本申请提供了一种机器人的移动控制方法和装置、存储介质及电子装置，上述方法包括：获取目标机器人所处的空间环境的点云数据，得到目标点云数据，其中，目标点云数据中包含多个目标点；对目标点云数据执行聚类操作，得到一组类簇，其中，一组类簇中的每个类簇包含多个目标点中的至少一个目标点；从一组类簇中每个相邻类簇之间的缺口中，选取出目标缺口，其中，目标缺口为允许目标机器人通过的缺口；控制目标机器人向目标缺口的方向进行移动。采用上述技术方案，解决了相关技术中的机器人的移动控制方法存在由于使用全图信息寻找缺口导致的移动控制的耗时长的问题。移动控制的耗时长的问题。移动控制的耗时长的问题。
【技术实现步骤摘要】
机器人的移动控制方法和装置、存储介质及电子装置
[0001]本申请涉及机器人领域，具体而言，涉及一种机器人的移动控制方法和装置、存储介质及电子装置。
技术介绍
[0002]目前，在利用机器人对未知环境进行自主探索时，可以先获取环境数据，根据环境数据生成二维栅格地图，并通过所建的二维栅格地图的边界信息寻找缺口，按照寻找到的缺口进行移动路径规划，进而进行环境探索。
[0003]然而，对于上述基于二维栅格地图的边界信息寻找缺口控制机器人移动的方式，由于使用全图信息寻找缺口，随着二维栅格地图的增大，探索的耗时也会相应变长。
[0004]由此可见，相关技术中的机器人的移动控制方法，存在由于使用全图信息寻找缺口导致的移动控制的耗时长的问题。
技术实现思路
[0005]本申请的目的在于提供一种机器人的移动控制方法和装置、存储介质及电子装置，以至少解决相关技术中的机器人的移动控制方法存在由于使用全图信息寻找缺口导致的移动控制的耗时长的问题。
[0006]本申请的目的是通过以下技术方案实现：
[0007]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种机器人的移动控制方法，包括：获取目标机器人所处的空间环境的点云数据，得到目标点云数据，其中，所述目标点云数据中包含多个目标点；对所述目标点云数据执行聚类操作，得到一组类簇，其中，所述一组类簇中的每个类簇包含所述多个目标点中的至少一个目标点；从所述一组类簇中每个相邻类簇之间的缺口中，选取出目标缺口，其中，所述目标缺口为允许所述目标机器人通过的缺口；控制所述目标机器人向所述目标缺口的方向进行移动。
[0008]在一个示例性实施例中，所述获取目标机器人所处的空间环境的点云数据，得到目标点云数据，包括：在控制所述目标机器人进行旋转的过程中，通过所述目标机器人上的激光传感器获取所述目标机器人所处的空间环境的点云数据，得到所述目标点云数据。
[0009]在一个示例性实施例中，所述对所述目标点云数据执行聚类操作，得到一组类簇，包括：确定所述多个目标点中的每个目标点与一组参考射线中的每个参考射线之间的距离，其中，所述每个参考射线分别对应于一个参考角度；根据所述每个目标点与所述每个参考射线之间的距离，确定与所述每个参考射线匹配的目标点；将与所述每个参考射线匹配的目标点分别确定为一个类簇，得到所述一组类簇。
[0010]在一个示例性实施例中，所述确定所述多个目标点中的每个目标点与一组参考射线中的每个参考射线之间的距离，包括：将所述每个目标点分别投射到所述每个参考射线上，得到所述每个目标点与所述每个参考射线之间的距离。
[0011]在一个示例性实施例中，所述对所述目标点云数据执行聚类操作，得到一组类簇，
包括：将所述目标点云数据降采样到二维栅格地图上，得到与所述多个目标点中的每个目标点对应的二维点；根据所述每个目标点对应的二维点对所述多个目标点执行聚类操作，得到所述一组类簇。
[0012]在一个示例性实施例中，所述根据所述每个目标点对应的二维点对所述多个目标点执行聚类操作，得到所述一组类簇，包括：确定所述二维栅格地图中所述每个目标点对应的二维点所属的栅格，得到一组目标栅格，其中，所述一组目标栅格中的每个目标栅格包含与所述多个目标点的至少一个目标点对应的二维点；根据所述每个目标栅格包含的二维点、以及所述每个目标栅格的邻域信息对所述多个目标点执行聚类操作，得到所述一组类簇。
[0013]在一个示例性实施例中，所述从所述一组类簇中每个相邻类簇之间的缺口中，选取出目标缺口，包括：将所述每个相邻类簇之间的距离，确定为所述每个相邻类簇之间的缺口的尺寸；从所述每个相邻类簇之间的缺口中，选取出尺寸最大的缺口，得到所述目标缺口。
[0014]根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种机器人的移动控制装置，包括：获取单元，用于获取目标机器人所处的空间环境的点云数据，得到目标点云数据，其中，所述目标点云数据中包含多个目标点；聚类单元，用于对所述目标点云数据执行聚类操作，得到一组类簇，其中，所述一组类簇中的每个类簇包含所述多个目标点中的至少一个目标点；选取单元，用于从所述一组类簇中每个相邻类簇之间的缺口中，选取出目标缺口，其中，所述目标缺口为允许所述目标机器人通过的缺口；控制单元，用于控制所述目标机器人向所述目标缺口的方向进行移动。
