近年来，计算机科学家已经开发出可以在各种环境中使用的移动机器人。然而，为了有效地在非结构化环境中导航，这些机器人需要具备更高的“技能”与更灵活的方法——随机应变， 规划更安全的路径到它们想要的目的地去。

▲机器人跟随人穿过有各种静态障碍物的环境的不同快照。机器人保持在测量路径上，与操作人员保持安全距离。来源：Antonucci等人

现有的机器人安全路径规划方法分为两大类。第一种是对用户进行培训，将机器人的控制完全委托给用户，用户可以监控机器人的运动并确定它们的轨迹。第二类则是训练机器人，让其能规划自己的路径并自主移动。虽然后者的一些已经卓有成效，但也出现了一些挑战，比如机器人可能是“不可靠”的，尤其是当机器人在复杂的充满人或者其他动物的环境中导航时。为了获得更令人满意的结果，则通常需要昂贵的硬件和传感器。

特伦托大学（University of Trento ）的研究人员最近在arXiv上预发表的一篇论文中提到他们开发了一种新的机器人路径规划框架（framework），可允许机器人简单地通过跟随在他们前面行走的人类操作员来识别和学习通往期望目的地的安全路径。开展这项研究的研究人员之一Alessandro Antonucci告诉Tech Xplore：“在机器人必须通过在非结构化和人员密集的工作环境中导航来跟随人类操作员的人机交互中，安全显然是首要的。人们走路的时候一般只专注于自己前方要走的路，我们工作的主要目标是将机器人的日常路径规划委托给人类，从而使它能够记住行进的路径，并在未来的任务中重复这些路径。”

▲机器人通过机载摄像头探测并识别走在其前面的引路人(绿框)和其他人(红框)。来源：Antonucci等人

Antonucci和他的同事们开发的方法大大简化了路径规划，因此在路径规划过程中不需要特别昂贵的传感器或高度先进的软件。尽管它的复杂性不高，而且他们使用的传感器价格也很低，但它的表现却非常出色。其根本原理在于该设计允许机器人识别人类“领路者”，然后定位和跟踪他的动作。安东努奇说：“基于激光扫描仪和深度相机的特殊传感器融合是我们工作的一个特点，这一特殊传感器一般安装在机器人底盘上，使机器人能够将领路者与其周围的其他人区分开来，从而确保跟踪的鲁棒性。此外，机器人周围实体距离的高精度确保了其安全性，因为机器人可以在与静态障碍物和其他人碰撞之前及时停止前进。”

研究人员的框架综合运用了最先进的技术，并且是高度模块化的，这意味着它可以通过添加或删除某些模块来进行调整、修改和改进，而不会改变其整体设计。

“目前，机器人如果注意到途中有障碍物，只能安全为重，选择停下来。我们接下来的研究将专注于优化机器人和人类之间的互动。例如，我们正在考虑增加可穿戴设备，一旦领路者所走的道路实际上并不适合机器人，机器人可以通过这些设备提前与人类领路者沟通。”未来，这组研究人员设计的新方法可能用于低成本移动机器人的开发，这些机器人可以更安全、更高效地在非结构化环境中导航。由于不需要昂贵的传感器和软硬件，该框架应该很容易在现实环境中实现。