移动机器人完全遍历路径规划算法研究
移动机器人路径规划算法研究综述
移动机器人路径规划算法研究综述
移动机器人路径规划是指在给定环境中，根据机器人的起始位置和目标位置，确定机
器人的移动路径。
路径规划算法的目标是确保机器人能够安全、高效地到达目标位置，并
尽量避开障碍物和避免碰撞。
目前，移动机器人路径规划算法主要包括几何路径规划算法和图搜索算法两大类。
几
何路径规划算法是基于环境中的几何信息进行路径规划，主要包括最短路径算法和真实时
间规划算法。
最短路径算法是最经典的路径规划算法之一，通过计算起点和终点之间最短
路径的算法来确定机器人的移动路线。
常用的最短路径算法有Dijkstra算法和A*算法。
真实时间规划算法则是在考虑机器人的速度和动力学约束的基础上进行路径规划，以确保
机器人能够在规定的时间内到达目标位置。
对于复杂的环境，几何路径规划算法存在计算复杂度高、搜索时间长等问题。
图搜索
算法在移动机器人路径规划中得到了广泛应用。
图搜索算法是基于图模型的路径规划算法，常用的有广度优先搜索算法、深度优先搜索算法和A*算法。
A*算法在图搜索算法中是最为常用的一种，它利用启发式函数估计起点到终点的代价，通过选择具有最小代价的节点进
行搜索，从而找到最优路径。
除了几何路径规划和图搜索算法之外，近年来还出现了一些新的路径规划算法，如遗
传算法、模糊逻辑算法和神经网络算法。
这些算法往往能够更好地解决复杂环境下的路径
规划问题，提高机器人的路径规划能力。
移动机器人路径规划算法研究综述
移动机器人路径规划算法研究综述1. 引言1.1 研究背景移动机器人路径规划算法研究的背景可以追溯到上个世纪七十年代，随着自动化技术的快速发展，移动机器人作为自主运动和智能决策的机械系统，逐渐成为研究热点。
路径规划是移动机器人实现自主导航和避障的重要技术之一，其在工业自动化、智能交通、医疗护理等领域具有广泛的应用前景。
目前，移动机器人路径规划算法的研究已经取得了一系列重要进展，传统的基于图搜索的算法（如A*算法、Dijkstra算法）和基于启发式搜索的算法（如D*算法、RRT算法）被广泛应用于不同环境下的路径规划问题。
随着深度学习技术的发展，越来越多的研究开始将深度神经网络应用到路径规划中，取得了一些令人瞩目的成果。
移动机器人路径规划仍然存在一些挑战和问题，如高维空间中复杂环境下的路径规划、多Agent协作下的路径冲突问题等。
对移动机器人路径规划算法进行深入研究和探索，对于促进智能机器人技术的发展，提升机器人在各个领域的应用能力具有重要的意义。
【研究背景】1.2 研究目的本文旨在对移动机器人路径规划算法进行研究综述，探讨不同算法在实际应用中的优缺点，总结最新的研究成果和发展趋势。
移动机器人路径规划是指在未知环境中，通过算法规划机器人的运动轨迹，使其能够避开障碍物、到达目标点或完成特定任务。
研究目的在于深入了解各种路径规划算法的原理和实现方法，为实际场景中的机器人导航提供理论支持和技术指导。
通过对比实验和案例分析，评估不同算法在不同场景下的性能表现，为工程应用提供参考和借鉴。
本文旨在总结当前研究的不足之处和未来发展的方向，为学术界和工程领域提供启示和思路。
通过本文的研究，旨在推动移动机器人路径规划领域的进一步发展和应用，促进人工智能和机器人技术的创新与进步。
1.3 研究意义移动机器人路径规划算法的研究意义主要体现在以下几个方面。
移动机器人路径规划算法在工业生产中具有重要意义。
通过优化路径规划算法，可以提高生产效率，降低生产成本，减少对人力资源的依赖，从而提升工业生产的效益和竞争力。
《移动机器人路径规划算法研究》范文
《移动机器人路径规划算法研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，移动机器人在各个领域的应用越来越广泛，如物流、医疗、军事等。
而移动机器人的核心问题之一就是路径规划问题，即如何在复杂的环境中，寻找最优的路径以达到目标。
本文将深入探讨移动机器人路径规划算法的研究，分析其发展现状及未来趋势。
二、移动机器人路径规划算法概述移动机器人路径规划算法是指机器人在给定的环境中，根据预设的目标，通过计算得出一条最优的移动路径。
该算法主要涉及环境建模、路径搜索和路径优化三个部分。
环境建模是通过对环境的感知和描述，建立机器人的工作环境模型；路径搜索是在工作模型中寻找可行的路径；路径优化则是对搜索到的路径进行优化，以获得最优的移动路径。
