扫地机器人是怎么做路径规划的？

路径规划技术是扫地机器人研究的核心领域之一。机器人定位与环境地图构建（后续雷锋网专栏将深入探讨）为路径规划提供了基础服务。机器人路径规划技术，可以理解为机器人依靠自身传感器感知环境，自主规划出一条安全且高效的运行路线，以完成作业任务。

移动机器人的路径规划涉及三个核心问题：

1. 机器人如何从初始位置移动到目标位置。

2. 利用特定算法，使机器人能够避开障碍物，并经过必要的点位完成作业。

3. 在完成以上任务的基础上，优化机器人的运行轨迹。

移动机器人的路径规划，根据目的不同可分为两种：传统的点到点路径规划和完全遍历路径规划。点到点路径规划是从起点到终点的运动策略，寻求最优路径，使机器人在工作空间中顺畅通行，不碰任何障碍物。完全遍历路径规划则是在二维工作空间中寻找一条连续路径，该路径需满足性能指标最优或准优，并覆盖所有可达点。

对于扫地机器人而言，其主要任务是清扫房间。其路径规划属于完全遍历路径规划，需满足两个关键指标：遍历性和不重复性。遍历性指扫地机器人的运动轨迹应尽可能覆盖所有可到达空间，反映其工作质量；不重复性则指扫地机器人的行走路线应尽量避免重复，以确保工作效率。

扫地机器人的自主寻路主要包括两种策略：随机覆盖法和路径规划式。

随机覆盖法，又称随机碰撞式导航，并非真正意义上的与环境中物体产生碰撞，而是指机器人根据一定的移动算法，如三角形、五边形轨迹尝试性覆盖作业区。遇到障碍时，机器人会执行相应的转向功能。这是一种以时间换取空间的低成本策略，理论上通过足够的时间可以获得100%的覆盖率。随机覆盖法不需要定位和环境地图，其移动路径主要依赖于内置的算法，因此算法的优劣直接关系到清扫质量和效率。

以美国iRobot公司的iRobot Roomba 3-8系列为例，其采用iAdapt智能化清扫技术，结合软硬件实现智能化AI清扫。通过前方的红外探测器、底部灰尘侦测器等传感器传回的信息，iRobot的软件对信息进行分析，根据一系列参数计算出前方障碍物的形状，然后作出清扫决策。Roomba每秒计算周边障碍物情况达60次，根据环境作出多种清扫动作。

而市面上大多数扫地机器人虽采用随机碰撞寻路方式，但清洁效率差异显著，这主要源于软件算法的不同。这也解释了为什么同样是随机碰撞寻路方式的扫地机器人，在覆盖率和效率上会有巨大差异。

另一种策略是路径规划式导航，这需要建立环境地图并进行定位。路径规划的研究已经持续多年，提出了多种方法，如人工势场法、栅格法、模板模型法、人工智能法等。每种方法都有其优缺点和适用范围。在后续的文章中，我们将详细介绍这些典型的路径规划方法。人工势场法是一种机器人导航中的虚拟力法，它将机器人在环境中的运动抽象为在某种势场中的运动。这种势场由斥力极和引力极产生，其中机器人不希望进入的区域和障碍物被视为斥力极，而目标和推荐通过区域则为引力极。这种方法的结构简洁，便于实时控制，广泛应用于实时避障和平滑轨迹控制。它容易遇到局部最优解问题，导致机器人在达到目标点之前陷入局部最优点。

栅格法则是通过将机器人的工作环境划分为大小相同的方格来表示环境，每个方格处于自由空间或障碍物空间。这种方法易于实现，能表示不规则障碍物，但存在时空开销与精度之间的矛盾。栅格大小直接影响环境信息存储量和规划时间，因此在密集环境下发现路径的能力会有所减弱。

模板模型法是另一种常用方法，它依赖于事先定义的模板和环境模型来完成路径规划。对于变化的环境，尤其是突然出现障碍物的情况，这种方法可能会遇到挑战。

近年来，人工智能技术在机器人路径规划中发挥了重要作用。模糊控制算法是一种在线规划方法，能模拟人的驾驶经验，特别适用于局部避碰规划。神经网络在路径规划中的应用也日益广泛，如BP神经网络在清扫机器人的自主导航和避障路径规划中的应用。遗传算法也用于路径规划，模拟自然选择和遗传过程中的繁殖、交配和突变现象，为搜索最优解提供了一种有效方法。

各种方法都有其特点和适用场景。在选择和应用这些方法时，需要根据具体需求和场景进行权衡和选择。例如，对于需要实时避障和平滑轨迹控制的场景，人工势场法可能更为合适；而对于复杂或变化的环境，人工智能法可能更具优势。这些方法都在不断地发展和完善，为机器人的路径规划提供了丰富的工具和方法。遗传算法，一种独特的优化方法，将每一个可能的解答视为群体中的一个个体，并以字符串的形式进行编码。根据预定的目标函数，对每个个体进行评估，赋予一个适应度值。起始时，算法会随机生成一些候选解，随后利用遗传算法的选择、交叉、变异三大运算子，对这些候选解进行优化组合，产生新一代个体。这些新的个体继承了前代的优秀特性，因此往往能表现出比前代更优秀的性能，从而逐步向更优解答的方向进化。

对于复杂的优化问题，遗传算法展现出了其独特的优势。它无需复杂的建模和运算，只需运用三大运算子，便有可能寻找到最优解答。它在各个领域都得到了广泛的应用。特别是在机器人技术研究中，遗传算法已被成功应用于机械手的轨迹生成、多机器人的路径规划以及冗余机械手的障碍避碰等方面。

当遗传算法与模糊逻辑、人工神经网络等技术相结合时，其强大的威力更是得到了充分展现。学者们已经尝试将上述智能方法进行综合，进行路径规划的研究。例如，Toshio Fukuda等人提出了一种具有“结构化智能”的机器人导航系统。该系统以模糊控制器为核心，采用分层决策机构进行路径规划，并根据反馈的奖赏和惩罚信息进行学习和进化。

该系统的自学习能力是其研究的重点，但也存在着系统复杂、效率较低的问题。尽管如此，移动机器人的路径规划技术仍然取得了丰硕的成果。各种方法虽然各有优缺点，但没有一种方法能适用于所有场合。例如，模版匹配方法过于依赖机器人的过去经验，而人工势场路径规划方法则常常面临局部极小点和计算量过大的挑战。

随着科技的持续进步，这些问题都将得到新的解决或替代方法。随着机器人应用领域的不断扩大，机器人面临的工作环境也将日益复杂。移动机器人的路径规划这一课题领域将会持续深入，并带来更多的创新和突破。