掃地機器人路徑規(guī)劃依托柵格地圖開展，核心目標是實現(xiàn)全覆蓋清掃、無碰撞通行、路徑冗余度低，分為全局路徑規(guī)劃與局部路徑規(guī)劃兩個層級，二者協(xié)同完成導航作業(yè)。全局路徑規(guī)劃依據(jù)完整柵格地圖，規(guī)劃長距離、大范圍的清掃路徑；局部路徑規(guī)劃針對實時感知的動態(tài)障礙物與局部環(huán)境，調(diào)整行進路線，保證通行安全。

全局路徑規(guī)劃算法

全局路徑規(guī)劃基于預處理后的柵格地圖，確定機器人從起點到終點的清掃路徑，常用算法包括A*算法、Dijkstra算法、蟻群算法、遺傳算法等，掃地機器人領域以A*算法及其改進版本應用廣泛。

A*算法是啟發(fā)式搜索算法，通過代價函數(shù)（實際代價+啟發(fā)代價）評估柵格路徑成本，快速搜索路徑，具備搜索效率高、路徑平滑度適中的特點，適合家庭戶型的全局路徑規(guī)劃。改進型A*算法針對掃地機器人場景，優(yōu)化啟發(fā)函數(shù)權重，減少路徑折返；加入全覆蓋清掃約束，將點對點路徑規(guī)劃擴展為區(qū)域覆蓋路徑規(guī)劃，適配沿邊清掃、分區(qū)清掃需求。Dijkstra算法屬于盲目搜索算法，路徑精度高但搜索速度較慢，多用于小型戶型的靜態(tài)全局規(guī)劃；蟻群算法等智能優(yōu)化算法，適合復雜戶型的多目標路徑優(yōu)化，可平衡清掃覆蓋率與路徑長度。

 局部路徑規(guī)劃算法

局部路徑規(guī)劃依托實時更新的局部柵格地圖，應對動態(tài)障礙物、局部地圖變化等突發(fā)情況，常用算法包括動態(tài)窗口法（DWA）、人工勢場法、TEB（時間彈性帶）算法等。動態(tài)窗口法基于機器人運動模型，在速度空間內(nèi)采樣可行路徑，結合柵格地圖障礙物信息，篩選出安全、平滑的局部路徑，實時性強、適配嵌入式平臺，是掃地機器人主流局部規(guī)劃算法。人工勢場法通過構建引力場與斥力場，引導機器人向目標移動、遠離障礙物，結構簡單、計算量小，但易出現(xiàn)局部問題。TEB算法兼顧路徑平滑度與運動約束，適合狹窄通道、轉彎區(qū)域的局部路徑優(yōu)化，提升通行流暢度。

全覆蓋清掃路徑規(guī)劃優(yōu)化

掃地機器人核心需求是全覆蓋清掃，而非單純點對點導航，因此在柵格地圖基礎上，需對全局與局部算法進行全覆蓋優(yōu)化。常用的全覆蓋規(guī)劃策略包括弓字形清掃、螺旋清掃、分區(qū)清掃等，依托柵格地圖劃分清掃區(qū)塊，按順序完成區(qū)塊內(nèi)清掃，避免漏掃、重復清掃。弓字形清掃適合開闊空閑柵格區(qū)域，路徑規(guī)整、覆蓋率高；螺旋清掃適合圓形、不規(guī)則空閑區(qū)域；分區(qū)清掃將柵格地圖按房間、功能區(qū)拆分，逐個區(qū)塊清掃，提升大戶型清掃效率。同時結合柵格地圖的障礙物分布，自動調(diào)整清掃方向與路徑間距，適配家具周邊、墻角等死角區(qū)域。