一种贴边清洁方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，具体涉及一种贴边清洁方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

清洁机器人在执行清洁任务时需要对墙角、墙边区域进行清洁，为了尽可能地打扫清洁干净这些区域，现有技术中通常通过使用局部感知数据进行贴边或调整全覆盖清洁路径离边距离来实现。

使用局部感知数据的方法是通过传感器检测附近是否有障碍物，当检测出有障碍物时，根据传感器的实时数据测量与障碍物的距离，随后根据预设的动作规则使得清洁机器人得以进行贴边清洁工作。在商用清洁场景中，由于清洁范围较大且场景复杂，通过传感器控制机器人的贴边清洁动作而未提前进行路线规划的话，很可能会使清洁机器人卡在一些角落里，也很容易出现与人，或其他小物体发生碰撞，从而导致意外的发生。因此该方法更适用于体积较小的家用清洁机器人，局限性较大。

采用调整全覆盖清洁路径离边距离在一定程度上可以实现机器人贴边清洁的效果，但是效率较低，且当清洁机器人为圆形且旋转中心不在机器人中心的情况下难以在转弯处保证较小贴边距离，从而使得清洁覆盖率较低。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种贴边清洁方法、装置、电子设备及存储介质，以解决自移动机器人在沿着边缘工作时不能很好地贴合边缘进行清洁的问题。

根据第一方面，本发明实施例提供了一种贴边清洁方法，所述方法应用于自移动机器人，所述方法包括：

获取目标区域的目标区域地图；

基于所述自移动机器人的尺寸信息，生成贴边距离；

根据所述目标区域的目标区域地图和所述贴边距离生成所述目标区域地图的贴边路径，所述贴边路径与所述目标区域地图的边界相应距离为所述贴边距离；

控制所述自移动机器人根据所述贴边路径进行清洁。

本发明实施例提供的贴边清洁方法，根据机器人的尺寸信息确定贴边距离，贴边距离用于对目标区域地图进行处理，从而得到可作为自移动机器人进行贴边工作的贴边路径，生成比较合适的贴边路径，扩大了自移动机器人的工作范围，且避免了因贴边距离过小使得自移动机器人在沿着边缘清洁时卡在角落的问题。

在一个实施方式中，获取目标区域的目标区域地图之后，还包括：

识别所述目标区域地图中的障碍物区域，基于识别结果对所述目标区域地图进行二值化，并去除二值化后的目标区域地图中的干扰像素点。

本发明实施例提供的贴边清洁方法，对识别了障碍物区域的目标区域地图进行二值化操作，并除去干扰像素点，以实现对目标区域地图的优化。

在一个实施方式中，所述根据所述目标区域的所述目标区域地图和所述贴边距离生成目标区域地图的贴边路径，包括：

按照所述贴边距离收缩所述目标区域地图的边界，得到轮廓收缩的目标区域地图；

计算所述轮廓收缩的目标区域地图的内轮廓，并将计算得到的所述内轮廓作为所述目标区域地图的贴边路径。

本发明实施例提供的贴边清洁方法，通过收缩目标区域地图的边界并计算收缩后的目标区域地图的内轮廓，从而确定贴边路径。

在一个实施方式中，所述按照所述贴边距离收缩所述目标区域地图的边界，得到轮廓收缩的目标区域地图，包括：

根据所述贴边距离以及所述目标区域地图的分辨率设置卷积图像；

基于所述卷积图像对所述目标区域地图进行腐蚀操作，得到轮廓收缩的目标区域地图。

在一个实施方式中，所述计算轮廓收缩的目标区域地图的内轮廓，并将计算得到的内轮廓作为目标区域地图的贴边路径，包括：

当计算得到多个内轮廓时，选取范围最大的内轮廓作为目标区域地图的贴边路径。

本发明实施例提供的贴边清洁方法，可在目标区域地图中存在多个封闭区域时，选取计算得到的最大内轮廓作为自移动机器人工作的贴边路径，以实现自移动机器人目标区域地图中以在最大范围的区域内进行工作，提高贴边工作的覆盖率。

