智能机器人路径规划的特点及其算法的研究

　　自 50 年代世界上第一台机器人装置诞生以来， 机器人的发展经历了一个从低级到高级的发展过程。第一代示教再现型机器人， 可以根据人示教的结果再现出动作， 它对于外界的环境没有感知。在 20 世纪 70 年代后期人们开始研究第二代机器人： 带感觉的机器人， 这种机器人是类似人某种感觉的功能， 如力觉、触觉、滑觉、视觉、听觉。第三代机器人是智能机器人阶段， 机器人通过各种传感器获取环境信息， 利用人工智能进行识别、理解、推理并做出判断和决策来完成一定的任务。这就要求智能机器人除了具有感知环境和简单的适应环境能力外， 还具有较强的识别理解功能和决策规划功能。 2 智能机器人的路径规划技术分类智能机器人路径规划是指在有障碍物的工作环境中， 如何寻找一条从给定起点到终点适当的运动路径， 使机器人在运动过程中能安全、无碰地绕过所有障碍物。机器人路径规划问题可以建模为一个有约束的优化问题， 都要完成路径规划、定位和避障等任务。根据机器人对环境信息掌握的程度不同将智能机器人路径规划分为基于模型的全局路径规划和基于传感器的局部路径规划。前者是指作业环境的全部信息已知， 又称静态或离线路径规划; 后者是指作业环境信息全部未知或部分未知， 又称动态或在线路径规划。智能机器人路径规划存在以下特点： ① 复杂性：在复杂环境中， 机器人路径规划非常复杂， 且需要很大的计算量。 ② 随机性：复杂环境的变化往往存在很多随机性和不确定因素。 ③ 多约束： 机器人的形状、速度和加速度等对机器人的运动存在约束。