一文带你了解全覆盖路径规划算法(CCPP)

最新推荐文章于 2025-06-23 15:49:55 发布
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分类专栏： 3D视觉从入门到精通 文章标签： 算法
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本文介绍了全覆盖路径规划算法(CCPP)，包括随机碰撞法、单元分解法、生物激励法、模板法和智能算法等，并探讨了各种方法的优缺点。随机碰撞法简单但效率低，单元分解法则通过细胞分解覆盖区域，生物激励法利用生物模型进行路径规划，模板法依赖预设运动模式，而智能算法如遗传算法和蚁群算法则用于优化路径。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

作者：K.Fire  | 来源：计算机视觉工坊

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1 前言

全覆盖路径规划(complete coverage path planning, CCPP)问题的任务是确定一条路径，该路径在避开障碍物的情况下通过一个区域或一定空间范围内的所有点。

图片

Choset根据环境地图是否先验已知，将全覆盖路径规划算法分为“在线式”和“离线式”两类。离线式CCPP算法只依赖于静态环境信息，并且假设环境是先验已知的。然而，在许多情况下，假设对环境有充分的先验知识可能是不现实的。在线式CCPP算法不假设对要覆盖的环境有充分的先验知识，而是利用传感器数据实时扫描目标空间。因此，这些后期算法也被称为基于传感器的覆盖算法。这里也推荐「3D视觉工坊」新课程

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全覆盖路径规划算法(CCPP)
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