20、机器人巡检路径规划与语义路径规划研究

机器人巡检路径规划与语义路径规划研究

机器人巡检路径规划

在机器人巡检领域，为了高效地完成对整个工作空间的检查任务，需要解决多个关键问题，包括旅行商问题（TSP）的求解、框架设计以及距离矩阵的生成等。

1. NRPA算法求解TSP问题
   • 算法原理 ：NRPA（Nested Rollout Policy Adaptation）算法旨在快速有效地根据路点的距离矩阵找到最短巡检路径。该算法通过递归的方式进行搜索，在每一层维护一个策略，并在找到更好的解决方案时对策略进行修改。
   • 算法代码 ：

Algorithm NRPA
Input: recursion l, policy pol
Output: best score and TSP tour
if l = 0
    n = root(), j = 0, tour = []
    while children of n > 0 do
        tour[j] = child i with prob. epol[n,i]
        n = tour[j]; j = j + 1
    return (score(n), tour)
best = 
for N iterations do
    (res, new) = NRPA(l −1, pol)
    if res < best
        best = result; to