本研究综述探讨了移动机器人路径规划领域的最新进展与挑战，涵盖了多种算法和技术，并分析了它们的应用场景和优缺点。
移动机器人的路径规划是自主导航的核心技术之一，其目标是在给定的起点与终点之间寻找一条安全、高效且最优的路线。这一过程需要综合考虑机器人运动约束条件、环境信息以及能耗等多种因素。
基本概念上，路径规划是指在已知地图或模型中为机器人确定从起始点到目的地的一条无障碍物的最佳路径。当前主要存在基于图结构的方法、采样技术及机器学习方法等几大类算法。
基于图的路径优化策略将环境抽象成图形模式，并通过节点代表物体与障碍，边表示通行路线来建模。常用的技术包括A*算法和Dijkstra算法。其中，A*利用启发式函数指导搜索过程以快速找到最优解；而Dijkstra则采用贪心法计算出起点到所有点的最短路径。
基于采样的方法通过随机或确定性抽样获取环境数据，并据此构建机器人可达区域的地图（如网格图、凸包等），进而应用搜索算法找出最佳路线。代表性技术有粒子滤波和人工势场模型，前者使用一组代表状态与信息的“粒子”应对非线性和非高斯问题；后者通过模拟质点间的引力作用指导机器人的移动方向。
近年来，基于机器学习的方法在路径规划中展现出巨大潜力。这些方法利用大量数据训练出能够预测最佳路线的模型，如深度学习、神经网络和强化学习等技术的应用已经取得了显著进展。它们具备强大的非线性映射能力和自适应能力，在处理复杂动态环境及多变目标时尤为有效。
未来发展方向包括但不限于：多智能体路径规划（解决多个机器人协同作业的问题）、多目标优化（应对多种任务需求）、深度与增强式学习的结合、多元感知技术融合以及在线学习和自我调整等方向。随着科技的进步，移动机器人的路径规划将更加智能化，并在更多的实际场景中得到应用。
5星
