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最近，基于有限时间的梯度收敛方法已在文献[16]里研究了，这对在有限的时间内使一个区域的覆盖或至少收敛得到一个局部最小误差函数有帮助。然而，大多数现有的基于梯度覆盖策略，常遇到每个机器人局部性的感应通常让多个机器人驶向同一个局部最小值，导致机器人卡住的问题。
其他的动态覆盖的方法，从算法的角度来看看问题，这个问题可以在文献[17]和[18]中找到研究一个机器人的情况。参考文献[17]处理规则四边形的覆盖问题，用有限数量的圆圈覆盖它，每一个圆圈表示一种移动机器人的瞬时覆盖区域并获取到覆盖圆圆心之间的导航的最佳途径。参考文献[18]试图找到一个最佳的路径，在规定时间内均匀覆盖和划分一个给定的表面可能不平坦的区域。在文献[19]中一个给定的多边形的面积被分割成N个多边形，每一个机器人覆盖其中一个多边形通过产生最好的方向，来回扫描其预先指定的多边形。
本文的工作属于动态覆盖范畴，在本质上是算法。
本文研究的是多边形区域的传感器网络持续覆盖。是对全区域覆盖的一种简化研究，研究已有路径规划算法，设计简单实用的路径规划算法，通过MATLAB编程仿真来实现研究内容的。
1．1 研究课题和要求
此次的毕业设计课题是移动传感器网络的持续覆盖问题，主要目标是规划传感器的运动轨迹使得任务区域内的所有的点被移动传感器网络周期性地覆盖。
本课题主要考虑如何规划传感器的轨迹来完成持续覆盖任务。
为了帮助理解持续覆盖的定义和掌握轨迹规划的方法，要求使用matlab仿真验证移动传感器轨迹规划算法。通过本课题的研究，培养学生综合应用所学知识分析问题和解决问题的能力。
1．2 主要内容和结构安排
1.2.1 研究的主要内容
正如前文中提到的主要目标一样，主要内容也是全覆盖路径规划和MATLAB仿真。
掌握现有的全覆盖路径规划技术，其中以子区域行走方式最为重要，直接和本文的研究内容挂钩。
1.2.2 论文结构
1.此次毕业设计研究的是传感器网络的持续覆盖问题。主要考虑如何规划传感器的轨迹来完成覆盖任务。本论文先阐述了毕设的任务要求和主要内容。
2.规划路径是本论文的重点，所以接下来要介绍的是路径规划的定义和种类以及各种路径规划的优缺点和具体应用范围。
3.因为本文研究的是区域覆盖所以普通的路径规划并不适用，所以接下来介绍全覆盖路径规划，全覆盖路径规划是现今研究的热门方向，它包括三个方面的研究：区域分割、子区域行走方式、子区域衔接顺序。论文网
4.此次研究的是无障碍多边形区域的持续覆盖，所以我们需要的是子区域行走方式，因此着重介绍此部分的研究内容。因为，此部分的内容已经研究的十分成熟，所以我们需要做的就是学习已有的行走方式，并加以变化，形成一种新的路径规划，这样可以少走弯路。
5.论文的结果需要用MATLAB进行仿真，因此也要简单介绍下MATLAB软件的特色和程序编写。
2 路径规划简介
不论采用什么样的导航方式，智能移动机器人在行走时，主要完成路径规划、定位和躲避障碍等任务。路径规划是自主式移动机器人移动导航的最基本的环节之一，它是根据某一性能指标，搜索一条从起点到终点的最近的无碰路径。
路径规划根据机器人对地图信息知道的程度不同，可分为两种类型：地图信息完全知道的全局路径规划和地图信息完全未知或部分未知，需要传感器实时地对机器人的周围环境进行探测，以获取障碍物的位置和大小等信息的局部路径规划[20]。
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