一种机器人沿边行走的清洁分区规划方法、芯片及机器人
技术领域
本发明涉及机器人激光数据的路径规划的技术领域，尤其涉及一种机器人沿边行走的清洁分区规划方法、芯片及机器人。
背景技术
目前市面上激光SLAM扫地机的覆盖清扫工作模式中，扫地机按MxN栅格大小的矩形框区域（一般为4x4栅格大小）进行清扫作业，在清扫完当前框定的MxN栅格区域后，再扩展框定出另一个MxN栅格区域，并继续在新扩展出的区域内清扫，直至全部工作区域被覆盖完。这种工作模式的优点是不需要先验地图，缺点是框定出的区域轮廓与实际地形差异大，造成导航路径较多、存在过多的小区域、扫地机清扫过慢等问题。
发明内容
为了解决上述技术问题，一种机器人沿边行走的清洁分区规划方法，该清洁分区规划方法在机器人沿边行走过程中执行,具体包括以下步骤：步骤11、从机器人的沿边起点位置开始，根据激光地图在各个坐标轴方向上扫描出的激光图像的像素点统计信息，再在当前框定的预限定清洁区域内沿着激光地图的坐标轴方向定位出轮廓边界线段；其中，激光地图是机器人在沿边行走过程中扫描构建的；步骤12、从每个坐标轴方向上选择距离预设位置最近的轮廓边界线段，围成一个矩形的初始房间清洁分区；步骤13、当初始房间清洁分区不属于预设房间清洁分区时，选择一个优先拓展的坐标轴方向，删除初始房间清洁分区中垂直定位于优先拓展的坐标轴方向的非墙体障碍物线段，再沿着同一坐标轴方向开始拓展初始房间清洁分区，然后进入步骤14；步骤14、判断步骤13所述的优先拓展的坐标轴方向上定位出的与步骤13删除的非墙体障碍物线段相邻的轮廓边界线段是否位于当前框定的预限定清洁区域内的未清扫区域，且判断该坐标轴方向上定位出的轮廓边界线段与前述初始房间清洁分区的剩余轮廓边界线段相交是否没有形成预设房间清洁分区，若两者都满足，则返回步骤13继续在当前选择的坐标轴方向上的拓展；否则停止在所述步骤13当前选择的坐标轴方向上的拓展，再返回所述步骤13以选择低一级的拓展优先级的坐标轴方向进行拓展，使得所述预限定清洁区域被相应的轮廓边界线段划分出预设房间清洁分区；其中，非墙体障碍物线段是属于轮廓边界线段但不代表墙体，围成所述预设房间清洁分区的轮廓边界线段与实际房间边界在预设误差允许范围内是重合的；其中，实际房间边界包括所述预设房间清洁分区内部的障碍物的边界和/或所述实际沿边区域内部的障碍物的边界。
与现有技术相比，本技术方案不需要预存有完整的全局地图，而是根据沿边过程中激光扫描获取的地图图像像素信息，在所述预限定清洁区域中实时划分出机器人的初始房间清洁分区，并在同一所述预限定清洁区域中，通过反复迭代处理未清洁区域的墙体边界来拓展机器人的初始房间清洁分区，从而确保在同一所述预限定清洁区域中最终形成的所述预设房间清洁分区的轮廓边界与室内家居房间墙体边界相似，提高机器人沿着所述预设房间清洁分区的边界导航的效率，也有效预防机器人在所述预设房间清洁分区内重复清扫。
进一步地，还包括：在机器人实时扫描构建的激光地图上，先以一个规划起点位置为中心框定一个所述预限定清洁区域，再在当前框定的所述预限定清洁区域内选定一个距离最近的物理边界的沿边起点位置，控制机器人从这个沿边起点位置开始沿着直线规划的路径向这个物理边界前进，直到机器人被配置为沿着这个物理边界作沿边行走；其中，这个物理边界包括预限定清洁区域内的障碍物的边界或墙体；所述规划起点位置是机器人在当前框定的所述预限定清洁区域内的启动位置。该技术方案加快机器人启动沿边行走的速度，减少导航路径。
进一步地，当检测到从当前框定的预限定清洁区域中划分出符合所述预设房间清洁分区时，控制机器人在划分出的所述预设房间清洁分区内继续沿边行走，等到机器人沿完这个预设房间清洁分区一圈并返回所述规划起点位置时，控制机器人开始对这个预设房间清洁分区进行规划式清扫；其中，这个预设房间清洁分区包围所述规划起点位置、机器人从所述规划起点位置到启动沿边的行走路径、以及机器人已行走过的沿边路径。与现有技术相比，本技术方案通过在沿边过程中实时划分所述预设房间清洁分区，来选择与实际房间环境边界相匹配的清洁区域进行先沿边再清扫作业，既可避免长时间沿边行走而不清扫。
