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移动机器人路径规划算法研究综述
移动机器人路径规划是指在给定环境中，根据机器人的起始位置和目标位置，确定机
器人的移动路径。
路径规划算法的目标是确保机器人能够安全、高效地到达目标位置，并
尽量避开障碍物和避免碰撞。
目前，移动机器人路径规划算法主要包括几何路径规划算法和图搜索算法两大类。
几
何路径规划算法是基于环境中的几何信息进行路径规划，主要包括最短路径算法和真实时
间规划算法。
最短路径算法是最经典的路径规划算法之一，通过计算起点和终点之间最短
路径的算法来确定机器人的移动路线。
常用的最短路径算法有Dijkstra算法和A*算法。
真实时间规划算法则是在考虑机器人的速度和动力学约束的基础上进行路径规划，以确保
机器人能够在规定的时间内到达目标位置。
对于复杂的环境，几何路径规划算法存在计算复杂度高、搜索时间长等问题。
图搜索
算法在移动机器人路径规划中得到了广泛应用。
图搜索算法是基于图模型的路径规划算法，常用的有广度优先搜索算法、深度优先搜索算法和A*算法。
A*算法在图搜索算法中是最为常用的一种，它利用启发式函数估计起点到终点的代价，通过选择具有最小代价的节点进
行搜索，从而找到最优路径。
除了几何路径规划和图搜索算法之外，近年来还出现了一些新的路径规划算法，如遗
传算法、模糊逻辑算法和神经网络算法。
这些算法往往能够更好地解决复杂环境下的路径
规划问题，提高机器人的路径规划能力。
移动机器人路径规划算法研究综述1. 引言1.1 研究背景移动机器人路径规划算法研究的背景可以追溯到上个世纪七十年代，随着自动化技术的快速发展，移动机器人作为自主运动和智能决策的机械系统，逐渐成为研究热点。
路径规划是移动机器人实现自主导航和避障的重要技术之一，其在工业自动化、智能交通、医疗护理等领域具有广泛的应用前景。
目前，移动机器人路径规划算法的研究已经取得了一系列重要进展，传统的基于图搜索的算法（如A*算法、Dijkstra算法）和基于启发式搜索的算法（如D*算法、RRT算法）被广泛应用于不同环境下的路径规划问题。
随着深度学习技术的发展，越来越多的研究开始将深度神经网络应用到路径规划中，取得了一些令人瞩目的成果。
移动机器人路径规划仍然存在一些挑战和问题，如高维空间中复杂环境下的路径规划、多Agent协作下的路径冲突问题等。
对移动机器人路径规划算法进行深入研究和探索，对于促进智能机器人技术的发展，提升机器人在各个领域的应用能力具有重要的意义。
【研究背景】1.2 研究目的本文旨在对移动机器人路径规划算法进行研究综述，探讨不同算法在实际应用中的优缺点，总结最新的研究成果和发展趋势。
移动机器人路径规划是指在未知环境中，通过算法规划机器人的运动轨迹，使其能够避开障碍物、到达目标点或完成特定任务。
研究目的在于深入了解各种路径规划算法的原理和实现方法，为实际场景中的机器人导航提供理论支持和技术指导。
通过对比实验和案例分析，评估不同算法在不同场景下的性能表现，为工程应用提供参考和借鉴。
本文旨在总结当前研究的不足之处和未来发展的方向，为学术界和工程领域提供启示和思路。
通过本文的研究，旨在推动移动机器人路径规划领域的进一步发展和应用，促进人工智能和机器人技术的创新与进步。
1.3 研究意义移动机器人路径规划算法的研究意义主要体现在以下几个方面。
移动机器人路径规划算法在工业生产中具有重要意义。
通过优化路径规划算法，可以提高生产效率，降低生产成本，减少对人力资源的依赖，从而提升工业生产的效益和竞争力。
《移动机器人路径规划算法研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，移动机器人在各个领域的应用越来越广泛，如物流、医疗、军事等。
而移动机器人的核心问题之一就是路径规划问题，即如何在复杂的环境中，寻找最优的路径以达到目标。
本文将深入探讨移动机器人路径规划算法的研究，分析其发展现状及未来趋势。
二、移动机器人路径规划算法概述移动机器人路径规划算法是指机器人在给定的环境中，根据预设的目标，通过计算得出一条最优的移动路径。
