路径规划技术是依据某一个或某一些优化准则和约束,在其工作环境中找出一条从起点到终点的能避开障碍物的极优或近似优的路径,同时满足算法在时间和空间上的要求。路径规划技术被广泛应用到机器人控制技术研究之中,也成为机器人控制技术研究中的一个重要问题,蔡甸看牙中心解读牙科新技术的发展路径。

1、现有规划方法的有效结合

无论是传统规划方法还是新生的智能算法都有一定的缺陷,传统规划方法过程简单,容易实现但路径优化效果较差,仿生智能算法鲁棒性较好,能够获得较优化的路径,但计算量较大,如果把各种算法的优点融合到一起,在提高路径搜索效率的同时又能获得较优化的路径是一个很好的研究方向。

2、更加智能化的仿生算法

智能仿生算法的应用,赋予机器人一定的智能,但对于含有动态障碍物的复杂环境仍显得不够,特别是在有效地避免机器人陷入局部优路径方面。现有的智能仿生算法通常都是采用设置迭代阈值或者迭代次数限制的方法,若迭代超过指定阈值或次数时,路径仍不变或者路径不在优化,则认定机器人陷入局部优。此方法的缺陷在于迭代阈值难于选取,常采用经验值,缺乏理论依据,且判断结果具有一定的滞后性。

3、动态路径规划方法仍是重点

近年来动态障碍物不确定环境下的路径规划取得不错效果,然而,无论是传统的规划方法还是新型的智能算法,均出现一些无法克服的问题。动态不确定环境下的路径规划已经证明是一个难题,如何在此环境中保证找到一条全局优路径及提高路径规划的实时性和效率,避免振荡现象的发生,还需要进一步深入地研究。

导航定位和地图构建技术是其核心,而路径规划则是该技术的一个重要环节,根据对工作环境信息掌握的程度不同,机器人路径规划可分为环境信息完全已知的路径规划和环境信息完全未知或部分未知的路径规划。蔡甸看牙中心称前者由于环境信息完全已知,可划分为两个子问题,即环境地图建模与路径搜索策略,环境建模就是构造一种地图来表达环境信息。