在一个实施方式中，所述控制所述自移动机器人根据所述贴边路径进行清洁，包括：

基于所述自移动机器人所处的当前位置，在所述贴边路径中识别与所述当前位置相匹配的路径点；

控制所述自移动机器人从所述当前位置移动至所述相匹配的路径点后，沿所述贴边路径进行清扫。

本发明实施例提供的贴边清洁方法，自移动机器人可以对生成的贴边路径以及自身位置进行分析，沿着匹配的贴边路径进行清扫，提升了自移动机器人的工作效率以及覆盖率。

在一个实施方式中，所述贴边路径中包括多个第一路径点，所述目标区域地图中包括待清扫的指定部分区域；所述方法还包括：

对所述第一路径点进行筛选，滤除在所述指定部分区域外的第一路径点，得到处于所述指定部分区域内的第二路径点；

识别所述指定部分区域中的障碍物区域，并扩大所述障碍物区域的轮廓，并将所述第二路径点中位于扩大后的障碍物区域外的路径点滤除，得到剩余的第三路径点；

对所述第三路径点进行筛选和规划，得到所述指定部分区域的贴边路径。

本发明实施例提供的贴边清洁方法，在生成目标区域地图的贴边路径的基础上，通过对部分地图的处理以及对贴边路径的筛选，得到指定部分区域内的贴边路径，提供了一种在部分区域中为自移动机器人生成贴边路径的方法。

在一个实施方式中，所述扩大所述障碍物区域的轮廓，包括：

根据目标距离生成腐蚀因子，并在所述障碍物区域的轮廓处，通过所述腐蚀因子对所述指定部分区域进行腐蚀，以扩大所述障碍物区域的轮廓。

在一个实施方式中，所述对所述第三路径点进行筛选和规划，得到所述指定部分区域的贴边路径，包括：

从所述第三路径点中识别出不连续路径点，并规划所述不连续路径点之间的拟合路径；

将所述第三路径点构成的路径与所述拟合路径的组合，作为所述指定部分区域的贴边路径。

根据第二方面，本发明实施例提供了一种贴边清洁装置，包括：

地图获取模块，用于获取目标区域的目标区域地图；

距离生成模块，用于基于所述自移动机器人的尺寸信息，生成贴边距离；

路径生成模块，用于根据所述目标区域的目标区域地图和所述贴边距离生成所述目标区域地图的贴边路径，所述贴边路径与所述目标区域地图的边界相应距离为所述贴边距离；

控制清洁模块，用于控制所述自移动机器人根据所述贴边路径进行清洁。

根据第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行第一方面或者第一方面的任意一种实施方式中所述的贴边清洁方法。

根据第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面或者第一方面的任意一种实施方式中所述的贴边清洁方法。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例的贴边清洁方法的流程图；

图2是本发明实施例的贴边清洁方法的流程图；

图3是本发明实施例的贴边清洁方法的流程图；

图4是本发明实施例的贴边清洁装置的结构框图；

图5是本发明实施例提供的电子设备的结构示意图；

图6是本发明实施例中对目标区域地图开操作后的示意图；

图7是本发明实施例中对目标区域地图腐蚀后的示意图；

图8是本发明实施例中确定第三路径点的示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域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，都属于本发明保护的范围。

随着智能技术的发展，市面上出现各种领域的自移动机器人，在一些应用场景中，自移动机器人通常通过传感器检测周边障碍物，根据传感器的检测结果测量与障碍物的距离，随后根据预设的动作规则控制自移动机器人工作。未提前进行路径规划很可能导致自移动机器人因和墙壁或障碍物的距离过小导致在拐角处被卡主，或是与墙壁或障碍物的距离过大导致清洁覆盖率较低。