进一步地，在机器人沿边行走的过程中，当机器人划分出一个所述预设房间清洁分区时，如果判断到机器人已经沿边行走出所述沿边起点位置划分出的所述预设房间清洁分区，则控制机器人继续划分出新的所述预设房间清洁分区，再将这两个所述预设房间清洁分区合并，然后控制机器人在这两个合并的预设房间清洁分区内继续沿边行走，等到机器人沿完一圈并返回所述规划起点位置时，控制机器人开始对这两个合并的预设房间清洁分区进行规划式清扫；其中，这两个合并的预设房间清洁分区包围所述规划起点位置、机器人从所述规划起点位置到启动沿边的行走路径、以及机器人已行走过的沿边路径。该技术方案保证机器人边沿边边划分出预设房间清洁分区，提高机器人沿边行走和清扫规划路径的流畅性，不容易出现机器停顿的现象，减少地图区域的构建计算时间。
进一步地，控制机器人在执行规划式清扫的过程中不跨出所述预设房间清洁分区，直到所述预设房间清洁分区都被规划式清扫路径覆盖，然后将机器人清扫覆盖的区域标记为已清扫区域，同时将机器人清扫覆盖的区域之外的已扫描区域标记为所述未清扫区域。该技术方案实现在所述预限定清洁区域内准确区分已清扫区域和非清扫区域，有利于实现待清扫区域的全面覆盖。
进一步地，所述预限定清洁区域是以所述规划起点位置为对角线交点的一个正方形方框区域，用于限制机器人沿边行走的范围，进而包围当前一次确定的所述预设房间清洁分区、或同一所述预限定清洁区域内合并的所述预设房间清洁分区；其中，所述预限定清洁区域的覆盖区域等效于正方形的实际物理区域，这个正方形的实际物理区域的边长与室内待清扫区域的尺寸相关。该技术方案针对每个规划起点位置对应设置一个限制沿边范围的矩形区域，用于提前框定机器人规划预设房间清洁分区的区域范围，也防止机器人无休止地沿边行走。
进一步地，所述预设房间清洁分区的具体判断方法包括：当围成所述初始房间清洁分区的轮廓边界线段都不是非墙体障碍物线段，且所述初始房间清洁分区内部的孤立障碍物线段的长度小于墙体拟合数量值的像素点个数对应的线段长度与所述初始房间清洁分区的任一边长度的预设比值中相对小的数值时，确定所述初始房间清洁分区属于所述预设房间清洁分区；当围成所述初始房间清洁分区的其中一条所述轮廓边界线段是非墙体障碍物线段，或者，所述初始房间清洁分区内部的孤立障碍物线段的长度大于或等于墙体拟合数量值的像素点个数对应的线段长度，或所述初始房间清洁分区内部的孤立障碍物线段的长度大于或等于所述初始房间清洁分区的其中一边长度的预设比值时，确定所述初始房间清洁分区不属于所述预设房间清洁分区；其中，所述轮廓边界线段根据白色像素点的个数划分为非墙体障碍物线段和墙体障碍物线段，非墙体障碍物线段中的白色像素点的个数大于或等于预设门限值，而墙体障碍物线段的则小于预设门限值；其中，激光地图中还存在扫描出的孤立障碍物线段，所述孤立障碍物线段的长度只要大于或等于所述初始房间清洁分区的其中一边长度的预设误差比值和墙体拟合数量值的像素点个数对应的线段长度这两种线段长度的其中一个时，所述孤立障碍物线段被标记为所述墙体障碍物线段。该技术方案通过判断边界线段长度来确定所述预设房间清洁分区的环境特征，排除其他区域的障碍物直线的干扰作用，并将不可忽略的长度的孤立障碍物线段拟合为物理墙体，减小轮廓边界线段误判为墙体的影响，使得所述预设房间清洁分区几乎由墙体围成。
