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 自主移动机器人路径规划技术——回顾：经典与启发式技术 |
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穆巴拉克·巴达马西·阿雷姆; 易卜拉欣·K·卡比尔; 加米尔·艾哈迈德; 萨米·埃尔-费里克 所有作者 摘要： 自主移动机器人（AMR）越来越多地应用于交通、物流和医疗等多种领域。AMR部署的核心挑战之一是路径规划，即寻找从机器人初始位置到目的地的最优且无碰撞的路线。本综述基于两部分研究，全面介绍了AMR路径规划的先进技术。本文聚焦于经典和启发式策略，提供了它们在自主移动机器人导航中基础作用的宝贵见解。我们根据现有方法的核心原则对其进行分类，包括基于图、启发式、元启发式以及基于学习/推理的方法。针对每个类别，我们分析代表性技术的优势和局限性，并评估它们在各种操作场景下的有效性。此外，我们还识别了AMR路径规划中新兴的研究方向和持续挑战，如多机器人协调、动态环境适应以及与人机交互框架的整合。 页码： 117999 - 118022 出版日期：2025年6月16日 电子ISSN：2169-3536 DOI：10.1109/ACCESS.2025.3579863 出版社：IEEE |
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