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2019-10-18 17:47:18
全覆盖清扫机器人思路
预规划路线思路
- 机器人在遍历整个环境前,应已知环境,即已获取全局地图;目前较常见的为激光slam方案,如科沃斯、小米等成熟产品;地图中障碍分布已知,且可实时可知机器人所在空间位置;
- 然后在全局地图选取需要清扫的范围,清扫范围内,可采用自动全覆盖规划算法;
- 已知定位和路线,仅需路径跟踪算法,从而实现覆盖清扫;
方案一(可快速demo)
已知:
- 机器人的定位信息
- 地图信息无
流程:
- 手动遥控记录外边界功能;
- 手动遥控记录内部障碍功能;
- 根据记录的数据创建栅格地图;
- 在栅格地图内部实现全局自动规划算法,内部存在A星算法;
- 跟随路径进行覆盖;
- 中间遇到临时障碍物,采用局部饶行(由于无详细环境信息,应后退,左转,前进,右转,前进循环固定流程前进);
动态规划思路
- 在未知环境中,假设无远距离传感器,从而通过固定”弓“字形遍历,同时进行实时探索环境;
- 由于环境未知,故每次探索大小固定如4*4m矩形框;
- 可采用水平方向遍历,遇到障碍物可采用固定方向贴边绕行,遍历到尽头,遇到的障碍物应实时记录其位置进行标记,实现建图功能;
- 重复实现第3步,从而遍历4*4矩形框环境;
- 重复3 、 4两个步骤,将环境进行遍历;
方案二
已知:
- 机器人的定位信息
- 地图信息无
流程:
- 从充电桩起步,自动跟随边界(固定右边),获取外界边界功能;
- 形成栅格地图,栅格分辨率等于机器人大小;
- 栅格地图以原点进行和最长方向为为X轴,进行旋转与平移;
- 自动计算起点,即左边,下面第一个空白点;
- 开始覆盖,假设X为水平,Y为垂直方向。按顺序遍历判断(X+1,Y+0),(X+1,Y+1),(X+0,Y+1),(X-1,Y+1)。若为障碍则标记为障碍,若为空闲则为下一个点。
- 若四个点均不为空闲,则机器人应后退一格,即(X-1,Y+0)
- 清扫过的点应标记已清扫状态
- 进行循环,如此可遍历整个边界,同时也可创建地图;
- 地图可以保存,第二次无需创建边界和地图转向;
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1.规划到从初始点到第一个cell左上角路径;
2.深度优先搜索链接每一个cell;
3.对每个cell内做BoustrophedonPath全覆盖路径规划;
4.寻找进入下一个区域入口;
5.寻找路口连接路径。std::deque<std::deque<Point2D>> StaticPathPlanning(const cv::Mat& map, std::vector<CellNode>& cell_graph, const Point2D& start_point, int robot_radius, bool visualize_cells, bool visualize_path, int color_repeats=10) { cv::Mat3b vis_map; cv::cvtColor(map, vis_map, cv::COLOR_GRAY2BGR); std::deque<std::deque<Point2D>> global_path; std::deque<Point2D> local_path; int corner_indicator = TOPLEFT; int start_cell_index = DetermineCellIndex(cell_graph, start_point).front(); std::deque<Point2D> init_path = WalkInsideCell(cell_graph[start_cell_index], start_point, ComputeCellCornerPoints(cell_graph[start_cell_index])[TOPLEFT]); local_path.assign(init_path.begin(), init_path.end()); std::deque<CellNode> cell_path = GetVisittingPath(cell_graph, start_cell_index); std::deque<cv::Scalar> JetColorMap; InitializeColorMap(JetColorMap, color_repeats); std::deque<Point2D> inner_path; std::deque<std::deque<Point2D>> link_path; Point2D curr_exit; Point2D next_entrance; std::deque<int> return_cell_path; std::deque<Point2D> return_path; for(int i = 0; i < cell_path.size(); i++) { inner_path = GetBoustrophedonPath(cell_graph, cell_path[i], corner_indicator, robot_radius); local_path.insert(local_path.end(), inner_path.begin(), inner_path.end()); cell_graph[cell_path[i].cellIndex].isCleaned = true; if(i < (cell_path.size()-1)) { curr_exit = inner_path.back(); next_entrance = FindNextEntrance(curr_exit, cell_path[i+1], corner_indicator); link_path = FindLinkingPath(curr_exit, next_entrance, corner_indicator, cell_path[i], cell_path[i+1]); local_path.insert(local_path.end(), link_path.front().begin(), link_path.front().end()); global_path.emplace_back(local_path); local_path.clear(); local_path.insert(local_path.end(), link_path.back().begin(), link_path.back().end()); } } global_path.emplace_back(local_path); if(visualize_cells||visualize_path) { cv::waitKey(0); } return global_path; }
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作者:tutu_321
来源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/sinat_38625360/article/details/106125889
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算法流程
1.规划到从初始点到第一个cell左上角路径;
