掃地機器人的模擬程序 (3)

ccj659 發布于2019-07-30 15:30 / 3542人閱讀

摘要：話說我的地圖就是柵格形式用點坐標來表示格子模板模型法很容易理解，就是有幾種走法，按情況調用。

尋路模塊 (1)

終于要挑戰尋路模塊，雖然我是在重復造輪子，但看一下別人的輪子怎么造也是很重要的，所以
在這之前首先搜索下，看看有什么現成的思路和代碼，收獲如下:

兩種尋路邏輯

有兩種尋路邏輯, 隨機碰撞和路徑規劃，考慮到：

a. 隨機碰撞似乎需要不少經驗/實驗數據才能達到不錯的效果，我缺經驗/數據呢
b. 現在我擁有一個接近于理想環境的情況，更便于路徑規劃
c. 隨機碰撞得到的路徑不漂亮，搞不好還漏了邊邊角角，不符合我的美學價值觀

所以決定用路徑規劃

一些路徑規劃的方法

這篇文章介紹了一些路徑規劃的方法

a. 人工智能：本來是想用辦法來做的，畢竟算是用過matlab的人(但忘光光了)，但后來發現學習成本有點高，就放棄了……
b. 人工勢場法：看上去也不簡單，也放棄……
c. 柵格法：說明了地圖形態（含障礙物），但并沒有說明具體走法，有些懷疑小編或者作者的邏輯能力。話說我的地圖就是柵格形式（用點/坐標來表示格子）
d. 模板模型法：很容易理解，就是有幾種走法，按情況調用。就決定用這個辦法了

決定算法

按上面模板模型法的思路，去搜關鍵字(Complete coverage path planning等)，看了2篇論文和一些科普文章
這篇文章引起了我的注意，這篇論文說的是基于A*算法來實現完全路徑覆蓋，里面還有兩個走法，分別是U-turn Search和 Internal Spiral Search，形象地說就是U型走法和回形走法
從文章結論看，U型走法配合A*算法的效果似乎不錯(重復率低)，那么我也按這個辦法來吧
具體來說就是U型走法清掃一次，然后通過A*算法走到最近的未清潔點，如此反復直到所有點都被清潔/走過
雖然這不是全局最優解，但還是先以實現為目標努力吧

實現算法 (U型走法)

A*算法稍微有些復雜，之后再開篇文章寫，我先寫U型走法的部分，思路:

需要兩個U型走法，一個朝右，一個朝左，除了朝左右不同之外其他相同

以U型朝右走法為例，先嘗試往上下移動，“碰墻”后朝右移動一格，然后掉頭，如此反復直到無法往右

由于U型走法具有反復的特性，如果發現下一步要走的點/格子已經走過了，就要停下來

path_finding代碼1，先寫上面3里提到的判斷方法
篇幅起見，我這里只寫一個判斷上方格子是否走過的方法:

def judge_up_passed(self):
    x, y = self.current_coordinate
    up_coordinate = (x, y + 1)
    if up_coordinate in self.path_log:
        return True
    else:
        return False

path_finding代碼2，U型朝右走法:

def u_turn_toward_right(self):
    rollback = False
    while True:
        if (self.judge_up_passable() == False) and (self.judge_down_passable() == False) and (
            self.judge_right_passable() == True):
            self.move_right()

        if rollback == False:
            while self.judge_up_passable() == True and self.judge_up_passed() == False:
                self.move_up()
            if self.judge_right_passable() == True and self.judge_right_passed() == False:
                self.move_right()
                rollback = True
            else:
                rollback = True

        if rollback == True:
            while self.judge_down_passable() == True and self.judge_down_passed() == False:
                self.move_down()
            if self.judge_right_passable() == True and self.judge_right_passed() == False:
                self.move_right()
                rollback = False
            else:
                rollback = False
                break

之后在main中添加方法

    from path_finding import *
    Robot.u_turn_toward_right = u_turn_toward_right
    Robot.u_turn_toward_left = u_turn_toward_left
    Robot.judge_up_passed = judge_up_passed
    Robot.judge_down_passed = judge_down_passed
    Robot.judge_left_passed = judge_left_passed
    Robot.judge_right_passed = judge_right_passed

測試

接著看一下寫的U型走法效果如何，在main中測一下

...
    robot.u_turn_toward_right()
    print(robot.path_log)
    print(len(robot.path_log))

然后自己按著path_log看一下U型走得如何，按第一篇文章中的地圖，沒有意外的話，應該是82步

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