基于栅格法的机器人路径规划快速搜索随机树算法
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基于栅格搜索树的路径规划
基于栅格搜索树的路径规划李淑霞【期刊名称】《河南科学》【年(卷),期】2013(000)005【摘要】将栅格法和搜索树结合在一起，提出一种新的路径规划方法——栅格搜索法。
首先利用栅格法建立环境模型，构建搜索树，在搜索树中采用从叶节点到根节点的回溯搜索方法寻找路径规划，最后用MATLAB仿真。
结果表明，该方法能找到从起点到终点的最优路径，验证了该方法的有效性。
% Combining the grid with search tree method together,the author proposes a new path planning method-grid search method. Firstly,this paper uses grid method to establish an environmental model,builds the search tree, and uses backtrack search method to find the leaf node to the root node path planning in search tree. Then the simulation of this method is carried out by MATLAB. The results show that this method can find the better path from starting point to target point,which verifies that this method is effective.【总页数】3页(P605-607)【作者】李淑霞【作者单位】河南工业职业技术学院计算机工程系，河南南阳 473000【正文语种】中文【中图分类】TP24【相关文献】1.基于改进Morphin搜索树的局部路径规划算法 [J], 张毅;杜凡宇;罗元2.基于正六边形栅格JPS算法的智能体路径规划 [J], 王文明;杜佳璐3.基于IAPF与多层Morphin搜索树的移动机器人路径规划 [J], 王伟;陈跃东;陈孟元4.基于拓扑栅格建模的AGV路径规划算法优化 [J], 徐晗;金隼;罗磊;刘顺5.栅格环境下基于开阔视野蚁群的机器人路径规划 [J], 刘智飞;刘冬冬因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
工业机器人的路径规划算法考核试卷
15.以下哪种算法在路径规划中通常用于处理动态环境？（）
A. A*算法
B. D*算法
C. Floyd算法
D. Bresenham算法
16.在路径规划中，以下哪种数据结构用于存储已访问的节点？（）
A.开放列表
B.关闭列表
C.路径列表
D.邻接矩阵
17.关于工业机器人的路径规划，以下哪个描述是错误的？（）
B. Dijkstra算法
C. D*算法
D. RRT算法
13.关于路径规划中的碰撞检测，以下哪种方法计算量相对较小？（）
A.精确碰撞检测
B.粗略碰撞检测
C.迭代最近点法（ICP）
D.点到线段距离计算
14.以下哪项不是路径平滑处理的目的？（）
A.降低路径长度
B.减少运动时间
C.减少能量消耗
D.增加路径上的拐点
3.用于评估路径规划算法性能的指标通常包括路径长度、规划时间和______。
4.在路径规划中，为了减少计算量，常用的空间划分技术有四叉树和______。
5.机器人路径规划中的碰撞检测可以通过______和基于几何的碰撞检测两种方法实现。
6.路径平滑处理的目的是为了减少路径的拐点，提高路径的______和可执行性。
A. A*算法
B. Dijkstra算法
C. Floyd算法
D. Bresenham算法
2.下列哪种算法不属于路径规划中的启发式搜索算法？（）
A. A*算法
B. D*算法
C. IDA*算法
D. Breadth First Search算法
3.在A*算法中，H(n)代表什么？（）
A.从起始点到当前点的代价
