摘要
《中国制造2025》将机器人明确为重点发展领域之一，而自主导航技术是实现机
器人智能化的重要环节，也是当下智能机器人发展所面临的主要难题之一。自主导
航技术包括环境感知、地图创建以及运动规划。本文针对基于全局视觉进行环境感
知的搬运机器人，在光源不足、反光性强的复杂车间环境下无法准确构建地图进行
研究，并对搬运机器人的多目标路径规划进行研究。本文主要内容和创新点如下：
（1）搬运机器人搭建与运动学分析。针对车间中搬运作业的任务需求，设计了
AGV运动平台，并与实验室机械臂组合，搭建了搬运机器人。其次，分别对AGV移
动平台和机械臂进行了运动学分析，并对搬运机器人整体进行了运动学分析。
（2）栅格地图生成算法改进与环境搭建。针对光源不足、反光性强的复杂车间
环境下，传统栅格地图生成算法无法准确构建地图的问题，提出利用实例分割改进
传统栅格地图生成算法。其次，利用摄像头获取全局环境，搭建了仿真环境，并进
行了图像预处理工作。
（3）实例分割算法选择与轻量化改进。利用自建数据集对比常用的实例分割算
法，选取了YOLOv8算法。针对YOLOv8算法在计算资源不足的工业计算机上推理
速度较慢的问题，对YOLOv8算法进行了多种轻量化改进：利用RepGhost重构
YOLOv8算法骨干网络中的C2f模块；利用Slim-Neck设计范式，将YOLOv8算法
颈部网络中的C2f模块更换为VoV-GSCSP模块，并将传统卷积更换为轻量级卷积
GSConv；将YOLOv8算法损失函数中的CIoU更换为MPDIoU。经对比实验，利用
RepGhost和MPDIoU损失函数改进的YOLOv8算法在准确率不降低的同时，参数
量降低10%，推理速度提高19%，更能满足实例分割算法在计算资源不足的工业计
算机上准确快速运行的要求。
（4）搬运机器人运动规划。针对搬运机器人多目标路径规划算法寻优能力差、
迭代次数多的问题，通过引入Tent混沌映射和自适应非线性动态惯性权重，改进收
敛因子和搜索系数对鲸鱼优化算法进行改进，并将改进后的算法与A*算法结合，进
行搬运机器人多目标路径规划，获得了更强的寻优能力和更快的收敛速度。其次，
通过对比多种算法，选取了RRT-connect算法对机械臂进行避障路径规划，同时在机
械臂关节空间中对比多种插值多项式轨迹规划算法，基于时间最优指标，选取了五
次多项式插值法作为本文的机械臂轨迹规划方法。
（5）本文改进算法验证实验。针对复杂车间环境下改进栅格地图生成算法的准
确性和快速性进行实验测试，测得改进算法的准确率为100%，平均总耗时34.35ms，
平均帧率29.1FPS，能够满足准确性和快速性要求。其次，实验验证本文提出的改
进鲸鱼优化算法结合A*算法的多目标路径规划算法，该算法能够快速规划最短路径。
关键词：搬运机器人；全局视觉；实例分割；多目标路径规划；鲸鱼优化算法
Abstract
MadeinChina2025definesrobotsasoneofthekeydevelopmentareas,and
autonomousnavigationtechnologyisanimportantpartofrealizingrobotintelligence,and
itisalsooneofthemainproblemsfacingthedevelopmentofintelligentrobots.
Autonomousnavigationtechnologyincludesenvironmentperception,mapcreationand
motionplanning.Inthispaper,forthehandlingrobotbasedonglobalvisionfor
environmentalperception,itisimpossibletoaccuratelyconstructamapinacomplex
workshopenvironmentw