2024年5月16日发(作者：潭一)
智能移动机器人的现状及发展
智能移动机器人是具有思维、感知和行动功学、人工智能，微电子学，光
学，传感技术、材料科学仿生学等学科的综合成果。智能移动机器人可获取、
处理和识别多种信息，建立并实时修正环境模型，自主地完成较为复杂的操作
任务，因此，比一般的工业机器人具有更大的灵活性、机动性和更广泛的应用
领域。2O世纪电子计算机的发明，使人类的脑力劳动自动化成为可能，60年代
智能移动机器人的出现开辟了智能生产自动化的新纪元。机器和生产系统的智
能化，用机器人代替人完成各种任务，这是人类智慧发展和机器进化的飞跃。
智能移动机器人作为新一代的生产工具，在制造领域中应用，能排腺人为的不
可控因素，实现高节奏、高效和高质量生产，并是未来智能生产系统(如CIMS)
的重要组成部分。在非制造领域，如核工业、水下、空间，建筑、采掘，教灾
排险和作战等方面，可代替人完成人所不适或力所不及的各种工作，在原予能、
水下和外层空间可开辟新的产业。目前，我国和许多国家都把智能移动机器人
列为迎接未来挑战的高技术课题，并制订发展规划，拨出巨款给予支持。移动
机器人是一种在复杂的环境下工作的具有自规划、自组织、自适应能力的机器
人。在移动机器人的相关技术研究中，导航技术可以说是其核心技术，也是其
实现真正的智能化和完全的自主移动的关键技术。导航研究的目标就是没有人
的干预下使机器人有目的地移动并完成特定任务，进行特定操作。机器人通过
装配的信息获取手段，获得外部环境信息，实现自我定位，判定自身状态，规
划并执行下一步的动作。下面我就智能移动机器人系统的导航、路径规划、多
传感器信息融合、细胞神经网、高智能情感移动机器人等技术进行部分说明。
移动机器人的导航方式很多，有惯性导航、视觉导航、基于传感器数据导航、
卫星导航等。它们都不同程度地适用于各种不同的环境，包括室内和室外环境，
结构化环境与非结构化环境。(1)惯性导航惯性导航是一种最基本的导航方式。
它利用机器人装配的光电编码器和陀螺仪，计算机器人航程，从而推知机器人
当前的位置和下一步的目的地。显而易见，随着机器人航程的增长，定位的精
度就会下降，而定位误差将会无限制地增加。为减少这种误差，以及降低光电
编码器等数据的噪声，滤波器在此可有用武之地。(2)视觉导航由于计算机视觉
理论及算法的发展，视觉导航成为导航技术中的一个重要发展方向。通常，机
器人利用装配的摄像机拍摄周围环境的局部图像，然后通过图像处理技术，如
特征识别、距离估计等，进行机器人定位及规划下一步的动作。以后机器人所
拍摄的图像经变换后与之相对照，从而得知机器人当前位置。(3)基于传感器数
据导航一般机器人都安装了一些非视觉传感器，如超声传感器、红外传感器、
接触传感器等。利用这些传感器亦可以实现机器人导航。(4)基于行为的导航方
式有一类机器人导航方法是基于行为的导航方式。所谓基于行为的导航是把复
杂的导航功能分解成很多简单的功能模块单元。每个单元有自己的感知器和执
行器，具有特定的感知动作行为。机器人在不同的情景下，激发并执行某个或
某些功能模块单元。整个导航系统分成三个子系统功能模块(wall following，
obstacle avoidance，goal seeking)，每个功能模块都用模糊逻辑来设计。这
个系统的优点是模块动作转换平滑，并且易于增加新的功能模块。利用自适应
模糊神经网络(ANFIS)来调度这三个功能模块，也实现了一种此类导航系统，其
中各个功能模块单元由一个模糊控制器调度。混杂系统来进行动作模块分配，
