机器人路径规划的元胞自动机算法

资 源 简 介

机器人路径规划的元胞自动机算法

详 情 说 明

机器人路径规划是实现自主移动的关键技术，而元胞自动机算法因其并行计算和简单规则特性成为热门选择。该算法将环境离散化为网格单元，每个单元（元胞）根据邻域状态和预设规则演化，最终形成全局最优路径。

核心原理分为三部分： 环境建模 - 将地图转化为二维网格，障碍物标记为静止元胞，自由空间为待激活元胞。 局部规则 - 定义元胞状态转换规则（如扩散、避障、目标吸引），通常采用摩尔邻域（8方向）计算传播梯度。 动态迭代 - 从目标点反向扩散激活信号波，机器人根据梯度场向高电位移动，天然规避局部极小值问题。

相比传统A*或Dijkstra算法，元胞自动机的优势在于适应动态障碍物环境，且计算开销与网格规模线性相关。典型改进方向包括引入势场函数优化平滑度，或结合机器学习预测规则参数。该算法在仓储AGV、无人机群避碰等场景中表现突出。