智能机器人避障路径规划算法研究
机器人路径规划与避障算法设计与实现
机器人路径规划与避障算法设计与实现随着人工智能技术的飞速发展，机器人在各个领域的应用越来越广泛。
机器人路径规划与避障是机器人导航和定位中的核心问题，对于机器人能否正常完成任务具有关键性的影响。
本文将介绍机器人路径规划与避障算法的设计与实现方法。
1. 问题描述机器人路径规划与避障是指在给定环境下，机器人需要找到从起点到目标点的最优路径，并且在路径上避开障碍物。
在实际应用中，机器人所处的环境通常是复杂且动态变化的，因此路径规划与避障算法需要具备高效、稳定、实时的特点。
2. 基本概念与方法2.1 基本概念在路径规划与避障中，需要明确几个基本概念：- 机器人自身状态：包括位置、朝向等参数，用于确定机器人当前所处的位置和姿态。
- 环境地图：用于描述机器人所处环境的信息，包括障碍物的位置、大小等。
- 目标点：机器人需要到达的目标位置。
2.2 基本方法路径规划与避障算法的基本方法可以分为离散方法与连续方法。
- 离散方法：将环境分割为离散的网格，采用搜索算法，如A*算法、Dijkstra算法等，通过遍历网格来搜索最优路径。
- 连续方法：将环境表示为连续的空间，采用优化算法，如启发式搜索算法、遗传算法等，通过优化目标函数来寻找最优路径。
3. 常见的路径规划与避障算法3.1 A*算法A*算法是一种经典的路径规划算法，它基于图搜索的思想，通过计算启发式函数来评估下一步移动的优先级。
A*算法综合考虑了路径长度和启发式函数的信息，能够找到最优路径。
3.2 Dijkstra算法Dijkstra算法也是一种常用的路径规划算法，它通过计算距离来选择下一步移动的优先级。
Dijkstra算法适用于无权图的路径规划，可以找到最短路径。
3.3 动态规划算法动态规划算法是一种优化计算的方法，可以求解具有重叠子问题性质的问题。
在路径规划与避障中，动态规划算法可以用来求解最优路径问题。
4. 避障算法设计与实现避障算法需要根据实际环境中的障碍物来确定机器人的行动策略。
机器人导航技术中的路径规划算法与避障机制优化
机器人导航技术中的路径规划算法与避障机制优化机器人导航技术是人工智能与机器人技术的重要领域之一，它的目标是使机器人能够自主地在环境中规划路径，完成任务并避免障碍物。
路径规划算法和避障机制是实现机器人导航的关键技术，本文将讨论这两个方面的优化方法。
路径规划算法是机器人导航技术中的核心，它决定了机器人如何选择最优路径以达到目标位置。
常见的路径规划算法包括最短路径算法、A*算法和D*算法等。
最短路径算法是一种常用的路径规划算法，它通过计算地图中各个节点之间的距离，找到两点之间最短的节点路径。
然而，在实际应用中，地图往往是动态变化的，例如出现了新的障碍物或者特定区域需要避障。
因此，需要对最短路径算法进行优化，使其能够应对动态环境的变化。
一种优化最短路径算法的方法是引入启发式信息，例如通过地图上的特定节点的评估函数来估计到目标点的距离。
启发式搜索算法，如A*算法就是一种典型的通过引入启发信息综合评估节点的路径规划算法。
通过将启发式评估函数与节点的真实代价函数结合，A*算法能够保证找到最小代价的路径，并且具有较高的搜索效率。
D*算法是另一种优化路径规划的算法，它基于增量式搜索，通过按需更新路径规划结果，动态地适应环境的变化。
D*算法通过不断地重新评估节点之间的代价，实现在动态环境中实时规划路径的能力。
除了路径规划算法的优化，机器人导航还需要考虑避障机制。
避障机制决定了机器人如何避开动态的和静态的障碍物，以确保安全地到达指定位置。
传统的避障机制主要使用的是基于传感器的反应式方法。
机器人通过感知环境中的障碍物，采取相应的行动来避免碰撞。
然而，这种反应式的方法在复杂的环境中可能会出现错误判断和避障不灵活的问题。
为了优化避障机制，研究人员提出了基于学习和规划的方法。
这些方法结合了机器学习和路径规划算法，使机器人能够从经验中学习并规划最优的避障路径。
例如，深度强化学习算法可以让机器人通过与环境的交互，自主学习出合适的避障策略。
智能机器人系统中的路径规划算法
