室内清扫机器人路径规划方法研究

室内清扫机器人的应用越来越广泛，其路径规划直接影响到清扫效率和质量，一直是研究的热点。对传

随着社会与科技的发展，机器人已经不再是单纯的生产工具，开始逐渐进入到家庭，成为直接服务大众的智能家用电器。室内清扫机器人就是其中典型的代表，它能凭借一定的人工智能，自动在房间内完成地板清理工作。目前，市场上已经出现了各种档次不同品牌的室内清扫机器人，越来越多的家庭购买了这类产品。人们关心的是：扫不扫得干净？扫得快不快？使用复杂不复杂？这三问包含了“用户体验”的主要方面，也是室内清扫机器人研发追求的目标。

与仓库、建筑外墙、室外等其它应用场合的清扫机器人相比，室内清扫机器人在清扫质量、快捷性和操作简易性等方面的要求更高。为了实现更好的用户体验，除了在清洁子系统上改进之外，很重要的就是提升器智能化程度，力求实现更高效的路径规划。清扫机器人的路径规划是指根据自身传感器的对环境感知，找到一条最优路径遍历环境中的每一个点，也就是全覆盖路径规划[1]。

现有的室内清扫机器人产品，按照路径规划的能力可以分为两类：一类是随机碰撞式，也可以视为无路径规划。这类产品操作简单、成本相对较低，市场占有率高。但资料表明，该类产品第四遍才能达到98%的区域覆盖率[2]，清扫效率不高。另一类路径规划式，机器自身行走具有明确的路线，不做无谓的重复清扫。这类产品技术门槛较高，传感器等硬件成本高，多属于高端机型。

清扫机器人路径规划的方法研究一直是研究的热点。本文着眼于适用普通家庭，研究室内清扫机器人的路径规划方法，力求立足现有中低端传感器能力，通过更好的路径规划提升用户体验。

2. 室内清扫机器人路径规划研究现状 室内清扫机器人的路径规划可以分为两个步骤[1]：一是环境感知，即确定需清扫的区域；二是规划路径，即确定清扫的线路，实现区域覆盖。

环境感知的方法又可以分为两种：一种是外界输入，由人或其它系统负责获取环境信息。比如大型仓库， 可以采用地面画标识线的方式直接确定清扫区域和路径， 清扫机器人采用最简单的巡边运动模式， 按照标志线指示清扫即可。对于室内家居环境，地面画线通常是不适宜的，一种可能的方式是由人提供地图。但由于操作复杂，家具摆放变化就需要更新地图，一般很少采用。另一种是自我感知，由清扫机器人自己获取环境信息并确定清扫区域。这就需要用到各类传感器，主要有：碰撞开关、超声测距、红外测距、激光测距、视频、陀螺仪、罗盘、无线导航定位等。机器人通过自己不同地点、不同角度的测量，自主确定清扫区域。

规划路径的方法很多， 实质上是一个寻优策略和算法的问题， 出现很多运用模糊控制、人工势场法、A*算法、神经网络、遗传算法、树/图遍历等技术的解决方案[1] [3]-[6]。规划路径的主要约束条件是环境感知的结果和清扫机器人的运动控制能力。所谓清扫机器人的运动控制能力是指其定位、转向、直行的反应速度和精度等，主要取决于运动控制子系统和传感器的能力[7]。通常，用步进电机控制转向、直行都没有大的问题。定位能力是清扫机器人的弱项，依靠机器人按照自身运动轨迹进行推算，误差的积累