摘  要： 在泳池清潔機器人的設計過程中，為優化路徑規劃設計，提出了運用計算機仿真程序模擬工作環境進行仿真實驗的方法，并對仿真結果進行了詳細的對比分析，為研究和設計移動機器人路徑規劃提供一定的幫助。
關鍵詞： 仿真；優化；路徑規劃

　　計算機仿真是一門利用計算機軟件模擬真實環境進行科學實驗的技術。仿真技術的應用領域及其作用越來越大，在復雜系統的研制開發過程中，計算機仿真是一種必不可少的工具，并在減少損失、節約經費、縮短開發周期、提高質量等方面發揮了巨大作用。因此，在泳池清潔機器人的設計過程中，運用計算機仿真技術對路徑規劃算法和機體主要參數的選擇進行了探索與嘗試。
1 泳池清潔機器人的功能與需要優化問題
　　我國是缺水型國家，如何保護、利用好水資源是無法回避的問題。本文研究的泳池清潔機器人是一種高效的水下清潔設備，主要用于清潔游泳池底部及水中的污物。該機器人用程序控制，在無人看管的情況下，自動對泳池的底部進行刷洗，同時對池水進行持續、細致的過濾；除去水中的沉淀物及細菌；保持池水的清潔與衛生；延長更換池水的時間；從而達到既減輕了繁重的體力勞動、又節約了寶貴水資源的目的。
　　泳池清潔機器人主要由以下幾部分構成：機械本體、移動機構、傳感器定位及控制機構、清潔機構等。根據模塊化的設計組織模式，劃分為的子系統如圖1所示。

    　(1)行走子系統：該系統確定機器人的行走方式、驅動方式和行走控制系統。(2)感知子系統：主要實現機器人在水下的位置檢測功能，通過各種傳感器反饋的信息，確定機器人在水下的方位數據，以便按照路徑規劃算法得出的路徑來控制機器人的行程，從而實現較高的清潔效率。(3)控制子系統：該系統是泳池清潔機器人的核心部分，統一考慮所有動作的協調和單片機控制機器人行走路線的方式、停靠方式、故障報警和電源狀況等。(4)清潔子系統：實現機器人在行走的過程中用刷子洗刷泳池的底部，同時將污水吸入過濾箱、將污物收集到過濾箱中。在綜合考慮以上4個子系統的過程中，還要充分考慮機器人本體的結構設計，將各子系統有機結合在一起，而且要考慮密封、防腐與結構的合理性及應力分析。
　    對于清潔機器人來說，由于要完成的是將整個泳池區域清掃干凈，這就要求它將泳池的每一個地方都要走到。所以這與一般的移動機器人路徑規劃不同，它需要按照一定的軌跡來運動，同時具有運動的遍歷性和不重復性。遍歷性是指清潔機器人要盡可能的走遍所有需要清掃的區域，可直接反映機器人的清潔效果；不重復性是指清潔機器人的行走路線應盡量避免重復，反映了機器人的清潔效率。基于以上原因，首先要解決清潔機器人的路徑規劃問題，其次要兼顧機器人的大小問題，以上2個因素直接影響到清潔機器人的清潔效率和清潔效果。通過分析比較，選定了2種路徑規劃算法進行比較：(1)內螺旋型算法，即讓機器人沿著池壁的邊界移動，進行內螺旋式“回”字型路徑移動；(2)“S”型算法，即讓機器人沿著池壁的邊界進行“S”型路徑移動。選定了2種大小的機器人進行比較，機器人邊長分別為0.4 m和0.6 m。
2 仿真程序的設計與實現
    　清潔機器人常用的路徑規劃算法大都基于柵格地圖，因此本仿真程序也采用了柵格地圖作為環境模型。仿真程序采用WindowsXP操作系統下的VS.NET編譯環境，采用C語言面向對象的編程方式。
　　本程序中共有3個主要的類：Form類、Map類和Robot類，其中Form類代表窗體，Map類代表地圖相關信息、Robot類代表機器人相關信息。Form類和Map類之間是一對多的普通關聯；Map類和Robot類之間是一對一的雙向關聯，Form類和Robot類之間沒有直接聯系。Form類生成窗體對象，主要屬性為：用(X0，Y0)表示地圖的左下角在屏幕中的位置；Map_long、Map_width表示地圖長和寬的格數；Path_type表示路徑規劃的方法，分為內螺旋式算法和“S”型算法。Map類生成地圖對象，建立路徑規劃環境模型，用動態二維數組表示柵格地圖的長和寬，每個柵格單元有坐標和類型2種信息屬性，分別表示柵格具體位置和未清掃或已清掃區域。Robot類是一個抽象的類，包括有機器人當前坐標、傳感器的探測范圍等。所以Map類要依靠Form類生成初始池壁地圖信息，Form類要根據Map類地圖信息的改變對界面進行刷新，而Robot類要依賴Map類的信息來運動，同時Map類也要根據Robot類的反饋信息更新數據。
    　仿真程序考慮到了“誤差”問題。對于泳池清潔機器人而言，“誤差”主要來源于兩個方面，即距離傳感器產生的探測誤差和車輪與池底的滑動而產生的誤差。基于以上原因，仿真程序引入了“誤差”變量。假定當“誤差”設定為+2%時，實際行走距離為理論行走距離的102%，當“誤差”設定為-2%時，實際行走距離為理論行走距離的98%，以此來更加精確地模擬實際情況。
    　仿真程序的界面中間的方格是矩形柵格表示的地圖空間，下邊是各種初始狀態設置和工作控制區，主要分為：機器人設置、路徑算法選擇和運動控制。“顯示結果”是在機器人清潔過程中，實時輸出結果，包括清潔用時、清潔覆蓋率、清潔重復率和未清掃率4項內容。
3 仿真實驗結果與分析
   　 仿真圖中淺灰色部分表示池壁，白色表示機器人清掃過的路徑，灰色網格表示可清潔區域，深灰色代表機器人。這樣就可以清楚地觀察機器人的運動狀況和運動效果。為了加快仿真程序的運行速度，適當加快了機器人的運行速度(加快60倍)，因此仿真程序中的“清潔用時”并不是實際清潔用時。
    　通過下面的因素進行評價：(1)觀察路徑是否滿足要求；(2)相同泳池環境中不同的路徑規劃算法實驗結果比較；(3)相同泳池環境中不同大小的機器人實驗結果比較；(4)改變“誤差”狀態的實驗結果比較。
3.1 相同環境中不同算法仿真結果及分析
    　當清潔區域設定為25 m×12.5 m，機器人邊長為0.6 m，對2種不同算法分別進行仿真實驗，內螺旋算法仿真圖如圖2所示，“S”型算法仿真圖如圖3所示，仿真實驗結果見表1。

