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本章围绕移动机器人展开，移动机器人到底是由哪些部分组成的呢，接下来我们就一起认识一下。
移动机器人是机器人中的重要分支，也是我们在生活中最为常见的一种机器人类型，大家可以回想一下常见的移动机器人包括扫地机器人、送餐机器人或者工厂里的物流机器人。
从控制的角度来讲，移动机器人可以划分为图2-1中的四大组成部分，分别是执行机构、驱动系统、传感系统和控制系统。
执行机构是机器人动起来的重要装置，比如移动机器人需要“移动”，如何带动轮子旋转呢？这需要使用电机、舵机来执行运动。但并不是所有的运动部位都会安装电机，比如一辆真实的汽车，一般只有一个电机或者发动机，如何让两个轮子甚至四个轮子都转起来呢？这就需要一个完成动力分配的传动系统，比如转弯时动态调整左右两个轮子的速度，这就要用到差速器的功能。
除了移动机器人，在一些工业机器人中，驱动机器人的关节电机、抓取物体的吸盘夹爪，也可以看作是执行机构。总之，执行机构就是执行运动的一套装置。
为了让执行机构准确执行动作，还需要在执行机构前连接一套驱动系统，比如要让机器人的电机按照1m/s的速度旋转，如何动态调整电压、电流，达到准确的运动目的呢？这是由电机驱动系统来实现的。
图2-1 移动机器人四大组成部分
如果是电动执行机构，配套的驱动系统一般都是由驱动板卡＋控制软件组成，这是嵌入式系统应用的重要领域，单片机、PID、数字电路等概念，都和这个部分紧密相连。驱动系统的选择是根据执行机构来的，比如普通的直流电机，用类似简单的电机驱动板就行，工业上常用的伺服电机，一般会用到220V甚者380V电压，这就得使用专业的伺服驱动器了；还有类似吸盘的气压驱动，外接键盘鼠标一样的外设驱动，以及各种各样的传感器驱动。总之，驱动系统的职责就是保证机器人各种设备的正常运行。
机器人只能移动是不行的，还需要具备感知能力，这就得靠传感系统了。传感系统一般分为内部传感器和外部传感器，内部传感器用来感知机器人的自身状态，比如通过里程计计算轮子旋转的速度，从而计算累积位移；通过陀螺仪感知机器人自身的角加速度，判断转弯时的状态；通过加速度计，感知机器人在各个运动方向上的加速度，可以用来判断运动趋势或者上下坡；还有力传感器，感知机器人自身与外部的相互作用力度，比如抓一个鸡蛋，但又不至于抓破。
与内部传感器相反，外部传感器帮助机器人感知外部信息，类似人眼，使用摄像头看到外部的彩色图像。不过机器人可以通过多种外部传感器超越人类的极限能力，比如使用红外传感器，在没有光线的情况下，也可以看到外部环境，类似夜视仪；利用激光雷达、声呐、超声波等距离传感器，感知某个角度范围内的障碍物距离；还有麦克风和喇叭，方便我们与机器人语音交流。
传感系统是智能机器人的重要组成，很多机器人甚至装备了几十或上百个传感器，感知自身与环境的各种信息。
在上述系统的上层，就是机器人的大脑——控制系统。控制系统一般由硬件＋软件组成，硬件大多采用计算资源丰富的处理器，比如我们常用的笔记本电脑、树莓派、英伟达板卡等；其中运行的软件就是各种丰富的应用程序了，比如让机器人建立未知环境的地图，或者让机器人运动到送餐地点，再或者是让机器人识别人脸。
智能机器人的核心算法大部分是在控制系统中完成的，这也是未来做机器人软件开发的重要环节。
机器人的四大组成部分互相依赖，互相连接，组成了一个完整的机器人控制回路，如图2-2所示。
图2-2 机器人四大组成部分的控制回路
如果把机器人比作一个人：执行机构就是人体的手和脚，完成具体动作的执行，同时也会和外部环境产生关系；驱动系统类似人体的肌肉和骨骼，为身体提供源源不断的动力；传感系统是人体的感官和神经，完成内部与外部的信息采集，并且反馈给大脑做处理；控制系统是大脑，实现各种任务和信息的处理，下发控制命令。
随着机器人软硬件的迭代升级，这四大组成部分也在不断进化和优化，共同推进着机器人向智能化迈进。
为了让大家尽量了解常用移动机器人形态的开发方法，本书选用了一款具备多种运动模态的移动机器人——LIMO，使用这样一台机器人，即可实现四轮差速、阿克曼、履带、全向移动等多种运动方式，如图2-3所示。LIMO机器人以Jetson Nano为核心控制器，装备了多种传感器和执行器，能够完成自主导航、图像识别、路径跟踪等多种功能。
LIMO的执行器是什么呢？就是底盘上的四个电机以及连接的四个轮子。
