AGV全覆盖移动避障路径规划matlab代码 扫地机器人路径规划 第一类算法 全覆盖智能算法 %% 基于深度优先搜索算法的路径规划—扫地机器人移动仿真 % 返回深度优先搜索实现全覆盖的运行次数 % 将栅格模型的每一个栅格看成一个点 % 实际中栅格模型是连续的，在计算机处理时看作离散的 % 将栅格模型抽象为标识矩阵，矩阵对应位置的标记表示栅格对应位置的状态 第二对比算法 %% 随机碰撞的路径规划—扫地机器人移动仿真 % 返回深度优先搜索实现全覆盖的运行次数 % 将栅格模型的每一个栅格看成一个点 % 实际中栅格模型是连续的，在计算机处理时看作离散的 % 将栅格模型抽象为标识矩阵，矩阵对应位置的标记表示栅格对应位置的状态

算法概述

本文分析两种扫地机器人全覆盖路径规划算法：基于深度优先搜索(DFS)的系统性规划方法和基于随机碰撞的启发式方法。这两种算法都旨在解决在存在障碍物的栅格地图中，如何让扫地机器人高效遍历所有可达区域的问题。

环境建模与地图表示

栅格地图系统

两种算法都采用相同的环境表示方法——栅格地图系统。每个栅格单元的状态用二元标识表示：

• 0值单元：表示可通行的空闲区域
• 1值单元：表示不可通过的障碍物区域

地图数据结构

通过MAP()函数定义机器人的工作环境，该函数返回一个二维矩阵，其中预先定义了障碍物的布局。地图支持旋转操作以适应不同的坐标系统需求。

function map = MAP()
    % 定义20x20的栅格地图
    MAX0 = [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
            ... % 地图具体定义
            0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0];
    map = rot90(MAX0,3); % 坐标系统一处理
end

深度优先搜索路径规划算法

算法核心思想

深度优先搜索算法将栅格地图抽象为图结构，每个可通行栅格作为图的一个节点，相邻栅格之间的连通关系作为边。算法通过系统性的图遍历确保访问所有可达节点。

关键技术实现

图结构转换

graph_convert()函数将栅格地图转换为图的压缩表示形式，识别水平方向和垂直方向上相邻的可通行栅格，建立节点间的连接关系。

DFS遍历过程

算法使用栈数据结构实现深度优先遍历：

1. 从起始节点(通常为地图左上角)开始遍历
2. 优先向未访问的相邻节点扩展
3. 当遇到死胡同时回溯到最近的分支点
4. 记录完整的遍历路径用于机器人导航

路径优化特性

DFS算法产生的路径具有系统性，避免了随机性带来的效率问题。回溯过程虽然会产生重复路径，但确保了所有区域的完全覆盖。

随机碰撞路径规划算法

算法核心思想

随机碰撞算法模拟现实中扫地机器人的行为模式，机器人不具备全局地图记忆能力，仅根据当前位置和局部感知做出移动决策。

运动策略

机器人采用四方向随机移动策略：

• 向右移动：[1, 0]
• 向上移动：[0, 1]
• 向左移动：[-1, 0]
• 向下移动：[0, -1]

决策机制

在每个时间步，机器人随机选择移动方向，但受到以下约束：

1. 不跨越地图边界
2. 不穿越障碍物区域
3. 优先选择未清扫区域，但允许重复清扫

可视化与性能分析

实时路径显示

两种算法都提供实时的清扫过程可视化：

• 蓝色区域：首次清扫的区域
• 红色区域：重复清扫的区域
• 绿色轨迹：机器人移动路径
• 三角形标记：路径起点
• 圆形标记：路径终点

性能度量

系统计算两种算法的关键性能指标：

• 路径总长度：机器人移动轨迹的欧几里得距离总和
• 步数统计：完成全覆盖所需的移动步数
• 覆盖效率：有效清扫面积与总移动距离的比率

算法对比与应用场景

深度优先搜索算法优势

• 系统性覆盖：确保所有可达区域都被访问
• 路径可预测：算法行为确定，便于分析和优化
• 理论完备性：基于图论，有坚实的数学基础

随机碰撞算法特点

• 实现简单：不需要复杂的数据结构和算法
• 适应性强：对动态环境变化有一定适应性
• 资源需求低：计算和存储需求较小

适用场景建议

• 结构化环境：推荐使用DFS算法，效率更高
• 资源受限系统：可考虑随机碰撞算法
• 混合策略：实际应用中可结合两种算法的优点

技术实现细节

两种算法共享基础模块，包括地图处理、障碍物检测和可视化组件，但核心路径规划逻辑完全不同。DFS算法通过显式的图遍历实现全局优化，而随机算法通过局部决策实现 emergent 的全局行为。

该代码系统为研究扫地机器人路径规划算法提供了完整的实验平台，可用于算法比较、性能评估和教学演示。通过调整地图布局和算法参数，可以进一步探索不同环境条件下的最优路径规划策略。