[发明专利]一种室内清洁分区方法、装置和扫地机器人

说明书

本申请实施例提供一种室内清洁分区方法、装置和扫地机器人，该方法包括：获取待清洁区域的地图信息；从地图信息中提取待清洁区域的轮廓数据，轮廓数据中包括待清洁区域中墙体所在的线段；根据待清洁区域的轮廓数据通过角度迭代搜索位于各轮廓线上的门口端点；通过定向区域生长对各门口端点进行门构建，得到门口线段；将各门口线段与相应位置的墙体所在的线段围成的各规则区块作为待清洁区域的各个清洁分区。该方法可以解决现有方案中的覆盖分区大小固定而导致清扫效率下降的问题。

技术领域

本申请涉及扫地机器人技术领域，尤其涉及一种室内清洁分区方法、装置和扫地机器人。

背景技术

在实际应用中，用户经常需要让扫地机器人对室内的一些区域进行自主清洁。然而，在清洁过程中，扫地机器人主要是按照预先人为划分好的清洁区域大小来进行清洁，一方面需要人为过多参与，另一方面机器人每次都是按照固定的分区大小进行清扫等，导致清扫效率较低。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供一种室内清洁分区方法、装置和扫地机器人。

第一方面，本申请实施例提供一种室内清洁分区方法，包括：

获取待清洁区域的地图信息；

从所述地图信息中提取所述待清洁区域的轮廓数据，所述轮廓数据中包括所述待清洁区域中墙体所在的线段；

根据所述待清洁区域的轮廓数据通过角度迭代搜索位于各轮廓线上的门口端点；

通过定向区域生长对各所述门口端点进行门构建，得到门口线段；

将各所述门口线段与相应位置的墙体所在的线段围成的各规则区块作为所述待清洁区域的各个清洁分区。

在一些实施例中，所述地图信息为对室内摄像或扫描获得的地图图像，所述从所述地图信息中提取所述待清洁区域的轮廓数据，包括：

对所述地图图像进行二值化处理，得到第一二值图像；

对所述第一二值图像进行形态学开操作，得到第二二值图像；

对所述第二二值图像中的像素点进行类型判断，若当前像素点与相邻的八个像素点均为黑色，则确定所述当前像素为内部点，否则为轮廓点；

将所述第二二值图像中所有的轮廓点保留，得到由各个轮廓点构成的轮廓线数据。

在一些实施例中，所述根据所述待清洁区域的轮廓数据通过角度迭代搜索位于各轮廓线上的门口端点，包括：

从各所述轮廓线上每次选取三个轮廓点作为一组，并根据选取的三个轮廓点的位置计算当前组对应的角度；

若当前组的所述角度大于预设角度阈值，则确定所述选取的三个轮廓点中的中间点为拐点，将各个所述拐点作为搜索到的门口端点。

在一些实施例中，所述通过定向区域生长对各所述门口端点进行门构建，之前还包括：

对搜索到的所述门口端点按照端点距离规则进行端点合并，得到保留的门口端点，所述保留的门口端点用于进行门构建操作。

在一些实施例中，所述通过定向区域生长对各所述门口端点进行门构建，得到门口线段，包括：

对于每个门口端点，从当前门口端点出发，沿当前门口端点的上、下、左和右四个方向中的至少一个方向进行生长，直至生长的线段长度与所述墙体所在的线段相交或超过预设长度阈值时停止生长，得到当前门口端点的四条生长线段；

将各门口端点的与所述墙体所在的线段相交的所述生长线段保留，以作为构建的门口线段。

在一些实施例中，得到所述门口线段之后还包括：