路径规划是指确定机器人从起点移动到目标点的安全高效路线，同时避开障碍物的过程。 它涉及根据机器人的环境、物理约束（如尺寸或转弯半径）和目标（如最小化时间或能量）计算可行路径的算法。 在机器人技术中，这对于导航、操作或自动驾驶等任务至关重要，在这些任务中，机器人必须适应静态或动态障碍物。 路径规划通常分为全局规划（使用已知地图的预定义路线）和局部规划（针对意外障碍物的实时调整）。
实现始于环境建模，通常使用网格地图、占用网格或基于图的表示。 诸如 A* 或 Dijkstra 算法之类的算法通常用于全局规划。 例如，A* 使用启发式算法有效地在网格上搜索最短路径，优先考虑更接近目标的节点。 对于动态环境，诸如动态窗口法 (DWA) 之类的局部规划器会在短时间范围内评估可能的 Velocity 和轨迹，从而选择避免立即碰撞的路径。 诸如快速探索随机树 (RRT) 之类的基于采样的方法在高维空间（例如，机器人手臂）中非常有用，可以生成随机航点并将其连接以形成路径。 这些算法通常包含运动约束，例如汽车无法急转弯，从而确保路径是可执行的。
实际实施还依赖于传感器（激光雷达、摄像头）和实时数据处理。 例如，自动仓库机器人可能会使用预加载的地图进行全局规划，但会使用激光雷达在本地调整其路线以检测移动的工人。 ROS（机器人操作系统）提供了诸如 Navigation Stack 之类的工具，该工具将全局规划器（例如 A*）与局部规划器（例如 DWA）和传感器数据集成在一起。 挑战包括平衡计算速度与路径优化，以及处理传感器数据中的不确定性。 开发人员通常会调整诸如障碍物膨胀（安全裕度）或更新频率之类的参数，以匹配机器人的硬件限制。 有效的路径规划结合了强大的算法、准确的环境建模和迭代测试，以确保在现实世界场景中的可靠性。