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更新时间: 2023-06-03
路径规划技术是机器人研究领域的一个重要分支。**路径规划就是依据某个或某些优化准则(如工作代价**小、行走路线**短、行走时间**短等)，在机器人工作空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的**路径。
移动机器人路径规划技术大概分为以下4类：模版匹配路径规划技术、人工势场路径规划技术、地图构建路径规划技术和人工智能路径规划技术。
模版匹配路径规划技术
模版匹配方法是将机器人当前状态与过去经历相比较，找到**接近的状态，修改这一状态下的路径，便可得到一条新的路径，即首先利用路径规划所用到的或已产生的信息建立一个模版库，库中的任一模版包含每一次规划的环境信息和路径信息，这些模版可通过特定的索引取得；随后将当前规划任务和环境信息与模版库中的模版进行匹配，以寻找出一个**匹配模版；然后对该模版进行修正，并以此作为**的结果，模版匹配技术在环境确定情况下，有较好的应用效果，如Vasudevan等提出的基于案例的自治水下机器人(AUV)路径规划方法，Liu等提出的清洁机器人的模版匹配路径规划方法，为了提高模版匹配路径规划技术对环境变化的适应性，部分学者提出了将模版匹配与神经网络学习相结合的方法，如Ram等将基于事例的在线匹配和增强式学习相结合，提高了模版匹配规划方法中机器人的自适应性能，使机器人能部分地适应环境的变化，以及Arleo等将环境模版与神经网络学习相结合的路径规划方法等。
