移动机器人运动规划研究综述

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》篇一一、引言在科技飞速发展的今天，移动机器人在众多领域内已经展现出巨大的应用潜力，例如无人驾驶车辆、自动扫地机器人、智能仓储机器人等。

路径规划作为移动机器人领域中的关键技术之一，对于提高机器人的工作效率和性能具有重要作用。

本文将深入探讨移动机器人路径规划算法的相关内容，包括相关概念、基本方法以及近年来的研究成果和未来发展趋势。

二、移动机器人路径规划的基本概念和方法1. 基本概念移动机器人路径规划是指在具有障碍物的环境中，为机器人寻找一条从起点到终点的最优路径。

这一过程需要考虑到多种因素，如路径长度、安全性、机器人的运动能力等。

路径规划算法的优劣直接影响到机器人的工作效率和性能。

2. 基本方法移动机器人路径规划的方法主要包括全局路径规划和局部路径规划两种。

全局路径规划是在已知环境中为机器人规划出一条从起点到终点的全局最优路径。

而局部路径规划则是在机器人实际运行过程中，根据实时感知的环境信息，对局部区域进行路径规划，以应对突发情况。

三、常见的移动机器人路径规划算法1. 传统算法传统的路径规划算法包括基于图论的算法、基于采样的算法等。

基于图论的算法将环境抽象为图，通过搜索图中的路径来寻找机器人的运动轨迹。

基于采样的算法则是在搜索过程中不断采样新的点来扩展搜索范围，如随机路标图（PRM）和快速探索随机树（RRT）等。

2. 智能算法随着人工智能技术的发展，越来越多的智能算法被应用于移动机器人路径规划领域。

如神经网络、遗传算法、蚁群算法等。

这些算法能够根据环境信息和任务需求，自主地寻找最优路径，具有较高的自适应性和鲁棒性。

四、近年来的研究成果近年来，移动机器人路径规划算法在研究方面取得了诸多进展。

一方面，传统的算法在面对复杂环境时，仍然存在着一定的局限性。

为了解决这些问题，研究者们对传统算法进行了改进和优化，提高了其适应性和性能。

另一方面，智能算法在移动机器人路径规划领域的应用也越来越广泛，取得了显著的成果。

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。

机器人学中的运动规划与控制一、引言机器人学是一门研究机器人构造、功能和控制的学科。

随着机器人技术的不断发展，机器人学已经渗透到了许多领域。

机器人学中的运动规划与控制是机器人技术中非常重要的一环，它主要研究如何让机器人在时间和空间上实现高效的移动和操作，以完成各种复杂的任务。

二、运动规划概述机器人的运动规划就是确定机器人在二维或三维空间中移动的最优路径。

在运动规划中，需要考虑机器人的各种限制条件，如机器人的工作区域、物体的障碍物、机器人的动作限制等等。

运动规划的目的是为机器人提供一条高效、安全、平稳的路径，以保证机器人顺利地完成任务。

运动规划主要分为两种：离线运动规划和在线运动规划。

离线运动规划是在程序执行前，就已经规划好机器人的运动路径。

在线运动规划则是随着程序的执行，实时地规划机器人移动的路径。

三、运动规划的算法为了实现机器人的运动规划，机器人学中提出了许多运动规划算法，下面介绍一些常见的运动规划算法。

1. 线性规划线性规划是一种通过寻找一组线性约束条件的最佳解来优化线性目标函数的方法。

在机器人学中，线性规划可以用来处理机器人运动中的各种限制条件，如机器人的最大速度、加速度等。

2. A*算法A*算法是一种启发式的搜索算法，可以用来寻找一条最短路径。

在机器人学中，A*算法可以用来规划机器人在二维或三维空间中的最优路径。

3. RRT算法RRT（Rapidly exploring Random Tree）算法是一种用来寻找机器人路径的算法。

它将机器人所在的空间划分为许多小区域，然后在这些小区域之间随机生成一些点，再通过树形结构搜索算法找到一条最优路径。

四、运动控制概述机器人的运动控制是指机器人进行运动时需要对机器人的各个部件进行控制，从而实现运动的目的。

机器人的运动控制通常可以分为位置控制、速度控制和力控制三种。

位置控制是通过控制机器人的位置来实现机器人运动的目的。

速度控制则是通过控制机器人的速度来实现机器人运动的目的。

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。

移动机器人运动控制研究综述移动机器人运动控制是机器人领域中的重要研究方向，其目标是实现机器人在现实环境中灵活自如地运动和导航。

随着现代机器人技术的快速发展，移动机器人运动控制的研究也取得了许多重要进展。

本文将综述移动机器人运动控制的研究现状和主要方法。

首先，移动机器人运动控制的研究可以分为传统方法和学习方法两大类。

传统方法主要包括路径规划、定位与建图以及运动控制三个方面。

路径规划是指确定机器人在环境中的最佳运动路径，常用的方法有基于图的算法、基于模型的方法和基于概率的方法等。

定位与建图是指利用传感器信息获取机器人在环境中的位置和地图信息，主要包括SLAM （Simultaneous Localization and Mapping）算法和基于特征点识别的方法。