智能机器人系统中的路径规划算法随着人工智能和机器人技术的日益发展，智能机器人在日常生活、工业生产、医疗保健等领域中的应用越来越广泛。
在实际应用中，路径规划是智能机器人系统中的一个重要问题。
路径规划算法可以帮助机器人在复杂环境中自主运动，避开障碍物，实现精准定位和运动控制。
本文将介绍智能机器人系统中的路径规划算法，包括基本原理、分类、应用场景等方面。
一、基本原理路径规划算法是指在给定地图和起止点的情况下，计算出从起点到终点的一条合法路径的过程。
其中，合法路径指的是路径上不出现障碍物、不违反运动规则、不撞墙等合法条件的路径。
路径规划算法需要考虑地图信息、机器人行动方式和运动规则等因素。
路径规划算法可以通过不同的路径搜索方法来计算合法路径。
其中，常见的路径搜索方法有深度优先搜索、广度优先搜索、A*搜索、D*搜索等。
这些方法都可以通过搜索算法对地图进行遍历，找到合法路径。
不同的算法有不同的优缺点，需要根据具体应用场景来选择合适的算法。
二、分类根据机器人的运动方式和工作环境，路径规划算法可以分为点到点规划和全局规划两种。
1. 点到点规划点到点规划是指在给定起始点和结束点的情况下，计算出两点之间的一条路径的过程。
这种规划方法适用于机器人在静态环境下的自主移动。
常见的点到点规划算法有最短路径算法、避障路径算法等。
最短路径算法可以通过Dijkstra算法或A*算法来计算最短路径。
这种算法适用于平面地图和简单的路线规划。
避障路径算法则更加复杂，需要考虑避障、规划动态路径等不同因素。
基于避障路径算法的路径规划算法有Rapidly-Exploring Random Trees算法、Potential Field算法等。
2. 全局规划全局规划是指在给定的环境地图信息中，计算出从起点到终点的所有可能的路径。
这种规划方法适用于动态环境下的机器人运动。
常见的全局规划算法有图搜索算法、自组织映射算法、蚁群算法等。
图搜索算法可以通过Dijkstra算法、BFS算法、DFS算法、A*算法等多种不同方法进行。
机器人路径规划与动态障碍物避障研究
机器人路径规划与动态障碍物避障研究摘要：随着机器人技术的发展，机器人路径规划与动态障碍物避障成为了一个热门研究领域。
在本文中，我们将探讨机器人路径规划的基本原理，并介绍几种常用的路径规划算法。
同时，我们还将讨论机器人如何在动态环境中进行障碍物避障，并探讨一些相关的研究成果和现有的应用案例。
1. 引言机器人路径规划与动态障碍物避障研究是人工智能领域的一个重要方向。
在许多应用中，机器人需要能够在复杂环境中自主导航，并避开障碍物。
因此，路径规划和动态障碍物避障算法的研究对于机器人行为的实现至关重要。
2. 机器人路径规划的基本原理机器人路径规划是指为机器人在给定环境中找到一条合适的路径，使其从起点到达目标点。
基本原理包括地图建模、障碍物检测和路径搜索三个步骤。
2.1 地图建模机器人需要先了解环境，并根据实际情况进行地图建模。
常见的地图建模方法包括栅格地图和拓扑地图。
2.2 障碍物检测机器人需要通过传感器来检测环境中的障碍物。
常用的传感器包括激光雷达、超声波传感器和摄像头等。
通过这些传感器，机器人可以获取环境中物体的位置和形状等信息。
2.3 路径搜索路径搜索是机器人路径规划的核心步骤。
常用的搜索算法包括A*算法和D*算法。
这些算法通过启发式搜索和综合考虑路径长度和障碍物分布等因素，找到一条最优或近似最优的路径。
3. 常用的路径规划算法在机器人路径规划中，存在多种算法可供选择。
以下是几种常用的路径规划算法：3.1 A*算法A*算法是一种启发式搜索算法，通过估计路径的代价来指导搜索过程。
它综合考虑了路径长度和启发式函数的权重，能够找到最优路径。
3.2 D*算法D*算法是一种增量式路径规划算法，它可以在动态环境中实时更新路径。
D*算法通过局部修正路径来适应环境的变化，具有较好的动态适应性。
3.3 RRT算法RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法是一种基于树结构的路径规划算法。
它通过随机采样和树生长的方式，快速探索环境，找到可行的路径。
输电线路巡检机器人自动路径规划与避障技术研究
