一、绪论
- 机器人分类：工业机器人和服务机器人，医疗机器人，娱乐机器人等。
- 主要应用领域：制造业，航天工业，勘探，军事，服务，娱乐等。
- 阿西莫夫机器人三原则：机器人不应该伤害人类；机器人应遵守人类的命令，与第一条违背的命令除外；机器人应能保护自己，与第一条相抵触的除外。
- 机器人的组成：机械手或移动车；末端执行器；驱动器；传感器；控制器；处理器；软件。
- 驱动器
- 电动机：伺服电机；步进电机；直流电机
- 液压驱动器
- 气驱动器
- 形状记忆金属驱动器
- 磁致伸缩驱动器
- 智能机器人的特性：自主性，适应性，交互性，学习性，协同性 point：
- 智能机器人的关键技术
机器人自主导航定位；机器人运动规划与控制；机器人平台机构设计；智能人机交互；机器人运动学和动力学建模与控制- RobCup机器人世界杯中的中型组足球机器人比赛的主要特点：机器人是全自主的，机器人之间是全分布式的。
二、智能机器人的运动
1)运动机构
- 常见的地面移动机器人行走机构：轮式，腿式，履带式，复合式行走机构。
- 轮式：平地上效率高
- 优点：相较于腿式履带式，轮式驱动机器人运动更快，消耗的能量少；从控制的角度，由于其简单的机械结构和较好的稳定性，相对较为容易控制。
- 缺点：在粗糙的地形环境，不平整的，松软的地面应用起来较为困难。
- 轮式运动关注：牵引力，稳定性，机动性等问题
- 举例：差动运动轮式行走机构
- 两驱动轮速度相等，机器人直线运动；一个为0，另一个不为0时，机器人绕前一驱动轮与地面的接触点做旋转运动；其他情况下，是这两种运动的合成。
- 举例：全向运动轮式行走机构
- 多个全向轮组合使用；常见的是三轮和四轮构型
- 腿式行走机构
- 平坦的地面，轮式运动比腿式运动效率高1-2个数量级
- 轮式效率依赖周围环境，如地面平整度和硬度
- 自然界偏爱腿式运动，因为自然界运动系统必须在粗糙和非结构化地形运动。
- 缺点：动力和机械的复杂性（影响因素：腿的数量）
- 腿式机器人的腿至少需要2个自由度，提腿和摆腿向前。
- 腿的自由度增加可以提高机器人的机动性，但是需要增加关节和激励器，会带来动力，控制和质量方面的问题，需要更多的能量和控制。
- 履带式行走机构（鳍）
- 优点：可以提供更大的牵引力，更大的加速度；提供比轮子更好的平衡；有更强的越障能力。
- 缺点：履带可能脱落，卡住甚至撕裂；履带和驱动机构之间的间隙可能被卡住；修理更难；运动速度较轮式低
- 复合式行走机构
- 轮腿式行走机构
2)运动机构设计
- 一般步骤
- 需求分析：任务分析和环境分析，确定主要性能指标和设计参数
- 确定工作原理和结构类型，绘制原理图或机构运动简图
- 受力分析，运动学和动力学分析，计算其运动参数和动力参数
- 确定动力源和传送方式
- 3D建模，完成结构设计和材料选择
运动学建模与控制- 特性分析，包括应力，刚度，抗磨性，耐热性，震动稳定性，惯性参数等
- 绘制出总装配图，部件装配图以及零件工作图等工程图纸，并审核 加工，安装，调试，迭代改进
3)运动的驱动方式
- 智能机器人的驱动系统主要是指驱动机械系统动作的驱动装置
- 根据驱动源不同，驱动系统分为：
- 电气
- 主要是电机驱动，利用各种电动机产生的力矩和力，直接或间接的驱动机器人本体。
- 常用：
- 舵机
- 是一种位置角度伺服的驱动装置，适用于需要角度不断变化并可以保持的控制系统。
- 有刷直流伺服电机
- 优点：低成本，高可靠性和电机速度控制简单
- 缺点：高强度使用时维护需求高和低寿命。
- 无刷直流伺服电机
- 相较于有刷直流伺服电机优点：高功率重量比；高速和电子控制；无电刷；低干扰；寿命长
- 步进电梯
- 优点：可靠性高，开环控制
- 缺点：难以获得高转速和大转矩
- 液压
- 优点：驱动力或驱动力矩大，即功率重量比大；响应快速，易于实现直接驱动。
- 缺点：需配备压力源以及复杂的管路系统，成本高；油液容易泄露，影响工作的稳定性与定位精度。
- 气压
- 优点：速度快，系统结构简单，维修方便，价格低。
- 缺点：难以实现伺服控制
- 综合
- 电气驱动最普遍，主要是电机驱动，优点是控制精度高。
- 液压驱动系统运动平稳，且负载能力大。
- 气压驱动机器人结构简单，动作迅速，价格低，由于空气的可压缩性，其动作速度稳定性较差。
四、机器人传感器
1)传感器概述
- 机器人传感器一般用于感知自身状态和周围环境。
- 分类
按照是否有源
- 无源传感器：传感器不发射能量，直接从环境接收信号
- CCD/CMOS相机；红外热像仪；麦克风（阵列）；电位计；陀螺仪。
- 有源传感器：传感器向环境发射能量，测量环境的反射信号
- 超声传感器；激光/微波雷达；RGBD相机；光电编码器。
按照感知的对象分类
