在全局路径规划中，如何结合人工势场法与栅格法来优化移动机器人的避障路径？请提供详细的算法步骤和优势分析。

全局路径规划旨在预先计算出从起点到终点的完整路径，并考虑环境中的障碍物。结合人工势场法与栅格法可以有效提升路径规划的质量，尤其适用于复杂环境下的移动机器人避障。

参考资源链接：[移动机器人路径规划：模型与方法解析](https://wenku.csdn.net/doc/1j99er1e06?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，栅格法将环境划分为多个规则的单元格，每个单元格可能为空闲、障碍或目标位置。这样可以帮助机器人对环境进行精确的感知和建模。然后，人工势场法被应用于栅格环境，为机器人提供了一种基于虚拟力场的导航策略，其中目标点产生引力吸引机器人前进，而障碍物产生斥力推动机器人避免接触。

算法步骤如下：
1. 环境建模：使用栅格法对机器人工作空间进行离散化处理，标识出自由空间、障碍物和目标点。
2. 引力计算：为每个目标点定义引力场，根据机器人与目标点的距离计算引力大小，距离越近引力越大。
3. 斥力计算：为每个障碍物定义斥力场，根据机器人与障碍物的距离计算斥力大小，距离越近斥力越大。
4. 力的合成：将所有引力和斥力合成一个总力，该力指导机器人的运动方向。
5. 路径生成：机器人根据合成力的方向移动，直至到达目标位置，同时避免与障碍物碰撞。

这种方法的优势在于能够充分利用栅格法对环境的精细划分和人工势场法对动态环境的快速响应能力。栅格法为人工势场提供了稳定的环境表示，而人工势场法则为机器人提供了一种连续、平滑的运动控制策略。

推荐进一步阅读《移动机器人路径规划：模型与方法解析》，这本资料详细介绍了包括人工势场法和栅格法在内的多种路径规划技术，以及它们在全局和局部路径规划中的应用。通过深入学习这本课件，你可以更全面地掌握路径规划的理论基础和实际应用，为机器人规划出更加优化和安全的路径。

参考资源链接：[移动机器人路径规划：模型与方法解析](https://wenku.csdn.net/doc/1j99er1e06?spm=1055.2569.3001.10343)