移动机器人路径规划技术综述：现状与未来发展

本文是一篇关于移动机器人路径规划技术的综述，由朱大奇和颜明重两位作者在2010年第7期《控制与决策》杂志上发表。路径规划作为智能移动机器人研究的核心内容之一，对于机器人的自主导航和任务执行至关重要。文章将移动机器人路径规划方法划分为四个主要类别： 1. 基于模板匹配路径规划：这种方法利用预先设计的路径模板来指导机器人的运动，通过比对当前环境与模板的相似性，选择最接近的理想路径。优点是简单直观，适用于环境变化不大的情况，但可能无法应对复杂的环境动态。 2. 基于人工势场路径规划：此技术模拟自然界中的力场概念，如引力场或电场，通过设置虚拟的吸引力和排斥力，引导机器人避开障碍物并趋向目标。人工势场方法易于理解和实现，但势场设计的质量直接影响规划效果，复杂环境可能导致局部最优。 3. 基于地图构建路径规划：这种方法通过实时构建环境地图，然后寻找最短路径或最优路径。优点是可以处理动态环境和不确定性，但地图构建和更新需要消耗大量计算资源，且对传感器数据的处理精度有较高要求。 4. 基于人工智能的路径规划：包括但不限于神经网络和智能计算技术的应用，如遗传算法、模糊逻辑、深度学习等。这些方法具有较强的适应性和学习能力，能处理复杂问题，但训练和优化过程可能耗时较长，且需要大量的实验数据支持。 文章深入剖析了每种方法的原理、优势和局限性，并对未来的研究方向进行了展望。随着技术的发展，移动机器人路径规划将朝着更加智能化、自适应和实时性的方向发展，以应对更复杂的环境和任务需求。同时，融合多传感器信息、高效算法优化和边缘计算将成为研究的重点，以提升路径规划的准确性和效率。