移動機(jī)器人路徑規(guī)劃:指的是各種傳感器對機(jī)器人自身的影響，依照環(huán)境的感知，通過一個或多個評判標(biāo)準(zhǔn)規(guī)劃安全的運(yùn)行路線，尋找出一條機(jī)器人能從從起始點(diǎn)運(yùn)動到目標(biāo)點(diǎn)的最佳路線。在規(guī)劃中根據(jù)機(jī)器人功能用一定的算法計(jì)算機(jī)器人繞過某些必要的障礙物所需要完成的時(shí)間和效率，上述講到可以將計(jì)算機(jī)路徑規(guī)劃分為全局和局部路徑。全局路徑和局部路徑各有各的優(yōu)勢，我們要在此基礎(chǔ)上，在機(jī)器人繞開障礙物的同時(shí)也要盡量選擇最優(yōu)路線。

全局規(guī)劃：在于全面解決環(huán)境的規(guī)劃問題，全局路徑規(guī)劃是在整體的環(huán)境下 在環(huán)境尋找最優(yōu)路徑，最終引導(dǎo)路徑從起始點(diǎn)到最終點(diǎn) 所成為的是最優(yōu)路徑。

局部規(guī)劃：說重點(diǎn)是在表示對未知或者已經(jīng)知道的部分路徑問題。因 為局部路徑規(guī)劃的不確定性，所以具有很高的靈活性，在 工作中根據(jù)環(huán)境去調(diào)整。但因?yàn)槭蔷植凯h(huán)境特征，所以路 徑只能代表局部最優(yōu)。

全局路徑規(guī)劃及算法

1.圖搜索類法

圖搜索算法基于各種算法，其中有代表性的是A*算法，以移動機(jī)器人作為關(guān)鍵部分，將機(jī)器人和障礙物在移動過程中看做各種有目標(biāo)的關(guān)鍵點(diǎn)，在機(jī)器人繞障礙物的時(shí)候?qū)⑺渣c(diǎn)成線，以線成面，將其構(gòu)成一個圖，這個圖叫做可視圖。因?yàn)榭梢晥D的目標(biāo)點(diǎn)是可以看見的，從個點(diǎn)到另一個點(diǎn)需設(shè)置成清晰可見的兩個頂點(diǎn)。圖搜索就會變成像數(shù)學(xué)問題中求最短路線的問題，從起點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)最短的距離。通過優(yōu)化算法，刪除不必要的連線，簡化可視圖，縮短搜索時(shí)間。該方法可以算出最優(yōu)的距離，可以準(zhǔn)確計(jì)算使機(jī)器人靠近障礙物時(shí)迅速的閃躲。

2.A*算法

A*算法在說圖搜索法的時(shí)候講到過，它相對來講最有效求解最短路徑的方法它通過控制實(shí)驗(yàn)使其走過從開始到結(jié)束的所有設(shè)立的點(diǎn)，然后通過數(shù)據(jù)計(jì)算選擇一個最短的路徑作為移動機(jī)器人的路徑，它通過這種方法進(jìn)行進(jìn)一步的探索研究，一次次的找出最短和最長的路徑。其中很多前輩都用自己獨(dú)特的方法做這種實(shí)驗(yàn)，具有代表性的有王中玉和李強(qiáng)，像李強(qiáng)就是一個目標(biāo)向另一個目標(biāo)的節(jié)點(diǎn)性擴(kuò)展，有效減少了實(shí)驗(yàn)過程的繁瑣問題，提高了實(shí)驗(yàn)的效率。

3.智能仿生算法

智能仿生算法是模模仿自然界中動物進(jìn)化或者有些昆蟲覓食捕獵的行為，利用動物的方法來解決研究中的各項(xiàng)閘題。.其中包括蟻群氟法和料群算法等。

蟻群算法是受自然界中螞蟻覓食這種行為啟發(fā)而產(chǎn)生的算法，這種方法也叫ACA，最早在1991年提出，他們發(fā)現(xiàn)螞蟻在覓食的過程中，通過分泌一種叫做信息素的東西，會在已走過的道路上留下痕跡螞蟻?zhàn)叩脑蕉?，留下來的信息素就會越多，后來再次覓食的螞蟻就會根?jù)信息素來確定自己要走的路線，搜索信息素濃度最高的最短路徑，這樣最優(yōu)路徑就會被選出來了。根據(jù)文獻(xiàn)中對于這種信息的分析，全局路徑在螞蟻群法中會被根據(jù)螞蟻數(shù)量，期望啟發(fā)因子和信息素的數(shù)量做影響我們要根據(jù)所有可能出現(xiàn)新的問題的方向，考慮各種因素，通過移動機(jī)器人規(guī)劃路徑，使路徑快速準(zhǔn)確的收斂于最優(yōu)路徑，從信息素改進(jìn)，提高算法的收斂速度和螞蟻的搜索效率。

