室外物流机器人具有轻量化、灵活性高、全自动化的优势,是智能物流系统的关键组成部分,具有重要的实用价值,其产业化应用已获得广泛关注和研究。轨迹规划作为室外物流机器人运动性能的核心,在保证机器人灵活避障的同时,还需兼顾机器人的高速运输,在移动机器人的算法结构中起到承上启下的作用。然而,现有针对室外物流机器人的轨迹规划研究较少,规划结果无法满足实用需求。因此,本文基于室外物流机器人在实际运行中面对的主要问题,综合利用搜索、采样、优化等各类规划算法的优势,设计能够覆盖各类运行场景的轨迹规划模块。本文主要研究内容如下:(1)分析室外物流机器人、室内移动机器人和室外自动驾驶乘用车面对规划问题的异同,提炼得到室外物流机器人轨迹规划面临的主要问题,根据实际运行数据将主要场景划分为道路穿越和泊车,设计室外物流机器人轨迹规划模块;(2)在道路穿越场景中,考虑低速物流机器人的运动能力,提出了一种基于栅格采样的轨迹规划算法:首先,基于道路参考线对采样终点位置进行采样,再估算起点到终点的时间,获得轨迹采样集合;然后,设计了相应的代价函数和危险度函数,对轨迹采样集合中的轨迹进行筛选,获得最优轨迹,输出最终的规划结果;(3)在泊车场景中,首先,使用改进的HybridA*算法搜索出到达终点的路径;然后,利用Minimumjerk算法对搜索出的路径进行速度分配;最后,利用CFS算法对输出的轨迹进行进一步的优化,获得最终的泊车轨迹;(4)对每种算法编写程序测试,分别在龙华富士康和深圳虚拟大学园平台大楼停车坪进行实体测试,验证设计的算法可行性。实验证明本文设计的规划系统能够覆盖室外物流机器人在多种场景下的运行情况,系统输出的轨迹平滑可执行,规划效率高,并且可以通过调整参数对算法进行裁切,以适应不同运算平台下的规划性能要求。