In certain scenarios, a valid appro

In certain scenarios, a valid approach to solve the problem is to randomize. This is an approach that some floor-cleaning robots rely on: if the floor is swept randomly for long enough, it should become cleaned. Examples of commercial floor-cleaning robots based fully or partially on this strategy are the RC3000 by Karcher, Trilobite by Electrolux and Roomba by iRobot [21]. There are advantages to this approach, the main one being that no complex sensors for localization nor expensive computational resources are needed. However, for covering vast areas, and especially for underwater or aerial robotics operations which deal intrinsically with a 3-dimensional space, it is difficult to think that a randomized ‘‘algorithm’’ could be usable, as the cost of operating the vehicle (energy and time) would be unaffordable.
A considerable body of research addressing the CPP problem can be found in the literature. Choset [20] presented a survey on coverage path planning methods. However, no updated surveys on CPP reflecting the recent advances in the field have been presented in the past ten years. In this paper, we present a review of the most successful CPP methods, focusing in the achievements made in the past decade. Furthermore, we discuss reported field applications of the described CPP methods. This work aims to become a starting point for researchers who are initiating their endeavors in CPP. Likewise, this work aims to present a good review of the recent breakthroughs in the field, providing links to the most interesting and successful works.
Since most CPP algorithms decompose the target space in subregions (called cells) to achieve coverage, [20] classified coverage algorithms according to the type of decomposition used. Hence, his taxonomy comprises heuristic and randomized approaches (which typically do not use a representation of the environment and therefore neither use a decomposition), and approximate, semiapproximate and exact cellular decompositions. However, we argue that qualitatively different approaches can be distinguished among these categories. Thus, the sections in this article do not bear a one-to-one correspondence with Choset’s taxonomy, but rather reflect the common underlying ideas used in the discussed approaches. Nonetheless, Choset’s taxonomy is commonly used throughout the literature, and hence we provide the corresponding Choset’s classification for the methods reviewed.

Kết quả (Việt) 1:

Trong tình huống nhất định, một phương pháp hợp lệ để giải quyết vấn đề là chọn ngẫu nhiên. Đây là một cách tiếp cận một số làm sạch sàn robot dựa vào: nếu sàn nhà quét ngẫu nhiên cho lâu dài đủ, nó sẽ trở thành làm sạch. Ví dụ về thương mại sàn làm sạch robot dựa hoàn toàn hoặc một phần vào chiến lược này là RC3000 bởi Karcher, Trilobite bởi Electrolux và Roomba bởi iRobot [21]. Có những lợi thế để cách tiếp cận này, một trong những chính được rằng không có bộ cảm biến phức tạp cho địa phương hoá cũng không tốn kém tài nguyên tính toán là cần thiết. Tuy nhiên, để bao gồm các khu vực rộng lớn, và đặc biệt là cho các hoạt động dưới nước hay trên không robot mà đối phó intrinsically với một không gian 3 chiều, nó là khó khăn để nghĩ rằng một '' ngẫu nhiên thuật toán '' có thể được sử dụng, như chi phí của hoạt động xe (năng lượng và thời gian) sẽ là khả năng chi trả.Một cơ thể đáng kể của nghiên cứu giải quyết vấn đề CPP có thể được tìm thấy trong các tài liệu. Choset [20] trình bày một cuộc khảo sát trên phạm vi bảo hiểm đường kế hoạch phương pháp. Tuy nhiên, không có cuộc điều tra Cập Nhật trên CPP phản ánh các tiến bộ gần đây trong lĩnh vực đã được trình bày trong mười năm qua. Trong bài này, chúng tôi trình bày một bài đánh giá của các phương pháp CPP thành công nhất, tập trung trong những thành tựu thực hiện trong thập kỷ vừa qua. Hơn nữa, chúng tôi thảo luận về báo cáo lĩnh vực ứng dụng của phương pháp CPP mô tả. Công việc này nhằm mục đích trở thành một điểm khởi đầu cho nhà nghiên cứu đã bắt đầu nỗ lực của họ trong CPP. Tương tự như vậy, công việc này nhằm mục đích trình bày một bài đánh giá tốt của đột phá tại trong lĩnh vực này, cung cấp các liên kết đến các công trình thú vị nhất và thành công. Kể từ khi hầu hết các thuật toán CPP phân hủy không gian mục tiêu trong tiểu vùng (được gọi là tế bào) để đạt được bảo hiểm, [20] các thuật toán phân loại bảo hiểm theo loại phân hủy được sử dụng. Do đó, phân loại của ông bao gồm heuristic và phương pháp tiếp cận ngẫu nhiên (mà thường không sử dụng một đại diện của môi trường và do đó không sử dụng phân hủy một), và gần đúng, semiapproximate và chính xác di động decompositions. Tuy nhiên, chúng tôi lập luận rằng phương pháp tiếp cận chất lượng khác nhau có thể phân biệt giữa các loại này. Vì vậy, các phần trong bài viết này không phải chịu một sự tương ứng một-một với phân loại của Choset, nhưng thay vào đó phản ánh những ý tưởng cơ bản phổ biến được sử dụng tại các cửa ngỏ thảo luận. Tuy nhiên, của Choset phân loại thường được sử dụng trong các tài liệu, và do đó chúng tôi cung cấp Choset tương ứng phân loại cho các phương pháp được nhận xét.