4.在工业机器人路径规划中，如何处理动态障碍物？请提出一种算法或策略，并解释其工作原理和有效性。
A. A*算法
B. D*算法
C. Floyd算法
D. Bresenham算法
16.在路径规划中，以下哪种数据结构用于存储已访问的节点？（）
A.开放列表
B.关闭列表
C.路径列表
D.邻接矩阵
17.关于工业机器人的路径规划，以下哪个描述是错误的？（）
B. Dijkstra算法
C. D*算法
D. RRT算法
13.关于路径规划中的碰撞检测，以下哪种方法计算量相对较小？（）
A.精确碰撞检测
B.粗略碰撞检测
C.迭代最近点法（ICP）
D.点到线段距离计算
14.以下哪项不是路径平滑处理的目的？（）
A.降低路径长度
B.减少运动时间
C.减少能量消耗
D.增加路径上的拐点
3.用于评估路径规划算法性能的指标通常包括路径长度、规划时间和______。
4.在路径规划中，为了减少计算量，常用的空间划分技术有四叉树和______。
5.机器人路径规划中的碰撞检测可以通过______和基于几何的碰撞检测两种方法实现。
6.路径平滑处理的目的是为了减少路径的拐点，提高路径的______和可执行性。
A. A*算法
B. Dijkstra算法
C. Floyd算法
D. Bresenham算法
2.下列哪种算法不属于路径规划中的启发式搜索算法？（）
A. A*算法
B. D*算法
C. IDA*算法
D. Breadth First Search算法
3.在A*算法中，H(n)代表什么？（）
A.从起始点到当前点的代价
4.在工业机器人路径规划中，如何处理动态障碍物？请提出一种算法或策略，并解释其工作原理和有效性。
基于栅格法_模拟退火法的机器人路径规划
（ ３） （
，
） （ｉ＝０ １ ２ ．．．）， 为 ｔ 时 刻 第 ｉ 个 动 态 障碍
物在环境坐标中的位置坐标。
（
，
） （ｉ＝０ １ ２ ．．．）， 为 ｔ 时 刻 第 ｉ 个 静 态 障 碍 物
在环境坐标中的位置坐标。
（ ４） （ ｘ（ｔ）， ｙ（ｔ）， θ（ｔ）） 为 ｔ 时 刻 机 器 人 在 环 境 坐 标 中 的 位 姿，如
本文将栅格法与模拟退火法结合， 采用栅格法表示环境信 息， 利用模拟退火法进行局部路径规划使路径跳出局部极小 点， 到达目标位置。
２ 栅格法和模拟退火法的基本思想
栅格 法 是由 Ｗ．Ｅ．Ｈｏｗｄｅｎ 在 １９６８ 年 提出 的．在 进 行 路 径 规 划时采以栅格（ｇｒｉｄ） 为单位表示环境 信 息，在处 理 障 碍物 的 边 界 时，避免了复杂的计算。 可以看出栅格的大小直接影响着规划 时间的长短和精度，栅格划分越小，障碍物的表示会越精确，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 的划分太大，规划的路径会很不精确．
您的论文得到两院院士关注 文章编号：１００８－ ０５７０（２００７）０２－ ２－ ０２４７－ ０２
机器人技术
基于栅格法－ 模拟退火法的机器人路径规划
Ｒｏ ｂ ｏ ｔ Ｐａ ｔｈ Ｐｌａ ｎ ｎ ｉｎ ｇ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｇｒｉｄ Ｍｅ ｔｈ ｏ ｄ ｗ ｉｔｈ Ｓ ｉｍ ｕ ｌａ ｔｅ ｄ Ａｎ ｎ ｅ ａ ｌｉｎ ｇ
栅格按一定的规则编号， 本文采用如图二所视的编号方法（图中
术 Ｓ 点为机器人起始点，Ｅ 点为目标点）。
创
ｒｉｊ＝
其中 ， ｔ 为 控制 参 数 ， Δｆ＝ｆｊ－ ｆｉ 为新 解 与 旧解 之 间 的目 标 函 数 差， ｆｉ 是已知解， ｆｊ 是新产生的解．
基于栅格法的机器人路径规划
基于栅格法的机器人路径规划
王娟娟;曹凯
【期刊名称】《农业装备与车辆工程》
【年(卷),期】2009(000)004
【摘要】阐述了基于栅格法的机器人路径规划算法问题.首先通过将不完全可行栅格归于完全可行栅格,在粗略划分整个工作环境的情况下,采用概率搜索方法,先获得一条次优最短路径,然后在此基础上,将不完全可行栅格还原到原工作环境,剔除无效栅格后,通过将栅格长度等比递减的策略,最终获得一条所需精度下的最短无碰撞路径.
