基于栅格地图的扫地机器人路径规划算法

扫地机器人路径规划依托栅格地图开展，核心目标是实现全覆盖清扫、无碰撞通行、路径冗余度低，分为全局路径规划与局部路径规划两个层级，二者协同完成导航作业。全局路径规划依据完整栅格地图，规划长距离、大范围的清扫路径；局部路径规划针对实时感知的动态障碍物与局部环境，调整行进路线，保证通行安全。

全局路径规划算法

全局路径规划基于预处理后的栅格地图，确定机器人从起点到终点的清扫路径，常用算法包括A*算法、Dijkstra算法、蚁群算法、遗传算法等，扫地机器人领域以A*算法及其改进版本应用广泛。

A*算法是启发式搜索算法，通过代价函数（实际代价+启发代价）评估栅格路径成本，快速搜索路径，具备搜索效率高、路径平滑度适中的特点，适合家庭户型的全局路径规划。改进型A*算法针对扫地机器人场景，优化启发函数权重，减少路径折返；加入全覆盖清扫约束，将点对点路径规划扩展为区域覆盖路径规划，适配沿边清扫、分区清扫需求。Dijkstra算法属于盲目搜索算法，路径精度高但搜索速度较慢，多用于小型户型的静态全局规划；蚁群算法等智能优化算法，适合复杂户型的多目标路径优化，可平衡清扫覆盖率与路径长度。

 局部路径规划算法

局部路径规划依托实时更新的局部栅格地图，应对动态障碍物、局部地图变化等突发情况，常用算法包括动态窗口法（DWA）、人工势场法、TEB（时间弹性带）算法等。动态窗口法基于机器人运动模型，在速度空间内采样可行路径，结合栅格地图障碍物信息，筛选出安全、平滑的局部路径，实时性强、适配嵌入式平台，是扫地机器人主流局部规划算法。人工势场法通过构建引力场与斥力场，引导机器人向目标移动、远离障碍物，结构简单、计算量小，但易出现局部问题。TEB算法兼顾路径平滑度与运动约束，适合狭窄通道、转弯区域的局部路径优化，提升通行流畅度。

全覆盖清扫路径规划优化

扫地机器人核心需求是全覆盖清扫，而非单纯点对点导航，因此在栅格地图基础上，需对全局与局部算法进行全覆盖优化。常用的全覆盖规划策略包括弓字形清扫、螺旋清扫、分区清扫等，依托栅格地图划分清扫区块，按顺序完成区块内清扫，避免漏扫、重复清扫。弓字形清扫适合开阔空闲栅格区域，路径规整、覆盖率高；螺旋清扫适合圆形、不规则空闲区域；分区清扫将栅格地图按房间、功能区拆分，逐个区块清扫，提升大户型清扫效率。同时结合栅格地图的障碍物分布，自动调整清扫方向与路径间距，适配家具周边、墙角等死角区域。