1.本技术涉及清洁机器人技术领域，特别是涉及清扫规划优化方法、装置及清洁机器人。
背景技术：2.近年来，随着科学技术的不断发展进步，各种具有扫地、吸地、拖地及洗地功能的清洁机器人逐渐被人们所接受。清洁机器人上通常会设置有多种传感器作为其感知系统，以实现机器人的定位、建图、导航、避障等功能。具体的，清洁机器人在工作过程中可以利用激光或者视觉传感器建立栅格地图，根据栅格地图进行全覆盖清洁。
3.现有清洁机器人的清扫策略多数是以固定大小的方形区域完成整个地图的覆盖清扫，或者根据已划分区域按顺序清扫，由于清扫顺序的不确定往往会在清扫过程中出现导航过多、重复清扫的现象，从而导致清洁机器人的整体清扫效率较低。
技术实现要素：4.基于此，有必要针对上述现有的清洁机器人的清扫过程中易出现导航过多、重复清扫而导致清扫效率低的问题，提供一种清扫规划优化方法、装置及清洁机器人。
5.为了实现上述目的，本发明实施例提供了一种清扫规划优化方法，应用于清洁机器人，包括如下步骤：
6.对栅格地图进行区域划分，得到若干个分区；
7.在各分区中选取起点分区，并将选取的起点分区确认为清扫起点分区；
8.基于清扫起点分区和各分区的相邻关系信息，对各分区进行权重标记处理，得到各个分区权重信息；
9.基于预设权重筛选算法，对各分区权重信息进行清扫顺序标记处理，得到分区清扫顺序信息。
10.在其中一个实施例中，对各分区进行权重标记处理的步骤包括：
11.对各分区的权重标记为第一权重值；
12.对清扫起点分区的权重更新为第二权重值；第二权重值大于第一权重值；
13.将与清扫起点分区相邻的分区的权重更新为第三权重值，并将权重为第三权重值的分区加入标记集合，且标记集合的权重为当前累计权重值；第三权重值大于第二权重值；当前累计权重值等于第三权重值；
14.执行遍历标记操作；遍历标记操作为：遍历标记集合中所有分区的相邻分区，标记所有相邻且未标记的分区权重为相邻分区的下一累计权重值，并清空标记集合，且将权重为下一累计权重值的分区加入清空后的标记集合；下一累计权重值为当前累计权重值与预设常数之和；
15.当标记集合不为空时，重复执行遍历标记操作，直至标记集合为空。
16.在其中一个实施例中，基于预设权重筛选算法，对各分区权重信息进行清扫顺序
标记处理的步骤包括：
17.执行最大权重分区处理操作；最大权重分区处理操作为：选取各分区中权重最大的分区确认为最大权重分区，将最大权重分区的身份信息加入顺序列表，并清除对应最大权重分区的权重；
18.执行预选分区选取操作；预选分区选取操作为：基于各分区的相邻关系信息，选取与最大权重分区相邻且权重最大的分区确认为当前预选分区；
19.在当前预选分区不为空时，遍历当前预选分区的相邻分区，选取权重大于当前预选分区权重的分区确认为最新预选分区，并将当前预选分区的身份信息更新为最新预选分区的身份信息；
20.若当前预选分区为清扫起点分区，则执行最大权重分区处理操作；
21.若当前预选分区不为清扫起点分区，则将当前预选分区的身份信息加入顺序列表，并清除对应当前预选分区的权重，且将当前预选分区确认为新的最大权重分区，并转至执行预选分区选取操作；
22.在当前预选分区为空时，根据顺序列表的身份信息加入顺序，得到分区清扫顺序信息。
23.在其中一个实施例中，执行最大权重分区处理操作的步骤之前，包括：
24.将权重为第一权重值的分区的身份信息加入顺序列表。
25.在其中一个实施例中，各分区的相邻关系的获取步骤包括：
26.获取各分区的标签信息；
27.根据各分区的标签信息，对各分区之间的相邻关系进行处理，得到各分区的相邻关系信息。
28.在其中一个实施例中，清扫起点分区为包含清洁机器人的当前位置或基站位置的分区。
29.在其中一个实施例中，对栅格地图进行区域划分的步骤包括：
30.根据预设的分割线，对栅格地图进行区域分割，得到各分区。
31.在其中一个实施例中，对栅格地图进行区域划分的步骤包括：
32.对栅格地图进行门线识别，得到门线信息；
33.根据门线信息，对栅格地图进行区域分割，得到各分区。
34.另一方面，本发明实施例还提供了一种清扫规划优化装置，应用于清洁机器人，包括：
35.分区单元，用于对栅格地图进行区域划分，得到若干个分区；