Kết quả (Việt) 2:

Trong tình huống nhất định, một cách tiếp cận hợp lệ để giải quyết vấn đề là để ngẫu nhiên. Đây là một cách tiếp cận một số robot làm sạch sàn dựa trên: nếu sàn nhà được quét ngẫu nhiên cho đủ dài, nó phải trở nên sạch. Ví dụ về các robot làm sạch sàn thương mại dựa hoàn toàn hoặc một phần vào chiến lược này là RC3000 bởi Karcher, Trilobite bởi Electrolux và Roomba của iRobot [21]. Có lợi thế để tiếp cận này, một trong những chính được rằng không có cảm biến phức tạp cho các địa phương cũng không phải tài nguyên máy tính đắt tiền là cần thiết. Tuy nhiên, có thể bọc khu vực rộng lớn, và đặc biệt là cho robot dưới nước hoặc trên không hoạt động mà đối phó bản chất với một không gian 3 chiều, rất khó để nghĩ rằng một ngẫu nhiên '' thuật toán '' có thể được sử dụng, như chi phí vận hành xe ( năng lượng và thời gian) sẽ không kham nổi.
Một cơ thể đáng kể của nghiên cứu giải quyết các vấn đề CPP có thể được tìm thấy trong các tài liệu. Choset [20] trình bày một cuộc khảo sát về các phương pháp lập kế hoạch con đường phủ sóng. Tuy nhiên, không có cuộc điều tra được cập nhật trên CPP phản ánh những tiến bộ gần đây trong lĩnh vực này đã được thể hiện trong mười năm qua. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày tổng quan các phương pháp CPP thành công nhất, tập trung ở các thành tựu đạt được trong thập kỷ qua. Hơn nữa, chúng tôi thảo luận về báo cáo các trường ứng dụng của phương pháp mô tả CPP. Công trình này nhằm mục đích trở thành một điểm khởi đầu cho những nhà nghiên cứu đang khởi xướng nỗ lực của họ trong CPP. Tương tự như vậy, việc này nhằm mục đích trình bày một đánh giá tốt của những đột phá gần đây trong lĩnh vực này, cung cấp liên kết đến các tác phẩm thú vị nhất và thành công.
Vì hầu hết các thuật toán CPP phân hủy các mục tiêu trong không gian tiểu vùng (gọi là tế bào) để đạt được bảo hiểm, [20] phân loại các thuật toán bảo hiểm theo kiểu phân hủy sử dụng. Do đó, nguyên tắc phân loại của ông bao gồm các phương pháp heuristic và ngẫu nhiên (mà thường không sử dụng một đại diện của môi trường và do đó không sử dụng một phân hủy), và gần đúng, semiapproximate và chính xác phân tách tế bào. Tuy nhiên, chúng tôi cho rằng phương pháp tiếp cận khác biệt về chất có thể phân biệt giữa các loại này. Như vậy, các phần trong bài viết này không chịu một sự tương ứng một-một với nguyên tắc phân loại Choset, nhưng thay vì phản ánh những ý tưởng cơ bản phổ biến được sử dụng trong các phương pháp thảo luận. Tuy nhiên, nguyên tắc phân loại của Choset thường được sử dụng trong suốt văn học, và do đó chúng tôi cung cấp phân loại các Choset tương ứng đối với các phương pháp xét.