摘要
未知环境下的机器人路径搜索是机器人领域中的一个重要研究方向，它要求机器人在没有任何先验环境信息的情况下，自主地探索环境并找到一条从起点到目标点的可行路径。
近年来，随着人工智能技术和传感器技术的快速发展，未知环境下的机器人路径搜索技术取得了显著进展，涌现出许多新的算法和方法。
本文将从未知环境的特点出发，对近年来机器人路径搜索算法的研究现状进行综述，包括传统算法、基于学习的算法以及混合算法，并对它们的优缺点进行分析比较。
此外，本文还将介绍未知环境下机器人路径搜索的实验研究平台，包括仿真平台和真实机器人平台，并探讨未来的研究趋势。
关键词：机器人路径搜索；未知环境；算法；实验研究；仿真平台；真实机器人平台
#1.1未知环境未知环境是指机器人没有任何先验地图信息的环境，机器人需要通过传感器实时感知周围环境并进行路径规划。
与已知环境相比，未知环境下的路径搜索更加困难，因为机器人需要在探索环境的同时进行路径规划，且需要面对环境的动态变化和不确定性。
#1.2机器人路径搜索机器人路径搜索是指机器人根据自身传感器感知到的环境信息，自主规划出一条从起点到目标点的无碰撞可行路径。
路径搜索算法的目标是在满足时间、安全性、平滑性等约束条件下，找到一条最优或近似最优的路径。
#1.3路径搜索算法路径搜索算法是机器人路径搜索的核心，近年来发展了许多不同的算法，可以分为以下几类：传统路径搜索算法:这类算法主要基于图搜索和几何方法，例如Dijkstra算法、A算法、人工势场法等。
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