运动控制是指在确定路径和地图后，采取控制策略使机器人按照预定路径和目标进行运动。

学习方法是近年来移动机器人运动控制研究的新趋势，主要包括强化学习、深度学习和迁移学习等。

强化学习在移动机器人运动控制中的应用主要通过机器学习算法训练一个智能体（agent）来学习最优的运动策略。

深度学习则利用神经网络模型对传感器数据进行处理和特征提取，从而实现机器人的感知和决策能力。

迁移学习利用已有的知识和经验，将其迁移到新环境中的运动任务中，从而加快机器人运动控制的学习过程。

此外，移动机器人运动控制还面临一些挑战和问题。

首先是环境的不确定性和复杂性，包括动态障碍物、非结构化环境和不可预料的外部干扰等。

其次是路径规划和运动控制的实时性和效率要求，特别是在复杂环境中需要实时应对变化的情况。

最后是机器人与环境的交互问题，包括人机交互、多机器人协同和安全性等方面。

综上所述，移动机器人运动控制是一个复杂而关键的研究领域。

传统方法和学习方法都有各自的优势和局限性，未来的研究方向将是结合两者的优点，开发更加灵活、智能和高效的移动机器人运动控制方法，以满足实际应用需求。

同时，还需要进一步深入研究移动机器人与环境的交互问题，提高机器人的环境感知和适应能力，实现更加安全和可靠的移动机器人运动控制。

第25卷第7期V ol.25No.7控制与决策Control and Decision2010年7月Jul.2010移动机器人路径规划技术综述文章编号:1001-0920(2010)07-0961-07朱大奇,颜明重(上海海事大学水下机器人与智能系统实验室，上海201306)摘要:智能移动机器人路径规划问题一直是机器人研究的核心内容之一.将移动机器人路径规划方法概括为:基于模版匹配路径规划技术、基于人工势场路径规划技术、基于地图构建路径规划技术和基于人工智能的路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,最后展望了移动机器人路径规划的未来研究方向.关键词:移动机器人；路径规划；人工势场；模板匹配；地图构建；神经网络；智能计算中图分类号:TP18；TP273文献标识码:ASurvey on technology of mobile robot path planningZHU Da-qi,YAN Ming-zhong(Laboratory of Underwater Vehicles and Intelligent Systems，Shanghai Maritime University，Shanghai201306, China．Correspondent：ZHU Da-qi，E-mail：zdq367@)Abstract:The technology of intelligent mobile robot path planning is one of the most important robot research areas.In this paper the methods of path planning are classified into four classes:Template based,artificial potentialfield based,map building based and artificial intelligent based approaches.First,the basic theories of the path planning methods are introduced briefly.Then,the advantages and limitations of the methods are pointed out.Finally,the technology development trends of intelligent mobile robot path planning are given.Key words:Mobile robot；Path planning；Artificial potentialfield；Template approach；Map building；Neural network; Intelligent computation1引言所谓移动机器人路径规划技术,就是机器人根据自身传感器对环境的感知,自行规划出一条安全的运行路线,同时高效完成作业任务.移动机器人路径规划主要解决3个问题:1)使机器人能从初始点运动到目标点;2)用一定的算法使机器人能绕开障碍物,并且经过某些必须经过的点完成相应的作业任务;3)在完成以上任务的前提下,尽量优化机器人运行轨迹.机器人路径规划技术是智能移动机器人研究的核心内容之一,它起始于20世纪70年代,迄今为止,己有大量的研究成果报道.部分学者从机器人对环境感知的角度,将移动机器人路径规划方法分为3种类型[1]:基于环境模型的规划方法、基于事例学习的规划方法和基于行为的路径规划方法;从机器人路径规划的目标范围看,又可分为全局路径规划和局部路径规划;从规划环境是否随时间变化方面看,还可分为静态路径规划和动态路径规划.