路径导航规划方法、装置、存储介质及电子设备与流程

1.本技术涉及路径导航技术领域，特别地涉及一种路径导航规划方法、装置、存储介质及电子设备。


背景技术：

2.随着环境复杂程度的不断提高，扫地机器人在多障碍物环境下的自主移动越来越受到环境中障碍物的制约。扫地机器人的路径导航规划方法主要实现扫地机器人在环境中从起始点到目标点的路径规划和自主移动。
3.目前已经提出的一些路径导航方法中，多为扫地机器人仅在障碍物附近以障碍点加偏移半径的方式进行路径偏离，由此便会造成扫地机器人在障碍物附近进行多次转向操作，此时扫地机器人会停止运动且在原地旋转，直至重新规划出路径，这导致扫地机器人会浪费大量时间，严重影响自身移动效率。同时，由于偏移方式简单，容易造成扫地机器人与其他障碍物发生碰撞，这便会对扫地机器人自身结构造成损坏，增大机身所搭载传感器的测量误差，导致扫地机器人不能安全且快速的到达目标点。


技术实现要素：

4.针对上述问题，本技术提供一种路径导航规划方法、装置、存储介质及电子设备，解决了相关技术中扫地机器人会停止运动且在原地旋转，直至重新规划出路径，这导致扫地机器人会浪费大量时间，严重影响自身移动效率甚至会发生碰撞造成结构损坏的技术问题。
5.第一方面，本技术提供了一种路径导航规划方法，所述方法包括：
6.规划扫地机器人初始路径；
7.对所述初始路径上的每一个路径点进行第一可变邻域范围内的障碍物检测，并记录每一个路径点与障碍物之间的距离；
8.根据所述每一个路径点与障碍物之间的距离对所述初始路径进行分段；
9.计算分段后的初始路径的路径偏移，得到偏移路径；
10.对所述偏移路径进行平滑处理，得到最终路径。
11.在一些实施例中，所述规划扫地机器人初始路径，包括：
12.确定扫地机器人要规划路径的起始点和目标点；
13.根据所述扫地机器人要规划路径的起始点和目标点，通过路径规划算法规划扫地机器人的初始路径。
14.在一些实施例中，所述对所述初始路径上的每一个路径点进行第一可变邻域范围内的障碍物检测，记录每一个路径点与障碍物之间的距离，包括：
15.从初始路径的第一个路径点开始依次进行第一可变邻域范围的障碍物检测；
16.当检测到某一路径点第一可变邻域的范围有障碍物时，计算该路径点与障碍物之间的距离；
17.当检测到某一路径点第一可变邻域的范围没有障碍物时，记录该路径点与障碍物之间的距离为所述可变邻域的半径的2次方；
18.最终得到所有路径点与其对应障碍物之间的距离。
19.在一些实施例中，所述根据所述每一个路径点与障碍物之间的距离对所述初始路径进行分段，包括：
20.获取当前路径点的第二可变邻域范围的多个路径点与其对应障碍物之间的距离；
21.判断所述多个路径点与其对应障碍物之间的距离是否出现由大变小，再由小变大的趋势；
22.若出现由大变小，再由小变大的趋势，则记录多个路径点与其对应障碍物之间的距离中的最小距离对应的路径点为障碍路径点，并以下一个路径点作为当前路径重复上述步骤；
23.若未出现由大变小，再由小变大的趋势，则以下一个路径点作为当前路径重复上述步骤；
24.从所述初始路径的第一个路径点开始依次执行上述步骤，最终得到多个障碍路径点；
25.根据所述多个障碍路径点对所述初始路径进行分段。
26.在一些实施例中，所述计算分段后的初始路径的路径偏移，得到偏移路径，包括：
27.所述多个障碍路径点根据公式：
[0028][0029]
计算每个障碍路径点在初始位置上的偏移距离d；
[0030]
根据公式：
[0031][0032]
计算每个分段路径两个端点之间的路径点在初始位置上的偏移距离d
n
；
[0033]
其中，r为第一可变邻域的半径，d为障碍路径点与其对应障碍物之间的距离，m为分段后的初始路径的两个端点之间的初始路径点的总数，n为当前初始路径点在分段后的初始路径中的所有初始路径点中的序数，r和d均大于0，m和n均为大于0的整数；
[0034]
根据所述偏移距离d和d
n
，确定偏移后的障碍路径点的位置和每个分段路径两个端点之间的初始路径点的位置；
[0035]
根据所述偏移后的障碍路径点的位置和每个分段路径两个端点之间的初始路径点的位置，得到每个分段路径的偏移路径。
[0036]
在一些实施例中，所述对所述偏移路径进行平滑处理，得到最终路径，包括：
[0037]
通过b样条曲线对所述偏移路径进行平滑处理，得到最终路径。
[0038]
在一些实施例中，所述方法还包括：
[0039]
控制扫地机器人按照所述最终路径进行移动。
[0040]
第二方面，一种路径导航规划装置，所述装置包括：
[0041]
规划单元，用于规划扫地机器人初始路径；
[0042]
检测单元，用于对所述初始路径上的每一个路径点进行第一可变邻域范围内的障碍物检测，并记录每一个路径点与障碍物之间的距离；
