机器人导航技术原理与系统架构(三)

局部路径规划处理动态环境中的实时调整。当全局路径因突发障碍物（如突然出现的行人）不可行时，局部规划算法需在全局路径的引导下，实时生成避障子路径。动态窗口法（DWA）是主流方案：通过模拟机器人在一定速度范围内的运动轨迹（考虑加速度、最大速度约束），评估每条轨迹的安全性（是否碰撞）、目标性（是否靠近全局路径）和舒适性（速度变化率），选择综合评分最高的轨迹执行。例如，室内机器人检测到前方 1m 处有行人时，DWA 会在 0.5-1.5m/s 的速度范围内，生成向左或向右的避让轨迹，确保避障后仍能回归全局路径。

层级规划协同实现高效导航。全局规划为局部规划提供宏观引导（如 “从 A 到 B 需经过走廊”），局部规划则处理实时动态障碍，两者通过 “全局路径作为局部规划的目标引力” 实现协同。例如，仓储机器人的全局路径设定为 “从货架 A 到分拣台”，当局部规划检测到通道中有临时堆放的货物时，会在全局路径两侧 1m 范围内生成绕行轨迹，绕行完成后自动回归全局路径，避免规划冲突。

避障与控制：路径执行的 “动态校正” 机制

即使规划出最优路径，机器人仍需应对执行过程中的不确定性（如地面打滑、传感器噪声），避障与控制模块通过实时感知与反馈调节，确保机器人安全、精准地跟踪路径。

实时避障系统依赖多传感器融合感知。近距离避障（≤5m）需快速响应，常用传感器组合包括：

激光雷达：通过点云聚类识别障碍物的位置与尺寸，在 10Hz 刷新率下可检测 0.1m 以上的物体；
超声波传感器：在 0-3m 范围内提供厘米级测距，适合检测低矮物体（如地面线缆）；
红外传感器：用于 0.5m 内的碰撞预警，作为紧急制动触发信号。

避障算法需区分静态与动态障碍：对静态障碍（如墙壁、货架）采用提前绕行策略，对动态障碍（如移动的人、其他机器人）则通过运动预测（如线性速度模型）判断碰撞风险。当预测到未来 2 秒内可能发生碰撞时，系统触发避障；当碰撞时间≤0.5 秒时，直接启动紧急制动（减速度≥2m/s²），确保安全距离≥0.3m。

运动控制系统实现路径的精准跟踪。根据机器人的运动学模型，控制算法需将路径指令转化为执行器信号：

轮式机器人：差速驱动通过左右轮转速差实现转向，控制算法（如 PID 控制）根据当前速度与目标速度的偏差，实时调整电机输出，使速度跟踪误差≤0.1m/s；全向轮机器人则通过四个轮子的独立转速控制，实现任意方向的平移，适合狭窄空间的灵活移动。

腿足机器人：通过关节角度控制实现步态规划，例如四足机器人的 trot 步态（对角腿同步运动），需通过运动学逆解计算每条腿的关节角度，配合力控传感器实现地面适应。

无人机：通过调节螺旋桨转速控制升力、偏航、俯仰和横滚，采用串级 PID 控制（位置环、速度环、姿态环）实现三维空间的精准悬停与轨迹跟踪，定位精度可达 ±0.5m。

反馈校正机制补偿执行误差。控制模块通过里程计、视觉里程计等实时获取机器人的实际运动状态，与期望路径进行对比，当偏差超过阈值（如位置偏差≥10cm）时，通过前馈 + 反馈控制进行修正。例如，AGV 在直线行驶中因地面摩擦不均导致偏航时，控制系统会增加内侧轮速、降低外侧轮速，使航向角回归目标值，确保最终停靠误差≤5mm。