[发明专利]一种工作地图的生成方法、装置、设备及存储介质有效

专利信息
申请号: 202010049333.9 申请日: 2020-01-16
公开(公告)号: CN111248815B 公开(公告)日: 2021-07-16
发明(设计)人: 谭泽汉;马鑫磊;陈彦宇;马雅奇;李茹;叶盛世;邓剑锋;郭少峰;刘金龙;张磊;邝英兰;许荣雪;刘晓龙;曾安福;黎小坚;孙波;刘郑宇;汪立富;杜洋 申请(专利权)人: 珠海格力电器股份有限公司;珠海联云科技有限公司
主分类号: A47L11/24 分类号: A47L11/24;A47L11/40;G06F16/29
代理公司: 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 代理人: 张恺宁
地址: 519070 广*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 工作 地图 生成 方法 装置 设备 存储 介质
【说明书】:

发明实施例提供一种工作地图的生成方法、装置、设备及存储介质,涉及机器人领域,用以解决现有技术中扫地机器人所创建地图可读性差的问题,生成标注有房屋内各区域属性的工作地图,从而提高扫地机器人工作地图的可读性。所述工作地图的生成方法,应用于扫地机器人,包括:获取包含扫地机器人工作区域的地图数据;从地图数据中提取工作区域中房屋边界的第一特征数据,识别第一特征数据所表征的房屋尺度信息和房屋形状信息;基于房屋尺度信息和房屋形状信息,生成用于展示扫地机器人工作区域的标注有房屋内各区域属性的工作地图。

技术领域

本发明涉及机器人领域,尤其涉及一种工作地图的生成方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

目前,扫地机器人为了满足用户查看清扫状态的需求,通常可以在用户使用的终端中建立地图,以显示扫地区域和扫地路径,但是现有终端中建立的地图是利用扫地机器人的轨迹和建图数据进行重构设计的。

现有扫地机器人受限于传感器的性能,其建图方式一种是视觉与惯导结合的方式,这种方式创建的地图只能用于辅助定位,其测量的障碍物的轮廓是通过惯导和碰撞传感器对障碍物碰撞接触获取的;另一种是激光雷达与惯导结合的方式,但由于雷达是用于扫描真实环境轮廓的,在家庭场景中扫地机器人在距离地面10cm左右的位置扫描出来的轮廓,是很难辨识的,所以这种方式只能扫描一个水平面,无法获取障碍物的三维尺度信息。因此,现有扫地机器人建立的地图,对于非专业人士(例如,一般消费者)而言无法快速识别扫地机器人所处的位置,从而无法判断清扫区域范围以及是否清扫完毕。

综上所述,现有扫地机器人所创建地图的可读性较差,导致用户无法快速识别扫地机器人所处的位置。

发明内容

本发明实施例提供了一种工作地图的生成方法、装置、设备及存储介质,用以解决现有技术中扫地机器人所创建地图可读性差的问题,生成标注有房屋内各区域属性的工作地图,从而提高扫地机器人工作地图的可读性。

第一方面,本发明实施例提供一种工作地图的生成方法,应用于扫地机器人,包括:

获取包含扫地机器人工作区域的地图数据;

从地图数据中提取工作区域中房屋边界的第一特征数据,识别第一特征数据所表征的房屋尺度信息和房屋形状信息;

基于房屋尺度信息和房屋形状信息,生成用于展示扫地机器人工作区域的标注有房屋内各区域属性的工作地图。

本发明实施例提供的工作地图的生成方法,应用于扫地机器人,首先获取包含扫地机器人工作区域的地图数据,从地图数据中提取工作区域中房屋边界的第一特征数据,识别第一特征数据所表征的房屋尺度信息和房屋形状信息,并基于房屋尺度信息和房屋形状信息,生成用于展示扫地机器人工作区域的工作地图,地图中标注有房屋内各区域属性。与现有技术相比,生成的工作地图中标注有房屋内各区域的区域属性,更加便于用户识别扫地机器人的位置,提高了工作地图的可读性。

在一种可能的实施方式中,从地图数据中提取工作区域中房屋边界的第一特征数据,识别第一特征数据所表征的房屋尺度信息和房屋形状信息,包括:

从地图数据中提取工作区域中房屋边界的第一特征数据;

利用预先训练的第一深度神经网络识别第一特征数据所表征的房屋尺度信息和房屋形状信息,其中预先训练的第一深度神经网络是以预先获取的第一特征数据样本为输入特征,以第一特征数据样本的标注结果作为输出特征训练生成的。

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