1.1 背景及意义

自1954年世界首台由数字和程序控制的机器人在美国诞生以来，机器人技术逐渐将人类从极限、危险、繁重的重复性劳动及其能力无法企及的任务中解放出来。尤其是在进入21世纪后，机器人技术受到世界各国关注，成为学术研究和工程实际应用的热点领域之一。根据国际机器人联合会（IFR）的统计，2018年全球新增机器人24.8万台，同比增长15%，如图1-1所示。随着工业现代化进程的发展，我国的机器人销量保持快速增长，2018年新增销量占世界机器人总销量的35.5%，成为目前世界上最大的机器人消费国。

为满足世界各国航空航天、核工业、海洋探测和工业自动化的需求，机器人越来越多地被应用于大型复杂零件的高精度加工、高危环境的自主作业以及高精度微细操作等复杂任务中。传统的基于示教和确定性运动定义的工业机器人已经不能满足高端制造和前沿技术领域的智能化需求，能够进行智能决策的第三代机器人成为当前世界各国机器人技术研究的方向和焦点。新一代智能机器人应用的关键技术包括智能感知技术、自主学习能力和自主运动规划能力。

机器人的运动离不开先进轨迹规划算法的支撑，基于不确定信息的最优运动决策功能是实现机器人自主运动规划能力的关键。传统的轨迹规划方法大多基于确定的几何模型和示教操作。基于模型的轨迹规划方法是建立在确定性模型信息基础上的，对机器人的操作对象进行加工和操作规划后，由操作者设置机器人操作对象坐标系和模型轨迹坐标系之间的对应关系。示教操作是由操作者定义机器人运动过程中需要经过的轨迹点，用简单的几何图形连接轨迹点，由机器人重复调用执行。但随着机器人所执行任务复杂程度的提高，很多任务不能预先定义，需要机器人通过智能算法对其自身运动进行自主优化与决策。但在机器人进行运动决策的过程中，很多情况存在多种信息非确定性。这些信息包括加工对象几何信息、运动与传感信息、运动动态特性信息等。

总体上，机器人运动的非确定性大体可以分为三种情况，如图1-2所示：

1）机器人与外部被加工对象之间的几何信息具有不确定性。

2）机器人到达目的位置避障轨迹的动态特性具有不确定性。

3）机器人运动与传感误差对操作精度的影响具有不确定性。

机器人与外部被操作对象之间几何信息的不确定性是指对机器人来说，被操作对象的确切几何形状和机器人与被操作对象之间的相对位置关系是未知的。现以大型复杂曲面零件的搅拌摩擦焊接加工为例进行说明，如图1-2a所示。大型复杂曲面薄壁零件大多是冲压成形的，零件在冲压制造、制造修形、运输挤压、应力释放、焊接装夹等过程中都存在不可预知的变形。传统制造方法是采用高精度矫形工装，将变形后的曲面通过工装矫正成与模型完全一致的形状。通过基于模型的轨迹规划方法得到固化的运动轨迹，直接进行搅拌摩擦焊接加工。由于搅拌摩擦焊接的精度要求较高，因此工装的装夹精度更高，一套矫形工装的成本远远高于搅拌摩擦焊接机器人的成本，美国航空航天局（NASA）的火箭圆柱段工装耗资折合人民币近1亿元，且一旦被加工零件的尺寸发生改变，就需要重新设计工装，造成了极大的浪费。因此，如何借助自身传感器对被加工零件的几何信息非确定性进行测量和轨迹规划，是机器人进行外部信息采集和运动决策的一个典型关键问题。

机器人到达目的位置避障轨迹动态特性的不确定性是指在已知目的位置的情况下，机器人运动的中间过程是不确定的。以空间机械臂的运动为例，出于安全、稳定、节能等方面的需求，机械臂轨迹规划需要同时满足以下工作特性要求：机械臂全局避障；任意时刻各关节不超过其最大转矩；轨迹速度、加速度连续；规划轨迹使各关节角运动量最小；机械臂末端轨迹长度最短；机械臂运动时间最短；对于有解的情况不允许算法失效。现有的机械臂轨迹规划方法虽然非常丰富，并且不乏成熟度很高的优秀规划策略，但都很难同时满足以上各种相互关联、相互影响的性能指标。例如，在缩短机械臂运动时间、增大机械臂速度和加速度的同时，可能造成转矩过大；能够避开障碍的轨迹各轴运动角度和末端执行量可能很大，增加了作业时间和风险。采用什么样的算法能够使机器人在众多可行轨迹中得到同时满足多目标要求、动态性能最为平稳的最优轨迹，是机器人运动决策的又一关键问题。

