机器人避障算法：遗传算法/神经网络算法/模糊算法

传统的导航避障方法如：可视图法、栅格法、自由空间法等算法；

传统的导航壁障方法对障碍物信息己知时的避障问题处理尚可，但当障碍信息未知或者障碍是可移动的时候，传统的导航方法一般不能很好的解决避障问题或者根本不能避障。这时人们引入了计算机和人工智能等领域的一些算法。

1、基于神经网络算法的机器人避障方法

神经网络（neuralnetwork，缩写NN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。人工神经网络通常通过一个基于数学统计学类型的学习方法优化，是一种非线性统计性数据建模工具，可以对输入和输出间复杂的关系进行建模。

传统的神经网络路径规划方法往往是建立一个关于机器人从初始位置到目标位置行走路径的神经网络模型，模型输入是传感器信息和机器人前一位置或者前一位置的运动方向，通过对模型训练输出机器人下一位置或者下一位置的运动方向。

可以建立基于动态神经网络的机器人避障算法，动态神经网络可以根据机器人环境状态的复杂程度自动地调整其结构，实时地实现机器人的状态与其避障动作之间的映射关系，能有效地减轻机器人的运算压力。还有研究通过使用神经网络避障的同时与混合智能系统（HIS）相连接，可以使移动机器人的认知决策避障能力和人相近。

2、基于遗传算法的机器人避障算法

遗传算法（geneticalgorithm，简称GA）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法是借鉴了进化生物学中的遗传、突变、自然选择以及杂交等现象而发展起来的。遗传算法采用从自然进化中抽象出来的几个算子对参数编码的字符串进行遗传操作，包括复制或选择算子（ReproductionorSelect）、交叉算子（Crossover）、变异算子（Mutation）。

遗传算法的主要优点是：采用群体方式对目标函数空间进行多线索的并行搜索，不会陷入局部极小点；只需要可行解目标函数的值，而不需要其他信息，对目标函数的连续性、可微性没有要求，使用方便；解的选择和产生用概率方式，因此具有较强的适应能力和鲁棒性。

3、基于模糊控制的机器人避障算法

模糊控制（fuzzycontrol）是一类应用模糊集合理论的控制方法，它没有像经典控制理论那样把实际情况加以简化从而建立起数学模型，而是通过人的经验和决策进行相应的模糊逻辑推理，并且用具有模糊性的语言来描述整个时变的控制过程。

对于移动机器人避障用经典控制理论建立起的数学模型将会非常粗糙，而模糊控制则把经典控制中被简化的部分也综合起来加以考虑。

对于移动机器人避障的模糊控制而言，其关键问题就是要建立合适的模糊控制器，模糊控制器主要完成障碍物距离值的模糊化、避障模糊关系的运算、模糊决策以及避障决策结果的非模糊化处理(精确化)等重要过程，以此来智能地控制移动机器人的避障行为。利用模糊控制理论还可将专家知识或操作人员经验形成的语言规则直接转化为自动控制策略。通常使用模糊规则查询表，用语言知识模型来设计和修正控制算法。

除此之外还有启发式搜索算法、基于行为的路径规划算法、基于再激励学习的路径规划算法等避障算法，也都在移动机器人的避障研究中取得了很好的成果。