多传感融合下移动机器人路径规划的改进AI 算法研究

引言：

随着人工智能与传感技术的迅猛发展，移动机器人已广泛应用于智能制造、仓储物流与服务机器人等领域。面对动态复杂的现实环境，如何实现高效、稳定、智能的路径规划成为关键难题。单一传感器易受环境干扰，限制了机器人对环境的全面感知。通过多传感器融合技术协同获取丰富场景信息，结合先进AI 算法提升路径决策能力，已成为提升机器人自主导航水平的重要突破口。该方向正引发学术界与工业界的广泛关注。

一、多传感融合在移动机器人路径感知中的应用机制

在移动机器人复杂环境感知任务中，单一传感器所提供的信息通常具有局限性，例如激光雷达在透明物体和软质障碍识别方面精度不足，摄像头受光照变化影响较大，超声波传感器分辨率较低且易受噪声干扰。为了实现对环境的全面感知与精确建模，多传感融合技术应运而生。其核心理念是通过多种异构传感器协同工作，采集来自不同维度的环境数据，并通过融合算法对这些数据进行优化处理，从而增强机器人对周边环境的整体认知能力，为路径规划提供更为准确和全面的输入信息。

多传感融合在路径感知中的应用主要包括数据采集、时间同步、空间校准和信息融合四个关键环节。首先，移动机器人搭载激光雷达、RGB-D 摄像头、超声波模块、惯性测量单元等多类传感器，通过高速通信接口（如CAN 总线或以太网）实时采集环境信息，确保不同类型传感器能够协同感知目标区域。其次，系统通过统一时间戳机制对各类数据进行精确对齐，结合传感器的相对安装位置与姿态参数进行空间坐标系的转换与校准，实现传感数据的时空对齐。接着，采用如加权平均法、扩展卡尔曼滤波、贝叶斯推理、信息熵融合等先进算法，将多源数据进行多层级融合处理，有效消除因传感器精度、视角差异等引起的数据冗余、冲突与偏差，提高环境感知信息的一致性、准确性与鲁棒性。最终，系统可生成分辨率高、语义丰富的三维环境地图，为路径规划、动态避障及智能导航提供坚实的数据基础。

通过多传感融合实现的路径感知系统，不仅显著提升了障碍物识别的准确性与实时性，还增强了机器人在复杂动态环境中的鲁棒性。例如在人员密集、障碍物多变的室内场景中，融合视觉信息与雷达数据可有效识别移动目标与潜在危险区域；而在室外不规则地形中，通过惯导系统与深度摄像头联合获取地形起伏信息，有助于路径规划避开不可通行区域。实践表明，多传感融合机制为移动机器人提供了更强大的环境适应能力和路径感知能力，成为构建高性能自主导航系统的重要技术基础。

二、路径规划中AI 算法的优化模型与决策逻辑

路径规划作为移动机器人实现自主导航的核心环节，其目标是根据环境信息生成一条从起点到目标点的最优路径，同时确保避障安全和运行效率。在多传感融合提供高精度环境感知基础上，引入人工智能优化算法可以显著提升路径规划系统的自主决策能力。传统的 Dijkstra、 A^* 等算法虽具备稳定性，但在高维动态环境中计算效率和适应性存在瓶颈。 AI 算法通过学习历史数据和环境特征，能够实现复杂场景下的路径搜索优化和策略自适应调整，逐渐成为路径规划技术演进的关键方向。

当前常用于路径规划优化的 AI 算法主要包括深度强化学习、进化算法、模仿学习和图神经网络等。其中，深度强化学习算法（如 DQN、DDPG、PPO）通过构建状态 - 动作 - 奖励模型，训练机器人在不同环境中不断尝试和学习，形成最优路径选择策略；进化算法（如遗传算法、粒子群算法）则通过种群演化机制优化路径结构，具备良好的全局搜索能力；模仿学习通过模仿专家示范路径，快速获得可用策略，适用于初始学习阶段；而图神经网络能够在复杂拓扑环境中建模路径节点间关系，提升路径规划的结构理解能力。上述算法可单独应用，也可融合使用，构建多模型协同的路径优化系统。

在实际决策过程中，AI 算法不仅要处理静态障碍物和边界约束，还需动态响应突发环境变化，如行人穿越、临时障碍等。因此，优化模型需具备感知 -预测- 反馈的闭环能力。一方面，模型需实时接收多传感融合的环境感知数据，快速更新状态空间；另一方面，需集成短期预测模块，对目标行为趋势进行推断，提前调整路径策略。同时，为平衡路径最短与能耗、安全等多目标需求，优化模型常引入多目标评价函数，并结合强化学习动态调整决策权重，实现路径规划的全面优化。该类 AI 优化逻辑显著提升了机器人在不确定环境下的路径生成效率和行为适应性，是智能导航系统设计的关键支撑。

三、融合感知与智能算法的协同路径规划系统构建

在多传感感知与 AI 算法各自发挥作用的基础上，将二者有效融合构建协同路径规划系统，是推动移动机器人向更高自主性和更强环境适应能力迈进的关键技术路径。该系统以多源传感器采集的实时环境信息为输入，以 AI 优化算法为核心决策引擎，形成闭环感知—分析—决策—执行机制，实现路径的动态生成与持续调整。系统结构通常包括传感感知模块、数据融合模块、路径决策模块、运动控制模块和反馈校正模块，各模块间高效协同，共同支持机器人在复杂场景中的稳定运行。

协同系统的第一层任务是实现感知与建图功能，通过融合激光雷达的空间边界探测能力、视觉传感的语义识别能力和超声波传感的近场补偿能力，构建多维度环境模型。随后，这些数据通过多传感融合算法转换为统一格式的环境表示，并实时更新栅格地图、代价地图或拓扑图，为 AI 算法提供动态精准的路径搜索空间。在此基础上，智能算法模块基于感知结果进行路径评估与决策，利用强化学习策略网络或图神经网络对当前状态做出判断，选取最优动作或路径节点，并在必要时通过回溯机制进行路径修正，保障规划的连续性与可达性。

系统运行中，通过与运动控制模块的联动，可将路径点转化为速度指令和运动轨迹，并结合反馈机制对路径规划结果进行闭环校验。例如，当机器人检测到规划路径出现突发障碍或偏离预期轨迹时，感知模块立即捕捉变化并更新环境信息，AI 决策模块依据新状态重新规划路径，实现规划与执行的实时耦合。此外，协同系统中还需集成模型预测控制（MPC）与安全冗余机制，提升整体系统的响应速度与稳定性。实践表明，此类感知与智能算法协同的路径规划系统在动态、非结构化环境中展现出显著优势，是推动移动机器人向高可靠、高智能演进的重要技术形态。

结语：

多传感融合与 AI 优化算法的深度结合，为移动机器人在复杂环境中的路径规划提供了高精度感知与高效决策的双重保障。通过构建协同路径规划系统，不仅提升了路径规划的实时性、鲁棒性和智能化水平，还增强了机器人在动态环境下的适应与应变能力。随着传感器性能的不断进步与智能算法的持续优化，该协同系统将在智能制造、城市服务、安防巡检等领域发挥更大潜力，成为推动机器人技术发展的核心支撑力量。

参考文献：

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