摘自http://www.docin.com/p-974065489-f8.html
根据事先对环境信息的已知程度，路径规划可以分为全局路径规划和局部路径规划。
全局路径规划已知关于机器人工作环境的所有信息，根据环境地图按照一定的算法搜索一条最优或者近似最优的无碰撞路径。
全局路径规划就是依据已获取的全局环境信息，给机器人规划出一条从起点到终点的运动路径。规划路径的精确度取决于获取环境信息的准确度。全局路径规划方法通常可以寻找到最优解，但需要预先知道准确的全局环境信息。通常该方法计算量大，实时性较差，不能较好地适应动态非确定环境。基于环境建模的全局路径规划的方法主要有：自由空间法，构型空间法和栅格法。
局部路径规划则对环境局部未知或完全未知，机器人行走过程中，根据传感器的信息来不断地跟新其内部的环境信息，从而确定出机器人在地图中的当前位置及周围局部范围内的障碍物分布情况，并在此基础上，规划出一条从当前点到某一子目标点的最优无碰撞路径。如果从静态或者动态地获取障碍物信息角度看，全局路径规划属于静态规划，而局部路径规划则是动态路径规划。
局部规划方法侧重考虑机器人探知的当前局部环境信息，使机器人具有较好的避碰能力。现有的不少移动机器人路径规划方法都采用局部方法，其规划仅依靠传感系统感知的信息。与全局规划相比，局部规划更具有实时性和实用性，对动态环境具有较强的适应能力，其缺点是由于仅依靠局部信息，有时会产生局部极值点或震荡，无法保证机器人能顺利得到达目标点。目前常用的局部路径规划方法有人工势场法，遗传算法，模糊逻辑算法和神经网络方法。