那么，除了這種傳感器避障方法，還有很多的其他方法融合處理多種傳感器信息，讓全自主機器人實(shí)現完美避障，比如人工勢場(chǎng)法避障控制法、模糊邏輯控制避障控制法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )避障控制法、柵格法避障控制法以及聲波避障控制法等。

人工勢場(chǎng)避障控制法

人工勢場(chǎng)避障控制法，是一種比較簡(jiǎn)單又新穎的做法，是另一種仿生學(xué)，仿照物理學(xué)中電勢和電場(chǎng)力的概念，建立機器人工作空間中的虛擬勢場(chǎng)，按照虛擬勢場(chǎng)力方向，實(shí)現局部路徑規劃。

通過(guò)構造目標位姿引力場(chǎng)和障礙物周?chē)饬?chǎng)共同作用的人工勢場(chǎng)，來(lái)搜索勢函數的下降方向，然后尋找無(wú)碰撞路徑。

聽(tīng)起來(lái)很玄乎，但是早已經(jīng)有應用產(chǎn)品了，Khatib曾應用于移動(dòng)機器人的導航上。但是并沒(méi)有得到大規模應用。

因為即使對于簡(jiǎn)單環(huán)境很有效，但是都是在靜態(tài)的研究中得出的，而沒(méi)有考慮障礙物的速度和加速度的影響，所以在動(dòng)態(tài)避障控制中，人工勢場(chǎng)法避障控制不是很理想。因為在復雜的多障礙環(huán)境中，不合理的勢場(chǎng)數學(xué)方程容易產(chǎn)生局部極值點(diǎn)，導致機器人未到達目標就停止運動(dòng)，或者產(chǎn)生振蕩、擺動(dòng)等現象。

另外，傳統的人工勢場(chǎng)法著(zhù)眼于得到一條能夠避障的可行路徑，還沒(méi)有研究出什么最優(yōu)路徑。
模糊邏輯控制避障法

模糊邏輯控制避障法出現得并不晚，1965年美國的一位教授就提出過(guò)模糊邏輯的概念。1974年，英國倫敦大學(xué)一位教授利用模糊控制語(yǔ)句組成的模糊控制器控制鍋爐和氣輪機的運行獲得成功，開(kāi)始將模糊數學(xué)應用于自動(dòng)控制領(lǐng)域，包括機器人領(lǐng)域。

由于不必創(chuàng )建可分析的環(huán)境模型，目前模糊邏輯方法在解決機器人避開(kāi)障礙物問(wèn)題上己經(jīng)有了大量的研究工作。另一個(gè)獨特優(yōu)點(diǎn)也讓用專(zhuān)家知識調整規則成為可能，因為規則庫的每條規則具有明確的物理意義。

在模糊邏輯控制避障法中，模糊控制規則是模糊控制的核心。當前研究工作的新趨勢之一是它的漸增本質(zhì)，特別是在模糊控制規則的自動(dòng)生成方面，即連同自動(dòng)模糊數據獲取，給予算法在線(xiàn)模糊規則學(xué)習能力，數據獲取和規則生成均自動(dòng)執行。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )避障控制法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是由許多單元（又稱(chēng)神經(jīng)元），按照一定的拓撲結構相互連接而成的一種具有并行計算能力的網(wǎng)絡(luò )系統，它具有較強的非線(xiàn)性擬合能力和多輸入多輸出同時(shí)處理的能力。用在機器人上，就是通過(guò)模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理信息的方式，從另一個(gè)研究角度來(lái)獲取具有人腦那樣的信息處理能力。

對于智能機器人來(lái)說(shuō)，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行信息融合有一個(gè)最大優(yōu)勢，即可大規模地并行處理和分布式信息存儲，具有良好的自適應、自組織性，以及很強的學(xué)習功能、聯(lián)想功能和容錯功能，接近人腦的信息處理模式。 柵格法避障控制法

這屬于用啟發(fā)式算法在單元中搜索安全路徑。賦予每個(gè)柵格一個(gè)通行因子后，路徑規劃問(wèn)題就變成在柵格網(wǎng)上尋求兩個(gè)柵格節點(diǎn)間的最優(yōu)路徑問(wèn)題。搜索過(guò)程多采用四叉樹(shù)或八叉樹(shù)表示工作空間。

柵格法以基本元素為最小柵格粒度，將地圖進(jìn)行柵格劃分，比如基本元素位于自由區取值為0，處在障礙物區或包含障礙物區為1，直到每個(gè)區域中所包含的基本單元全為0或全為1，這樣在計算機中就較容易建立一幅可用于路徑規劃的地圖。

柵格粒度越小，障礙物的表示會(huì )越精確，也就更好避障。但往往會(huì )占用大量的儲存空間，而且算法也將按指數增加。

聲波避障控制法

聲波避障行為能夠實(shí)時(shí)監測長(cháng)距離超聲波傳感器，為機器人搜索開(kāi)闊路徑。當機器人離障礙物還有一定距離時(shí)，超聲波傳感器就能夠檢測到相關(guān)信息，并據此控制機器人離開(kāi)。

然而，超聲波傳感器對非常接近的物體會(huì )探測不到，這個(gè)距離稱(chēng)為物理探測盲區。在剛發(fā)射信號的時(shí)候，返回信號的閾值會(huì )被設定得很高以防止發(fā)射波直接觸發(fā)接收器，因此如果檢測的距離很短、閾值沒(méi)有下降，返回信號已經(jīng)到達接收器，這時(shí)接收器會(huì )認為這個(gè)返回信號是剛發(fā)出的信號從而拒絕接收，使超聲波傳感器形成一個(gè)探測盲區，沒(méi)法對近距離物體探測。

另一個(gè)缺陷是，如果在一個(gè)比較小的轉彎角度上安裝有平滑的表面，該表面能夠將聲納波束向前反射，而不是反射回機器人。在這種情況下，由于沒(méi)有回波返回，傳感器就會(huì )產(chǎn)生一次漏報，機器人也會(huì )因此認為在自己行走的路徑上沒(méi)有障礙物存在。此時(shí)，聲波避障行為不能得以觸發(fā)，也就無(wú)法避障。 激光雷達避障控制法

近年來(lái)，激光雷達在移動(dòng)機器人導航中的應用日益增多。這主要是由于基于激光的距離測量技術(shù)具有很多優(yōu)點(diǎn)，特別是其具有較高的精度。

激光雷達與其它距離傳感器相比，能夠同時(shí)考慮精度要求和速度要求，這一點(diǎn)特別適用于移動(dòng)機器人領(lǐng)域。此外，激光雷達不僅可以在有環(huán)境光的情況下工作，也可以在黑暗中工作，而且在黑暗中測量效果更好。不過(guò)，該傳感器也有一些相應的缺點(diǎn)，比如安裝精度要求高、價(jià)格比較昂貴等。