避障技术注重研发

　　移动机器人是一种集环境感知、规划决策、智能控制等多种功能为一体的智能机器人，其智能化的重要标志就是自主导航，而完成机器人自主导航的显著特征则为避障。移动机器人自动避障指移动机器人依据采集障碍物的状态信息，在自动行驶过程中感知到阻碍其通行的物体时，依照一定办法有效地自动避障，最终到达目的点。

　　移动机器人避障依据环境信息的控制水平可分为障碍物信息已知、障碍物信息局部未知或完整未知等。传统导航避障办法如可视图法、栅格法、自在空间法等算法对障碍物信息已知时的避障问题处置尚可，但当障碍信息未知或者障碍可移动时，便不能处理好避障问题。然而，在生活中，移动机器人所处的环境大都是动态且未知的。为解决上述问题，人们引入了计算机和人工智能等技术，由此产生了一系列智能避障办法。目前，完成避障与导航的必要条件是环境感知，其中，传感器技术在确保移动机器人的安全系数中起着关键作用。移动机器人自动避障运用的传感器主要有超声传感器、视觉传感器、红外传感器、激光传感器等，几种技术各有利弊。

　　在移动机器人自主导航相关的各项技术中，最关键的便是自动避障技术，因此该技术具有巨大的应用前景与研究意义。笔者以中国专利文摘数据库（CNABS）和德温特世界专利索引（DWPI）数据库作为数据来源，对移动机器人自动避障的相关专利申请进行了检索和分析，检索范围为2002年至2020年之间公开的专利申请文献，基于获得的检索数据，得到了专利申请趋势、专利申请的地域分布、技术分布等信息。

　　2015年至2018年，移动机器人自主避障技术处于快速增长期，而近两年则有小幅度的回落。美国、欧盟及日本等国家和地区掌握着一定量核心技术，占据国外专利申请的大部分。我国专利申请活跃地带为长江三角洲及珠江三角洲地区，该区域的机器人企业较多，高校、科研机构的科研实力也较强。移动机器人自动避障技术分为依赖于地图、依赖于传感器、移动机器人避障算法等分支，依赖于地图即移动机器人根据电子地图提前规划路径，依赖于传感器即在行驶过程中采用传感器自主检测障碍物，避障算法即根据规划的路径或检测到的障碍物信息采用相应的规划算法。

　　专利布局细分深化

　　传感器发展推动了移动机器人避障的发展。对障碍物的检测与规避，是保证移动机器人安全行驶的必要条件。移动机器人避障用到的主流传感器包括超声波、激光、雷达、毫米波雷达、红外、视觉测距（单目、双目）。在环境感知中，根据感知对象可将其分为静态障碍物和动态障碍物。通过单个传感器如超声波、激光、雷达、毫米波雷达、红外、视觉测距（单目、双目）中的一种安装于移动机器人的前表面和侧表面，根据传感器检测的信息来确定障碍物的距离，以实现避障，这类专利申请较为常见。例如申请号为CN200710034343.X的专利申请采用由二维激光雷达、旋转云台和步进电机三部分组成感知平台，在俯仰和水平方向转动获取环境信息，分割出环境地图中的可行进区域与障碍区域实现自主避障。多传感器信息融合技术是采用两种及以上传感器检测障碍物实现避障，适用于多种复杂路况，对单个传感器检测具有互补作用，适用于避障精度要求较高的场合，例如申请号为CN201410330432.9的专利申请公开了一种基于多传感器融合的视觉导引移动机器人系统，在车体的前侧安装远距离超声波测距模块和图像采集设备，车体的两侧均布有近距离超声波测距模块，通过近距离超声波测距模块检测视觉盲区，辅助移动机器人的转弯过程以及紧急避障。

　　采用地图避障的方式，可细分为静态地图避障、静态地图动态感知、地图在线更新3个阶段。采用SLAM的移动机器人避障系统，一般包括环境感知模块和避障控制单元，环境感知模块实时获取环境信息数据，发送至避障控制单元，避障控制单元根据融合处理后的数据和预设移动机器人路径规划进行SLAM运算，更新移动机器人路径规划，例如申请号为CN201410204056.9的专利申请公开了一种新型物料搬运自动引导车智能防撞系统，激光雷达实时进行SLAM地图创建、障碍物识别与跟踪。

　　路径规划是指当机器人对于自身所处环境的信息不明或者部分不明时，在一定约束条件下，计算由出发位置到终止位置的最优行驶路径。多年来，国内外诸多学者在对自主避障技术的研究中，提出了人工势场法、滚动窗口法等经典算法。在路径规划中，由于操作简单和实用性强，时间窗算法被大量应用，例如申请号为CN201610999699.6的专利申请提出在为移动机器人搜索路径时，消除移动机器人之间的相向冲突，在移动机器人行走过程中，对所有移动机器人的路径节点加入了时间窗，依靠时间区间消除节点冲突与追击冲突，提高移动机器人的运行效率。

　　此外，移动机器人避障专利申请中还涉及到了其他的一些先进算法，例如遗传算法、蚁群算法、深度学习等。遗传算法是通过模仿生物遗传特性来描述路线，并借助复制、杂交、变异等操作，路径比较平滑，满足移动机器人的机动特性，但缺点是容易产生早熟显现而不能得到最优解，例如申请号为CN201911138607.5的专利申请公开了一种基于多种群混合智能算法的移动机器人避障调度方法，运用基于蚁群算法、遗传算法及多种群混合智能算法对移动机器人协调避障问题数学模型进行求解，得到给定任务量下移动机器人的最优避障调度方案。

　　移动机器人自动避障算法的研发热点最先是在国外的高科技企业即机器人制造企业，然而，近年来中国的后发力很强，尤其在算法的路径规划上，专利申请数量已逐步占据主导地位，因此应重点关注国内的相关专利申请。笔者认为，未来的发展方向可以大致分为智能算法的改进与创新、自主避障与多传感器信息融合技术相结合、多种算法组合解决移动机器人的自主避障等。