输电线路巡检机器人自动路径规划与避障技术研究随着社会的发展和电力需求的增加，输电线路的安全问题变得尤为重要。
传统的输电线路巡检方式存在着人力劳动强、效率低下等问题，因此研发一种能够自动巡检输电线路的机器人成为一种迫切需求。
然而，机器人在巡检输电线路时面临着路径规划和避障等技术挑战。
本文将针对输电线路巡检机器人的自动路径规划与避障技术进行研究。
首先，路径规划是输电线路巡检机器人的关键技术之一。
由于输电线路通常呈现为复杂的网络结构，机器人需要在此网络中选择最优的巡检路径。
传统的路径规划算法如A*算法、Dijkstra算法等可以用于简单的环境中，但是在复杂的输电线路环境中表现出局限性。
因此，我们需要结合机器学习和优化方法来改进路径规划算法。
一种可能的解决方案是使用深度强化学习技术来训练机器人学会自主探索和优化巡检路径。
该方法可以通过给机器人提供大量的训练数据，使其能够根据输入的环境信息选择下一步的行动，并通过奖励机制进行路径的优化。
另外，遗传算法等优化方法也可以用于路径规划的优化，通过自动地搜索和演化，找到一条最优的巡检路径。
除了路径规划，输电线路巡检机器人还需要具备避障能力。
由于输电线路周围存在着各种障碍物，机器人需要能够在遇到障碍物时进行自主避让，以确保安全和顺利完成巡检任务。
传感器技术是实现机器人避障的关键。
通过搭载激光雷达、摄像头等传感器，机器人可以实时感知周围环境，并根据传感器数据做出相应的避障决策。
在避障决策方面，我们可以借鉴人工智能中的一些方法，如机器学习和深度学习。
通过将机器人的避障行为与环境数据进行有监督或无监督的训练，可以使其具备智能的避障能力。
此外，还可以结合SLAM（同步定位与地图构建）技术，实时地更新机器人的位置和地图，以更精确地规划避障路径。
除了路径规划和避障技术，输电线路巡检机器人还需要考虑一些其他问题。
例如，机器人的动力系统、远程控制技术、自主充电和自主维护等。
这些问题的解决也需要我们进行深入的研究和探索。
机器人智能控制系统中的路径规划与避障技术
机器人智能控制系统中的路径规划与避障技术机器人在现代社会中扮演着越来越重要的角色，它们不仅在工业自动化中发挥着巨大作用，还在日常生活中提供服务。
为了更好地完成任务，机器人需要具备智能控制系统，并能够进行路径规划与避障。
本文将介绍机器人智能控制系统中的路径规划与避障技术。
路径规划是机器人在给定环境中找到从起点到目标点的最佳路径的过程。
在路径规划中，机器人需要考虑多个因素，包括地图信息、机器人的动力学、环境中的障碍物等。
最常见的路径规划算法是A*算法，它通过综合考虑路径的代价和启发式信息来选择下一步的行动。
此外，Dijkstra算法、最小生成树算法和深度优先搜索算法等也经常被用于路径规划。
这些算法可以帮助机器人在复杂环境中避免碰撞并快速到达目标位置。
避障技术是机器人智能控制系统中的另一个重要组成部分。
机器人在执行任务的过程中可能会遇到各种障碍物，如墙壁、家具、人群等。
为了确保机器人的安全，并能够顺利完成任务，机器人需要能够实时感知障碍物并做出相应的避让行为。
机器人避障技术的实现离不开传感器技术的支持。
常见的传感器包括激光雷达、超声波传感器和红外传感器等。
这些传感器能够感知周围环境中的障碍物，并向智能控制系统提供相应的信息。
智能控制系统根据传感器的反馈信息，对机器人的行动进行实时调整，以避免与障碍物发生碰撞。
除了传感器技术，机器人避障还可以借助于机器视觉技术。
通过摄像头采集环境图像，并对图像进行处理和分析，机器人可以更加准确地感知到障碍物的位置和形状。
利用机器学习算法，机器人可以通过大量的训练数据学习到识别不同类型的障碍物，并根据识别结果做出相应的避让决策。
还有一种常见的避障技术是躲避行为。
机器人可以通过编程实现一些基本的躲避行为，如避让方向的调整、速度的调整等。
当机器人检测到障碍物时，它可以根据障碍物的位置和运动方向，做出相应的躲避决策，从而避免与障碍物碰撞。
除了单个机器人的路径规划和避障，还有一些研究将多个机器人的路径规划和避障进行了集成。
基于深度强化学习的机器人路径规划与动态避障技术研究
