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随着机器人技术逐渐成熟，机器人作业环境的复杂化，移动机器人在真实的环境中运动并完成指定的任务，机器人的路径规划是首先要解决的问题。所谓的好优路径就是依据某些或某个准则（如行走路线好短、行走时间好短、工作代价好小等），在机器人的工作空间中找到一条从起点到终点的好优或接近好优的路径。
近年来，解决移动机器人在动态未知环境下的路径规划问题一直困扰着人们。对此，国内外许多学者提出了有效的规划算法：如人工势场法，蚁群算法,随机路标图法（PRM）,遗传算法等。Tang等提出将动态障碍物在一段时间内看成是静态的，此时路径规划问题就可以用栅格法解决，此法称之为动态栅格法。郭玉把蚁群算法应用在复杂静态环境中，解决了路径规划中的避碰问题，并且提高了路径搜索的效率。槐创锋等针对预测动态障碍物轨迹的问题提出采用自回归模型，经实验证明该模型具有良好的避障能力。
本文采用支持向量回归机模型(SVR)预测动态障碍物轨迹，该模型具有更好的准确性和时效性。人工势场法在实现过程中会有计算复杂度大和运行速度慢的现象，当处于复杂的动态未知环境下时，人工势场法难以达到实时性的要求。
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