本文从移动机器人路径规划的具体算法与策略上,将移动机器人路径规划技术概括为以下4类:模版匹配路径规划技术、人工势场路径规划技术、地图构建路径规划技术和人工智能路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,展望了移动机器人路径规划的未来发展方向.2模版匹配路径规划技术模版匹配方法是将机器人当前状态与过去经历相比较,找到最接近的状态,修改这一状态下的路径,便可得到一条新的路径[2,3].即首先利用路径规划所用到的或已产生的信息建立一个模版库,库中的任一模版包含每一次规划的环境信息和路径信息,这些模版可通过特定的索引取得;随后将当前规划任务和环境信息与模版库中的模版进行匹配,以寻找出一收稿日期:2009-08-30；修回日期:2009-11-18.基金项目:国家自然科学基金项目(50775136)；高校博士点基金项目(20093121110001)；上海市教委科研创新项目(10ZZ97).作者简介:朱大奇(1964−),男,安徽安庆人,教授,博士生导师,从事水下机器人可靠性与路径规划等研究；颜明重(1977−),男,福建泉州人,博士生,从事水下机器人路径规划的研究.962控制与决策第25卷个最优匹配模版;然后对该模版进行修正,并以此作为最后的结果.模版匹配技术在环境确定情况下,有较好的应用效果.如Vasudevan等[4]提出的基于案例的自治水下机器人(AUV)路径规划方法,Liu等[5,6]提出的清洁机器人的模版匹配路径规划方法.为了提高模版匹配路径规划技术对环境变化的适应性,部分学者提出了将模版匹配与神经网络学习相结合的方法,如Ram等[7]将基于事例的在线匹配和增强式学习相结合,提高了模版匹配规划方法中机器人的自适应性能,使机器人能部分地适应环境的变化,以及Arleo等[8,9]将环境模版与神经网络学习相结合的路径规划方法等.模版匹配路径规划方法原理简单,在匹配成功时效果较好.但该方法的致命缺陷是依赖机器人的过去经验,如果案例库中没有足够的路径模版,就可能找不到与当前状态相匹配的路径;同时该方法主要针对静态环境的路径规划,一旦环境动态变化,则较难找到匹配的路径模版.这些不足严重限制了模版匹配路径规划技术的深入研究与推广应用,因此模版匹配要具有足够匹配的案例(路径)及对环境变化的适应性. 3人工势场路径规划技术人工势场路径规划技术的基本思想是将机器人在环境中的运动视为一种机器人在虚拟的人工受力场中的运动.障碍物对机器人产生斥力,目标点对机器人产生引力,引力和斥力的合力作为机器人的控制力,从而控制机器人避开障碍物而到达目标位置.早期人工势场路径规划研究是一种静态环境的人工势场,即将障碍物和目标物均看成是静态不变的.机器人仅根据静态环境中障碍物和目标物的具体位置规划运动路径,不考虑它们的移动速度.然而,现实世界中的环境往往是动态的,障碍物和目标物都可能是移动的.为了解决动态环境中机器人的路径规划问题,Fujimura等[10,11]提出一种相对动态的人工势场方法,将时间看成规划模型的一维参量,而移动的障碍物在扩展的模型中仍被看成是静态的,这样动态路径规划仍可运用静态路径规划方法加以实现.该方法存在的主要问题是假设机器人的轨迹总是已知的,但这一点在现实世界中难以实现.对此,Ko等[12]将障碍物的速度参量引入到斥力势函数的构造中,提出动态环境中的路径规划策略,并给出了仿真结果.但是,该方法的两个假设使其与实际的动态环境存在距离:1)仅考虑环境中障碍物的运动速度,未考虑机器人的运动速度;2)认为障碍物与机器人之间的相对速度是固定不变的,这不是完整的动态环境.对于动态路径规划问题来说,与机器人避障相关的主要是机器人与障碍物之间的相对位置和相对速度,而非绝对位置和速度.对此,Ge等[13,14]将机器人与目标物的相对位置与相对速度引入吸引势函数,将机器人与障碍物的相对位置与相对速度引入排斥势函数,提出动态环境下的机器人路径规划算法,并将该算法应用于全方位足球移动机器人的路径规划中,取得了比较满意的仿真与实验结果.Dennis等[15-18]在此基础上,进一步考虑到多障碍物的路径规划和人工势场路径规划的局部极小问题,提出移动机器人“能见度势场”的概念,给出一种障碍物削减策略,以解决多障碍物路径规划产生的计算量激增问题.最近,Jaradat等[19,20]将模糊理论与人工势场技术相结合,提出模糊人工势场算法,并与机器人动力学模型相结合,给出了相对完整的移动机器人路径规划与驱动控制方法.人工势场路径规划技术原理简单,便于底层的实时控制,在机器人的实时避障和平滑轨迹控制等方面得到了广泛研究.但人工势场路径规划方法通常存在局部极小点,尽管也有不少针对局部极小的改进方法,但到目前为止,仍未找到完全满意的答案.另外,在引力和斥力场设计时存在人为不确定因素,在障碍物较多时还存在计算量过大等问题,这些因素的存在限制了人工势场路径规划方法的广泛应用.应用中的难点是动态环境中引力场与斥力场的设计、局部极小问题的解决.4地图构建路径规划技术地图构建路径规划技术,是按照机器人自身传感器搜索的障碍物信息,将机器人周围区域划分为不同的网格空间(如自由空间和限制空间等),计算网格空间的障碍物占有情况,再依据一定规则确定最优路径[21-23].