基于深度强化学习的机器人路径规划与动态避障技术研究机器人的路径规划和动态避障技术是现代机器人领域的重要研究方向之一。
随着深度强化学习技术的发展和应用，它在机器人路径规划和动态避障中的作用也越来越受关注。
本文将从深度强化学习的基本原理、路径规划和动态避障的技术需求、深度强化学习在路径规划和动态避障中的应用等方面展开讨论。
首先，深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的方法。
强化学习是一种通过智能体与环境的交互来学习最优动作策略的方法，而深度学习则是利用神经网络等深度结构进行特征学习和表示的方法。
深度强化学习通过将深度学习与强化学习相结合，使得机器人能够从大量的输入数据中学习到环境的特征和状态，并通过与环境的交互来优化动作策略，进而实现路径规划和动态避障。
路径规划是指在给定起点和终点的情况下，找到一条最优路径的过程。
在传统的路径规划算法中，常用的方法包括A*算法、Dijkstra算法等，但这些方法对于复杂的环境或多模态的动态场景往往显得力不从心。
而深度强化学习技术能够通过学习输入数据的特征来预测最优动作，并能够在路径搜索过程中不断优化策略。
这使得机器人能够更好地适应复杂环境和动态变化的场景，从而实现更准确、高效的路径规划。
动态避障是指机器人在运动过程中根据环境的变化实时调整动作策略，以避免与障碍物发生碰撞。
在传统的避障算法中，常用的方法有局部感知与决策、人工势场方法等。
然而，这些方法在复杂环境中的性能表现有限。
与传统方法相比，深度强化学习能够通过智能体与环境的交互来学习环境的动态特征，并不断调整动作策略以避开障碍物。
在机器人路径规划和动态避障的研究中，深度强化学习技术能够更好地应对不确定性和动态变化，提升机器人的避障能力。
深度强化学习在机器人路径规划和动态避障中的应用已经取得了一系列的研究成果。
例如，研究者们通过基于深度强化学习的方法，使机器人能够在复杂的迷宫环境中寻找出最优路径。
同时，还有研究者提出了基于深度Q网络的方法，让机器人能够根据环境的变化和自身的状态实时调整路径规划和动作策略。
智能移动机器人路径规划算法研究与优化
智能移动机器人路径规划算法研究与优化智能移动机器人是当今科技领域的热点之一，其能够自主感知环境、规划路径并按照预定的目标进行移动。
而路径规划算法则是实现智能移动机器人导航的重要基础。
本文旨在研究并优化智能移动机器人路径规划算法，以提高机器人在复杂环境中的移动效率和安全性。
路径规划是指为机器人找到一条从起始点到目标点的最优路径。
而机器人在实际应用中常常面临着环境变化、动态障碍物、路径长度等多种因素的挑战。
因此，研究优化路径规划算法成为必然选择。
首先，我们可以利用传统的搜索算法，如A*算法、Dijkstra算法等作为基础框架，对路径规划进行初步研究。
这些算法的核心思想是通过搜索空间中的可行解，找到到达目标最短路径或最优路径，其能够解决简单环境下的路径规划问题。
然而，当面对复杂实时环境时，这些传统算法的效率和准确性有限。
针对上述问题，我们可以借鉴启发式搜索算法来改进路径规划。
启发式搜索算法通过引入启发函数，对搜索过程进行启发式引导，从而减少搜索空间并提高搜索效率。
其中，A*算法是一种典型的启发式搜索算法，通过综合考虑启发函数和已经搜索到的路径，动态估计节点到目标的代价，选择具有最小代价的节点进行搜索。
此外，还有改进的启发式搜索算法，如D*算法、RRT算法等，能够更好地适应动态环境和避障问题。
除了启发式搜索算法，我们还可以利用机器学习技术来提高路径规划的性能。
通过训练数据集，机器学习算法能够学习到环境与行为的映射关系，并基于此生成规划路径。
深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），可以处理输入数据的复杂特征，并输出具有较高准确性的路径规划结果。
此外，强化学习算法如Q-learning和深度强化学习算法如Deep Q Network（DQN）在路径规划问题上也有广泛应用。
在优化路径规划算法时，我们可以采用多目标优化的思想。
