[发明专利]一种面向城市绿地的割草机器人遍历路径规划方法

说明书

本发明公开了一种面向城市绿地的割草机器人遍历路径规划方法，包括：获取目标区域原始地图：通过激光雷达获取自身当前位置信息和目标区域的环境地图信息即雷达地图，将该雷达地图作为目标区域的原始地图；原始地图的划分：采用牛耕式分解法对原始地图进行区域划分，将原始地图划分成多个不含障碍物的子区域；确定子区域的遍历顺序：采用深度优先搜索算法规划各个子区域的遍历顺序；各个子区域的遍历：对子区域内部进行往复前进式遍历，采用改进A*算法完成子区域间路径转移，从而实现对目标区域的全覆盖遍历。本发明能有效降低割草机器人遍历路径规划实现的难度，提高割草机器人工作效率，遍历覆盖率高且重复率低，具有良好的环境适应能力。

技术领域

本发明属于智能控制技术领域，涉及一种机器人路径规划方法，具体涉及一种面向城市绿地的割草机器人遍历路径规划方法。

背景技术

当前，城市化的迅猛发展促使市政绿化进程逐步加快，大面积绿地需要进行修剪维护工作。割草机器人以低成本、零污染、噪音小和安全可靠的优势取代传统燃油式割草机，在城市绿化维护方面被广泛使用。目前，市面上割草机器人使用的遍历路径规划算法多为随机式遍历算法，该类产品的成本较低，获得了一定的应用市场，但其最大的问题是在对目标区域进行全覆盖遍历过程中存在着较高的遍历重复率，工作效率较低。

所以，需要一个新的技术方案来解决上述问题。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的遍历重复率高，工作效率较低的问题，提供一种面向城市绿地的割草机器人遍历路径规划方法，能有效降低割草机器人遍历路径规划实现的难度，提高割草机器人工作效率，遍历覆盖率高且重复率低，具有良好的环境适应能力。

技术方案：为实现上述目的，本发明提供一种面向城市绿地的割草机器人遍历路径规划方法，包括如下步骤：

S1：获取目标区域原始地图：通过机器人搭载的激光雷达获取自身当前位置信息和目标区域的环境地图信息即雷达地图，将该雷达地图作为目标区域的原始地图；

S2：原始地图的划分：采用牛耕式分解法对原始地图进行区域划分，将原始地图划分成多个不含障碍物的子区域；

S3：确定子区域的遍历顺序：采用深度优先搜索算法规划各个子区域的遍历顺序；

S4：各个子区域的遍历：基于遍历顺序，对子区域内部进行往复前进式遍历，采用改进A*算法完成子区域间路径转移，从而实现对目标区域的全覆盖遍历。

进一步地，所述步骤S2中原始地图的划分具体包含如下步骤：

A1：对原始地图进行二值化处理得到二值图像，接着设定单元格长度为割草机器人的割幅大小对二值图像进行栅格化，再对经过栅格化处理的地图采取二值膨胀处理；

A2：对处理后的图像遍历数组列数，判断切片连通性，返回连通性个数和连通区域；

A3：若切片连通性发生改变，采用步骤A2返回的连通区域判断是分离事件还是合并事件，并将结果返回当前子区域存储；

A4：将划分的各个子区域在原始地图上显示。

进一步地，所述步骤S3中子区域的遍历顺序的确定具体包括如下步骤：

B1：确定起点v：构建连通图将各个子区域在连通图中用各个顶点表示，选择任意一个子区域顶点作为起点v；

B2：从起点v开始访问其周围任意一个连通顶点w₁；

B3：从顶点w₁出发，访问与顶点w₁连通尚未被访问过的顶点w₂，以此类推，所有的连通顶点都仅被访问一次，直至到达最后一个顶点；