[发明专利]一种基于二次区域划分的机器人全覆盖路径规划方法

权利要求书

1.一种基于二次区域划分的机器人全覆盖路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、根据获得的先验地图判断所给环境地图中间是否存在占据的物体；

步骤2、根据是否物体占据采用算法切换机制对不同地图进行区域划分，得到子区域；

步骤3、然后利用元胞自动机原理对子区域进行四边形网格划分，使子区域二次划分，定义元胞和相邻元胞集合模型，制定演化规则，得到子区域的覆盖路径；

步骤4、建立邻接路径，从而完成整个环境地图的规划路径；

步骤1中，判断方法包含以下步骤：

步骤1.1、移动机器人获取的室内环境地图是由一个个单通道的像素点组成的，地图中边界位置像素点的像素值描述为：image.atuchar(i,j)＝76，i、j为室内环境地图中像素的行列坐标；地图中边界以外区域的像素值为：image.atuchar(i,j)＝255；而对于地图中边界以内的空白区域，即可通行区域，其像素值为：image.atuchar(i,j)＝0；

步骤1.2、根据获得室内环境地图找出地图中边界的位置，即image.atuchar(i,j)＝76的位置，在地图边界内判断同一列的像素值是否相同，如果像素值不变，则说明地图中无物体占据；如果发生变化，则说明地图中有物体占据；

步骤2中，如果环境地图中有物体占据，则采用BCD算法划分子区域，如果没有物体占据，则采用相邻分解算法划分子区域；相邻分解算法划分子区域包含以下步骤：

步骤2.1.1、如果地图中没有物体占据，则计算地图中可通行区域内第i行中所有列像素值为0的列数α_i与第i+1行即相邻行中所有列像素值为0的列数α_i+1，并求出相邻行差值的绝对值|α_i+1-α_i|；

步骤2.1.2、设定一个阈值β，与阈值β对比，若|α_i+1-α_i|β，则说明相邻行不在同一个子区域；若|α_i+1-α_i|≤β，则说明相邻行在同一子区域；

步骤2.1.3、不断重复计算相邻行像素值为0的列数，当相邻行差值的绝对值大于阈值时，产生新的子区域，标记索引为idex＝a，a＝1,2,3…；a为子区域序号，如果相邻行差值的绝对值小于阈值则无新的子区域产生；

步骤2.1.4、不断重复步骤2.1.1至步骤2.1.3，直到子区域划分结束，根据子区域的产生顺序，标记索引为idex＝a，a＝1,2,3…。

2.如权利要求1所述基于二次区域划分的机器人全覆盖路径规划方法，其特征在于，步骤2中，BCD算法划分子区域包含以下步骤：

步骤2.2.1、如果室内环境地图中有物体占据，则采用BCD算法对室内中间物体被占据的环境进行区域分割，BCD算法包括IN事件和OUT事件，IN事件会使区域的连通性增加，会使当前子区域关闭，增加两个新的子区域；相反地事件为OUT事件，OUT事件是指区域连通性降低，原来的两个子区域关闭，一个新的子区域产生；

步骤2.2.2、即利用一条直线从左到右对物体占据的环境空间进行分割，当直线扫过所给环境空间即地图的第一列时，生成第一个子区域的列，该区域为有界空间且有上下边界；

步骤2.2.3、当直线继续向右移动逐渐增加第一个子区域的列空间，当直线遇到地图中间有障碍物的情况或者有其他物体的情况下，算法进入IN事件产生两个新的子区域，原来的子区域关闭；

步骤2.2.4、当直线扫过有障碍物的空间时IN事件结束，进入OUT事件，两个原来的子区域关闭，产生新的子区域；

步骤2.2.5、循环步骤2.2.2至步骤2.2.4，直到直线扫完所有的环境空间，即完成整个环境地图的区域划分，根据子区域的产生顺序，标记索引为idex＝a，a＝1,2,3…。