多目标优化算法能够平衡路径长度、时间效率、能源消耗等多个目标，从而生成具有最佳综合性能的路径。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
智能机器人避障路径规划算法研究
作者：张永妮
来源：《中小企业管理与科技·上旬刊》2016年第02期
摘要：智能机器人只有具备自主移动能力才能实现应用价值。
路径规划用于决策机器人在环境中如何行走的问题，是实现机器人智能化的关键技术。
为提高机器人路径规划，对未知环境的实时性、适应性和优化性要求越来越高。
自主移动机器人是集环境感知、动态策略与规划、行为控制与执行等多功能于一体的综合系统。
近几年，移动机器人技术在工业、农业、医学、航天航空等许多领域发挥了重要作用。
其中智能避障更是研究领域的难点和热点，智能避障是能够根据采集障碍物的状体信息，按照一定的方法进行有效的避障，最后到达终点。
本文主要介绍了动态窗口和Bug2的避障算法和研究与仿真。
实现这两种避障算法主要基于Matlab 等语言编程开发，实现对移动机器人避障算法的仿真。
Matlab功能强大、编程简单、适用广。
最后，验证基于Bug算法的几种路径规划方法，将避障实时性，环境的适应性、规划路径的优化性作为算法性能指标，进行仿真实验与对比实验分析。
结果验证了算法的有效性。
关键词：智能机器人；避障；MATLAB仿真；路径规划
1 绪论
智能机器人避障算法的研究对于推进机器人领域的应用和发展具有重要的意义。
随着计算机技术、传感器技术、控制技术的发展，智能机器人的避障技术已经取得了丰硕的研究成果，其应用领域不断的扩大，应用复杂程度也越来越高，因此对其关键技术提出了更高要求，相应的方法也更加成熟。
本文通过查阅文献资料，对目前智能机器人的发展动态有了一定了解。
对现阶段机器人避障的一些常用方法做了研究，然后设计了不同算法在未知环境下的避障仿真实验来验证本文所设计的算法的可行性。
路径规划要求机器人能够在较短的时间内，感知到范围尽可能大的区域，从而找到最近的路径使机器人能够沿着最优路径运动到终点，并避开障碍物。
2 基于动态窗口的避障算法及仿真
2.1 概述
机器人局部路径规划的方法很多，动态窗口法就是其中的一种，其主要是在速度（v，w）空间中采样多组速度，并模拟机器人在这些速度下一定时间内的轨迹。
在得到多组轨迹以后，对这些轨迹进行评价，选取最优轨迹所对应的速度来驱动机器人运动。
该算法突出点在于
动态窗口这个名词，它的含义是依据移动机器人的及速度性能限定速度采样空间在一个可行的动态图范围内。
2.1.1 机器人的运动模型
在动态窗口算法中，要模拟机器人的轨迹，需要知道机器人的运动模型。
它采用的是假设两轮移动机器人的轨迹是一段一段的圆弧或者直线（选择速度为0），一对（Vt，Wt）就代表一个圆弧的轨迹。
具体推导如下：
在这里，假设不是全向运动机器人，它做圆弧运动的半径为：
2.1.2 速度采样
机器人的轨迹运动模型有了，根据速度就可以推算出轨迹。
因此只需采样很多速度，推算轨迹，然后评价这些轨迹好不好就行了。
速度如何采样是动态窗口的核心：在速度（v，w）的二维空间中，存在无穷多组速度。
但是根据机器人本身的限制和环境限制可以将采用速度控制在一定范围内：
移动机器人受自身最大速度最小速度的限制：
移动机器人受电机性能的影响：
由于电机力矩有限，存在最大的加速度限制，因此移动机器人轨迹前向模拟的周期内，存在一个动态窗口，在该窗口内速度是机器人能够实际达到的速度：
其中是机器人的当前速度，其他标志对应最大加速度和最大减速度。
基于移动机器人安全的考虑：
为了能够在碰到障碍物前停下来，因此在最大速度条件下，速度有一个范围：
为了简化每组速度对应轨迹的计算，该算法假设机器人在往前模拟轨迹的这段时间内速度不变，直到下一时刻采样给新的速度命令。
2.2 评价函数
在采样的速度组中，有若干组轨迹是可行的，因此采用评价函数的方式为每条轨迹进行评价。
采用的评价函数如下：
2.3 方位角评价函数
方位角评价函数是用来评价机器人在当前设定的采样速度下，达到模拟轨迹末端时的朝向和目标之间的角度差距。
若采用的方式来评价，也就是越小，评价得分越高。
2.4 空隙
代表机器人在当前轨迹上与最近的障碍物之间的距离。
