本发明涉及机器人
技术领域：
，特别涉及一种自主机器人。
背景技术：
：目前的扫地机器人采用红外传感器以避障，但是红外传感器受障碍物物表面颜色影响大。例如，当障碍物表面为黑色时，由于黑色不易反射率低，几乎或不反射红外光线，导致测距失效，而影响扫地机器人的避障。即，目前的扫地机器人存在避障成功率低的问题。技术实现要素：本发明的主要目的是提出一种自主机器人，旨在解决现有的扫地机器人避障成功率低的问题。为实现上述目的，本发明提出的自主机器人，包括：机器人主体；深度传感器，设于所述机器人主体，所述深度传感器用于识别所述机器人主体的前进路线上的障碍物，并扫描所述障碍物的轮廓；控制模块，设于所述机器人主体，所述控制模块与所述深度传感器电连接；所述控制模块用于基于所述深度传感器的检测信号构建所述机器人主体的运动地图；所述控制模块还用于获取所述轮廓，并在所述运动地图中以所述轮廓构建虚拟障碍物；以及当所述机器人主体在所述运动地图中靠近所述虚拟障碍物时，控制所述机器人主体执行避障动作。可选地，所控制模块用于在所述障碍物的高度在预设的障碍物高度检测区间内时，获取所述障碍物的轮廓，并在所述运动地图中以所述轮廓构建所述虚拟障碍物。可选地，所述预设的障碍物高度检测区间的上限高度为所述深度传感器的安装高度加第一预设距离，所述预设的障碍物高度检测区间的下限高度为所述深度传感器的安装高度减第二预设距离。可选地，所述机器人主体的越障高度高于所述预设的障碍物高度检测区间的下限高度，所述控制模块还用于在所述障碍物的高度不高于所述机器人主体的越障高度时，控制所述机器人主体继续执行前进动作。可选地，所述自主机器人还包括摄像模块，所述摄像模块用于采集所述机器人主体前进路线上的图像数据；所述控制模块还与所述摄像模块电连接，所述控制模块用于获取所述图像数据，并将所述图像数据与预设障碍物的图像进行比对，若所述深度传感器检测到所述障碍物的高度低于所述越障高度，且所述图像数据中出现所述预设障碍物时，则所述控制模块从本地或云端获取所述预设障碍物的轮廓，并根据所述深度传感器的检测信号，在所述运动地图与所述预设障碍物对应的区域，构建与所述预设障碍物的相匹配的虚拟障碍物。可选地，所述深度传感器还用于在检测到所述机器人主体的行进路面出现下凹环境，且所述下凹环境与所述行进路面的高度差大于所述越障高度时，扫描所述下凹环境与所述行进路面的交界处的轮廓。可选地，所述自主机器人还包括沿边传感器，所述沿边传感器设于所述机器人主体的侧边；所述控制模块还用于在执行避障动作时，根据深度传感器的检测信号确定所述机器人主体的转动角度，并控制所述机器人主体按照所述转动角度转动，以使所述沿边传感器朝向所述虚拟障碍物，所述机器人主体通过所述沿边传统器绕所述障碍物的周缘行走。可选地，所述控制模块还用于：在执行避障动作时，控制所述机器人主体在距离所述障碍物预设距离时减速直至停止；在所述机器人主体停止后，计算所述障碍物与所述沿边传感器之间的夹角，将所述夹角作为所述转动角度，控制所述机器人主体转动所述转动角度。可选地，所述深度传感器设于所述机器人主体的前侧，或，所述深度传感器在机器人主体的前侧的上边沿，靠近所述机器人主体的顶部设置。可选地，所述深度传感器为tof传感器、3d结构光传感器、双目传感器、激光雷达传感器或毫米波传感器。可选地，所述自主机器人为扫地机器人。本发明技术方案通过深度传感器获得了障碍物的轮廓，并在机器人主体的运动地图中建立与实际障碍物所对应的虚拟障碍物，通过控制模块的计算，机器人主体在模拟出的运动地图中针对虚拟障碍物做出精准的避障动作，进而使机器人主体在实际行进路线上准确地避开障碍物，极大地提升了自主机器人的避障精度。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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示出的结构获得其他的附图。图1为本发明自主机器人一实施例的结构框图；图2为图1所示实施例的结构示意图。