1.1研究意义

随着人类科技的发展，人类探索的脚步逐渐由陆地转向深海和太空。但是这些地方某种程度上来说对于人类而言是禁区，因此移动机器人的研究和开发受到了人们的高度重视。移动机器人作为人类二十世纪最伟大的发明之一，已经成为高新科技领域具有代表性的战略性研究课题之一。

移动机器人自主导航是机器人智能化的关键技术，其核心是精确的定位和实时路径规划，其目的是依据某个或某些优化准则（如工作代价最小、行走路径最短、行走时间最短等），在具有障碍物的环境下寻找一条从起始点到目标点无碰撞的最优路径。移动机器人的路径规划问题已经成为机器人研究中的核心课题。

随着移动机器人应用领域的扩大以及应用环境更加复杂多变，人们对于移动机器人适应复杂环境能力的要求越来越高。为了满足人类工业和科技发展的需求，需要一种在动态甚至是完全未知的环境中规划最优路径的算法。

1.2研究目的

目前，针对不同的应用，多位科学家提出了多种动态环境路径规划算法和理论。但是目前的机器人路径规划方案中还存在不足之处：全局规划中效率不高，局部规划中动态避障存在实时性差。同时，在实际操作中，环境完全已知的情况是不现实的，移动机器人所遇到的都是环境信息部分已知甚至是完全未知的环境，例如火星探测等。移动机器人很难对于应用环境获得先验信息，只能根据配备的传感器探测到的有限环境内的环境信心进行障碍规避和路径规划。针对以上问题，研究一种基于D*算法的路径规划算法，能够将全局规划和局部规划结合起来，在动态，环境信息部分已知，甚至完全未知的环境中，拥有较好的路径规划性能和效率。