摘要
避障是移动机器人导航领域的关键问题之一，直接关系到机器人的智能化水平和安全性能。
传统的避障算法在处理复杂动态环境时存在局限性，而自适应共振理论(ART)和强化学习(RL)为解决这一问题提供了新的思路。
ART能够在线学习和识别环境特征，而RL则擅长于通过与环境交互学习最优策略。
本文首先阐述了避障问题研究背景和意义，并介绍了ART和RL的基本原理。
然后，重点综述了基于ART的环境感知方法、基于RL的避障策略学习方法，以及ART和RL融合的避障算法研究现状。
最后，对未来避障算法研究方向进行了展望。
关键词：避障；自适应共振理论；强化学习；环境感知；策略学习
随着机器人技术的不断发展，移动机器人在各个领域的应用日益广泛，例如工业自动化、服务机器人、探测机器人等[1]。
为了在复杂多变的环境中安全、高效地执行任务，移动机器人需要具备自主导航的能力，而避障是实现自主导航的核心技术之一[2]。
避障是指移动机器人在感知周围环境信息的基础上，判断是否存在障碍物，并规划出一条安全无碰撞的路径到达目标点的过程。
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