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申请/专利权人：湖南第一师范学院

摘要：本发明公开了一种基于树划分多Dubins机器人协同覆盖路径规划方法。技术方案是构建由服务端、客户端及K台机器人组成的多Dubins机器人覆盖路径规划系统。服务端上安装有区域分解模块、初始划分模块、划分细调模块和路径规划模块。客户端采集目标区域的信息，初始划分模块将目标区域划分为K个分区，得到分区集合P，计算每个分区对应的代价；划分细调模块对P进行调整，得到细调分区集合P'；路径规划模块在P’对应的K个分区上并行执行路径规划算法，生成K条Dubins覆盖路径。K台机器人并行地按照覆盖路径运动，生成K条运动轨迹，实现目标区域的覆盖。采用本发明能规划出近似最优的覆盖路径，满足机器人的运动力学约束。

主权项：1.一种基于树划分多Dubins机器人协同覆盖路径规划方法，其特征在于包括以下步骤：第一步，构建多Dubins机器人覆盖路径规划系统；多Dubins机器人覆盖路径规划系统由服务端、客户端及K台机器人组成，K为正整数；客户端与服务端相连，客户端存储机器人信息、目标区域信息和算法信息；机器人信息包括K台机器人的起始位置SP、前进速度speed、转弯半径radius和任务传感器的覆盖宽度width；目标区域信息包括目标区域的二进制地图MAP，客户端上有探测传感器，通过探测传感器获取目标区域信息，计算目标区域的二进制地图MAP，将MAP发送给服务端；MAP里包含M×N个单元，每个单元是一个小方格，其宽度为width；算法信息包括服务端所需的最大迭代次数Inum，Inum为一个整数；客户端将机器人信息SP、speed、radius和width，目标区域信息MAP和算法信息Inum发送给服务端；服务端与客户端和K台机器人相连，其上安装有区域分解模块、初始划分模块、划分细调模块和路径规划模块；区域分解模块与客户端、初始划分模块相连，接收客户端发送的二进制地图信息MAP和机器人覆盖宽度width，对目标区域进行分解，得到分解后的覆盖单元集合C，C中的覆盖单元为矩形单元，将C发送给初始划分模块；初始划分模块与客户端、区域分解模块、划分细调模块相连，从客户端接收K个机器人的起始位置SP，从区域分解模块接收覆盖单元集合C，将C划分为K个分区，K个分区放到分区集合P中，P＝{p1，...，pk，...，pK}，pk表示P中的第k个分区，1≤k≤K，根据分区的面积及SP到分区的最短距离生成P中各分区对应的代价集合Cost，将P及Cost发送给划分细调模块；划分细调模块与客户端、初始划分模块、路径规划模块相连，从客户端接收算法最大迭代次数Inum，从初始划分模块接收P和Cost，对P进行调整，得到调整后的细调分区集合P′，P′＝{p′1，...，p′k，...，p′K}，p′k是pk调整后的分区，将P’发送给路径规划模块；路径规划模块与客户端、划分细调模块、K台机器人相连，从客户端接收K台机器人的起始位置SP、前进速度speed、转弯半径radius，从划分细调模块接收P’，生成覆盖P’中K个分区的Dubins路径，将这K条路径发送给K个机器人终端；K台机器人与路径规划模块相连，是K台同构Dubins机器人；K台同构的Dubins机器人从路径规划模块接收覆盖P’中K个分区的Dubins路径，并行地按照对应的路径运动，生成K条运动轨迹，实现对目标区域的完全覆盖；第二步，客户端的探测传感器采集目标区域的信息，生成目标区域对应的二维单元地图MAP，目标区域的信息包括目标区域的面积、障碍物、边界；MAP里包含M×N个单元，单元值为0表示该单元被障碍物占据，单元值为1表示该单元为待覆盖单元；通过计算MAP源点与机器人起点的相对距离获得SP，通过查询机器人说明书获得speed、radius，通过查询机器人装载的任务传感器说明书获得width，由用户设定算法最大迭代次数Inum；将MAP和机器人的覆盖宽度width发送给区域分解模块，将K台机器人的起始位置SP发送给初始划分模块，将Inum发送给划分细调模块，将K台机器人的起始位置SP、前进速度speed、转弯半径radius发送给路径规划模块；第三步，区域分解模块接收客户端发送的二维网格地图MAP和机器人的覆盖宽度width，将目标区域分解成多个矩形单元，这些矩形单元构成初始的覆盖单元集合C，将C发送给初始划分模块；方法是：采用Semi-BCD分解算法，根据MAP将目标区域划分为多个矩形单元，每个矩形单元的宽等于width，矩形单元的长度由障碍物边界和目标区域边界决定；单个矩形单元对应单个覆盖任务，所有矩形单元构成初始的覆盖单元集合C，C＝{c1，...