【总页数】4页(P14-17)
【作者】王娟娟;曹凯
【作者单位】山东理工大学交通与车辆工程学院,山东,淄博,255049;山东理工大学交通与车辆工程学院,山东,淄博,255049
【正文语种】中文
【中图分类】TP242.6
【相关文献】
1.基于改进势场栅格法的清洁机器人路径规划算法研究 [J], 梁嘉俊;曾碧;何元烈
2.基于栅格法的机器人路径规划快速搜索随机树算法 [J], 国海涛;朱庆保;徐守江
3.非结构化环境中基于栅格法环境建模的移动机器人路径规划 [J], 刘晓磊;蒋林;金祖飞;郭晨
4.基于栅格法的移动机器人路径规划研究 [J], 鲁庆
5.基于栅格法-模拟退火法的机器人路径规划 [J], 郑秀敏;顾大鹏;刘相术
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基于栅格地图的机器人全覆盖路径规划方法、装置及设备[发明专利]
![基于栅格地图的机器人全覆盖路径规划方法、装置及设备[发明专利]](https://img.taocdn.com/s1/m/a85fa802998fcc22bdd10d60.png)
专利名称：基于栅格地图的机器人全覆盖路径规划方法、装置及设备
专利类型：发明专利
发明人：林雅云,黄骏,周晓军,陶明,孙赛,李骊,王行,盛赞,李朔,杨淼
申请号：CN201910294129.0
申请日：20190412
公开号：CN109947114A
公开日：
20190628
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于栅格地图的机器人全覆盖路径规划方法、装置及设备，首先将整个环境地图分解成若干个简单的相邻子区域，然后遍历各子区域，在高覆盖率的同时重复率也很低。
另外，在遍历的过程中，根据定位信息和地图障碍物信息实时改变行走状态，具有简单灵活、易实施的优点。
并且，机器人在清扫区域时，其主要行驶方向直接影响了路径的转折次数。
本发明使用区域的主方向作为机器人遍历清扫路径的主要行驶方向，这样可以极大地减少路径的转折次数，从而提高遍历的效率。
申请人：南京华捷艾米软件科技有限公司
地址：210012 江苏省南京市雨花台区软件大道118号新华汇B3栋8楼
国籍：CN
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实现机器人动态路径规划的仿真系统
2009，45（32）移动机器人路径规划是指在有障碍物的工作环境中，寻找一条从起始点到终止点的较优的运动路径，使机器人在运动过程中能安全地绕过所有的障碍物，且所走的路径较短。
目前，对于静态环境下路径规划问题的研究已经取得较多成果，主要是用一次性全局规划来得到一条自起点到终点的安全路径，并且采用算法对路径进行优化，如遗传算法、神经网络和蚂蚁算法等[1-3]，这些算法都可以很好地实施路径规划，但存在着搜索空间大、算法复杂、效率不高等问题。
针对环境中同时存在已知静态障碍物和未知动态障碍物的情况，采用全局路径规划和局部避碰规划相结合的思想，为动态环境下的机器人路径规划的研究方法提供一种新手段。
1总体思路总体解决思路包括全局路径规划和局部避碰规划两部分。
全局路径规划根据全局感知模块提供的静态障碍物信息，采用RRT算法，确定出一条未考虑未知动态障碍物的初始全局化路径；接着，机器人按全局优化得到的路径行走，并通过传感器不断探测滚动窗口内动态障碍物的运动信息，根据对动态环境运动轨迹的预测，判断是否会发生碰撞并采取相应的避障策略，从而到达目的地且保证路径较优。