机器人运动与传感误差对操作精度影响的不确定性在于机器人的运动不可避免地存在运动误差，同时传感器也存在测量误差。由于机器人系统受控制模型偏差和外部扰动、位置、速度传感器误差等过程噪声和观测噪声的非确定性影响，机器人会偏离原有的预定义轨迹。这种轨迹偏离在确定性很强的机器人传感和控制系统（如带有高精度光栅的工业机床数控系统）中体现得并不明显。但对于确定性较弱的控制系统，如视觉导航的自主移动小车、惯性制导的无人机、末端精度要求较高的机械臂系统等，由于传感器观测误差和控制过程误差的影响，机器人并不能保证完全精确地跟踪预定义轨迹，而是在沿轨迹行走的每一时刻都存在偏离轨迹的概率。这种运动的非确定性会对机器人的运动安全性和精细操作的成功概率产生一定的影响。例如，在误差影响下，机器人在运动过程中存在偏离预定义轨迹与环境发生干涉碰撞的可能，也不能完全保证准确地到达目的位置。因此，基于机器人运动与传感非确定性的轨迹评估和优化是机器人运动规划与决策的另外一关键问题。

我国的机器人研究起步较晚，虽然近些年来很多国内研究机构和学者在机器人领域取得了很多成就，但在机器人关键技术和前沿研究领域仍然相对薄弱。国内至今还没有一款成熟的、具有自主知识产权的机器人控制系统，在先进控制方法、智能决策技术和运动规划等方面与国外同类研究也有一定差距。国外将机器人控制系统作为机器人关键技术，对我国实行技术封锁，一般只将应用层接口提供给用户进行操作，不具备系统开放性，不能作为科学技术研究的实验平台。因此，编写便于进行功能扩展与算法修改的机器人运动控制与图形仿真系统是机器人智能决策研究的基础和必要手段。

本书将机器人执行任务过程中的运动轨迹不确定性分为机器人操作对象的几何信息不确定性、机器人自身运动的不确定性，以及机器人运动和传感误差带来的不确定性三个方面，以自主研制的机器人开放式运动控制与图形仿真系统为智能轨迹规划的仿真平台和实验验证的运动控制器。选择和提出工程实际中待解决的典型关键问题，研究机器人在三种非确定性因素影响下的规划理论和方法。其意义在于：

1）基于机器人加工对象几何信息非确定性的轨迹规划方法能够使机器人借助自身传感器对被加工零件进行精确的位置感知和重建。本书采用离线高精度估计方法将感知、重建、决策、运动融为一个有机整体，在节约工装成本和减少人员参与的同时实现机器人的高精度加工。

2）机器人运动动态特性的非确定性轨迹规划方法是机器人在面临突发任务时或在动态环境下进行运动决策与优化的关键问题。本书提出的运动动态特性多目标轨迹规划方法能够使机器人在多目标任务需求下，以最优的动态特性完成点到点的运动规划，同时可保障系统运动的平稳性和安全性。

3）基于机器人系统运动与传感随机误差的非确定性规划方法对机器人系统各位置的误差概率分布进行估计，并计算机器人到达指定位置区域的成功概率。对方差进行几何化表达后，可以定性地判定机器人是否能和周围环境发生干涉碰撞，从而能够在轨迹规划阶段对机器人操作的成功概率进行先验估计。

4）突破现有非开放式机器人控制系统对算法的固化和限制，通过面向对象的模块化编程方法构建自主知识产权的机器人运动控制与图形仿真系统平台，能够兼容一般串联结构的机器人系统。从而以该平台为工作基础，对本书算法开展仿真和实验验证。

总体来说，本书将深入讨论机器人系统在几种信息非确定性的影响下，进行自主智能轨迹规划的算法和实现方法，对机器人系统在非确定性信息影响下的自主智能运动决策有促进意义。