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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明提供一种基于蚁群算法和单元分解法融合的全覆盖路径规划方法，应用于园区内完成清扫任务的无人扫地车，步骤如下：首先将激光雷达扫描到的点云转换成二维栅格地图，接着基于改进的单元分解法把栅格地图划分成若干子区域，接着在子区域内部往返遍历时引入一种转弯成本函数确定最优遍历路径，然后使用深度优先算法确定区域间的遍历顺序，最后用改进后的蚁群算法按照确定好的顺序连接子区域完成全部遍历，并进行相关实验的比较验证。实验结果表明：改进后的全覆盖遍历方法能够大幅减少重复率和转弯次数，提高收敛速度和搜索能力，缩短路径长度和能源消耗，使无人扫地车能够更节能高效地完成清扫工作。
主权项：1.一种基于蚁群算法和单元分解法融合的全覆盖路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1首先将激光雷达扫描到的点云转换成二维栅格地图；步骤2在二维栅格地图中给定起始点和目标点后，将二维栅格地图用单元分解法划分成若干子区域；步骤3利用将转弯和转向次数换算成路径长度的成本代价函数在每个单元子区域内进行弓形往返遍历；步骤4使用深度优先算法计算各区域间最优的遍历顺序，并将距离上一个区域遍历终点最近的点设置为下一区域的遍历起点，剩余一节点为遍历终点，依此类推；步骤5用蚁群算法按照确定好的顺序连接子区域完成全部遍历，将上一区域的终点和下一区域的起点用蚁群算法进行衔接。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 基于蚁群算法和单元分解法融合的全覆盖路径规划方法
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