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。