1．3．2路径规划方法的概述
路径规划是智能机器人领域中的一个重要分支，根据不同实验要求
规划出各自的最
优路径是路径规划研究的意义所在。
在本实验系统中，路经规划主
要考虑一下两个方面
的问题：对于主臂，运动目标是在起始位置和目标位置间做直线运动，直线已是两点间
的最短距离，因此它的路经规划相对简单：对于从臂，在运动过程
中始终视主臂为其要
避碰的障碍物，它路径规划的目的则是要规划出一条与主臂无碰撞
的最短路径。
机器人的路径规划基本方法大体可分为3种类型112l：
(1)基于环境模型的路径规划，它能够处理完全已知环境下机器人的
路径规划，但
当环境发生变化时，该方法无能为力。
具体方法为：栅格法、可视
图法和自由空间法等。
(2)基于传感器信息的路径规划法，其实现了机器人在动态未知环境
中运动的重要
技术。
具体方法为：人工势场法、栅格法、模糊逻辑法等。
(3)基于
行为的路径规划法，它把导航问题分解为许多相对对立的导航单元，且这
些单元都有传感器和执行器，它们协调工作，共同完成运动任务。
栅格法将移动机器人工作环境分解成一系列具有二值信息的网格单元，用尺寸相同
的栅格对机器人运行环境进行划分，若某个栅格范围内不含任何障
碍物，则称此栅格为
自由栅格，反之称为障碍栅格。
人工势场法借鉴了物理势场的原理，把机器人所在的环境表示为一
种抽象的力场。
势场中包含斥力级和引力级，不希望机器人进入的区域和障碍物区域属于斥力级，目标
区和希望机器人进入的区域为引力级。
引力级和斥力级的周围由一定的算法产生相应的
势场。
机器人在势场中具有一定的抽象能力，它的负梯度方向表示机器人系统所受的抽
象力的方向，正是这个抽象力的作用，促使机器人绕过障碍物，朝目标前进。
模糊逻辑控制是以模糊集合论、模糊逻辑、模糊语言变量以及模糊推理为基础的一
种非线性的计算机数字控制技术。
其特点为：可以将获得的不确定的数据经过处理得到
精确的数据结果。
基于实时传感信息的模糊逻辑算法参考人的驾驶经验，通过查规则表
得到规划信息，实现局部路径的规划【B15l。
该方法克服了势场法易产生局部极小问题，
适用于时变未知环境下的路径规划，实时性较好。
随着智能控制方法理论的逐渐成熟，当机器人面对比较复杂的工作环境时，将智能
控制方法应用到机器人的路径规划中可以大大提高机器人对环境的适应性。
主要应用的
智能控制方法有人工神经网络法、遗传算法和蚁群算法等等。
人工神经网络是由大量简单的神经元相互连接而形成的自适应非线性动态系统，其
不依赖于被控模型，比较适合不确定和高度非线性的控制对象，并具有较强的学习和适应能力。
采用神经网络的路径规划算法需要先将环境地图映射称神经元网络，并设置神
经元的值来表征不同的地图状况，在通过对神经网络的训练来获取最优的神经元集合以
组成最优路径。
遗传算法进行路径规划【16l的基本思想是：将路径个体表达为路径中的一些中途点，
并转换为二进制串。
首先初始化路径群体，然后进行遗传操作，如选择、交叉、复制和
变异，经过若干次代的进化以后，停止进化，输出当前最优个体。
该方法使用二进制编
码方式在时变、未知环境下取得了很好的避障及路径规划结果。
不过，由于编码长度随
着栅格数的增加而增大，从而大大增加了计算的复杂度，使得该方法的栅格数不能过大。
蚁群算法除了具有一般模拟演化算法所具有的全局最优性、并行性等普遍的特点
外，还具有个体间高效的通信协作方式。
蚂蚁在觅食过程中能够在所经过的路径上留下
一种称为信息素的物质，而且蚂蚁在觅食过程中能够感知这种物质的存在及其强度，并
以此指导自己的运动方向，它们倾向于朝着该物质强度高的方向移动【17’1引。
以此由大量
蚂蚁组成的集体觅食行为便表现出一种信息正反馈现象：某一路径越短，该路径上走过的蚂蚁就越多，则留下的信息素强度就越大，后来者选择该路径的概率就越大119垅l。
1．3．3双臂机器人无碰撞路径规划研究现状
对双臂机器人其中一个手臂相对于另一个手臂作无碰撞运动规划时，是相对于一个运动的障碍物做无碰撞运动规划，比相对于静态障碍物的无碰撞运动规划要困难得多。
因此，对无碰撞运动算法做了两个假设：一是假设两个机械手臂有不同的运动优先级别，主臂较从臂有更高的运动优先权；二是假设整个无碰撞运动规划分路径规划和速度规划两级进行。
此时双机械臂的无碰撞运动规划成为
了一个确定性的问题，且规划难度得以分解。
双臂机器人无碰撞路
径规划大体上有两种研究方向：(1)基于几何法的离线运动规划，(2)基于实时控制策略的在线运动规划。
几何法中，B．H．Leel23J
引入了碰撞图和时间规划两个概念，该算法首先利用路径规划的结
果建立用以反应两个机械臂分别沿各自路径运动时碰撞关系的碰撞图，时间规划时对两个机械臂赋予不同的运动优先级，通过从臂降
速和等待以避免和主臂碰撞。
S．Y0ushikI冽引入了虚拟障碍物和
虚拟坐标空间概念，用以产生沿特定路径运动的双臂无碰撞轨迹。
Mohri【25l在S．、向ushik的虚拟坐标空间的基础上，采用动态
规划法对从臂进行最优无碰撞轨迹搜索，取得很好效果。
ch柚一冽
将沿给定路径运动的双机械臂无碰撞运动规划问题归结为一个无约
束非线性优化问题，并选择机械臂目标构型和当前构型的差值为优
化目标，同时将机械臂碰撞约束、加速度约束转换为优化目标的一
部分，通过求解该非线性优化问题而求得两个机械臂的无碰撞轨迹。
Erdm锄127】通过建立collfigu豫tion spacc．timc图，并进行
搜索，以获得多机械臂无碰撞轨迹。
在基于实时控制策略的多机械
臂无碰撞运动规划算法中，以Freund、Hoverl搏291的规划算法比
较著名，他们在其算法中引入一个假想机械臂，该假想机械臂的末
端始终和主臂的末端发生碰撞。
在实时规划主从臂每一步运动时，
首先根据从臂的当前运动速度预估出它下一步运动的目标构型，通
过比较从臂下一步运动的目标构型和当前假想机械臂所处构型的相
互位置关系，得出机械臂和主臂发生碰撞的可能性，并通过定义机
械臂间最小间隔距离，规划出主从机械臂的无碰撞轨迹。