本发明实施例提供了一种贴边清洁方法，该方法可以应用于自移动机器人，自移动机器人可以是清洁机器人，也可以是送餐机器人、客服机器人等。需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

在本实施例中提供了一种贴边清洁方法，可应用于自移动机器人，如清洁机器人，图1是根据本发明实施例的贴边清洁方法的流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：

S11，获取目标区域的目标区域地图。

目标区域地图为自移动机器人进行工作的区域地图，其中除了自移动机器人可移动的工作区域，还可以包括未知区域和障碍物区域，障碍物区域包括墙体以及家具等。

自移动机器人可以在实行工作任务前通过2D激光雷达扫描所在区域并基于SLAM算法构建目标区域地图，也可以直接读取已知的地图文件，获取目标区域地图的方式在此不做限定，可依据实际情况进行调整。

S12，基于自移动机器人的尺寸信息，生成贴边距离。

贴边距离可用于生成贴边距离后，自移动机器人按照贴边路径工作时与区域的边缘产生较合适的距离，避免自移动机器人在拐角处卡住，同时尽可能地使机器人的边缘更贴近区域的边缘，提高工作的覆盖率。

自移动机器人的尺寸信息包括机器人的宽度、长度等，例如，当自移动机器人为清洁机器人，尺寸信息为清洁机器人的宽度W以及清洁机器人的中心到边缘的距离L(以下简称为边缘距离L)，其中，清洁机器人的中心为几何中心，与清洁机器人的几何形状有关。可以根据宽度W和边缘距离L，得到贴边距离d＝W/2+L。贴边距离与所述自移动机器人的尺寸、形状有关，也可根据实际需求设定合适的阈值作为贴边距离，贴边距离的计算方法可以依据具体的应用场景以及自移动机器人的形状进行调整。

S13，根据目标区域的目标区域地图和贴边距离生成目标区域地图的贴边路径。

S14，控制所述自移动机器人根据所述贴边路径进行清洁。

根据对获取的目标区域地图进行图像处理，例如二值化、腐蚀以及膨胀等操作，之后基于处理后的目标区域地图以及贴边距离生成贴边路径，由于贴边距离的存在，生成的贴边路径与目标区域地图的边界存在相应距离，可以使自移动机器人在移动时不会碰到边界。

本发明实施例提供的贴边清洁方法，根据机器人的尺寸信息确定贴边距离，贴边距离用于对目标区域地图进行处理，从而得到可作为自移动机器人进行贴边工作的贴边路径，生成比较合适的贴边路径，扩大了自移动机器人的工作范围，且避免了因贴边距离过小使得自移动机器人在沿着边缘清洁时卡在角落的问题。

在本实施例中提供了一种贴边清洁方法，可应用于自移动机器人，如清洁机器人，图2是根据本发明实施例的贴边清洁方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：

S21，获取目标区域的目标区域地图。

详细请参见图1所示实施例的S11，在此不再赘述。

S22，识别目标区域地图中的障碍物区域，基于识别结果对目标区域地图进行二值化，并去除二值化后的目标区域地图中的干扰像素点。

图像二值化是一种图像分割的方法，可以将灰度图像转换成二值图像，将大于某个临界灰度值的像素灰度设为灰度极大值，将小于该临界值的像素灰度设为灰度最小值，例如将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，从而实现二值化。

障碍物区域可以是无法识别的未知区域，针对未知区域，在二值化的过程中，可将未知区域中包含的各个像素点的像素值均设置为0。此外，障碍物区域还可以是妨碍自移动机器人自由行使的区域。例如，可以是沙发、床、桌椅等家具覆盖的区域。针对这部分区域，可以将区域的边界上的像素点的像素值设置为0。经过二值化后的目标区域地图如图6所示。

干扰像素点包括一些较窄的狭颈、细小的突出物以及噪点，去除干扰像素点的方法可以采用形态学处理中的开操作，即对二值化后的目标区域地图先腐蚀再膨胀。通过去除干扰像素点，可以使得目标区域地图的轮廓变得更加光滑，便于后续对目标区域地图进行处理。

