机器人路径规划是机器人技术中非常关键的一环，它涉及到机器人如何在给定的环境中自主地移动到一个目标位置而不发生碰撞。移动机器人路径规划算法研究是一个涉及多个学科领域的研究课题，包括但不限于机械工程、计算机科学、人工智能、控制理论和电子工程等。
路径规划算法通常需要考虑的关键因素包括环境的特征、机器人的机械结构、传感器的布局和功能、定位和导航技术，以及各种动态和静态障碍物的存在。在对环境进行识别处理和规划下一步移动方向时，需要机器人具备一定的智能决策能力。
目前，常用的路径规划算法有多种，比如A*算法、Dijkstra算法、人工势场法、遗传算法等。A*算法由于其效率和准确性，在全局路径规划中较为常用，但其也有局限性，如无法保持安全距离和路径可能存在不平滑的问题。研究者们通过改进算法来克服这些缺陷。
移动机器人路径规划可以分为静态环境路径规划和动态环境路径规划两种。在静态环境中，障碍物的位置是固定不变的，而动态环境则可能包含移动的障碍物和不断变化的外部条件。机器人需要根据这些条件动态调整路径规划。
移动机器人的路径规划评估可以从多个角度进行考量，包括算法是否能在最佳路径下达到完全约束与不完全约束，路径规划后获得的路径是否最优化，以及是否能够保证机器人准确地描述地形。此外，路径规划算法还需要能够在外部环境变化时实现自适应调整，同时避免重复计算数据，算法不能过于复杂，也不能占用过多内存资源，以提高机器人的工作效率。
随着技术的发展，移动机器人的应用领域也在不断扩展。比如，扫地机器人和快递机器人已经在日常生活中得到应用，而无人驾驶汽车、工业机器人、救援机器人等则在特定领域发挥作用。在机器人技术发展过程中，一些重要的研究和产品成果包括Shakey移动机器人、PUMA工业机器人、斯坦利无人驾驶汽车和阿特拉斯救援机器人等。
Shakey是斯坦福研究所研发的移动机器人，具有稳定的寻路系统，并且能够开发其他模块。PUMA机器人由美国Unimation公司开发，广泛应用于工业生产。斯坦利无人驾驶汽车由斯坦福大学创建，并在DARPA挑战赛中取得了成功。阿特拉斯机器人由波士顿动力公司研发，能够模仿人类在危险环境中进行救援工作。
通过研究移动机器人路径规划算法，研究人员致力于提高机器人的智能化水平和自主决策能力，以便它们能够在更多复杂的环境中应用，并完成更加多样化的任务。随着算法的不断改进和硬件技术的提升，未来移动机器人的路径规划能力将更加高效和智能，从而在更多领域发挥重要作用。