[0043]
分段单元，用于根据所述每一个路径点与障碍物之间的距离对所述初始路径进行分段；
[0044]
计算单元，用于计算分段后的初始路径的路径偏移，得到偏移路径；
[0045]
处理单元，用于对所述偏移路径进行平滑处理，得到最终路径。
[0046]
第三方面，一种存储介质，该存储介质存储的计算机程序，可被一个或多个处理器执行，可用来实现如上述第一方面所述的路径导航规划方法。
[0047]
第四方面，一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，该计算机程序被所述处理器执行时，执行如上述第一方面所述的路径导航规划方法。
[0048]
本技术提供的一种路径导航规划方法、装置、存储介质及电子设备，包括：规划扫地机器人初始路径；对所述初始路径上的每一个路径点进行第一可变邻域范围内的障碍物检测，并记录每一个路径点与障碍物之间的距离；根据所述每一个路径点与障碍物之间的距离对所述初始路径进行分段；计算分段后的初始路径的路径偏移，得到偏移路径；对所述偏移路径进行平滑处理，得到最终路径。本技术通过将扫地机器人整体路径进行分段化偏离，可以使机器人移动时更加合理的远离障碍物，提高扫地机器人移动灵活性和行走效率，缩短机器人到达目标点的时间；同时也可以减少扫地机器人与障碍物之间发生的碰撞，从而实现对机器人机身的保护，提高机器人自身所搭载传感器的测量精度，减少传感器误差，使扫地机器人进行路径规划和导航更加准确。
附图说明
[0049]
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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0050]
图1为本技术实施例提供的一种路径导航规划方法的流程示意图；
[0051]
图2为本技术实施例提供的偏移路径示意图；
[0052]
图3为本技术实施例提供的初始路径与最终路径的对比示意图；
[0053]
图4为本技术实施例提供的一种路径导航规划装置的结构示意图；
[0054]
图5为本技术实施例提供的一种电子设备的连接框图。
具体实施方式
[0055]
以下将结合附图及实施例来详细说明本技术的实施方式，借此对本技术如何应用技术手段来解决技术问题，并达到相应技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。本技术实施例以及实施例中的各个特征，在不相冲突前提下可以相互结合，所形成的技术方案均在本技术的保护范围之内。
[0056]
由背景技术可知，目前已经提出的一些路径导航方法中，多为扫地机器人仅在障碍物附近以障碍点加偏移半径的方式进行路径偏离，由此便会造成扫地机器人在障碍物附近进行多次转向操作，此时扫地机器人会停止运动且在原地旋转，直至重新规划出路径，这导致扫地机器人会浪费大量时间，严重影响自身移动效率。同时，由于偏移方式简单，容易
造成扫地机器人与其他障碍物发生碰撞，这便会对扫地机器人自身结构造成损坏，增大机身所搭载传感器的测量误差，导致扫地机器人不能安全且快速的到达目标点。
[0057]
有鉴于此，本技术提供一种路径导航规划方法、装置、存储介质及电子设备，解决了相关技术中扫地机器人会停止运动且在原地旋转，直至重新规划出路径，这导致扫地机器人会浪费大量时间，严重影响自身移动效率甚至会发生碰撞造成结构损坏的技术问题。
[0058]
实施例一
[0059]
图1为本技术实施例提供的一种路径导航规划方法的流程示意图，如图1所示，本方法包括：
[0060]
s101、规划扫地机器人初始路径；
[0061]
s102、对所述初始路径上的每一个路径点进行第一可变邻域范围内的障碍物检测，并记录每一个路径点与障碍物之间的距离；
[0062]
s103、根据所述每一个路径点与障碍物之间的距离对所述初始路径进行分段；
[0063]
s104、计算分段后的初始路径的路径偏移，得到偏移路径；
[0064]
s105、对所述偏移路径进行平滑处理，得到最终路径。
[0065]
需要说明的是，针对扫地机器人在障碍物附近多次转向导致的耗时和行走效率低的问题，本发明提出一种改进的扫地机器人远离障碍物的路径导航规划方法。该方法首先记录起始点与目标点，规划出一条连接起始点与目标点的可通行路径；然后对路径中的每一个路径点使用线性递增的思维方式，在可变邻域内进行障碍物搜索，由此获得路径上所有靠近障碍物的障碍点；再将初始路径按照障碍点进行路径分段，之后使用设定的偏移策略，将分段之后的路径进行整体偏移；最后通过路径平滑算法，对偏移之后的路径进行平滑处理，并且控制扫地机器人按照新的路径进行移动，以实现扫地机器人可以高效且安全的到达目标点的目的。