S23，按照贴边距离收缩目标区域地图的边界，得到轮廓收缩的目标区域地图。

基于贴边距离来收缩目标区域地图边界，为了生成较合适的贴边路径，必须考虑尽可能地使自移动机器人贴边工作但又不会卡住，因此贴边距离的计算方法可以依据具体的应用场景以及自移动机器人的形状进行调整。

按照贴边距离收缩目标区域地图的边界，即为了使生成的贴边路径与边缘存在一定的距离，从而避免机器人与边缘靠得太近。例如，收缩目标区域地图的边界可以通过对目标区域地图图像进行腐蚀操作来实现，腐蚀操作是使用卷积图像，卷积图像即卷积核，将卷积图像在原始图像里面逐个像素地进行遍历。当遍历到某一个点时，如果这个点以卷积图像为单位的周围的像素点都是白色，那么这个点的颜色就保持不变。如果这个点在核的范围之内存在黑色点，那就将这个点设为黑色。收缩目标区域地图的边界的具体方式可依据实际情况进行选择，在此不作限定。

具体的，S23可以包括如下步骤：

(1)根据贴边距离以及目标区域地图的分辨率设置卷积图像。

(2)基于卷积图像对目标区域地图进行腐蚀操作，得到轮廓收缩的目标区域地图。

收缩目标区域地图的边界可以通过对目标区域地图进行腐蚀操作来实现，腐蚀操作是使用卷积图像，将卷积图像在原始图像里面逐个像素地进行遍历。当遍历到某一个点时，如果这个点以卷积图像为单位的周围的像素点都是白色，那么这个点的颜色就保持不变。如果这个点在核的范围之内存在黑色点，那就将这个点设为黑色。

在本方案中，根据贴边距离d以及目标区域地图的分辨率r设置卷积图像的大小为2*d/r，基于该卷积图像对目标区域地图进行腐蚀操作，经过腐蚀操作后，目标区域地图的内轮廓收缩，障碍物区域的轮廓变大，腐蚀后的目标区域地图如图7所示。

S24，计算轮廓收缩的目标区域地图的内轮廓，并将计算得到的内轮廓作为目标区域地图的贴边路径。

可以通过计算机视觉中的轮廓计算获得轮廓收缩后的目标区域地图的内轮廓，得到的内轮廓与目标区域中的边缘存在一定距离。

在一个实施方式中，当计算得到多个内轮廓时，选取范围最大的内轮廓作为目标区域地图的贴边路径。

经过轮廓收缩的目标区域地图中存在封闭区域，封闭区域的边界为内轮廓。由于目标区域地图中可能存在不止一个封闭区域，当经过计算后存在多个内轮廓时，可以选择范围最大或周长最长的内轮廓作为该目标区域地图的内轮廓，即作为自移动机器人进行贴边工作的贴边路径，以实现自移动机器人目标区域地图中以在最大范围的区域内进行工作，提高贴边工作的覆盖率。

其中，贴边路径通常是沿着墙体边缘进行规划，针对区域内与墙体相距较远的家具，在进行贴边路径规划时，可以不考虑。但如果家具与墙体距离较近，甚至家具紧贴着墙体，那么在进行贴边路径规划时，这部分家具可以与墙体作为一个整体进行考虑。其中，家具与墙体之间距离远近的判定，可以预先设置一个距离阈值，当家具与墙体之间的距离大于该距离阈值时，表明家具与墙体相距较远，在进行贴边路径规划时，可以不考虑该家具。但如果家具与墙体之间的距离小于或者等于该距离阈值，表明家具与墙体相距较近，此时，可以将家具与墙体作为一个整体进行考虑，并规划出能够贴合该家具的清扫路径。需要说明的是，以上都是以家具为例进行阐述，但实际应用场景下，清扫区域内还可能存在除了家具以外的其它障碍物，针对这部分障碍物的处理方式，与上述的家具的处理方式类似，这里就不再赘述。为了防止自移动机器人碰撞到家具等障碍物，在计算内轮廓时可以不考虑家具等障碍物。