，cz，...，cZ}，Z为覆盖单元总数，Z为正整数，cz代表C中第z个覆盖任务，1≤z≤Z；将单元集合C发送给初始划分模块；第四步，初始划分模块从客户端接收K个机器人的起始位置SP和区域分解模块发送的覆盖单元集合C，将目标区域划分为K个分区，令为分区集合P，并计算P中每个分区对应的代价，得到P中各分区对应的代价集合Cost，将P和Cost发送给划分细调模块，方法是：4.1将覆盖单元集合C抽象成一个连通图G，G＝{V，E}，其中V代表顶点集合，E代表顶点之间的边集合；V＝{v1，...，vz，...，vZ}，其中第z个顶点vz对应覆盖单元集合C的第z个单元cz；|vz|为顶点vz的权重，代表cz的覆盖面积；边ei，j∈E，表示顶点vi和顶点vj之间存在共同的边界，1≤i≤Z，1≤j≤Z，i≠j；4.2将覆盖单元集合C划分成K个分区，令K个分区集合为P，方法是：4.2.1令分区集合P＝{p1，...，pk，...，pK}，pk是P中第k个分区，令p1，...，pk，...，pK均为空，令已分配覆盖单元数量num为0，1≤k≤K；4.2.2依次为p1，...，pk，...，pK分配第一个单元，并计算机器人访问p1，...，pk，...，pK的代价，得到cost1，...，costk，...，costK，costk是机器人访问pk的代价；4.2.3依次为p1，...，pk，...，pK分配其他单元，并更新机器人访问p1，...，pk，...，pK的代价，方法如下：4.2.3.1令分区序号k＝1；4.2.3.2计算V中与pk相邻，且尚未分配的覆盖单元集合adjk；4.2.3.3从相邻单元集合adjk中随机挑选一个覆盖单元ac，将ac分配给pk，即令pk＝pk∪{ac}，令pk中包含的覆盖单元个数pnum＝pnum+1，令已分配覆盖单元数量num＝num+1；4.2.3.4更新机器人访问pk的代价costk，即令costk＝costk-|ac|，其中|ac|为覆盖单元的面积，将costk放到代价集合Cost中；4.2.3.5判断num是否等于Z；如果num＝Z，表示C中的所有覆盖单元已分配完毕，初始划分结束，此时Cost＝{cost1，....，costk，....，costK}，将P和Cost发送给划分细调模块，转第五步；如果numZ，判断k是否等于K，如果k＝K，令k＝1，转4.2.3.2；如果kK，令k＝k+1，转4.2.3.2；第五步，划分细调模块接收初始划分模块发送的P和Cost，从客户端接收Inum，对P进行调整，得到调整后的细调分区集合P′，将P′发送给路径规划模块，方法是：5.1令细调分区集合P′＝P，令细调代价集合Cost’＝Cost＝{cost′1，....，cost′k，....，cost′K}，其中cost′k＝costk，1≤k≤K，令迭代次数o＝0；5.2从P′中挑选出需要进行任务交换的两个分区，令为p′k和p′q，具体方法如下：5.2.1定义任务交换两个分区中，出让任务的一方为交换的卖家，接收任务的一方为任务交换过程中的买家；P′中K个分区对应Cost’中的K个代价，在Cost′中找到最大值，令该最大值为cost′k，令cost′k对应的分区为p′k，令p′k作为任务交换时的卖家seller；5.2.2计算P′的K个分区中，与p′k相邻的其他分区；定义p′k和分区p′l相邻，p′l∈P′，1≤l≤K，k≠l，至少存在一对覆盖单元ck和cl，ck∈p′k，cl∈p′l，ck和cl之间存在边ek，l，ek，l∈E；令P′的K个分区中，与p′k相邻的其他分区个数为QQ为整数，且满足0≤Q≤K-1，这Q个分区构成分区集合ADV，这Q个分区的代价构成第二代价集合Cost′A＝{cost′A1，...，cost′Aq，...，cost′AQ}，1≤q≤Q；5.2.3ADV共有Q个分区，计算这Q个分区与p′k的Q个代价差值{delat1，...