(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211453343.4 (22)申请日 2022.11.21 (71)申请人 深圳聚邦云天科技有限公司 地址 518116 广东省深圳市龙岗区宝龙街 道宝龙社区宝龙三路4号欧帝光学有 限公司办公楼402 (72)发明人 夏雪　施国宁　施逸东　 (74)专利代理 机构 佛山粤进知识产权代理事务 所(普通合伙) 44463 专利代理师 耿鹏 (51)Int.Cl. G06F 16/29(2019.01) G06K 17/00(2006.01) G06V 20/00(2022.01) G06V 10/44(2022.01)G01C 21/00(2006.01) G01C 21/20(2006.01) (54)发明名称 一种用于机器人巡检的路线智能识别方法、 系统及介质 (57)摘要 本发明涉及一种用于机器人巡检的路线智 能识别方法、 系统及介质， 属于机器人巡检技术 领域， 通过获取所述异常工作区域的标识信息， 根据所述异常工作区域的标识信息以及导航路 带平面结构示意图得到异常工作区域的标识信 息所在位置点， 并获取当前巡检机器人的标识信 息所在位置点； 基于所述异常工作区域的标识信 息所在位置点 以及所述当前巡检机器人的标识 信息所在位置点生成修正导航路径图， 并根据所 述修正导航路径图对初始巡检 路线图进行修正， 得到最终的导航路线图。 通过本方法能够快速地 寻找到巡检机器人未检测的节点， 避免了RFID标 签长期的使用被污物遮盖而导致定位标识不清 晰的情况时而产生了漏检现象。 权利要求书3页 说明书10页 附图3页 CN 115495540 A 2022.12.20 CN 115495540 A 1.一种用于 机器人巡检的路线智能识别方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 通过预先在待巡检区域中设置导航路带以及在所述导航路带上设置标识信 息， 并将预 先训练好的多源数据信息导入所述标识信息中， 生成训练完成的标识信息； 基于所述导航路带以及所述标识信 息生成导航路带平面结构示意图， 获取当前巡检机 器人在预设时间内的工作信息， 基于所述工作信息得到 巡检机器人的异常工作区域； 获取所述异常工作区域的标识信 息， 根据所述异常工作区域的标识信 息以及导航路带 平面结构示意图得到异常工作区域的标识信息所在位置点， 并获取当前巡检机器人的标识 信息所在位置点； 基于所述异常工作区域的标识信息所在位置点以及所述当前巡检机器人的标识信息 所在位置点生成修正导航路径图， 并根据所述修正导航路径图对初始巡检路线图进行修 正， 得到最终的导 航路线图。 2.根据权利要求1所述的一种用于机器人巡检的路线智能识别方法， 其特征在于， 获取 当前巡检机器人在预设时间内的工作信息， 判断所述工作信息是否大于预设工作信息， 包 括以下步骤： 将所述导航路带平面结构示意图分为多个工作区域， 并获取每个工作区域中的标识信 息； 计算所述每个工作区域中的标识信 息之间的路程值， 并根据所述标识信 息之间的路程 值生成路程 集； 获取当前巡检机器人所在工作区域在预设时间内的行走路程值， 将所述行走路程值导 入所述路程 集中进行对比匹配， 生成匹配结果； 判断所述匹配结果中是否存在预设匹配结果， 若不存在， 则将该工作区域作为异常区 域。 3.根据权利要求1所述的一种用于机器人巡检的路线智能识别方法， 其特征在于， 获取 所述异常工作区域的标识信息， 根据所述异常工作区域的标识信息以及导航路带平面结构 示意图得到异常工作区域的标识信息所在位置点， 具体包括以下步骤： 获取所述异常工作区域的标识信 息， 根据所述异常工作区域的标识信 息得到各个标识 信息之间的路程 值； 基于当前巡检机器人所在工作区域在预设时间内的行走路程值以及各个标识信息之 间的路程 值得到异常工作区域段； 根据所述异常工作区域段与当前工作区域的预设工作区域段得到一个或者多个异常 工作区域的标识信息； 将所述异常工作区域的标识信 息导入所述导航路带平面结构示意图中， 以得到异常工 作区域的标识信息所在位置点。 