在实际使用时，可以针对贴边路径采特定的控制策略，依据传感器信息图调制跟踪的目标点，贴边路径主要为自移动机器人提供一种进行贴边移动的方向信息。

S25，基于自移动机器人所处的当前位置，在贴边路径中识别与当前位置相匹配的路径点。

在得到贴边路径后，自移动机器人可以沿着贴边路径开始工作，由于自移动机器人可能是已经开始工作后开启的贴边工作模式，因此可以基于自移动机器人当前所处位置，在贴边路径中选择与当前位置最近的点作为起点，也可以是选取上一条工作路径的终点作为起点。

S26，控制自移动机器人从当前位置移动至相匹配的路径点后，沿贴边路径进行清扫。

当自移动机器人在S25选择匹配路径点后，先移动至该匹配路径点，将该匹配路径点作为起点，沿着得到的贴边路径开始工作，具体方向可以不作限定，即沿着任意方向进行贴边工作。当自移动机器人为清洁机器人，清洁机器人沿着贴边路径进行清扫工作。

本发明实施例提供的贴边清洁方法，对识别了障碍物区域的目标区域地图进行二值化操作，并除去干扰像素点，以实现对目标区域地图的优化，基于贴边距离与目标区域地图的分辨率对地图进行处理，从而实现对目标区域地图的轮廓收缩处理，自移动机器人可以对生成的贴边路径以及自身位置进行分析，沿着匹配的贴边路径进行清扫，提升了自移动机器人的工作覆盖率以及工作效率。

在本实施例中提供了一种贴边清洁方法，可应用于自移动机器人，如清洁机器人，图3是根据本发明实施例的贴边清洁方法的流程图，如图3所示，该流程包括如下步骤：

S31，对第一路径点进行筛选，滤除在指定部分区域外的第一路径点，得到处于指定部分区域内的第二路径点。

基于S13得到的贴边路径中包括多个第一路径点，第一路径点为内轮廓上的所有像素点，即第一路径点构成了贴边路径。目标区域地图中包括待清扫的指定部分区域。

在一些应用场景中，可能只需要自移动机器人在部分区域中进行工作，基于在全地图，即目标区域地图中生成的贴边路径，遍历所有第一路径点，去除落在指定部分区域以外的路径点，只保留在指定部分区域以内的第二路径点。该步骤是为了避免在后续的路径生成中选入指定部分区域之外的路径点。

S32，识别指定部分区域中的障碍物区域，并扩大障碍物区域的轮廓，并将第二路径点中位于扩大后的障碍物区域外的路径点滤除，得到剩余的第三路径点。

指定部分区域中的障碍物区域包括墙体、家具等所在的区域，扩大障碍物区域的轮廓之后，排除不处于扩大后的障碍物区域内的第二路径点，得到第三路径点。

在一个实施方式中，根据目标距离生成腐蚀因子，并在障碍物区域的轮廓处，通过腐蚀因子对指定部分区域进行腐蚀，以扩大障碍物区域的轮廓。

目标距离为根据自移动机器人的尺寸以及控制中心离障碍物的距离设定的值，根据目标距离生成腐蚀因子，腐蚀因子为用于腐蚀操作的卷积核。例如，根据实际需求可以设置目标距离为2个像素，从而设置腐蚀因子为2*2的卷积核，采用该腐蚀因子对指定部分区域进行腐蚀操作。通过对该指定部分区域的腐蚀操作，保证在该障碍物区域内的路径点落在扩大后的障碍物区域内。