进一步地，所述步骤11的具体方法包括：在所述预限定清洁区域内，从所述规划起点位置开始统计当前构建的激光地图的图像像素点；每当沿着X轴方向统计到纵坐标相同的黑色像素点的个数超过预设边界门限值时，标记出这些纵坐标相同的黑色像素点的连接形成的所述轮廓边界线段，使得所述预限定清洁区域内沿X轴方向延伸的区域被对应的轮廓边界线段划分；每当沿着Y轴方向统计到横坐标相同的黑色像素点的个数超过预设边界门限值时，标记出这些横坐标相同的黑色像素点的连接形成的所述轮廓边界线段，使得所述预限定清洁区域内沿Y轴方向延伸的区域被对应的轮廓边界线段划分。该技术方案根据同一坐标轴方向上分布的黑色像素点的数目在所述预限定清洁区域内选择具备一定程度可通行性的区域标记出轮廓边界线段，围成所述预设房间清洁分区的轮廓边界线段可以相互对齐以使得房间区域划分更为规整合理，也确保标记出的轮廓边界线段能够框定出支持机器人连续沿边行走的矩形工作区域。
一种芯片，内置控制程序，所述控制程序用于控制移动机器人执行所述清洁分区规划方法。
一种机器人，该机器人装配激光传感器，该机器人内置所述的芯片，用于配置所述机器人在沿边行走过程中分割出所述预设房间清洁分区。本技术方案不需要预存有完整的全局地图，而是根据沿边过程中激光扫描获取的地图图像像素信息，在所述预限定清洁区域中实时划分出机器人的初始房间清洁分区，并在同一所述预限定清洁区域中，通过反复迭代处理未清洁区域的墙体边界来拓展机器人的初始房间清洁分区，从而确保在同一所述预限定清洁区域中最终形成的所述预设房间清洁分区的轮廓边界与室内家居房间墙体边界相似，提高机器人沿着所述预设房间清洁分区的边界导航的效率，也有效预防机器人在所述预设房间清洁分区内重复清扫。
附图说明
图1是机器人移动至规划起点位置O时，在扫描构建的灰度化的激光地图上框定预限定清洁区域P1的效果图。
图2是机器人在沿边过程中从预限定清洁区域P1内划分出预设房间清洁分区#1的效果图。
图3是机器人移动至规划起点位置O1时，在扫描构建的灰度化的激光地图上框定预限定清洁区域P2的效果图。
图4是机器人在沿边过程中从预限定清洁区域P2内划分出预设房间清洁分区#2的效果图，其中，预设房间清洁分区#1和预设房间清洁分区#2在激光地图上是相邻接的。
图5是本发明实施例公开的一种机器人沿边行走的清洁分区规划方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行详细描述。为进一步说明各实施例，本发明提供有附图。这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理。配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点。图中的激光地图的图像尺寸并未按比例绘制。本发明实施例的方法程序的执行主体是激光导航机器人，这个激光导航机器人上可以设置激光传感器，该激光传感器可以检测障碍物，一般场景下，激光导航机器人在室内移动过程中，可以通过设置在该激光导航机器人上的激光传感器检测周围是否存在障碍物并即时标记在激光地图上。
作为一种具体的实施例，本发明公开一种机器人沿边行走的清洁分区规划方法，该清洁分区规划方法在机器人沿边行走过程中执行, 如图5所示，具体包括以下步骤：
步骤S11、从机器人的沿边起点位置开始，根据机器人在当前框定的预限定清洁区域内扫描出的激光地图的像素点统计信息，定位出激光地图的各个坐标轴方向上的轮廓边界线段，然后进入步骤S12；其中，激光地图是机器人在沿边行走过程中扫描构建的；所述步骤S11的具体方法包括：在所述预限定清洁区域内，从所述规划起点位置开始统计当前构建的激光地图的图像像素点，在所述预限定清洁区域内的坐标轴方向上定位出轮廓边界线段，所述的各个坐标轴方向包括图示的X轴方向和Y轴方向。本实施例利用障碍物的直方图统计与所述规划起点位置距离不同的所述检测区间内的各种灰度级像素点出现的个数，也实现对相应灰度级的像素点形成的障碍物线段在激光地图上的定位。