在傳感器避障領(lǐng)域，采用單一的傳感器測(cè)量的效果并不理想，在實(shí)際應(yīng)用中往往需要采用其他類(lèi)型的傳感器進(jìn)行補(bǔ)償，才能實(shí)現(xiàn)對(duì)周?chē)h(huán)境的探測(cè)的最佳效果。當(dāng)然，這就產(chǎn)生了多傳感器信息的融合處理的問(wèn)題，增大了信息處理的工作量和難度。

　　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(jī)器人實(shí)現(xiàn)完美避障，比如人工勢(shì)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(shì)場(chǎng)避障控制法

　　人工勢(shì)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(shì)和電場(chǎng)力的概念，建立機(jī)器人工作空間中的虛擬勢(shì)場(chǎng)，按照虛擬勢(shì)場(chǎng)力方向，實(shí)現(xiàn)局部路徑規(guī)劃。

　　通過(guò)構(gòu)造目標(biāo)位姿引力場(chǎng)和障礙物周?chē)饬?chǎng)共同作用的人工勢(shì)場(chǎng)，來(lái)搜索勢(shì)函數(shù)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(yīng)用產(chǎn)品了，Khatib曾應(yīng)用于移動(dòng)機(jī)器人的導(dǎo)航上。但是并沒(méi)有得到大規(guī)模應(yīng)用。

　　因?yàn)榧词箤?duì)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(shì)場(chǎng)法避障控制不是很理想。因?yàn)樵趶?fù)雜的多障礙環(huán)境中，不合理的勢(shì)場(chǎng)數(shù)學(xué)方程容易產(chǎn)生局部極值點(diǎn)，導(dǎo)致機(jī)器人未到達(dá)目標(biāo)就停止運(yùn)動(dòng)，或者產(chǎn)生振蕩、擺動(dòng)等現(xiàn)象。

　　另外，傳統(tǒng)的人工勢(shì)場(chǎng)法著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(xiàn)得并不晚，1965年美國(guó)的一位教授就提出過(guò)模糊邏輯的概念。1974年，英國(guó)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(jī)的運(yùn)行獲得成功，開(kāi)始將模糊數(shù)學(xué)應(yīng)用于自動(dòng)控制領(lǐng)域，包括機(jī)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(jī)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(dú)特優(yōu)點(diǎn)也讓用專(zhuān)家知識(shí)調(diào)整規(guī)則成為可能，因?yàn)橐?guī)則庫(kù)的每條規(guī)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(guī)則是模糊控制的核心。當(dāng)前研究工作的新趨勢(shì)之一是它的漸增本質(zhì)，特別是在模糊控制規(guī)則的自動(dòng)生成方面，即連同自動(dòng)模糊數(shù)據(jù)獲取，給予算法在線(xiàn)模糊規(guī)則學(xué)習(xí)能力，數(shù)據(jù)獲取和規(guī)則生成均自動(dòng)執(zhí)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?fù)浣Y(jié)構(gòu)相互連接而成的一種具有并行計(jì)算能力的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，它具有較強(qiáng)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(jī)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(duì)于智能機(jī)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(shì)，即可大規(guī)模地并行處理和分布式信息存儲(chǔ)，具有良好的自適應(yīng)、自組織性，以及很強(qiáng)的學(xué)習(xí)功能、聯(lián)想功能和容錯(cuò)功能，接近人腦的信息處理模式。