局部路徑規(guī)劃及算法

1.模擬退火算法

這是目前來看較為有效的解決組合優(yōu)化問題時(shí)的算法。這種通過研究金屬熱在算法中被處理時(shí)的有效退火，在開始的時(shí)候控制金屬環(huán)溫度的有效降低，在發(fā)生突變事件時(shí)，有效進(jìn)行隨機(jī)搜索，在出現(xiàn)狀況的同時(shí)簡單收集數(shù)據(jù)。模擬退火算法的優(yōu)勢是簡單有效，控制的數(shù)據(jù)相對較少，具有彈性等，但同時(shí)也會出現(xiàn)概率性，發(fā)生速度慢等問題。通過模擬退火法進(jìn)行局部路徑規(guī)劃可以進(jìn)行簡單的促使路徑脫離原始路徑，發(fā)現(xiàn)新的跳躍的目標(biāo)點(diǎn)，最終達(dá)到自己所要找的最優(yōu)路徑。

2.人工勢場法

人工勢場是將機(jī)器人所在的環(huán)境路徑規(guī)劃，做成人工場中的運(yùn)動，這是一種抽象的人造受力場，通過目標(biāo)點(diǎn)對機(jī)器人產(chǎn)生的“引力”以及障礙物產(chǎn)生的“斥力”來移動機(jī)器人的運(yùn)動輸出，還有在各種環(huán)境下產(chǎn)生的合力來確定機(jī)器人的輸出。這種方式的優(yōu)點(diǎn)是結(jié)構(gòu)簡單，便于底層的實(shí)時(shí)控制，規(guī)劃出來的路徑一般是比較平滑并且安全，但仍存在局部最優(yōu)和易在狹窄通道中動蕩的缺點(diǎn)。當(dāng)環(huán)境的要求比較過的時(shí)候，它的虛擬合力便會成為零，這就會進(jìn)一步導(dǎo)致機(jī)器人不能繼續(xù)執(zhí)行任務(wù)[圓。利用人工勢場啟發(fā)函數(shù)，實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)，避免局部最優(yōu)。針對人工勢場法存在的缺陷，引入斥力模型，在路徑規(guī)劃時(shí)機(jī)器人便可以避開局部極小點(diǎn)，進(jìn)一步優(yōu)化路徑規(guī)劃中的問題。

路徑規(guī)劃研究方向

（1）現(xiàn)有算法的改進(jìn)。雖然關(guān)于路徑規(guī)劃算法很多，并且取得很多成果，但是每種算法都有自己的局限性，不能很好地適應(yīng)更復(fù)雜的環(huán)境，因此對算法進(jìn)行不斷的創(chuàng)新改進(jìn)儼然成為了一個成本相對較低突破點(diǎn)；（2）多機(jī)器人協(xié)同路徑的研究。隨著機(jī)器人工作環(huán)境的不斷擴(kuò)大、任務(wù)的復(fù)雜度的增加以及應(yīng)用范圍的擴(kuò)大，系統(tǒng)需根據(jù)環(huán)境和任務(wù)在保證成員之間相互交換信息的前提下高效、快速、準(zhǔn)確地組織多個機(jī)器人協(xié)同并行的完成多個任務(wù)。

（3）新路徑規(guī)劃算法的研究。隨著科技的發(fā)展，尋找更新更優(yōu)的路徑規(guī)劃算法解決復(fù)雜的路徑規(guī)劃問題將會成為一種趨勢[]。比如近幾年興起的深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等或是未來新的仿生算法的出現(xiàn)。（4）路徑規(guī)劃算法的有效結(jié)合。任何的單一路徑規(guī)劃算法都不可能解決所有實(shí)際應(yīng)用中的路徑規(guī)劃問題，特別是面對復(fù)雜環(huán)境下的任務(wù)，加之研究新算法的難度較大，將出現(xiàn)更多的相互結(jié)合的路徑規(guī)劃算法來彌補(bǔ)彼此的不足。

技術(shù)集中

機(jī)器人路徑規(guī)劃技術(shù)研究主要集中在以下幾個方面：（1）新的路徑方法的研究；（2）機(jī)器人底層控制與路徑規(guī)劃算法的結(jié)合研究；（3）多機(jī)器人任務(wù)分配、通信協(xié)作及路徑規(guī)劃的研究。