36.起点选取单元，用于在各分区中选取起点分区，并将选取的起点分区确认为清扫起点分区；
37.权重处理单元，用于基于清扫起点分区和各分区的相邻关系信息，对各分区进行权重标记处理，得到各个分区权重信息；
38.清扫顺序标记单元，用于基于预设权重筛选算法，对各分区权重信息进行清扫顺序标记处理，得到分区清扫顺序信息。
39.另一方面，本发明实施例还提供了一种清洁机器人，包括清洁机器人主体以及设置在清洁机器人上的控制器；控制器用于执行上述任意一项的清扫规划优化方法。
40.上述各实施例的清扫规划优化方法、清扫规划优化装置或清洁机器人，对栅格地图进行区域划分，得到若干个分区；在各分区中选取起点分区，并将选取的起点分区确认为清扫起点分区；基于清扫起点分区和各分区的相邻关系信息，对各分区进行权重标记处理，得到各个分区权重信息；基于预设权重筛选算法，对各分区权重信息进行清扫顺序标记处理，得到分区清扫顺序信息，从而优化了清洁机器人的清扫顺序。本技术通过对已建立好栅格地图上进行区域分割，将已分割好的栅格地图各个分区中选取清扫起点分区和各个分区的相邻关系信息；再根据各个相邻关系信息和清扫起点分区，设计和规划各个区域的清扫先后顺序，实现最优的清扫规划，从而能够有效地减少作业过程中的无效导航和重复清扫运动，快速有效地完成覆盖式清扫，进而提高了清扫效率。
附图说明
41.图1为一个实施例中清扫规划优化方法的应用环境示意图；
42.图2为一个实施例中清扫规划优化方法的第一流程示意图；
43.图3为一个实施例中权重标记处理步骤的流程示意图；
44.图4为一个实施例中清扫顺序标记处理步骤的流程示意图；
45.图5为一个实施例中清扫规划优化方法的第二流程示意图；
46.图6为一个实施例中清扫规划优化方法的分区栅格示意图；
47.图7为一个实施例中清洁机器人的清扫规划优化装置的方框示意图。
具体实施方式
48.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本技术保护的范围。
49.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例。此外，术语“包括”和“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
50.另外，术语“多个”的含义应为两个及两个以上。
51.本技术提供的清扫规划优化方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，清洁机器人包括控制器102和清洁机器人主体104，控制器102连接清洁机器人主体104，控制器102可用来对栅格地图进行区域划分，得到若干个分区；在各分区中选取起点分区，并将选取的起点分区确认为清扫起点分区；基于清扫起点分区和各分区的相邻关系信息，对各分区进行权重标记处理，得到各个分区权重信息；基于预设权重筛选算法，对各分区权重信息进行清扫顺序标记处理，得到分区清扫顺序信息。清洁机器人可以是具有扫地、拖地等功能的清洁机器人。清洁机器人还包括摄像头，摄像头可用来采集对应栅格地图的图像数据，
进而控制器可根据摄像头采集到的图像数据，得到相应的栅格地图。
52.为了解决现有的清洁机器人的清扫过程中出现导航过多、重复清扫而导致清扫效率低的问题，在一个实施例中，如图2所示，提供了一种应用于清洁机器人的清扫规划优化方法，以该方法应用于图1中的控制器102为例进行说明，包括：
53.步骤s210，对栅格地图进行区域划分，得到若干个分区。
54.其中，栅格地图，也称光栅地图，是指在空间和亮度上都已经离散化了的地图图像。示例性的，栅格地图可通过系统离线下载相应的栅格地图数据得到；栅格地图还可通过对摄像头实时采集到的图像数据处理得到。例如，摄像头实时采集图像数据，并将采集到的图像数据传输给控制器，控制器对接收到的图像数据进行处理，进而得到相应的栅格地图。摄像头可以但不限于是单目摄像头或双目摄像头。
55.控制器可对建立好的栅格地图进行区域划分处理，将栅格地图划分为若干个分区。示例性的，可通过人为添加分割线对栅格地图进行分区划分，进而得到各个分区。还可通过对障碍物进行识别，主动寻找门线的方式，将栅格地图分割成不同的区域，进而得到各个分区。
56.步骤s220，在各分区中选取起点分区，并将选取的起点分区确认为清扫起点分区。
