在智慧城市建设的浪潮中，环卫清扫机器人正成为城市街道、公园广场、工业园区的新锐“美容师”。然而，要让这些机器人高效、智能地完成清扫任务，其核心“大脑”——路径规划技术，面临着极其严峻的挑战，也正迎来激动人心的技术突破。
一、 复杂环境：机器人清扫的“迷宫”
环境高度动态与复杂： 清扫场景绝非静态实验室。行人、车辆、宠物、临时堆放的物品（如垃圾桶、快递）、甚至随风滚动的落叶，都是实时变化的障碍物。机器人需要像经验丰富的环卫工人一样，时刻感知、预判并规避这些动态威胁。
非结构化地形考验： 城市地面并非理想平面。台阶、斜坡、井盖边缘、松软草坪、积水坑洼、碎石路面等地形变化频繁，对机器人的通过性和定位精度提出了严苛要求。路径规划必须充分考虑地形可行性与安全性。
覆盖死角与效率难题： 如何确保机器人无遗漏地清扫每一个角落（如树根周围、长椅下方、狭窄巷道），同时避免在已清扫区域重复无效工作？这要求在覆盖的“全面性”与作业的“高效性”之间取得精妙平衡。
全局与实时规划的矛盾： 预先规划一条全局最优路径固然理想，但在动态环境中，这条路径可能瞬间失效。机器人必须能够快速进行局部重规划，灵活应对突发情况，而这需要强大的即时计算能力。
二、 智慧导航：路径规划的核心算法突破
面对上述挑战，环卫清扫机器人的路径规划技术正沿着以下方向快速发展：
1. 感知融合与环境建模：
多传感器融合： 激光雷达（LiDAR）精准测绘环境轮廓，摄像头识别物体语义（如垃圾、行人、车辆），超声波和红外传感器探测近距离障碍物，IMU提供姿态信息。深度融合这些数据，构建实时、准确的环境地图（如占据栅格地图、点云地图）是规划的基础。
SLAM（同步定位与地图构建）： 这是机器人在未知或变化环境中实现自主移动的核心技术。先进的SLAM算法（如基于图优化、深度学习）能提供高精度的定位和可靠的地图，是有效路径规划的前提。
2. 智能路径规划算法：
全覆盖路径规划： 这是清扫机器人的核心需求。主流算法包括：
单元分解法： 将环境分解为规则单元（如栅格），规划覆盖所有单元的最优路径（如螺旋式、回字形、牛耕式）。
基于模板的规划： 根据区域形状（矩形、不规则多边形）套
