2024年4月20日发(作者：)

移动机器人平滑路径规划与轨迹跟踪

研究

摘要：随着移动机器人应用的不断扩大，其路径规划和轨迹跟

踪成为了一个重要研究领域。本文从移动机器人平滑路径规划

和轨迹跟踪的角度出发，对目前研究的最新成果和发展趋势进

行了探讨。首先，对移动机器人中的平滑路径规划和轨迹跟踪

概念进行了介绍，并分别讨论了常见的算法及其应用场景等。

随后，从优化效果、计算效率、实时性等方面分析了平滑路径

规划和轨迹跟踪算法的优劣，最后给出了未来的研究方向和展

望。

关键词：移动机器人，平滑路径规划，轨迹跟踪，算法，优化

一、引言

移动机器人作为一种新型的智能化设备，其应用范围已经不断

扩大。在不同的场景下，移动机器人的路径规划和轨迹跟踪需

求多种多样。而平滑路径规划和轨迹跟踪是其中的一个重要研

究领域，其关键技术是如何在机器人平滑移动的同时，实现高

效率的路径规划和轨迹跟踪。

本文从移动机器人平滑路径规划和轨迹跟踪的角度出发，对目

前研究的最新成果和发展趋势进行了探讨。首先，对移动机器

人中的平滑路径规划和轨迹跟踪概念进行了介绍，并分别讨论

了常见的算法及其应用场景等。随后，从优化效果、计算效率、

实时性等方面分析了平滑路径规划和轨迹跟踪算法的优劣，最

后给出了未来的研究方向和展望。

二、移动机器人平滑路径规划及其算法

移动机器人平滑路径规划旨在寻找机器人在不碰撞的前提下，

能够在一定时间内从起点到达终点的一条连续、平滑路径。常

见的平滑路径规划算法有最短路径规划算法、Dijkstra算法、

A*算法、蒙特卡洛方法等。

其中，最短路径规划算法的主要思路是在一个网格上，以目标

位置为中心，搜索周围的格子。具体说就是，把起点到终点的

直线连续地切割成很多小线段，这些小线段相互之间组成了许

多角度不超过45度的三角形。然后，从起点开始，每次选取

离当前节点最近的点来进行迭代，最终获得一条最优路径。

Dijkstra算法和A*算法也是基于网格的路径规划算法，但其

通过计算每个节点的代价和预测值，可以避免对所有节点的访

问，提高了算法的效率。

对于非网格环境下的移动机器人平滑路径规划，常用的算法是

样条插值法、Bezier曲线、B样条曲线、基于RRT的路径规划

方法等。其中，样条插值法可以将路径拟合成一个可微的函数，

保证了路径的平滑性和连续性。而基于RRT的路径规划方法则

是随机探测机器人周围的障碍物，通过反复缩小可行区域，最

终得到一条平滑的路径。

三、移动机器人轨迹跟踪及其算法