[發明專利]障礙物地圖構建方法、清潔機器人及存儲介質

有效

• 申請號: 202111106119.3
• 申請日: 2021-09-22
• 公開（公告）號: CN113907663B
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發明（設計）人: 郁順昌;王朕;湯盛浩
• 申請（專利權）人: 追覓創新科技（蘇州）有限公司
• 主分類號: G01C21/00
• 分類號: G01C21/00;G05D1/02;A47L11/40;A47L11/24
• 代理公司: 南京中高專利代理有限公司 32333
• 代理人: 盧丹丹

本發明涉及一種障礙物地圖構建方法、清潔機器人及存儲介質。該障礙物地圖構建方法包括：獲取清潔機器人行進方向上的圖像信息；在根據所述圖像信息判斷所述清潔機器人行進方向上存在目標障礙物的情況下，確定所述目標障礙物的位置信息；將所述位置信息加入至清潔區域的格柵地圖中以構建障礙物地圖。本發明可解決相關技術中構建障礙物地圖時人工標注和添加障礙物語義，操作繁瑣體驗差，標注準確度低的問題。

技術領域

本發明涉及清潔設備技術領域，特別涉及一種障礙物地圖構建方法、清潔機器人及存儲介質。

背景技術

隨著自動化技術和人工智能技術的不斷發展，清潔機器人等各種自移動清潔設備的應用越來越廣泛。其中，清潔機器人作為一種智能化的清潔設備，可自動完成地面的清潔工作。而且，清潔機器人在對地面進行清潔的過程中，需要自動構建清潔區域的障礙物地圖，分辨出清潔區域中的障礙物以便在清潔過程中進行避讓。

在傳統技術中，清潔機器人在構建障礙物地圖時，需要較多地通過人工方式對障礙物進行標注和添加語義，操作繁瑣，給用戶帶來的使用體驗較差；而且，在多數情況下，用戶也無法準確地標注出地圖上的障礙物，導致構建得到的障礙物地圖準確度較差。

發明內容

因此，本發明所要解決的技術問題是構建障礙物地圖時人工標注和添加障礙物語義，操作繁瑣體驗差，標注準確度低。

為解決上述技術問題，本發明提供一種障礙物地圖構建方法，所述方法包括：

獲取清潔機器人行進方向上的圖像信息；

在根據所述圖像信息判斷所述清潔機器人行進方向上存在目標障礙物的情況下，確定所述目標障礙物的位置信息；

將所述位置信息加入至清潔區域的格柵地圖中以構建障礙物地圖。

可選地，所述根據所述圖像信息判斷所述清潔機器人行進方向上存在目標障礙物，包括：

將得到的所述圖像信息輸入至預設的障礙物檢測模型中，通過所述障礙物檢測模型檢測所述圖像信息中的障礙物信息；

當檢測到所述圖像信息中存在目標障礙物時，判斷清潔機器人行進方向上存在所述目標障礙物；

其中，所述障礙物檢測模型通過樣本障礙物圖像數據對初始障礙物檢測模型進行訓練得到，所述樣本障礙物圖像數據中標注了對應的目標障礙物。

可選地，所述當檢測到清潔機器人的行進方向上存在目標障礙物時之后，還包括：

通過所述障礙物檢測模型獲取所述目標障礙物的標簽信息，所述標簽信息包括所述目標障礙物的名稱類別；

將所述位置信息和所述標簽信息加入至清潔區域的格柵地圖中，構建得到所述障礙物地圖。

可選地，所述方法還包括：

獲取所述目標障礙物的三維數據，并將所述目標障礙物的三維數據添加至所述障礙物地圖中。

可選地，所述獲取所述目標障礙物的三維數據，包括：

判斷所述目標障礙物的類型信息；

當檢測到所述目標障礙物為低矮障礙物、黑色障礙物時，通過所述障礙物檢測模型獲取所述目標障礙物的所述標簽信息；

當檢測到所述目標障礙物為普通障礙物時，基于線激光傳感器獲取所述目標障礙物的線激光點云信息，根據得到的所述線激光點云信息獲得所述目標障礙物的三維數據。

可選地，所述障礙物檢測模型設為神經網絡檢測模型。

可選地，所述獲取所述目標障礙物的位置信息，包括：

計算所述目標障礙物與清潔機器人之間的距離信息；