机器人运动控制与路径规划策略分析

摘要

本论文致力于深入分析机器人运动控制与路径规划策略。通过综合调查相关文献和实验数据，我们探讨了多种控制策略在不同场景下的应用与效果。研究结果显示，基于深度学习的控制方法在复杂环境中表现出色，而传统的规划算法则更适用于简单结构的场景。我们还特别关注了路径规划中的动态障碍物和环境不确定性问题。通过对这些问题的深入研究和对比分析，我们为机器人运动控制与路径规划提供了一定的参考依据，有望为机器人技术的发展提供新的思路和方法。