请参见图8，障碍物区域62周边存在生成的第二路径点64，上方的障碍物区域62落在指定部分区域61内，经过对指定部分区域61的腐蚀操作，指定部分区域61内的障碍物区域62扩大为区域63，区域63为扩大后的障碍物区域，此时滤除处于区域63之外的处于下方障碍物区域62周边的第二路径点64，留下仍留在区域63以内的上方的障碍物区域62周边的第二路径点64，将上方的第二路径点64作为第三路径点。

在一个实际应用场景中，障碍物区域62可以是房屋内的墙体，通过步骤S13生成了贴边路径后，可以得到贴合墙体的路径点。假设该房屋内待清扫的区域是由虚线框形成的指定部分区域61，那么根据该指定部分区域61覆盖的区域，可以筛选得到图8中的第二路径点64。但是在该指定部分区域61中，实际上只包含了上方的墙体，所以只需要针对上方的墙体进行贴边路径规划。在这种情况下，需要将指定部分区域61中与下方的墙体相贴合的第二路径点滤除。在滤除第二路径点时，可以先对指定部分区域61进行腐蚀处理，从而扩大了墙体的覆盖范围，因此得到由点划线形成的区域63，在该区域63中，会包含需要进行路径规划的第二路径点，而位于该区域63以外的路径点可以被滤除。经过这样的处理，可以有效地将无需进行路径规划的路径点从指定部分区域61中滤除，进而规划出与指定部分区域61相匹配的清扫路径。

S33，对第三路径点进行筛选和规划，得到指定部分区域的贴边路径。

具体地，S33包括如下步骤：

(1)从第三路径点中识别出不连续路径点，并规划不连续路径点之间的拟合路径。

第三路径点中可能存在不连续的路径点，对不连续的路径点之间可以采用A*或D*等路径规划算法，计算两个不连续的路径点之间的拟合路径。

(2)将第三路径点构成的路径与拟合路径的组合，作为指定部分区域的贴边路径。

可以将得到拟合路径插入第三路径点构成的路线中，构成完整连续的路径，将得到的路径作为指定部分区域的贴边路径，供自移动机器人沿着该贴边路径进行工作。

在本实施例中提供了一种贴边清洁方法，在生成目标区域地图的贴边路径的基础上，通过对部分地图的处理以及对贴边路径的筛选，得到指定部分区域内的贴边路径，提供了一种在部分区域中为自移动机器人生成贴边路径的方法。

在本实施例中还提供了一种贴边清洁装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

本实施例提供一种贴边清洁装置，如图4所示，包括：

地图获取模块41，用于获取目标区域的目标区域地图。

距离生成模块42，用于基于所述自移动机器人的尺寸信息，生成贴边距离。

路径生成模块43，用于根据所述目标区域的目标区域地图和所述贴边距离生成所述目标区域地图的贴边路径，所述贴边路径与所述目标区域地图的边界相应距离为所述贴边距离。

控制清洁模块44，用于控制所述自移动机器人根据所述贴边路径进行清洁在一些可选实施方式中，该装置还包括预处理模块，用于获取目标区域的目标区域地图之后，识别目标区域地图中的障碍物区域，基于识别结果对目标区域地图进行二值化，并去除二值化后的目标区域地图中的干扰像素点。

