CN109645892A

CN109645892A - 一种障碍物的识别方法及清洁机器人

Info

Publication number: CN109645892A
Application number: CN201811517738.XA
Authority: CN
Inventors: 王晓佳; 谌鎏; 郭盖华
Original assignee: Shenzhen LD Robot Co Ltd
Current assignee: Shenzhen LD Robot Co Ltd
Priority date: 2018-12-12
Filing date: 2018-12-12
Publication date: 2019-04-19
Anticipated expiration: 2038-12-12
Also published as: CN109645892B

Abstract

本发明适用于计算机应用技术领域，提供了一种障碍物的识别方法及清洁机器人，所述识别方法包括：若存在传感器检测到障碍物，则获取清洁机器人的位姿，并根据位姿和检测到障碍物的传感器对障碍物进行标记，生成标记区域，获取标记区域对应的置信度，并根据置信度确定绕行区域，并将绕行区域标记在预存地图上，绕行区域为障碍物所在区域。本发明通过在传感器检测到障碍物时，获取清洁机器人的位姿，并根据位姿和检测到障碍物的传感器对障碍物进行标记，生成标记区域，获取标记区域对应的置信度，并根据置信度确定绕行区域，即确定出障碍物对应的区域，障碍物识别精确度较高，以及降低了人工成本。

Description

一种障碍物的识别方法及清洁机器人

技术领域

本发明属于计算机应用技术领域，尤其涉及一种障碍物的识别方法及清洁机器人。

背景技术

随着机器人技术的发展，出现了越来越多的智能移动机器人。移动机器人在运行过程中，需要躲避障碍物，到达指定区域进行工作。

而在现有技术中，一般是由相关人员预先获取机器人移动区域内的障碍物的位置信息，并保存至移动机器人中以使移动机器人进行规避障碍物，在人工查找障碍物的过程中，有可能会出现遗漏障碍物的情况，从而导致障碍物识别精确度较低，且当移动机器人的移动区域较大时，需要多个人员进行查找障碍物，导致人工成本较高。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种障碍物的识别方法及清洁机器人，以解决现有技术中由人工确定障碍物位置的方式存在障碍物识别精确度较低以及人工成本高的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种障碍物的识别方法，应用于包含至少一种传感器和移动机构的清洁机器人，所述识别方法包括：

若存在传感器检测到障碍物，则获取所述清洁机器人的位姿，并根据所述位姿和所述检测到障碍物的传感器对障碍物进行标记，生成标记区域；

获取所述标记区域对应的置信度，根据所述置信度确定绕行区域，并将所述绕行区域标记在预存地图上；

其中，所述绕行区域为障碍物所在区域。

本发明实施例的第二方面提供了一种清洁机器人，所述清洁机器人包括至少一种传感器和控制模块，所述控制模块分别与每个传感器连接；

所述控制模块包括：

标记区域生成子模块，用于若存在传感器检测到障碍物，则获取所述清洁机器人的位姿，并根据所述位姿和所述检测到障碍物的传感器对障碍物进行标记，生成标记区域；

绕行区域确定子模块，用于获取所述标记区域对应的置信度，根据所述置信度确定绕行区域，并将所述绕行区域标记在预存地图上；

其中，绕行区域为障碍物所在区域。

本发明实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述方法的步骤。

本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本发明实施例在清洁机器人移动过程中，通过传感器检测障碍物，若存在传感器检测到障碍物，则获取清洁机器人的位姿，并根据位姿和检测到障碍物的传感器对障碍物进行标记，生成标记区域，获取标记区域对应的置信度，根据置信度确定绕行区域，即确定出障碍物对应的区域，自动进行标记绕行区域，然后将该绕行区域标记在预存地图上，无需人工逐个确定障碍物区域，障碍物识别精确度较高，以及降低了人工成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一个实施例提供的障碍物的识别方法的实现流程示意图；

