Page 33 - 测绘与空间地理信息研究

第二章 地面测绘技术

1. 传统算法
在人工智能技术发展以前，传统算法一直主导着机器人路径规划领域，其中
典型的算法主要有以下几类：

（1）细胞分割法
细胞分割法将机器人的搜索空间划分为不重叠的网格，通过不断遍历相邻网
格并对包含障碍物的网格进行分割，最终搜索到一条从起始点到目标点的无碰撞
路径。

（2）人工势场法
其基本思想是利用目标和障碍物信息构建一个人工势场，通过势差产生的力
引导机器人安全地向目标点运动。
（3）基于图搜索方法

其主要思想是将机器人的工作空间分解为规则的网格单元并采用特定的扩展
策略对不包含障碍物的网格进行扩展，最终搜索得到一条无碰撞的路径。
（4）基于采样的算法
该方法通过随机采样技术对状态空间进行采样，通过对采样点的搜索扩展实

现路径规划。目前主要分为 PRM 和 RRT 两大类。
2. 启发式算法
虽然传统方法得到深入的发展并进行了广泛的应用，但是始终存在如路径最
优性无法保证、容易陷入局部最小值和时间成本高等问题。为了解决这些问题，

研究人员基于人工智能技术提出了启发式路径规划算法。根据启发式规划算法的
原理，可以将其分为以下几类：
（1）神经网络类算法
该类算法利用深度学习技术，通过大量数据样本训练得到的规划模型，根据

获取的环境信息生成行进路线。
（2）模糊逻辑类算法
模糊逻辑通过模拟人脑根据经验总结实行模糊综合判断的能力，解决机器人
在移动过程中遇到的不确定性干扰。

（3）自然启发类算法
该类算法主要是受生物行为启发而提出的仿生类算法，主要有遗传算法、粒
子群优化算法、蚁群算法等。

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