面向荒漠复杂地形的机器人在线全覆盖路径规划方法

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对于地形复杂、范围广阔的荒漠环境,当前的地图模型存在占用存储空间过大的问题.同时在复杂地形下,当前的全覆盖路径规划算法能量消耗大、无法适用于在线条件等问题.针对以上问题,提出了一种在线的全覆盖路径规划算法及相应的地图模型.首先,介绍了一种变分辨率的三维栅格地图模型.然后,分析了机器人在非平面环境下进行全覆盖任务的能量消耗问题,得出最节约能量的覆盖方式.在对平坦地形的覆盖中,基于优先级覆盖的思想,对传统的牛耕法覆盖做出改进,拓展为8个方向.然后针对非平坦地形提出了一种在线的面向地形的区域分解方法,在全覆盖过程中根据高度将特殊地形区域分解出来单独覆盖.在子区域内部,对特殊地形抽象得到斜面模型,引入地形变化函数,形成新的优先级遍历方法,并设计了一种针对性的避障策略以进一步减少能量消耗.最后,对本文所提出的算法进行仿真验证以及机器人实验.仿真验证和实验结果表明,相比其他算法,本算法能显著减少全覆盖过程中的重复率以及机器人总能量消耗.
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