引言 　　從廣義范疇上說，機器人主要包括移動機器人、機械手、教育機器人三大種類。機械手與教育機器人都已經(jīng)有了相對成熟的行業(yè)解決方案，而移動機器人構(gòu)成復雜、應用靈活，目前商業(yè)化程度還不高，主要處于前沿研究的階段，一直以來都是科學家和工程師們關(guān)注的重點，本文將主要探討移動機器人的快速原型與開發(fā)。 　　移動 機器人的應用領(lǐng)域非常廣泛，如圖1所示，從軍用、航空航天-比如無人飛行器 （UAV） 、無人潛航器 （UUV） 和無人地面車 （UGV） ，到工農(nóng)業(yè)裝備-比如采收機器人、智能化耕作機械，到家用服務(wù)機器人等，不一而足。而隨著應用領(lǐng)域和環(huán)境的不同，機器人需要具備相對應的自主程度，這也為機器人的開發(fā)帶來了不同的技術(shù)難點。全自主機器人通過會涉及到控制系統(tǒng)、自定位、實時視覺、多傳感器融合等關(guān)鍵技術(shù)，而遙操作機器人則往往側(cè)重于雙向力反饋控制、虛擬環(huán)境建模、力覺接口等方面的研究。 [align=center] 圖1 移動機器人的應用領(lǐng)域[/align] 　　盡管按照不同的應用場合機器人分類復雜且關(guān)鍵技術(shù)眾多，但他們具有某些共同的構(gòu)架和組成部分，是一個融合了眾多機電系統(tǒng)和子系統(tǒng)的綜合體系，并通過這些組成部分與子系統(tǒng)的有機結(jié)合協(xié)調(diào)工作。由于移動機器人構(gòu)成復雜、應用靈活，雖則部分子系統(tǒng)已有現(xiàn)成的軟硬件工具和解決方案，但如何快速地把各子系統(tǒng)集成在一起、進行早期的整體功能性驗證，就成了決定機器人設(shè)計成敗的關(guān)鍵性環(huán)節(jié)。 圖形化系統(tǒng)設(shè)計——機器人設(shè)計的前沿方法 　　在Google X PRIZE機構(gòu)、FIRST組織（科學技術(shù)的啟示與認知組織）、RoboCup以及美國國防高級研究計劃局（DARPA）之間展開的競爭推進了機器人學領(lǐng)域的創(chuàng)新。富有創(chuàng)新思維的開發(fā)者們將機器人學的前沿方法推進到了圖形化系統(tǒng)設(shè)計。在LabVIEW圖形化編程平臺下，機器人學的領(lǐng)域?qū)＜夷軌驅(qū)碗s的機器人方案進行快速的原型設(shè)計。這些創(chuàng)新工作者能夠不用關(guān)心底層的實現(xiàn)細節(jié)，可以將注意力集中到解決手上的工程問題中去。 　　機器人設(shè)計通常包含以下部分的工作內(nèi)容，如圖2所示： 　　傳感器連接- 連接到陀螺儀、CCD、光電、超聲等傳感器，獲取并處理信息 　　控制設(shè)計與仿真- 根據(jù)工作環(huán)境和應用需求，設(shè)計機器人的控制算法 　　嵌入式控制- 嵌入式控制系統(tǒng)相當于機器人的‘大腦’，根據(jù)算法進行控制決策，完成管理協(xié)調(diào)、信息處理、運動規(guī)劃等任務(wù) 　　運動控制（執(zhí)行器）- 根據(jù)具體的作業(yè)指令，通過驅(qū)動控制器、編碼器和電機完成機器人的伺服控制與運動執(zhí)行 　　網(wǎng)絡(luò)通訊與控制- 機器人各子系統(tǒng)間的通訊網(wǎng)絡(luò)，完成分布式控制與實時控制 [align=center] 圖2 機器人設(shè)計平臺[/align] 　　過去，由于在每個領(lǐng)域中必須使用各自的傳統(tǒng)工具，其中涉及的知識具有較大的縱向深度，機械工程師、電氣工程師以及程序員團隊都各自領(lǐng)導機器人學的開發(fā)。