2环境描述设机器人的工作空间为二维平面上的有限平面区域AS，其中分布着有限个已知静态障碍物b1，b2，…，bn（考虑AS为任意形状，因此，可在AS边界补以障碍物栅格，将其补为正方形或长方形）和有限个未知静态障碍物。
路径规划的目的是使机器人由起点Gbegin安全避障地沿一条较短路径到达终点Gend。
为使问题简化，该文所指的动态环境只是针对未知动态障碍物做匀速直线运动的简单情况，更复杂的情况有待于今后进一步研究。
在AS中，以AS的左上角为坐标原点0，以横向为X轴，以纵向为Y轴，建立系统直角坐标系。
假设机器人在水平方向上的行走步长为δ，并且AS在X、Y方向的最大值分别为Xmax和Y max。
以δ为步长形成一个栅格，则每行的栅格数N x=X max/δ。
其中，bi（i=1，2，…，n）占一个或多个栅格，当不满一个栅格时算一个栅格。
基于栅格法的机器人路径规划快速搜索随机树算法
ｏ ｂ ｔＢａ ｅ ｎ Ｇ ｒｄ Ｍ ｅｈｏ ｆＲｏ ｏ ｓ ｄ ｏ ｉ ｔ ｄ
Ｇｕ ａ ａ ， ｈ ｎ ｂ ｏ ＸｕＳ ｏ ｊ ｎ ｏ Ｈ ｉ ｏ Ｚ ｕＱｉ ｅ ｔ ｓａｄＣ ｍ ｕｅ ｃ ｎｅ Ｎ ｎｉｇＮ ｒ ｌ ｎｖｒｔ，Ｎ ｎｉｇ １０ ７ ｈｎ ） Ｓ ｈｏ ｏ ｔ ｍａｃ ｎ ｏ ｐ ｔｒ ｉ ｃ ， ａｊ ｏｍａ Ｕ ｉｅｓｙ ａｊ ０ ９ ，Ｃ ｉａ ｈ ｉ Ｓｅ ｎ ｉ ｎ ２
Ｖ １７Ｎ ． ｏ． ｏ ２
Ｊ ｎ．０ ７ ｕ ２０
基 于 栅 格 法 的 机 器 人 路 径 规 划 快 速 搜 索 随 机 树 算 法
国海 涛 ， 庆 保 ， 守江 朱 徐
（ 南京师范大学 数学 与计算机科学学院 ， 江苏 南 京 ２０ ９ ） １０ ７
［ 摘要 ］ 针对复杂环境下的机器人路径规划问题， 提出了一种全新的基于栅格法的机器人路径规划快速搜索随机树算
维普资讯
第７ 卷第 ２ 期
２０ ０ ７年 ６月
南京师 范大 学学 报（ 工程技术版 ）
ＪＵ Ｎ ＬＯ Ａ Ｊ ＧＮ Ｒ Ａ ＮＶ Ｒ Ｉ （ Ｎ ＩＥ ＲＮ Ｎ Ｅ Ｈ Ｏ Ｏ ＹＥ ＩＩＮ Ｏ Ｒ Ａ ＦＮ ＮＩ Ｏ Ｍ ＬＵ ＩＥ Ｓ Ｙ Ｅ ＧＮ Ｅ ＩＧＡ ＤＴ Ｃ Ｎ Ｌ Ｇ ＤＴＯ ） Ｎ Ｔ
法． 以机器人 出发点为随机树的根节点 ， 通过扩展 ， 渐增加 叶节 点直至随机树 的叶节点 中包 含了 目标点． 出发点 到 目标 逐 从 点之间 的一条 以随机树的边组成的路径就是 目标路径 ． 研究表 明在 同样 的环境下与遗传算法 、 算法 相 比该方法能 在更 短 Ａ
的时 间内找到更优的路径． 仿真实验也表明 ， 即使在随机 生成 的复杂环境下 ， 利用该算法也可 以快速规划出一条全 局优化路
一种基于环境栅格地图的多机器人路径规划方法
一种基于环境栅格地图的多机器人路径规划方法
陈晓娥;苏理
【期刊名称】《机械科学与技术》
【年(卷),期】2009(028)010
【摘要】利用多机器人系统实现对已知环境区域的全覆盖路径规划.提出了一种基于环境栅格地图的路径规划及路径优化算法.首先建立已知环境的矩形化栅格地图,用分区算法实现地图建模.然后在分区内采用广义VORONOI图(GVG)和中轴实现机器人运行的路径规划;最后利用拓扑图、加权值的深度优先搜索算法和Dijkstra 算法优化所得到的机器人运行路径最终得出了机器人在分区内优化运行路径.机器人沿着路径即可实现对已知环境区域的全覆盖,并且使得机器人的运行路径最短.对于环境内存在的任意形状的障碍物,此算法均可适用.仿真结果验证了该算法在多机器人路径规划中的可行性和有效性.