从而实现高速的机器人行为动作；这个混杂系统包括离散的抽象动作任务和连
续的具体控制信号。通过扩展拓扑地图能实现机器人定位和路径规划；同时，
这个导航系统具有基于行为的导航功能。这样，机器人既具有快速反应能力，
又具有全局规划能力。(5)机器学习近十几年来，机器学习亦在机器人导航中得
到广泛应用。并提出了一种联结主义的强化学习方法。机器人通过几次试探，
就能得到有效的导航策略。研究表明，引入强化学习方法后，机器人甚至能对
尚未被传感器探测到的障碍物做出反应，而且对传感器数据的噪声及外来干扰
具有鲁棒性。科学深入讨论了空间学习方法及其在机器人导航中的应用。机器
人语言：现已研制的主要语言有表示状态的面向装配作业的语言(AL、VAL，FA-
BASIC、MAL等)，以并行处为目的的结构化程序语言有LEO，COL，APP等。另
外，机器人话语生成系统，研制具有良好数学语义，逻辑关系以及能描述复杂
的，不规则对象的有形式语言也是人机智能交互的重要课题。末端操作器(臂、
手及行走机构)：机器人的臂随其用途而不同。目前研究的手臂看装配集成电路
的微型臂、搬运几百公斤工作的大型臂。机器人的手有回转开、闭型，平行连
杆机构型、三指、五指等各种类型。行走机构有腿、轮、履带、船等。实验研
究的有两足、六足、八足的行走机构、仿生和蠕动机构及爬墙爬树等移动机构。
运动学和动力学：机器人动力学和运动学是机器人机构的设计，控制和算法的
基础。机器人的运动学和动力学问题，对开式链、刚体情况已基本解决，但对
闭式链，弹性体情况还未解拱。控制：机器人的控制主要包括操作器控制、行
走控制和多机器人系统控制等方面。多关节操作器控制包括运动学与动力学控
制，力及柔顺控制、遥控机械手的主从控制等。运动学控制问题实质上是由给
出的笛卡尔坐标中的点及路径求出各关节运动的变化，并进行必要的修正。动
力学控制问题是针对如何实现高速高精度轨迹控制提出来的。近年来有许多学
者从事此项研究，目前，剐体模型的这问题已基本解决。顺应控制是指机械手
与环境接触后，在环境约束条件下的控制问题，实际上是力与位置的混合控制。
顺应控制叉分主动式和被动式两种类型。遥控作业多数是在非结构环境下进行
的，因此大多数采用主从控制，现已研制出主从双向位置控制、主从双向位置、
力伺服控制、主从力控制、计算机辅助遥控等方法。双手协调控制中也采用了
主从控崩，即选一手为主手，主手的运动轨迹可以由示教或离线编程产生，而
从手的运动轨迹在主手运动轨迹确定后，根据约束条件确定。采用冗余自由度
的操作器可增加灵活性，冗余自由度可用来回避障碍，回避机械手在执行任务
过程中难以处理的退化问题，增加可操作性能，因此冗余自由度操作器控制问
题也有不少学者进行研究，目前开始转向动态控制。另外行走机构的控制、多
机器人的协同控制等方面也有不少成果。目前机器人正向直接用软件进行控制
发展，90年代自动化制造软件市场将以2%的速度增长，到1992年就将成为15
亿美元的行业，其中机器人软件占该数值的8~lO%。智能机器人整体研究动向
及发展自动化的需要推动了机器人进步，而机器人的发展提高了自动化水平。
为了解决工业、原子能利用、空间探测，海洋开发、排险，医疗、军事等领域
自动化需要而研制有特定应用背景的智能机器人，基本上沿两条道路发展：一
是在一般工业机器人基础上，增加各种高性能传感器和知识库，使之具感知能
力和动作规划能力}二是在遥控操作器基础上增加移动能力、环境感知能力、自
诊断自学习力及自主能力。其中包括知识库和专家系统。由于研究目的性明确，
