[发明专利]一种基于历史数据分析的自动吸尘机器人最优路径规划方法

摘要

公开了一种基于历史数据分析的自动吸尘机器人最优路径规划方法，所述的自动吸尘机器人包括两个驱动轮、与所述驱动轮连接的两个驱动电机，所述的驱动电机上安装编码器，以安装在所述的自动吸尘机器人前部的障碍物检测装置，所述的驱动电机、编码器和障碍物检测装置与控制器连接，所述的控制器内部设置最优路径规划方法，所述的最优路径规划方法包括五个步骤：(1)设置数据链表L0；(2)所述的自动吸尘机器人检测到障碍物时，记录当前位置坐标，存入数据链表L0；(3)求取数据链表L0的中心点O和轮廓线段Sj(m,n)，并存入数据链表L1；(4)、保留数据链表L1中与中心点O之间无任何位置点的轮廓线段；(5)、计算数据链表L1中的最长轮廓线段，并作为接下来的清扫方向。

主权项

1.一种基于历史数据分析的自动吸尘机器人最优路径规划方法，所述的自动吸尘机器人包括两个驱动轮、与所述驱动轮连接的两个驱动电机，所述的驱动电机上安装编码器，还包括一个支撑轮，以安装在所述的自动吸尘机器人前部的障碍物检测装置，所述的驱动电机、编码器和障碍物检测装置与控制器连接，所述的控制器通过分别设置两个所述的驱动轮的速度和方向来实现所述的自动吸尘机器人的自由运动，并且根据所述的编码器的信号可以计算所述的自动吸尘机器人的相对移动距离和旋转方向，以起始位置为坐标原点，可计算当前位置的坐标（x，y），其特征在于：所述的控制器内部设置最优路径规划方法，所述的最优路径规划方法包括以下步骤：(1)、设置数据链表L0={Pi(xi,yi)}，其中，i=0，1，2......N‑1，xi和yi为坐标值，N为数据链表L0的长度，数据链表L0为近期所述的自动吸尘机器人检测障碍物以后停止位置的坐标数据；(2)、所述的自动吸尘机器人以直线运动方式前进，并且不断检测障碍物；当检测到障碍物时，所述的自动吸尘机器人停止，并记录当前位置的坐标（x，y）,存入数据链表L0，然后进入步骤3；(3)、求取数据链表L0的中心点O(xo，yo)，以中心点O为中心提取数据链表L0中的轮廓线段Sj(m,n)，并存入数据链表L1，其中，m=0，1，2......N‑1，n=0，1，2......N‑1，j=0，1，2......M‑1，并且M1中的轮廓线段S_j(m,n)组成三角区域，计算OP_m方向角θ₁=，OP_n方向角θ₂=，以及数据链表L₀中的点P_i(x_i,y_i)与中心点O形成的方向角θ₃=，如果对于数据链表L₀中所有的点P_i(x_i,y_i)，同时都成立，则该三角区域中无任何点出现，表明轮廓线段S_j(m,n)对应的方向没有清扫过，则在数据链表L₁保留该轮廓线段S_j(m,n)；相反，则在数据链表L₁删除轮廓线段S_j(m,n)；(5)、计算数据链表L₁中的轮廓线段S_j(m,n)的长度W_j=，比较轮廓线段S_j(m,n)的长度W_j的大小，取长度最大的轮廓线段S_max(m,n)，轮廓线段S_max(m,n)相对中心点O的方向角α=；所述的自动吸尘机器人选择方向角α为接下来的清扫方向。