ROS全覆盖路径规划

实现ROS中的全覆盖路径规划算法
在机器人操作系统(ROS)环境中，实现全区域覆盖路径规划对于诸如清洁机器人、农业无人机等应用场景至关重要。虽然multimaster_fkie提供了一个基于GUI的管理环境来管理和控制ROS节点[^1]，但这并不是专门针对路径规划设计的工具。
为了实现在ROS下的全区域覆盖路径规划功能，通常会采用如下方法：
方法概述
一种常见的做法是利用栅格地图表示工作空间，并通过特定策略遍历整个可访问区域直到完成全部面积扫描为止。此过程可以分解成几个主要部分：构建环境模型；定义起始位置与目标边界条件；选择合适的运动模式以及碰撞检测机制确保安全导航。
构建环境模型
创建一个二维离散化的网格图作为机器人的操作域，在该地图上标记障碍物所在的位置以便于后续处理。这一步骤可以通过SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)技术在线生成或预先加载已知的地图文件。
import rospy
from nav_msgs.msg import OccupancyGrid

def map_callback(data):
global grid_map
grid_map = data.data # 获取占用网格数据

rospy.Subscriber("/map", OccupancyGrid, map_callback)
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定义起点和终点
指定机器人开始执行任务时所处的具体坐标点及其朝向角，同时也要设定好期望达到的目标范围——即待清扫/巡视完毕后的结束状态。这些参数往往取决于具体的应用场景需求而定。
运动模式的选择
根据实际应用的不同可以选择不同的行走方式，比如螺旋形、Z字型或者其他更复杂的轨迹形式。这里给出一段简单的蛇形路线代码片段用于说明如何让移动平台按照预定顺序依次经过每一个未被访问过的单元格中心点。
void generateSnakePath(const std::vector<std::vector<int>>&amp; map,
std::list<Point>&amp; path){
int rows = map.size();
int cols = map[0].size();

bool goDown = false;
for (int col = 0; col < cols; ++col) {
if (!goDown) { // 上到下
for (int row = 0; row < rows; ++row) {
Point p{row, col};
path.push_back(p);
}
} else { // 下到上
for (int row = rows - 1; row >= 0; --row) {
Point p{row, col};
path.push_back(p);
}
}
goDown = !goDown;
}
}
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碰撞规避逻辑
在整个过程中还需要加入必要的避障措施以防止意外发生。当传感器探测到前方存在潜在危险时应立即停止前进并调整方向重新寻找可行通道继续前行直至最终覆盖所有允许进入的空间为止。