移动机器人混合式全遍历覆盖路径规划算法

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1、第２７卷第５期山东理工大学学报（自然科学版）Vol．２７No．５２０１３年９月JournalofShandongUniversityofTechnology（NaturalScienceEdition）Sep．２０１３文章编号：１６７２－６１９７（２０１３）０５－００２２－０６移动机器人混合式全遍历覆盖路径规划算法陈鹏，李彩虹（山东理工大学计算机科学与技术学院，山东淄博２５５０９１）摘要：针对移动机器人在未知环境下的全遍历覆盖任务，将滚动规划与已知环境下的搜索策略相结合，设计了一种混合式的全遍历覆盖路径规划算法．对声纳传感器探测到的环境信息进行滚动规划，把未知区域转化为已知区域．在已知区

2、域，采用有限状态机方式来组织全遍历覆盖路径规划算法，状态之间的转换通过二叉树搜索策略、目标栅格选取策略和两点法搜索策略来实现，并对算法进行仿真．结果表明，移动机器人能全遍历覆盖整个工作区域，重复率低，能有效提高工作效率．关键词：移动机器人；全遍历覆盖路径规划；滚动规划；有限状态机中图分类号：TP２４２文献标志码：AAhybridalgorithmofcompletecoveragepathplanningformobilerobotCHENPeng，LICai‐hong（SchoolofComputerScienceandTechnology，ShandongUniversityofTe

3、chnology，Zibo２５５０９１，China）Abstract：Thispaperpresentsahybriddesignalgorithmofcompletecoveragepathplanningformobilerobotunderunknownenvironmentbasedontherollingplanningandknownenvironmentsearchstrategy．Theunknownenvironmenthasbeenconvertedtotheknownareausingtheenvi‐ronmentalinformationdetectedbyson

4、arsensors．Thealgorithmofcompletecoveragepathplan‐ningisorganizedbyfinitestatemachine（FSM）approachundertheknownenvironment．Thestateswitchhasbeenrealizedbythebinarysearchstrategy，targetgridselectionstrategyandtwo‐pointsearchstrategy．Atlastthealgorithmhasbeentestedundersimulatedenvironment．Simulatio

5、nresultsshowthatmobilerobotcancovertheentireworkareawithlowrepetitionrateandhighworkefficiency．Keywords：mobilerobot；completecoveragepathplanning；rollingplanning；finitestatemachine（FSM）［１］［２‐３］全遍历覆盖路径规划是指在满足某种性能评下的路径规划，多采用单元分解法和模板模型［４］价指标最优或准优的前提下，寻找一条从起始点开法．单元分解法是将环境分解为梯形单元，机器人始，且经过工作区域内所有可达点的路径规

6、划．全遍在梯形单元中做往返运动，并通过邻接图来表示从历覆盖路径规划是一类特殊的路径规划，在许多领一个单元到另一个单元的转移．缺点是单元分解过域都有着广阔的应用前景，特别是很多家用场合，都多致使重复率较高．模板模型法是根据覆盖区域获要求移动机器人具备全区域覆盖的能力．取的环境信息，与各个模板进行匹配来完成遍历．缺按照对环境知识的了解，全遍历覆盖路径规划点是对环境缺乏整体规划，要求事先定义环境模型可分为环境已知和环境未知的路径规划．已知环境和模板记忆，对变化的环境很难处理．收稿日期：２０１３０８０４基金项目：山东省高等学校科技计划项目（J１３LN２７）作者简介：陈鹏，男，herochenpe

7、ng＠１６３．com；通信作者：李彩虹，女，lich＠sdut．edu．cn第５期陈鹏，等：移动机器人混合式全遍历覆盖路径规划算法２３［５］对于环境未知情形下的路径规划，郝宗波等机器人的视野域Ssense定义为以机器人位置提出了基于传感器和栅格地图的路径规划方法，适Probot为中心，以rsense为半径的圆内．假定移动机器［６］合简单环境．Hsu等采用离线规划和在线避障方人的行进速度恒定，运动步长为，＜rsεenseε（rsens