1、 2023 年第 1 期 77机器人避障技术在物流分拣行业中的应用研究中国物流行业属于劳动密集型行业，在 2019 年新冠肺炎疫情发生后，中国的物流和电商领域等相关行业均受到不同程度的创伤。因此，加快物流自动化水平已经成为当务之急。其中，拣选环节在物流行业中起到承上启下的作用，决定着客户的服务体验水平。因此，提高物流机器人在拣选环节的作业效率，对于提高物流自动化的水平具有重要意义。机器人避障技术机器人分拣的工作效率直接影响整个物流行业正处于日新月异的大发展中，随着互联网技术的发展，电商平台的逐渐壮大，物流分拣作为电商平台的一个中间环节，其效率的高低已经成为电商发展的一个瓶颈问题。其中，物流分拣
2、目前仍然需要借助人工进行，存在效率低下、劳动强大等问题，本文从物流分拣中心出发，分析介绍了物流机器人在物流分拣中心常用的避障方法，为后续物流自动化的研究提供一定的参考。文/贾照丽、题园园、陈晓颖、邱洁玉、胡威机器人避障技术在物流分拣行业中的应用研究基金项目：广东省教育厅 2021 年度广东高校科研平台和科研项目-冗余度机械臂路径规划及避障的研究（2021KQNCX200）;2020 年广东省高职院校产教融合创新平台-机器人与智能装备技术产教融合创新平台（2020CJPT026）。DOI:10.19609/10-1324/tp.2023.01.01278 机器人产业|ROBOT INDUSTRY
3、分拣中心的效率，在该背景下，机器人在分拣、搬运和码垛等方面承担着重要的作用。物流分拣中心的作业流程中，在装货和卸货环节一般用到搬运机器人，在分拣环节需要用到分拣机器人，但是两个环节所应用的机器人遇到的问题难点不同。搬运环节主要是货物从不同的分拣场地运送到相应的分拣场地后，如何快速有效地将该货物输送到指定的分拣环节中去。目前，搬运环节的小型货件可以通过机器人来实现搬运，但是在一些大型的货件中，存在不规则和易碎货品，采用机器人进行搬运还存在一定的难度。本文从两个不同工作类型来分析物流机器人在避障技术中所遇到的问题，以及国内外的相关研究。搬运机器人的避障技术 在搬运机器人环节，要实现物流机器人在分拣
4、中心的正常运行，主要是需要满足两点内容：（1）机器人通过传感器实时采集数据来确定机器人自身在分拣中心的位置；（2）机器人通过传感器采集到数据在环境中选最优的路径进行工作，避开环境中的障碍物。在此环节，机器人所遇到的难点是机器人接到执行命令后，在搬运过程中与分拣中心其他机器人会有碰撞，以及在搬运过程中与环境中静态障碍物会有碰撞。其中，机器人之间的碰撞比较复杂，目前市面上的物流搬运机器人的避障主要是通过导航以实现避开具有障碍物的环境，移动机器人通过传感器实时采集周围的环境信息，并依靠采集的数据判断周围环境，然后通过路径优化等其他约束条件完成无碰撞搬运货物的目的。陈明智1等人根据仓储机器人的特点，在
5、仓储机器人搬运货物时，在其运动规划中加入了交通规则，规定每个通道均为单通道，并且规定了道路与货架之间的运行方向。该方法可以避免机器人在搬运货物过程中存在的机器人之间的碰撞问题，但是该方法效率较低，而且机器人不能原路返回，具有一定的局限性。在搬运机器人中，常用栅栏法以实现机器人的避障操作，栅栏法主要是将运行的环境空间转化为一个二维空间，将空间均匀地离散为一些基本的单元，每个单元赋予对应位置的标示，该标示在该区域中为唯一的，在该栅栏中用特有的数字标示障碍物。该特性可以使机器人在该区域中能够快速地识别障碍物，但是该特性使机器人较依赖于栅栏基本空间的大小，基本单元过小计算量过大，基本单元过大精度不够。
6、张东等人2通过改良惯性导航系统以提高自动导引搬运小车的导航精度，以单片机为核心，将差速驱动模型求得的 AGV导航作为状态量，通过模糊 PID 算法以实现 AGV 的驱动控制。该设备依赖于单片机采集的数据信号，没有自主计算的功能。贾照丽 广州工程技术职业学院讲师、博士研究生陈晓颖 广州工程技术职业学院教师题园园 广州工程技术职业学院教师邱洁玉 广州工程技术职业学院教师胡 威广州工程技术职业学院教师MonogrAPhic Topics专题研究 2023 年第 1 期 79机器人避障技术在物流分拣行业中的应用研究同时，随着路径的增加，其误差会逐渐增加。路径规划是搬运机器人的另一个研究重点，搬运机器人
7、的路径规划是给定机器人一定的规则，使得机器人从目标点与障碍物的环境中寻找一条能够完美避开障碍物的最优路径，目前该路径规划是很多学者和公司研究的重点和难点。路径规划根据周围环境信息可以分为离线路径规划和在线路径规划两种，离线路径规划是机器人已经提前知道工作环境信息，因此离线路径规划又称为全局规划；在线路径规划是环境信息未知或者知道部分，周围障碍物的信息必须通过传感器来实时获取，因此在线路径规划又称为局部路径规划。全局路径规划中最基本的避障路径规划方法主要有结构空间法、可视图法，以及单元分割法等。这些基本的方法被提出后，不断有学者对相应的方法进行拓展和优化，越来越多的算法应用到全局规划中，比较有代