4.根据权利要求1所述的一种用于机器人巡检的路线智能识别方法， 其特征在于， 基于 所述异常工作区域的标识信息所在位置点以及所述当前巡检机器人的标识信息所在位置 点生成修正导航路径图， 并根据所述修正导航路径图对初始巡检路线图进行修正， 得到最 终的导航路线图， 具体包括以下步骤： 基于所述异常工作区域的标识信息所在位置点以及所述当前巡检机器人的标识信息 所在位置点 生成修正导航路径图；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115495540 A 2获取巡检机器人的初始巡检路线图以及预设时间内巡检机器人 经过的巡检路线图； 根据所述巡检机器人的初始巡检路线图以及预设时间内巡检机器人经过的巡检路线 图得到即将巡检路线图； 基于所述即将巡检路线图以及修 正导航路径图生成最终的导 航路线图。 5.根据权利要求1所述的一种用于机器人巡检的路线智能识别方法， 其特征在于， 还包 括以下步骤： 通过巡检机器人 上设置的摄 像头获取实时的导 航路带图像信息； 通过对所述实时的导航路带图像信 息进行预处理得到预处理图像信 息， 并根据 所述预 处理图像信息得到导 航路带的外轮廓信息； 通过特征分解法对所述 导航路带的外轮廓信息进行修 正， 得到修 正信息； 根据所述 修正信息调节当前巡检机器人的移动位姿。 6.根据权利要求5所述的一种用于机器人巡检的路线智能识别方法， 其特征在于， 通过 特征分解法对所述 导航路带的外轮廓信息进行修 正， 得到修 正信息， 具体包括以下步骤： 建立特征向量分解模型， 将所述导航路带的外轮廓信 息导入所述特征向量分解模型中 进行分解， 得到正交矩阵以及对角矩阵； 根据所述正交矩阵以及对角矩阵中的一极限向量作为坐标零点， 根据 所述坐标零点建 立新的坐标系； 将所述正交矩阵以及对角矩阵导入所述 新的坐标系中， 生成新的坐标 数集； 获取新的坐标数集中的极限坐标点集合， 并将所述新的坐标数集中的极限坐标点集合 导入世界坐标系中， 并将所述极限坐标点集合重新组合， 得到经过 处理后的导航路带图， 并 将所述导航路带图作为 修正信息输出。 7.根据权利要求1所述的一种用于机器人巡检的路线智能识别方法， 其特征在于， 还包 括以下步骤： 通过巡检机器人 上设置的雷达 探测仪获取巡检机器人在巡检过程中的障碍物信息； 判断所述障碍物是否在导航路带的预设范围之内， 若在预设范围之内， 则根据障碍物 信息得到当前障碍物的起始位置节点以及终止位置节点； 将所述起始位置节点以及终止位置节点导入导航路带平面结构示意图中， 以确定当前 起始障碍节点以及终止障碍节点； 根据所述当前起始障碍节点以及终止障碍节点确定避障行驶路线图， 并将所述避障行 驶路线图传输 至巡检机器人控制终端。 8.一种用于机器人巡检的路线智能识别系统， 其特征在于， 所述系统包括存储器以及 处理器， 所述存储器中包括用于机器人巡检的路线智能识别方法程序， 所述用于机器人巡 检的路线智能识别方法程序被所述处 理器执行时， 实现如下步骤： 通过预先在待巡检区域中设置导航路带以及在所述导航路带上设置标识信 息， 并将预 先训练好的多源数据信息导入所述标识信息中， 生成训练完成的标识信息； 基于所述导航路带以及所述标识信 息生成导航路带平面结构示意图， 获取当前巡检机 器人在预设时间内的工作信息， 基于所述工作信息得到 巡检机器人的异常工作区域； 获取所述异常工作区域的标识信 息， 根据所述异常工作区域的标识信 息以及导航路带 平面结构示意图得到异常工作区域的标识信息所在位置点， 并获取当前巡检机器人的标识权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115495540 A 3