主要观点总结
本文主要介绍了CCPP（Complete Coverage Path Planning）算法，这是一种扫地机器人关键的组成部分。文章详细描述了CCPP的基础介绍、输入输出、代码库环境搭建、处理流程、代码思路，以及核心代码展示和后续改进方向。
关键观点总结
关键观点1: CCPP算法简介
CCPP是扫地机器人中关键的路径规划算法，目的是在栅格地图中找出机器人的下一个移动位置，以实现无碰撞且重复率低的移动路径。
关键观点2: CCPP的技术指标
包括区域覆盖率、路径重复率、总行程、路径规划方法分类等。
关键观点3: CCPP处理流程和环境搭建
介绍了CCPP的输入输出、代码库环境搭建、处理流程等，目前该算法仍处于调试阶段，并未生成动态链接库嵌入到整体行为树中。
关键观点4: 核心代码展示
作者展示了CCPP中的核心代码，尤其是选择最优路径的部分，这块代码比传统的遍历算法效果要好，非常适合扫地机的使用。
关键观点5: 后续改进方向
提出了几点关于代码的改进建议，包括使用Eigen库执行矩阵操作、将处理过程融合到行为树中、提高代码的可读性和扩展性等。
文章预览
1、CCPP整体算法文档 1.1 ccpp基础介绍 全路径覆盖算法（CCPP: Complete Coverage Path Planning）作为扫地机器人较为关键的组成部分，其问题的本质是：在栅格地图中,全覆盖路径规划问题就演变为寻找机器人的下一个移动位置,只有准确找出了该位置,才能使机器人自主规划出一条切实可行的无碰撞且重复率低的移动路径。 CCPP需解决的关键问题： 遍历工作区域内除障碍物以外的全部区域 在遍历过程中有效避开所有障碍物 在遍历过程中要尽量避免路径重复,缩短移动距离 CCPP技术指标： 区域覆盖率 路径重复率 总行程 路径规划方法分类（根据实现方法) 传统经典算法： 基于图的方法 基于栅格的方法 势场法 数学编程法 智能方法： 横糊方法 神经网络方法 遗传算法 路径搜索要求 路径表达：以环境模型中的结点序列组成或由直线段序列组成 路径平滑：根据机器
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