随着机器人相关技术的快速发展,移动机器人广泛出现在日常生活的各个领域中,人们对移动机器人安全性和高效性的要求越来越高,而路径规划正是移动机器人实现安全自主移动的最为关键的技术之一。路径规划不只是纯粹性的追求一条距离最短的路径,而需要根据具体的环境和用户的实际要求做出合理的决策,从而规划出一条最优的可行路线。移动机器人通过视觉传感器、声呐传感器等装置感知工作环境以及移动机器人本身的状态,使它能在存在障碍物的工作环境中搜寻出一条从起始位置到目标位置的最优路径,使得机器人在移动过程中能无碰撞地、安全地绕过所有的障碍物,同时所经过的路径最短。本文基于已有算法提出的基于双法线跟踪中轴提取算法的路径规划,是在静态的平面环境下,利用中轴的相关特性来进行机器人的路径规划。详细介绍了中轴的相关概念,建立了数学模型,并对中轴提取算法进行了改进工作。该算法是利用每个样本点的双法线跟踪来计算中轴点,通过迭代的方式执行,计算出所有样本点的中轴点。由于每个样本点的两次法线跟踪是相互独立的,所以可以通过计算机的GPU使算法并行计算。迭代完成后,通过对应样本点的拓扑连通性来将生成的中轴点转换成中轴线。根据中轴的定义可知,外部中轴既是理论的可行安全路径,根据实际要求对外部中轴进行处理后,在外部中轴上求出最短路径,即为最优路径。通过多次实验证明,可以很有效的得出合理的最优路径,并且该方法易并行计算实现,减少了计算时间,证明了该方法的可行性和高效性。本文的主要创新点在于:(1)通过将模型划分成网格单元,来减少并行计算中每个网格单元中候选样本点和候选边界边对的平均数量,降低了算法的时间复杂度。(2)将样本点按照其中轴半径来分组,在每回合迭代中,仅中轴半径在当前范围内的样本点参与中轴点计算,减少了并行计算中每个样本点的相交网格单元的平均数量,提高了算法效率。