运动规划一直是机器人L域非常经典的研究热点之一，诸多学者和研究机构针对运动规划中的科学问题进行了深入研究。运动规划算法针对不同的应用场景有着不同的研究侧重点，比如游戏L域，游戏任务从A点运动到B点的运动规划需求是计算消耗内存小、计算实时性好，路径质量要求可能需要太G；而在全局规划L域，如百度地图等应用，则侧重研究如何快速找到一条从起点到终点的可行的路径，并不会关注整条路径的细节问题；而在机器人运动过程中，就需要侧重关注轨迹曲线的质量。

图规划算法

图规划算法多数将环境模型离散化表达，如栅格图等，其离散节点描述相应状态，建立节点间联系，并求解Z优路径。

图规划算法根据路径生成方式的不同分为三类，其中以图搜索算法为主，以及BUG算法和势场力算法。