[发明专利]机器人可通行区域确定方法、装置、存储介质及机器人

说明书

本申请涉及一种机器人可通行区域确定方法、装置、存储介质及机器人，方法包括：针对房屋内的每个使用空间，获取机器人采集的雷达点云信息，将雷达点云信息划分为边界点云信息和障碍物点云信息，根据边界点云信息和障碍物点云信息确定使用空间内的多个目标椭圆包络区域，并使得每个目标椭圆包络区域内不存在障碍物和边界，每个目标椭圆包络区域对应的两个焦点之间的距离满足机器人的通行宽度，目标椭圆包络区域的数量满足所有目标椭圆包络区域能够连通，将所确定的所有目标椭圆包络区域的集合确定为机器人在使用空间内的可通行区域。通过采用上述方法，有效缓解了现有技术中存在的图形边界弯曲、倾斜的问题，从而有效提高地图的准确性。

技术领域

本申请涉及机器人导航技术领域，特别地涉及一种机器人可通行区域确定方法、装置、存储介质及机器人。

背景技术

目前扫地机器人已经从最初的随机碰撞惯导式导航，逐渐发展到规划式导航，这很大程度上解决了扫地机漏扫和重扫现象的发生。规划式扫地机器人一般主要包括图像辅助定位加惯导，以及激光雷达加惯导的方式，随着2D激光雷达成本的降低，利用激光雷达进行建图的机器人越来越多，不仅限于扫地机器人，还广泛应用于AGV、服务机器人等室内机器人领域。这种配置激光雷达的扫地机器人主要是依赖激光雷达传感器进行建图，然后按照机器人的功能定义进行路径规划、遍历、避障、自主回充电桩等功能的实现都需要依赖地图，而与此同时地图也会在APP端进行显示，方便客户了解扫地机在什么位置，以实现清扫区域标识、指定区域清扫等功能。

目前，受限于扫地机器人或者服务机器人产品的成本，一般选用的2D激光雷达成本都比较低，雷达的精度较差、点云数据稀疏、分辨率低，因此利用目前的开源算法在一些稍复杂的场景例如：长直走廊的办公区域，回字形区域，面积较大的情况等，建图时会发生偏转以及交叠甚至是弯曲等问题，目前的方法是通过对开源算法进行参数适配，调校以及优化等方法来提高建图的准确度，这种方法调试时间周期长、而且对调试人员的技术水平要求比较高。其次由于建图过程中雷达点云稀疏导致地图中障碍物的点云不足，障碍物轮廓奇异，而且建图过程中的基准存在误差，在进行回环检测的时候，很容易把有误差的点作为新的基准。这样在有误差存在的基础上进行建图就会连续出现偏差。因此，现有技术中，由于机器人建图获得的图形边界存在弯曲、倾斜等情况，从而会造成最终获得的地图准确性差的问题。

发明内容

针对上述问题，本申请提供一种机器人可通行区域确定方法、装置、存储介质及机器人，有效缓解了现有技术中存在的图形边界弯曲、倾斜的问题，从而有效提高地图的准确性。

第一方面，本申请提供了一种机器人可通行区域确定方法，所述方法包括：

针对房屋内的每个使用空间，分别执行以下步骤：

获取机器人采集的雷达点云信息；

将所述雷达点云信息划分为边界点云信息和障碍物点云信息；

根据所述边界点云信息确定该使用空间的边界；

根据所述边界和所述障碍物点云信息，确定该使用空间内的多个目标椭圆包络区域，并使得每个目标椭圆包络区域内不存在障碍物和边界，每个目标椭圆包络区域对应的两个焦点之间的距离满足所述机器人的通行宽度，所述目标椭圆包络区域的数量满足所有目标椭圆包络区域能够连通；

将所确定的所有目标椭圆包络区域的集合确定为所述机器人在该使用空间内的可通行区域。

可选的，在上述机器人可通行区域确定方法中，根据所述边界和所述障碍物点云信息，确定该使用空间内的多个椭圆包络区域，包括：

从所述边界包括的雷达点和所述障碍物点云信息涉及的雷达点中确定多个雷达点组，每个雷达点组包括两个雷达点；

将每个雷达点组中包括的两个雷达点之间的连线作为椭圆轴线，并根据每个所述椭圆轴线形成不包括障碍物和边界的最大椭圆包络区域；