利用机器人探索边界信息未知的多边形区域是online搜索问题的经典实例,它不仅涉及路径规划、目标搜索、算法设计等研究领域的相关知识,而且有助于求解从危险区域撤离、探索未知危险区域等实际应用问题,因此研究该问题兼具较高的理论和实际研究价值。由于机器人的视距往往是受限的,所以在机器人搜索能力范围内寻求探索给定多边形的高效策略,是颇具挑战意义的一个研究课题。本文研究过程中所采用的机器人模型假设为:机器人预先不知道需要搜索的多边形区域形状和边界等几何信息,但具有足够的识别并储存多边形信息的能力。基于该假设,本文首先研究了边界信息未知的直角多边形区域的探索问题,运用视距范围为圆形的机器人,设计出了一个竞争比为4.47的新online探索算法,让机器人能够从给定起始点出发,搜索到多边形边界上每一点,最终返回到起始点,并通过随机生成的测试数据,实现了算法的仿真实验。其次研究了从信息不完备的危险区域中实现快速撤离的探索问题,针对网格平面中单源点单组撤离问题,为了让视距受限的受灾人员尽快地探索到危险区域的边界,优化螺旋路径中步长的求解方法,提出了改进的级数螺旋撤离算法,将算法竞争比从17.5降低为17.0,提高了算法的探索效率。最后研究了边界信息未知的简单多边形区域的探索问题,运用视距范围为圆形的机器人,结合对数螺线撤离策略,提出了一个探索简单多边形区域的online算法,并随机产生测试数据进行了仿真实验,验证了算法的有效性。实验结果表明,本文提出的算法是正确且高效的。