57.其中，清扫起点分区指的是清洁机器人的首先进行清扫的分区。示例性的，控制器可将清洁机器人本体当前位置确认为起点位置，进而可将对应清洁机器人本体的当前位置的所在分区确认为起点分区。另外，控制器还可将清洁机器人本体的初始位置确认为起点位置，进而可将对于清洁机器人本体的初始位置的所在分区确认为起点分区。
58.控制器可基于预设的起点分区选取规则，从各个分区中选取起点分区，并将选取的起点分区确认为清扫起点分区。
59.步骤s230，基于清扫起点分区和各分区的相邻关系信息，对各分区进行权重标记处理，得到各个分区权重信息。
60.其中，相邻关系信息指的是存在相邻关系的分区与分区之间的身份信息。例如第一分区和第二分区为相邻关系的分区，则对应第一分区和第二分区的相邻关系信息包括第一分区的身份信息和第二分区的身份信息。示例性的，相邻分压与分区之间的相邻关系可基于分区与分区之间是否有相互接触来确定，将存在相互接触的2个分区确认为存在相邻关系的分区。
61.控制器可对各个分区的相邻关系进行排查处理，进而得到各个分区的相邻关系信息。控制器基于清扫起点分区和各分区的相邻关系信息，采用预设权重标记规则对各分区进行权重标记处理，进而得到各个分区权重信息。
62.步骤s240，基于预设权重筛选算法，对各分区权重信息进行清扫顺序标记处理，得到分区清扫顺序信息。
63.其中，控制器基于预设权重筛选算法，对各分区权重信息进行清扫顺序标记处理，依次标记各个分区的清扫顺序，得到分区清扫顺序信息，进而实现根据清扫顺序依次完成所有分区的清扫，最终能够减少导航和重复清扫，实现清扫优化和效率的提高。
64.上述实施例中，对栅格地图进行区域划分，得到若干个分区；在各分区中选取起点分区，并将选取的起点分区确认为清扫起点分区；基于清扫起点分区和各分区的相邻关系信息，对各分区进行权重标记处理，得到各个分区权重信息；基于预设权重筛选算法，对各
分区权重信息进行清扫顺序标记处理，得到分区清扫顺序信息，从而优化了清洁机器人的清扫顺序。通过对已建立好栅格地图上进行区域分割，将已分割好的栅格地图各个分区中选取清扫起点分区和各个分区的相邻关系信息；再根据各个相邻关系信息和清扫起点分区，设计和规划各个区域的清扫先后顺序，实现最优的清扫规划，从而能够有效地减少无效地导航和运动，快速有效地完成覆盖式清扫，进而提高了清扫效率。
65.在一个实施例中，如图3所示，对各分区进行权重标记处理的步骤包括：
66.步骤s310，对各分区的权重标记为第一权重值。
67.其中，第一权重值可以设置为0。例如，控制器可对各个分区的权重标记为0，实现对各个分区权重标记的初始化。
68.步骤s320，对清扫起点分区的权重更新为第二权重值；第二权重值大于第一权重值。
69.其中，第二权重值大于第一权重值，例如第一权重值为0，第二权重值设置为1。
70.控制器可根据选取的清扫起点分区，将清扫起点分区的权重更新为第二权重值，如清扫起点分区的权重由0更新为1。需要说明的是，清扫起点分区的初始权重为0。
71.步骤s330，将与清扫起点分区相邻的分区的权重更新为第三权重值，并将权重为第三权重值的分区加入标记集合，且标记集合的权重为当前累计权重值；第三权重值大于第二权重值；当前累计权重值等于第三权重值。
72.其中，第三权重值大于第二权重值，例如第二权重值为1，第三权重值设置为2。
73.控制器可基于相邻关系信息，将与清扫起点分区相邻的分区的权重更新为第三权重值，如与清扫起点分区相邻的分区的权重由0更新为2。控制器可预先建立标记集合set，设置标记集合set的权重为set_value，进而可将权重为第三权重值的分区加入标记集合set，且标记集合的权重set_value为第三权重值，如设置set_value为2。
74.步骤s340，执行遍历标记操作；遍历标记操作为：遍历标记集合中所有分区的相邻分区，标记所有相邻且未标记的分区权重为相邻分区的下一累计权重值，并清空标记集合，且将权重为下一累计权重值的分区加入清空后的标记集合；下一累计权重值为当前累计权重值与预设常数之和。
