障碍物自学习方法及新障碍物自学习方法
专利汇可以提供障碍物自学习方法及新障碍物自学习方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及智能 机器人 技术领域，尤其涉及一种障碍物 自学习 方法及新障碍物自学习方法，障碍物自学习方法包括以下步骤：步骤1，获取移动区域的栅格地图数据，对每个栅格标记为未遍历；步骤2，设置栅格地图的起点栅格，将起点栅格数据入栈，控制移动单元到达起点栅格，重新标记起点栅格为已遍历；步骤3，每遍历一个栅格将该栅格数据入栈，控制移动单元遍历整个栅格地图，获取障碍物边界数据；步骤4，存储障碍物边界数据。通过使用本发明，可以实现以下效果：(1)自动获取障碍物信息，智能程度高，通过一次学习，以便能在以后的作业中主动避开障碍物；(2)能够自主学习环境中新增的障碍物。，下面是障碍物自学习方法及新障碍物自学习方法专利的具体信息内容。
1.障碍物自学习方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，获取移动区域的栅格地图数据，对每个栅格标记为未遍历；
步骤2，设置栅格地图的起点栅格，将起点栅格数据入栈，控制移动单元到达起点栅格，重新标记起点栅格为已遍历；
步骤3，每遍历一个栅格将该栅格数据入栈，控制移动单元遍历整个栅格地图，获取障碍物边界数据；
步骤4，存储障碍物边界数据。
2.如权利要求1所述的障碍物自学习方法，其特征在于，所述步骤3包括以下步骤：
步骤3－1，以栈顶对应栅格为中心，依次检查栅格标记，在检查的过程中，若栅格的标记是未遍历，则控制移动单元前往该栅格，进入步骤3－2；若所有栅格标记都不是未遍历，则将栈顶元素退栈，若栈内元素个数为0，则完成移动区域遍历，进入步骤4，若栈内元素个数不为0，进入步骤3－3；
步骤3－2，若移动单元前往步骤3－1所述栅格的过程中没有发生碰撞，则重新标记该栅格为已遍历，将该栅格数据入栈，进入步骤3－1；若发生碰撞，则重新标记该栅格为障碍物，控制移动单元退回到上一个栅格，进入步骤3－1；
步骤3－3，以栈顶对应栅格为中心，检查上方栅格、下方栅格、左方栅格、右方栅格的标记，若存在栅格的标记是未遍历，则进入步骤3－4；若所有栅格标记都不是未遍历，则将栈顶元素退栈，若栈内元素个数为0，则完成移动区域遍历，进入步骤4，若栈内元素个数不为
0，进入步骤3－3；
步骤3－4，寻找移动单元所在栅格前往栈顶对应栅格的无障碍物路径。
3.如权利要求2所述的障碍物自学习方法，其特征在于，所述步骤3－4包括以下步骤：
步骤3－4－1，将移动单元所在栅格作为中心，检查上方栅格、下方栅格、左方栅格、右方栅格的标记，对每个栅格标记为已遍历，分别进行步骤3－4－2；
步骤3－4－2，若该栅格为栈顶对应栅格，则找到移动单元所在栅格前往栈顶对应栅格的无障碍物路径，进入步骤3－4－3；否则，以该栅格作为中心，检查上方栅格、下方栅格、左方栅格、右方栅格的标记，对每个栅格标记为已遍历，分别进行步骤3－4－2；
步骤3－4－3，沿着无障碍路径，控制移动单元到达栈顶对应栅格，进入步骤3－1。
4.新障碍物自学习方法，基于权利要求1－3任一项所述的障碍物自学习方法，其特征在于，所述新障碍物自学习方法包括以下步骤：
步骤1，根据存储的作业路径，控制移动单元前往下一个作业栅格，若发生碰撞，则进入步骤2，否则，到达作业栅格后，重复步骤1直到所有的作业栅格都已遍历，进入步骤5；
步骤2，标记当前发生碰撞的栅格为障碍物，若当前栅格为下一个作业栅格，则将下一个作业栅格从作业路径移除，控制移动单元退回到上一个作业栅格，进入步骤4；若当前栅格不是下一个作业栅格，进入步骤3；
步骤3，判断下一个作业栅格是否被障碍物栅格包围，若是，则将下一个作业栅格从作业路径中移除，并重复步骤4；若不是，则进入步骤4；
步骤4，按照当前栅格地图的障碍物信息，寻找前往下一个作业栅格的无障碍路径，进入步骤1；
步骤5，存储新障碍物边界数据。
5.如权利要求4所述的障碍物自学习方法，其特征在于，所述步骤4包括以下步骤：
步骤4－1，将移动单元所在栅格作为中心，检查上方栅格、下方栅格、左方栅格、右方栅格的标记，对每个栅格标记为已遍历，分别进行步骤4－2；
步骤4－2，若该栅格为下一个作业栅格，则找到移动单元所在栅格前往栈顶对应栅格的无障碍物路径，进入步骤4－3；否则，以该栅格作为中心，检查上方栅格、下方栅格、左方栅格、右方栅格的标记，对每个栅格标记为已遍历，分别进行步骤4－2；
步骤4－3，沿着无障碍路径，控制移动单元到达下一个作业栅格，进入步骤1。
障碍物自学习方法及新障碍物自学习方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
3，沿着无障碍路径，控制割草机前往栈顶对应栅格，进入步骤3－1。
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