每当沿着X轴方向统计到纵坐标相同的黑色像素点的个数超过预设边界门限值时，标记出这些纵坐标相同的黑色像素点的连接形成的所述轮廓边界线段，使得所述预限定清洁区域内沿X轴方向延伸的区域被对应的轮廓边界线段划分；实际上后续步骤可能判断到所述轮廓边界线段不是墙体而被删除，再合并对应的分割区域，避免过度分割区域，但还是能描述出X轴方向上局部区域轮廓特征；每当沿着X轴方向统计到纵坐标相同的黑色像素点的个数没有超过预设边界门限值时，不沿着当前方向上标记出所述轮廓边界线段。每当沿着Y轴方向统计到横坐标相同的黑色像素点的个数超过预设边界门限值时，标记出这些横坐标相同的黑色像素点的连接形成的所述轮廓边界线段，使得所述预限定清洁区域内沿Y轴方向延伸的区域被对应的轮廓边界线段划分，否则不沿着当前方向上标记出所述轮廓边界线段，实现描述出Y轴方向上的局部区域轮廓特征，后续步骤可能会判断到该方向上确定的轮廓边界线段不是墙体而不能起到分割区域的功能，需要继续搜索下一个轮廓边界线段以逼近墙体边缘的尺寸大小在所述预限定清洁区域内框定出清洁分区。需要说明的是，轮廓边界线段与机器人的机体尺寸大小和预限定清洁区域的边长大小相关，可根据实际需要进行调整。本实施方式根据同一坐标轴方向上分布的黑色像素点的数目，在所述预限定清洁区域内选择具备一定程度可通行性的区域标记出轮廓边界线段，围成清洁分区的轮廓边界线段可以相互对齐以使得房间区域划分更为规整合理，也确保标记出的轮廓边界线段能够框定出用于机器人连续沿边行走的矩形工作区域。
步骤S12、从每个坐标轴方向上选择距离预设位置最近的轮廓边界线段，围成一个矩形的初始房间清洁分区，然后进入步骤S13；在本实施例中所述初始房间清洁分区属于图2所示的房间清洁分区#1的一部分矩形区域。
步骤S13、当初始房间清洁分区不属于预设房间清洁分区时，选择一个优先拓展的坐标轴方向（比如Y轴负方向），删除初始房间清洁分区中垂直定位于优先拓展的坐标轴方向的非墙体障碍物线段，再沿着同一坐标轴方向拓展初始房间清洁分区，然后进入步骤S14。
步骤S14、判断步骤S13所述的优先拓展的坐标轴方向上定位出的与步骤S13删除的非墙体障碍物线段相邻的轮廓边界线段是否位于当前框定的预限定清洁区域内的未清扫区域，是则进入步骤S15，否则进入步骤S17。该步骤用以限定该优先拓展的坐标轴方向上的轮廓边界线段拓展范围，以避免轮廓边界线段框定的清洁分区与已清扫区域或未知区域有较多的重合区域。
步骤S15、判断步骤S13所述的优先拓展的坐标轴方向上定位出的轮廓边界线段与前述初始房间清洁分区的剩余轮廓边界线段相交是否没有形成预设房间清洁分区，是则返回步骤S13，即意味着步骤S14和步骤S15的判断条件都满足，则返回步骤S13继续在当前选择的坐标轴方向上的拓展；否则进入步骤S16。
步骤S16、确定所述预限定清洁区域被相应的轮廓边界线段划分出预设房间清洁分区，不需要在原来的所述预限定清洁区域内继续拓展。
步骤S17、停止在所述步骤S13当前选择的坐标轴方向上的拓展，再返回所述步骤S13以选择低一级的拓展优先级的坐标轴方向（比如X轴负方向）进行拓展，通过重复前述步骤使得所述预限定清洁区域被相应的轮廓边界线段划分出预设房间清洁分区。在前述步骤中，非墙体障碍物线段是属于轮廓边界线段但不代表墙体，围成所述预设房间清洁分区的轮廓边界线段与实际房间边界在预设误差允许范围内是重合的；实际房间边界包括所述预设房间清洁分区内部的障碍物的边界和/或所述实际沿边区域内部的障碍物的边界。
如图2的房间清洁分区#1的方框边界与实际环境的墙体边界相接近，即所述预限定清洁区域P1内分割出的预设房间清洁分区#1和所述预限定清洁区域P2内分割出的预设房间清洁分区#2都贴近实际房间的地形；其中，非墙体障碍物线段是不属于墙壁的轮廓边界线段，围成所述预设房间清洁分区的轮廓边界线段与实际房间边界在预设误差允许范围内是重合的；其中，实际房间边界包括所述预设房间清洁分区内部的障碍物的边界和/或所述实际沿边区域内部的障碍物的边界，实际房间是预限定清洁区域所处的实际物理区域。与现有技术相比，本实施例利用激光扫描获取的地图图像像素信息，在所述预限定清洁区域中实时划分出机器人的初始房间清洁分区，并在同一所述预限定清洁区域中，通过反复迭代处理未清洁区域的墙体边界来拓展机器人的初始房间清洁分区，从而确保在同一所述预限定清洁区域中最终形成的所述房间清洁分区的轮廓边界与实际房间边界相似。本实施例实现所述初始工作区域拓展成为面积更大且覆盖更广的封闭方框区域#1和#2，使得机器人能够沿着不断修正拓展的轮廓边界线段导航至实际环境的墙体上的目标位置，提高机器人沿着所述预设房间清洁分区的边界导航的效率，也有效预防机器人在所述预设房间清洁分区内重复清扫。
