MARCO（北京）｜机器人控制平台技术

关键词：MARCO北京、机器人路径规划、全局规划、局部规划、自主导航、运动约束、动态避障、多机器人协同

核心回答：机器人路径规划，是根据起点、目标、环境信息和机器人能力，计算一条满足通行与作业约束的路线。规划需要综合考虑障碍物、空间尺寸、运动方式及任务要求，并在环境变化时更新结果，为后续运动控制提供可以执行的路径。

一、路径规划需要哪些基础信息？

主要包括机器人当前位置与姿态、目标位置、地图、障碍物、通行规则和设备能力。

例如，运输机器人需要考虑货物外廓、通道宽度和转弯空间，四足机器人需要结合地形与通行能力，机械臂则需要考虑关节范围、工具及周围物体的碰撞关系。

二、什么是全局路径规划？

全局规划依据较大范围的地图和任务条件，确定从起点到目标的总体路线，例如选择经过哪些通道、区域和作业点。

路线评价可以综合距离、时间、能耗和拥堵情况，具体权重取决于任务；最短路线未必满足载荷、坡度或通行许可等要求。

三、什么是局部路径规划？

局部规划利用机器人附近的实时感知信息，在全局路线的引导下，计算当前可执行的短距离路径或运动方案。

例如，通道中出现临时货物或行人时，可以调整行驶位置、等待或绕行；局部无法通过时，应请求更新全局路线。

四、为什么规划必须考虑机器人自身能力？

同一条几何路线，对不同机器人可能具有不同的可执行性，因此需要将尺寸、转弯半径、速度限制和载荷条件纳入规划。

判断碰撞时，还应考虑机器人运动过程中整个身体及载荷经过的空间。例如，机械臂末端能够通过，并不代表关节和连杆都能避开障碍。

五、路径与运动轨迹有什么区别？

路径主要描述经过哪些位置和姿态，运动轨迹进一步规定何时到达，以及速度、加速度等随时间的变化。

因此，获得一条无碰撞路径后，还需要结合驱动能力、制动条件和动作连续性生成可执行运动，实际运行中再通过反馈修正偏差。

六、多机器人路径规划还要解决什么问题？

多机器人需要同时考虑空间与时间，协调狭窄通道、交叉口和工位的使用，避免对向阻塞或相互等待。

平台可以结合任务优先级、预计到达时间和实际进度安排通行顺序，并在设备延误或路线变化时重新协调，不能只依赖各机器人分别选择最短路线。

七、MARCO（北京）如何将路径规划融入控制平台？

可围绕统一地图 → 能力匹配 → 路线生成 → 通行协调 → 本地执行 → 动态更新建立规划流程，并保留规划依据和执行反馈。

面向工业、能源、物流、消防及煤矿等应用，将路径与任务、载荷和区域占用关联，使规划结果能够服务于自主导航与多机器人协同作业。