针对性强，实际需要迫切，制造单位与应用单位结合，资金和人力集中使用，
因此成果显著见效快。目前应用研究主要集中在精密装配机器人、水下机器人、
移动机器人等方面。另外，利用神经网络等新技术的智能机器人也引起了人们
的重视。8O年代初期，美国Unimation公司的经理erger~对机器人技
术的发展作过预测，认为今后机器人技术最需要解决的问题是：触觉、视觉，
移动、声音通信和安全。3O多年前，曾获得第一个机器A专科的认
为，今后几年机器人的研究重点，应是视觉，触觉传感器和用于原子能反应堆、
海底和飞船等方面的移动机器人实践证明，两位机器人创始人的预见是正确的。
近几年来，许多国家都把智能机器人列为高技术发展规划的重要内容。从研究
方式来看，已打破单位和国家的界限，出现了单位联合，跨国共同研究的趋势。
如西欧七国高级机器人合作计划、日本的极限作业机器人研究计划、"尤里卡的
欧洲机器人研究计划等。从各国和国际间制订的研究计划来看，虽然项目各异，
但在研究特种作业的移动机器人方面都是不约面同，说明特种作业的移动机器
人是近期竞相研究的重点。移动机器人技术是传感技术、控制技术、信息处理
技术、机械加工技术、电子技术、计算机技术等多门技术的结合。因此对于移
动机器人的发展也必然建立在这些技术的高速发展之上的。目前在移动机器人
导航中，智能方法的应用是一个重要的发展方向。但目前智能算法在机器人导
航中的应用范围却受到了很大局限，如神经网络应用往往局限在环境的建模和
认知上，例如机器人地图构建。同时由于目前在导航过程中主要采用前馈网络，
需要教师信号进行训练，因此难于实现在线应用；模糊逻辑应用于复杂未知动
态环境中，模糊规则很难提取，导航的效果也不理想。因此在移动机器人导航
中，智能方法还有极大的发展空间。
2024年5月16日发(作者：潭一)
智能移动机器人的现状及发展
智能移动机器人是具有思维、感知和行动功学、人工智能，微电子学，光
学，传感技术、材料科学仿生学等学科的综合成果。智能移动机器人可获取、
处理和识别多种信息，建立并实时修正环境模型，自主地完成较为复杂的操作
任务，因此，比一般的工业机器人具有更大的灵活性、机动性和更广泛的应用
领域。2O世纪电子计算机的发明，使人类的脑力劳动自动化成为可能，60年代
智能移动机器人的出现开辟了智能生产自动化的新纪元。机器和生产系统的智
能化，用机器人代替人完成各种任务，这是人类智慧发展和机器进化的飞跃。
智能移动机器人作为新一代的生产工具，在制造领域中应用，能排腺人为的不
可控因素，实现高节奏、高效和高质量生产，并是未来智能生产系统(如CIMS)
的重要组成部分。在非制造领域，如核工业、水下、空间，建筑、采掘，教灾
排险和作战等方面，可代替人完成人所不适或力所不及的各种工作，在原予能、
水下和外层空间可开辟新的产业。目前，我国和许多国家都把智能移动机器人
列为迎接未来挑战的高技术课题，并制订发展规划，拨出巨款给予支持。移动
机器人是一种在复杂的环境下工作的具有自规划、自组织、自适应能力的机器
人。在移动机器人的相关技术研究中，导航技术可以说是其核心技术，也是其
实现真正的智能化和完全的自主移动的关键技术。导航研究的目标就是没有人
的干预下使机器人有目的地移动并完成特定任务，进行特定操作。机器人通过
装配的信息获取手段，获得外部环境信息，实现自我定位，判定自身状态，规
划并执行下一步的动作。下面我就智能移动机器人系统的导航、路径规划、多
传感器信息融合、细胞神经网、高智能情感移动机器人等技术进行部分说明。
