探索移动机器人路径规划：全局与局部策略的比较与智能方法趋势

本文主要讨论了局部路径规划在ESP8266EX规格书中的重要地位，特别是针对移动机器人路径规划技术。局部路径规划关注的是机器人在当前局部环境中的导航，强调实时性和实用性，有助于提高避障能力。文中列举了几种常见的局部路径规划方法，如人工势场法、模糊逻辑算法、神经网络方法和遗传算法。 人工势场法由KHATIB和KR0GH提出，利用虚拟力的概念，通过构建势函数来引导机器人朝着目标点运动，避开障碍物，具有结构简单、计算量小和实时性强的优点。然而，它存在局部极值点、陷阱区域以及处理复杂环境的能力有限等问题。 模糊逻辑算法模仿驾驶员的决策过程，利用模糊规则进行规划，能够克服势场法的局部极小问题，适用于处理不确定的环境信息，但其规则往往依赖于人类经验，缺乏灵活性。 神经网络方法则是通过学习和模仿人类经验，将传感器数据映射到期望的运动方向，能够处理难以精确描述的映射关系。虽然规则的扩展性较差，但神经网络的泛化能力使其在部分信息缺失时也能保持识别能力。 遗传算法作为一种全局优化方法，通过自然选择和遗传操作寻找最优解决方案，能够在多解空间中避免陷入局部最小值，适用于复杂的路径规划问题。 滚动窗口法结合预测控制和反馈机制，动态生成局部路径，并随着窗口的滚动不断更新路径规划，适用于处理动态环境中的避障问题。 文章还提到了反应式规划与慎思规划、全局规划与局部规划之间的融合趋势，以及传统方法与智能方法的结合，预示了未来路径规划技术可能会朝着更智能、适应性更强的方向发展。 局部路径规划是移动机器人技术的关键组成部分，而不断优化的算法和融合策略将推动这一领域的持续进步。