控制与决策

作者：齐立哲,华中伟,苏昊,王鑫瑞,孙云权

单位：复旦大学 工程与应用技术研究院,上海 200433,,复旦大学 工程与应用技术研究院,上海 200433,,复旦大学 工程与应用技术研究院,上海 200433,,复旦大学 工程与应用技术研究院,上海 200433,,复旦大学 工程与应用技术研究院,上海 200433,

关键词：路径规划;全覆盖;复杂地形;区域分解;机器人;避障策略

基金：上海市人工智能重大专项项目(2021SHZDZX0103).

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.对此,提出一种在线的全覆盖路径规划算法及相应的地图模型.首先,介绍一种变分辨率的三维栅格地图模型.其次,分析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,并设计一种针对性的避障策略以进一步减少能量消耗.最后,对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,相比于其他算法,所提出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.

来源：2024年第4期

《控制与决策》期刊编辑部

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