【总页数】5页(P1335-1339)
【作者】陈晓娥;苏理
【作者单位】陕西纺织服装职业技术学院,咸阳,712000;西安微电子技术研究所,西安,710054
【正文语种】中文
【中图分类】TP24
【相关文献】
1.一种变栅格地图的巡检机器人路径规划方法研究 [J], 彭刚;沈宇
2.基于栅格地图环境的机器人路径规划算法 [J], 刘琳琳
3.一种多机器人栅格地图拼接方法的研究 [J], 李雅梅; 张瑞; 吕猛
4.基于栅格地图的环境建模在清扫机器人路径规划中的应用 [J], 周欣沅;张玲;马永帅
5.基于SURF特征的多机器人栅格地图拼接方法 [J], 唐宏伟;孙炜;杨凯;林安平;吕云峰;程熙
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机器人路径规划的快速扩展随机树算法综述
10. if dis[Xnew , xgoal] < u
11.
Return T ；
算法在第 1~2 行初始化随机树，满足最大迭代次数
下，进入循环。
第 3~7 行产生新节点，RANDOM 函数在空闲区域
中生成随机节点 Xrand 。 NEAREST 函数利用欧式距 离选择树节点中离 Xrand 最近的节点 Xnear 。若 Xnear 与 Xrand 的连线上存在障碍物，则判断条件终止当前循环， 进入新一轮循环。 NEW_STATE 函数从 Xnear 与 Xrand 的连线方向上扩展固定步长 u ，得到新节点 Xnew 。节 点扩展过程如图 1 所示。
基金项目：国家自然科学基金（No.71371058，No.61363026）。 作者简介：陈秋莲（1974—），女，博士，副教授，研究领域为优化计算与 CAD；蒋环宇（1995—），男，硕士研究生，研究领域为路径规
划与算法优化，E-mail：597650532@；郑以君（1994—），男，硕士研究生，研究领域为路径规划与算法优化。 收稿日期：2019-05-07 修回日期：2019-06-21 文章编号：1002-8331（2019）16-0010-08 CNKI 网络出版：2019-06-28, /kcms/detail/11.2127.TP.20190626.1751.022.html
第 8~9 行将生成的新节点与新边添加至随机树。 第 10~11 行给出算法终止条件。若新节点与目标 点的欧式距离小于固定步长或者已经抵达目标点，则返 回随机树 T 。若达到最大迭代次数 K ，终止算法并退出。 返回随机树后，标记目标点与循环遍历得到的父节 点，直到树根节点被标记。此时，算法从随机树中找到 一条由标记节点连接的起点至目标点间无碰撞的可行 路径。
机器人路径规划算法中的快速搜索技巧优化
机器人路径规划算法中的快速搜索技巧优化自动路径规划是机器人技术领域的重要研究方向之一。
路径规划算法的效率直接影响着机器人在现实环境中的运动能力和实时响应能力。
为了提高机器人路径规划算法的搜索效率，研究者们一直在寻求各种优化技巧。
本文将介绍几种快速搜索技巧，以优化机器人路径规划算法的性能。
一、启发式搜索算法启发式搜索算法是一种基于问题域知识的搜索方法，它通过引入启发式函数来指导搜索过程，从而提高搜索效率。
在机器人路径规划中，常用的启发式搜索算法包括A*算法和D*算法。
1. A*算法A*算法是一种基于启发式函数的有界最优搜索算法。
它利用启发式函数估计当前节点到目标节点的代价，通过综合考虑当前节点的实际代价和启发式函数的估计值，选择最有可能导致最优解的节点进行扩展。
A*算法的核心在于启发式函数的设计，一个合理的启发式函数可以大幅提高搜索效率。
2. D*算法D*算法是一种基于增量搜索的路径规划算法。
它通过动态地修正节点的代价值，使得在搜索过程中只需要重新计算受影响的节点，从而减少算法的计算量。
D*算法在实时应用场景中具有一定的优势，特别适用于环境动态变化的情况。