75.示例性的，控制器遍历下一标记集合set中所有分区的相邻分区，并设置标记集合set中的下一累计权重值为当前累计权重值与预设常数之和，例如预设常数设置为1，则下一累计权重值set_value＝set_value+1。控制器将下一标记集合set中，所有相邻且未标记的分区权重标记为相邻分区的下一累计权重值，完成对下一标记集合set中所有分区的权重标记后，清空该下一标记集合set，然后将权重标记为下一累计权重值的分区加入清空后的标记集合，进行下一轮的分区权重标记操作。
76.步骤s350，当标记集合不为空时，重复执行遍历标记操作，直至标记集合为空。
77.其中，控制器可监测标记集合是否为空，当标记集合不为空时，重复执行遍历标记操作，直至标记集合为空，即直到无法标记新的分区权重，判定所有分区权重标记完成。
78.在一个示例中，权重标记处理的步骤可包括如下步骤1至步骤4：步骤1、将所有分区权重标记为0，标记清扫起点分区权重为1；步骤2、将清扫起点分区的相邻分区权重为2；将权重为2的分区加入标记集合set，标记集合的权重值set_value设置为2；步骤3、遍历入标记集合set中所有分区的相邻分区；并设置set_value＝set_value+1；标记所有相邻且未
标记的分区权重为set_value；清空标记集合set，并将权重为set_value的分区加入标记集合set；步骤4、当标记集合set不为空时，重复执行步骤3操作，直到无法标记新的分区权重。
79.在一个实施例中，如图4所示，基于预设权重筛选算法，对各分区权重信息进行清扫顺序标记处理的步骤包括：
80.步骤s410，执行最大权重分区处理操作；最大权重分区处理操作为：选取各分区中权重最大的分区确认为最大权重分区，将最大权重分区的身份信息加入顺序列表，并清除对应最大权重分区的权重。
81.其中，控制器建立顺序列表，顺序列表用来依次存储分区的身份信息，进而可根据存储身份信息的顺序，确认分区的清扫顺序。
82.控制器可查询各个分区的相应权重值，进而选取各个分区中权重最大的分区，并将该权重最大的分区确认为最大权重分区curmax。控制器可获取对应最大权重分区的身份信息，并将该最大权重分区的身份信息加入顺序列表list，然后清除对应最大权重分区curmax的权重，例如将对应最大权重分区curmax的权重更新为0。
83.步骤s420，执行预选分区选取操作；预选分区选取操作为：基于各分区的相邻关系信息，选取与最大权重分区相邻且权重最大的分区确认为当前预选分区。
84.其中，设定当前预选分区为posszone。控制器可基于各分区的相邻关系信息，查询与最大权重分区相邻且权重最大的分区，进而选取得到与最大权重分区相邻且权重最大的分区，并将该分区确认为当前预选分区posszone。
85.步骤s430，在当前预选分区不为空时，遍历当前预选分区的相邻分区，选取权重大于当前预选分区权重的分区确认为最新预选分区，并将当前预选分区的身份信息更新为最新预选分区的身份信息。
86.控制器可对步骤s420中的执行预选分区选取操作进行判断，若当前预选分区不为空时，判定步骤s420中处理得到了最新的预选分区，进而遍历当前预选分区的相邻分区。控制器选取权重大于当前预选分区权重的分区确认为最新预选分区，并将当前预选分区的身份信息更新为最新预选分区的身份信息。
87.步骤s440，若当前预选分区为清扫起点分区，则执行最大权重分区处理操作。
88.控制器判断当前预选分区是否为清扫起点分区，若当前预选分区为清扫起点分区，则返回步骤s410，执行最大权重分区处理操作。
89.步骤s450，若当前预选分区不为清扫起点分区，则将当前预选分区的身份信息加入顺序列表，并清除对应当前预选分区的权重，且将当前预选分区确认为新的最大权重分区，并转至执行预选分区选取操作。
90.控制器若判断当前预选分区不为清扫起点分区，则将当前预选分区的身份信息加入顺序列表，并清除对应当前预选分区的权重，例如将对应当前预选分区的权重更新为0，进而控制器可将当前预选分区确认为新的最大权重分区，并转至步骤s420，执行预选分区选取操作。
91.步骤s460，在当前预选分区为空时，根据顺序列表的身份信息加入顺序，得到分区清扫顺序信息。
92.控制器在判断当前预选分区为空时，即判定当前预设分区不存在时，根据顺序列表的身份信息加入顺序，得到分区清扫顺序信息，进而确认优化后的分区清扫顺序。
93.在一个示例中，执行最大权重分区处理操作的步骤之前，包括：