如果在这条轨迹上没有障碍物，那就将其设定一个常数。
2.5 速度
Velocity（v，w）用来评价当前轨迹的速度大小。
总结起来三者构成的评价函数的物理意义是：在局部导航过程中，使得机器人避开障碍，朝着目标以较快速度行驶，缺一不可。
2.6 matlab仿真（图1）
3 Bug2避障算法的研究与仿真
3.1 未知环境下基于Bug算法的移动机器人路径规划研究改进
在未知环境下的移动机器人路径规划己经有一些成熟实用的算法。
这里介绍的爬行虫Bug 算法就是一例。
本章在已有的Bug族算法基础上，对传统Bug算法进行了改进，提高了Bug 算法路径规划的优化性和实时性。
3.2 Bug2算法原理
Bug2算法在Bugl算法基础上进行改进，引入了从起点到终点的直线M。
具体思想如下：
3.2.1 沿着直线M向障碍物移动，直到发生以下两种情况：
①到达终点，结束算法；
②遇见障碍物，标记为，转到3.2.2。
3.2.2 沿着障碍物左边移动，直到发生以下三种情况：
①到达终点，结束算法；
②找到一个点，满足条件，且该点在M上，则转到3.2.1；
③机器人回到相遇点，则表示机器人绕行一周，终点不可到达。
可知Bug2算法在Bugl算法上对从Hl运动到Hl的路径循环进行了改进，但是机器人的运动方向是固定的初始值，即算法规定为沿障碍物左边移动，那么在所有的沿障碍物移动的状态中，机器人都是向障碍物左方移动。
3.3 算法设计
本文提出的路径规划算法可在线运行，进行实时运动规划，对未知环境下的
机器人路径规划，该算法具有很好的环境适应性。
3.4 Bug2算法仿真（图2）
4 总结与展望
本论文在许许多多机器人研究者的研究经验与研究成果之基础上，综合相关的理论基础知识，对智能机器人进行了相关的研究。
主要针对其避障控制算法及路径规划方案作了一定的研究和探讨，提出了相对有效的模糊控制算法和田埂式路径规划方案，并经过一系列的仿真实验来对本文中使用的算法和方案的稳定性及可行性进行验证。
对于本研究课题，本人主要做了以下工作：
①综述智能机器人国内外研究及应用现状，了解到智能机器人在完成任务的过程中遇到障碍物或者落差区域时容易发生碰撞和跌落，而且其清洁路径不能做到全覆盖，重复率也较高。
因此，本文将智能机器人的研究方向确定为避障和全覆盖路径规划这两个方面。
②简要论述了模糊控制算法，而且将其应用至智能机器人的避障控制之中，并且设定了模糊控制器以及模糊规则，使其适应于本文中所研究的智能机器人，让智能机器人在执行任务过程中能够避开障碍物并防止跌落，并且对本论文中提出的避障控制进行算法有效性仿真实验，证明了该算法是有效且可靠的。
③简要介绍路径规划的原理及分类，并就比较经典的算法作出了简要描述。
研究了基于栅格地图法的田埂式路径规划方案，描述了该方案中的环境地图构建，运行模式，死角解决方案，并针对该方案进行了不同环境不同障碍物分布情况下的仿真实验，分别对比了无障碍环境下，有障碍无死角环境下，有障碍及简单死角环境下，有障碍及复杂死角环境下，有障碍及多种死角环境下的仿真实验结果，均验证了本论文所设计的路径规划方案能使智能机器人做到区域环境全覆盖并己最短路径跳出死角，提升了机器人清洁工作的完整性与高效性。
在本课题的研究过程中，一些不足之处也显现出来。
例如栅格大小的划分是一个难点，栅格太大容易使准确率降低，影响机器人清洁效果，栅格太小会使算法复杂，导致运行速度过
慢，也会对智能机器人的清洁效果有影响。
另外，本文中所研究的都是静态障碍物，忽略了动态障碍物的研究，生活中的小动物和可动型玩具等也是机器人清洁工作中极易遇到的障碍物，因此，动态障碍的研究是很有必要的。
这些问题都将是以后的研究工作中需要继续解决的。
在未来，智能机器人以及其他家用型机器人将会愈来愈频繁的进入到人类的生活和工作中，所以对于它们的研究很有必要性，且在很长一段时间内都将是一个热点。
避障控制与路径规划更将是研究工作中的重中之重，未来的研究成果必将会在这两个方向突飞猛进，同时提高智能机器人的工作效率，避障运行的灵活性都将是研究热点。
作者简介：张永妮（1982-），毕业于西北工业大学，现主要从事北斗PVT解算及智能机器人路径规划等方面的研究。