该算法主要涉及环境建模、路径搜索和路径优化三个部分。
环境建模是通过对环境的感知和描述，建立机器人的工作环境模型；路径搜索是在工作模型中寻找可行的路径；路径优化则是对搜索到的路径进行优化，以获得最优的移动路径。
三、常见的移动机器人路径规划算法1. 栅格法：将工作环境划分为一系列的栅格，通过计算每个栅格的代价，得出从起点到终点的最优路径。
该方法简单易行，但计算量大，对于复杂环境适应性较差。
2. 图形法：将工作环境抽象为图形，利用图论中的算法进行路径搜索。
该方法可以处理复杂的环境，但需要建立精确的图形模型。
3. 随机采样法：通过在环境中随机采样大量的点，根据采样的结果得出最优路径。
该方法计算量小，但对于复杂环境的处理能力有限。
4. 基于神经网络的算法：利用神经网络学习环境的特征，从而得出最优的路径。
该方法具有较好的自适应能力，但需要大量的训练数据。
四、移动机器人路径规划算法的研究现状目前，国内外学者在移动机器人路径规划算法方面进行了大量的研究。
在传统算法的基础上，结合人工智能、深度学习等技术，提出了一系列新的算法。
例如，基于强化学习的路径规划算法、基于遗传算法的路径优化等。
这些新算法在处理复杂环境、提高路径优化的效率等方面取得了显著的成果。
五、移动机器人路径规划算法的挑战与展望尽管移动机器人路径规划算法取得了显著的进展，但仍面临许多挑战。
首先，对于复杂环境的处理能力还有待提高；其次，如何提高路径优化的效率也是一个重要的问题；此外，如何将人工智能、深度学习等技术更好地应用于路径规划算法中也是一个研究方向。
移动机器人路径规划技术综述移动机器人路径规划是指在给定环境下，使机器人从起点到达目标点的规划过程。
路径规划技术是移动机器人领域中的基础和核心问题，对于实现机器人的智能化导航和自主决策具有重要意义。
本文将综述当前常用的移动机器人路径规划技术，包括离线规划方法、在线规划方法和混合规划方法。
一、离线规划方法离线规划方法是在机器人运动之前进行路径规划的策略。
其中，最著名的算法是A*算法。
A*算法通过启发式搜索的方式，在搜索过程中综合考虑当前节点到目标节点的代价和路径过程中的启发式信息，从而找到最佳的路径。
此外，还有Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法等经典算法可供选择。
离线规划方法适用于环境变化不频繁、地图已知且固定的情况，具有较高的规划准确性和路径优化能力。
二、在线规划方法在线规划方法是机器人在运动过程中实时进行路径规划的策略。
最典型的在线规划算法是基于概率的方法，如经典的蒙特卡洛定位法（MCL）和规划法（MCP）。
MCL将机器人状态的不确定性建模为一组粒子，通过重采样和权重更新来实现路径规划。
MCP则在每个时间步选择具有最高概率的路径作为当前的行动。
此外，还有基于模型预测控制（MPC）的方法，通过建立动力学模型来预测机器人未来的状态，并进行路径优化。
在线规划方法适用于环境变化频繁、无法提前获取完整地图的情况，可以实现实时的路径规划和快速响应。
三、混合规划方法混合规划方法是将离线规划和在线规划相结合的策略。
它可以在机器人的整个运动过程中同时使用离线规划和在线规划，以充分利用两者的优势。
其中，最常见的方法是先使用离线规划方法得到一条初步路径，然后通过在线规划方法进行实时的路径修正和优化。
混合规划方法可以有效平衡规划的准确性和实时性，适用于大型环境、长时间运动的场景。
总结移动机器人路径规划技术是机器人领域中的研究热点，离线规划、在线规划和混合规划是常用的路径规划方法。
离线规划方法适用于环境不变、地图已知的情况；在线规划方法适用于环境变化频繁、无法提前获取完整地图的情况；混合规划方法结合了两者的优势，在整个运动过程中兼顾准确性和实时性。
移动机器人路径规划算法研究综述移动机器人路径规划算法是指以一定的目标或目标函数为指导，针对运动机器人在确定的空间环境内，通过基于传感器获取到的环境信息，自主地选择最优的行走路径，以达到特定任务目标的一种智能决策方法。
