[发明专利]栅格地图优化方法、存储介质和移动机器人

权利要求书

1.一种栅格地图优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

将预构建的栅格地图转换为点阵式图片，其中，所述点阵式图片被分割为空闲区域、障碍物区域和未知区域；

判断所述点阵式图片上的空闲区域、障碍物区域和未知区域是否符合预设要求：

当所述点阵式图片上的空闲区域、障碍物区域和未知区域任意一个区域不符合预设要求时，对不符合预设要求的区域进行调整，使得调整后区域符合预设要求；

当所述点阵式图片上的空闲区域、障碍物区域和未知区域均符合预设要求时，对所述障碍物区域进行优化处理，得到优化后点阵式图片；

将优化后点阵式图片转换为栅格地图，作为优化后栅格地图，以基于该优化后栅格地图进行定位或后续构建地图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述点阵式图像为PBM图像、PGM图像和PPM图像中的任意一种。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述障碍物区域进行优化处理，得到优化后点阵式图片，包括以下步骤：

选中所述障碍物区域中与所述空闲区域相邻的像素点；

将所述障碍物区域中未被选中的像素点与所述未知区域的像素点组成新的未知区域；

将由所述障碍物区域中选中的像素点组成的区域作为新的障碍物区域；

由所述空闲区域、新的未知区域与新的障碍物区域拼接而成的图片作为优化后点阵式图片。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述不符合预设要求的区域包括以下至少一种情况：

连通域不是最大连通域的空闲区域；

连通域中存在每一个像素点均不与空闲区域的像素点相邻的障碍物区域。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当所述不符合预设要求的区域为连通域不是最大连通域的空闲区域时，对不符合预设要求的区域进行调整，包括以下步骤：

根据所有空闲区域的像素点计算空闲区域的最大连通域；

将除最大连通域之外的空闲区域设置为障碍物区域。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述空闲区域和所述障碍物区域上分别标记不同的颜色，将除最大连通域之外的空闲区域设置为障碍物区域，包括以下步骤：

将除最大连通域之外的空闲区域的像素点的颜色更改为用于标记障碍物区域的颜色。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当所述不符合预设要求的区域为连通域中存在每一个像素点均不与空闲区域的像素点相邻的障碍物区域时，对不符合预设要求的区域进行调整，包括以下步骤：

将该障碍物区域的连通域设置为未知区域。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述未知区域和所述障碍物区域上分别标记不同的颜色，将该障碍物区域的连通域设置为未知区域，包括以下步骤：

将该障碍物区域的连通域的像素点的颜色更改为用于标记未知区域的颜色。

9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述栅格地图优化方法的步骤。

10.一种移动机器人，其包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-8任一项所述的栅格地图优化方法的步骤。