多无人机 移动机器人 扫地机器人 全覆盖路径规划
多无人机 移动机器人协同路径规划
multi uav robot coverage path planning，cpp，mcpp algorithm
1、基于 A 星算法的路径规划方法，地图可自定义设置，障碍物也可自定义设置，算法适合二次开发使用；
2、基于贪婪算法的路径规划方法，地图可自定义设置，障碍物也可改变，算法适合二次开发使用。

以下是一个基于 多无人机/移动机器人/扫地机器人 的全覆盖路径规划（Complete Coverage Path Planning, CCPP）的示例代码。此代码适用于二维平面环境，目标是实现一个区域的全覆盖路径规划。

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程序说明

1. 算法选择：使用 Boustrophedon Decomposition（来回扫描分解）方法进行全覆盖路径规划。
2. 环境建模：假设环境是一个二维网格地图，包含障碍物和可通行区域。
3. 多机器人协作：多个机器人通过分区协作完成覆盖任务。
4. 适用范围：
   • 无人机的空中全覆盖任务（如农业喷洒、地形测绘）。
   • 移动机器人的地面清扫任务。
   • 扫地机器人的家庭清洁任务。

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MATLAB 代码

% 多无人机/移动机器人/扫地机器人 全覆盖路径规划
clc;
clear;
close all;

%% 参数定义
gridSize = [20, 20]; % 网格大小 (行, 列)
numRobots = 3; % 机器人数量
obstacleMap = zeros(gridSize); % 初始化障碍物地图
obstacleMap(5:8, 5:15) = 1; % 添加障碍物
obstacleMap(12:15, 5:15) = 1;

% 分区信息
subRegions = cell(numRobots, 1); % 每个机器人负责的子区域
pathPlans = cell(numRobots, 1); % 每个机器人的路径

%% 分区与路径规划
for i = 1:numRobots
    % 分区：简单按行划分
    startRow = floor((i-1) * gridSize(1) / numRobots) + 1;
    endRow = floor(i * gridSize(1) / numRobots);
    subRegions{i} = obstacleMap(startRow:endRow, :);

    % 路径规划：Boustrophedon Decomposition
    pathPlans{i} = boustrophedonPath(subRegions{i}, startRow, endRow);
end

%% 绘图
figure;
hold on;
imagesc(obstacleMap); % 显示障碍物地图
colormap([1 1 1; 0 0 0]); % 白色为自由区域，黑色为障碍物
axis equal;
axis tight;
xlabel('X');
ylabel('Y');
title('全覆盖路径规划');

% 绘制路径
colors = lines(numRobots); % 不同颜色区分不同机器人
for i = 1:numRobots
    plot(pathPlans{i}(2, :), pathPlans{i}(1, :), 'Color', colors(i, :), 'LineWidth', 1.5);
end
legend(arrayfun(@(x) sprintf('Robot %d', x), 1:numRobots, 'UniformOutput', false));
grid on;

%% Boustrophedon Decomposition 函数
function path = boustrophedonPath(region, startRow, endRow)
    [rows, cols] = size(region);
    path = [];
    direction = 1; % 1 表示从左到右，-1 表示从右到左

    for r = 1:rows
        currentRow = startRow + r - 1;
        if direction == 1
            for c = 1:cols
                if region(r, c) == 0 % 只记录自由区域
                    path = [path, [currentRow; c]];
                end
            end
        else
            for c = cols:-1:1
                if region(r, c) == 0
                    path = [path, [currentRow; c]];
                end
            end
        end
        direction = -direction; % 切换方向
    end
end

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代码说明

1. 环境建模：

   • 使用二维矩阵 obstacleMap 表示环境，其中 0 表示自由区域，1 表示障碍物。
   • 障碍物可以通过手动设置或从传感器数据中生成。

2. 分区策略：

   • 简单按行划分区域，每个机器人负责一部分区域。
   • 更复杂的分区策略可以使用 Voronoi 图或 K-means 聚类。

3. 路径规划：

   • Boustrophedon Decomposition 方法类似于农田耕作的方式，机器人在区域内来回扫描。
   • 每次切换行时改变方向，减少转弯次数。

4. 多机器人协作：

   • 每个机器人独立规划自己的路径。
   • 路径绘制时用不同颜色区分不同机器人。

示例输出

运行代码后，将显示如下内容：

1. 一个二维网格地图，其中白色表示自由区域，黑色表示障碍物。
2. 每个机器人的路径以不同颜色绘制，展示其覆盖区域。

注意事项

1. 复杂环境：对于更复杂的环境（如动态障碍物），可以结合 A* 或 Dijkstra 算法进行路径优化。
2. 实时性：如果需要实时路径规划，可以引入 ROS（Robot Operating System）进行仿真和控制。
3. 扩展性：代码可以扩展到三维空间（如无人机的三维覆盖任务），但需要额外的算法支持。