/O口；

所述声呐探测装置模块包括声呐探测装置，及其声呐探测驱动电路和声呐信号处理电路，其中声呐信号处理电路电连接至所述GPU处理器模块的I/O口。

进一步，在扫地机器人上，所述深度摄像头的位置高于所述声纳探测装置分别用于高位和低位测距。本发明利用深度摄像头和声呐探测装置的性能特点，分别在扫地机器人上下进行高位和低位测距，并通过GPU进行数据处理，进一步快速精准的检测到障碍，完成扫地机器人未知区域探索。

进一步，还包括红外传感器模块，

红外传感器模块包括两个红外传感器2，及其红外驱动电路和红外信号处理电路，其中红外信号处理电路电连接至所述GPU处理器模块的I/O口，两个红外传感器设置于扫地机器人一侧。如图2和图3所示两种形状的扫地机器人1，红外传感器2相对集中、且水平方向上左右对称设置于扫地机器人一侧。

一种扫地机器人未知区域探索方法，如图4所示，包括以下步骤：

S1：利用深度摄像头对扫地机器人前方环境进行高位测距，利用声纳探测装置对扫地机器人前方环境进行低位测距，完成非碰撞扫描；

S2：分别判断扫地机器人前进方向中高位和低位障碍，若高位及低位均不存在障碍则进行步骤S3，若高位存在障碍且低位不存在障碍则进行步骤S4，若低位存在障碍则进行步骤S5；

S3：扫地机器人维持当前行动方向不变，并重复进行步骤S1和S2的高低位障碍检测判定步骤；

S4：扫地机器人进行限高检测，判断高位障碍是否高于扫地机器人高度，影响扫地机器人前进，若影响则进行步骤S5，若不影响则标记为洞口，进行步骤S3使机器人进入该洞口；

S5：扫地机器人绕障碍边缘行走，并重复进行步骤S1和S2的高低位障碍检测判定步骤。也就是说，低位若存在障碍，则直接判断机器人无法通过，若低位可以通过则需要进行限高检测，本发明利用深度摄像头和声纳探测装置两个测距传感器，分别进行高低位测距，并使两个测距传感器协同工作，完成障碍或洞口(通过限高检测实现)的判定，进一步驱动扫地机器人沿障碍边缘行进或向洞口内部行进。

进一步，所述步骤S4中机器人进入洞口后，重复步骤S1-S4，直至无法前进。

进一步，还包括历遍每个洞口的步骤；

A1：扫地机器人按照进入洞口的时间顺序对洞口进行分级，以第一次进入的洞口作为一级洞口，以无法前进后，最后一次进入的洞口为末级洞口；

A2：在机器人进入步骤A1中的末级洞口后，走出末级洞口位置，旋转一周的同时，重复步骤S1-S4，判断是否存在和与末级洞口等级数的洞口，直至无法前进；

A3：在机器人历遍过所有等级数的洞口后，返回至上一级洞口外，历遍上一级洞口，直至回到一级洞口外。如图7所示，本发明通过从进入第一个洞口到第一次到达末级洞口的时间顺序，将洞口进行等级划分，并通过同等级洞口检测，使得扫地机器人能够进入所有等级的洞口，完成了机器人能够进入的未知区域探索，且探索的覆盖全面，达到了无死角清扫的目的。如图7所示，本发明将各个洞口分级，且历遍每个洞口后，形成了一个洞口树图存储至GPU，以便下一次的全局清扫。

优选的，如图4所示，所述步骤S1中利用深度摄像头对扫地机器人前方环境进行高位测距，判断高位m厘米内是否存在障碍，同时，利用声纳探测装置对扫地机器人前方环境进行低位测距，判断低位n厘米内是否存在障碍，且n＜m，优选的m取值为50，n取值为20；

所述步骤S2中，若高位50cm及低位20cm内不存在障碍则进行所述步骤S3，若高位50cm内存在障碍、低位20cm内不存在障碍则进行所述步骤S4，若低位20cm内存在障碍则进行所述步骤S5。采用本优选的实施方案，技术上述内容，其有益效果在于，高位可以远距离测出判断出是否进行高位检测后，再判断近距离的低位是否允许通过，大大降低了碰撞概率，确保了洞口和障碍检测的准确性，同时，高位测距、限高检测、低位测距三者依次按照时序进行，大大降低了运算量，提高了扫地机器人行进效率。

