混合定位策略應對復雜場景切換。在已知環(huán)境中，機器人可采用地圖匹配定位：將實時感知數(shù)據(jù)與預構建的高精度地圖（如室內 CAD 圖、室外點云地圖）進行特征比對，通過粒子濾波或掃描匹配算法實現(xiàn)定位。例如，倉儲機器人通過識別地面二維碼或反光板，結合輪式里程計，可實現(xiàn) ±2mm 的定位精度，滿足精密裝配需求。在動態(tài)環(huán)境中，定位系統(tǒng)需具備自適應能力 —— 當檢測到地圖與實時感知的差異（如新增障礙物）時，自動標記動態(tài)區(qū)域并調整定位權重，避免錯誤累積。

路徑規(guī)劃：從起點到終點的 “最優(yōu)解” 計算

路徑規(guī)劃是導航系統(tǒng)的 “決策中樞”，其任務是在已知環(huán)境地圖中，根據(jù)目標點和約束條件（如障礙物、路徑長度、能耗），生成一條從當前位置到目標位置的可行路徑。根據(jù)規(guī)劃范圍和時效性要求，路徑規(guī)劃可分為全局規(guī)劃與局部規(guī)劃兩個層級。

全局路徑規(guī)劃解決宏觀路線選擇問題。在已知地圖中，全局規(guī)劃算法需快速搜索出理論最優(yōu)路徑，常用方法包括：

A * 算法：通過啟發(fā)式函數(shù)（如曼哈頓距離、歐氏距離）引導搜索方向，在保證路徑最優(yōu)的同時減少計算量，適用于靜態(tài)環(huán)境的短距離規(guī)劃（如室內房間間導航）；

Dijkstra 算法：通過廣度優(yōu)先搜索遍歷所有可能路徑，能找到絕對最優(yōu)解，但計算復雜度高，適合小范圍地圖（如倉庫貨架間路徑）；

RRT（快速探索隨機樹）：通過隨機采樣生成路徑樹，在高維空間（如包含運動學約束的機器人）中表現(xiàn)優(yōu)異，尤其適合非完整約束機器人（如差速驅動機器人）的路徑規(guī)劃。

全局路徑的評價指標包括路徑長度、平滑度（曲率變化）、安全性（與障礙物的最小距離）。例如，服務機器人在室內規(guī)劃時需優(yōu)先保證路徑平滑（避免頻繁轉向）和安全性（與家具距離≥30cm），而工業(yè) AGV 則更注重路徑效率（最短距離優(yōu)先）。