利用机器人遍历多边形区域的online探索问题是计算几何学和机器人学的经典问题,本文研究平面网格多边形的online探索问题,研究目标是在机器人视距受限的情形下找到遍历给定多边形区域中所有网格并回到起始点的最优路径,其中,给定的多边形区域具有网格特性且边界信息是未知的,即进行online探索。该问题是多边形搜索问题的变形问题,也是利用机器人在恶劣环境下完成特定区域搜索的抽象模型,如扫地机器人路径规划、灾难区域中机器人搜救等。由于机器人的视距范围往往是受限的,所以本文研究在可视范围最大化情形下机器人遍历给定区域的网格探索问题,该问题不仅具备较大的理论价值,而且也能为求解一些应用问题提供有效途径。在分析现有研究成果的基础上,结合SmartDFS算法,并让机器人的可视范围囿界于给定多边形的单位网格内,通过区分网格类型,定义特殊单元格,提出了一种最优的局部探索策略。依据机器人遍历单元格的优先级别,分别设计出了相应的探索策略,动态地确定机器人的遍历路线,提出了 SmartDFS-OPT算法。该算法将网格多边形online探索问题求解算法的竞争比从5/4降低为7/6,达到了理论分析结果的下界。为了验证算法的有效性,本文设计了相应的数据结构并编程实现了 SmartDFS-OPT算法,通过随机生成不同类型的网格多边形作为测试数据,测试算法的性能。实验结果表明,本文所提出的算法是正确且有效的。