地图构建又分为路标法和栅格法,也称单元分解法.前者是构造一幅由标志点和连接边线组成的机器人可行路径图,如可视线方法[24]、切线图方法[25]、V oronoi图方法[26,27]和概率图展开法等[28,29].可视图法将机器人看成一个点,机器人、目标点和多边形障碍物的各顶点进行组合连接,并保证这些直线均不与障碍物相交,便形成一张图,称为可视图.由于任意两直线的顶点都是可见的,从起点沿着这些直线到达目标点的所有路径均是运动物体的无碰路径,路径规划就是搜索从起点到目标点经过这些可视直线的最短距离问题;切线图法和V oronoi图法对可视图法进行了改造.切线图法以多边形障碍物模型为基础,任意形状障碍物用近似多边形替代,在自由空间中构造切线图,因此从起始点到目标点机器人是沿着切线行走,即机器人必须几乎接近障碍物行走,路径较短.但如果控制过程中产生位置误差,移动机器人碰撞的可能性会很高.V oronoi图由一系列的直线段和抛物线段构成.直线由两个障碍物的顶点或第7期朱大奇等:移动机器人路径规划技术综述963两个障碍物的边定义生成,直线段上所有点必须距离障碍物的顶点或障碍物的边相等.抛物线段由一个障碍物的顶点和一个障碍物的边定义生成,抛物线段同样要求与障碍物顶点和障碍物的边有相同距离.与切线法相比,V oronoi 图法从起始节点到目标节点的路径将会增长,但采用这种控制方式时,即使产生位置误差,移动机器人也不会碰到障碍物,安全性较高.图1为切线图法与V oronoi 图法示意图.(a)(b)Voronoi图1切线图法与V oronoi 图法栅格法是将机器人周围空间分解为相互连接且不重叠的空间单元:栅格(cell),由这些栅格构成一个连通图,依据障碍物占有情况,在此图上搜索一条从起始栅格到目标栅格无碰撞的最优路径.这其中根据栅格处理方法的不同,又分为精确栅格法和近似栅格法,后者也称概率栅格法[30,31].精确栅格法[32]是将自由空间分解成多个不重叠的单元,这些单元的组合与原自由空间精确相等,如图2就是常用的一种精确栅格分解法—–梯形栅格分解.图2梯形栅格分解示意图与精确栅格法不同,近似栅格法的所有栅格都是预定的形状,通常为矩形.整个环境被分割成多个较大的矩形,每个矩形之间都是连续的.典型的方法是“四叉树”法,如果大矩形内部包含障碍物或者边界,则将其分割成4个小矩形.对所有稍大的栅格都进行这种划分,然后在划分的最后界限内形成的小栅格间重复执行该程序,直到达到解的界限为止.地图构建法直观明了,它常与其他路径规划方法集成使用,如Araujo [33]提出的ART 神经网络的地图构建路径规划算法,Najjaran [34]提出的卡尔曼滤波器的地图构建路径规划,Yang 等[35]提出的基于生物启发神经网络与地图构建集成的清洁机器人完全覆盖路径规划技术(CCPP)等.目前,地图构建技术已引起机器人研究领域的广泛关注,成为移动机器人路径规划的研究热点之一.但机器人传感器信息资源有限,使得网格地图障碍物信息很难计算与处理,同时由于机器人要动态快速地更新地图数据,在网格数较多、分辨率较高时难以保证路径规划的实时性.因此,地图构建方法必须在地图网格分辨率与路径规划实时性上寻求平衡.5人工智能路径规划技术人工智能路径规划技术是将现代人工智能技术应用于移动机器人的路径规划中,如人工神经网络、进化计算、模糊逻辑与信息融合等[36-39].遗传算法是最早应用于组合优化问题的智能优化算法,该算法及其派生算法在机器人路径规划研究领域已得到应用[40-42].在蚁群算法较好解决旅行商问题(TSP)的基础上,许多学者进一步将蚁群优化算法引入到水下机器人(UV)的路径规划研究中[43,44].最近,徐玉如等[45]考虑了海流因素的影响,提出了一种基于遗传算法和粒子群优化(PSO)算法的AUV 全局路径规划思想.由于模糊逻辑和信息融合技术在不确定性信息处理方面有极好的表现,且移动机器人传感器采集的环境信息存在不确定性和不完整性,使得模糊逻辑和信息融合技术在移动机器人路径规划中有较好的应用.如Lang 等[46]针对全覆盖路径规划提出的移动机器人模糊路径规划方法,Perez 等[47]提出的基于速度场的模糊路径规划方法等,Zun 等[48,49]提出基于信息融合技术的移动机器人和无人机的路径规划与避碰方法.神经网络作为人工智能的重要内容,在移动机器人路径规划研究中得到了广泛关注[35,36,50-52],如Ghatee 等[38]将Hopfield 神经网络应用到路径距离的优化中;Zhu 等[51]将自组织SOM 神经网络应用到多任务多机器人的任务分配与路径规划中.近年来加拿大学者Simon [53,54]提出一种新的生物启发动态神经网络模型,将神经网络的神经元与二维规划空间的离散坐标对应起来,通过规定障碍物和非障碍物对神经元输入激励和抑制的不同,直接计算相关神经元的输出,由此判定机器人的运行方向.由于该神经网络不需要学习训练过程,路径规划实时性好,同时利用神经网络本身的快速衰减特性,较好地解决了机器人路径规划的死区问题[35,55,56].图3为用于局部路径规划的生物启发神经网络结构图.