- 本体感知型：用于检测机器人内部状态
- 电机转速；轮系负载；机器人朝向；关节角度；电池电量
- 环境感知型：用于感知周围环境
- 颜色；举例；亮度；声音
- 旋转角的测量
- 增量式光电编码器（本体感知型&&有源传感器）
- 霍尔效应编码器（本体感知型）（对于关节测试友好）
- 对比
- 检测方式：光电检测 || 电磁检测
- 检测值：感光件测量光信号产生脉冲信号，信号格式表示角位移的位移大小 || 产生垂直于电流方向的电压脉冲信号，测量角位移的值。
- 应用：高速 || 低速
- 惯性器件
- 加速度计：弹簧-质量块-阻尼系统（测量的是合力，包含重力）
- 稳定状态：ma=kx
- 陀螺仪：基于角动量守恒（测量角速度）
- 惯性测量单元：测量物体三轴姿态角以及加速度的装置（一个IMU包含三个单轴加速计和三个单轴陀螺仪）
- 反应机器人的瞬时运动
2)测距传感器
- 飞行时间测距（ToF）
超声波传感器和Tof激光雷达通过测量声波和光波的飞行时间来计算距离。
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- 超声波测距传感器
- 特点：频率高，波长短，绕射现象小，方向性好，能够定向传播（沿椎体传播）；
- 应用：非接触测距和避障环境建模与定位
-
- ToF激光雷达（激光扫描仪，激光测距仪）
-特点：聚焦能力更强，基本不发散；对时间测量的精度要求极高（面临的最大挑战）；
- 二维激光雷达：
- 旋转镜面，增加一个转动的自由度，将单点测距拓展为平面内测距
- 三维激光雷达
- 在二维的基础上增加一个转动自由度
- 三角测距激光雷达：避免了高精度测量时间，通过相似三角形计算距离。
- Kinect1 RGBD相机（Kinect2 采用ToF）
- 主要部件：红外（光编码）发射器，红外相机，RGB相机，麦克风阵列，俯仰电机
- 红外发射器发射激光散斑，保证每个位置的散斑图案是一定的，通过畸变得到深度。
- 应用：三维地图创建，定位，避障，人机交互
3)机器人视觉-针孔相机模块
- 镜头的作用
- 将光线聚焦于相平面（胶片，CCD，CMOS）
- 所有与光轴平行的光聚集于焦点
- 物距远大于焦距时，近似为针孔成像。此时，物体成像大小与相机距离成反比，此种依赖关系叫做透视。
4)机器人视觉-透视投影
- 透视投影
如何从世界坐标系映射为图像的各个像素（像素坐标系）
- 世界坐标系：W-XYZ，描述相机和其他物体的位置。
- 图像坐标系：O-XY，以像平面中心为坐标原点，X轴和Y轴分别平行于图像的两条边。
- 相机坐标系：C-XYZ，以相机的光心为坐标原点，X轴Y轴平行于图像坐标系的XY轴，相机的光轴为Z轴。
- 像素坐标系（离散）：以像平面的左上角为原点，X和Y轴分别平行于图像坐标系XY轴，通常称为u轴，v轴。
- 转换
世界坐标系一点Pw->像素坐标系（u，v）
- Pw点转到相机坐标系Pc点
- Pc投影到图像坐标系（x，y）
- 相似三角形：相平面中成像的大小与他和相机之间的距离成反比
- 从图像坐标系中p=(x,y)变换到离散像素坐标系(u,v)，考虑两个因素：
- 像素在uv两个坐标轴方向上的尺度因子；相机光学中心在像素坐标系中的坐标(u0,v0)
5)机器人视觉-双目立体相机
- 图像区域匹配搜索
相似性指标：归一化互相关性(NCC)，平方误差和(SSD)，绝对误差和(SAD)
- 提高搜索效率
对极几何约束
- 极点：右相机坐标原点在左相平面上的像，左相机坐标原点在右相平面上的像。
- 极平面：由两个相机坐标原点，物点P组成的平面。
- 极线：极平面和两个像平面的交线。
- 极线约束：两极线上的点有对应关系。
- 估计深度信息的步骤
- 相机标定：掌握相机内参以及两个相机之间的外参
- 图像矫正：每一行的像素对应一个极线
- 立体匹配：根据相似度指标找到对应的像素点
- 三角测量：极简形式里找到视差，估计深度
五、机器人导航定位
1)机器人自主定位与建图技术简介
- 自主导航的三个基本问题
我在哪里？ 去哪？怎么去？
- 重点解决第一个问题：定位+地图构建（建图）（存在矛盾）
- 自主定位与建图技术：解决上述问题的矛盾
2)同步定位与建图（SLAM）
- 根据使用的传感器类别分类
- 激光雷达
- 视觉传感器
- 多传感器融合（视觉，激光雷达信息，惯性测量单元IMU等）SLAM
- 二维激光雷达SLAM
构建环境2D占有栅格地图
3)视觉（SLAM）
- 要求实时性；对相机连续的运动进行估计
- 优势：信息量与可扩展性
4)SLAM中地图的表示方法
-SLAM中地图的表示方法
- 稀疏特征点地图
- 稠密点云地图
- 占有栅格地图（二维栅格地图，三位）
- 占有栅格地图
