扫地机器人如何利用图算法来进行避障策略和优化清扫路径的？

前言

扫地机器人是现代家庭中最常见的智能设备。其基本的核心组件由主控系统（大脑）、传感器等控制系统（感知系统）、动力供应系统（心脏）、清扫系统（四肢）组成。

扫地机器人的智能、高效、灵活程度，最重要的核心技术便是路径的设计与规划，比如自主地实现避障，在不同地形如木地板、砖地板、地毯、地垫等以及各种障碍物的情况下进行实时决策、移动、清扫等任务。

扫地机器人的路径规划是机器人学科中的一个重要研究领域，其中如何在清扫过程中规划出最优路径，确保覆盖整个区域并避开障碍物，这就需要借助算法了。

最常见的最短路径算法包括 Dijkstra（迪杰斯特拉）算法、A* 算法、Bellman-ford（贝曼-福特）算法、Floyd-Warshall (佛洛依德-沃歇尔)算法等，这些都属于不同的最短路径算法。

用嬴图数据库来建模扫地机器人的路径规划：

1、创建图模型[5] ：

· 点[1] 可以代表扫地机器人可以访问的房间、走廊、墙角、家具等每个地点；

· 边 [2] 则用来表示点与点之间的连接，例如路径的长度，通行的难度（例如需要穿过狭窄的门或地毯）、路径类型（直线、曲线、斜坡等）等。