机器人规划模型是指导智能体在复杂环境中做出决策与行动序列的计算框架，其核心在于将高层次目标分解为可执行的动作流。这类模型通常包含状态空间表示、动作集合定义、环境动力学建模以及优化目标函数四个基本要素，通过搜索算法或强化学习等方法，在考虑物理约束与任务需求的前提下生成最优行为路径。与单纯的控制系统不同，规划模型强调对未来状态的预见性，能够处理多步骤任务间的时序依赖和资源分配问题。
在具身智能产品的开发实践中，规划模型直接影响着机器人的任务完成质量与效率。例如服务机器人需要结合路径规划与动作规划来避开动态障碍物；工业机械臂则依赖运动规划模型实现精确抓取。当前最前沿的神经符号系统正尝试将深度学习与经典规划算法结合，使机器人既能处理传感器噪声等不确定因素，又能保持决策过程的可解释性。值得关注的是，现代规划模型已开始整合大语言模型的语义理解能力，为「用自然语言指挥机器人」这类应用场景提供了技术基础。