附图标号说明：标号名称标号名称10机器人主体20深度传感器30控制模块40摄像模块50沿边传感器本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式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，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。需要说明，若本发明实施例中有涉及方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)，则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。另外，若本发明实施例中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，全文中出现的“和/或”的含义为，包括三个并列的方案，以“a和/或b”为例，包括a方案，或b方案，或a和b同时满足的方案。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。本发明提出一种自主机器人。在本实施例中，该自主机器人为扫地机器人，其可导航通过地板表面。在一些实例中，自主机器人可在横越表面的同时清洁所述表面。机器人可通过以下操作从表面移除碎屑：扇动碎屑和/或通过在表面上方施加负压力(例如，部分真空)以收集碎屑。为实现自主机器人的移动功能，该机器人包含由驱动系统支撑的机器人主体10，驱动系统可驱动操纵机器人跨越地板表面。机器人主体10具有前向部分及后向部分。机器人主体10可以为圆形形状，也可以为其它形状，包含但不限于正方形形状、矩形形状或前向部分为方形而后向部分为圆形的形状，或前向部分为圆形而后向部分为方形的形状。该驱动系统包含右驱动轮模块及左驱动轮模块。驱动轮模块包含驱动轮及驱动相应轮的驱动电机。在本发明实施例中，如图1和图2所示，该自主机器人包括机器人主体10、深度传感器20及控制模块30。其中，该深度传感器20设于该机器人主体10，用于识该机器人主体10的前进路线上的障碍物，并扫描该障碍物的轮廓；该控制模块30设于机器人主体10，并与深度传感器20电连接，该控制模块30用于基于深度传感器20的检测信号构建机器人主体10的运动地图；该控制模块30还用于获取所述轮廓，并在所述运动地图中以所述轮廓为对象构建虚拟障碍物；以及当机器人主体10在所述运动地图中靠近虚拟障碍物时，控制机器人主体10进行避障动作。值得说明的是，目前的扫地机器人采用红外传感器进行避障，但是红外传感器受障碍物物表面颜色影响大。例如，当障碍物表面为黑色时，由于黑色反射率低，几乎不反射光线，导致红外传感器测距失效，进而影响扫地机器人的避障导致目前的扫地机器人避障成功率低的问题。针对现有的扫地机器人存在的缺陷，本发明技术方案通过在机器人主体10上设置深度传感器20，通过该深度传感器20可识别机器人主体10前进路线上的障碍物。由于深度传感器20属于深度传感器的一种，因此，通过该深度传感器20还可获取障碍物的轮廓，该轮廓包括但不限于障碍物的宽度和高度数据、以及可检测到的障碍物的长度数据。同时，深度传感器20还可检测障碍物与机器人主体10之间的距离,并且，利用深度传感器20的检测信号，控制模块30可构建机器人主体10的运动地图。如此，控制模块30可获取深度传感器20所获取的障碍物的轮廓，并在构建的运动地图中以障碍物的轮廓为对象构建虚拟障碍物。这样一来，当机器人主体10在运动地图中靠近虚拟障碍物时，控制模块30可控制机器人主体10做出避障动作，从而使机器人主体10在实际场景中准确地避开障碍物。并且，在构建运动地图后，机器人主体10能够存储机器人的运动地图，同时，在运动地图中构建的虚拟障碍物也能够保留。自主机器人在之后的运动中，再遇到该障碍物时，无需再次获取该障碍物的轮廓，便可直接避开该障碍物，自主机器人避障的效率得到提高。