陈银燕 ，高安邦

（1.江苏电子产品装备制造工程技术研究开发中心，江苏 淮安 223003；2.淮安信息职业技术学院，江苏 淮安 223003；3.哈尔滨理工大学，黑龙江 哈尔滨 150080）

1 引言

移动机器人在国民生产生活中应用领域越来越广，发挥作用也越来越大，移动机器人的行走路径直接决定了其工作效率和自身安全，是进行其他生产活动或服务活动的基础[1]。因此，研究机器人导航路径规划问题具有明显的经济意义和安全意义。

机器人路径规划的核心要求是在满足约束条件下，规划一条从起始点到目标点的无碰路径，且此路径满足某种评价标准下的最优。根据对环境的掌握程度和环境中障碍物动态特性，一般将路径规划分为全局规划和局部规划[2]。对于静态的、全局已知的环境，使用全局规划方法；对于动态的、未知的环境使用局部规划方法。从规划方法的提出时间划分，可以分为传统规划方法和智能仿生规划方法。传统规划方法包括Dijkstra 算法[3]、人工势场法[4]、模糊逻辑法、栅格法[5]等。智能仿生规划方法包括遗传算法[6]、神经网络[7]、蚁群算法和粒子群算法[8]等，此类方法的特点是模拟生物的某种生理现象或发挥群体智慧对工作路径寻优。由于智能仿生算法的整体寻优水平较好，因此规划的路径质量相对较高，因此成了当前路径规划研究的热点。当前机器人工作场景多种多样，使得单一固定的机器人路径规划方法难以满足要求。总的来讲，机器人路径规划研究趋势为：（1）全局规划与局部规划相结合；……