综述：移动机器人汽车导航技术全面回顾

这篇综述深入探讨了移动机器人在动态环境中的自主导航挑战，系统梳理了定位（Localization）、建图（Mapping）、路径规划（Path Planning）三大核心任务及其融合技术（如SLAM），重点分析了传统算法（A*、DWA）与智能方法（ML、DRL）的优劣，为机器人导航从理论到实践提供了关键见解。

　　

移动机器人导航技术：挑战与智能突破

导航基础框架

移动机器人导航的核心在于解决“我在哪”（定位）、“周围什么样”（建图）、“怎么去目标”（路径规划）三大问题。定位技术分为基于网络、锚点和距离的方法，其中粒子滤波和卡尔曼滤波（EKF/UKF）能有效处理传感器噪声。建图则分为精确的度量地图和抽象拓扑地图，而SLAM技术通过融合传感器数据（如LIDAR或视觉）实现同步建图与定位，但面临闭环检测和误差累积的挑战。

路径规划算法进化

全局规划（如A*、RRT）依赖已知环境，而局部规划（如DWA、APF）需实时避障。A算法通过启发式函数^{F(n)=G(n)+H(n)}
优化搜索效率，DWA则结合机器人动力学实时调整路径。混合算法（如A-DWA）成为趋势，平衡了效率与适应性。

智能导航崛起

AI技术（如DQN、ACO）赋予机器人学习能力，通过强化学习（DRL）在动态环境中自我优化。例如，多智能体系统（EMAFOA）能协同避障，而深度学习提升了对复杂场景（如医疗环境）的适应性。

仿真与现实的桥梁

MATLAB/Simulink和ROS-Gazebo平台加速算法验证，其中ROS的模块化设计支持从仿真到硬件的无缝迁移。

未来展望

尽管SLAM和动态避障已取得进展，但实时性、能耗及人机交互仍是瓶颈。下一代导航系统将融合边缘计算与自适应AI，推动机器人在核电站巡检、医疗护理等高风险领域的应用。

（注：全文结论均基于原文实验数据及算法分析，未添加主观推断。）