综述：自主机器人与多机器人导航的综述：感知、规划与协作

这篇综述系统梳理了自主机器人（Autonomous Robots）与多机器人协作（Multi-Robot Collaboration）领域的研究进展，聚焦感知（Perception）、规划（Planning）和协作（Collaboration）三大核心方向。文章深入分析了SLAM（同步定位与建图）、RRT*（快速扩展随机树优化算法）等关键技术，并探讨了动态环境下的实时路径规划挑战，为未来智能机器人系统的开发提供了重要参考。

　　

感知：机器人的环境理解与定位

在自主机器人领域，感知系统是实现智能导航的基础。通过视觉传感器（如RGB-D相机）和激光雷达（LiDAR），机器人能够构建几何级（Geometry-level）和语义级（Semantic-level）的环境表征。例如，YOLO算法实现了高效的物体检测，而SAM（Segment Anything Model）则突破了开放集分割的边界。然而，遮挡问题和域偏移（Domain Shift）仍是当前研究的难点，在线持续学习（OCL）被提出以提升模型的适应性。

定位技术方面，多传感器融合成为主流，如IMU（惯性测量单元）与轮式编码器的结合有效抑制了累积误差。但动态环境下的实时地图更新仍面临计算效率与数据一致性的双重挑战。

规划：从静态到人机共融的路径优化

路径规划算法经历了从静态到动态场景的演进。经典的A和Dijkstra算法在结构化环境中表现优异，而RRT系列（如Informed RRT*）通过渐进最优性平衡了探索与开发。动态环境下，D* Lite和APF（人工势场）算法通过局部重规划应对移动障碍物，但易陷入局部极小值。

人机共存场景中，Risk-RRT*引入社会力模型（Social Force Model），量化行人舒适度与碰撞风险。MPC（模型预测控制）结合强化学习（RL），使机器人能够预测行人轨迹并生成拟人化路径。

协作：多机器人系统的协同智慧

多机器人系统通过生物启发算法（如PSO粒子群优化）和分布式强化学习（如MADDPG）实现协同导航。例如，无人机群利用遗传算法（GA）解决MTSP（多旅行商问题），而地面机器人通过拓扑地图共享提升任务效率。然而，系统异构性和通信延迟仍是制约大规模部署的关键瓶颈。

挑战与展望

未来研究将聚焦于：1）基于Transformer的跨模态感知融合；2）结合元学习（Meta-Learning）的快速环境适应；3）去中心化多机器人决策架构。随着5G和边缘计算的发展，自主机器人系统有望在物流、医疗等领域实现突破性应用。