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

当障碍物被传感器感知到以后就需要进行映射，将检测到的障碍物映射到机
器人环境模型中去，为避障轨迹提供避障依据。
常用的障碍物映射建模方法：几何信息法、拓扑图法和栅格法三种。几何信

息法是用几何特征对环境进行描述，这种方法容易识别障碍物的位置和种类，但
计算量较大，使用麻烦。拓扑图是将工作环境信息表示为拓扑图，拓扑图中的节
点对应于环境中的某一特征信息，这样方法感知速度快，但是感知分辨率较低，
当特征相似时无法进行分辨。栅格法是一种地图建模的方法，是将地图分割为大

小相同的方格，然后将场景的所有事物进行二值化替代，应用在工业机器人避障
时，就是将障碍物模拟成大量小方格的集合，如位于无障碍物区域时方格为 0，
处在障碍物区或包含障碍物区方格为 1，这样在计算机中就较容易建立一幅可用
于路径规划的地图。栅格粒度越小，障碍物的表示会越精确，但占用的储存空间

也会更大，计算需要的时间也会增加。避障轨迹的规划是机器人避障问题的重点
与难点，避障规划的核心是避障算法，常用的方法有基于模糊逻辑的避障规划、
基于人工神经网络的避障规划、基于人工势场的避障规划等。模糊逻辑的概念是
在 1965 年被提出的，英国伦敦大学一位教授在 1974 年利用模糊控制语句组成的

模糊控制器控制锅炉和汽轮机的运行获得成功，开始将模糊数学应用于自动控制
领域，包括工业机器人，首先使用传感器对障碍物进行识别、分类等预处理，将
传感器采集的位置信息、距离信息、角度信息等送到模糊控制器当中，模糊算法
对障碍物信息进行处理与计算，控制器发出控制命令，控制机器人关节动作，实

现机器人避障。模糊控制能实现机器人的避障功能，而且有较好的实时反馈性，
但是当障碍物复杂、工作环境复杂时，避障效果会有较大的降低，甚至出现避障
失效的情况。
人工势场避障控制法是仿照物理学中电势和电场力的概念，建立机器人工作

空间中的虚拟势场，按照虚拟势场力方向，实现局部路径规划，比较新颖的一种
方法。人工势场法将机器人的运动看作是受到虚拟人工受力场作用之后的运动，
障碍物会对机器人产生反作用力即斥力，而目标作用点会对机器人产生引力，然
后由算法计算产生相应的势，进而实现机器人避障规划。人工势场避障也存在着

许多问题，对于动态环境的规划能力较差，全局搜索能力差，抖动严重。
人工神经网络是一种工作方式和生物的神经元类似，模仿生物神经网络（如
大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，它具有较强的数据处理能力。有学

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