图2-3 多模态移动机器人——LIMO
LIMO使用的是轮毂电机，电机的定子和转子都集成在了轮子内部，节省了一般小车中电机需要占据的空间，而且加减速控制性能也更加突出。不仅如此，LIMO的底盘还设置了传动装置的切换开关，比如我们可以通过四个轮子单独的旋转运动，实现小车前进、后退、转弯；如果想要模拟真实汽车的阿克曼运动，直接拔起前边两个红色插销，就可以切换运动模态，通过前轮的平行转向实现小车的转弯；如果是在室外，可以把轮胎更换为履带，实现更好的越野性能；如果想要让小车像螃蟹一样横着走，还可以使用麦克纳姆轮来做全向运动。
所以在一台LIMO机器人身上，可以动态切换四种运动模式，如图2-4所示。这都是依赖小车本身执行机构的特殊设计实现的。
图2-4 LIMO机器人的四种运动模态
为了驱动LIMO四种运动模态以及装备的多种传感器，驱动系统功不可没。
如图2-5所示，这块驱动板卡安装在LIMO的底盘之中，通过丰富的接口连接到小车的各种设备之上。这块板卡以MCU为核心，驱动程序运行在其中，通过接插件与外界产生联系。
LIMO的驱动系统围绕驱动板卡，需要完成几个重要任务：
· 电源管理：LIMO使用的锂电池是12V，但电机、MCU、传感器、控制器等这些设备的电源不都是12V的，电源管理模块的任务就是给这些设备提供稳定的电源信号，电源滤波、电源保护、电压转换都属于电源管理的重要功能。
图2-5 LIMO机器人的驱动系统板
· 电机驱动：比如我们让LIMO旋转90°，在每一种运动模态下，分配到四个轮子上的速度可能是不一样的，这个速度如何分配，又如何让轮子按照给定的速度旋转，都是电机驱动模块的任务。对应的一些名词有PID控制、移动机器人运动学等。
· 传感器接口：以内部传感器为主，比如里程计、IMU这些传感器，基本都是I 2 C、串口等总线形式，使用嵌入式系统很容易实现数据采集的驱动过程。
别看这个板卡不大，其中涉及的功能可不少，这是机器人未来运动与传感器的底层保障。
LIMO为了检测自身与外部信息，传感器系统必不可少。
类似于汽车记录行驶公里数的码表，可以通过轮子的旋转圈数记录里程，机器人一般也会在轮子或者电机上安装一个传感器，通过检测轮子的旋转速度，再对时间积分，得到机器人的实时位置和速度，这项功能所使用的设备叫作里程计。而实现这种功能的设备也并不是唯一的，比如大家在某些小车上，会看到电机旁边安装有一个码盘，上边有不少开缝，电机旋转带动码盘旋转，光电管发射的光线就会以某种频率穿过缝隙，被接收端采集到，通过这个采样频率就可以计算得到电机的旋转速度，从而得到机器人走了多远、旋转了多少度等自身状态信息。
LIMO采用的里程计是另外一种，叫作霍尔传感器，如图2-6所示。轮毂电机里边有电机的线圈，线圈边有一个霍尔传感器，当电机旋转时，霍尔传感器跟随运动，通过感应周边磁场产生的信号，测量出电机的旋转速度，进而得到机器人的状态信息。
图2-6 霍尔码盘测速
所以无论是光电码盘还是霍尔传感器，都是根据采样单位时间内产生的脉冲数计算出轮子旋转的圈数，再通过轮子的周长计算出机器人的运动速度，速度对时间积分后，就得到里程信息，这是里程计的基本原理。不过里程计也有一个问题，那就是每次测量会有误差，不断积分后，误差必然会被放大，也就是常说的里程计累积误差。
有了机器人自身的状态信息，外部环境信息该如何获取呢。LIMO装备了两个重要的外部传感器。
一个是三维相机，如图2-7所示。类似于人眼，三维相机不仅可以看到外部环境的颜色信息，还可以获取每一个障碍物距离自身的深度信息，原理和人眼的双目定位不同。三维相机有三个眼睛，第一个眼睛是普通的摄像头，用于获取一幅图像的颜色信息。剩下的两个眼睛，一个负责发射红外光，不是一个点，而是一个面；另外一个负责接收反射回来的红外光，从而得到一幅深度图像。有了彩色图像和深度图像，接下来把两个图像重叠到一起，就可以知道每个像素点的颜色和深度信息，这就是配准的过程。通过这一系列复杂的采集和配准过程，最终就得到了完整的环境信息，也称为三维点云，每一个点都是由RGB颜色值和 X 、 Y 、 Z 坐标值组成。
图2-7 三维相机原理
三维相机虽然信息丰富，但是检测角度和精度都有限，所以移动机器人一般也会配置一台激光雷达。激光雷达的原理相对简单，一个激光头发射激光，另外一个接收头接收反射光，然后通过三角关系或者光的飞行时间测距，如图2-8所示。电机带动发射机和接收器匀速旋转，一边转一边检测，就可以得到360°范围内很多个点的距离，从而得到雷达所在平面中的障碍物深度信息。
