1.基于线性时序逻辑的移动机器人最优巡回路径设定方法，其特征在于，首先，将机器人在工厂环境中的运动建模成一个加权转换系统，利用线性时序逻辑(LTL)表达式表达指定的高水平任务特性，同时用一个成本函数（总的移动距离）来衡量路径的最优性。接着，采用LTL2BA工具产生一个其路径轨迹满足被指定任务特性的自动机；然后提出一个能计算出移动机器人最优路径相应轨迹的图表算法，根据该算法获得能够满足任务指示的最优巡回路径，从而实现移动机器人在工厂网络平台上的循环监测和数据采集，具体步骤如下：步骤1，将工厂环境建立成转换系统模型

将移动机器人所在的工厂环境划分为有限多个方块区域，每个独立的区域用字母qi∈Q表示，其中i∈{1,2,3,...}，Q是区域的集合，Q0表示机器人的初始位置（充换电工作站），机器人在工厂中的移动对应区域的变化，表示为→。从一个区域到相邻区域的移动距离或是机器人移动的成本（权值），表示为ω，移动机器人在特定区域所执行的任务表示为πi∈Π，其中i∈{1,2,3,...}，Π是所有任务的集合。如此构成一个转换系统模型，用字母T表示：T=(Q,Q0,→,∏,ω)；

步骤2，采用时序逻辑表达式表达待巡回监测与数据采集的区域

线性时序逻辑是一种与自然语言相似的高级语言，可用于表达移动机器人的巡回监测和信息采集等任务特性，线性时序逻辑语言产生的表达式基于转换系统的任务集合πi∈Π，线性时序逻辑语言的语法包括如下：线性时序逻辑语言的谓词包括 (非)、∨(或)、∧(与)、□(全局)、◇(最终)、∪(直到)；用线性时序逻辑语言表述的任务需求用字母φ表示，φ是由转换系统模型中的子任务πi∈Π和谓词所组成的表达式；假设φ1和φ2为两个任务需求表达式， 表示不能执行φ1，φ1∨φ2表示执行φ1并执行φ2，φ1∨(□φ2)表示执行φ1和φ2并最终执行φ2，(◇□φ1)∨(◇□φ2)表示循环执行φ1和φ2；

采用线性时序逻辑语言表述的移动机器人巡回监测与数据采集任务为：

其中，O为工厂范围内需要全局避开的区域，qi∈Q为工厂范围内需定时进行安全监测的区域；

步骤3，将任务需求表达式转化为区域序列可行性图表

为了构建包含工厂环境与巡回任务需求信息的可行道路图表，首先要将任务需求表达式转化为区域序列可行性图表，采用LTL2BA工具将任务需求表达式φ转换成对应的Büchi自动机，Büchi自动机是可判断输入的路径序列是否满足任务需求的图表，用字母B表示：B=(S,S0,∑B,δB,F)，其中S是有限状态集合， 是初始状态集合，∑B是输入字母表，δB是转换函数， 是最终状态集合。Büchi自动机可以保证路径满足任务需求；

步骤4，构建包含工厂环境与巡回任务需求信息的可行道路图表

为了在工厂环境中获取满足任务需求的路径，还要确保环境中存在这条路径，因此将转换系统和Büchi自动机作笛卡尔乘积，得到满足任务需求的所有路径的图表，用字母P表示，即P=T×B,其中T=(Q,Q0,→,∏,ω)，B=(S,S0,∑B,δB,F)，P=(SP,SP0,→P,FP)，SP=Q×S为有限状态集合，SP0=Q0×S0是初始状态集合， 为转换函数，FP=Q×F为最终状态集合；

步骤5，在可行道路图表上采用基于循环移位的算法搜索最优巡回路径

根据循环监测和数据采集需求，在工厂所有可行道路当中搜索一条可以循环对q1,q2,q3,...等多个区域进行定时安全监测和数据采集的最短巡回路径，在包含了环境与任务需求信息的可行道路图表上，采用循环移位的算法搜索最优巡回路径，算法具体思想如下：

1.寻找表达式φ中的“□◇”算子，定义一个变量k=表达式中□◇的算子数;

2.构建一个数组I，令其中的元素I[i],i∈{1,2,3,...,k}等于(1)中第i个□◇算子后的待巡逻区域，定义一个变量n=(k-1)!和一个数组D[j],j∈{1,2,3,...,n};

3.令D[1]=I[2]，D中其余元素为0;

4.从I中取第m∈{3,4,...,k}个元素加入到D中非0元素的尾部，每次循环时m+1;

5.循环左移D中的元素，每次左移都构成新的元素，将新的元素替换掉D中的0元素;

6.重复(4)(5)过程，直到D中元素都不等于0，此时D中每一个元素都表示一个重新排列后的区域顺序;

7.从I[1]的区域出发，规避全局障碍物，采用Dijkstra算法按照D[j]中区域出现的顺序，搜索一条依次经过D[j]中区域并最终回到I[1]的相对最优路径，每次循环j+1;

8.重复(7)过程，直到获取到n=(k-1)!条相对最优路径;

9.比较(8)中的n=(k-1)!条相对最优路径的成本，获得一条全局最优回路巡逻路径，令其为全局路径的后缀，表示为suffix;

10.采用Dijkstra算法搜索一条初始状态到(9)中最优回路的最短路径，去掉最后一个状态，令其为全局路径的前缀，表示为prefix;

11.获得全局路径rP=prefix,suffix,suffix,...;

12.根据定理1，将在可行道路图表上获取的最短路径映射回转换系统T上，得到转换系统的最优路径；

步骤6，将计算所得的最优巡回路径（区域序列）输出，供机器人平台使用。