图中所示为机器人(处于神经元处)传感器的感受半径,每个神经元与环境位置坐标对应,动态计算机器人邻近神经元输出,机器人根据神经元输出大小决定下一步运行目标,从而实现安全的路径规划.人工智能技术应用于移动机器人路径规划,增强了机器人的“智能”特性,克服了许多传统规划方法964控制与决策第25卷r=3r=2r=1r0 jwijC k l(,)i图3基于生物启发神经网络路径规划的不足.但该方法也有不足之处,有关遗传优化与蚁群算法路径规划技术主要针对路径规划中的部分问题,利用进化计算进行优化处理,并与其他路径规划方法结合在一起使用,单独完成路径规划任务的情况较少.信息融合技术主要应用于机器人传感器信号处理方面,而非直接的路径规划策略.对神经网络路径规划而言,大多数神经网络路径规划均存在规划知识的学习过程,不仅存在学习样本难以获取,而且存在学习滞后问题,从而影响神经网络路径规划的实时性.生物启发神经网络路径规划虽然实时性较好,但其输入激励与抑制的设定也存在人为不确定因素.6移动机器人路径规划技术展望毫无疑问,移动机器人路径规划研究已取得了重要进展,但在具体规划算法设计中,均有它们的局限性.如模版匹配方法过于依赖机器人过去的经验;人工势场路径规划方法通常存在局部极小点和计算量过大的问题;地图构建与人工神经网络技术均存在路径规划的实时性问题.从过去的研究状况和机器人未来的发展需求来看,目前移动机器人路径规划技术研究主要集中在以下几个方面.6.1新的路径规划方法的研究新的路径规划方法研究,永远是移动机器人路径规划的重要内容,主要是其结合了现代科技的发展(如新的人工智能方法、新的数理方法等),寻找易于实现,同时能避开现有方法缺点的新技术[57-62].另外,现代集成路径规划算法研究也是一个重要内容,即利用已有的各种规划方法的优点,克服他们的不足.如神经网络与地图构建技术结合[35,56]、信息融合与地图构建技术集成[63]、进化计算与人工势场技术的结合[64]等.6.2机器人底层控制与路径规划算法的结合研究以上是从路径规划策略上看移动机器人路径规划的发展.从应用角度看,路径规划的研究极大多数集中在规划算法的设计与仿真研究上,而将路径规划算法应用于实际的报道还很少,即使是一些实物仿真实验,研究也较少.但理论研究最终要应用于实际,因此有关机器人底层控制与路径规划算法的结合研究将是它的发展方向之一[65,66],不仅要研究路径规划算法,而且要研究机器人的动力学控制与轨迹跟踪,使机器人路径规划研究实用化、系统化.6.3多机器人任务分配、通信协作及路径规划的研究以往有关单机器人的路径规划研究报道较多,而多机器人路径规划及相关技术研究较少[51,56].实际上,多机器人协作作业与路径规划在现实世界还非常常见,如足球机器人比赛、空中无人机编队飞行、自治水下机器人的合作搜救与观察等.它将涉及多方面研究,包括多机器人多任务分配问题、机器人之间的协作与通信问题、机器人的全局与局部路径规划问题、机器人传感与控制问题等.6.4高维环境中移动机器人路径规划的研究从路径规划的环境描述来看,针对二维平面环境的路径规划研究较多,而三维环境下的路径规划研究较少[67,68].但是,大多数机器人作业与运行是在三维空间中进行的,如飞行机器人、水下机器人等.因此,加强三维环境中移动机器人路径规划技术的研究是机器人技术实际应用的需要,也是移动机器人路径规划技术的发展方向之一.6.5空中机器人与水下机器人的研究从具体的研究对象来看,移动机器人路径规划大多是针对陆地工作的智能机器人展开路径规划研究,如足球机器人、清扫机器人、收割机器人等;而针对空中飞行机器人和自治水下机器人的研究较少[42-45,69,70].陆地机器人一般是处于温和的现实世界,而空中机器人与水下机器人面临的外部环境非常恶劣,传感器资源更加有限,甚至会面临一种敌对的不确定的危险环境.因此,他们的路径规划与避险研究更加困难和迫切.7结论智能移动机器人路径规划问题一直是机器人研究的核心内容之一.本文从模版匹配路径规划、人工势场路径规划、地图构建路径规划和人工智能路径规划4个方面,对移动机器人路径规划技术研究现状及其未来发展进行系统的总结与评价,对移动机器人技术目前的研究与未来的发展将有一定的参考价值.致谢感谢加拿大Guelph大学高级机器人第7期朱大奇等:移动机器人路径规划技术综述965与智能系统实验室主任Simon X.Yang教授在文献资料查阅及论文成文过程给予的指导与帮助！参考文献(References)[1]戴博,肖晓明,蔡自兴.移动机器人路径规划技术的研究现状与展望[J].控制工程,2005,12(3):198-202.(Dai B,Xiao X M,Cai Z X.Current status and future development of mobile robot path planning technology[J].Control Engineering of China,2005,12(3):198-202.) 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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算法是指在机器人移动过程中，通过算法得出最优路径的过程。