三、常见的移动机器人路径规划算法1. 栅格法：将工作环境划分为一系列的栅格，通过计算每个栅格的代价，得出从起点到终点的最优路径。
该方法简单易行，但计算量大，对于复杂环境适应性较差。
2. 图形法：将工作环境抽象为图形，利用图论中的算法进行路径搜索。
该方法可以处理复杂的环境，但需要建立精确的图形模型。
3. 随机采样法：通过在环境中随机采样大量的点，根据采样的结果得出最优路径。
该方法计算量小，但对于复杂环境的处理能力有限。
4. 基于神经网络的算法：利用神经网络学习环境的特征，从而得出最优的路径。
该方法具有较好的自适应能力，但需要大量的训练数据。
四、移动机器人路径规划算法的研究现状目前，国内外学者在移动机器人路径规划算法方面进行了大量的研究。
在传统算法的基础上，结合人工智能、深度学习等技术，提出了一系列新的算法。
例如，基于强化学习的路径规划算法、基于遗传算法的路径优化等。
这些新算法在处理复杂环境、提高路径优化的效率等方面取得了显著的成果。
五、移动机器人路径规划算法的挑战与展望尽管移动机器人路径规划算法取得了显著的进展，但仍面临许多挑战。
首先，对于复杂环境的处理能力还有待提高；其次，如何提高路径优化的效率也是一个重要的问题；此外，如何将人工智能、深度学习等技术更好地应用于路径规划算法中也是一个研究方向。
移动机器人完全遍历路径规划算法研究
移动机器人完全遍历路径规划算法研究移动机器人是一种自主移动的智能设备，能够在特定环境中进行导航和执行任务。
完全遍历路径规划算法是移动机器人在一个给定的环境中，通过按照特定策略遍历所有可达点的路径规划算法。
这种算法常被应用于清扫机器人、巡逻机器人等。
在完全遍历路径规划算法中，机器人需要根据环境的特点，确定一条能够覆盖所有点的路径。
对于一个有限的环境，可以使用深度优先（DFS）算法来实现完全遍历路径规划。
DFS算法的基本思想是从起点开始，尽可能地走到没有走过的点，当无路可走时，退回到上一个节点，继续前进。
具体而言，在移动机器人的完全遍历路径规划算法中，可以按照以下步骤进行：第一步，确定起点和终点。
起点可以是机器人的当前位置，终点可以是环境中的任意一个点。
第二步，初始化访问状态。
对于每个点，都初始化一个状态，表示该点是否已经被访问。
第三步，使用DFS算法进行路径规划。
从起点开始，记录当前访问到的点，同时更新访问状态。
在每个点，都按照特定的策略选择下一个要访问的点，直到所有可达点都被访问到。
第四步，确定路径。
在DFS算法执行完毕后，可以根据记录的路径回溯信息，确定完全遍历的路径。
在实际应用中，完全遍历路径规划算法可能面临一些挑战。
首先，如果环境较大且复杂，DFS算法可能需要很长的时间来完成路径规划。
为了解决这个问题，可以使用剪枝策略，即在过程中排除一些不必要的路径，提高效率。
其次，在实际环境中，机器人可能会受到一些限制，例如避障规避障碍物。
这就需要在完全遍历路径规划算法中加入障碍物检测和规避策略，确保机器人能够安全地避开障碍物。
总结起来，移动机器人的完全遍历路径规划算法是一种重要的算法，能够使机器人在给定的环境中高效地遍历所有可达的点。
通过合理选择策略和加入障碍物规避策略，可以提高路径规划的效果。
然而，在实际应用中仍然面临挑战，需要进一步研究和优化算法。
移动机器人全覆盖路径规划算法研究
机器人技术涉及以下几个核心问题:机器人如何在工作环境中精确定位自身位姿,如何使用多种传感器精准感知周围环境,识别障碍物,以及如何通过自动控制技术高性能的完成工作内容。
随着机器人各项技术的突破发展和完善,其软硬件成本也在不断降低,当前,已经有各式各样、不同用途的机器人进入了消费者领域,比如有用于清洁室内地面的扫地机器人、用于高楼玻璃清洁的擦窗机器人以及用于草坪管理的割草机器人等等[1-3]。
机器人为完成上述的工作内容,都需要自身具有有自主或半自主规划工作路径的能力,怎样规划出一条符合工作需求的路径,是一个至关重要的问题,根据机器人行走路径的覆盖范围,可以将路径规划分为点对点路径规划和全覆盖遍历路径规划。
点对点路径规划,希望为机器人找到一条从起始点到目标点的无碰撞最短路径。
全覆盖遍历路径规划,希望为机器人找到一条除去障碍物后可覆盖剩余工作空间的路径,尽可能保证最大的覆盖率和最小的重复率[4]。
针对全覆盖遍历路径规划问题,国内外的众多学者,都采用随机覆盖的算法,机器人在工作环境中随意行走覆盖,遇到工作环境的边界和障碍物时就以一定的角度折返,由此循环下去,该方法虽然简单易行,但是无法确保可以将工作环境完全遍历,耗费的时间也过长。
