清扫系统预防机械臂碰撞的核心策略可分为传感器监测、算法预测、机械设计优化、安全控制机制四大方向，结合搜索结果中的技术方案，具体措施如下：

一、多传感器融合监测

环境感知传感器

激光雷达（LiDAR）和超声波传感器实时扫描周围障碍物，构建高精度环境地图。

摄像头与RGB传感器结合视觉识别技术，区分静态障碍物（如垃圾桶）与动态物体（如行人），提升复杂场景适应性。

压力/力传感器安装在机械臂末端，检测接触时的微小力变化，触发紧急制动。

机械臂状态监测

关节位置传感器（如编码器）实时反馈机械臂运动轨迹，结合运动学模型预测潜在碰撞风险。

温度与振动传感器监测电机异常，避免因过载导致的机械臂失控。

二、智能算法与轨迹规划

碰撞预测与路径优化

基于栅格地图的轨迹预测算法：通过预测机械臂未来轨迹点与障碍物的最小距离，动态调整路径。

动态避障算法：结合实时环境数据，生成无碰撞的最优路径，例如A*算法或RRT（快速探索随机树）。

力反馈与柔顺控制

当机械臂接近障碍物时，通过力反馈系统调整运动方向或速度，实现“软接触”而非硬碰撞。

柔顺控制算法（如阻抗控制）模拟人体触觉，允许机械臂在接触障碍物时自动偏转。

三、机械结构与防撞设计

可伸缩与冗余设计

机械臂采用可伸缩模块（如石头扫地机器人的动态机械臂），在狭窄区域自动缩短长度，避免卡顿。

关键部位设置冗余传感器或执行器，单点故障时仍能维持基本功能。

防撞材料与结构

机械臂末端覆盖弹性材料（如橡胶），吸收碰撞能量，同时保护障碍物。

采用模块化设计，碰撞后可快速更换受损部件，降低维修成本。

四、安全控制策略

紧急制动与复位

检测到碰撞风险时，立即停止机械臂运动并启动复位程序（如海汇汽车扫地车的复位弹簧设计）。

系统自动记录碰撞事件，上传数据供后续优化算法。

人机交互与警示

通过显示屏或语音提示操作者潜在碰撞风险（如奔驰碰撞系统故障提示）。

设置物理隔离装置（如围栏或光幕），限制机械臂活动范围。

五、系统维护与升级

定期清洁与校准

清理传感器表面灰尘（如雷达传感器），避免误判障碍物57。

校准传感器精度，确保环境建模准确性。

软件迭代与云端更新

定期升级碰撞检测算法（如特斯拉Optimus的步态优化）。

通过云端上传全局地图数据，提升全局避障能力。

总结

清扫系统的机械臂防碰撞需综合硬件、算法与设计，例如：

传感器融合提升环境感知精度，

柔顺控制降低碰撞风险，

冗余设计保障系统可靠性。

实际应用中可参考专利技术（如13的离散点力反馈模型）或成熟产品（如石头P10 Pro的机械臂方案12）进行优化。