人工智能路径规划技术是将现代人工智能技术应用于移动机器人的路径规划中，如人工神经网络、进化计算、模糊逻辑与信息融合等。遗传算法是**早应用于组合优化问题的智能优化算法，该算法及其派生算法在机器人路径规划研究领域已得到应用，在蚁群算法较好解决旅行商问题(TSP)的基础上，许多学者进一步将蚁群优化算法引入到水下机器人(UV)的路径规划研究中。神经网络作为人工智能的重要内容，在移动机器人路径规划研究中得到了广泛关注，如Ghatee等将Hopfield神经网络应用到路径距离的优化中；Zhu等将自组织SOM神经网络应用到多任务多机器人的任务分配与路径规划中，近年来加拿大学者Simon提出一种新的生物启发动态神经网络模型，将神经网络的神经元与二维规划空间的离散坐标对应起来，通过规定障碍物和非障碍物对神经元输入激励和抑制的不同，直接计算相关神经元的输出，由此判定机器人的运行方向，由于该神经网络不需要学习训练过程，路径规划实时性好，同时利用神经网络本身的快速衰减特性，较好地解决了机器人路径规划的死区问题。如图为用于局部路径规划的生物启发神经网络结构图，图中所示为机器人（处于神经元处）传感器的感受半径，