移动机器人路径规划算法体系综述与展望-经典算法、智能优化算法与人工智能算法三大体系

移动机器人路径规划是实现自主导航与智能决策的核心环节。为系统梳理该领域的研究进展，厘清各类算 法的性能差异与融合趋势，现展开全面综述。围绕单机器人路径规划，将现有方法划分为经典算法、智能优化算法与人工智能算法三大体系，系统阐述其基本原理、适用场景及改进策略，并通过对比揭示其在核心思想、最优性及特点与局限性等方面的差异。聚焦集中式与分布式两类主流架构，探讨多机器人协同路径规划的关键技术，并对比分析不同方法的优劣。系统总结算法融合机制，剖析跨方法结合的潜力与路径。基于融合发展趋势，展望构建跨范 式、多层次、自适应新一代路径规划技术体系的未来研究方向，为该领域的研究与发展提供参考。

移动机器人是智能制造、无人系统与智慧服务等领 域的关键载体，其自主导航能力是实现技术规模化应用 的核心支撑。路径规划是自主导航中的核心模块，是 决定机器人的作业效率、运行安全与整体智能化水平的 关键环节，其主要任务是在复杂环境中为机器人搜索从 起点至目标点的最优或可行路径。随着智能制造、物 流配送等场景对自动化需求的不断提升，路径规划技术 的重要性日益凸显。当前，国内外研究在单机器人领 域持续攻坚动态未知环境下的实时避障与多算法融合 等关键问题的同时，多机器人协同路径规划已成为研究 热点，呈现出蓬勃发展的态势。在此基础上，路径规划 技术正朝着跨范式、多层次、自适应等方向深化拓展。

算法方面，单机器人路径规划已形成丰富的方法体 系。首先，本文将现有方法系统性划分为经典算法、智 能优化算法与人工智能算法三大类（如图1所示），深入 剖析其基本原理、应用场景、存在不足和改进策略，并通 过对比表格直观展示各类算法的核心思想与适用环境 等；其次，讨论了多机器人协同路径规划的前沿进展；然 后，对算法融合机制系统分析；最后，在现有研究的基础 上对未来趋势进行展望，以期为相关领域的研究者提供 清晰的技术路径参考。

多机器人协同路径规划算法

随着单机器人路径规划算法的成熟与发展，为更为 复杂的多机器人协同作业奠定了技术基础。在此背景 下，使得多机器人系统路径规划已成为实现高效协同作 业的必然趋势与研究前沿。该领域问题的解决，依赖于 有效的路径规划算法与冲突解决机制。近年来，在规划 算法、避碰技术及多目标优化研究的共同推动下，多机器 人协同路径规划领域取得了显著进展。根据系统架构 的不同，现有方法主要可分为集中式与分布式两类范式。

通过对移动机器人路径规划算法近十年来发展脉 络的系统梳理，本研究得出以下核心结论：

（1）经典算法奠定了规划系统的“骨骼”与“基准”。 它们确立了“全局－局部”的分层规划思想，但其性能天 花板受限于环境模型的精确性与完备性。这一范式在 结构化环境中依然无可替代，但其在动态、开放环境中 的适应性瓶颈，构成了后续范式兴起的直接驱动力。

（2）智能优化算法引入了“探索”与“涌现”的思维。 通过种群随机搜索，它们为复杂非凸优化问题提供了可 行解，但其收敛性与最优性之间的固有矛盾，以及高昂 的计算成本，使其难以在实时性要求极高的在线规划中 担任主角，更多作为高效的离线全局规划器。

（3）人工智能算法正驱动着“感知与决策一体化”的 范式革命。它赋予了机器人理解不确定性和从经验中 学习的能力，然而，这场革命也带来了新的、更严峻的挑 战：模型可解释性、训练数据与算力依赖，以及仿真到实 境的迁移鸿沟。当前的研究正处于从“感知智能”迈向 “认知智能”的临界点。

（4）多机器人协同路径规划存在集中式与分布式两 类架构。集中式强于全局优化，但存在单点瓶颈与扩展 性限制；分布式则胜在鲁棒灵活，却面临决策冲突与全 局协同挑战。其核心是在全局性能、局部效率与通信成 本间取得平衡。

（5）算法融合是提升规划性能的系统性策略，形成 了互补、增强与协同三类机制。有效融合需基于问题结 构与算法特性的深度耦合，旨在构建兼具全局视野、实 时响应与安全保障的新一代规划系统。

基于上述洞察，未来研究不应再局限于单一算法的 微观改进，而应致力于构建跨范式、多层次、自适应的新 一代路径规划技术体系。具体而言，以下方向值得重点 探索