可见，相较于采用目前的扫地机器人，本申请的自主机器人能够通过深度传感器20获得了障碍物的轮廓，并在机器人主体10的运动地图中建立与实际障碍物所对应的虚拟障碍物，通过控制模块30的计算，机器人主体10在模拟出的运动地图中针对虚拟障碍物做出精准的避障动作，进而使机器人主体10在实际行进路线上准确地避开障碍物，极大地提升了自主机器人的避障精度。需要说明的是，若是在自主机器人之后的运动中，深度传感器20在原先具有障碍物的位置未发现障碍物时，则控制模块30将运动地图中的虚拟障碍物去除；若是在自主机器人之后的运动中，深度传感器20在原先具有障碍物的位置所检测的障碍物改变，则深度传感器20会重新扫描新的障碍物，并获取新的障碍物的轮廓，而控制模块30则会对应更新运动地图中的虚拟障碍物。具体而言，在本实施例中，深度传感器20可以为tof传感器、3d结构光传感器、双目传感器、激光雷达传感器或毫米波传感器等。进一步地，为提升检测精度，在本实施例中，当深度传感器20具有发光源时(如tof传感器、3d结构光传感器、双目传感器、激光雷达传感器等)，其所发射的光线为激光。当然，本申请的设计不限于此，在本申请的其他实施例中，深度传感器20所发射的光线也可为红外光。进一步地，所控制模块30用于在所述障碍物的高度在预设的障碍物高度检测区间内时，获取所述障碍物的轮廓，并在所述运动地图中以所述轮廓构建所述虚拟障碍物。可以理解，在本实施例中，通过预设的障碍物高度检测区间，可限定深度传感器20获取的障碍物的高度区间。那么，当障碍物的低点高于所述预设的障碍物高度检测区间的上限高度，或所述障碍物的高点低于所述预设的障碍物高度检测区间的下限高度时，控制模块30便不会在运动地图的对应位置设置虚拟障碍物，从而，机器人主体10将继续执行前进动作。即，若所述障碍物的低点高于所述预设的障碍物高度检测区间的上限高度，或所述障碍物的高点低于所述预设的障碍物高度检测区间的下限高度时，则所述机器人主体10继续执行前进动作。这样设置，能够使自主机器人能够适应不同的环境的进行清扫工作。示例性的，关于所述障碍物的低点高于所述预设的障碍物高度检测区间的上限高度的情况，以桌子为例进行说明：我们知道，在自主机器人行进的过程中，深度传感器20能够在较远的地方发现桌子，即在机器人主体10的行进路线上发现了障碍物，但是桌子的桌板通常较高，机器人主体10能够顺利在桌板下通行。那么，显然桌子的桌板部分并非机器人主体10的避障对象。此时，通过调节预设的障碍物高度检测区间的上限高度，使桌板低点的高度高于该上限高度，则控制模块30不会在运动地图盛构建虚拟障碍物，机器人主体10便可顺利通过桌板底部的区域，而进行卫生清理。当然，桌子只是举例对象，在实际应用场景中，椅子、沙发、床等都可以是机器人主体的避障对象。而关于所述障碍物的高点低于所述预设的障碍物高度检测区间的下限高度，则是考虑到不同垃圾也的高度不同，通过调节预设的障碍物高度检测区间的下限高度，可使机器人主体10能够正常越过不同种类的垃圾，而对垃圾进行清扫。需要说明的是，机器人主体10的越障高度是指机器人主体10可无障碍来回通过的凸起物或下凹环境的高度。而控制机器人主体10仅对无法越过的障碍物进行避障，可在避免自主机器人碰撞障碍物的同时，提升自主机器人的清扫面积。具体地，在本实施例中，所述预设的障碍物高度检测区间的上限高度为所述深度传感器20的安装高度加第一预设距离，所述预设的障碍物高度检测区间的下限高度为所述深度传感器20的安装高度减第二预设距离。可以理解，深度传感器20在竖直方向上具有一定的扫描视角，那么，为尽可能的提升深度传感器20的扫描范围，会相应提高深度传感器20的安装位置，而使深度传感器20的安装高度近似于机器人主体10的高度。如此，以深度传感器20的安装高度为基准高度，通过在深度传感器20的安装高度上加第一预设距离，或减第二预设距离，而确定预设的障碍物高度检测区间，可尽量扩大预设的障碍物检测高度区间的区间值，从而扩大通过检测的障碍物的数量。