[0015]在一个示例性实施例中，所述获取单元包括：获取模块，用于在控制所述目标机器人进行旋转的过程中，通过所述目标机器人上的激光传感器获取所述目标机器人所处的空间环境的点云数据，得到所述目标点云数据。
[0016]在一个示例性实施例中，所述聚类单元包括：第一确定模块，用于确定所述多个目标点中的每个目标点与一组参考射线中的每个参考射线之间的距离，其中，所述每个参考射线分别对应于一个参考角度；第二确定模块，用于根据所述每个目标点与所述每个参考射线之间的距离，确定与所述每个参考射线匹配的目标点；第三确定模块，用于将与所述每个参考射线匹配的目标点分别确定为一个类簇，得到所述一组类簇。
[0017]在一个示例性实施例中，所述第一确定模块包括：投射子模块，用于将所述每个目标点分别投射到所述每个参考射线上，得到所述每个目标点与所述每个参考射线之间的距离。
[0018]在一个示例性实施例中，所述聚类单元包括：降采样模块，用于将所述目标点云数据降采样到二维栅格地图上，得到与所述多个目标点中的每个目标点对应的二维点；聚类模块，用于根据所述每个目标点对应的二维点对所述多个目标点执行聚类操作，得到所述一组类簇。
[0019]在一个示例性实施例中，所述聚类模块包括：确定子模块，用于确定所述二维栅格地图中所述每个目标点对应的二维点所属的栅格，得到一组目标栅格，其中，所述一组目标栅格中的每个目标栅格包含与所述多个目标点的至少一个目标点对应的二维点；执行子模块，用于根据所述每个目标栅格包含的二维点、以及所述每个目标栅格的邻域信息对所述
多个目标点执行聚类操作，得到所述一组类簇。
[0020]在一个示例性实施例中，所述选取单元包括：第四确定模块，用于将所述每个相邻类簇之间的距离，确定为所述每个相邻类簇之间的缺口的尺寸；选取模块，用于从所述每个相邻类簇之间的缺口中，选取出尺寸最大的缺口，得到所述目标缺口。
[0021]根据本申请实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述机器人的移动控制方法。
[0022]根据本申请实施例的又一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，上述处理器通过计算机程序执行上述的机器人的移动控制方法。
[0023]在本申请实施例中，采用对机器人所处的空间环境的的点云数据进行聚类、并从相邻类簇之间的缺口中选取出允许机器人通过的缺口的方式，通过获取目标机器人所处的空间环境的点云数据，得到目标点云数据，其中，目标点本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种机器人的移动控制方法，其特征在于，包括：获取目标机器人所处的空间环境的点云数据，得到目标点云数据，其中，所述目标点云数据中包含多个目标点；对所述目标点云数据执行聚类操作，得到一组类簇，其中，所述一组类簇中的每个类簇包含所述多个目标点中的至少一个目标点；从所述一组类簇中每个相邻类簇之间的缺口中，选取出目标缺口，其中，所述目标缺口为允许所述目标机器人通过的缺口；控制所述目标机器人向所述目标缺口的方向进行移动。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标机器人所处的空间环境的点云数据，得到目标点云数据，包括：在控制所述目标机器人进行旋转的过程中，通过所述目标机器人上的激光传感器获取所述目标机器人所处的空间环境的点云数据，得到所述目标点云数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标点云数据执行聚类操作，得到一组类簇，包括：确定所述多个目标点中的每个目标点与一组参考射线中的每个参考射线之间的距离，其中，所述每个参考射线分别对应于一个参考角度；根据所述每个目标点与所述每个参考射线之间的距离，确定与所述每个参考射线匹配的目标点；将与所述每个参考射线匹配的目标点分别确定为一个类簇，得到所述一组类簇。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述多个目标点中的每个目标点与一组参考射线中的每个参考射线之间的距离，包括：将所述每个目标点分别投射到所述每个参考射线上，得到所述每个目标点与所述每个参考射线之间的距离。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标点云数据执行聚类操作，得到一组类簇，包括：将所述目标点云数据降采样到二维栅格地图上，得到与所述多个目标点中的每个目标点对应的二维点；根据所述每个目标点对应的二维点对所述多个目标点执行聚...
【专利技术属性】
技术研发人员：张陆涵，曹蒙，崔凌，
申请(专利权)人：追觅创新科技苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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