作为一种具体的实施例，所述清洁分区规划方法还包括：启动机器人开始规划区域后，在机器人实时扫描构建的激光地图上，以机器人的规划起点位置为中心框定一个预限定清洁区域，其中，规划起点位置是机器人在当前框定的预限定清洁区域内的启动位置。如图1所示，当前框定的预限定清洁区域是机器人在启动位置O（当前的规划起点位置）处限定一个以启动位置O为对角线交点的一个正方形方框区域，用于限制机器人沿边行走和构建的轮廓边界线段的范围，这个正方形方框区域是实际边长为12米的正方形的方框；值得注意的是，预限定清洁区域虽然是闭合区域，但是这个预限定清洁区域不是全部被机器人上的激光传感器探测扫描到；机器人在当前框定的预限定清洁区域内作沿边行走过程中，保持不跨出当前框定的预限定清洁区域，相当于不跨出边长为12米的正方形的实际物理区域。
再在当前的规划起点位置处框定的预限定清洁区域内选定一个距离最近的物理边界的沿边起点位置，控制机器人从所述规划起点位置开始沿着直线规划的路径向这个物理边界前进，直到机器人被配置为沿着这个物理边界作沿边行走；然后进入步骤S3。在该步骤中，所述机器人被配置为沿着这个物理边界作沿边行走的运动状态为：控制机器人在当前框定的预限定清洁区域内，从距离所述规划起点位置最近的沿边起点位置开始，沿着该沿边起点位置所在的物理边界开始作沿边行走，但是对于沿边的方向不作限定，其中，这个物理边界包括当前框定的预限定清洁区域内的障碍物的边界或墙体，使得机器人在沿着直线规划的路径前进的过程中，只有检测到障碍物的边界或墙体就可以开启沿边行走模式。加快机器人启动沿边行走的速度，减少导航路径。
作为一种实施例，当检测到从当前框定的预限定清洁区域中划分出符合所述预设房间清洁分区时，控制机器人在划分出的所述预设房间清洁分区内继续沿边行走，等到机器人沿完这个预设房间清洁分区一圈并返回所述规划起点位置时，控制机器人开始对这个预设房间清洁分区进行规划式清扫；其中，这个预设房间清洁分区包围所述规划起点位置、机器人从所述规划起点位置到启动沿边的行走路径、以及机器人已行走过的沿边路径。机器人在当前框定的预限定清洁区域内执行沿边行走的过程中，若检测到障碍物或墙体，则沿着当前检测到的障碍物的边界或墙体继续行走，同时标记机器人沿边过的障碍物或墙体的位置以及形状，但机器人没有停止去等待地图生成或划分房间区域。需要说明的是，不管机器人是否执行沿边行走，若在行走过程中检测到障碍物或墙体，都沿着当前检测到的障碍物的边界或墙体继续行走，同时标记机器人沿边过的障碍物或墙体的位置。从而通过沿边确定房间实际边界，使得当前沿边的边界与后续划分出的房间清洁分区的边界是一致的，有利于后续在同一区域内清扫过程中绕开已标记的障碍物。与现有技术相比，本实施例通过在沿边过程中实时划分所述预设房间清洁分区，来选择与实际房间环境边界相匹配的清洁区域进行先沿边再清扫作业，既可避免长时间沿边行走而不清扫。
值得注意的是，当后续规划起点位置发生变化时，如图1的规划起点位置O变为图3的位置O1时，所述预限定清洁区域的覆盖区域位置也发生变化，如图3的以位置O1为对角线交点的正方形方框区域所示。本实施例针对每个规划起点位置对应设置一个限制沿边范围的矩形区域，用于提前框定机器人的最大的沿边行走的范围和布局各个坐标轴方向上的轮廓边界线段。