94.将权重为第一权重值的分区的身份信息加入顺序列表。
95.其中，第一权重值可设置为0。通过在执行最大权重分区处理操作的步骤之前，将权重为第一权重值的分区的身份信息加入顺序列表，进而可优先尝试清洁这些分区。
96.需要说明的是，分区权重为第一权重值，表示机器当前无法规划到达该分区，优先将该分区加入顺序列表，进而优先尝试清洁该分区，从而避免漏扫。
97.在一个示例中，清扫顺序标记处理的步骤可包括如下步骤5至步骤10：
98.步骤5、将分区权重为第一权重值(如0)的分区依次加入到顺序列表(以下用list表示)中(分区权重为0表示机器当前无法规划到达该分区，需要采用尝试的办法是否可到达这些分区)；优先尝试清洁这些分区；
99.步骤6、选择最大权重的分区curmax，加入list，并清除该分区权重值为第一权重值(如0)；
100.步骤7、根据相邻关系信息，选择与curmax相邻且权重最大的分区，作为当前预选分区(posszone)，如果posszone不存在，则执行步骤10；否则执行步骤8；
101.步骤8、遍历posszone的相邻分区是否有权重大于posszone权重的分区，如果有，将该分区作为最新预选分区posszone；重复执行步骤8；如果没有，则执行步骤9；
102.步骤9、判断posszone是否为清扫起点分区，若是，则转到执行步骤6；如果不是，将posszone加入list，清除该分区权重为第一权重值(如0)，并将该分区作为新的curmax，转到步骤7；
103.步骤10、完成清扫顺序规划，生成清扫list。
104.上述实施例中，在清扫开始时完成整个清扫顺序的设计，能够有效地减少清扫过程中下一个清扫区域的选取造成的时间浪费，而根据相邻关系能够很好地完成导航规划；按照本技术设计的清扫顺序进行清扫，相对于固定大小方形区域全覆盖地图清扫可以以分区形式快速完成各个分区的清扫，提高清扫效率。经测试同样的清扫环境能够缩短清扫时间30％左右；按照本技术设计的清扫顺序进行清扫，相对于按照各个分区随机清扫的方法，能够有效减少由于清扫顺序导致的来回导航问题，提高清扫效率，经测试同样的清扫环境能够缩短清扫时间20％左右；根据规划的清扫顺序能够合理规划清扫从远到近，可以减少分区的重复清扫，可以有效防止已清扫分区再次被污染；根据本技术可以实现多个分区或全部分区的清扫顺序的优化，从而能够满足个性化的清洁模式。
105.在一个实施例中，如图5所示，提供了一种清扫规划优化方法，以该方法应用于图1中的控制器102为例进行说明，包括：
106.步骤s510，对栅格地图进行区域划分，得到若干个分区。
107.其中，上述的步骤s510的具体说明请参照上述实施例的描述，在此不再赘述。
108.步骤s520，在各分区中选取起点分区，并将选取的起点分区确认为清扫起点分区。
109.其中，上述的步骤s520的具体说明请参照上述实施例的描述，在此不再赘述。
110.步骤s530，获取各分区的标签信息。
111.其中，可将已分割好的栅格地图的各个分区的栅格标记为不同的标签值，进而控制器可获得得到各个分区的标签信息。
112.步骤s540，根据各分区的标签信息，对各分区之间的相邻关系进行处理，得到各分
区的相邻关系信息。
113.控制器根据栅格地图的各个分区的标签信息，计算所有分区之间的相邻关系，进而得到各分区的相邻关系信息。
114.步骤s550，基于清扫起点分区和各分区的相邻关系信息，对各分区进行权重标记处理，得到各个分区权重信息。
115.其中，上述的步骤s550的具体说明请参照上述实施例的描述，在此不再赘述。
116.步骤s560，基于预设权重筛选算法，对各分区权重信息进行清扫顺序标记处理，得到分区清扫顺序信息。
117.其中，上述的步骤s560的具体说明请参照上述实施例的描述，在此不再赘述。
118.上述实施例中，通过对已建立好栅格地图上进行区域分割，将已分割好的栅格地图各个分区中选取清扫起点分区和各个分区的相邻关系信息；再根据各个相邻关系信息和清扫起点分区，设计和规划各个区域的清扫先后顺序，实现最优的清扫规划，从而能够有效地减少无效地导航和运动，快速有效地完成覆盖式清扫，进而提高了清扫效率。
119.在一个实施例中，清扫起点分区为包含清洁机器人的当前位置或基站位置的分区。
