摘要：众所周知，机器人在运动的过程中会产生各种噪音，而且机器人自身携带的反馈传感器在观测误差时也会产生各种误差，这种情况下机器人的运动就会显出不确定性。与此同时，在对机器人的避障行为进行分析的过程中使用概率论知识可以对机器人的行动轨迹进行分析，并且进行概率验证和评估，从而得到机器人的运动轨迹，使得机器人能够在运动的过程中更好地避开障碍物。基于此，本文主要对概率论下的机器人运动避障方案进行详细的研究分析，并且对其进行合理的规划。
关键词：概率论； 机器人； 避障方案； 规划方法；
1 引言
就目前而言，虽然社会经济以及科学技术得到了比较好的发展，但是由于在智能化技术方面发展还存在很多缺陷，对机器人的设计和开发就难免会存在一些问题。目前很多机器人内部结构中的传感器数量是比较多的，但是传感器技术的实现需要很多专业的技术，这种情况下就导致很多机器人内部传感器在运行的过程中存在误差，比如机器人内部的惯导传感器误差比较大的情况下，机器人的运行轨迹就会发生很大的变化，不能够保证机器人的安全稳定运行。另外，在对目前机器人的避障方案进行规划的过程中会使用到概率论知识，通过对概率论知识的使用能够在一定程度上提高机器人的避障效率，使得机器人能够更加安全稳定的运行。
2 概率论在机器人技术中的应用
机器人避障的过程就是这样的：旋转臂一接触到障碍物的时候，就会产生相应的摩擦力，那么接下来就是受到地面摩擦力，这个环节里面，机器人会受到摩擦力的推动作用，然后这个推动作用就会使得旋转臂不是主动地转一下，转到一定的可以满足受力平衡的角度，然后就会使得机器人发生形貌上的变换，然后一部分的动力驱动器就会使得履带与障碍物之间的摩擦力发生，并随着角度的变化而变化，那么这个摩擦力的实际效果就是使得机器人受到一个摩擦推力，然后机器人就不断地向上爬，使得机器人的重心不断地向上升高爬升，就这样就可以不断地向前前进[1].当机器人向前前进的时候，重心不断上升，然后重心就总会超过台阶的前脚线的位置，然后这个时候重力提供的所有的翻转力矩就会加速机器人避障的过程，使机器人翻越到障碍物的上表面，也就是我们所说的避障。
虽然目前社会生活中以及实验室中的机器人都能够很好地避开障碍物，但是这是需要一定的技术基础的。其中概率论知识在机器人避障中的应用就比较多，概率论知识中的概率模型检验技术在机器人路径规划中的应用比较多，主要就是因为通过对概率论知识的应用能够计算出机器人的运行轨迹，计算出机器人可能碰到障碍物的概率，然后利用定量分析的方式以及路径轨迹分析的方式对机器人的运动轨迹进行分析，从而给机器人运动制定科学合理的避障方案，使得机器人在运行的过程中能够成功避开障碍物，确保机器人自身的安全稳定运行[2].
3 基于概率论的机器人避障方案设计与规划
由于移动机器人作业环境的复杂性，在对机器人进行设计的过程中需要对机器人的路径规划技术进行改进[3].近年来，人们在机器人领域取得了比较好的技术成果。比如遗传算法、随机树等方法，通过对这些方法的应用可以使得机器人避开障碍物，但是效率并不是很高，会容易受到各种外界因素的影响。基于这种情况下，相关技术人员就积极采用概率论知识，利用概率论知识中的数学模型以及概率模型对机器人的运行轨迹进行计算，然后给机器人的运行路径设计出多种避障方案，并且合理地对这些避障方案进行规划，使得机器人能够成功避开障碍物，安全稳定地运行[4].
与此同时，在对概率论知识进行应用的过程中需要对机器人的运行路线进行明确，合理地设计机器人的行动路径地图，然后将机器人运行环境转化为大量采样点的集合，通过对这个集合的分析设计出机器人的运行轨迹，并且对机器人避障方案进行合理的规划[5].更为突出的就是要利用概率论知识构建MDP模型，利用这个模型来分析机器人的运行路径，对机器人的运行路径进行分析，探究可能存在的运行风险，设计合理的避障方案，并且对每一种避障方案进行规划和实施，确保机器人能够高效率通过每一个障碍物，确保机器人的高效运行[6].
另外，在对概率论知识进行运用的过程中还应该注重外界环境因素的影响，比如可以构建马尔科夫决策过程模型，利用这个模型将环境影响因素转化为模型的迁移概率，使得机器人的运动变得更贴切实际，从而对其运行轨迹进行确保，之后确保机器人的避障方案得到有效实施[7].
4 结语
综上所述，目前机器人在运动的过程中使用到的各种数学知识是比较多的，其中概率论知识尤为重要，概率论不仅在机器人运行误差方面有着很多的应用，而且在机器人避障方案设计中的应用也比较多。但是目前人们对概率论知识的应用力度还有限，而且概率论知识在机器人内部传感器中的应用水平也难以得到提升。因此，在接下来，相关技术人员应该积极对概率论知识进行研究，充分利用概率论知识对机器人进行改造，使得概率论知识在机器人中的应用越来越广泛，通过这样的方式可以使得机器人的避障效率得到提升，而且也能够在一定程度上促进机器人技术的发展。
参考文献
[1]祁若龙，周维佳，刘金国，张伟，肖磊。基于概率论的机器人高斯运动避障轨迹规划方法[J].机械工程学报，2017,53（5）：93-100.
[2]柴慧敏，陈奋增，方敏，赵昀瑶。贝叶斯网络与模糊理论的移动机器人避障[J].控制工程，2020,27（10）：1657-1664.
[3]彭继国，张波，孙凌飞，邓攀。井下移动机器人智能视觉避障研究[J].工矿自动化，2020,46（9）：51-56,63.
[4] 楼一超，刘卫东，鲜艳，高立娥。基于人工势场法的水下机器人避障方法研究[A].四川省声学学会、中国声学学会环境声学分会：《声学技术》编辑部，2020:4.
[5]郭忠峰，辛鹏。主动避障式管道机器人结构设计及动力学仿真[J].科学技术与工程，2020,20（23）：9349-9353.
[6]李晓波。避障机器人方案设计[J].山西电子技术，2019（5）：32-34.
[7]张家瑞。基于障碍物分类识别的林下作业机器人自主避障策略研究[D].河南：河南科技大学，2019.
