AGV与扫地机器人路径规划：DFS与随机碰撞算法对比

1. AGV与扫地机器人路径规划概述

在自动化设备领域，路径规划技术是AGV（自动导引车）和扫地机器人等移动设备的核心能力。全覆盖路径规划（Complete Coverage Path Planning, CCPP）作为其中的关键技术，直接决定了设备的工作效率和清洁质量。简单来说，全覆盖路径规划就是让设备能够系统性地遍历整个工作区域，不遗漏任何角落，同时避开障碍物。

从技术实现角度看，全覆盖路径规划主要面临三大挑战：首先是环境建模，需要将物理空间转化为计算机可处理的数字模型；其次是路径生成算法，要确保路径既全覆盖又高效；最后是实时避障，在动态环境中快速调整路径。目前主流的解决方案是将环境离散化为栅格地图（Grid Map），然后应用各种搜索算法进行路径规划。

栅格地图的精度直接影响规划效果。以常见的20cm×20cm栅格为例，每个栅格可以存储多种信息：是否被访问过、是否存在障碍物、清洁程度等。这种表示方法既保留了足够的环境信息，又便于计算机处理。在实际应用中，我们还需要考虑设备本身的物理尺寸，通常会将障碍物区域向外扩展一定距离作为安全缓冲。

2. 深度优先搜索算法详解

2.1 算法原理与实现

深度优先搜索（DFS）是一种经典的图遍历算法，它沿着一条路径尽可能深入地探索，直到无法继续才回溯。在扫地机器人应用中，我们将每个栅格视为图中的一个节点，相邻栅格之间的移动就是图的边。

DFS的核心优势在于其系统性——它能够确保不重复、不遗漏地访问所有可达栅格。具体实现时，我们使用栈（Stack）这种后进先出（LIFO）的数据结构来保存待访问的节点。以下是改进后的Python实现：

python复制class GridDFS:
    def __init__(self, width=5, height=5):
        self.grid = [[0]*width for _ in range(height)]  # 0=未访问, 1=已访问
        self.width = width
        self.height = height
        self.steps = 0  # 记录总步数
    
    def dfs(self, x, y):
        stack = [(x, y)]