姚成信，王冠凌，陈孟元

(安徽工程大学 安徽省电气传动与控制重点实验室，安徽 芜湖 241000)

移动机器人路径规划问题就是在充满各种障碍物的环境中，机器人遵从一定的规则(如路径最短、耗时最短或安全度最高等)，从起点到终点独立搜索出一条与障碍物无碰撞的最优或者次优路径．因此，机器人路径规划问题的研究需要解决环境建模与最优路径搜索两大基本问题．为解决以上路径规划的两个问题，一是需要根据已知环境信息建立较为精确的环境地图模型；二是在规模较大、环境复杂的情况下，运用一种合适的建模方法和高效率的算法对路径进行规划[1]．

自然界一直给人们带来各种灵感与启发，人们一直在尝试利用来自于自然界中的种种现象来解决许多类似的实际问题，如人工神经网络，遗传算法，人工势场法，粒子群算法，蚁群算法，蜂群算法，人工鱼群算法等的提出和改进都为相关问题的解决提供了很好的思路．上述算法都是基于仿生原理或者模拟自然现象，但从生物进化角度来看，作为生长在生物底层的植物具有更简单和更有效的特征，模拟植物生长过程构建的路径规划算法可能会达到更好的效果．最早基于植物生长形态提出仿生计算算法是在1968年，荷兰Utrecht大学的生物学和植物学家，匈牙利裔的林登麦伊尔(Aristid Lindenmayer)等人提出利用计算机模拟植物生长系统(L-systems)，主要用于分形领域及计算机图形学的研究．土耳其……