移动机器人路径规划研究现状及展望
通过对全局路径规摘要：移动机器人路径规划技术是机器人研究领域中的核心技术之一。划和局部路径规划中各种方法的分析，指出了各种方法的优点和不足以及改进的办法，并对移动机器人路径规划技术的发展趋势进行了展望。移动机器人按照某一性能指标搜索一条从起始状态到目标状态的最优或次最优的无碰路径。全局路径规划局部路径规划其中全局路径规划：离线全局路径规划，环境信息完全已知。可视图法VGraph、栅格法Grids等。可视图法的核心思想是将机器人应该到达的点作为顶点，点的连线作为备选的路径，于是问题就变成了图搜索问题。由于连线（又叫弧）的选取方法不同，也就有了连接各个障碍物顶点的直线、用障碍物的切线表示弧和做出障碍物顶点的voro
oi图的边作为弧的方法，用voro
oi方法可以使得路径尽可能的远离障碍物。栅格法是用累积值表明该栅格存在障碍物的可能性。局部路径规划：在线局部路径规划，环境信息部分或者完全未知。人工势场法ArtificialPote
tialField：目标对被规划对象存在吸引力，而障碍物对其有排斥力引力与斥力的合力作为机器人运动的加速力，从而计算机器人的位置和控制机器人的运动方向。其缺陷是：存在陷阱区域、在相近的障碍物群中不能识别路径、在障碍物前震荡、在狭窄通道中摆动。模糊逻辑算法FuzzyLogicAlgorithm：类似人的避障，经验化的方法。基于传感器的信息，采用模糊逻辑算法通过查表得到规划出的信息，完成局部路径规划。关键词：关键词：移动机器人；全局路径规划；局部路径规划；遗传算法移动机器人是装备了机械腿、轮子、关节、抓握器等执行器以及控制器来完成特定任务的一种实体智能体。近年来，随着科学技术的飞快发展，移动机器人在工业、农业、医疗、服务、航空和军事等领域得到了广泛的应用，已成为学术研究的重点。在移动机器人的研究中，导航研究是核心，而路径规划是机器人导航研究的重要环节之一。在机器人执行任务时，要求机器人在工作环境中（有障碍物或无障碍物）能根据一定的评价标准搜索一条从起始地点到目标地点的最优或次优路径1。移动机器人的路径规划根据环境是否已知可分为基于地图的全局路径规划和基于传感器的局部路径规划。1全局路径规划11惩罚函数法在机器人运行环境中因为有障碍物，使得机器人的路径规划成为一个有约束的问题，惩罚函数法将这个有约束的问题转化为一系列无约束极小化问题，再通过解决这些无约束问r