当然，本申请的设计不限于此，在本申请的其他实施例中，该预设的障碍物高度检测区间的范围也可是：下限高度为0，上限高度为0+预设值，此处的0是指机器人主体10的行进路面的高度，而该预设值则为障碍物在机器人主体10行进路面的高度。具体而言，在本实施例中，该第一预设距离为90毫米，该第二预设距离也为90毫米，即该预设的障碍物高度检测区间为深度传感器20安装高度正负90毫米。假使深度传感器20的安装高度为90毫米(以地面为参照面)，则深度传感器20所要检测的障碍物的最高高度为180毫米，即，当障碍物的低点与地面之间存有180毫米以上的间距时，机器人主体10继续执行前进动作。一般而言，扫地机器人的高度低于18厘米，因此，如此设置可适应绝大多数扫地机器人。当然，本申请的设计不限于此，在其他实施中，深度传感器20可根据实际使用条件的改变而做出适应性调整。相应的，第一预设距离和第二预设距离也可根据实际应用，而做出适应性调整。进一步地，在本实施例中，机器人主体10的越障高度高于预设的障碍物高度检测区间的下限高度，所述控制模块30还用于在障碍物的高度不高于机器人主体10的越障高度时，控制机器人主体10继续执行前进动作。可以理解，将预设的障碍物高度检测区间的下限高度设置为低于机器人主体10的越障高度，如此，当障碍物的高度低于机器人主体10的越障高度时，机器人主体10继续前进而越过障碍物，那么，机器人主体10在越过障碍物时，可将障碍物清扫，以保证自主机器人的清扫效果。并且，由于障碍物的高度低于机器人主体10的越障高度，因此即使该障碍物并非要清扫的垃圾，也不会影响机器人主体10的运动。在一实施例中，所述自主机器人还包括摄像模块40，所述摄像模块40用于采集所述机器人主体10前进路线上的图像数据；所述控制模块30还与所述摄像模块40电连接，所述控制模块30用于获取所述图像数据，并将所述图像数据与预设障碍物的图像进行比对，若所述深度传感器20检测到所述障碍物的高度低于所述越障高度，且所述图像数据中出现所述预设障碍物时，则所述控制模块30从本地或云端获取所述预设障碍物的轮廓，并根据所述深度传感器20的检测信号，在所述运动地图与所述预设障碍物对应的区域，构建与所述预设障碍物的相匹配的虚拟障碍物。可以理解，在自主机器人清扫的过程中，有些障碍物的高度低于机器人主体10的越障高度(如袜子、电线等)，但并不需要机器人主体10越过，以避免机器人主体10在越过此类障碍物时对其造成损坏。故而，通过添加摄像模块40以获取机器人主体10前进路线上的图像数据，然后控制模块30可将摄像模块40获取的图像数据与预设障碍物的图像进行比对，该预设障碍物的图像数据可存于与本地，也可存储于云端。这其中，无论预设障碍物的图像数据存储于本地还是云端，均可进行更新与增/删。而摄像模块40所采集的图像与预设障碍物的比对过程和步骤可参照移动端的ai识图，由于移动端的ai识图功能目前已经得到广泛的应用，此处不再一一赘述。当控制模块30从摄像模块40采集的图像中识别到预设障碍物时，则可利用深度传感器20的深度检测功能，定位出预设路障在运动地图中的位置，而后将从本地或云端获取的预设障碍物的轮廓构建于运动地图的对应位置，便可控制机器人主体10进行避障动作，即规避要避开的障碍物。示例性的，该预设的障碍物可以为电线、袜子、地毯、插座等。具体而言，在本实施例中，该摄像模块40为彩色摄像头。在其他实施例中，该摄像模块40也可为黑白摄像头或红外摄像头。进一步地，所述深度传感器20还用于在检测到所述机器人主体10的行进路面出现下凹环境，且所述下凹环境与所述行进路面的高度差大于所述越障高度时，扫描所述下凹环境与所述行进路面的交界处的轮廓。可以理解，对于扫地机器人而言，当下凹环境的与正常行进路面的落差超过机器人主体10的越障高度，那么，在落差较小时，机器人主体10在进入下凹环境后，便无法原路返回，而影响扫地机器人清扫任务的执行；而在落差较大时，机器人主体10从行进路面跌落后，存在损坏的风险。