文献[5-6]提出了生物激励神经网络(BINN ,Biologically Inspired Neural Network )算法用于复杂环境下机器人的全覆盖遍历路径规划,但是该方法容易出现机器人当前点的局部侧连接点,有神经元活性值相同的情况,这样会导致规划出的路径长度变长、重复率高、转弯次数多,且在遇到阻塞点时,容易陷入死区,规划的逃离路线不最优等问题。
针对上述问题,本文提出移动规则法,对机器人在工作环境中的移动方向加以引导,降低规划路径的重复率和转弯次数;并结合A ∗搜寻算法,让机器人以最优的路径逃离死区。
使用计算机MATLAB 进行仿真实验,验证了该方法的有效性。
1生物激励神经网络(BINN)算法基本原理算法的基本原理是:通过栅格地图法将机器人工作空间栅格化,每个栅格点都有不同大小的神经元活性值,每个栅格点只与其邻近的栅格点产生连接关系,构成一个九宫格网络状的局部栅格点连接神经网络。
移动机器人路径规划算法研究综述
移动机器人路径规划算法研究综述1. 引言1.1 移动机器人路径规划算法研究综述移动机器人路径规划算法是指在给定环境地图和移动机器人的起始点、目标点条件下，确定机器人在该环境中的行进路径，使得机器人能够避开障碍物、优化行进路线、最快到达目标点。
路径规划算法是移动机器人领域的重要研究内容，它涉及到人工智能、计算机视觉、控制理论等多个学科的知识，并对移动机器人的行动能力和效率具有重要的影响。
在移动机器人路径规划算法研究中，研究者们通过对基础概念的理解和分析，探索出了许多经典的路径规划算法，如A*算法、Dijkstra算法、最小生成树算法等。
这些算法在不同场景下有着各自的优劣势，为移动机器人的路径规划提供了多样化的选择。
随着人工智能技术的不断发展，越来越多的新型路径规划算法被提出，如深度强化学习在路径规划中的应用、基于机器学习的路径规划算法等。
这些算法在提高移动机器人路径规划的效率和精度方面发挥了重要作用。
移动机器人路径规划算法是一个不断发展的领域，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们有理由相信，未来将会有更多更优秀的路径规划算法出现，为移动机器人的智能化行为提供更好的支持。
2. 正文2.1 基础概念移动机器人路径规划是指在给定环境中，通过算法确定机器人从起点到终点的最佳路径。
在进行路径规划时，需要考虑环境的复杂性和机器人的运动约束，以确保机器人能够安全、高效地到达目的地。
在路径规划中，有几个基础概念需要了解。
首先是地图表示，通常使用栅格地图或连续地图来表示环境。
栅格地图将环境分割成小格子，每个格子表示一个状态，可以是障碍物或自由空间。
连续地图则使用连续的坐标系来表示环境，更适用于复杂环境的表示。
其次是状态空间，即机器人可能存在的所有状态的集合。
状态空间可以是离散的，也可以是连续的，取决于环境的特性和机器人的运动能力。
路径规划算法会在状态空间中搜索最优路径，使得机器人能够安全到达目的地。
还有路径代价的概念，路径代价通常表示机器人在环境中行走的消耗，可以是时间、距离、能量等。
移动机器人路径规划算法研究综述
移动机器人路径规划算法研究综述移动机器人路径规划算法是指在给定环境中，移动机器人从起始点到目标点之间选择合适的路径的方法和策略，是移动机器人导航和控制中的关键问题之一。
移动机器人路径规划算法的研究可以分为基于图搜索的算法、基于优化的算法和基于学习的算法等几个方向。
基于图搜索的算法是最经典的移动机器人路径规划算法之一。
最简单的算法之一是迪杰斯特拉算法。
这个算法通过构建一个节点集合和边集合的图模型，以节点之间的距离作为边的权重，通过计算起始节点到其他节点的最短路径来进行路径规划。
A*算法是一种启发式搜索算法，它通过评估剩余的到目标点的距离来决定下一步的移动方向，使得计算更加高效。
还有一些改进的图搜索算法，如D*算法、RRT算法等。
基于优化的算法是另一类重要的移动机器人路径规划算法。
最经典的算法之一是基于规划网格的Dijkstra算法。
这个算法通过将环境划分为一系列规划网格，然后根据网格之间的连通关系进行路径规划。
其优点是计算简单，但对于大规模环境的路径规划效果不佳。
还有一些改进的优化算法，如Rapidly-exploring Random Tree (RRT) 算法、Genetic Algorithm (GA) 算法等。