二、剪枝技巧剪枝技巧是指通过排除无效的搜索空间来减少搜索的范围，从而提高搜索效率。
在机器人路径规划中，常用的剪枝技巧包括：1. 空间剪枝空间剪枝是指根据问题设置的域知识，排除一些明显不可能存在路径的区域，从而减少搜索空间。
例如，在机器人移动中，一些障碍物的位置是固定的，可以将这些区域排除在搜索范围之外，从而减少搜索的次数。
2. 时间剪枝时间剪枝是指通过设置时间限制来控制搜索的深度，从而减少搜索的次数。
例如，在实时应用中，可以根据机器人的运行速度和任务的紧急程度，设置一个合理的时间限制，当搜索时间超过限制时，及时返回当前最优解，避免无谓的搜索。
三、并行计算技术并行计算技术是指将搜索任务分成多个子任务，并行地进行计算，从而加速搜索过程。
在机器人路径规划中，常用的并行计算技术包括：1. 分布式计算分布式计算是指将搜索任务分发到多个计算节点上进行计算，然后将计算结果进行合并。
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基于栅格法的机器人路径规划快速搜索随机树算法作者：国海涛， 朱庆保， 徐守江， Guo Haitao， Zhu Qingbao， Xu Shoujiang作者单位：南京师范大学,数学与计算机科学学院,江苏,南京,210097刊名：南京师范大学学报（工程技术版）英文刊名：JOURNAL OF NANJING NORMAL UNIVERSITY(ENGINEERING AND TECHNOLOGY EDITION)年，卷(期)：2007，7(2)被引用次数：6次1.Nearchou A C Path planning of a mobile robot using genetic heuristics 1998(05)2.罗熊.樊晓平.易晟具有大量不规则障碍物的环境下机器人路径规划的一种新型遗传算法[期刊论文]-机器人2004(01)3.孙树栋.林茂基于遗传算法的多移动机器人协调路径规划[期刊论文]-自动化学报 2000(05)4.D Amico A.Ippoliti G.Longhi S A radial basis function networks approach for the tracking problem of mobile robots 20015.Allan R Willms.Simon X Neural network approaches to dynamic collision-free robot trajectory generation 2001(03)6.Yang S X.Max M An efficient neural network approach to dynamic robot motion planning 2000(02)7.Karen I Trovato.Leo Dorst Differential A* 2002(06)8.Bruce J.Veloso M Real-time randomized path planning for robot navigation 20029.Peng Cheng.Steven M LaValle Resolution complete rapidly-exploring random trees 200210.张美玉.黄翰.郝志峰基于蚁群算法的机器人路径规划[期刊论文]-计算机工程与应用 2005(09)1.期刊论文杨姗姗.戴学丰.唱江华.YANG Shan-shan.DAI Xue-feng.CHANG Jiang-hua实现机器人动态路径规划的仿真系统-计算机工程与应用2009,45(32)针对机器人动态路径规划问题,提出了在动态环境中移动机器人的一种路径规划方法,适用于环境中同时存在已知和未知.静止和运动障碍物的复杂情况.采用栅格法建立机器人空间模型,整个系统由全局路径规划和局部避碰规划两部分组成.在全局路径规划中,用快速搜索随机树算法规划出初步全局优化路径,局部避碰规划是在全局优化路径的同时,通过基于滚动窗口的环境探测和碰撞规则,时动态障碍物实施有效的局部避碰策略,从而使机器人安全顺利地到达目的地.仿真实验结果说明该方法具有可行性.2.学位论文李江抒多移动机器人路径规划算法与导航系统研究2004本文主要研究了多移动机器人协调系统中的多移动机器人路径规划算法与导航系统。