因此，深度传感器20检所扫描的下凹环境与行进路面的交界处的轮廓后，控制模块30会获取该轮廓，并在机器人主体10的运动地图中构建对应的虚拟障碍物，以控制机器人主体10避开该下凹环境。需要说明的时，机器人主体10的越障高度根据实际机器人的不同，也各有不同，此处不做具体限制。进一步地，所述自主机器人还包括沿边传感器50，所述沿边传感器50设于所述机器人主体10的侧边；所述控制模块30还用于在执行避障动作时，根据深度传感器20的检测信号确定所述机器人主体10的转动角度，并控制所述机器人主体10按照所述转动角度转动，以使所述沿边传感器50朝向所述虚拟障碍物，所述机器人主体10通过所述沿边传统器绕所述障碍物的周缘行走。值得说明的是，传统的扫地机器人，在遇到障碍物后进行沿边清扫时，通常是利用安装在机器人边缘的碰撞传感器。其具体为，扫地机器人检测到障碍物后，转动固定角度后继续前行，在碰撞到障碍物后继续转动固定角度，直至沿边传感器50对准障碍物，再进行沿边清扫。在这个过程中，扫地机器人会多次碰撞障碍物，不仅过程十分漫长繁琐，且容易对扫地机器人造成损坏。而本申请的自主机器人，通过深度传感器20预先获取了障碍物的轮廓，并将自机器人主体10的运动地图中，对应障碍物的位置构建了虚拟障碍物。那么，便可实时得到机器人主体10与障碍物的相对位置关系，同时，沿边传感器50在机器人主体10上的安装位置又是固定不变的，那么，控制模块30便可合理计算出使沿边传感器50朝向障碍物时，机器人主体10所需的转动角度。这其中，由于机器人主体10与障碍物的相对位置关系可以实时获取，因此机器人主体10的转动角度也可实时计算出。那么，在机器人遇到障碍物后，机器人主体10仅需转动一次即可使沿边传感器50朝向障碍物，以进行沿边清扫工作。并且，在转向过程中，机器人主体10不会与障碍物发生碰撞。可见，相较于常见的扫地机器人，本申请的自主机器人具有工作效率高、使用寿命长的优点。具体而言，在本实施例中，所述控制模块30还用于：在执行避障动作时，控制所述机器人主体10在距离所述障碍物预设距离时减速直至停止；在所述机器人主体10停止后，计算所述障碍物与所述沿边传感器50之间的夹角，将所述夹角作为所述转动角度，控制所述机器人主体10转动所述转动角度。即，在本实施例中，机器人主体10的避障动作具体为靠近障碍物预设距离时减速至停止，然后以所述转动角度转动，继续前行。这其中，控制机器人在转向前停止，一是为了便于计算机器人主体10的转动角度，二是为了便于机器人主体10执行转向动作。当然，本申请的设计不限于此，在其他实施例中，控制模块30也可控制机器人主体10在减速的同时完成转向，或是控制机器人主体10无需减速，而直接转向。可选地，在本实施例中，该预设距离至少为10厘米。可以理解，若是将预设距离设置的过短，如小于10厘米，机器人主体10的制动距离不够，机器人主体10停止后，可能距离障碍物过近，而不利于机器人主体10的转向；也可能直接撞上障碍物而无法完成避障动作。具体地，在本实施例中，所述深度传感器20在机器人主体10的前侧的上边沿，靠近所述机器人主体10的顶部设置。可以理解，这样设置有利于提升深度传感器20的视角范围。当然，申请的设计不限于此，在其他实施例中，深度传感器20也可设于所述机器人主体10的前侧、后侧或边侧。需要说明的是，为保证摄像模块40与深度传感器20视角的一致，在本实施例中，摄像模块40与深度传感器20间隔安装于机器人主体10的同一侧。以上所述仅为本发明的可选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的发明构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的
技术领域：
均包括在本发明的专利保护范围内。当前第1页1 2 3
技术特征：
1.一种自主机器人，其特征在于，包括：
机器人主体；
深度传感器，设于所述机器人主体，所述深度传感器用于识别所述机器人主体的前进路线上的障碍物，并扫描所述障碍物的轮廓；
控制模块，设于所述机器人主体，所述控制模块与所述深度传感器电连接；
