移动机器人避障算法发展历史

移动机器人避障算法的发展历程可以追溯到上世纪80年代。当时，移动机器人的避障问题主要采用基于规则的方法，即利用传感器感知周围环境，然后根据一定的规则进行决策，从而实现机器人的避障。这种方法的缺点是需要人工设计大量的规则，且并不能完全覆盖所有情况。

随着计算机技术的发展，基于机器学习的方法开始应用于移动机器人的避障问题。其中，最早的是基于神经网络的方法。1993年，H. Ritter和S. Schulte等人提出了一种基于反向传播神经网络的避障方法。但是，由于训练模型的复杂度和计算量非常大，因此这种方法在当时并未得到广泛应用。

随着深度学习技术的发展，基于深度学习的方法逐渐成为主流。2015年，K. He等人提出了一种基于卷积神经网络的避障方法，即将传感器数据作为输入，输出机器人在不同环境下的行动指令。这种方法在精度和泛化性能方面都有很大的提高，成为了当前移动机器人避障领域的研究热点之一。

此外，还有一些其他的方法，如基于模糊逻辑的方法、基于遗传算法的方法、基于粒子群优化算法的方法等等。这些方法都有各自的优缺点，研究人员可以根据具体情况选择合适的方法来解决移动机器人避障问题。