随着机器人系统工作环境的复杂程度日益增加，以及对实时性需求的逐步提升，机器人的安全避障能力将面临新的挑战，控制障碍函数作为一种基于控制器的安全方法在机器人安全控制系统中迎来新的发展契机。调研分析了控制障碍函数及基于二次规划的优化控制器，总结了机器人在已知和未知环境中的避障问题，综述了高斯过程和强化学习两种理论合成控制障碍函数的策略。最后，讨论了未来基于控制障碍函数的空地协同机器人安全控制需要重点关注的问题，为未来控制障碍函数的理论研究和技术应用提供了参考。