移动机器人的导航方式很多，有惯性导航、视觉导航、基于传感器数据导航、
卫星导航等。它们都不同程度地适用于各种不同的环境，包括室内和室外环境，
结构化环境与非结构化环境。(1)惯性导航惯性导航是一种最基本的导航方式。
它利用机器人装配的光电编码器和陀螺仪，计算机器人航程，从而推知机器人
当前的位置和下一步的目的地。显而易见，随着机器人航程的增长，定位的精
度就会下降，而定位误差将会无限制地增加。为减少这种误差，以及降低光电
编码器等数据的噪声，滤波器在此可有用武之地。(2)视觉导航由于计算机视觉
理论及算法的发展，视觉导航成为导航技术中的一个重要发展方向。通常，机
器人利用装配的摄像机拍摄周围环境的局部图像，然后通过图像处理技术，如
特征识别、距离估计等，进行机器人定位及规划下一步的动作。以后机器人所
拍摄的图像经变换后与之相对照，从而得知机器人当前位置。(3)基于传感器数
据导航一般机器人都安装了一些非视觉传感器，如超声传感器、红外传感器、
接触传感器等。利用这些传感器亦可以实现机器人导航。(4)基于行为的导航方
式有一类机器人导航方法是基于行为的导航方式。所谓基于行为的导航是把复
杂的导航功能分解成很多简单的功能模块单元。每个单元有自己的感知器和执
行器，具有特定的感知动作行为。机器人在不同的情景下，激发并执行某个或
某些功能模块单元。整个导航系统分成三个子系统功能模块(wall following，
obstacle avoidance，goal seeking)，每个功能模块都用模糊逻辑来设计。这
个系统的优点是模块动作转换平滑，并且易于增加新的功能模块。利用自适应
模糊神经网络(ANFIS)来调度这三个功能模块，也实现了一种此类导航系统，其
中各个功能模块单元由一个模糊控制器调度。混杂系统来进行动作模块分配，
从而实现高速的机器人行为动作；这个混杂系统包括离散的抽象动作任务和连
续的具体控制信号。通过扩展拓扑地图能实现机器人定位和路径规划；同时，
这个导航系统具有基于行为的导航功能。这样，机器人既具有快速反应能力，
又具有全局规划能力。(5)机器学习近十几年来，机器学习亦在机器人导航中得
到广泛应用。并提出了一种联结主义的强化学习方法。机器人通过几次试探，
就能得到有效的导航策略。研究表明，引入强化学习方法后，机器人甚至能对
尚未被传感器探测到的障碍物做出反应，而且对传感器数据的噪声及外来干扰
具有鲁棒性。科学深入讨论了空间学习方法及其在机器人导航中的应用。机器
人语言：现已研制的主要语言有表示状态的面向装配作业的语言(AL、VAL，FA-
BASIC、MAL等)，以并行处为目的的结构化程序语言有LEO，COL，APP等。另
外，机器人话语生成系统，研制具有良好数学语义，逻辑关系以及能描述复杂
的，不规则对象的有形式语言也是人机智能交互的重要课题。末端操作器(臂、
手及行走机构)：机器人的臂随其用途而不同。目前研究的手臂看装配集成电路
的微型臂、搬运几百公斤工作的大型臂。机器人的手有回转开、闭型，平行连
杆机构型、三指、五指等各种类型。行走机构有腿、轮、履带、船等。实验研
究的有两足、六足、八足的行走机构、仿生和蠕动机构及爬墙爬树等移动机构。
运动学和动力学：机器人动力学和运动学是机器人机构的设计，控制和算法的
基础。机器人的运动学和动力学问题，对开式链、刚体情况已基本解决，但对
闭式链，弹性体情况还未解拱。控制：机器人的控制主要包括操作器控制、行
走控制和多机器人系统控制等方面。多关节操作器控制包括运动学与动力学控
制，力及柔顺控制、遥控机械手的主从控制等。运动学控制问题实质上是由给