路径规划算法是有关机器人控制和智能化的研究领域之一，在机器人控制和智能化过程中，路径规划算法的设计和实现是非常重要的，本文就移动机器人路径规划算法研究进行综述。
一、基本概念路径规划是指通过在环境中搜索可行路径来指导机器人动作的技术，其中包括四个基本要素：机器人的出发点，机器人的终点，机器人在环境中的运动方式和环境中的障碍物分布情况。
根据路径规划问题的性质和要求，可以将机器人路径规划问题分为全局路径规划和局部路径规划。
全局路径规划是指指导机器人跨越整个环境，从初始点到达目标点的总体路径规划；局部路径规划是指在环境的局部区域内指导机器人移动的路径规划。
在实际应用中，通常采用的方法是全局路径规划和局部路径规划的结合。
二、经典算法1. A*算法A*算法是经典的启发式搜索算法之一。
它通过计算当前节点到目标节点的估计代价值和当前节点到起始点的实际代价值的和，来确定下一步要扩展的节点。
A*算法通过最小化代价的估计值，从而有效地解决了路径规划问题，它被广泛应用于机器人路径规划，图像处理等问题领域。
D*算法是另一种基于启发式搜索的路径规划算法，它具有比A*算法更快的路径修正速度和更好的效果。
D*算法通过依次计算每个样本点到目标的代价，从而找到最优路径。
它的基本思想是在计算当前位置的路径时，不断更新路径代价，以达到最优路径的目的。
3. RRT算法RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法是一种采用随机性探索来构建可行路径的路径规划算法。
RRT算法通过随机地从机器人的当前位置出发，在环境中扩展树结构，并将树的节点作为机器人的目标点，以探索可行路径。
RRT算法是一种高效的路径规划算法，它能够在较短的时间内找到较优路径，广泛应用于机器人路径规划系统。
移动机器人全局路径规划算法综述随着科技的快速发展，移动机器人在许多领域的应用越来越广泛，如无人驾驶、物流配送、灾难救援等。
全局路径规划是移动机器人导航的重要环节，旨在为机器人提供从起始点到目标点的最优路径。
本文将对移动机器人全局路径规划算法进行综述。
基于图的路径规划算法是一种广泛使用的全局路径规划方法。
在此类算法中，环境模型被表示为图，其中节点代表环境中的关键点，边代表节点之间的连接关系。
常见的基于图的路径规划算法有 A*算法、Dijkstra算法和 Bellman-Ford算法等。
A*算法是一种经典的基于图的路径规划算法，它通过为每个节点分配一个估计代价，并选择总代价最小的节点进行扩展，最终找到从起始点到目标点的最优路径。
Dijkstra算法也是基于图的路径规划算法中常用的一种，它通过不断扩展起始节点，并在扩展过程中更新节点代价，最终找到从起始点到所有节点的最短路径。
Bellman-Ford算法则适用于具有多个节点的图，它通过循环迭代更新节点的代价，找到从起始点到所有节点的最短路径。
基于模型的路径规划算法使用机器学习等技术对环境进行建模，并根据模型生成全局路径。
此类算法通常需要大量的数据来训练模型，并要求环境模型能够准确地反映实际环境。
常见的基于模型的路径规划算法有神经网络、支持向量机(SVM)、模糊逻辑等。
神经网络是一种常用的基于模型的路径规划算法，它通过训练神经网络来学习环境的特征和规律，并生成最优路径。
支持向量机(SVM)则通过将环境特征映射到高维空间，并找到最优的超平面来分割环境，从而生成最优路径。
模糊逻辑则将环境信息表示为模糊变量，并使用模糊规则进行路径规划。
混合路径规划算法综合了基于图的路径规划算法和基于模型的路径规划算法的优点。
此类算法通常使用基于图的路径规划算法来生成局部最优路径，再使用基于模型的路径规划算法来调整和优化全局路径。
常见的混合路径规划算法有遗传算法、粒子群优化算法等。
移动机器人路径规划算法研究综述1. 引言1.1 移动机器人路径规划算法研究综述移动机器人路径规划算法是指在给定环境地图和移动机器人的起始点、目标点条件下，确定机器人在该环境中的行进路径，使得机器人能够避开障碍物、优化行进路线、最快到达目标点。
路径规划算法是移动机器人领域的重要研究内容，它涉及到人工智能、计算机视觉、控制理论等多个学科的知识，并对移动机器人的行动能力和效率具有重要的影响。
