我正在尝试为一个AI机器人编写一个算法，用于在二维矩形网格中搜索并摧毁一个静止的物体。机器人的移动次数有限，无法到达空间的每个角落。机器人只能感知到它直接相邻的方块（北/南/东/西）中的墙壁和物体，但不能感知对角线方向的。空间的大小是恒定且已知的，但机器人和物体的起始位置是未知的。我希望以最有效的方式搜索房间，以增加在多次测试中找到物体的可能性。

到目前为止，我认为如果机器人沿着直线移动直到碰到最近的墙壁，然后后退一步并向左转，继续移动直到碰到另一面墙。从那里，机器人应该能够再次后退一步并向左转。然后沿着墙壁移动，并以之字形的方式返回房间的剩余部分。（如果这个移动描述需要澄清，请告诉我。）

有没有更有效的方法来移动并找到这个物体？

回答：

你说机器人的移动次数有限，无法到达空间的每个角落。在这种情况下，我建议使用“G”形模式。

我认为之字形最终会覆盖每个方块，但它也更有可能重新扫描你开始的几个方块。由于你的移动次数有限，每多扫描一个方块都很重要。我所说的“G”形模式是指机器人从“G”的中间开始，碰到墙壁后，沿着房间的墙壁移动。我认为这将最大限度地减少重新扫描已扫描过的方块的几率。在完成“G”形扫描后，如果还有额外的移动次数，你可以对剩余的内矩形空间进行之字形扫描，你已经完全了解它的尺寸大小。

此外，在程序中记录房间的长宽，当机器人碰到第三面墙时，这样它就知道在碰到第四面墙之前提前转向，节省几步后退的移动次数。

最后，你应该记录你在房间中的起始位置以及初始扫描路径（你可以在第一次“G”形扫描完成后计算出来）。有了这些信息，你可以判断你的初始路径是在房间的哪一侧，或者更靠近另一侧。如果它更靠近你开始“G”形扫描的那一侧，也许可以进行另一个“C”形扫描，覆盖房间的另一侧，然后再开始之字形扫描，以最大限度地减少在移动结束前重新扫描初始路径的几率。“C”形和之字形所需的移动次数应该相同。