[发明专利]移动机器人的自主分区方法和移动机器人

权利要求书

1.一种移动机器人的自主分区方法，其特征在于，所述自主分区方法包括：

获取目标环境的地图信息；

根据所述地图信息确定所述目标环境的最大闭合边界；

确定所述最大闭合边界中用于表征通行关卡的相对的目标边界点；

以相对的所述目标边界点作为分区依据，对所述目标环境进行区域划分。

2.根据权利要求1所述的自主分区方法，其特征在于，所述最大闭合边界包含至少一组所述相对的目标边界点，相对的目标边界点之间的距离符合预设距离范围。

3.根据权利要求2所述的自主分区方法，其特征在于，“确定所述最大闭合边界中用于表征通行关卡的相对的目标边界点”进一步包括：

以所述最大闭合边界上的任意边界点为圆心，以所述预设距离范围的下限和上限为内、外径作圆环，在所述圆环区域内确定与所述任意边界点相对应的其它边界点；

根据预设规则确定内外圆之间的边界点之中是否包含与所述任意边界点相对的目标边界点。

4.根据权利要求3所述的自主分区方法，其特征在于，“以所述最大闭合边界上的任意边界点为圆心，以所述预设距离范围的下限和上限为内、外径作圆环，在所述圆环区域内确定与所述任意边界点相对应的其它边界点”包括：

将所述最大闭合边界上的所有边界点依次进行编号，并将当前遍历的边界点i记作S_i；其中i是正整数；

建立内径为R_min，外径为R_max的圆环；

使边界点S_i与所述圆环的圆心重合，并判断所述圆环内是否存在边界点S_k；其中k是不等于i的正整数；

“根据预设规则确定内外圆之间的边界点之中是否包含与所述任意边界点相对的目标边界点”包括：

如果所述圆环内存在边界点S_k，则判断k与i之间的差值的绝对值是否大于阈值c，其中c是正整数；

如果k与i之间的差值的绝对值大于阈值c，则将边界点S_i和边界点S_k确定为一组目标边界点，用来表征所述通行关卡。

5.根据权利要求4所述的自主分区方法，其特征在于，R_min＝0.8米，R_max＝1.2米；

并且/或者，

c＝100；

并且/或者，

“如果k与i之间的差值的绝对值大于阈值c，则将边界点S_i和边界点S_k确定为一组目标边界点”进一步包括：

如果k与i之间的差值的绝对值大于阈值c，则检测边界点S_i与边界点S_k之间的连线上是否存在障碍物；

如果边界点S_i与边界点S_k之间的连线上没有障碍物，则将边界点S_i和边界点S_k确定为一组目标边界点；

并且/或者，

“以相对的所述目标边界点作为分区依据，对所述目标环境进行区域划分”进一步包括：

将边界点S_i和边界点S_k之间的连线作为通行关卡，对所述目标环境进行区域划分。

6.根据权利要求5所述的自主分区方法，其特征在于，“以相对的所述目标边界点作为分区依据，对所述目标环境进行区域划分”还包括位于“将边界点S_i和边界点S_k之间的连线作为通行关卡”之前的步骤：判断边界点S_i和边界点S_k之间的连线的附近是否存在其它连线；

“将边界点S_i和边界点S_k之间的连线作为通行关卡”包括：如果不存在其它连线，则将边界点S_i和边界点S_k之间的连线作为通行关卡；

“以相对的所述目标边界点作为分区依据”还包括：如果存在其它连线，则从连线最密集的区域中选取一条连线作为分区依据。