在移动机器人路径规划算法研究中，研究者们通过对基础概念的理解和分析，探索出了许多经典的路径规划算法，如A*算法、Dijkstra算法、最小生成树算法等。
这些算法在不同场景下有着各自的优劣势，为移动机器人的路径规划提供了多样化的选择。
随着人工智能技术的不断发展，越来越多的新型路径规划算法被提出，如深度强化学习在路径规划中的应用、基于机器学习的路径规划算法等。
这些算法在提高移动机器人路径规划的效率和精度方面发挥了重要作用。
移动机器人路径规划算法是一个不断发展的领域，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们有理由相信，未来将会有更多更优秀的路径规划算法出现，为移动机器人的智能化行为提供更好的支持。
2. 正文2.1 基础概念移动机器人路径规划是指在给定环境中，通过算法确定机器人从起点到终点的最佳路径。
在进行路径规划时，需要考虑环境的复杂性和机器人的运动约束，以确保机器人能够安全、高效地到达目的地。
在路径规划中，有几个基础概念需要了解。
首先是地图表示，通常使用栅格地图或连续地图来表示环境。
栅格地图将环境分割成小格子，每个格子表示一个状态，可以是障碍物或自由空间。
连续地图则使用连续的坐标系来表示环境，更适用于复杂环境的表示。
其次是状态空间，即机器人可能存在的所有状态的集合。
状态空间可以是离散的，也可以是连续的，取决于环境的特性和机器人的运动能力。
路径规划算法会在状态空间中搜索最优路径，使得机器人能够安全到达目的地。
还有路径代价的概念，路径代价通常表示机器人在环境中行走的消耗，可以是时间、距离、能量等。
移动机器人路径规划技术综述移动机器人的设计与实现能够促进智能化应用的良好发展。
路径规划技术是机器人实现移动功能的主要技术之一。
路径规划技术主要包含局部规划技术以及全局规划技术等。
本文从路径规划技术的作用入手，对移动机器人路径规划技术进行研究和分析。
标签：移动机器人；路径规划技术；综述0 前言移动机器人的实现涉及自动控制、智能、机械等多种学科。
它通常被应用在医疗领域、工业领域等方面。
从整体角度来讲，移动机器人的应用促进了生产效率的显著提升。
路径规划技术是移动机器人的关键技术之一，研究该技术具有一定的现实意义。
1 路径规划技术的作用将路径规划技术应用在移动机器人中，能够产生的作用主要包含以下几种：（1）运动方面。
路径规划技术的主要作用是其能够保证移动机器人完成从起点到终点的运动。
（2）障碍物方面。
设计移动机器人的最终目的是将其应用在实际环境中，在实际环境下，移动机器人的运行路线中可能存在一定数量的障碍物，为了保证最终目的地的顺利达到，需要利用路径规划技术实现对障碍物的有效避开[1]。
（3）运行轨迹方面。
对于移动机器人而言，除了实现障碍物躲避、达到最终目的地这两种作用之外，应用路径规划技术还可以产生一定的优化运行轨迹作用。
在移动机器人的使用过程中，在路径规划技术的作用下，机器人可以完成对最佳运行路线的判断，进而更好地完成相应任务。
2 移动机器人路径规划技术综述移动机器人的路径规划技术主要包含以下几种：2.1 局部路径规划方面在局部路径规划方面，能够被应用在移动机器人中的技术主要包含以下几种：（1）神经网络路径规划技术。
从本质上讲，可以将移动机器人的路径规划看成是空间到行为空间感知过程的一种映射，因此，可以利用神经网络的方式将其表现出来。
就神经网络路径规划技术而言，首先需要将相关传感器数据当成网络输入，并将网络输出看成是某固定场合中期望运动方向角增量。
在这种情况下，原始样本集则可以用不同选定位置对应的数据代替。
移动机器人路径规划算法研究综述移动机器人路径规划是指在给定的环境中，通过合理的动作序列来使机器人从起始位置到达目标位置的过程。
路径规划是移动机器人领域的核心问题之一，它直接影响机器人的导航能力和实现特定任务的能力。
本文将对移动机器人路径规划算法进行综述。
现有的路径规划算法可以分为全局路径规划算法和局部路径规划算法两类。
全局路径规划算法是在整个环境中进行规划，一次性生成整个路径；而局部路径规划算法是根据机器人当前位置和局部感知信息，在每个时间步生成下一步的动作。