　　通過表1的對比數據可以看出：在理想狀態下(沒有誤差時)內螺旋算法和“S”型算法均能實現100%的覆蓋率，但是內螺旋算法比“S”型算法工作效率提高5.05%，清潔重復率降低46.2%。
　　

　　由此可見，內螺旋算法比“S”型算法優勢明顯，從而有效地提高了清潔效率。
3.2 相同環境中不同大小的機器人仿真結果分析
    當清潔區域設定為25 m×12.5 m，機器人邊長分別設為0.4 m、0.6 m 2種，并對2種不同大小的機器人選用內螺旋算法分別進行了仿真實驗。0.6 m邊長的機器人仿真圖如圖4所示， 0.4 m邊長的機器人仿真圖如圖5所示，仿真實驗結果見表2。

　　通過表2的對比數據可以看出：在理想狀態下(沒有誤差時)都選用內螺旋算法，把機器人邊長分別設為0.4 m、0.6 m，機器人均能實現100%的覆蓋率。但是邊長為0.4 m的機器人清潔重復率為0.99%；邊長為0.6米的機器人清潔重復率為2.97%。在綜合考慮清潔效率的前提下，雖然邊長為0.6 m的機器人比邊長為0.4 m的機器人清潔重復率上升了1.98%，但是工作效率提高31.88%。由此可見，將泳池清潔機器人的邊長選定為0.6 m更加合適。
　　

3.3 改變“誤差”狀態的實驗結果及分析
　　當清潔區域設定為25 m×12.5 m，機器人邊長為0.6 m，“誤差”為“0”和“-0.02”時，對內螺旋算法分別進行仿真實驗，“誤差”為“0”時的仿真實驗圖如圖6所示，“誤差”為“-0.02”時的仿真實驗圖如圖7所示，實驗結果見表3。

　　當清潔區域設定為25 m×12.5 m，機器人邊長為0.6 m，“誤差”為“0”和“-0.02”時，對“S”型算法分別進行仿真實驗，“誤差”為“0”時的仿真實驗圖如圖8所示，“誤差”為“-0.02”時的仿真實驗圖如圖9所示，實驗結果見表4。

　　通過對比可以看出：在相同的清潔環境下，不論有沒有誤差，內螺旋算法比“S”型算法有更高的覆蓋率和更低的重復率，清潔用時也較短，可見內螺旋算法清潔效率是最高的。內螺旋算法與“S”型算法相比具有的優點如下：清潔行程較短，理論上減少了轉彎的次數、減少了能耗、提高了清潔效率。
    　在泳池清潔機器人的研究和開發過程中，實驗是一個非常重要的環節。但是，直接構造實體移動機器人系統用于反復實驗不僅價格昂貴、所需的時間也較長，同時不成熟的算法在實驗中可能會對機器人本體造成損壞。而通過計算機仿真程序來模擬移動機器人、工作環境以及執行任務的過程，甚至不需要硬件環境，就可以初步驗證控制算法、策略的正確性和有效性，對優化選擇泳池清潔機器人的路徑規劃算法和機體主要參數起到了重要作用。