进一步，扫地机器人行进限高检测的方法包括以下步骤：

T1：使深度摄像头工作于标准静态像素画面捕捉，计算扫地机器人顶缘在标准静态像素画面中所占的像素范围；

T2：利用深度摄像头扫描步骤T1中像素范围中的深度信息，若像素范围中深度小于50cm则判断高位障碍的高度小于扫地机器人高度，并进行所述步骤S5，否则进行步骤T3；

T3：深度摄像头自T1中像素范围向下扫描，若扫描过程中发现深度小于50cm的障碍，则判断高位障碍的高度小于扫地机器人高度，否则判断高位障碍的高度大于扫地机器人高度并进行所述步骤S3。也就是说，本发明通过比对运算，计算出扫地机器人前方50cm处，深度摄像头捕捉到的画面中，对应的扫地机器顶缘像素范围，在此像素范围下方获得各行像素的深度信息，判断前方是否存在障碍阻拦扫地机器人向前行进。需要说明的是对于一个480*640分辨率的深度摄像头，其标准静态像素是指其始终捕捉出480*640像素的画面。

作为本发明的一种优选的实施方案，基于上述内容，不同的是，如图5所示，以480*640分辨率的深度摄像头为例，所述步骤T1中，深度摄像头工作于480*640静态像素画面捕捉，扫地机器人顶缘在前方50cm处所占像素范围为160-170行4；所述步骤T3中深度摄像头自160-170行像素范围向下扫描。由于对各行像素进行深度扫描的数据量大，故本发明采用高位和低位测距结合的方法，尽可能的减少限高检测来降低扫地机器人绕障碍边缘行走时的运算量，以提高行走速度和效率。

进一步，所述步骤S5中扫地机器人绕障碍边缘行走的方法包括以下步骤：

E1：扫地机器人向前行走过程中，扫地机器人一侧的两个红外传感器对障碍进行测距，直至单个或两个红外传感器返回小于L1厘米的距离信号后，进行步骤E2；

E2：控制扫地机器人旋转，直至单个或两个红外传感器返回小于L2厘米的距离信号后，进行步骤E3，且L2＜L1，优选的L2取值为5，L1取值为10；具体的可以驱动扫地机器人下单个轮子旋转，完成整个扫地机器人的旋转动作。

E3：扫地机器人自动避障进行PID调节，使得两个红外传感器均返回5cm的距离信号后，控制扫地机器人向前行走，并不断进行步骤E2。本发明采用两个红外传感器的测距，使得机器人移动至障碍10cm范围内后，通过PID闭环控制算法，调节扫地机器人姿态，直至两个红外传感器均返回5cm的距离信号后，判定扫地机器人和障碍平行后，实现扫地机器人的沿边行走。

作为本发明的一种优选的实施方案，基于上述内容，不同的是，还包括洞口标记的步骤：所述步骤S4中扫地机器人行进限高检测，判断高位障碍是高于扫地机器人高度并进行步骤S3的同时，标定为洞口。

进一步，扫地机器人根据历史洞口标记，自动向洞口行进。本发明通过对洞口的标记，使得下次扫地机器人需要此位置进行打扫时，无需再次进行限高检测、高低位测距等，大大提高了扫地机器人的工作效率。

对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，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。

Claims (10)

1.一种扫地机器人洞口检测装置，其特征在于，包括GPU处理器模块、深度摄像头模块、声呐探测装置模块；

所述深度摄像头模块包括深度摄像头，及其深度摄像头驱动电路和深度摄像头信号处理电路，其中深度摄像头信号处理电路电连接至所述GPU处理器模块的I/O口；

所述声呐探测装置模块包括声呐探测装置，及其声呐探测驱动电路和声呐信号处理电路，其中声呐信号处理电路电连接至所述GPU处理器模块的I/O口。

2.根据权利要求1所述的扫地机器人洞口检测装置，其特征在于，在扫地机器人上，所述深度摄像头的位置高于所述声纳探测装置分别用于高位和低位测距。

3.根据权利要求1所述的扫地机器人洞口检测装置，其特征在于，还包括红外传感器模块，

红外传感器模块包括两个红外传感器，及其红外驱动电路和红外信号处理电路，其中红外信号处理电路电连接至所述GPU处理器模块的I/O口，两个红外传感器设置于扫地机器人一侧。