下面将分别介绍这两种类型的路径规划算法。
全局路径规划算法主要有A*算法、Dijkstra算法和深度优先搜索算法等。
A*算法是一种启发式搜索算法，在搜索过程中综合考虑了路径长度和启发式估计值，可以在搜索空间中高效地找到最短路径。
Dijkstra算法是一种单源最短路径算法，通过在图中逐步更新起点到各个节点的距离来生成最短路径。
深度优先搜索算法是一种经典的图搜索算法，通过递归地深入搜索直到找到目标节点或无法继续搜索为止。
这些算法在全局路径规划中能够得到较好的效果，但是由于需要全局搜索，对于复杂环境中的移动机器人来说，计算开销较大。
局部路径规划算法主要有速度障碍算法、最接近障碍算法和移动障碍算法等。
速度障碍算法是一种基于梯度下降法的局部路径规划算法，将避开静态障碍的路径规划问题转化为求解一个二次规划问题，可以得到最优的速度规划路径。
最接近障碍算法是一种常用的局部路径规划算法，通过测量机器人与障碍物的距离来生成一条不与障碍物碰撞的路径。
移动障碍算法是一种适用于多移动机器人场景的局部路径规划算法，可以有效避免机器人之间的碰撞。
这些算法在实时性和计算效率上能够满足移动机器人的需求，但是对于复杂环境中的动态障碍物，效果稍差。
除了上述的算法，还有一些基于人工智能的路径规划方法，例如遗传算法、粒子群算法和模糊逻辑算法等。
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过不断迭代的优化过程来寻找最优路径。
移动机器人路径规划算法研究综述移动机器人路径规划算法是指在给定环境中，移动机器人从起始点到目标点之间选择合适的路径的方法和策略，是移动机器人导航和控制中的关键问题之一。
移动机器人路径规划算法的研究可以分为基于图搜索的算法、基于优化的算法和基于学习的算法等几个方向。
基于图搜索的算法是最经典的移动机器人路径规划算法之一。
最简单的算法之一是迪杰斯特拉算法。
这个算法通过构建一个节点集合和边集合的图模型，以节点之间的距离作为边的权重，通过计算起始节点到其他节点的最短路径来进行路径规划。
A*算法是一种启发式搜索算法，它通过评估剩余的到目标点的距离来决定下一步的移动方向，使得计算更加高效。
还有一些改进的图搜索算法，如D*算法、RRT算法等。
基于优化的算法是另一类重要的移动机器人路径规划算法。
最经典的算法之一是基于规划网格的Dijkstra算法。
这个算法通过将环境划分为一系列规划网格，然后根据网格之间的连通关系进行路径规划。
其优点是计算简单，但对于大规模环境的路径规划效果不佳。
还有一些改进的优化算法，如Rapidly-exploring Random Tree (RRT) 算法、Genetic Algorithm (GA) 算法等。
基于学习的算法是近年来移动机器人路径规划领域的一个热门研究方向。
这些算法通过机器学习的方法，利用大量的训练数据来训练路径规划模型，以实现更智能的路径规划。
最常用的学习算法是基于强化学习的方法，如Q-Learning算法、Deep Q-Network (DQN) 算法等。
这些算法通过与环境进行交互来学习最优的路径规划策略，能够适应复杂和动态的环境，并且具有一定的实时性。
移动机器人路径规划方法
1.1路径规划方法
路径规划技术是机器人研究领域中的一个重要课题，是机器人导航中最重要的任务之一,国外文献常将其称为Path Planning,Find-PathProblem,Collision-Free,ObstacleAvoidance, MotionPlanning,etc.所谓机器人的最优路径规划问题，就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等)，在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。
路径规划主要涉及的问题包括：利用获得的移动机器人环境信息建立较为合理的模型，再用某种算法寻找一条从起始状态到目标状态的最优或近似最优的无碰撞路径；能够处理环境模型中的不确定因素和路径跟踪中出现的误差，使外界物体对机器人的影响降到最小；如何利用已知的所有信息来引导机器人的动作，从而得到相对更优的行为决策。