导航系统采用了全局路径规划与局部路径规划算法相结合的方式。
全局路径规划采用改进的动态规划算法，将其他机器人位置信息加入机器人路径规划当中。
局部路径规划采用人工势场法，使机器人不断朝目标运动的同时避免与环境、障碍物发生碰撞。
通过在分布式仿真系统上进行的实验，充分证明了路径规划算法与导航系统适于多移动机器人协调，性能比较好。
本文主要研究了以下内容：1.构建适合于多移动机器人的导航系统；2.提出一种适用于多移动机器人的路径规划算法；3.利用分布式多移动机器人仿真系统验证导航系统与路径规划算法。
导航系统采用全局路径规划与局部路径规划算法相结合的方式。
导航系统启动后，机器人和服务器建立连接，服务器会读取数据库中的地图信息，将地图信息传送给机器人。
机器人先做全局路径规划，从地图信息中提取出拓扑图，结合地图信息中的数据，搜索最优路径，完成全局路径规划。
全局路径规划的结果是由道路，站组成的一条全局路径。
机器人在每段道路中进行局部路径规划算法，在朝局部目标点运动的同时，要与墙壁保持安全距离，并且要避免与其他机器人相撞。
每到达一个局部目标点，机器人就朝终点接近一步，并最终完成服务器给定的任务。
在导航系统中，全局路径规划给机器人全局的指导，目标明确，避免了仅用局部路径规划时造成的机器人运动的盲目性。
同时又发扬了局部路径规划的优势，具有良好的实时性，避免碰撞。
在导航系统中，全局路径规划采用改进动态规划算法。
改进动态规划算法是在传统的动态规划算法的基础上，加入机器人的位置信息作为道路的动态权重，从而产生了适用于多机器人的路径规划算法。
机器人在做路径规划时，当一条道路被多个机器人占用，随着机器人数量的增加，道路的权重也会增加，达到一定数量时，机器人就自然选择那些在道路的长度上略长，但机器人数量较少的道路，从而有效改善了道路的状况，使整个系统运行更顺畅。
改进动态规划算法的复杂度为0(n)，搜索效率高，但计算量却没有明显增加。
同时，机器人还设有十字路口检测模块，在遇到一条道路有多个出口时，就由该点到目标点再次做全局路径规划，保证机器人选择最优路径。
局部路径规划采用人工势场法。
人工势场实际上是对机器人运行环境的一种抽象描述，目标点对机器人产生引力，环境中的障碍物和其他机器人产生斥力，最后根据引力和斥力的合力来决定机器人的运动方向，使机器人绕过障碍物的同时朝目标前进。
应用人工势场法规划出来的路径比较平滑、安全，在数学描述上简洁、使用方便。
在多移动机器人协调系统中，解决机器人之间的碰撞是一个非常关键的技术，人工势场法完全满足多移动机器人系统对局部路径规划算法的要求。
最后利用分布式多移动机器人仿真系统验证多移动机器人导航系统与路径规划算法。
模块及部分。
服务器负责任务分配，收集机器人的信息，与机器人进行信息交互。
机器人负责全局路径规划，局部路径规划，计算机器人的坐标，完成服务器给定的任务。
利用分布式多移动机器人仿真做了一系列实验，包括全局路径规划算法实验，局部路径规划算法实验，以及多移动机器人路径规划实验。
全局路径规划实验验证了改进动态规划算法能够使机器人搜索到全局最优的路径。
局部路径规划实验验证人工势场法能够使机器人在追踪局部目标的同时避开障碍物。
多机器人实验验证了导航系统能够为系统中的每个机器人找到最优路径，引导机器人完成给定任务，并且在整个运行过程中避免机器人之间的碰撞。