图2是本发明一个实施例提供的图1中步骤S101的具体实现流程示意图；

图3是本发明一个实施例提供的控制模块的结构示意图；

图4是本发明一个实施例提供的标记区域生成子模块的具体结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

实施例1：

图1示出了本发明的一个实施例提供的障碍物的识别方法的实现流程，应用于包含至少一种传感器的清洁机器人，本发明实施例的流程执行主体可以是控制模块，其过程详述如下：

在步骤S101中，若存在传感器检测到障碍物，则获取清洁机器人的位姿，并根据位姿和检测到障碍物的传感器对障碍物进行标记，生成标记区域。

在本发明的一个实施例中，传感器包括至少一个碰撞传感器，清洁机器人还包括碰撞栏。

在本发明的一个实施例中，步骤S101包括：

1)若存在碰撞传感器检测到障碍物，则获取检测到障碍物的碰撞传感器的位置，并获取碰撞栏对应的第一标记形状。

2)按照位置，在预存地图上绘制出第一标记区域。

其中，第一标记区域对应的形状为第一标记形状，且第一标记区域与位置的距离在第一预设范围内。

在本实施例中，清洁机器人包含碰撞栏，碰撞栏对应的第一标记形状为碰撞栏的形状，其可以为方形也可以为圆形，若碰撞栏的形状为圆形，则对应的第一标记形状为圆形，若碰撞栏的形状为方形，则对应的第一标记形状为方形。

在本实施例中，在清洁机器人移动过程中，若有碰撞传感器检测到障碍物，则获取检测到障碍物的碰撞传感器的位姿(即，位置坐标和/或方向角)以及获取碰撞栏的形状，得到对应的第一标记形状，在预存地图上的该位置附近绘制出第一标记区域，即，第一标记区域中的点与该碰撞传感器的位置的距离差值在第一预设范围内。第一标记区域的形状为第一标记形状。

在本实施例中，若清洁机器人的所有碰撞传感器均检测到障碍物，则获取所有碰撞传感器对应的中间点的位置，并在该中间点的位置附近绘制出第一标记区域。

以一个具体应用场景为例，碰撞栏的形状为圆形，则对应的第一标记形状为圆形，清洁机器人包含左右两个碰撞传感器，若左碰撞传感器检测到碰撞，即检测到障碍物，则获取左碰撞传感器的位置，并在预存地图上的该位置附近绘制出第一标记区域，第一标记区域的形状为圆形，若左右两个碰撞传感器同时检测到碰撞，则获取左右两个碰撞传感器中间点的位置，并在该位置附近绘制出第一标记区域，即，第一标记区域内的点与该位置的距离差值在第一预设范围内，第一标记区域的形状为圆形。

在本发明的一个实施例中，传感器包括光学传感器。

在一个实施例中，步骤S101包括：

1)若存在光学传感器检测到障碍物，则获取检测到障碍物的光学传感器的位置和对应的第四标记形状。

2)按照位置和第四标记形状，在预存地图上绘制出第四标记区域。

其中，第四标记区域与位置的距离在第四预设范围内。

在本发明的一个实施例中，清洁机器人包括主动轮，传感器包括车轮异常检测传感器。

在本实施例中，控制模块与主动轮连接。

在本实施例中，第四标记区域与该位置的距离在第四预设范围内，表示第四标记区域内的点与该位置的距离差值在第四预设范围内。

在本实施例中，若光学传感器探测到障碍物时，则获取检测到障碍物的光学传感器的位置，以及获取光学传感器对应的第四标记形状，例如，第四标记形状为圆形。

在本实施例中，在预存地图上的该位置附近绘制出第四标记区域，第四标记区域内的点与该位置的差值在第四预设范围内，第四标记区域的形状为第四标记形状。

在本实施例中，还可以利用光学传感器探测悬崖，并按照上述光学传感器探测障碍物的方法，确定第五标记区域。

在本发明的一个实施例中，清洁机器人还包括起尘刷，传感器还包括起尘刷异常检测传感器。

在本发明的一个实施例中，步骤S101包括：

1)若起尘刷异常检测传感器检测到起尘刷异常，则获取异常的起尘刷对应的位置和第三标记形状；

2)按照位置和第三标记形状，在预存地图上绘制出第三标记区域。

其中，第三标记区域与位置的距离在第三预设范围内。

在本实施例中，清洁机器人包括至少一个起尘刷，起尘刷是在转动时清扫灰尘，起尘刷异常检测传感器用于检测起尘刷是否发生异常(堵转)，当起尘刷清扫到障碍物时，如果障碍物的体积已经超过了起尘刷所能清扫的体积或者起尘刷被线缆缠绕，起尘刷可能会发生异常(例如，被卡住不能转动)，此时，起尘刷异常检测传感器相应地会检测到起尘刷发生异常(例如，起尘刷转速低于正常工作范围)。