基于学习的算法是近年来移动机器人路径规划领域的一个热门研究方向。
这些算法通过机器学习的方法，利用大量的训练数据来训练路径规划模型，以实现更智能的路径规划。
最常用的学习算法是基于强化学习的方法，如Q-Learning算法、Deep Q-Network (DQN) 算法等。
这些算法通过与环境进行交互来学习最优的路径规划策略，能够适应复杂和动态的环境，并且具有一定的实时性。
移动机器人路径规划算法研究综述
移动机器人路径规划算法研究综述【摘要】移动机器人路径规划算法是移动机器人技术领域的重要研究方向。
本文将对传统方法、启发式方法、深度学习、强化学习以及多传感器融合等不同类型的路径规划算法进行综述和比较。
通过对比这些算法的优缺点，可以更好地了解它们在不同场景下的适用性和性能表现。
在研究现状总结中，将介绍目前这些算法在实际应用中的情况和存在的问题，同时在未来研究方向展望中提出了一些可能的解决方案和改进方向。
这将有助于推动移动机器人路径规划算法的发展，提高移动机器人的智能化水平，推动移动机器人技术在各领域的应用和发展。
【关键词】移动机器人、路径规划算法、研究背景、研究意义、传统方法、启发式方法、深度学习、强化学习、多传感器融合、研究现状总结、未来研究方向展望1. 引言1.1 研究背景移动机器人路径规划算法是人工智能和机器人技术领域的重要研究内容，它在自动驾驶、物流配送、智能家居等领域有着广泛的应用。
移动机器人在不同环境下需要能够自主规划路径，避开障碍物，安全快速地到达目的地。
路径规划算法的设计和优化对移动机器人的功能和性能至关重要。
在过去的几十年中，研究者们提出了各种不同类型的路径规划算法，包括基于传统方法、启发式方法、深度学习、强化学习以及多传感器融合等方式。
这些算法在不同场景下展现出各自的优势和局限性，因此对这些算法进行综合研究和比较分析是十分必要的。
通过对移动机器人路径规划算法的研究，我们可以更好地了解不同算法的特点和适用范围，为移动机器人的智能控制提供更多的选择和优化方案。
路径规划算法的研究也将进一步推动移动机器人技术的发展，为实现更高效、更智能的移动机器人应用场景打下坚实的基础。
1.2 研究意义移动机器人路径规划算法的研究意义在于提高移动机器人在复杂环境下的自主导航能力，实现更高效、更安全的移动。
随着移动机器人在工业、医疗、服务等领域的广泛应用，路径规划算法的性能直接影响着机器人的实际运行效果和工作效率。
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ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅ ｃｏｎｔｅｎｔｓ ｍａｉｎｌｙ ｃｏｍｐｌｅｔｅｄ ａｓ ｆｏｌｌｏｗｓ：
１．Ｃｏｎｓｕｌｔ ｔｈｅ ｗａｙ ｏｆ３一ｐｏｉｎｔ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｕｓｅｄ ｉｎ ｐｅｒｖａｓｉｖｅ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，ａｎｄ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｉｔ ｔｏ ２－ｐｏｉｎｔ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｔｈａｔ ａｄａｐｔ ｔｏ ｓｍａｌｌ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ ａｎｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ
研究生签名：翟肾导师签名：弓互墨主监二日期：，孑．４。厂
第一章绪论
第一章绪论
１．１移动机器人的发展史
社会的主体是人类，历史的推动者是人类，伟大的人类运用自己的智慧不断创造伟大的发明， 不断推动社会的发展。邓小平同志说过：“科技是第一生产力。”生产力是社会发展的动力，所以人 类推动社会发展就是要致力于发展生产力，致力于发展科技。人类不断发展生产力来提高自身认识 自然、改造自然、得到自己所需物质的能力，这种能力的进化由最初的运用双手、简单工具、发展 到运用畜力、发展到运用简单机器、发展到运用自动化设备、还会发展到我们无法想象的未来。
