路径规划是机器人自主导航的核心问题，旨在为机器人找到从起点到目标点的无碰撞、高效的路径。

根据环境和先验知识的不同，主要分为以下几类：

一、经典算法

1. 基于图搜索的算法

• Dijkstra算法：寻找单源最短路径，适用于非负权值图，保证最优但效率较低。

• A*算法：在Dijkstra基础上加入启发式函数（如曼哈顿距离、欧几里得距离），引导搜索方向，平衡效率与最优性。

• D*（动态A）：适用于动态环境，能在线重新规划路径。

2. 基于采样的算法

• RRT（快速随机扩展树）：随机采样建树，适合高维空间，但不保证最优。

• RRT*：RRT的优化版本，通过重布线逐步逼近最优路径。

• PRM（概率路线图）：先构建路线图（采样并连接可行点），再查询路径，适合多查询场景。

二、局部规划与避障算法

1. 动态窗口法（DWA）

• 考虑机器人的动力学约束（速度、加速度），在速度空间中采样，选择最优的瞬时运动命令。

2. 人工势场法

• 目标点产生引力，障碍物产生斥力，机器人沿合力方向运动。简单高效，但可能陷入局部极小值。

3. VFH（矢量场直方图）与VFH+

• 将传感器数据转换为直方图，选择障碍物密度低的方向运动。

三、现代与智能算法

1. 基于优化的方法

• 将路径规划转化为非线性优化问题（如使用模型预测控制MPC），直接求解平滑轨迹。

2. 机器学习方法

• 强化学习（RL）：通过与环境的交互学习运动策略（如DQN、DDPG）。

• 模仿学习：从专家演示中学习规划行为。

• 深度学习：使用神经网络直接映射感知输入到控制指令（端到端导航）。

四、多机器人路径规划

• 集中式规划：将多机器人视为一个系统整体规划（如联合A*），但计算复杂度高。

• 分布式规划：每个机器人独立规划，并通过通信协调避让（如基于约定的策略、冲突消解）。

• 基于集群的算法：受鸟群、鱼群启发，实现自组织协同运动。

五、算法选择考虑因素

六、实际应用中的挑战

1. 高维状态空间：机械臂规划涉及关节空间，维度高。

2. 不确定性：传感器噪声、控制误差、环境变化。

3. 计算效率：需要在有限时间内完成规划。

4. 安全性与鲁棒性：必须保证绝对避障。

七、典型应用场景

• 室内服务机器人：使用A*全局规划 + DWA局部避障

• 自动驾驶：分层规划（路由层、行为层、运动层）

• 无人机集群：分布式协同路径规划

• 工业机械臂：基于采样的运动规划（OMPL库）​​​​​​​

八、总结

静态已知环境常用A进行高效全局规划；动态或未知环境常采用DWA等局部规划器或D；高维空间（如机械臂）适合RRT等采样算法；前沿探索则集中于强化学习等方法，以实现更智能的自适应导航。实际系统（如ROS导航栈）多为分层混合架构（全局A+ 局部DWA）。