摘要：在一些大型建筑中，移动机器人路径规划算法的效率仍然面临巨大挑战。为了解决这个问题，提出了一种结合Voronoi区域分割和路径优化（VSO）的路径规划算法，以实现大规模室内场景中的快速路径规划，然后在拓扑图上快速得到初始启发式路径。通过在初始路径周围的区域采样，可以减少工作空间的过度探索。此外，该算法选择航路点将采样区域划分为多个子区域，并在子区域中并行搜索路径，以进一步缩小搜索空间，提高搜索效率。最后，将从每个子区域获得的路径连接起来作为整体问题的解决方案，并使用优化算法平滑最终路径。通过仿真和机器人实验验证了该算法的实用性和有效性。

关键词： 移动机器人， 路径规划， 路径优化， 多线程

摘要：在一些较大面积的建筑物内，移动机器人的路径规划算法的效率仍然面临着较大的挑战。针对这类工作场景，提出了一种结合维诺区域分割和路径优化的路径规划算法（Voronoi区域分割和路径优化，VSO）实现在大规模室内场景下的快速路径规划。该算法使用广义维诺图（广义Voronoi图，GVG）从地图中构建拓扑图，在拓扑图上可以快速获得初始启发式路径。通过将采样过程约束在初始路径周围的区域，减少了对工作空间的过度探索。在此基础上，选择路径点将采样区域划分为多个子区域，之后在子区域中并行搜索路径来减少搜索空间并提升搜索速度。最后将连接各个子区域内的路径作为结果路径，并使用优化算法来平滑最终路径。仿真实验与机器人实验验证了该算法的实用性与有效性。

关键词: 移动机器人, 路径规划, 路径优化, 多线程