[0066]
在一些实施例中，所述规划扫地机器人初始路径，包括：
[0067]
确定扫地机器人要规划路径的起始点和目标点；
[0068]
根据所述扫地机器人要规划路径的起始点和目标点，通过路径规划算法规划扫地机器人的初始路径。
[0069]
需要说明的是，本技术所述的路径规划算法可采用a星算法，d星算法，dijkstra算法，jps算法路径规划方法，或者其他可以实现路径规划的算法均为本技术的范围内。
[0070]
在一些实施例中，所述对所述初始路径上的每一个路径点进行第一可变邻域范围内的障碍物检测，记录每一个路径点与障碍物之间的距离，包括：
[0071]
从初始路径的第一个路径点开始依次进行第一可变邻域范围的障碍物检测；
[0072]
当检测到某一路径点第一可变邻域的范围有障碍物时，计算该路径点与障碍物之间的距离；
[0073]
当检测到某一路径点第一可变邻域的范围没有障碍物时，记录该路径点与障碍物之间的距离为所述可变邻域的半径的2次方；
[0074]
最终得到所有路径点与其对应障碍物之间的距离。
[0075]
需要说明的是，第一可变邻域的半径可以根据实际情况设定一个合理的取值范围，并通过线性递增的方式进行调整，将邻域范围逐渐变大，多次检测邻域范围内是否存在障碍物。
[0076]
在一些实施例中，所述根据所述每一个路径点与障碍物之间的距离对所述初始路径进行分段，包括：
[0077]
获取当前路径点的第二可变邻域范围的多个路径点与其对应障碍物之间的距离；
[0078]
判断所述多个路径点与其对应障碍物之间的距离是否出现由大变小，再由小变大的趋势；
[0079]
若出现由大变小，再由小变大的趋势，则记录多个路径点与其对应障碍物之间的距离中的最小距离对应的路径点为障碍路径点，并以下一个路径点作为当前路径重复上述步骤；
[0080]
若未出现由大变小，再由小变大的趋势，则以下一个路径点作为当前路径重复上述步骤；
[0081]
从所述初始路径的第一个路径点开始依次执行上述步骤，最终得到多个障碍路径点；
[0082]
根据所述多个障碍路径点对所述初始路径进行分段。
[0083]
需要说明的是，第二可变邻域半径可以根据实际情况自行设定一个合理的范围阈值，只需符合邻域范围内包含多个路径点与其对应障碍物之间的距离，当判断多个距离呈现由大变小，再由小变大的趋势时，则说明该邻域范围内有折点，并将该点记录。如果没有出现此趋势，则说明该邻域范围内没有折点，此时直接对距离数据中下一个点进行相同的判断，直到对所有路径点判断完为止，这时候会得到一系列记录的折点，将这些折点对应到初始路径的路径点中，可以获得一系列路径点，这些路径点就是距离障碍物最近的障碍路径点，多个障碍路径点将初始路径分成了多个分段路径。
[0084]
其中，每个分段路径中可能包含多个路径点，该路径点称为初始路径点，
[0085]
在一些实施例中，所述计算分段后的初始路径的路径偏移，得到偏移路径，包括：
[0086]
所述多个障碍路径点根据公式：
[0087][0088]
计算每个障碍路径点在初始位置上的偏移距离d；
[0089]
根据公式：
[0090][0091]
计算每个分段路径两个端点之间的路径点在初始位置上的偏移距离d
n
；
[0092]
其中，r为第一可变邻域的半径，d为障碍路径点与其对应障碍物之间的距离，m为分段后的初始路径的两个端点之间的初始路径点的总数，n为当前初始路径点在分段后的初始路径中的所有初始路径点中的序数，r和d均大于0，m和n均为大于0的整数；
[0093]
根据所述偏移距离d和d
n
，确定偏移后的障碍路径点的位置和每个分段路径两个端点之间的初始路径点的位置；
[0094]
根据所述偏移后的障碍路径点的位置和每个分段路径两个端点之间的初始路径点的位置，得到每个分段路径的偏移路径。
[0095]
需要说明的是，在分段路径中，第一分段路径的起始端点是初始路径的起始点，结束端点是第一个障碍路径点，第二分段路径到倒数第二个分段路径的起始端点和结束端点均为障碍路径点，倒数第一个分段路径的起始端点为最后一个障碍路径点，结束端点为初
始路径的结束点，即目标点，在起始端点和结束端点之间可能会包含多个初始路径点，每个分段路径的偏移处理均是起始端点不动，计算结束端点的偏移距离，然后根据结束端点的偏移距离计算分段路径中包含的每个初始路径点的偏移距离，最终得到每个分段路径从起始端点到偏移后的结束端点的偏移路径。
[0096]
如图2所示，为偏移路径示意图，其中，c点为分段路径的起始端点，图中圆形的圆心为障碍路径点，也是分段路径的结束端点，从图2中可以看到分段路径的起始端点不动，结束端点偏移了距离d，然后计算分段路径上每个初始路径点的偏移距离，由公式：可知，距离起始端点越近的初始路径点的偏移距离越小，距离结束端点越近的初始路径点的偏移距离越大，因此最终得到的偏移路径如图2所示。
