服务机器人正逐渐融入人们的日常生活,在家庭服务、餐厅服务、医疗护理等方面发挥着越来越重要的作用。清洁机器人是最常用的服务机器人,适用于家庭和公共场所的地面清洁,使得人们免于繁重乏味的体力劳动。本文针对公共场所的环境特点,重点研究了清洁机器人的路径规划技术,以提高其覆盖效率。论文主要对全遍历路径规划、可重入路径规划等技术进行研究。具体工作如下:(1)环境建模与路径规划方法研究。建立了双轮差速驱动清洁机器人的运动学模型;研究了几种常见的环境建模方法,确定使用栅格地图来表示清洁机器人的工作环境信息;分析对比生物激励神经网络、单元分解法和模板模型法各自的优缺点,为之后的算法改进奠定基础。(2)高效全遍历路径规划算法研究。针对现有模板算法不能满足大面积公共场所下清洁机器人的全遍历清扫要求的状况,提出了一种高效模板算法。该算法重新定义了四种高效模板,引入回溯法逃离死区,并利用A*算法进行回溯路径规划。在动态避障方面,利用传感器信息构建滚动视窗,在高效模板算法的基础上融合DWA算法进行避障。最后,MATLAB仿真表明该算法可以有效减少重复路径,降低重复率,提高清洁机器人的覆盖效率。(3)可重入路径规划算法研究。针对全遍历路径规划中因自主避障产生的遗漏区域,提出重入路径规划问题。考虑遗漏区域的动态特性,本文将该问题归纳为动态旅行商范畴,并提出一种基于动态Inver-Over进化算法的重入路径规划方法进行求解。最后,MATLAB仿真表明该算法能实时规划遍历所有遗漏区域的路径,且具有快速响应性。(4)面向公共场所的实验研究。完成了基于ROS软件系统的设计和机器人平台的搭建,利用仿真测试和实际测试验证了本文所提可重入全遍历路径规划算法的可行性和有效性。