2.深度优先搜索链接每一个cell;
3.对每个cell内做BoustrophedonPath全覆盖路径规划;
4.寻找进入下一个区域入口;
5.寻找路口连接路径。std::deque<std::deque<Point2D>> StaticPathPlanning(const cv::Mat& map, std::vector<CellNode>& cell_graph, const Point2D& start_point, int robot_radius, bool visualize_cells, bool visualize_path, int color_repeats=10) { cv::Mat3b vis_map; cv::cvtColor(map, vis_map, cv::COLOR_GRAY2BGR); std::deque<std::deque<Point2D>> global_path; std::deque<Point2D> local_path; int corner_indicator = TOPLEFT; int start_cell_index = DetermineCellIndex(cell_graph, start_point).front(); std::deque<Point2D> init_path = WalkInsideCell(cell_graph[start_cell_index], start_point, ComputeCellCornerPoints(cell_graph[start_cell_index])[TOPLEFT]); local_path.assign(init_path.begin(), init_path.end()); std::deque<CellNode> cell_path = GetVisittingPath(cell_graph, start_cell_index); std::deque<cv::Scalar> JetColorMap; InitializeColorMap(JetColorMap, color_repeats); std::deque<Point2D> inner_path; std::deque<std::deque<Point2D>> link_path; Point2D curr_exit; Point2D next_entrance; std::deque<int> return_cell_path; std::deque<Point2D> return_path; for(int i = 0; i < cell_path.size(); i++) { inner_path = GetBoustrophedonPath(cell_graph, cell_path[i], corner_indicator, robot_radius); local_path.insert(local_path.end(), inner_path.begin(), inner_path.end()); cell_graph[cell_path[i].cellIndex].isCleaned = true; if(i < (cell_path.size()-1)) { curr_exit = inner_path.back(); next_entrance = FindNextEntrance(curr_exit, cell_path[i+1], corner_indicator); link_path = FindLinkingPath(curr_exit, next_entrance, corner_indicator, cell_path[i], cell_path[i+1]); local_path.insert(local_path.end(), link_path.front().begin(), link_path.front().end()); global_path.emplace_back(local_path); local_path.clear(); local_path.insert(local_path.end(), link_path.back().begin(), link_path.back().end()); } } global_path.emplace_back(local_path); if(visualize_cells||visualize_path) { cv::waitKey(0); } return global_path; }
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全覆盖路径规划思想(1)
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主要用于目前比较火的全自动扫地机、洗地机。需要要求机器人遍历一个地图中所有空间。本文章仅描述其基本原理。
输入条件
输入:
- 一张地图
- 清扫边界
ox_outside = [0.0, 200.0, 200, 0.0, 0.0] # 外边界,即清扫范围 oy_outside = [0.0, 0.0, 60, 60.0, 0.0] ox_inside = [[50, 90, 75, 50],[100, 150, 130, 100],[160, 170, 130 , 160]] # 内部障碍边界 oy_inside = [[18, 48, 28, 18],[18 , 45, 28, 18] ,[20, 30, 10, 20]]
输出:
- 全覆盖路线
全局规划思想
- 根据边界提取一张地图中所需覆盖范围,即清扫范围;
- 根据外边界,提取最长边界,用于覆盖时的遍历的方向,并记录一个顶点,用于原点;
max_dist = 0.0 vec = [0.0, 0.0] sweep_start_pos = [0.0, 0.0] for i in range(len(ox) - 1): dx = ox[i + 1] - ox[i] dy = oy[i + 1] - oy[i] d = np.sqrt(dx ** 2 + dy ** 2) if d > max_dist: max_dist = d vec = [dx, dy] #最长边向量,即斜率 ori_pos = [ox[i], oy[i]] #最长边起始顶点
- 根据最长边和一个顶点,将清扫边界和内部障碍物,进行坐标转换,即旋转和平移;将记录的一顶点,作为原点,将最长边作为X轴正方向,进行坐标转换。
- 经过以上步骤,则目前清扫范围在x轴方向最长,因此为最适合遍历方向;
- 构建栅格地图,将边界外以及障碍物内全部标记为1,而清扫区域标记为0;
- 栅格地图进行膨胀,主要考虑机器人大小问题;
- 栅格地图闭算法,主要是滤除掉
- 定义清扫的主要方向,从下到上,第一次从左到右。(可更改,本文仅以此种情况说明)
- 查找清扫起始点,方法是从栅格图最下一行从左到右进行遍历,查找第一个标记为0的栅格,则为起始坐标;
- 查找终点,方法与9一样;
- 从起点开始开始查找下一个点;
- 判断是否为终点或者不存在下一个点,否则执行11步骤;
- 记录每一个点坐标,根据原点和长边向量,还原坐标;
- 同时9~12步可执行多次,如此可进行分区覆盖;采用python仿真效果图如下:
判断下一点
已知:
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