基于寻径代价优化的清洁机器人路径规划技术解析

2026年1月20日 互联网

一、技术背景与行业痛点

在自动化清洁领域，传统路径规划方法常面临两大核心挑战：其一，全局路径规划需处理复杂环境中的障碍物分布，导致计算资源消耗过高；其二，跨区域导航路径冗余问题突出，尤其在大型场景中，机器人频繁穿越不同区域会显著降低清洁效率。

某主流技术方案采用基于网格的A*算法进行路径规划，但该方案存在显著缺陷：当清洁区域超过50平方米时，算法复杂度呈指数级增长，导致实时性下降。此外，传统弓字形清扫路径虽能覆盖大部分区域，但在障碍物密集场景中易产生重复清扫或遗漏区域。

本研究提出的基于寻径代价的路径规划方法，通过引入子区块分割与动态出入口选择机制，有效解决了上述问题。该方法将清洁区域划分为多个独立子区块，每个子区块内规划最优弓字形路径，并通过寻径代价评估选择跨区域连接点，使整体路径长度减少30%以上。

二、核心算法设计原理

1. 子区块动态分割机制

系统首先对清洁区域进行拓扑分析，根据障碍物分布特征生成清扫线网络。清扫线作为子区块的天然边界，其生成规则如下：

  • 垂直于主要障碍物延伸方向
  • 间隔距离为机器人清洁宽度的1.5倍
  • 避开狭窄通道（宽度<机器人直径）
  1. def generate_sweep_lines(obstacle_map, robot_width):
  2.     """
  3.     生成清扫线网络
  4.     :param obstacle_map: 二维数组表示的障碍物分布
  5.     :param robot_width: 机器人清洁宽度
  6.     :return: 清扫线坐标列表
  7.     """
  8.     sweep_lines = []
  9.     main_direction = calculate_main_direction(obstacle_map)  # 计算主要障碍物方向
  11.     for y in range(0, len(obstacle_map), int(robot_width * 1.5)):
  12.         line = []
  13.         for x in range(len(obstacle_map[0])):
  14.             if is_valid_position(obstacle_map, x, y):
  15.                 line.append((x, y))
  16.         if line:
  17.             sweep_lines.append(line)
  19.     return optimize_lines(sweep_lines, main_direction)  # 方向优化

2. 候选出入口标记策略

每个子区块的候选出入口需满足以下条件：

  • 位于清扫线端点或障碍物交界处
  • 周围30cm范围内无障碍物
  • 连接两个子区块的寻径代价最小

通过Dijkstra算法计算各候选点之间的最短路径，生成代价矩阵：

  1. 代价矩阵示例：
  2.     出入口A   出入口B   出入口C
  3. A   0        12       18
  4. B   12       0        9
  5. C   18       9        0

3. 动态路径规划流程

系统执行四阶段规划：

  1. 初始定位：机器人从充电基座出发，定位至最近子区块
  2. 区块内规划：生成弓字形路径，清扫覆盖率≥98%
  3. 跨区决策：根据代价矩阵选择最优出入口
  4. 路径拼接：连接各子区块路径，形成全局路线

三、技术实现关键细节

1. 寻径代价评估模型

代价函数采用加权组合形式：

  1. 总代价 = α×距离代价 + β×转向代价 + γ×障碍物密度

其中参数设置经验值为：α=0.6，β=0.3，γ=0.1。通过实时传感器数据更新障碍物密度系数，确保动态环境适应性。

2. 芯片级优化方案

某定制ASIC芯片实现硬件加速，核心模块包括：

  • 路径计算单元（PCU）：并行处理8个子区块的路径规划
  • 代价评估引擎（CEE）：0.5ms内完成100个候选点评估
  • 运动控制模块（MCM）：支持10Hz实时路径修正

芯片采用28nm工艺，功耗仅2.3W，相比软件方案性能提升5倍。

3. 机器人系统集成

清洁机器人硬件架构包含：

  • 激光雷达（16线，30m测距）
  • 惯性测量单元（IMU）
  • 超声波避障阵列（8传感器）
  • 主控板（ARM Cortex-M7）

软件栈采用分层设计：

  1. 感知层 → 定位层 → 规划层 → 执行层
  2.   ↑               ↑
  3. SLAM算法      路径优化算法

四、性能验证与对比分析

在200㎡典型办公场景测试中，该方法表现出显著优势：
| 指标 | 本方案 | 传统A*算法 | 随机覆盖法 |
|——————————|————|——————|——————|
| 路径长度（m） | 182 | 215 | 243 |
| 规划时间（ms） | 87 | 320 | - |
| 重复清扫率（%） | 1.2 | 4.7 | 8.9 |
| 能源消耗（Wh） | 12.4 | 15.7 | 18.2 |

测试数据显示，该方法使清洁效率提升23%，特别在复杂障碍物场景中优势更为明显。某实际商用案例中，某2000㎡商场采用该技术后，每日清洁时长从4.2小时缩短至3.1小时。

五、技术演进与未来方向

当前研究已衍生出多个优化方向：

  1. 多机器人协同：通过分布式路径规划实现区域划分
  2. 动态障碍物避让：结合深度学习预测障碍物运动轨迹
  3. 三维空间扩展：开发适用于楼梯清洁的立体路径规划

某前沿研究团队正在探索将强化学习引入代价评估模型，通过数万次模拟训练，使系统能自主优化参数权重。初步实验显示，该方法可使路径长度再减少8%-12%。

该清洁路径规划技术通过创新的子区块分割机制与动态寻径策略，为自动化清洁领域提供了高效可靠的解决方案。其模块化设计既支持嵌入式芯片实现，也可通过软件升级适配不同机型。随着物联网与AI技术的融合发展，此类路径优化方法将在智慧城市清洁、工业巡检等领域展现更广阔的应用前景。

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