在本实施例中，若起尘刷异常检测传感器检测到起尘刷存在异常，则获取异常的起尘刷的位置(即位置坐标)和起尘刷异常检测传感器对应的第三标记形状(例如，圆形)。在地图上的异常的起尘刷的位置附近(即，第三标记区域与该位置的距离在第三预设范围内)绘制出一个第三标记区域，第三标记区域的形状为第三标记形状。

在本实施例中，若检测到全部的起尘刷异常，则表示障碍物的体积很大，将整个清洁机器人的机身对应的位置范围标记为第三标记区域。

在步骤S102中，获取标记区域对应的置信度，根据置信度确定绕行区域，并将绕行区域标记在预存地图上。其中，绕行区域为障碍物所在区域。

在本发明的一个实施例中，标记区域由若干个子区域组成；

在本发明的一个实施例中，步骤S102包括：

1)获取标记区域包含的子区域对应的置信度。

2)若子区域的置信度大于预设阈值，则确定置信度大于预设阈值的子区域为绕行区域。其中，置信度为子区域对应的重叠的次数。

在本实施例中，标记区域包括第一标记区域、第二标记区域和第三标记区域等等标记区域，第一标记区域、第二标记区域和第三标记区域等等标记区域都是由多个子区域组成。

在本实施例中，预存地图为栅格地图，每个子区域为栅格地图中的一个网格。

在本实施例中，清洁机器人在运行过程中，若没有标记出绕行区域，在真实障碍物附近可能会发生多次碰撞，从而在不同位置留下碰撞障碍物标记，即在障碍物附近生成了多个标记区域，标记区域进行叠加，即进行相交，确定出标记区域对应的子区域的置信度，该置信度便为子区域对应的相交的标记区域的个数，即，标记区域重叠的次数，例如，标记区域A、标记区域B和标记区域C相交，三者相交的部分包含子区域a，即该子区域a对应的重叠的次数为3。

在本实施例中，当子区域的置信度大于预设阈值时，则表示该子区域为真实障碍物对应的区域的概率较大，则将该子区域标记为绕行区域，将绕行区域标记在预存地图上，在清洁机器人后续运行过程中，将绕过该区域，以免再次发生碰撞。

在本实施例中，清洁机器人经过多次碰撞学习，没有仅靠一次碰撞，便确定出子区域的置信度，若置信度大于一定数值，则将该子区域确定为障碍物区域，即绕行区域，提高了障碍物识别的准确性。

在一个实施例中，若检测到清洁机器人经过绕行区域，则控制清洁机器人的移动机构进行绕行。

在本实施例中，当清洁机器人再次在移动时，若检测到清洁机器人要经过绕行区域，即检测到清洁机器人的位置坐标在绕行区域对应的位置范围边缘，则控制清洁机器人的移动机构进行绕行，避开绕行区域对应的障碍物，防止碰撞。

在本实施例中，清洁机器人利用不同传感器的特性对障碍物进行标记，生成标记区域，并根据出标记区域的置信度确定出绕行区域，尽可能准确地记录并且避开障碍物，而不是仅仅依靠单个传感器或进行识别障碍物，提升了移动清洁机器人的避障能力。

在本实例中，在清洁机器人移动过程中，若存在传感器检测到障碍物，则获取清洁机器人的位姿，并根据位姿和检测到到障碍物的传感器对障碍物进行标记，生成标记区域，获取标记区域对应的置信度，并根据置信度确定绕行区域，即确定出障碍物对应的区域，当确定出绕行区域后，若检测到清洁机器人将经过该绕行区域时，则清洁机器人进行绕行，规避该绕行区域，避开障碍物，自动进行标记绕行区域，无需人工逐个确定障碍物区域，障碍物识别精确度较高，以及降低了人工成本。

