Page 42 - 工业机器人控制技术研究

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

解决系统内的冲突和干涉，将多机器人协调问题转变为单个机器人路径规划问题，
这样方法降低了多机器人路径规划难度，动态性能较好，但是存在容易陷入局部
最小值，不易获得全局最优解的问题。适用于系统内机器人个数较多得多机器人

协同路径规划。
解耦式路径规划的难点在于多机器人系统内的协调问题，协调问题可以分为
两个方面，一是消除多机器人系统内部的冲突与干涉；二是实现多机器人系统的
协同作业。常用协调方法有基于时间法、保留区域法、基于 TI-A* 算法等。基于

时间的多机器人路径协调算法首先利于栅格法对工作环境进行建模，将多机器人
协调问题转换为机器人动作运行序列问题，先利用改进 A* 算法求出每个机器人
的无碰撞路径，再通过计算每个机器人到达每个碰撞点的时间，判定是否会发生
碰撞，然后将该碰撞点所有等待的机器人进行列表，依此类推，可以得到每个机

器人的运行序列，通过筛选就能得到多机器人的无碰撞路径。此方法也存在着许
多缺陷，协调的实时性较差，动态协调性能较差，计算量较大。
有学者提出了基于保留区域的分布式多机器人路径规划方法，保留区域是指
利用栅格法对多机器人系统内每个机器人进行单独的路径规划后，再根据运动方

向预测并计算出下面将要到达的栅格位置。机器人在保留区域内会进行减速或停
止运动，使机器人始终保持在保留区域内，当保留区域发生重叠时，由中央模块
进行协调和分配工作，此方法可以解决多机器人内部发生冲突和干涉的情况，还
可以通过改变保留区域大小进行加减速距离调节，具有很强的工程实用性。此方

法实时性较好，相比于传统集中式控制方法，规划路径更短，路径规划效率也较
高，但是动态协调能力较差，面对复杂动态环境时，协调效率会下降。有学者将
TI-A* 算法应用到多机器人协调问题当中，可以很好地解决动态环境下的动态协
调问题，此方法首先是将时间代价函数引入，然后将时间代价函数与 A* 算法进

行结合，提出 TI-A* 算法，然后将多机器人协调问题分为路径规划和协调冲突干
涉两类，通过改变运动速率和调整协调阶段介入时间，得到两种基于 TI-A* 的多
机器人协调方法，分别是适用于空间紧凑、障碍物多的变速协调方法和适用于吞
吐量大、耗时长的变路径协调方法。该方法有很强的适应性与动态协调性，能在

复杂且障碍物多的环境中进行动态协调，实现多机器人的动态路径规划。
中国和其他国家在机器人路径规划方面的创新，都主要是集中在智能算法的
创新与应用，中国基于时间最优的路径规划方式引入的智能算法有改进粒子群算

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