120.其中，清洁机器人的当前位置指的是清洁机器人本体的当前所在位置。基站位置指的是对应清洁机器人的基站所在位置。
121.例如，控制器可将清洁机器人本体当前位置确认为起点位置，进而可将对应清洁机器人本体的当前位置的所在分区确认为起点分区。又如，控制器还可将基站位置确认为起点位置，进而可将对于基站位置的所在分区确认为起点分区。
122.在一个示例中，控制器可默认选择对应基站位置所在的分区作为清扫起点分区。如果没有标记过基站，则以清洁机器人本体当前位置所在的分区作为清扫起点分区。
123.在一个实施例中，对栅格地图进行区域划分的步骤包括：
124.根据预设的分割线，对栅格地图进行区域分割，得到各分区。
125.示例性的，可通过人为添加分割线方式在栅格地图上得到预设的分割线，进而控制器根据预设的分割线，对栅格地图进行区域分割，得到各个分区。
126.在一个实施例中，对栅格地图进行区域划分的步骤包括：
127.对栅格地图进行门线识别，得到门线信息；根据门线信息，对栅格地图进行区域分割，得到各分区。
128.示例性的，还可通过对障碍物进行识别，主动寻找门线的方式，对栅格地图进行门线识别，得到门线信息，进而控制器根据门线信息，将栅格地图分割成不同的区域，进而得到各个分区。
129.在一个示例中，如图6所示，将栅格地图划分为1至7分区(即room1为分区1、room2为分区2、room3为分区3、room4为分区4、room5为分区5、room6为分区6至room7为分区7)。根据各个分区的标签，计算各个分区的相关关系，得到相关关系信息为：(1，3)、(2，3)、(3，5)、(5，6)、(5，7)、(4，7)。选取清扫起点分区为分区7。
130.对各分区进行权重标记处理操作，得到第一轮标记分区7的权重value_7＝1；
131.第二轮标记分区4的权重value_4＝2，分区5的权重value_5＝2；
132.第三轮标记分区6的权重value_6＝3，分区3的权重value_3＝3；
133.第四轮标记分区2的权重value_2＝4，分区1的权重value_1＝4。
134.对各分区权重信息进行清扫顺序标记处理操作：
135.1、优先选择权重最大的分区1进入顺序列表list(1)；
136.2、分区1的相邻且未规划分区只有1个分区3(权重为3)；分区3的权重小于与其相邻的未规划分区2(权重为4)；分区2为最大权重分区，加入顺序列表list(1，2)；
137.3、分区2的相邻未规划分区只有分区3(权重为3)，且分区3的相邻未规划分区为分区5(权重为2)，分区3为最大权重分区，加入顺序列表list(1，2，3)；
138.4、分区3的相邻分区只有1个未规划分区5；分区5的权重小于与其相邻的未规划分区6；分区6为最大权重分区，加入顺序列表list(1，2，3，6)；
139.5、分区6的相邻未规划分区只有分区5(权重为2)，且分区5的相邻未规划分区为分区7(权重为1)，分区5为最大权重分区，加入顺序列表list(1，2，3，6，5)；
140.6、分区5的相邻分区只有1个未规划分区7(权重1)，分区7的权重小于与其相邻的未规划分区4，分区4为最大权重分区，加入顺序列表list(1，2，3，6，5，4)；
141.7、最后分区7为初始分区加入顺序列表list(1，2，3，6，5，4，7)。
142.上述实施例中，在清扫甫一开始时即完成整个清扫顺序的设计，从而根据相邻关系很好地完成导航规划，能够有效地减少在清扫过程中才去选取下一清扫区域而造成的时间浪费和重复导航、清扫。按照本技术设计的清扫顺序进行清扫，相对于固定大小方形区域全覆盖地图清扫可以以分区形式快速完成各个分区的清扫，提高清扫效率。经测试同样的清扫环境能够缩短清扫时间30％左右；按照本技术设计的清扫顺序进行清扫，相对于按照各个分区随机清扫的方法，能够有效减少由于清扫顺序导致的来回导航问题，提高清扫效率，经测试同样的清扫环境能够缩短清扫时间20％左右；根据规划的清扫顺序能够合理规划清扫从远到近，可以减少分区的重复清扫，可以有效防止已清扫分区再次被污染；根据本技术可以实现多个分区或全部分区的清扫顺序的优化，从而能够满足个性化的清洁模式。