出的笛卡尔坐标中的点及路径求出各关节运动的变化，并进行必要的修正。动
力学控制问题是针对如何实现高速高精度轨迹控制提出来的。近年来有许多学
者从事此项研究，目前，剐体模型的这问题已基本解决。顺应控制是指机械手
与环境接触后，在环境约束条件下的控制问题，实际上是力与位置的混合控制。
顺应控制叉分主动式和被动式两种类型。遥控作业多数是在非结构环境下进行
的，因此大多数采用主从控制，现已研制出主从双向位置控制、主从双向位置、
力伺服控制、主从力控制、计算机辅助遥控等方法。双手协调控制中也采用了
主从控崩，即选一手为主手，主手的运动轨迹可以由示教或离线编程产生，而
从手的运动轨迹在主手运动轨迹确定后，根据约束条件确定。采用冗余自由度
的操作器可增加灵活性，冗余自由度可用来回避障碍，回避机械手在执行任务
过程中难以处理的退化问题，增加可操作性能，因此冗余自由度操作器控制问
题也有不少学者进行研究，目前开始转向动态控制。另外行走机构的控制、多
机器人的协同控制等方面也有不少成果。目前机器人正向直接用软件进行控制
发展，90年代自动化制造软件市场将以2%的速度增长，到1992年就将成为15
亿美元的行业，其中机器人软件占该数值的8~lO%。智能机器人整体研究动向
及发展自动化的需要推动了机器人进步，而机器人的发展提高了自动化水平。
为了解决工业、原子能利用、空间探测，海洋开发、排险，医疗、军事等领域
自动化需要而研制有特定应用背景的智能机器人，基本上沿两条道路发展：一
是在一般工业机器人基础上，增加各种高性能传感器和知识库，使之具感知能
力和动作规划能力}二是在遥控操作器基础上增加移动能力、环境感知能力、自
诊断自学习力及自主能力。其中包括知识库和专家系统。由于研究目的性明确，
针对性强，实际需要迫切，制造单位与应用单位结合，资金和人力集中使用，
因此成果显著见效快。目前应用研究主要集中在精密装配机器人、水下机器人、
移动机器人等方面。另外，利用神经网络等新技术的智能机器人也引起了人们
的重视。8O年代初期，美国Unimation公司的经理erger~对机器人技
术的发展作过预测，认为今后机器人技术最需要解决的问题是：触觉、视觉，
移动、声音通信和安全。3O多年前，曾获得第一个机器A专科的认
为，今后几年机器人的研究重点，应是视觉，触觉传感器和用于原子能反应堆、
海底和飞船等方面的移动机器人实践证明，两位机器人创始人的预见是正确的。
近几年来，许多国家都把智能机器人列为高技术发展规划的重要内容。从研究
方式来看，已打破单位和国家的界限，出现了单位联合，跨国共同研究的趋势。
如西欧七国高级机器人合作计划、日本的极限作业机器人研究计划、"尤里卡的
欧洲机器人研究计划等。从各国和国际间制订的研究计划来看，虽然项目各异，
但在研究特种作业的移动机器人方面都是不约面同，说明特种作业的移动机器
人是近期竞相研究的重点。移动机器人技术是传感技术、控制技术、信息处理
技术、机械加工技术、电子技术、计算机技术等多门技术的结合。因此对于移
动机器人的发展也必然建立在这些技术的高速发展之上的。目前在移动机器人
导航中，智能方法的应用是一个重要的发展方向。但目前智能算法在机器人导
航中的应用范围却受到了很大局限，如神经网络应用往往局限在环境的建模和
认知上，例如机器人地图构建。同时由于目前在导航过程中主要采用前馈网络，
需要教师信号进行训练，因此难于实现在线应用；模糊逻辑应用于复杂未知动
态环境中，模糊规则很难提取，导航的效果也不理想。因此在移动机器人导航
中，智能方法还有极大的发展空间。