所述控制模块用于基于所述深度传感器的检测信号构建所述机器人主体的运动地图；
所述控制模块还用于获取所述轮廓，并在所述运动地图中以所述轮廓为对象构建虚拟障碍物；以及
当所述机器人主体在所述运动地图中靠近所述虚拟障碍物时，控制所述机器人主体执行避障动作。
2.如权利要求1所述的自主机器人，其特征在于，所控制模块用于在所述障碍物的高度在预设的障碍物高度检测区间内时，获取所述障碍物的轮廓，并在所述运动地图中以所述轮廓构建所述虚拟障碍物。
3.如权利要求2所述的自主机器人，其特征在于，所述预设的障碍物高度检测区间的上限高度为所述深度传感器的安装高度加第一预设距离，所述预设的障碍物高度检测区间的下限高度为所述深度传感器的安装高度减第二预设距离。
4.如权利要求2所述的自主机器人，其特征在于，所述机器人主体的越障高度高于所述预设的障碍物高度检测区间的下限高度，所述控制模块还用于在所述障碍物的高度不高于所述机器人主体的越障高度时，控制所述机器人主体继续执行前进动作。
5.如权利要求4所述的自主机器人，其特征在于，所述自主机器人还包括摄像模块，所述摄像模块用于采集所述机器人主体前进路线上的图像数据；
所述控制模块还与所述摄像模块电连接，所述控制模块用于获取所述图像数据，并将所述图像数据与预设障碍物的图像进行比对，若所述深度传感器检测到所述障碍物的高度低于所述越障高度，且所述图像数据中出现所述预设障碍物时，则所述控制模块从本地或云端获取所述预设障碍物的轮廓，并根据所述深度传感器的检测信号，在所述运动地图与所述预设障碍物对应的区域，构建与所述预设障碍物的相匹配的虚拟障碍物。
6.如权利要求2所述的自主机器人，其特征在于，所述深度传感器还用于在检测到所述机器人主体的行进路面出现下凹环境，且所述下凹环境与所述行进路面的高度差大于所述越障高度时，扫描所述下凹环境与所述行进路面的交界处的轮廓。
7.如权利要求1至6中任一项所述的自主机器人，其特征在于，所述自主机器人还包括沿边传感器，所述沿边传感器设于所述机器人主体的侧边；
所述控制模块还用于在执行避障动作时，根据深度传感器的检测信号确定所述机器人主体的转动角度，并控制所述机器人主体按照所述转动角度转动，以使所述沿边传感器朝向所述虚拟障碍物，所述机器人主体通过所述沿边传统器绕所述障碍物的周缘行走。
8.如权利要求7所述的自主机器人，其特征在于，所述控制模块还用于：
在执行避障动作时，控制所述机器人主体在距离所述障碍物预设距离时减速直至停止；
在所述机器人主体停止后，计算所述障碍物与所述沿边传感器之间的夹角，将所述夹角作为所述转动角度，控制所述机器人主体转动所述转动角度。
9.如权利要求1所述的自主机器人，其特征在于，所述深度传感器设于所述机器人主体的前侧，或，所述深度传感器在机器人主体的前侧的上边沿，靠近所述机器人主体的顶部设置。
10.如权利要求1所述的自主机器人，其特征在于，所述深度传感器为tof传感器、3d结构光传感器、双目传感器、激光雷达传感器或毫米波传感器。
11.如权利要求1所述的自主机器人，其特征在于，所述自主机器人为扫地机器人。
技术总结
本发明公开一种自主机器人，包括机器人主体、深度传感器和控制模块，其中，深度传感器设于所述机器人主体，用于识别所述机器人主体的前进路线上的障碍物，并扫描所述障碍物的轮廓；控制模块设于所述机器人主体，所述控制模块与所述深度传感器电连接，用于基于所述深度传感器的检测信号构建所述机器人主体的运动地图；所述控制模块还用于获取所述轮廓，并在所述运动地图中以所述轮廓为对象构建虚拟障碍物；以及当所述机器人主体在所述运动地图中靠近所述虚拟障碍物时，控制所述机器人主体执行避障动作。本发明技术方案的自主机器人具有避障精度高的优点。
技术研发人员：杨勇;吴泽晓;郑志帆;罗志佳
受保护的技术使用者：深圳市杉川机器人有限公司
技术研发日：.12.20
技术公布日：.02.28
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