这其中的根本问题是世界模型的表达和搜寻策略。
障碍物在环境中的不同分布情况当然直接影响到规划的路径，而目标位置的确定则是由更高一级的任务分解模块提供的[8]。
根据机器人对环境信息掌握的程度和障碍物运动状态的不同，移动机器人的路径规划基本上可分为以下四类:①已知环境下的对静态障碍物的路径规划;②未知环境下的对静态障碍物的路径规划;③已
知环境下对动态障碍物的路径规划;④未知环境下对动态障碍物的路径规划。
因此根据机器人对环境信息掌握的程度不同，可将机器人的路径规划问题可分为二大类即：基于环境先验信息的全局路径规划问题和基于不确定环境的局部路径规划问题。
目前，路径规划研究方法大概可分为两大类即：传统方法和智能方法。
1.2传统路径规划方法
传统的路径规划方法主要包括：可视图法(V-Graph)、自由空间法(Free Space Approach)、人工势场法（Artificial Potential Field）和栅格法(Grids)等。
⑴可视图法（V-Graph）
可视图法是Nilsson1968年在文献[9]中首次提出。
可视图法将移动机器人视为一点，将机器人起始点、目标点和多边形障碍物的各定点组合连接，保证这些直线不与障碍物相交，这就构成了一张无向图称为可视图。
由于任意两条直线的定点都是可见的，从起点沿着这些直线到达目标点的路线都是无碰撞的。
于是，搜索最优路径的问题就转化为从起始点到目标点经过这些可视直线的最短距离问题。
这种方法的优点是可以得到最优路径，但缺陷是环境特征的提取比较困难，缺乏灵活性，一般需要机器人停止在障碍物前搜集传感器数据，并且传感器的精度对其影响也较大，尤其在复杂的非规整环境下更加难以实现安全无碰撞的路径规划。
⑵自由空间法（Free Space Approach）
自由空间法[10,11]的基本思想是采用预先定义的基本形状(如广义锥形，凸多边形等)构造自由空间，并将自由空间表示为连通图，然后通过对图的搜索来规划路径，其算法的复杂度往往与障碍物的个数成正比。
首先，指定机器人在环境中的安全位置，将机器人简化为一个点，同时“膨胀”障碍物的尺寸，从而形成一个虚拟的障碍空间，这样就将机器人与障碍物的尺寸约束关系转化到另一个虚拟数据空间，简化了问题。
然后，寻找从起始位置到目标位置的最短路径就可以得到机器人的最短安全路径。
自由空间的优点是比较灵活，机器人的起始点和目标点的改变不会造成连通图的重新构造，缺点为当障碍物增加时，其运算复杂度会相应地增大，可能在有限的时间内找不到最优路径。
⑶人工势场法（Artificial Potential Field）
人工势场法[12]最初由Khatib提出，其基本思想是引入一个称为势场的数值函数来描述机器人空间的几何结构，通过搜索势场的下降方向来完成运动规划。
人工势场法结构简单，便于低层的实时控制，在实时避障和平滑的轨迹控制方面，得到了广泛的应用，但对存在局部最优解的问题，容易产生死锁现象(DeadLock)，因而可能使机器人在到达目标点之前就停留在局部最优点；
⑷栅格法（Grids）
栅格法[13]是W.E.Howden于1968年提出的，栅格法用大小相等的矩形栅格表示环境，并对环境中的自由空间与障碍空间进行划分，于
是，路径规划问题就转化为在栅格地图上学找最优路径的问题。
栅格法以栅格为单位记录环境信息，栅格大小对环境信息存储量的大小和规划时间的长短有着重要影响，栅格划分大了，环境信息存储量小，规划时间短，但分辨率就低；反之，虽然分辨率高了，但规划时间长。
可以看出，栅格粒度越小，障碍物的示会越精确，但同时会占用大量的存储空间，算法的搜索范围将按指数增加。
栅格的粒度太大，规划的路径会很不精确。
所以栅格粒度大小的确定，是栅格法中的主要问题。
栅格法的特点是简单和易于实现，易于扩展到三维环境。
它的缺点是对工作区域的大小有一定的要求，如果区域太大，将使栅格的数量急剧增加，使搜索存在组合爆炸的问题。
