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智能永利总站器人区域遍历覆盖

          永利总站清洁机器人在清扫过程中包含两种运动状态即直线行走状态与转向掉头状态设直线行走的能量消耗为EL永利总站转向掉头所消耗的电能量为ET,清洁机器人总的能量消耗为E。假设迂回遍历方式无重叠清扫部分,亦无遗漏清扫区域,则不论是沿哪个方向进行迂回遍历,清洁机器人在该环境区域里行走的总距离相同且一定。对于某特定的环境区域,清扫面积S是个确定值且清洁机器人的车身宽度B也是定值,则清洁机器人直线行走的能量总消耗对于清洁机器人转向掉头所消耗的能量,假设每次清洁机器人转向掉头的动作都是一致的,能量消耗也是相同的。那么,设清洁机器人在迂回遍历过程中每次转向掉头的能量消耗为Et,K为清洁机器人推进方向的跨度传统迂回式避障存在一个问题,即当清洁机器人遇到障碍物时,障碍物的一侧不能够很好地覆盖清洁,从而使得清洁效果不甚理想。
          为此提出一种改进的迂回式遍历规划,如图3所示。机器人迂回避障路径分析首次遇到障碍物后,记录障碍物端点坐标再进行迂回避障,待运行到障碍物另一端点后,清洁机器人开始沿障碍物边沿行走,走到初次遇障坐标处再迂回避障行走,这有效增加了环境区域的遍历面积,提高了清洁机器人的清洁效率。采用改进后的迂回式S型带状路径清扫方式来实现区域环境的遍历覆盖清洁,遇到不同的障碍物运用不同的避障策略。首先,智能永利总站器人沿环境区域进行边界行走,确定环境边界模型。随后,从起点位置开始,行迂回式区域遍历覆盖清洁。图5为机器人沿边界行走仿真为机器人迂回区域遍历覆盖行走仿真。整体看,采用该算法也大大提高了区域环境清扫效率,降低了遍历覆盖清洁重复率,实现区域的密集全覆盖。但亦有一定的局限性,因为区域环境是相当复杂,障碍物形状的不规则性,地面坡度,外界的各种干扰等都将会对智能永利总站器人的清扫工作带来影响。

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