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R 工业机器人控制技术研究
esearch on Control Technology of Industrial Robot

器人学的一个重要研究领域。码垛机器人的运动规划按照规划类型可以分为路径
规划和轨迹规划，避障问题作为特殊的路径规划问题，按照机器人的数量与规模
划分，则可分为单个机器人的运动规划与多机器人协同运动规划两类规划体系。

（1）路径规划
单个机器人路径规划。单机器人的路径规划是单机器人运动规划的主要研究
内容之一，路径指的是连接起点位置和终点位置形成的序列点或曲线，而构成路
径的策略与方法则称之为路径规划。目前，单个机器人的路径规划方法可以归纳

为五种：基于能量最优的路径规划、基于时间最优的路径规划、基于最小冲击的
路径规划、基于路径最优的路径规划，或者将它们组合起来为主要方法来进行路
径优化。这几种目标规划的方法主要还是通过优化算法进行优化计算，得到最优
解和最优参数。

基于能量最优的优化目标，就是以完成规定动作与规定任务后所消耗的最少
能量为优化目标，码垛机器人主要以电能为动力，因此以耗电量来作为目标参数，
许多学者将智能算法应用到这种方法，如改进 A*~D* 算法、遗传算法等，能够
明显地降低耗电量，在兼顾机器人路径规划效率的同时降低能量消耗。

基于时间最优，就是以完成规定动作与规定任务后所消耗的最少时间为优化
目标进行路径规划，改进粒子群算法的引入不仅能够实现机器人时间最优运动规
划，还同时改善了粒子群算法易局部收敛、无法得到全局最优解的问题。精密装
配领域对于速度与精度要求较高，有学者在机器人运动链上进行优化，提出了多

变量时间优化方法，可以达到提高装配效率、时间最优的目的。工业机器人固定
路径下的基于时间最优的路径规划方法的计算量较大，消耗时间较长，为了解决
这一问题，有学者将修正 / 射靶算法引入路径规划中，通过修正多重约束下的最
大速度曲线，得到时间最短的曲线，也即时间最优路径。智能算法引入使得基于

时间最优的路径规划方式求解速度更快、路径规划效率提高。基于最优路径也是
常用的方法之一，基于路径最优，要求路径平滑、路径长度小，码垛机器人能够
稳定运行。有学者将改进 A* 算法、蚁群算法等方法应用到基于路径最优的路径
规划中，使路径更平滑，路径总长度减小，提高了码垛的工作效率，并降低了发

生碰撞的可能性。
以上的算法和方法都是在已知环境与空间中进行的路径规划，但是对于未知
的空间，以上的方法已经不能适应，有学者进行了深入研究，将仿生学设计应用

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