4.一种扫地机器人未知区域探索方法，其特征在于，包括以下步骤：

A1：标记扫地机器人行进过程中的每个洞口，扫地机器人按照进入洞口的时间顺序对洞口进行分级，以第一次进入的洞口作为一级洞口，以无法前进后，最后一次进入的洞口为末级洞口；

A2：在机器人进入步骤A1中的末级洞口后，走出末级洞口位置，旋转一周的同时，重复步骤A1，判断是否存在和与末级洞口等级数的洞口，直至无法前进；

A3：在机器人历遍过所有等级数的洞口后，返回至上一级洞口外，历遍上一级洞口，直至回到一级洞口外。

5.根据权利要求4所述的扫地机器人未知区域探索方法，其特征在于，所述步骤S4中机器人进入洞口后，重复步骤S1-S4，直至无法前进。

6.根据权利要求5所述的扫地机器人未知区域探索方法，其特征在于，所述步骤A1中标记扫地机器人行进过程中每个洞口的方法包括以下步骤：

S1：利用深度摄像头对扫地机器人前方环境进行高位测距，利用声纳探测装置对扫地机器人前方环境进行低位测距，完成非碰撞扫描；

S2：分别判断扫地机器人前进方向中高位和低位障碍，若高位及低位均不存在障碍则进行步骤S3，若高位存在障碍且低位不存在障碍则进行步骤S4，若低位存在障碍则进行步骤S5；

S3：扫地机器人维持当前行动方向不变，并重复进行步骤S1和S2的高低位障碍检测判定步骤；

S4：扫地机器人进行限高检测，判断高位障碍是否高于扫地机器人高度，影响扫地机器人前进，若影响则进行步骤S5，若不影响则进行所述步骤A1的同时进行步骤S3使机器人进入该洞口；

S5：扫地机器人绕障碍边缘行走，并重复进行步骤S1和S2的高低位障碍检测判定步骤。

7.根据权利要求5所述的扫地机器人未知区域探索方法，其特征在于，

所述步骤S1中利用深度摄像头对扫地机器人前方环境进行高位测距，判断高位m厘米内是否存在障碍，同时，利用声纳探测装置对扫地机器人前方环境进行低位测距，判断低位n厘米内是否存在障碍；

所述步骤S2中，若高位m厘米及低位n厘米内不存在障碍则进行所述步骤S3，若高位m厘米内存在障碍、低位n厘米内不存在障碍则进行所述步骤S4，若低位n厘米内存在障碍则进行所述步骤S5，且n＜m。

8.根据权利要求5所述的扫地机器人未知区域探索方法，其特征在于，所述步骤S4中，扫地机器人行进限高检测的方法包括以下步骤：

T1：使深度摄像头工作于标准静态像素画面捕捉，计算扫地机器人顶缘在标准静态像素画面中所占的像素范围；

T2：利用深度摄像头扫描步骤T1中像素范围中的深度信息，若像素范围中深度小于m厘米则判断高位障碍的高度小于扫地机器人高度，并进行所述步骤S5，否则进行步骤T3；

T3：深度摄像头自T1中像素范围向下扫描，若扫描过程中发现深度小于m厘米的障碍，则判断高位障碍的高度小于扫地机器人高度，否则判断高位障碍的高度大于扫地机器人高度并进行所述步骤S3。

9.根据权利要求7所述的扫地机器人未知区域探索方法，其特征在于，以480*640分辨率的深度摄像头为例，所述步骤T1中，深度摄像头工作于480*640静态像素画面捕捉，扫地机器人顶缘在前方m厘米处所占像素范围为160-170行；所述步骤T3中深度摄像头自160-170行像素范围向下扫描。

10.根据权利要求5所述的扫地机器人未知区域探索方法，其特征在于，所述步骤S5中扫地机器人绕障碍边缘行走的方法包括以下步骤：

E1：扫地机器人向前行走过程中，扫地机器人一侧的两个红外传感器对障碍进行测距，直至单个或两个红外传感器返回小于L1厘米的距离信号后，进行步骤E2；

E2：控制扫地机器人旋转，直至单个或两个红外传感器返回小于L2厘米的距离信号后，进行步骤E3，且L2＜L1；

E3：扫地机器人自动避障进行PID调节，使得两个红外传感器均返回L2厘米的距离信号后，控制扫地机器人向前行走，并不断进行步骤E2。