作为一种实施例，在机器人沿边行走的过程中，当机器人在原位置处划分出一个所述预设房间清洁分区时，由于机器人的沿边行走速度较快，在沿边行走过程中不停下来等待划分预设房间清洁分区和地图生成，所以判断到机器人已经沿边行走出原位置处划分出的符合所述预设房间清洁分区，则控制机器人在新位置处继续划分出新的所述预设房间清洁分区，再将这两个所述预设房间清洁分区合并，支持机器人沿边行走返回所述规划起点位置，特别是机器人从当前划分好的所述预设房间清洁分区的缺口沿边走出，没来得及在当前划分好的预设房间清洁分区继续沿边行走而进入未清扫区域中，其中，本实施例中的原位置可以是前述步骤S11的沿边起点位置，当机器人沿边行走到新的符合所述预设房间清洁分区时，可以继续通过沿边行走返回所述规划起点位置。然后控制机器人在这两个合并的预设房间清洁分区内继续沿边行走，等到机器人沿完一圈并返回所述规划起点位置时，控制机器人开始对这两个合并的预设房间清洁分区进行规划式清扫；其中，这两个合并的预设房间清洁分区包围所述规划起点位置、机器人从所述规划起点位置到启动沿边的行走路径、以及机器人已行走过的沿边路径。需要说明的是，机器人在执行沿边行走的同时执行房间清洁分区的划分计算，使得机器人在当前框定的预限定清洁区域内较为流畅地执行沿边行走和清扫，不容易出现机器停顿的现象，机器人沿边过的边界与当前框定的预限定清洁区域对应的实际环境边界一致，提高机器人划分的房间清洁分区的环境适应性。
优选地，控制机器人在执行规划式清扫的过程中不跨出所述预设房间清洁分区，直到所述预设房间清洁分区都被规划式清扫路径覆盖，然后将机器人清扫覆盖的区域标记为已清扫区域，同时将机器人清扫覆盖的区域之外的已扫描区域标记为所述未清扫区域。具体地，当机器人完成当前一次确定的所述预设房间清洁分区的规划式清扫时，根据机器人标记的位置信息区分出所述已清扫区域和所述未清扫区域，即机器人使用规划式清扫路径覆盖过的所述预设房间清洁分区都检测为所述已清扫区域，而其他的已知区域（包括已经扫描标记过的未清扫区域）都检测为所述未清扫区域。机器人在弓字型规划清扫所述房间清洁分区的过程中也对所述预设房间清洁分区扫描建图以标记为已清扫区域。以提醒机器人不对已清扫区域进行重复清扫作业。从而实现在所述预限定清洁区域内准确区分已清扫区域和非清扫区域，有利于实现待清扫区域的全面覆盖。
在前述实施例中，所述预限定清洁区域是以所述规划起点位置为对角线交点的一个正方形方框区域，用于限制机器人沿边行走的范围，进而包围当前一次确定的所述预设房间清洁分区、或同一所述预限定清洁区域内合并的所述预设房间清洁分区；其中，所述预限定清洁区域的覆盖区域等效于正方形的实际物理区域，这个正方形的实际物理区域的边长与室内待清扫区域的尺寸相关。该技术方案针对每个规划起点位置对应设置一个限制沿边范围的矩形区域，用于提前框定机器人规划预设房间清洁分区的区域范围，也防止机器人无休止地沿边行走。
需要说明的是，前述的预限定清洁区域的覆盖区域等效于边长为12米的正方形的实际物理区域，所述预限定清洁区域的覆盖区域位置随着机器人的规划起点位置的变化而变化。前述实施例针对每个规划起点位置对应设置一个限制沿边范围的矩形区域，用于提前框定机器人的最大沿边范围，也防止机器人无休止地执行沿边行走。结合图1和图2可知，机器人在图1所示的预限定清洁区域P1内的所述规划起点位置O处扫描划分出图2所示的预设房间清洁分区#1，所述规划起点位置O也位于预设房间清洁分区#1的内部，其中，所述预限定清洁区域P1是以所述规划起点位置O为对角线交点的一个正方形方框区域，用于包围预设房间清洁分区#1以限制机器人沿边行走的范围。本实施例从当前框定的预限定清洁区域内划分出符合预设房间清洁分区后，控制机器人在相匹配的区域内沿边行走，当机器人在这个相匹配的区域内沿完一圈并返回所述规划起点位置时，控制机器人在这个相匹配的区域内执行规划式清扫。
