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穷则独善其身，达则兼善天下。——《孟子》

基于深度学习的机器人路径规划

前言

机器人路径规划是机器人技术中的一个重要分支，其主要作用

是让机器人在复杂环境中自主导航而不撞墙或碰物。在过去的几

十年里，机器人的路径规划算法得到了长足的发展和成熟，其中

深度学习相关技术的应用越来越广泛。本文将重点阐述基于深度

学习的机器人路径规划技术及其应用，希望能为机器人领域的相

关从业人员和研究人员提供一些参考。

一、机器人路径规划概述

机器人路径规划，又称为导航控制，是指机器人在复杂环境中

根据事先设置的目标，从起始点到达终点的过程。在过去的几十

年中，机器人路径规划算法经历了几次重要发展和演进，主要包

括以下几种：

1.全局路径规划

全局路径规划是指在知道起始点和终点的情况下，通过有哪些信誉好的足球投注网站等

算法来寻找一条从起始点到终点的全局最优路径。常见的算法有

Dijkstra算法、A*算法等。

2.局部路径规划

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局部路径规划是指当机器人运动过程中出现障碍物等情况时，

通过传感器获取障碍物信息后，寻找一条避开障碍物的局部最优

路径，以完成机器人的导航控制。

3.路径跟踪预测

路径跟踪预测是指在机器人已经完成全局和局部路径规划后，

根据机器人的运动学和动力学模型，预测机器人的运动轨迹，使

得机器人能够更加精准地减少姿态、姿势的调整时间。

二、深度学习在机器人路径规划中的应用

近些年来，深度学习技术的发展，为机器人路径规划带来了全

新的可能。深度学习是指一类通过构建深度神经网络（DNN）来

学习输入和输出数据之间映射关系的机器学习技术。在机器人路

径规划中，深度学习可以应用于以下几方面：

1.数据驱动的全局路径规划

传统的全局路径规划大多是基于静态的地图，或者基于粗略的

传感器数据。这样做可能存在地图错误问题，或者信息不足导致

路径规划无效。而基于深度学习的全局路径规划则可以通过大量

训练数据来动态地优化路径规划算法。具体做法是将机器人运动

轨迹、激光雷达等传感器数据输入到深度神经网络中，学习出局

部和全局的路径规划策略，以提高路径规划的时效性和有效性。

2.感知驱动的局部路径规划

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深度学习可以为局部路径规划提供优秀的感知判断能力，使得

机器人可以从感知层面上较精准地发现障碍物、人和物体等信息，

并快速反映到路径规划中。同时，深度学习可以对局部地图信息

进行预测，使得机器人能够提前预测发生障碍物变化情况下的路

径规划策略，大大提升了机器人的导航控制精度和鲁棒性。

3.智能控制驱动的路径跟踪预测

通过深度学习算法学习机器人运动学和动力学模型，可以对机

器人的运动轨迹进行智能控制，从而提升路径跟踪预测的精度。

以大量运动数据为训练材料，深度神经网络可以学习机器人的运

动学特性，从而预测出合适的路径跟踪策略，提升机器人的导航

控制精度。

三、深度学习在机器人路径规划中的实际应用案例

1.谷歌Waymo

谷歌Waymo是谷歌自动驾驶汽车项目，利用深度学习技术来

完成机器人的路径规划和导航控制任务。在这个项目中，深度神

经网络被用于处理在不同情况下的感知数据，包括图像、雷达和

激光雷达数据等，从而提升机器人的路径规划精