图2所示为本发明的一个实施例提供的图1中的步骤S101的具体实现流程，其过程详述如下：

在步骤S201中，若车轮异常检测传感器检测到主动轮异常，则获取异常的主动轮对应的位置和第二标记形状。

在本实施例中，主动轮异常包括打滑和堵转。

在本实施例中，车轮异常检测传感器包括轮速传感器或电流传感器。

在本实施例中，主动轮包括清洁机器人的左车轮和右车轮。

在本实施例中，若车轮异常检测传感器检测到主动轮异常，则获取异常的主动轮的位置(即位置坐标)和车轮异常检测传感器对应的第二标记形状(例如，圆形)。

在步骤S202中，按照位置和第二标记形状，在预存地图上绘制出第二标记区域。其中，第二标记区域与位置的距离在第二预设范围内。

在本实施例中，第二标记区域的形状为第二标记形状。

在本实施例中，在异常的主动轮位置附近(即，第二标记区域与该位置的距离在第二预设范围内)绘制出一个第二标记区域，第二标记区域为圆形。

以一个具体应用场景为例，第二标记形状为圆形，若检测到清洁机器人的左车轮发生打滑，则获取左车轮的位置，并在左车轮的位置的附近绘制一个圆形的第二标记区域，该第二标记区域与该位置的距离差值在第二预设范围内。

在本实施例中，若检测到全部的主动轮异常，则将整个清洁机器人的机身对应的位置范围标记为第二标记区域。

在本实施例中，当车轮异常检测传感器检测到主动轮异常时，则控制模块根据车轮异常检测传感器的属性和位置，对障碍物进行标记，提高障碍物标记的准确性。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

实施例2：

图3示出了本发明的一个实施例提供的控制模块100，用于执行图1所对应的实施例中的方法步骤，其应用于包含至少一种传感器的清洁机器人，控制模块分别和每个传感器连接。所述控制模块100包括：

标记区域生成子模块110，用于若存在传感器检测到障碍物，则获取清洁机器人的位姿，并根据位姿和检测到障碍物的传感器对障碍物进行标记，生成标记区域。

绕行区域确定子模块120，用于获取标记区域对应的置信度，并根据置信度确定绕行区域，并将绕行区域标记在预存地图上。

其中，绕行区域为障碍物所在区域。

在本发明的一个实施例中，第一标记区域生成子模块110，包括：

第一处理单元，用于若存在碰撞传感器检测到障碍物，则获取检测到障碍物的碰撞传感器的位置，并获取碰撞栏对应的第一标记形状。

第一绘制单元，用于按照位置，在预存地图上绘制出第一标记区域。

在本发明的一个实施例中，标记区域由若干个子区域组成。

在本发明的一个实施例中，绕行区域确定子模块120包括：

置信度获取单元，用于获取标记区域包含的子区域对应的置信度；

绕行区域确定单元，用于若子区域的置信度大于预设阈值，则确定置信度大于预设阈值的子区域为绕行区域；其中，置信度为子区域对应的重叠的次数。

在本发明的一个实施例中，标记区域生成子模块110，包括：

第三处理单元，用于若起尘刷异常检测传感器检测到起尘刷异常，则获取异常的起尘刷对应的位置和第三标记形状；

第三绘制单元，用于按照位置和第三标记形状，在预存地图上绘制出第三标记区域；

其中，第三标记区域与位置的距离在第三预设范围内。

如图4所示，在一个实施例中，标记区域生成子模块110具体包括：

第二处理单元111，用于若车轮异常检测传感器检测到主动轮异常，则获取异常的主动轮对应的位置和第二标记形状。

第二绘制单元112，用于按照位置和第二标记形状，在预存地图上绘制出第二标记区域。其中，第二标记区域与位置的距离在第二预设范围内。

在一个实施例中，控制模块100还包括其他功能模块/单元，用于实现实施例1中各实施例中的方法步骤。

实施例3：

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如实施例1中所述的各实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至步骤S102。或者，所述计算机程序被处理器执行时实现如实施例2中所述的各系统实施例中的各模块/单元的功能，例如图3所示的模块110至120的功能。