143.应该理解的是，虽然图2-5的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-5中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
144.在一个实施例中，如图7所示，还提供了一种清洁机器人的清扫规划优化装置，包括：
145.分区单元710，用于对栅格地图进行区域划分，得到若干个分区。
146.起点选取单元720，用于在各分区中选取起点分区，并将选取的起点分区确认为清扫起点分区。
147.权重处理单元730，用于基于清扫起点分区和各分区的相邻关系信息，对各分区进行权重标记处理，得到各个分区权重信息。
148.清扫顺序标记单元740，用于基于预设权重筛选算法，对各分区权重信息进行清扫顺序标记处理，得到分区清扫顺序信息。
149.关于清洁机器人的清扫规划优化装置的具体限定可以参见上文中对于清扫规划优化方法的限定，在此不再赘述。上述清洁机器人的清扫规划优化装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于清洁机器人中的控制器中，也可以以软件形式存储于清洁机器人中的存储器中，以便于控制器调用执行以上各个模块对应的操作。
150.在一个实施例中，还提供了一种清洁机器人，包括清洁机器人主体以及设置在清洁机器人上的控制器；控制器用于执行上述任意一项的清扫规划优化方法。
151.其中，清洁机器人可以是各种或单一或组合地具有扫地、吸地、拖地、洗地等功能的清洁机器人。
152.控制器用于执行以下的清扫规划优化方法的步骤：
153.对栅格地图进行区域划分，得到若干个分区；在各分区中选取起点分区，并将选取的起点分区确认为清扫起点分区；基于清扫起点分区和各分区的相邻关系信息，对各分区进行权重标记处理，得到各个分区权重信息；基于预设权重筛选算法，对各分区权重信息进行清扫顺序标记处理，得到分区清扫顺序信息，从而优化了清洁机器人的清扫顺序。
154.上述实施例中，通过对已建立好栅格地图上进行区域分割，将已分割好的栅格地图各个分区中选取清扫起点分区和各个分区的相邻关系信息；再根据各个相邻关系信息和清扫起点分区，设计和规划各个区域的清扫先后顺序，实现最优的清扫规划，从而能够有效地减少无效地导航和运动，快速有效地完成覆盖式清扫，进而提高了清扫效率。
155.在一个实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任一项的清扫规划优化方法的步骤。
156.在一个示例中，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
157.对栅格地图进行区域划分，得到若干个分区；在各分区中选取起点分区，并将选取的起点分区确认为清扫起点分区；基于清扫起点分区和各分区的相邻关系信息，对各分区进行权重标记处理，得到各个分区权重信息；基于预设权重筛选算法，对各分区权重信息进行清扫顺序标记处理，得到分区清扫顺序信息，从而优化了清洁机器人的清扫顺序。
158.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
159.以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
160.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并
不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。
技术特征：1.一种清扫规划优化方法，应用于清洁机器人，其特征在于，包括如下步骤：对栅格地图进行区域划分，得到若干个分区；在各所述分区中选取起点分区，并将选取的起点分区确认为清扫起点分区；基于所述清扫起点分区和各所述分区的相邻关系信息，对各所述分区进行权重标记处理，得到各个分区权重信息；基于预设权重筛选算法，对各所述分区权重信息进行清扫顺序标记处理，得到分区清扫顺序信息。2.