仿人機器人具有人類的特征，其制造的根本目的是要在人類的生活環(huán)境中運動。因 此，除了2D環(huán)境下的移動機器人的無障礙物碰撞的路徑規(guī)劃方法可以被仿人機器人的路 徑規(guī)劃所借鑒之外(Sabe 將人工勢場方法引入到仿人機器人路徑規(guī)劃中[139),還需要考 慮仿人機器人本身的特點。由于仿人機器人足跡的離散性，并且能夠跨越或跨上障礙物， 2D 環(huán)境中的路徑規(guī)劃方法不再適用。Koichi Nishiwaki[140~142] 等人考慮到雙足步行機器 人的行走過程中的穩(wěn)定性要求以及足部落地的離散性要求，對雙足步行機器人和環(huán)境做 出如下假設：

(1)環(huán)境地面是平的并且不包含移動障礙物。

(2)離散可行的足跡放置位置以及相應的步態(tài)運動是預先計算好的。

(3)只有當前地面平面是容許放置腳的(不是障礙物，未考慮跨上和跨越障礙物)。

在這種假設條件下，仿人機器人的路徑規(guī)劃問題轉換成機器人滿足靜態(tài)穩(wěn)定性，障礙 物固定不動并且不可跨越的路徑規(guī)劃問題，這樣只需增加可行足跡集合就可直接應用移 動機器人路徑規(guī)劃中的成熟算法，并成功地將該方法應用到H6 和 ASIMO的樣機上。在 隨后的研究中，他們通過在環(huán)境模型中增加了一個高度信息，將問題擴展到2.5D,并成功 地在H7,ASIMO 上進行了實驗研究。在動態(tài)環(huán)境下，可以采用基于傳感信息融合的在線 滾動路徑規(guī)劃的方法。該方法是一種實時路徑規(guī)劃方法，可以應用于動態(tài)的非結構化環(huán) 境中。使用滾動規(guī)劃的策略來解決動態(tài)環(huán)境下仿人機器人路徑規(guī)劃問題，不但可以適應 環(huán)境障礙物的動態(tài)變化，而且用規(guī)劃空間內路徑的局部Z優(yōu)代替全局Z優(yōu)的方式可以大 大降低所求問題的規(guī)模，具有較好的實時性。應用此方法，Philipp 等人在ASIMO 上取得 了較好的實驗效果143J。 移動機器人路徑規(guī)劃的評價一般從時間Z短或者路徑Z短來進行，而仿人機器人路徑規(guī)劃評價的前提是該路徑規(guī)劃的結果已經存在并且有效，因此它的評價應該是d立于 規(guī)劃算法之外的。在建立仿人機器人路徑規(guī)劃評價體系時，應該考慮到機器人運動學和 動力學上的約束、全局環(huán)境信息、運動所產生的風險評估和運動所消耗的能量等因素。有 些研究人員雖然已經提出關于仿人機器人路徑規(guī)劃的一些優(yōu)化指標，但這些指標一般都 是建立在機器人底層步態(tài)規(guī)劃之上的，而仿人機器人的路徑規(guī)劃指標則需融合底層步態(tài) 規(guī)劃評價和全局路徑規(guī)劃144]。

仿人機器人的任務規(guī)劃研究是抽象層上層決策規(guī)劃的一種研究，由于對仿人機器人 的路徑規(guī)劃問題還沒有徹底得到解決，因此任務規(guī)劃研究目前還處于探索階段。很多學 者在這方面也提出了一些相關方法。Eiichi Yoshida145]提出了一種仿人機器人動態(tài)任務 規(guī)劃的方法。該方法由兩個階段構成：先，使用基于幾何動力學的運動規(guī)劃器計算仿人 機器人的一條無碰路徑，然后再用動態(tài)姿態(tài)生成器動態(tài)地生成可行的仿人運動，其中，包 括像搬運物體或者操作等運動和任務的執(zhí)行。如果在動態(tài)運動生成過程中由于自身的運 動產生了碰撞，那么規(guī)劃器需要重新進行路徑規(guī)劃，以便消除這些碰撞。這種迭代規(guī)劃方 式對任務的動態(tài)性具有很好的魯棒控制效果。Manuel 提出了一種基于任務層的模擬學 習，機器人可以通過觀察物體的軌跡來學習任務，通過高斯混合模型的概率解碼的應用讓 機器人學習所觀察到的運動任務的重要元素。這些重要元素包括完成運動所需的避障等 額外因素。通過人類給ASIMO示例任務演示表面所提的方法是進行交互式任務學習的 好起點[146。對于一個復雜的任務，可以分成若干的子任務組成任務集，Francois Keith[147等人針對順序執(zhí)行任務、集中的任務存在執(zhí)行效率低、消耗能量多的缺點，提出 了對任務集Z優(yōu)排列的方法。該方法在保證復雜的避障等約束的情況下實現執(zhí)行時間上 的Z優(yōu)，并通過HRP-2 機器人從冰箱里取罐頭的實際任務驗證了所提方法的有效性。

仿人機器人研究的Z終目的是希望機器人能在人類的環(huán)境中生活，協助或者取代人 類進行一些危險或者繁重的工作，服務于人類的生活。因此，研究適合在人類環(huán)境中執(zhí)行 各種復雜任務的仿人機器人也是必然趨勢，這些復雜任務往往需要根據某種特定任務建 立特定的模型，進行相應的分析研究，現在還沒有形成一種統一的研究方法和控制策略。 隨著科技的不斷發(fā)展和研究的不斷深入，相信不久就能使仿人機器人真正“生活”到我們 之中來。