张金越，侯至丞，张 弓，王卫军，杨文林

( 广州中国科学院先进技术研究所机器人与智能装备中心,广州 511458)

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路径规划是指移动机器人基于某些特定的准则，在环境中存在障碍物的前提下，自主规划一条从起始位置到目标位置的安全、无碰撞的最短路径。随着自主移动机器人的快速发展，路径规划成为了一个热门的研究问题。

现阶段，国内外众多学者已取得了大量关于路径规划的研究成果：马浩浩等[1]对传统遗传算法中的种群初始化、交叉算子以及变异算子进行改进，设计了机器人路径规划算法，有效提高了算法的效率；吴东林等[2]基于人工势场法设计了采摘机器人的动态路径规划系统，具有很好地避障和路径规划的能力；陆皖麟等[3]在A*算法的基础上添加阈值减少了搜索栅格的数量，并结合了Floyd算法去除了多余节点，使得规划的路径短且光滑；刘彩霞[4]提出了一种基于模糊推理的PSO路径规划算法，解决了移动机器人路径规划质量不佳的问题；Jabbarpour M R等[5]针对现有路径规划算法无法降低UGV能耗的问题，将能耗预测模型与蚁群算法相结合，在减少计算时间和迭代次数的同时，规划出低功耗的无碰撞最短路径；Zhang H等[6]为防止RRT算法对配置空间的过度搜索，引入了回归机制，提高了规划的成功率和效率。在上述的路径规划算法中，遗传算法、蚁群算法以及粒子群算法能否规划出最优路径取决于各参数的选取；基于引力与斥力的原理的人工势场法容易陷入受力平衡而出现目标不可达的情况[7]；……