8、表性的一些智能算法，例如遗传算法、神经网络6和蚁群算法3等。但是，深入研究后发现，只是研究全部环境变量，而未考虑到局部的环境因素，在实际中效果并不好。物流分拣搬运机器人需要考虑到动态的工作环境，而且在环境中的障碍物往往不是固定不动的，因此越来越多的研究者逐渐重视动态环境的研究，也就是局部路径规划。局部路径规划主要有人工势场法、向量矩阵法等。在此基础上拓展出许多改进的算法，例如，改进后的人工势场法、遗传算法、粒子群表 1 搬运机器人的避障方式优缺点对比避障方式基本原理优点缺点惯性导航机器人的惯性原件灵活性强随着路程的增加，误差较大传感器导航通过脉冲实现测距并定位定位精度高，地面无需要定位设备机器
9、人设备之间会产生信号干扰，同时对于一些透明的障碍物无法实现避障视觉导航通过摄像机采集周围环境的图像，通过相关算法进行处理和分析智能化水平高计算量大，根据算法好坏有很大的差别避障方式基本原理优点缺点结构空间法将环境的二维地图标示为由基本单元构成的连通的地图，通过搜索连通地图来实现路径规划灵活性好，可以改变起点和终点位置路径优化过程中障碍物增加时导致计算量增加可视图法将代表机器人、目标点和障碍物等的点位，用线连在一起，同时保证连线不能穿过障碍物算法简洁，能够简化设计程序，降低搜索时间灵活性差，计算量大单元分割法用固定大小的单元表示周围环境可以精确表示障碍物的位置，能够提高路径规划的精度需要大量的存
10、储空间，路径规划时间较长遗传算法通过模拟自然界的优胜劣汰以寻找适者生存的竞争机制的全局搜索式方法具有全局搜索性质，可以与其他算法相结合在搜索过程中容易存在搜索过慢的情况表 2 全局优化算法在机器人避障路径规划中的特点80 机器人产业|ROBOT INDUSTRY优化算法、神经网络优化算法，以及启发式算法等一些智能的算法均被成功地应用到局部路径规划中，其中相关的全局规划算法和局部规划算法的原理及优缺点如表2 和表 3 所示。分拣机器人的避障技术在分拣环节，主要是包裹上到输送系统中，通过不同的路向来实现分拣，在该过程主要通过机械臂来实现相关的货物分拣。在此环节，分拣机器人的避障主要是考虑到机械臂与
11、货物之间的关系，相对于搬运机器人，分拣机器人主要是机械臂的路径规划，路径规划的相关研究和搬运机器人有些类似，但不同的是，分拣机器人需要考虑在分拣货物时，机器人手臂的抓取方式。总结本文对近年来物流机器人在避障方面的研究方法进行了相关的梳理和总结，希望能够为相关的学者和企业提供一定的参考依据。参考文献1.陈 明 智,钱 同 惠,张 仕 臻,王 嘉前.仓储物流机器人集群避障及协同路径规划方法 J.现代电子技术,2019,42(22):174-177+182.DOI:10.16652/j.issn.1004-373x.2019.22.037.2.张 东,江 亚 峰,姜 烽,袁 明 新,李 贵 阳.一
12、种 AGV 改 进 惯 性 导 航 系统 的 设 计 及 实 现 J.机 械 制 造 与 自 动化,2019,48(04):192-195.DOI:10.19344/ki.issn1671-5276.2019.04.051.3.李 学 军.仓 储 物 流 机 器 人 粒子 群 路 径 拣 选 算 法 J.包 装 与 食 品 机械,2020,38(06):46-50.4.邹 爽 心.仓 储 机 器 人 的 应 用 现状 与 发 展 战 略 探 讨 J.物 流 工 程 与 管理,2013,35(06):171-172.5.惠超,吕成兴.基于动态 BP 神经网络 PID 的 AUV 自适应控制 J.
13、物流工程与管理,2011,33(05):118-119.6.李 华 锋.机 器 人 避 障 模 型设 计 与 实 证 研 究 J.物 流 工 程 与 管理,2012,34(09):149-151.表 3 局部优化算法在机器人避障路径规划中的特点避障方式基本原理优点缺点人工势场将障碍物与目标位置通过模拟虚拟的受力情况来对机器人产生斥力，目标点对机器人产生引力使得机器人按照规定的路径运行计算简洁，可以用于底层的实时控制容易陷入局部极小值或者目标不可达的问题启发式算法建立启发式算法函数，通过修改相关的函数以实现避障路径规划可以快速实现新环境的修正，以及路径规划计算过程量大，占用的存储空间大神经网络优化算法将运动环境通过神经网络进行描述可以优化出不同的、复杂的非线性模型学习时间长，可能导致不收敛的情况，对算法的模型依赖性比较大MonogrAPhic Topics专题研究在线阅读（节选）
