[发明专利]机器人地图数据处理方法、装置、机器人及介质

权利要求书

1.一种机器人地图数据处理方法，其特征在于，包括：

获取扫地机器人在预设区域的建图清扫过程中得到的初始障碍物点阵图和初始清扫点阵图；

对所述初始清扫点阵图进行第一闭运算处理，得到去孔洞清扫点阵图；

对所述去孔洞清扫点阵图进行提取边界处理，得到清扫边界点阵图；

合并所述初始障碍物点阵图与所述清扫边界点阵图，生成第一合并点阵图；

对所述第一合并点阵图进行线段合并处理，得到合并线段点阵图；

合并所述合并线段点阵图与所述去孔洞清扫点阵图，生成第二合并点阵图；

对所述第二合并点阵图进行第二闭运算处理，得到与所述预设区域对应的最终点阵地图。

2.如权利要求1所述的机器人地图数据处理方法，其特征在于，所述最终点阵地图包括最终障碍物点阵图和最终清扫点阵图；

所述对所述第二合并点阵图进行第二闭运算处理，得到最终点阵地图之后，还包括：

对所述最终点阵地图进行边界腐蚀处理，将边界腐蚀处理过程中的被腐蚀点阵提取并记录为所述最终障碍物点阵图，将边界腐蚀处理之后剩余的点阵记录为所述最终清扫点阵图；

根据所述最终障碍物点阵图与所述最终清扫点阵图构建与所述预设区域对应的清扫地图。

3.如权利要求2所述的机器人地图数据处理方法，其特征在于，所述对所述最终点阵地图进行边界腐蚀处理，包括：

对所述最终点阵地图中的每个像素点，以第一预设结构像素为基准进行第一相与处理。

4.如权利要求1所述的机器人地图数据处理方法，其特征在于，所述对所述初始清扫点阵图进行第一闭运算处理，得到去孔洞清扫点阵图，包括：

对所述初始清扫点阵图中的每个像素点，以第二预设结构像素为基准进行第一相或处理，使所述初始清扫点阵图膨胀形成第一膨胀点阵图；

对所述第一膨胀点阵图中的每个像素点，以所述第二预设结构像素为基准进行第二相与处理，形成所述去孔洞清扫点阵图。

5.如权利要求1所述的机器人地图数据处理方法，其特征在于，所述对所述去孔洞清扫点阵图进行提取边界处理，得到清扫边界点阵图，包括：

对所述去孔洞清扫点阵图中的每个像素点，以第三预设结构像素为基准进行第二相或处理，使所述去孔洞清扫点阵图膨胀形成第二膨胀点阵图；

提取所述第二膨胀点阵图相对于所述去孔洞清扫点阵图膨胀的边界点阵，并将提取的所述边界点阵记录为所述清扫边界点阵图。

6.如权利要求1所述的机器人地图数据处理方法，其特征在于，所述对所述合并点阵图进行线段合并处理，得到合并线段点阵图，包括：

确定所述合并点阵图中的合并单元，每一个所述合并单元中均包含在列的方向上相邻的第一预设数量的点阵行，或在行的方向上相邻的第一预设数量的点阵列；

确定所述合并单元中的行线段和列线段；所述行线段是指一个所述点阵行中，在行的方向上连续排列且数量达到第二预设数量的真像素点组成的线段；所述列线段是指一个所述点阵列中，在列的方向上连续排列且数量达到第二预设数量的真像素点组成的线段；

对所述合并点阵图中的每一个所述合并单元中的所有所述行线段或所有所述列线段进行线段合并处理，得到所述合并线段点阵图。

7.如权利要求6所述的机器人地图数据处理方法，其特征在于，所述对所述合并点阵图中的每一个所述合并单元中的所有所述行线段或所有所述列线段进行线段合并处理，得到所述合并线段点阵图，包括：

对每一个所述合并单元中的所有所述行线段或所有所述列线段的首像素值进行排序；

在确定同一个所述合并单元中存在相邻的所述行线段或相邻的所述列线段时，将相邻的所述行线段中首像素值排序在后的所述行线段在列方向上整体平移一个像素列，以合并至首像素值排序在先的所述行线段中，或将相邻的所述列线段中首像素值排序在后的所述列线段在行方向上整体平移一个像素行，以合并至首像素排序在先的所述列线段中；

在确定每一个所述合并单元中均不存在相邻的所述行线段或相邻的所述列线段时，确认合并完成。