移动机器人路径规划技术综述：分类、方法与发展趋势

移动机器人路径规划技术研究综述1深入探讨了该领域的核心问题。路径规划作为移动机器人研究的关键组成部分，它涉及如何使机器人在复杂的环境中，如存在障碍物的场景中，寻找一条从起点到终点的最佳路径，这可能包括最小工作代价、最短行走距离或最短时间等目标。研究主要关注两大类路径规划方法：全局路径规划和局部路径规划。 全局路径规划通常是在预先获取环境模型的情况下进行的，它也被称为确定性路径规划。这种方法基于完整的环境信息，通过图论、动态规划等传统算法构建模型，进行空间路径的全面搜索，以找到最佳的无碰撞路径。这种规划方式的优势在于规划范围广，但缺点是对环境的精确信息需求较高，且计算量大，对实时性有较高要求。 另一方面，智能路径规划则是近年来随着人工智能技术发展的一种创新方法。它利用模糊逻辑、神经网络、遗传算法等智能算法，模拟人类或生物的行为和学习特性，具备良好的非线性优化和自我调整能力。这些算法能在一定程度上处理不确定性和复杂性，适应性强，但可能需要更多的迭代和计算资源。 局部路径规划则依赖于传感器数据，通常在机器人对环境有部分了解或者实时感知的条件下进行。这种方法更为灵活，能快速响应环境变化，适合实时应用，但可能会导致路径质量不如全局规划理想，因为它依赖于当前的局部信息。 总结来说，移动机器人路径规划技术的发展趋势是融合传统与智能方法，同时提高规划的实时性和适应性，利用传感器数据增强对环境的理解，以应对不断变化的作业环境。未来的研究将更侧重于结合机器学习和深度强化学习，以进一步提升路径规划的效率和精度。