最后，在总结全文的基础上，提出了若干有待深入研究的问题。
3.期刊论文李克东.刘国栋.任华.LI Ke-dong.LIU Guo-dong.REN Hua基于蚁群算法的机器人路径规划-微计算机信息2009,25(5)针对移动机器人规避障碍和寻找最优路径问题,提出了在复杂环境下移动机器人的一种路径规划方法.采用了栅格法建立了机器人工作平面的坐标系,整个系统由全局路径规划和局部避碰规划两部分组成.在全局路径规划中,用改进蚁群算法规划出初步全局优化路径;局部避碰规划是在跟踪全局优化路径的过程中,通过基于滚动窗口的环境探测和碰撞预测,对动态障碍物实施有效的局部避碰策略,从而使机器人能够安全顺利的到达目标点.仿真实验的结果表明了所述方法能在较短时间内找到最佳路径并规避障碍.4.学位论文朱锐类人机器人地图创建与自定位技术研究及其在路径规划中的应用2008作为一个极富挑战性的高技术密集型项目，机器人足球吸引了越来越多的研究和关注。
路径规划问题是机器人足球中类人机器人避障比赛中的重要部分，其实时性和稳定性对整个比赛起着决定性的作用。
本文就如何提高类人机器人路径规划的实时性和稳定性详细阐述了机器人路径规划问题、地图创建与自定位等方面问题，在此基础之上对WIT类人机器人避障路径规划系统进行了研究与开发。
（1）分析了机器人路径规划问题的一般提法；对机器人路径规划问题的各个不同类型的不同方法进行了相应的探讨，更深入的理解了各种不同类型的路径规划问题的典型算法，以及在机器人路径规划问题存在的缺陷和发展趋势。
（2）探讨了机器人同时定位于地图创建（SLAM）问题，深入理解了SLAM的相关理论与关键技术，对目前SLAM问题中存在的问题和发展趋势进行了展望。
（3）详细阐述了WIT类人机器人动、静态行走步态的具体算法。
通过实验验证，其能达到准确性和鲁棒性的要求。
（4）提出了WIT类人机器人避障路径规划系统，结合实时地图创建与自定位思想的路径规划算法，能较好的完成实时性和稳定性的要求。
综合上述技术，WIT类人机器人避障路径规划系统得到了改进和完善，鲁棒性更强，处理速度加快，其实用性和稳定性也得到大赛的验证，能够较好的完成FIRA机器人足球类人机器人避障比赛的要求。
5.期刊论文谢园园.朱庆保.XIE Yuanyuan.ZHU Qingbao动态环境下基于蚁群算法的机器人路径规划-南京师范大学学报（工程技术版）2006,6(3)提出了在动态环境中移动机器人的一种路径规划方法,适用于环境中同时存在已知和未知、静止和运动障碍物的复杂情况.采用栅格法建立了机器人工作空间模型,整个系统由全局路径规划和局部避碰规划两部分组成.在全局路径规划中,用改进蚁群算法规划出初步全局优化路径;局部避碰规划主要是在跟踪全局优化路径的过程中,通过基于滚动窗口的环境探测和碰撞预测,对动态障碍物实施有效的局部避碰策略,从而使机器人能够安全顺利地到达目的地.仿真实验的结果表明所述方法具有可行性.6.学位论文熊伟泳池清洁机器人路径规划的设计与实现2008清洁机器人作为服务机器人的一种，能够把人们从繁重的清洁工作中解脱出来，因而具有广泛的应用前景。
本文的研究对象——泳池清洁机器人主要用于清洁游泳池底部及水中的污物，作为一种高效的水下清洁设备，清洁效率比传统方式大幅提高，达到节能、节水的目的。
泳池清洁机器人涉及到了机械、电子和信息技术等方面知识，本文以提高清洁效率为出发点，对泳池清洁机器人的路径规划技术进行了探索与研究。
本文在参考文献资料的基础上，分析了清洁机器人国内外的研究动态和发展趋势，阐述了课题的研究背景和意义。
研究了对清洁效率起关键作用的路径规划理论，其中对未知环境的完全遍历路径规划问题进行了重点研究。
为了客观评价泳池清洁机器人路径规划算法，本文采用的性能评价函数为清洁用时、清洁覆盖率、清洁重复率三项指标，分别从泳池清洁机器人的能耗、清洁效果、工作效率三个角度衡量路径规划算法的优劣。