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路径规划作为是机器人智能化、自动化的基础,一直是机器人领域的研究热点,全覆盖路径规划(Complete Coverage Path Planning,CCPP)技术是一种特殊的移动机器人路径规划技术,它要求机器人完全遍历指定的区域。全覆盖路径规划的实际应用十分广泛,如室内外打扫工作、修剪草坪、清理积雪、庄稼播种与收割、布雷排雷、水质勘察等。迄今为止,研究者们提出了很多全覆盖路径规划的算法,但绝大部分都是针对单机器人覆盖任务,而复杂环境中单机器人执行全覆盖任务时效率有限,目前动态环境下的多机器人协同合作完成全覆盖任务是一个新的研究方向。首先,本文通过对比几种典型的环境地图建模方法,分析了运用栅格地图模型表示环境信息的优越性,分析了基于栅格地图建模的两种覆盖样式——“Z”字型覆盖样式和内螺旋覆盖(Internal Spiral Coverage,ISC)样式,并论证了内螺旋覆盖样式的强鲁棒性,针对区域连接算法,比较了回溯点法(Backtracking points,BP)和逆距离转化(Inverse Distance Transform,IDT)法。从中选定了基于栅格地图的IDT-ISC的全覆盖算法。然后,本文在基于百度地图API的仿真平台上对单网络节点(单机器人)IDT-ISC算法进行了全覆盖仿真实验。针对IDT-ISC算法的不足——在某些环境中出现“跨障碍物”运动的不合理情况,本文提出了一种改进区域搜索方式的IDT-ISC算法,仿真结果表明改进后的IDT-ISC算法可以有效避免此类不合理情况。接着,本文基于单节点IDT-ISC算法提出一种基于改进区域搜索方式的多节点IDT-ISC算法,仿真结果表明该方法可以减少总运动步数,降低重复覆盖率。现有的全覆盖研究中,很少考虑节点间通信周期对覆盖结果的影响,而执行多节点协同覆盖任务时,节点通信周期是个很重要的影响因素,本文通过仿真实验,分析了不同节点通信周期下对重复覆盖率以及总覆盖时间的影响,并针对本文模拟的两种环境,结合仿真结果给出了合适的节点通信周期。最后,本文模拟了一种突发干扰模型,通过仿真实验验证了多节点IDT-ISC算法的抗干扰能力。