移动机器人路径规划与避障控制研究

"人工智能-机器学习-移动机器人的路径规划和避障控制.pdf" 这篇文档主要探讨了人工智能领域中的一个重要分支——移动机器人技术，特别是关注其路径规划和避障控制。移动机器人集成了人工智能、智能控制、信息处理、图像处理和检测转换等多个领域的知识，它结合了计算机科学、自动控制、机械工程以及电子科学等多学科的精华，是当前智能机器人研究的关键领域之一。 移动机器人的核心特性在于其自主性，即通过自身对环境信息的探测和处理，编程规划路径来执行任务，体现出一定的智能化。论文主要研究的是移动机器人的路径规划问题，区别于传统的点到点路径规划，它研究的是遍历路径规划。在满足所有性能指标的前提下，找到一条从起点到终点，经过所有目标点的连续路径。而点到点路径规划的目标则是找到两点间最优化的无碰撞路径。 在实现路径规划的过程中，论文首先将需要机器人遍历的区域分割成若干小区域，然后通过某种评价机制逐一穿越这些小区域。最后，通过计算机仿真图像展示了这种方法的实施效果，这有助于验证和优化路径规划算法的性能。 避障控制是移动机器人路径规划中的关键环节。机器人需要实时感知周围环境，利用传感器（如激光雷达、超声波传感器或摄像头）获取障碍物信息，通过算法（如A*算法、Dijkstra算法或者模糊逻辑控制）实时计算出避开障碍物的安全路径。在实际应用中，避障控制不仅要考虑效率，还需要兼顾安全性与鲁棒性，确保机器人在复杂环境中能够稳定运行。 这篇文档深入研究了移动机器人的路径规划策略，包括遍历路径规划方法和避障控制技术，对于理解并开发智能移动机器人的自主导航能力具有重要的理论与实践价值。