优选地，在机器人实时扫描构建的激光地图上，以下一个规划起点位置为中心框定出一个新的预限定清洁区域，再在这个新的预限定清洁区域内选定一个距离最近的物理边界的沿边起点位置，控制机器人从这个沿边起点位置开始沿着直线规划的路径向这个物理边界前进，直到机器人被配置为沿着这个物理边界作沿边行走；其中，这个物理边界包括这个新的预限定清洁区域内的障碍物的边界或墙体；下一个规划起点位置是机器人在这个新的预限定清洁区域内的启动位置。当机器人在这个新的预限定清洁区域内沿边行走时，执行前述实施例的步骤以在新的预限定清洁区域内规划出新的预设房间清洁分区。其中，控制机器人在执行规划式清扫和沿边行走的过程中绕过已经区分出的所述已清扫区域，包括上一次沿边行走过程中标记出的已清扫区域；其中，所述下一个规划起点位置是所述未清扫区域中与机器人当前结束规划式清扫的位置的距离最近的位置，所述下一个规划起点位置需要依靠机器人从当前结束规划式清扫的位置直线规划导航过去，机器人在行走的过程中，若检测到障碍物或墙体，则沿着当前检测到的障碍物的边界或墙体继续行走，直到导航至所述下一个规划起点位置。本实施例利用下一个规划起点位置框定新的预限定清洁区域，便于后续沿边过程中扫描出足够多的未知地图区域，框定更多的房间清洁分区或实际沿边区域，并绕过已清扫区域作沿边行走，减少不必要的导航路径。
具体地，对比图2和图3可知，机器人完成图1的预限定清洁区域P1内扫描划分出的所述预设房间清洁分区#1的弓字形规划清扫后，图2的预设房间清洁分区#1被标记为已清扫区域，而图2和图3的预设房间清洁分区#1的方框之外的地图区域则被标记为未清扫区域，图2的预设房间清洁分区#1标记的信息比图1的同一区域处标记信息多。然后控制机器人移动至图3所示的属于未清扫区域的规划起点位置O1处（相当于上述实施例的下一个规划起点位置），再以规划起点位置O1为对角线交点框定一个新的预限定清洁区域，如图3的正方形方框P2所示。
对比图1、图2和图3扫描出的激光地图可知，图3的规划起点位置O1位于图1的规划起点位置O的左上方，图3的规划起点位置O1还是位于扫描出的已知激光地图区域内，且在图3所示的实施例中属于所述未清扫区域，规划起点位置O1距离图3的预设房间清洁分区#1的结束清扫位置最近。图3的预限定清洁区域P2相对于同样大小的图1的预限定清洁区域P1往左上方偏移，使得图3的预限定清洁区域P2中扫描出图1的预限定清洁区域P1所没扫描出的环境区域，然后机器人会在预限定清洁区域P2划分出的预设房间清洁分区内清扫建图，获取图4的预设房间清洁分区#4，,为即时构建的激光地图规划出更多的贴合实际墙体区域，但是，预限定清洁区域P2和预限定清洁区域P1这两个分布于不同区域覆盖范围的预限定清洁区域都用于限制机器人沿边行走的范围。同时，图3的预限定清洁区域P2包围图3中标记为已清扫区域的预设房间清洁分区#1，使得预限定清洁区域P2与图1的预限定清洁区域P1存在重合区域，这个重合区域包括了预设房间清洁分区#1；而后续预限定清洁区域P2内，基于优先拓展方向上的所述边界轮廓线段拓展出的预设房间清洁分区，没有与标记为已清扫区域的预设房间清洁分区#1出现重合区域。
对比图3和图4可知，机器人在图3所示的所述规划起点位置O1处扫描划分出图4所示的预设房间清洁分区#2，图4的预设房间清洁分区#2内标记的地图信息比图3的同一区域处标记的地图信息更多；所述规划起点位置O1也位于预设房间清洁分区#2的内部，所述预限定清洁区域P2包围预设房间清洁分区#2。其中，图4的预设房间清洁分区#2正好与图4的预设房间清洁分区#1相邻接，这两个预设房间清洁分区可以看作不存在重合区域，使得机器人在预设房间清洁分区#2内执行沿边行走和弓字型规划清扫时可以绕过预设房间清洁分区#1，避免重复清扫已清扫区域，减少清扫时间，提高机器人的清扫工作效率。同时，又由于先后划分出的预设房间清洁分区#1和#2是存在邻接关系的，即先后划分出的预设房间清洁分区是存在邻接关系的，有利于提高清扫区域的覆盖率。