图2-8 激光雷达原理
驱动系统、传感系统，最终都会连接到控制系统，即Jetson Nano控制板卡，如图2-9所示。这块板卡的核心集成一个四核CPU，可以满足基础软件的运行，同时还有一个128核的GPU，基本的图像处理和机器学习轻松运转。为了方便操作，LIMO后部还有一个触摸屏幕，即使没有笔记本电脑，我们一样可以控制机器人行动。
图2-9 Jetson Nano控制板卡
主控板上运行的是以Linux为核心的Ubuntu系统，未来需要进一步开发的机器人应用，都会以这个系统为平台展开，Ubuntu系统也是后续机器人操作系统的核心，这里大家先明确LIMO机器人的四大组成部分即可。
我们通过图2-10来明确LIMO机器人中控制板卡与外接设备之间的联系。
运动控制器作为驱动系统的核心，负责控制电机和舵机，其中电机驱动小车运动，舵机在阿克曼模式下驱动前轮转向；另外还需要连接内部传感器里程计和IMU，完成对机器人自身状态的检测。
机器人控制系统是LIMO的大脑，完成自主导航、地图构建、图像识别等功能，同时也会兼具一部分传感器驱动的任务，通过USB采集外部相机和雷达的信息。这个控制系统和运动控制器之间的通信连接，通过串口完成。
图2-10 LIMO机器人软件架构
为了方便机器人的操控，我们还会使用笔记本电脑连接机器人进行编码和控制。
在这个软件架构中，虚线框中的应用功能都是基于ROS环境开发实现的，运动控制器中的功能基于嵌入式系统开发实现。ROS开发与嵌入式开发，一个偏向于上层应用，另一个偏向于底层控制，共同实现机器人的智能化功能。
以上在机器人静态情况下分析了四大组成部分的设备和原理，接下来我们就让机器人动起来。
首先要启动LIMO机器人，如图2-11所示。按下机器人一侧的电源开关，进入启动过程，稍后可以看到开关周边的绿灯亮起，此时正在启动；当机器人后侧的屏幕显示桌面环境时，说明启动成功。
在使用过程中请及时关注电量指示灯，当电量低时，电源指示灯会闪红色并蜂鸣报警，需要及时充电。
为了快速控制LIMO运动，我们打开LIMO机器人的手机App，如图2-12所示，扫描并且连接对应的蓝牙。
接下来就可以使用手机App控制机器人运动了，左边控制杆控制LIMO前进、后退，右边控制杆控制LIMO左转、右转，中间进度条显示当前的实时速度。
图2-11 LIMO机器人的开关与屏幕桌面
图2-12 LIMO机器人的手机遥控App
LIMO机器人的四轮差速模态如图2-13所示。确认机器人两端的插销都处于插入状态，车轮使用的是普通橡胶轮胎，前边的车灯显示为橙色。在手机App上选择差速模式，然后就可以通过两个模拟摇杆控制机器人运动了，左边控制前进后退，右边控制左转右转。
除了四轮差速之外，在一些越障能力要求比较高的场景中，也可以使用履带差速，如图2-14所示。此时还是保持机器人两端的插销都处于插入状态，在普通轮的外侧加装附带的履带配件，前边的车灯依然显示为橙色。手机App的设置还是选择差速模式，左摇杆控制前进后退，右摇杆控制差速转向。
图2-13 LIMO机器人的四轮差速模态
图2-14 LIMO机器人的履带差速模态
马路上常见的汽车使用的是阿克曼运动模式，通过两个前轮的平行转向实现转弯，在LIMO机器人上也可以实现，如图2-15所示。这种模式下依然使用普通橡胶轮，但是需要将机器人两端的插销都拔起来，并且在拔起来之后旋转一下锁定住，两侧的车灯会变成绿色。
在手机App中切换为阿克曼模式，左摇杆控制前进后退，右摇杆控制两个前轮平行转向，两个摇杆同时操作，就可以实现转弯运动了。
如果想实现类似螃蟹一样横着走的效果，就需要切换到全向运动模态。
如图2-16所示，将机器人的四个轮子换成附带的麦克纳姆轮，注意将机器人两端的插销恢复到未拔起的状态，前边的车灯显示为蓝色。手机App上选择麦轮模式，此时左摇杆就支持左右摇动了，可以看到机器人出现了横向的运动效果，如果想要控制机器人差速转向，继续使用右摇杆左右转动，此时的运动原理和四轮差速是相同的。
图2-15 LIMO机器人的阿克曼运动模态
图2-16 LIMO机器人的全向运动模态
本章我们一起学习了机器人的组成，分别是执行机构、驱动系统、传感系统、控制系统；接下来以移动机器人LIMO为例，学习了移动机器人的操作方法，认识了机器人的多种运动模态，未来我们还会详细讲解这些运动的具体原理。