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  • 全覆盖路径规划思想(2)
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    2019-10-18 17:47:18

    预规划路线思路

    1. 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;
    2. 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;
    3. 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:

    1. 机器人的定位信息
    2. 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

    1. 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;
    2. 由于环境未知,故每次探索大小固定如4*4m矩形框;
    3. 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;
    4. 重复实现第3步,从而遍历4*4矩形框环境;
    5. 重复3 、 4两个步骤,将环境进行遍历;

    方案二

    已知:

    1. 机器人的定位信息
    2. 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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    移动机器人全覆盖路径规划及仿真(四.全覆盖路径规划)

     

    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;
    }
    


    ---------------------
    作者:tutu_321
    来源:CSDN
    原文:https://blog.csdn.net/sinat_38625360/article/details/106125889
    版权声明:本文为作者原创文章,转载请附上博文链接!
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  • 移动机器人全覆盖路径规划及仿真(四.全覆盖路径规划) 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...

    移动机器人全覆盖路径规划及仿真(四.全覆盖路径规划)

    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)

    千次阅读 2019-10-14 19:32:01
    全覆盖路径规划思想(1)全覆盖路径规划输入条件全局规划思想判断下一点 全覆盖路径规划 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 ...

    全覆盖路径规划

    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

    1. 根据边界提取一张地图中所需覆盖范围,即清扫范围;
    2. 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
    
    1. 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。
    2. 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;
    3. 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;
    4. 栅格地图进行膨胀,主要考虑机器人大小问题;
    5. 栅格地图闭算法,主要是滤除掉
    6. 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)
    7. 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;
    8. 查找终点,方法与9一样;
    9. 从起点开始开始查找下一个点;
    10. 判断是否为终点或者不存在下一个点,否则执行11步骤;
    11. 记录每一个点坐标,根据原点和长边向量,还原坐标;
    12. 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:

    在这里插入图片描述

    判断下一点

    已知:

    1. 栅格标记为0.5,表明已经走过;
    2. 栅格标记为1,不能行走;
    3. 栅格标记为0,表明需要清扫未清扫区域;
    4. 初始位置为start_pos
    5. 初始扫描方向为Direction_x = 1
      流程图如下:
      在这里插入图片描述
      附python优化后的源码github
      参考AtsushiSakai/PythonRobotics源工程github
    展开全文
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    2020-12-03 20:56:24
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