所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。

本发明实施例系统中的模块或单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种障碍物的识别方法，其特征在于，应用于包含至少一种传感器的清洁机器人，所述识别方法包括：

其中，所述绕行区域为障碍物所在区域。

2.如权利要求1所述的障碍物的识别方法，其特征在于，所述传感器包括至少一个碰撞传感器，所述清洁机器人还包括碰撞栏；

所述若存在传感器检测到障碍物，则获取所述清洁机器人的位姿，并根据所述位姿和所述检测到障碍物的传感器对障碍物进行标记，生成标记区域，包括：

若存在碰撞传感器检测到障碍物，则获取检测到所述障碍物的碰撞传感器的位置，并获取所述碰撞栏对应的第一标记形状；

按照所述位置，在所述预存地图上绘制出第一标记区域；

其中，所述第一标记区域对应的形状为所述第一标记形状，且所述第一标记区域与所述位置的距离在第一预设范围内。

3.如权利要求1所述的障碍物的识别方法，其特征在于，所述清洁机器人包括主动轮，所述传感器包括车轮异常检测传感器；

若所述车轮异常检测传感器检测到所述主动轮异常，则获取异常的主动轮对应的位置和第二标记形状；

按照所述位置和所述第二标记形状，在所述预存地图上绘制出第二标记区域；

其中，所述第二标记区域与所述位置的距离在第二预设范围内。

4.如权利要求1所述的障碍物的识别方法，其特征在于，所述标记区域由若干个子区域组成；

所述获取所述标记区域对应的置信度，并根据所述置信度确定绕行区域，包括：

获取所述标记区域包含的子区域对应的置信度；

若所述子区域的置信度大于预设阈值，则确定置信度大于预设阈值的子区域为绕行区域；

其中，所述置信度为所述子区域对应的重叠的次数。

5.如权利要求1所述的障碍物的识别方法，其特征在于，所述清洁机器人还包括起尘刷，所述传感器还包括起尘刷异常检测传感器；

若所述起尘刷异常检测传感器检测到所述起尘刷异常，则获取异常的起尘刷对应的位置和第三标记形状；

按照所述位置和所述第三标记形状，在所述预存地图上绘制出第三标记区域；

其中，所述第三标记区域与所述位置的距离在第三预设范围内。

6.一种清洁机器人，其特征在于，所述清洁机器人包括至少一种传感器和控制模块，所述控制模块分别与每个传感器连接；

所述控制模块包括：

其中，所述绕行区域为障碍物所在区域。

7.如权利要求6所述的清洁机器人，其特征在于，所述传感器包括至少一个碰撞传感器，所述清洁机器人还包括碰撞栏；

所述标记区域生成子模块，包括：

第一处理单元，用于若存在碰撞传感器检测到障碍物，则获取检测到所述障碍物的碰撞传感器的位置，并获取所述碰撞栏对应的第一标记形状；

第一绘制单元，用于按照所述位置，在所述预存地图上绘制出第一标记区域；

8.如权利要求6所述的清洁机器人，其特征在于，所述清洁机器人包括主动轮，所述传感器包括车轮异常检测传感器；

所述标记区域生成子模块，还包括：

第二处理单元，用于若所述车轮异常检测传感器检测到所述主动轮异常，则获取异常的主动轮对应的位置和第二标记形状；

第二绘制单元，用于按照所述位置和所述第二标记形状，在所述预存地图上绘制出第二标记区域；

9.如权利要求6所述的清洁机器人，其特征在于，所述清洁机器人还包括起尘刷，所述传感器还包括起尘刷异常检测传感器；

所述标记区域生成子模块，还包括：

第三处理单元，用于若所述起尘刷异常检测传感器检测到起尘刷异常，则获取异常的起尘刷对应的位置和第三标记形状；

第三绘制单元，用于按照所述位置和所述第三标记形状，在所述预存地图上绘制出第三标记区域；

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的障碍物的识别方法的步骤。