路径规划是指在给定的环境中，为移动体（如机器人、自动驾驶车辆等）寻找一条从起点到目标点的最优或可行轨迹的计算过程。其核心在于综合考虑障碍物规避、运动约束、效率指标等多重因素，通过算法将连续的空间搜索问题转化为可计算的数学模型。常见的规划方法包括基于图搜索的A*算法、快速扩展随机树（RRT），以及结合深度学习的端到端规划方法。路径规划技术需要平衡实时性、安全性与路径质量，是具身智能系统实现自主移动的基础能力。
在AI产品开发中，路径规划技术直接影响服务机器人避障效率、仓储AGV调度能力等实际场景表现。当前技术趋势正从传统几何方法转向融合感知数据的动态重规划，例如特斯拉自动驾驶系统通过实时语义地图更新行驶路径。开发时需注意传感器噪声处理、多目标优化权重设置等工程细节，同时考虑硬件算力与算法复杂度的平衡。随着神经辐射场（NeRF）等三维重建技术的发展，高精度环境建模将进一步推动路径规划能力的提升。