Notes on coverage path planning algorithms for cleaning robots: The path planning of a cleaner robot for the coverage region using Genetic Algorithms

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环境模型（见图1）：

1.1. 为便于描述机器人的运动轨迹，环境被设定为圆形结构。

1.2. 默认情况下，圆形的半径与机器人自身的半径保持一致。

1.3. 每个圆形区域可以表示存在障碍物或无障碍。

1.4. 每个圆形区域具有八个相邻的圆环结构。

1.5. 连接线R_ij 表示两个圆之间的距离关系。

1.6. 每个圆环均被赋予独立编号，以对应机器人在每一阶段的移动路径。

2. 算法细节：

2.1. 概述：

2.1.1. 该方法受到遗传算法的启发，用于解决优化问题。

2.1.2. 全局路径规划被分解为多个局部规划步骤，其中每个局部路径均限制在传感器可探测范围内。

2.1.3. 目标在于实现最短移动距离、最小化转向次数以及减少重复路径（我认为最大化覆盖范围也是其重要目标之一）。

2.2. 进化过程：

2.2.1 他们基于基因算法（GA，见图2）提出了一种“进化过程”方法，以实现目标 2 . 1 . 3 的要求。

2 . 2 . 2 染色体组由一组基因构成（即一组局部机器人的运动指令）。

2 . 2 . 3 局部路径规划（mini-path planning）是随机生成的（随机选择附近的一