本文以室内清洁遍历移动机器人为研究对象，对移动机器人的定位、环境探测、环境建模方法 和完全遍历算法进行了系统的研究。在此基础上提出了几何方法描述的环境下漫游规则，并通过蚁 群算法对划分的区域完成完全遍历路径规划。本文主要完成的内容如下：
１． 对普适计算用的三点定位模型进行改造以适应于小型环境的两点定位方法，提高了定位系 统的效用和定位的计算效率。
ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｔｏ ｍａｋｅ
ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｏｆｒｅｇｉｏｎｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｎｔ ｃｏｌｏｎｙ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｐｍｐｏｓｅｄ．Ｗｅ ｐｒｏｖｉｄｅ ａ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｔｏ
ｐｒｏｖｅ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃａｎ ｇｏｔ ａ ｇｏｏｄ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｏｆｔｈｅ糟舀ｏＩｌｓ ｔｈａｔ ｎｅｅｄ ｔｏ ｃｏｖｅｒ．
３． 提出几何区域中各区域之间距离的定义。根据漫游得到的区域连通关系矩阵和距离矩阵， 模拟环境中各区域的完全连通图，提出基于蚁群算法的区域遍历顺序算法，并通过软件进行 了仿真，证明该算法的能得出遍历顺序的较优解。
关键字：移动机器人，漫游规则，完全遍历，路径规划，蚁群算法
Ａｂｓｔｒａｃｔ
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｂｏｕｔ Ｃｏｍｐｌｅｔｅ Ｃｏｖｅｒａｇｅ Ｐａｔｈ Ｐｌａｎｎｉｎｇ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ
Ｋｅｙ Ｗｏｒｄｓ：Ｍｏｂｉｌｅ Ｒｏｂｏｔ，Ｑｕｅｓｔ Ｒｅｇｔｄａｔｉｏｎ，Ｃｏｍｐｌｅｔｅ Ｃｏｖｅｒａｇｅ，Ｐａｔｈ Ｐｌａｎｎｉｎｇ，Ａｎｔ Ｃｏｌｏｎｙ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
Ｉｌ
东南大学学位论文独创性声明
本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究
成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发
ｏｆ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．
３．Ｒｅｄｅｆｉｎｅｔｈｅｄｉｓｔａｎｃｅｏｆｒｅｇｉｏｎｓ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅ ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｍａｔｒｉｘａｎｄｄｉｓｔａｎｃｅｍａｔｒｉｘｏｆｒｅｇｉｏｎｓｔｏ
ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ａ ｓｉｍｕｌａｔｅ ｔｈｅ ｃｏｍｐｌｅｔｅ ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ ｍａｔｒｉｘ ｂｅｔｗｅｅｎ ｒｅｇｉｏｎｓ ｉｎ
图１．１丹麦ｉＲｏｂｏｔ公司推出的吸尘机器人Ｒｏｏｍｂａ［
１
东南大学硕士学位论文 我国的机器人研究是从八五期间开始的，起步比较晚，但发展比较迅速。国内移动机器人的研 究成果如下；清华大学的ＴＨＭＲ一ⅡｎＶ型机器人；中科院沈阳自动化所的ＡＧＶ自主车和防爆机器 人：香港城市大学的自主导航车及服务机器人：哈尔滨工业大学的导游机器人；中科院自动化所的
全方位移动式机器人视觉导航系统；国防科技大学的双足机器人；由南京理工大学，北京理工大学， 浙江大学等多所院校联合研究的军用室外移动机器人。此外国内还有北京航空航天大学，北京科技 大学，西北工业大学等院校也进行移动机器人的研究“ｊ。
１。２课题研究意义
