移动机器人路径规划算法研究综述

穆涛

【摘 要】 机器人路径规划能够让机器人在移动过程中高效准确地避开障碍物，是目前机器人领域的研究热点，而规划算法的研究是为了提高机器人路径规划的搜索速度，缩短搜索时间。因此成为了路径规划的核心内容，本文重点将移动机器人路径规划分成全局规划和局部规划两类，然后对各类方法所对应的相关算法优缺点和改进现状进行分析和归纳，最后提出了移动机器人未来在路径规划研究的发展方向。

【关键词】 移动机器人 全局路径规划 局部路径规划 混合路径规划

1.引言

近年来移动机器人目前在工业、农业、军事、服务业等领域得到广泛应用。实现机器人在未知环境下路径规划是一个关键技术问题，直接影响着机器人的智能水平。因此研究机器人路径规划对提高机器人的智能化水平、加快我国工业化进程具有重要的战略意义。

移动机器人路径规划是指在工作环境中依照一个或多个评判标准（如时间最短、能耗最少等）寻找出一条从起始点到目标点的最优或次优的无碰撞路径。本文根据机器人对环境信息的掌握程度将路径规划分为全局路径规划和局部路径规划。全局路径规划可获取全局最优或次优路径。局部路径规划可实现实时动态路径规划，具有较高的灵活性和实时性。下面将对这两类常用算法进行详细分析。

2.全局路径规划

2.1 A*算法。A*算法是一种静态路网中求解最短路径的最有效搜索方法，它通过遍历当前节点的所有子节点，然后选择估价代价最小的节点作为路径节点，基于此节点再次进行下一步搜索，从而完成整个搜索过程，有搜索节点多和拐点过多的缺点。……