在前述实施例的基础上，所述预设房间清洁分区的具体判断方法包括：当围成所述初始房间清洁分区的轮廓边界线段都不是非墙体障碍物线段，且所述初始房间清洁分区内部的孤立障碍物线段的长度小于墙体拟合数量值的像素点个数对应的线段长度与所述初始房间清洁分区的任一边长度的预设比值中相对小的数值时，框定的封闭区域的内部孤立障碍物尺寸不足以构成墙体，确定所述初始房间清洁分区是所述预设房间清洁分区；当围成所述初始房间清洁分区的其中一条所述轮廓边界线段是非墙体障碍物线段，或者，所述初始房间清洁分区内部的孤立障碍物线段的长度大于或等于墙体拟合数量值的像素点个数对应的线段长度，或所述初始房间清洁分区内部的孤立障碍物线段的长度大于或等于所述初始房间清洁分区的其中一边长度的预设比值时，确定所述初始房间清洁分区不属于所述预设房间清洁分区；其中，所述轮廓边界线段根据白色像素点的个数划分为非墙体障碍物线段和墙体障碍物线段，非墙体障碍物线段中的白色像素点的个数大于或等于预设门限值，而墙体障碍物线段的则小于预设门限值；其中，激光地图中还存在扫描出的孤立障碍物线段，所述孤立障碍物线段的长度只要大于或等于所述初始房间清洁分区的其中一边长度的预设误差比值和墙体拟合数量值的像素点个数对应的线段长度这两种线段长度的其中一个时，所述孤立障碍物线段被标记为所述墙体障碍物线段。本实施例通过框定所述初始房间清洁分区的轮廓边界线段的线段长度性质以及所述初始房间清洁分区内部的孤立障碍物线段长度来确定所述预设房间清洁分区的环境特征，排除其他区域的障碍物直线的干扰作用，并将不可忽略的长度的孤立障碍物线段拟合为物理墙体，减小轮廓边界线段误判为墙体的影响，确保室内构建的预设房间清洁分区的轮廓边界位置处都贴近墙体，使得划分出的预设房间清洁分区能够构成实际家居环境中的房间区域，提高机器人区分墙体与非墙体障碍物的准确性和智能化水平。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
一种芯片，内置控制程序，所述控制程序用于控制移动机器人执行所述清洁分区规划方法。要理解本文所述的清洁分区规划方法实施例可以由硬件、软件、固件、中间件、微代码或其任意组合来实现。对于硬件实现方式，处理单元可以在一个或多个专用集成电路(ASIC) 、数字信号处理器(DSP) 、数字信号处理器件(DSPD) 、可编程逻辑器件(PLD) 、现场可编程门阵列(FPGA) 、处理器、控制器、微控制器、微处理器、被设计以执行本文所述功能的其他电子单元、或其组合内实现。当以软件、固件、中间件或微代码、程序代码或代码段来实现实施例时，可以将它们存储在诸如存储组件的机器可读介质中。
一种机器人，该机器人装配激光传感器，该机器人内置所述的芯片，用于配置所述机器人在沿边行走过程中分割出所述预设房间清洁分区。本实施例不需要预存有完整的全局地图，而是根据沿边过程中激光扫描获取的地图图像像素信息，在所述预限定清洁区域中实时划分出机器人的初始房间清洁分区，并在同一所述预限定清洁区域中，通过反复迭代处理未清洁区域的墙体边界来拓展机器人的初始房间清洁分区，从而确保在同一所述预限定清洁区域中最终形成的所述预设房间清洁分区的轮廓边界与室内家居房间墙体边界相似，提高机器人沿着所述预设房间清洁分区的边界导航的效率，也有效预防机器人在所述预设房间清洁分区内重复清扫。
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的是让熟悉该技术领域的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此来限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所作出的等同变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