移动机器人导航的研究包括定位、路径的规划、运动控制等。对于一台智能移动机器人来说， 要完成给定的任务应该能回答以下四个问题【３ｌ：
１）“我在哪里？” ２）“我去哪里？” ３）“怎么去？” ４）“做什么？” 撇开具体的任务而言，解决前三个问题正是要解决定位、路径规划、运动控制的问题。而其中 的定位是解决问题的基础，运动控制是解决问题的关键，路径规划是解决问题的核心。和定位相关 的内容包括探测地图、确定地图、更新地图、信息反馈等；路径规划就是在知道自身位置和目标位 置后，以最短距离、最低功耗、最短时间等为指标，根据地图实现确定从出发点到目的地的路径； 运动控制就是控制行走机构依据规划好的路径到达目的地，并在行走过程中应对突发事件等。 一般的路径规划就是选择一条在满足某些指标下的从一个点到另一个点的最优路径或者次优路 径１４Ｊ。有一种特殊的路径规划叫遍历路径规划，这种路径规划要在满足一定的指标下完成覆盖整个 指定的区域中的非障碍物区域，它的典型应用包括清洁机器人，割草机器人，排爆机器人等。这些 应用领域都有一定的相似性，那就是技术要求不高或者比较单一，体力繁重、工作环境恶劣或者危 险等。在这些领域中使用机器人可以比人实现更高的效率、更加的安全、更低的成本等优势。目前， 在一些发达国家已经实现将遍历路径规划的清洁机器人应用于家庭、办公室等场合，将探测机器人 应用于矿藏的探测等。遍历路径规划有非常广泛的应用范围，可以广泛运用于服务机器人和军用机 器人等领域。因此，遍历路径规划的研究具有深远的意义。
２． 建立了机器人的多传感器环境感知系统．结合定位系统给出确定障碍物位置的方法。对几 何环境中的各个特征分别进行了描述，提出了适用于几何环境地图的未知环境漫游规则和 环境区域划分方法．并通过ＢＰ神经网络对超声波采集的数据进行融合，确定区域内的障 碍物形状及位置。通过软件仿真证明这种环境的漫游规则及区域划分方法简单有效。提出 了应用几何算法的地图更新方法。
东南大学 硕士学位论文 移动机器人完全遍历路径规划算法研究 姓名：胡正聪 申请学位级别：硕士 专业：机械电子工程 指导教师：张赤斌
20080403
摘要
移动机器人完全遍历路径规划算法研究
研究生：胡正聪 指导老Ｎ．－张赤斌副教授 （东南大学机械工程学院，南京）
随着人工智能、智能控制、仿生学等理论的发展，移动机器人技术的研究受到越来越多的学者 重视，移动机器人在生产、生活中也得到了更为广泛的应用。移动机器人的关键技术包括控制系统 结构和导航，其中导航的重点是路径的规划。完全遍历路径规划是一类特殊的路径规划，它在服务 等领域有着广泛的应用前景，如清洁机器人、自主吸尘器、智能割草机、自主收割机、排雷机器人 等都是它的典型应用，因此，移动机器人的完全遍历路径规划受到研究者的广泛关注。
Ｒｏｂｏｔ
Ｃａｎｄｉｄａｔｅ ｆｏｒ Ｍａｓｔｅｒ：Ｈｕ Ｚｈｅｎｇ－ｃｏｎｇ
Ａｄｖｉｓｅｒ：Ａｓｓｍｅｌａｔｅ Ｐｒｏｆ．ＺＨＡＮＧ Ｃｈｉ－ｂｉｎ
（Ｓｏｕｔｈｅａｓｔ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ）
Ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆｔｈｅｏｒｉａｓ ｓｕｃｈ ａｓ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｃｏｎｔｌ＇ｏｌ，ｂｉｏｎｉｃｓ，ａｎｄ ｓｏ ｏｎ， ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ ａｔｔｒａｃｔｓ ｍｏｒｅ ａｎｄ ｍｏｒｅ ｓｏｈｏｔａｒｓ．Ａｎｄ ｔｈｅ ｕｓｅ ｏｆｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ ｉｎ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｄａｌｌｙ ｌｉｆｅ ｉｓ ｍｏｒｅ ｗｉｄｅｓｐｒｅａｄ．Ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｉｓ ｔｈｅ ｆｏｃｕｓ ｏｆｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｏｎｅ ｏｆｔｈｅ ｐｏｉｎｔ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ｏｆｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ．Ｃｏｍｐｌｅｔｅ ｃｏｖｅｒａｇｅ ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ（ＣＣＰＰ）ｉｓ ａ ｓｐｅｃｉａｌ ｋｉｎｄ ｏｆｐｍｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ． Ｉｔ ｉｓ ｗｉｄｅｌｙ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｓｕｃｈ∞ｃｌｅａｎｉｎｇ ｒｏｂｏｔ，ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｖａｃｕｕｍ ｃｌｅａｎｅｒ，ｓｍａｒｔ ｍｏｗｅｒ，ａｎｄ ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｈａｒｖｅｓｔｅｒ，ｄｅｍｉｎｉｎｇ ｒｏｂｏｔ，ｏｔＣ．ｎｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｅ ＣＣＰＰ ｏｆｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ ａｔ＇ａ＇ａｃｔｓ ａｔｔｅｎｔｉｏｎ ｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓ
ｅｘｔｅｎｓｉｖｅｌｙ．
Ｔｈｉｓ ｔｈｅｓｉｓ ｓｔｕｄｉｅｄ ｔｈｅ ＣＣＰＰ ｏｆｉｎｄｏｏｒ ｃｌｅａｎｉｎｇ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ．Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ，ｑｕｅｓｔ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ
ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｍｏｄｅｌｉｎｇ ａｎｄＣＣＰＰｏｆｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔｈａｖｅｂｅｅｎ ｓｔｕｄｉｅｄ ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｌｌｙ．ＱｕｅｓｔｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｂａＳｅｄ ｏｎ ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ａｎｄ ａｃｃｏｍｐｌｉｓｈ ＣＣＰＰ ｏｆｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ ａｎｔ ｃｏｌｏｎｙ
ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｑｕｅｓｔ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｗａｙ ｔｏ ｃｏｍｐａｒｔｍｅｎｔａｌｉｚｅ ｔｈｅ ｕｎｋｎｏｗｎ
ａｄａｐｔ ｔｏ ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ
ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ａｒｅ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｔｈｒｏｕｇｈ ＢＰ ｎｅｔｗｏｒｋ ｔｏ ｆｕｓｉｏｎ ｔｈｅ ｄａｔａ ｐｅｒｃｅｉｖｅｄ ｂｙ ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃ ｗａｖｅ
ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ｆｉｎａｌｌｙ ｓｃｎｏｒ，ｍａｋｅ ｓｕｒｅ ｔｈｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｈａｐｅ ｏｆｏｂｓｔａｃｌｅ ｉｎ
ｐｒｏｖｉｄｅ ｔｈｅ ｓｏｆｔｗａｒｅ