在一些可选实施方式中，路径生成模块43包括：

轮廓收缩单元，按照所述贴边距离收缩所述目标区域地图的边界，得到轮廓收缩的目标区域地图；

路径生成单元，计算所述轮廓收缩的目标区域地图的内轮廓，并将计算得到的所述内轮廓作为所述目标区域地图的贴边路径

在一些可选实施方式中，轮廓收缩单元包括：

卷积设置子单元，用于根据贴边距离以及目标区域地图的分辨率设置卷积图像。

腐蚀子单元，用于基于卷积图像对目标区域地图进行腐蚀操作，得到轮廓收缩的目标区域地图。

在一些可选实施方式中，路径生成单元还用于：当计算得到多个内轮廓时，选取范围最大的内轮廓作为目标区域地图的贴边路径。

在一些可选实施方式中，该装置还包括：

路径点识别模块，用于基于自移动机器人所处的当前位置，在贴边路径中识别与当前位置相匹配的路径点。

清扫模块，用于控制自移动机器人从当前位置移动至相匹配的路径点后，沿贴边路径进行清扫。

在一些可选实施方式中，贴边路径中包括多个第一路径点，目标区域地图中包括待清扫的指定部分区域，该装置还包括：

第一筛选模块，用于对第一路径点进行筛选，滤除在指定部分区域外的第一路径点，得到处于指定部分区域内的第二路径点；

第二筛选模块，识别指定部分区域中的障碍物区域，并扩大障碍物区域的轮廓，并将第二路径点中位于扩大后的障碍物区域外的路径点滤除，得到剩余的第三路径点。

规划模块，对第三路径点进行筛选和规划，得到指定部分区域的贴边路径。

在一些可选实施方式中，第二筛选模块还用于根据目标距离生成腐蚀因子，并在障碍物区域的轮廓处，通过腐蚀因子对指定部分区域进行腐蚀，以扩大障碍物区域的轮廓。

在一些可选实施方式中，规划模块还包括：

路径拟合子单元，从第三路径点中识别出不连续路径点，并规划不连续路径点之间的拟合路径。

路径组合子单元，将第三路径点构成的路径与拟合路径的组合，作为指定部分区域的贴边路径。

本实施例中的贴边清洁装置是以功能单元的形式来呈现，这里的单元是指ASIC电路，执行一个或多个软件或固定程序的处理器和存储器，和/或其他可以提供上述功能的器件。

上述各个模块的更进一步的功能描述与上述对应实施例相同，在此不再赘述。

本发明实施例还提供一种电子设备，具有上述图4所示的贴边清洁装置。

请参阅图5，图5是本发明可选实施例提供的一种电子设备的结构示意图，如图5所示，该电子设备可以包括：至少一个处理器501，例如CPU(Central Processing Unit，中央处理器)，至少一个通信接口503，存储器504，至少一个通信总线502。其中，通信总线502用于实现这些组件之间的连接通信。其中，通信接口503可以包括显示屏(Display)、键盘(Keyboard)，可选通信接口503还可以包括标准的有线接口、无线接口。存储器504可以是高速RAM存储器(Random Access Memory，易挥发性随机存取存储器)，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器504可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器501的存储装置。其中处理器501可以结合图4所描述的装置，存储器504中存储应用程序，且处理器501调用存储器504中存储的程序代码，以用于执行上述任一方法步骤。

其中，通信总线502可以是外设部件互连标准(peripheral componentinterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standardarchitecture，简称EISA)总线等。通信总线502可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

其中，存储器504可以包括易失性存储器(英文：volatile memory)，例如随机存取存储器(英文：random-access memory，缩写：RAM)；存储器也可以包括非易失性存储器(英文：non-volatile memory)，例如快闪存储器(英文：flash memory)，硬盘(英文：hard diskdrive，缩写：HDD)或固态硬盘(英文：solid-state drive，缩写：SSD)；存储器504还可以包括上述种类的存储器的组合。

其中，处理器501可以是中央处理器(英文：central processing unit，缩写：CPU)，网络处理器(英文：network processor，缩写：NP)或者CPU和NP的组合。

其中，处理器501还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路(英文：application-specific integrated circuit，缩写：ASIC)，可编程逻辑器件(英文：programmable logic device，缩写：PLD)或其组合。上述PLD可以是复杂可编程逻辑器件(英文：complex programmable logic device，缩写：CPLD)，现场可编程逻辑门阵列(英文：field-programmable gate array，缩写：FPGA)，通用阵列逻辑(英文：generic arraylogic,缩写：GAL)或其任意组合。

可选地，存储器504还用于存储程序指令。处理器501可以调用程序指令，实现如本申请实施例中所示的方法。

本发明实施例还提供了一种非暂态计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的贴边清洁方法。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)、随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard DiskDrive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。

虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。