[0097]
在一些实施例中，所述对所述偏移路径进行平滑处理，得到最终路径，包括：
[0098]
通过b样条曲线对所述偏移路径进行平滑处理，得到最终路径。
[0099]
需要说明的是，本技术的平滑处理包括但不限于采用b样条曲线算法，其他能够实现平滑处理的平滑算法均在本技术的范围内。
[0100]
进一步需要说明的是，通过平滑处理，可以将每个分段路径平滑的连续在一起，形成一个完整的路径，作为最终路径。
[0101]
如图3所示，为初始路径与最终路径的对比示意图，从图3中可以看到，在同样是遇到障碍物，初始路径机器人在障碍物附近会进行转向等耗时动作，并且其规划路径不平滑，行走也会消耗更多的时长，行走效率低下，而本技术得到的最终路径则较为平滑，避免了加减速的原地转向动作，行走更加流畅，能够极大的提升机器人行走效率。从而改进了机器人遇到障碍物时的转向问题，提高了扫地机器人整体运行效率，并且不会发生扫地机器人与障碍物碰撞的情况。
[0102]
在一些实施例中，所述方法还包括：
[0103]
控制扫地机器人按照所述最终路径进行移动。
[0104]
综上所述，本技术实施例提供了一种路径导航规划方法，包括：规划扫地机器人初始路径；对所述初始路径上的每一个路径点进行第一可变邻域范围内的障碍物检测，并记录每一个路径点与障碍物之间的距离；根据所述每一个路径点与障碍物之间的距离对所述初始路径进行分段；计算分段后的初始路径的路径偏移，得到偏移路径；对所述偏移路径进行平滑处理，得到最终路径。本技术通过将扫地机器人整体路径进行分段化偏离，可以使机器人移动时更加合理的远离障碍物，提高扫地机器人移动灵活性和行走效率，缩短机器人到达目标点的时间；同时也可以减少扫地机器人与障碍物之间发生的碰撞，从而实现对机器人机身的保护，提高机器人自身所搭载传感器的测量精度，减少传感器误差，使扫地机器人进行路径规划和导航更加准确。
[0105]
实施例二
[0106]
基于上述本发明实施例公开的路径导航规划方法，图4具体公开了应用该路径导航规划方法的路径导航规划装置。
[0107]
如图4所示，本发明实施例公开了一种路径导航规划装置，该装置包括：
[0108]
规划单元401，用于规划扫地机器人初始路径；
[0109]
检测单元402，用于对所述初始路径上的每一个路径点进行第一可变邻域范围内
的障碍物检测，并记录每一个路径点与障碍物之间的距离；
[0110]
分段单元403，用于根据所述每一个路径点与障碍物之间的距离对所述初始路径进行分段；
[0111]
计算单元404，用于计算分段后的初始路径的路径偏移，得到偏移路径；
[0112]
处理单元405，用于对所述偏移路径进行平滑处理，得到最终路径。
[0113]
以上本发明实施例公开的路径导航规划装置中的规划单元401、检测单元402、分段单元403、计算单元404和处理单元405的具体工作过程，可参见本发明上述实施例公开的路径导航规划方法中的对应内容，这里不再进行赘述。
[0114]
综上所述，本技术实施例提供了一种路径导航规划装置，包括：规划扫地机器人初始路径；对所述初始路径上的每一个路径点进行第一可变邻域范围内的障碍物检测，并记录每一个路径点与障碍物之间的距离；根据所述每一个路径点与障碍物之间的距离对所述初始路径进行分段；计算分段后的初始路径的路径偏移，得到偏移路径；对所述偏移路径进行平滑处理，得到最终路径。本技术通过将扫地机器人整体路径进行分段化偏离，可以使机器人移动时更加合理的远离障碍物，提高扫地机器人移动灵活性和行走效率，缩短机器人到达目标点的时间；同时也可以减少扫地机器人与障碍物之间发生的碰撞，从而实现对机器人机身的保护，提高机器人自身所搭载传感器的测量精度，减少传感器误差，使扫地机器人进行路径规划和导航更加准确。
[0115]
实施例三
[0116]
本实施例还提供一种计算机可读存储介质，如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，sd或dx存储器等)、随机访问存储器(ram)、静态随机访问存储器(sram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、可编程只读存储器(prom)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、app应用商城等等，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时可以实现如实施例一的方法步骤，本实施例在此不再重复赘述。
[0117]
实施例四
[0118]
