机器人运动路径规划：从理论到实践的全景解析

2026年1月20日 互联网

一、核心概念与技术定位

机器人运动路径规划（Robot Motion Path Planning）是计算机科学与机器人学的交叉领域，其核心目标是为机器人设计符合物理约束的运动序列，使其能够高效、安全地完成特定任务。根据《计算机科学技术名词》第三版的定义，该技术需在环境建模、障碍物规避、动力学限制等条件下，生成从起点到目标点的最优或可行路径。

技术分类上，路径规划分为全局规划与局部规划两类：

  • 全局规划：基于先验环境信息（如地图数据），生成覆盖整个任务空间的粗粒度路径，典型算法包括A*算法、Dijkstra算法及遗传算法等。
  • 局部规划：依赖实时传感器数据，动态调整机器人运动以应对突发障碍或环境变化，常用方法有人工势场法、动态窗口法（DWA）及模型预测控制（MPC）。

两者的协同机制是技术落地的关键：全局规划提供战略指引，局部规划实现战术修正，共同保障机器人在复杂场景中的鲁棒性。

二、经典算法与技术实现

1. 全局规划算法

（1）遗传算法
通过模拟自然选择过程优化路径。其核心步骤包括：

  • 编码：将路径表示为染色体（如一系列坐标点）。
  • 适应度函数：评估路径长度、安全性及能耗。
  • 选择、交叉与变异：迭代生成更优解。
    例如，某工业机器人团队利用遗传算法优化仓储AGV的路径，使平均任务完成时间缩短23%。

（2）蚁群优化算法
模拟蚂蚁觅食行为，通过信息素浓度引导路径搜索。其优势在于并行搜索能力，适用于大规模环境。某物流机器人平台采用该算法后，动态障碍物场景下的路径重规划效率提升40%。

2. 局部规划算法

（1）人工势场法
将环境建模为引力场（目标点）与斥力场（障碍物）的叠加，机器人沿合力方向运动。改进后的弹性带算法（Elastic Band）通过动态调整路径曲率，解决了传统方法易陷入局部最优的问题，在三轴注塑机械手中验证了实时性与三维空间适用性。

（2）粒子群优化算法（PSO）
通过粒子群协作搜索最优路径，适用于高维空间规划。某团队将其应用于无人机集群编队，在复杂地形中实现了多机协同避障。

三、行业实践与创新突破

1. 复杂地形导航框架

哈尔滨工业大学（深圳）团队提出层次化路径规划框架，通过全局层隐式地图表示与局部层迭代几何评估相结合，解决了崎岖地形下的导航难题。其技术亮点包括：

  • 全局层：采用拓扑地图压缩环境信息，减少计算复杂度。
  • 局部层：基于实时点云数据迭代评估路径可行性，动态调整步长与方向。
    实验表明，该框架在非结构化地形中的导航成功率达92%，较传统方法提升31%。

2. 全地形移动机器人平台

安徽工程大学团队研制出全地形移动机器人平台，突破多轴协同运动控制及调度系统技术。其核心创新点为：

  • 多模态运动机构：结合轮式、履带式与足式运动模式，适应沙地、泥泞等复杂地形。
  • 分布式控制系统：通过CAN总线实现多电机协同，确保动态平衡与路径跟踪精度。
    该平台已在户外灾害救援场景中完成自主作业验证，最大负载达50kg，续航时间超过6小时。

3. 动态环境优化技术

针对动态障碍物场景，某团队提出基于滚动时域控制的路径重规划方法，其流程如下：

  1. 预测阶段：利用卡尔曼滤波预测障碍物运动轨迹。
  2. 优化阶段：在滚动时域内求解约束优化问题，生成局部最优路径。
  3. 执行阶段：执行当前时域路径，并滚动更新下一阶段规划。
    该方法在仿真测试中，将动态避障成功率从78%提升至95%。

四、技术挑战与未来方向

当前路径规划技术仍面临三大挑战：

  1. 高维状态空间处理：四足机器人、人形机器人等复杂系统的路径规划需处理更高维度的状态变量。
  2. 动态不确定性：人群、移动车辆等动态障碍物的预测与规避仍需突破。
  3. 计算资源限制：嵌入式设备上的实时规划对算法效率提出更高要求。

未来发展方向包括：

  • 深度学习融合：利用强化学习训练端到端路径规划模型，减少手工特征设计。
  • 多机器人协同：研究分布式路径规划算法，支持大规模机器人集群作业。
  • 云-边-端协同：通过边缘计算与云平台结合，实现复杂场景下的高效规划。

五、开发者实践指南

对于开发者而言，选择路径规划算法需综合考虑以下因素：

  • 环境复杂度：静态环境优先选择A*或遗传算法，动态环境推荐人工势场法或MPC。
  • 计算资源：嵌入式设备建议使用轻量级算法（如DWA），云平台可部署复杂优化模型。
  • 任务需求：仓储AGV侧重效率，救援机器人强调鲁棒性，服务机器人需兼顾安全性与自然性。

示例代码（Python伪代码）：

  1. # 基于A*算法的全局路径规划示例
  2. def a_star_planning(grid_map, start, goal):
  3.     open_set = PriorityQueue()
  4.     open_set.put(start, 0)
  5.     came_from = {}
  6.     g_score = {start: 0}
  7.     f_score = {start: heuristic(start, goal)}
  9.     while not open_set.empty():
  10.         current = open_set.get()
  11.         if current == goal:
  12.             return reconstruct_path(came_from, current)
  14.         for neighbor in get_neighbors(current, grid_map):
  15.             tentative_g = g_score[current] + distance(current, neighbor)
  16.             if neighbor not in g_score or tentative_g < g_score[neighbor]:
  17.                 came_from[neighbor] = current
  18.                 g_score[neighbor] = tentative_g
  19.                 f_score[neighbor] = tentative_g + heuristic(neighbor, goal)
  20.                 open_set.put(neighbor, f_score[neighbor])
  22.     return None  # 未找到路径

结语

机器人运动路径规划是自主系统实现智能化的基石，其技术演进正从单一算法优化向多模态融合、云边协同方向迈进。开发者需结合具体场景选择技术方案，并关注行业前沿实践，以构建高效、鲁棒的路径规划系统。

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