近年来，随着机器人技术的发展，移动机器人成为了研究的热点之一，而路径规划算法也成为了研究的重点之一。

本文将针对移动机器人路径规划算法做一个综述。

1. 最短路径算法
最短路径算法是指在给定的起点和终点中，找到其之间最短的路径。

最短路径算法包括Dijkstra算法、A*算法等。

Dijkstra算法的本质是一种广度遍历算法，每次将当前节点的相邻节点加入到访问队列中，并计算当前节点与相邻节点之间的距离，最终得到起点到终点的最短路径。

A*算法则是一种启发式搜索算法，通过优先级队列将每个节点加入访问队列中，并通过估价函数来对当前节点的相邻节点进行评价和选择。

2. 全局路径规划算法
全局路径规划算法是指在机器人运动区域中，找到起点和终点之间的一个安全路径，以避免机器人和环境发生碰撞的算法。

常见的全局路径规划算法包括D*算法、FMT算法、Grid-based图搜索算法等。

D*算法是一种在线规划算法，其可以在机器人进行实时运动路径规划的过程中，调整运动路径以适应动态环境。

FMT算法则是一种快速重规划算法，其可以在毫秒级别内找到最优路径，同时保证找到的路径满足安全性要求。

Grid-based图搜索算法则是一种基于栅格地图的路径规划算法，通过将机器人移动区域划分成方格，将环境信息转换成栅格信息，以便机器人规划出最优路径。