小结：综上介绍的四种方法中，可视图法、自由空间法、栅格法为全局路径规划方法，首先根据已知环境用不同的方法建立数学模型，然后利用相应的搜索算法寻找最优路径。
常用的搜索算法有：随机搜索法、梯度法、枚举法、A*等图搜索方法。
这些方法中随机搜索法则计算效率太低，梯度法易陷入局部最小点，而枚举法、图搜索方法不能用于高维的优化问题。
人工势场法既可以用于全局路径规划也可用于局部路径规划。
1.3智能路径规划方法
近年来，随着遗传算法、神经网络等智能算法的广泛应用，智能机器人的路径规划方法也有了长足的进步。
其中应用较多的智能方法
主要有模糊逻辑算法（Fuzzy Logic Algorithm）、神经网络（Neural networks）和遗传算法（Genetic Algorthm）。
⑴模糊逻辑算法（Fuzzy Logic Algorithm）
模糊逻辑算法通过模拟驾驶员的驾驶思想，将模糊控制本身具备的鲁棒性同基于生理学上的“感知—动作”行为相结合，为移动机器人在未知环境或者不确定环境中的导航和路径规划提供了一个新的思路。
模糊控制器的设计通常包括四个步骤：模糊化过程、规则库的建立、模糊推理以及解模糊化[14]。
由于模糊逻辑控制具有符合人类思维的习惯，不需要建立精确的数学模型，易于将专家知识直接转换为控制信号等优点，已成为移动机器人导航的一种重要方法。
在用模糊控制的方法规划机器人路径时，往往要对机器人自身带的传感器获取信息进行模糊化处理。
模糊逻辑算法的优点是算法直观，容易实现，能够方便人的经验融合到算法当中，计算量不大，能满足实时性的要求。
缺点是：当环境很复杂时，总结出的规则难以面面俱到，很难构造出比较全面的知识库,缺乏泛化的能力[15,16]。
⑵神经网络算法（Neural networks）
人工神经网络是由大量简单的神经元相互连接而形成的自适应非线性动态系统。
人工神经网络的研究可以追溯到本世纪40 年代, 1943 年心理学家W. MeCulloch 和数学家W. P it ts 首次提出神经元的数学模型即M P 模型[17]。
神经网络法的基本原理是将环境障碍等作为神经网络的输入层信息，经由神经网络并行处理，神经网络输
出层输出期望的转向角和速度等，引导机器人避障行驶，直至到达目的地。
神经网络具备以下几个特点：①并行处理性，处理速度快。
②信息分布式存储，信息具有容错性和全息性。
③自适应和自组织性。
④层次性。
神经网络算法的优点是其并行处理效率高，具有学习功能，能收敛到最优路径，机器人能够实现较好的自主导航。
但当障碍物较多，网络规模往往庞大，使得实际中难应用[18]。
⑶遗传算法（Genetic Algorthm）
遗传算法的基本思想是基于Darwin 的进化论和Mendel 的遗传学说。
该算法由密执安大学教授Holand 及其学生于1975 年创建。
它是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法。
遗传算法采用群体搜索技术，通过选择、交叉和变异等一系列遗传操作，使种群得以进化，避免了困难的理论推导，直接获得问题的最优解。
算法的基本思想是：将路径个体表达为路径中一系列中途点，并转换为二进制串，首先初始化路径群体，然后进行遗传操作，如选择、交叉、复制、变异，经过若干代进化以后，停止进化，输出当前最优个体[19]。
遗传算法能过在不同区域的解空间中不断搜索，能够避免了陷入局部极小解的情况，更有可能得到全局最优的路径。
但在传统遗传算法在处理复杂的、多目标、多变量优化问题时，往往存在早熟或收敛慢的问题。
小结：以上介绍的三种智能规划方法都可以用于移动机器人在未
知环境的局部路径规划问题。
适当的将遗传算法、模糊逻辑以及神经网络等方法相结合，可以组成新的智能型路径规划方法，从而提高机器人路径规划的避障精度，加快规划速度，满足实际应用的需要。
1.4本章小结
本章主要介绍了移动机器人路径规划的一些常用方法及分类，着重叙述了常用路径规划算法的思想。
同时，分析了不同方法的优势与局限性。
因此，在理论研究中应该进一步努力完善和改进算法；在实际应用中，应根据实际情况选择适当的路径规划方法，更好的发挥不同算法的优势。