，delatq，...，delatQ}，其中delatq＝cost′k-cost′Aq，这个Q个代价差值构成集合Delta；令deltaq为Delta的最大值，令分区集合ADV中第q个分区p′q作为任务交换时的买家buyer；5.3确定卖家seller和买家buyer之间待交换的覆盖单元集合，方法是：5.3.1计算卖家seller和买家buyer之间的相邻覆盖单元集合AC，方法是：令卖家seller包含的覆盖单元个数为M，M为整数，且满足1≤M≤Z-1，即seller＝{cs，1，...，cs，m，...，cs，M}，其中cs，m为卖家seller中第m个覆盖单元，1≤m≤M；令卖家buyer包含的覆盖单元个数为N，N为整数，且满足1≤N≤Z-1，即buyer＝{cb，1，...，cb，n，...，cb，N}，cb，n为卖家buyer中第n个覆盖单元，1≤n≤N；定义覆盖单元cs，m与分区buyer相邻，当且仅当分区buyer存在单元cb，n，cs，m与cb，n之间存在一条边e∈E；令seller里的M个覆盖单元中，与buyer相邻的单元的数量为R，1≤R≤M，这R个覆盖单元构成相邻单元集合AC，AC＝{ac1，...，acr，...，acR}，1≤r≤R；AC中R个单元对应R个单元面积，这R个单元面积构成权重集合WAC，WAC＝{w1，...，wr...，wR}，wr是AC中第r个覆盖单元acr的权重值；5.3.2从相邻单元集合AC中，挑选出卖家seller和买家buyer之间待交换的覆盖单元集合EV，方法是：5.3.2.1令WAC中最大的权重值为wr；5.3.2.2将seller中的M个覆盖单元抽象成一个连通图GS，GS＝{VS，ES}，其中VS代表顶点集合，ES代表顶点之间的边集合；VS＝{vs1，...，vsm，...，vsM}，其中第m个顶点vsm对应seller的第m个覆盖单元cs，m；边esi，j∈ES，表示覆盖单元cs，i和cs，j之间存在共同的边界；根据割点的定义，判断覆盖单元acr是否为GS的割点；如果acr是GS的割点，转5.3.2.3；否则，从AC中剔除acr，即令AC＝AC-acr，并删除WAC中的第r个权重值wr，转5.3.2.1；5.3.2.3使用深度优先搜索方法，找到连通图GS中以acr为根节点的QQ棵子树，并通过这QQ棵子树确定seller和buyer之间待交换的覆盖单元集合EV，其中QQ为正整数，且QQ1；5.4引导seller和buyer交换EV，并更新对应的代价；方法是：5.4.1更新细调分区集合P’中seller和buyer的覆盖单元集合，即令seller＝seller-EV，令buyer＝buyer+EV；5.4.2令seller为P’中第x个分区，更新Cost’中seller对应代价cost’x为wseller+Ds，其中wseller代表seller所有覆盖单元的面积，Ds为机器人起点SP到达分区seller的最短路径；令buyer为P’中第y个分区，更新Cost’中buyer对应代价cost’y为wbuyer+Db，其中wbuyer代表分区buyer所有覆盖单元的面积和，Db为机器人起点SP到达分区buyer的最短路径；5.5令o＝o+1，如果o等于最大迭代次数Inum，说明迭代结束，得到细调分区集合P’，将P’发送给路径规划模块，转第六步；如果o小于最大迭代次数Inum，转5.2；第六步，路径规划模块从划分细调模块接收P’，从客户端接收K台Dubins机器人的起始位置SP、前进速度speed、转弯半径radius，根据地图MAP、起始位置SP、前进速度speed、转弯半径radius，在P’对应的K个分区上并行执行单机器人Dubins路径规划算法，K个分区对应生成K条Dubins覆盖路径，将K条Dubins覆盖路径分别发送给与P’对应的K台Dubins机器人；第七步，K台机器人从路径规划模块并行接收对应的Dubins覆盖路径，并行地按照对应的Dubins覆盖路径运动，一边运动一边执行任务，生成K条运动轨迹，这K条运动轨迹实现对目标区域的完全覆盖。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