运动规划（Motion Planning）是具身智能领域中的核心技术，指在给定环境中为智能体（如机器人、自动驾驶车辆等）寻找从起始状态到目标状态的安全、高效运动路径的计算过程。其核心在于综合考虑几何约束、动力学限制与环境障碍物等因素，通过算法生成符合物理规律且可执行的动作序列。典型的运动规划包含全局路径搜索与局部轨迹优化两个层次，前者解决「往哪走」的拓扑问题，后者解决「怎么走」的动力学细节。
在AI产品开发中，运动规划技术直接影响着服务机器人避障、工业机械臂操作、无人机自主导航等场景的落地效果。现代算法如RRT*（快速扩展随机树）、MPC（模型预测控制）等已能处理动态环境中的实时规划需求，而深度学习与强化学习的引入，则进一步提升了系统对复杂环境的适应能力。值得关注的是，运动规划常与感知模块（如视觉SLAM）紧密耦合，构成「感知-决策-控制」的完整闭环，这对产品架构设计提出了系统级整合要求。