机器人优雅运动背后的预测规划与轨迹优化技术

随着家用机器人的发展，如何在有限计算资源下实现流畅、安全的运动成为关键挑战。某机构的研究团队通过创新算法设计解决了这一难题。

计算延迟与运动平滑性

运动规划面临的核心挑战在于有限计算能力导致的大规模感知-执行延迟。以500毫秒处理周期为例，以1米/秒移动的机器人在数据处理完成前已移动50厘米，这不仅影响安全性，更会导致运动抖动。

为解决延迟问题，系统采用预测规划方法：不仅预测外部物体（如行人）的运动，还预估规划周期结束时自身位置和环境状态。规划基于快速前向状态，即综合考虑感知、建图和规划管道延迟后的未来场景预测。该框架大幅降低了固有延迟的影响，但需谨慎处理预测不确定性。

运动规划中的不确定性直接转化为碰撞风险。与传统学术方法不同，该方案采用独特表述：机器人向目标移动的动机通过感知的不确定性水平动态加权。目标函数使机器人能够评估每个候选运动的不确定性调整进度，在低风险时专注达成目标，高风险时专注规避。

值得注意的是，该表述中高风险和低风险模式之间没有离散过渡，而是通过统一的连续成本表述处理。这种无突变的过渡对运动平滑性至关重要。

系统每秒进行10次规划循环，每次评估数百个候选轨迹。通过限制候选轨迹为平滑且物理可实现的轨迹，大幅缩减搜索空间而不影响移动能力。

与其他方法不同，该表述是连续的，通过细粒度控制改善平滑性和安全性。特殊轨迹参数化保证所有轨迹物理可实现，同时保留快速停止和急转弯等必要机动能力。

规划系统不仅控制机器人底盘的双轮，还协调屏幕运动。屏幕既用于内容可视化，也用于传递运动意图（通过注视方向）和主动感知（使用显示屏摄像头跟踪跟随对象）。通过身体语言传递意图和主动感知实现了更强大的人机交互。

运动规划问题被分解为三个具有不同时空覆盖范围的规划层：

负责从当前位置到用户指定目标的路径查找，考虑历史可导航信息（如门开/关状态）。作为唯一访问完整全局地图的层，因数据处理量较大而具有较高延迟。

负责沿全局路径生成安全平滑的轨迹。处理固定有限的局部地图（6×6米），保持10Hz的重复规划频率，3秒规划视野。该层详细考虑机器人和各种语义实体的精确形状和动力学特性。

处理更小范围的地图（2×2米），更新延迟更低。执行最终轨迹检查，应对局部轨迹规划层无法处理的突发情况。负责处理状态估计级别的噪声和小扰动，并根据即时传感器读数快速减速或停止机器人。

当前规划系统已在轻量级消费机器人预算内实现了处理各种动态家庭环境的能力。团队正积极改进数学表述和工程实现，并开发基于学习的方法，以增强规划系统的鲁棒性和实用性。

通过智能、优雅和响应灵敏的运动，运动规划算法为客户建立对家用机器人的信任奠定了坚实基础。