图5为本技术实施例提供的一种电子设备500的连接框图，如图5所示，该电子设备500可以包括：处理器501，存储器502，多媒体组件503，输入/输出(i/o)接口504，以及通信组件505。
[0119]
其中，处理器501用于执行如实施例一中的路径导航规划方法中的全部或部分步骤。存储器502用于存储各种类型的数据，这些数据例如可以包括电子设备中的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据。
[0120]
处理器501可以是专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、数字信号处理器(digital signal processor，简称dsp)、数字信号处理设备(digital signal processing device，简称dspd)、可编程逻辑器件(programmable logic device，简称pld)、现场可编程门阵列(field programmable gate array，简称fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述实施例一中的路径导航规划方法。
[0121]
存储器502可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(static random access memory，简称sram)，电可擦除可编程只读存储器(electrically erasable programmable read
‑
only memory，简称eeprom)，可擦
除可编程只读存储器(erasable programmable read
‑
only memory，简称eprom)，可编程只读存储器(programmable read
‑
only memory，简称prom)，只读存储器(read
‑
only memory，简称rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
[0122]
多媒体组件503可以包括屏幕和音频组件，该屏幕可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器或通过通信组件发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。
[0123]
i/o接口504为处理器501和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。
[0124]
通信组件505用于该电子设备500与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如wi
‑
fi，蓝牙，近场通信(near field communication，简称nfc)，2g、3g或4g，或它们中的一种或几种的组合，因此相应的该通信组件505可以包括：wi
‑
fi模块，蓝牙模块，nfc模块。
[0125]
综上，本技术提供的一种路径导航规划方法、装置、存储介质及电子设备，该方法包括：规划扫地机器人初始路径；对所述初始路径上的每一个路径点进行第一可变邻域范围内的障碍物检测，并记录每一个路径点与障碍物之间的距离；根据所述每一个路径点与障碍物之间的距离对所述初始路径进行分段；计算分段后的初始路径的路径偏移，得到偏移路径；对所述偏移路径进行平滑处理，得到最终路径。本技术通过将扫地机器人整体路径进行分段化偏离，可以使机器人移动时更加合理的远离障碍物，提高扫地机器人移动灵活性和行走效率，缩短机器人到达目标点的时间；同时也可以减少扫地机器人与障碍物之间发生的碰撞，从而实现对机器人机身的保护，提高机器人自身所搭载传感器的测量精度，减少传感器误差，使扫地机器人进行路径规划和导航更加准确。
[0126]
在本技术实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的方法实施例仅仅是示意性的。
[0127]
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0128]
虽然本技术所揭露的实施方式如上，但上述的内容只是为了便于理解本技术而采用的实施方式，并非用以限定本技术。任何本技术所属技术领域内的技术人员，在不脱离本技术所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本技术的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。