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地圖構建路徑規(guī)劃技術，是按照機器人自身傳感器搜索的障礙物信息，將機器人周圍區(qū)域劃分為不同的網(wǎng)格空間（如自由空間和限制空間等），計算網(wǎng)格空間的障礙物占有情況，再依據(jù)一定規(guī)則確定路徑，地圖構建又分為路標法和柵格法，也稱單元分解法。前者是構造一幅由標志點和連接邊線組成的機器人可行路徑圖，如可視線方法、切線圖方法、Voronoi圖方法和概率圖展開法等。
可視圖法將機器人看成一個點，機器人、目標點和多邊形障礙物的各頂點進行組合連接，并保證這些直線均不與障礙物相交，便形成一張圖，稱為可視圖，由于任意兩直線的頂點都是可見的，從起點沿著這些直線到達目標點的所有路徑均是運動物體的無碰路徑，路徑規(guī)劃就是搜索從起點到目標點經(jīng)過這些可視直線的短距離問題；切線圖法和Voronoi圖法對可視圖法進行了改造，切線圖法以多邊形障礙物模型為基礎，任意形狀障礙物用近似多邊形替代，在自由空間中構造切線圖，因此從起始點到目標點機器人是沿著切線行走，即機器人必須幾乎接近障礙物行走，路徑較短，但如果控制過程中產(chǎn)生位置誤差，移動機器人碰撞的可能性會很高，Voronoi圖由一系列的直線段和拋物線段構成，直線由兩個障礙物的頂點或兩個障礙物的邊定義生成，直線段上所有點必須距離障礙物的頂點或障礙物的邊相等，拋物線段由一個障礙物的頂點和一個障礙物的邊定義生成，拋物線段同樣要求與障礙物頂點和障礙物的邊有相同距離，與切線法相比，Voronoi圖法從起始節(jié)點到目標節(jié)點的路徑將會增長，但采用這種控制方式時，即使產(chǎn)生位置誤差，移動機器人也不會碰到障礙物，性較高。
柵格法是將機器人周圍空間分解為相互連接且不重疊的空間單元；柵格(cell)，由這些柵格構成一個連通圖，依據(jù)障礙物占有情況，在此圖上搜索一條從起始柵格到目標柵格無碰撞的路徑．這其中根據(jù)柵格處理方法的不同，又分為柵格法和近似柵格法，后者也稱概率柵格法。柵格法是將自由空間分解成多個不重疊的單元，這些單元的組合與原自由空間相等，如下圖就是常用的一種柵格分解法一一梯形柵格分解。
與柵格法不同，近似柵格法的所有柵格都是預定的形狀，通常為矩形，整個環(huán)境被分割成多個較大的矩形，每個矩形之間都是連續(xù)的，典型的方法是“四叉樹”法，如果大矩形內(nèi)部包含障礙物或者邊界，則將其分割成4個小矩形，對所有稍大的柵格都進行這種劃分，然后在劃分的后界限內(nèi)形成的小柵格間重復執(zhí)行該程序，直到達到解的界限為止。
地圖構建法直觀明了，它常與其他路徑規(guī)劃方法集成使用，如Araujo提出的ART神經(jīng)網(wǎng)絡的地圖構建路徑規(guī)劃算法，Najjaran提出的卡爾曼濾波器的地圖構建路徑規(guī)劃，Yang等提出的基于生物啟發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡與地圖構建集成的清潔機器人完全覆蓋路徑規(guī)劃技術(CCPP)等。
目前，地圖構建技術已引起機器人研究領域的廣泛關注，成為移動機器人路徑規(guī)劃的研究熱點之一，但機器人傳感器信息資源有限，使得網(wǎng)格地圖障礙物信息很難計算與處理，同時由于機器人要動態(tài)快速地更新地圖數(shù)據(jù)，在網(wǎng)格數(shù)較多、分辨率較高時難以保證路徑規(guī)劃的實時性，因此，地圖構建方法必須在地圖網(wǎng)格分辨率與路徑規(guī)劃實時性上尋求平衡。
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