根据权利要求1所述的清扫规划优化方法，其特征在于，所述对各所述分区进行权重标记处理的步骤包括：对各所述分区的权重标记为第一权重值；对所述清扫起点分区的权重更新为第二权重值；所述第二权重值大于所述第一权重值；将与所述清扫起点分区相邻的分区的权重更新为第三权重值，并将权重为第三权重值的分区加入标记集合，且所述标记集合的权重为当前累计权重值；所述第三权重值大于所述第二权重值；所述当前累计权重值等于所述第三权重值；执行遍历标记操作；所述遍历标记操作为：遍历所述标记集合中所有分区的相邻分区，标记所有相邻且未标记的分区权重为相邻分区的下一累计权重值，并清空所述标记集合，且将权重为下一累计权重值的分区加入清空后的所述标记集合；所述下一累计权重值为所述当前累计权重值与预设常数之和；当所述标记集合不为空时，重复执行所述遍历标记操作，直至所述标记集合为空。3.根据权利要求2所述的清扫规划优化方法，其特征在于，所述基于预设权重筛选算法，对各所述分区权重信息进行清扫顺序标记处理的步骤包括：执行最大权重分区处理操作；所述最大权重分区处理操作为：选取各所述分区中权重最大的分区确认为最大权重分区，将所述最大权重分区的身份信息加入顺序列表，并清除对应所述最大权重分区的权重；执行预选分区选取操作；所述预选分区选取操作为：基于各所述分区的相邻关系信息，选取与最大权重分区相邻且权重最大的分区确认为当前预选分区；在所述当前预选分区不为空时，遍历所述当前预选分区的相邻分区，选取权重大于所述当前预选分区权重的分区确认为最新预选分区，并将所述当前预选分区的身份信息更新为所述最新预选分区的身份信息；若所述当前预选分区为清扫起点分区，则执行所述最大权重分区处理操作；若所述当前预选分区不为清扫起点分区，则将所述当前预选分区的身份信息加入所述顺序列表，并清除对应所述当前预选分区的权重，且将所述当前预选分区确认为新的最大权重分区，并转至执行所述预选分区选取操作；在所述当前预选分区为空时，根据所述顺序列表的身份信息加入顺序，得到所述分区清扫顺序信息。4.根据权利要求3所述的清扫规划优化方法，其特征在于，所述执行最大权重分区处理操作的步骤之前，包括：将权重为第一权重值的分区的身份信息加入所述顺序列表。
5.根据权利要求1所述的清扫规划优化方法，其特征在于，所述各所述分区的相邻关系的获取步骤包括：获取各分区的标签信息；根据各所述分区的标签信息，对各所述分区之间的相邻关系进行处理，得到各所述分区的相邻关系信息。6.根据权利要求1所述的清扫规划优化方法，其特征在于，所述清扫起点分区为包含清洁机器人的当前位置或基站位置的分区。7.根据权利要求1所述的清扫规划优化方法，其特征在于，所述对栅格地图进行区域划分的步骤包括：根据预设的分割线，对所述栅格地图进行区域分割，得到各所述分区。8.根据权利要求1所述的清扫规划优化方法，其特征在于，所述对栅格地图进行区域划分的步骤包括：对所述栅格地图进行门线识别，得到门线信息；根据所述门线信息，对所述栅格地图进行区域分割，得到各所述分区。9.一种清扫规划优化装置，应用于清洁机器人，其特征在于，包括：分区单元，用于对栅格地图进行区域划分，得到若干个分区；起点选取单元，用于在各所述分区中选取起点分区，并将选取的起点分区确认为清扫起点分区；权重处理单元，用于基于所述清扫起点分区和各所述分区的相邻关系信息，对各所述分区进行权重标记处理，得到各个分区权重信息；清扫顺序标记单元，用于基于预设权重筛选算法，对各所述分区权重信息进行清扫顺序标记处理，得到分区清扫顺序信息。10.一种清洁机器人，其特征在于，包括清洁机器人主体以及设置在所述清洁机器人上的控制器；所述控制器用于执行权利要求1至8任意一项所述的清扫规划优化方法。
技术总结本申请涉及一种清扫规划优化方法、装置及移动机器人。所述方法包括：对栅格地图进行区域划分，得到若干个分区；在各分区中选取起点分区，并将选取的起点分区确认为清扫起点分区；基于清扫起点分区和各分区的相邻关系信息，对各分区进行权重标记处理，得到各个分区权重信息；基于预设权重筛选算法，对各分区权重信息进行清扫顺序标记处理，得到分区清扫顺序信息。该方法优化了清洁机器人的清扫顺序，实现最优的清扫规划，从而能够有效地减少无效地导航和运动，快速有效地完成覆盖式清扫，进而提高了清扫效率。而提高了清扫效率。而提高了清扫效率。
技术研发人员：陈欢 王行知 郑卓斌 王立磊
受保护的技术使用者：广州宝乐软件科技有限公司
技术研发日：2022.03.21
技术公布日：2022/7/5
