机器人路径规划国内外研究现状

机器人路径规划是一个活跃的研究领域，在国内外都有广泛的研究和应用。以下是机器人路径规划的国内外研究现状的一些方面：

国内研究现状：
1. 算法研究：国内研究者在经典的路径规划算法上进行了很多探索和改进，如A*算法、Dijkstra算法、RRT算法等，提出了一些适用于复杂环境的改进算法，如基于深度学习的路径规划算法、基于强化学习的路径规划算法等。

2. 多机器人协同规划：随着多机器人系统的发展，国内研究者开始关注多机器人路径规划和协同规划问题。他们提出了一些适用于多机器人系统的路径规划算法，如基于集群搜索的多机器人路径规划、分布式路径规划等。

3. 实时路径规划：实时性是机器人路径规划的重要需求之一，国内研究者在实时路径规划方面进行了一些工作，如并行路径规划算法、快速搜索算法等，以提高计算效率和响应速度。

国外研究现状：
1. 深度学习在路径规划中的应用：国外研究者广泛应用深度学习技术来改进路径规划算法，如使用卷积神经网络进行环境感知、使用递归神经网络进行路径规划等。

2. 人类行为建模：在考虑机器人与人类互动的路径规划问题上，国外研究者关注人类行为建模和预测，以更好地适应人机协作场景。他们使用机器学习和统计方法来建模人类行为，并将其纳入路径规划框架中。

3. 无人驾驶领域研究：无人驾驶车辆是路径规划的重要应用领域之一。国外研究者在无人驾驶领域开展了大量工作，如基于模型预测控制的路径规划、基于概率推理的路径规划等。

总体而言，国内外研究者在机器人路径规划领域的研究涵盖了算法改进、多机器人协同规划、实时路径规划、深度学习应用、人类行为建模和无人驾驶等方面。这些研究推动了路径规划算法的发展和在实际应用中的应用。