本文提出了一种新型机器人运动规划方法，结合Eikonal方程和逐步学习策略，显著提高了路径规划的速度和成功率。研究表明，利用神经网络进行动态避障和碰撞概率估计，提升了机器人在复杂和未知环境中的导航能力。实验结果显示，该方法在多种任务中成功率显著提高，具备良好的实用性和扩展性。