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申请/专利权人：北京佳沃天河智能科技有限公司

摘要：本发明属于路径规划技术领域，公开了利用激光扫描的畜舍地形建模及路径规划导航系统及方法；方法包括：采集畜舍的三维点云数据；对三维点云数据进行预处理，获取点云处理数据；根据点云处理数据进行畜舍地形建模，获取畜舍的三维地形图；对三维地形图进行区域划分；收集每个区域的污垢面积；根据每个区域的污垢面积，规划最佳路径，并控制机器人工作；机器人工作过程中，识别畜舍中的动态障碍物，并分析移动路径；根据动态障碍物的移动路径，对最佳路径进行优化；本发明实现了精准规划畜舍清洁作业的最佳路径，大幅提高清洁效率和质量，有效避免动态障碍物干扰机器人的清理过程，进而提高机器人的稳定性和安全性。

主权项：1.利用激光扫描的畜舍地形建模及路径规划导航方法，其特征在于，包括：采集畜舍的三维点云数据；对三维点云数据进行预处理，获取点云处理数据；根据点云处理数据进行畜舍地形建模，获取畜舍的三维地形图；对三维地形图进行区域划分；所述对三维地形图进行区域划分的方法包括：获取机器人面积，机器人面积为机器人的占地面积，机器人为畜舍清理机器人；采用正射投影，将三维地形图投影至二维平面上，获取畜舍的二维平面图；根据机器人面积，将二维平面图划分为c个区域，c为大于1的整数；收集每个区域的污垢面积；所述收集每个区域的污垢面积的方法包括：采集每个区域的区域图像，对每张区域图像均进行灰度化处理，获取d个像素点的灰度值，d为c张区域图像中的所有像素点数量；预设灰度值阈值，将d个像素点的灰度值分别与灰度值阈值进行对比分析，将灰度值大于或等于灰度值阈值的像素点标记为污垢点，灰度值小于灰度值阈值的像素点则不进行标记；统计每个区域的污垢点数量，计算污垢面积；污垢面积的表达式：；式中，为第i个区域的污垢面积，为第i个区域的污垢点数量，为一个污垢点的面积，为缩放系数；一个污垢点的面积由区域图像的分辨率获取，区域图像的分辨率由区域图像的属性获取；区域图像的获取方法为：采用个图像传感器获取张分布图像，，将张分布图像进行图像拼接，获取畜舍图像；将畜舍图像根据c个区域进行图像分割，获取每个区域的区域图像；根据每个区域的污垢面积，规划最佳路径，并控制机器人工作；所述规划最佳路径的步骤包括：步骤1：从畜舍入口处对应的区域中随机选择一个区域作为初始区域；从初始区域开始深度优先搜索，获取m条选择路径；步骤2：将污垢面积不为0的区域标记为污垢区域，根据污垢区域从m条选择路径中筛选出条待筛选路径，条待筛选路径均为经过所有污垢区域的路径，；再根据条待筛选路径对应的点云处理数据，从条待筛选路径中筛选出条筛选路径；步骤3：统计每条筛选路径所经过的区域数量，并结合每个污垢区域的污垢面积进行加权求和，计算每条筛选路径的优异程度；选择优异程度最大的筛选路径作为最佳路径；所述获取m条选择路径的步骤包括：步骤1a：从初始区域开始，探索初始区域的相邻区域，并选择初始区域的其中一个相邻区域作为下一区域，并标记下一区域为已访问区域；步骤1b：探索下一区域的相邻区域，并选择下一区域的其中一个未标记为已访问区域的相邻区域作为新的下一区域，并标记新的下一区域为已访问区域；步骤1c：循环步骤1b，直到下一区域的相邻区域均已标记为已访问区域，获取一条模拟路径，并判断机器人当前所在区域是否为初始区域；若机器人当前所在区域为初始区域，则将模拟路径标记为选择路径，若机器人当前所在区域不为初始区域，则不对模拟路径进行标记；步骤1d：循环步骤1a～步骤1c，获取m条选择路径；机器人工作过程中，识别畜舍中的动态障碍物，并分析移动路径；根据动态障碍物的移动路径，对最佳路径进行优化。

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