LabVIEW和NI硬件提供了一個獨特的、功能多樣的平臺，它提供了一套標準的可供所有機器人設(shè)計人員使用的工具，從而使機器人開發(fā)得到了統(tǒng)一。 　　來自弗吉尼亞理工大學機器人學與機械實驗室（RoMeLa）的工科學生，在Dennis Hong教授的領(lǐng)導下正在進行智能動態(tài)擬人機器人（DARwin）的雙足類人機器人的開發(fā)和研究，目的是對假肢進行研究和開發(fā)。DARwin使用NI LabVIEW圖形化系統(tǒng)設(shè)計平臺，能夠?qū)崿F(xiàn)全范圍運動，并且能夠準確地模擬人類運動。由于動作模擬十分有效，因此很快就對它進行了修改，用于參加RoboCup足球比賽。 　　RoMeLa的學生使用LabVIEW，就可以分析動態(tài)雙足運動、設(shè)計并開發(fā)機器人控制系統(tǒng)的原型。如果開發(fā)的原型能夠令人滿意地工作，他們就將控制算法部署到運行LabVIEW實時模塊的PC/104單板計算機上。 　　通過LabVIEW，設(shè)計人員無需成為計算機專家或程序員，就可以開發(fā)高級機器人。例如，一位只有有限LabVIEW和機器視覺經(jīng)驗的學生在短短幾個小時之內(nèi)，就設(shè)計了一個讓機器人利用它帶有的IEEE 1394相機和NI機器視覺開發(fā)模塊跟蹤一個紅球的算法。工程師們使用LabVIEW和NI硬件，就可以使用功能強大的圖形化編程語言快速地設(shè)計并開發(fā)復雜算法的原型;并通過代碼生成方便地將控制算法部署到PC、FPGA、微控制器或?qū)崟r系統(tǒng)之中;還可以與幾乎所有的傳感器、執(zhí)行器進行連接。此外，通過LabVIEW和NI硬件平臺，可以支持CAN、以太網(wǎng)、串口、USB等多種接口，方便地構(gòu)建機器人系統(tǒng)的通訊網(wǎng)絡(luò)?，F(xiàn)在，領(lǐng)域?qū)＜也粌H僅能夠完成機械工程師的工作，還能夠成為機器人設(shè)計者。 實例分析：弗吉尼亞理工大學使用NI LabVIEW設(shè)計全自主地面車參加DARPA 城市挑戰(zhàn)賽 　　DARPA城市挑戰(zhàn)賽需要設(shè)計一輛全自主地面車能夠在城市環(huán)境中自動導航行駛。在整個賽程中，全自主車需要在6小時內(nèi)穿越60英里，途經(jīng)道路、路口和停車場等各種交通狀態(tài)。在比賽開始時，參賽者會拿到任務(wù)檔案公路網(wǎng)地圖，并指定需要按一定順序訪問的檢查站。 　　為了盡快到達檢查站，車輛需要考慮所選道路的車速限制，可能的道路堵塞，以及其他交通狀況。車輛在行駛中必須遵守交通規(guī)則，在十字路口注意安全駕駛和避讓，妥善地處理與其他車輛之間的互動，以最高30英里的時速避讓靜態(tài)和動態(tài)的障礙物。 　　來自弗吉尼亞理工大學的團隊需要在12個月開發(fā)出全自主地面車，他們將開發(fā)任務(wù)分成四個主要部分：基礎(chǔ)平臺、感知系統(tǒng)、決策規(guī)劃和通訊架構(gòu)。 　　每一部分都基于NI的軟硬件平臺進行開發(fā)：通過NI硬件與現(xiàn)有車載系統(tǒng)進行交互，并提供操作接口;使用LabVIEW圖形化編程環(huán)境來開發(fā)系統(tǒng)軟件，包括通訊架構(gòu)、傳感器處理和目標識別算法、激光測距儀和基于視覺的道路檢測、駕駛行為控制、以及底層的車輛接口。 　　1、基礎(chǔ)平臺 　　弗吉尼亞理工大學的參賽車Odin是2005年福特翼虎（Escape）混合動力型越野車，如圖3所示，并為自主駕駛做了一定程度的改裝。NI CompactRIO系統(tǒng)與翼虎操控系統(tǒng)進行交互，通過線控驅(qū)動（drive-by-wire）的方式控制油門、方向盤、轉(zhuǎn)向和制動。學生們利用LabVIEW控制設(shè)計與仿真模塊開發(fā)了路徑曲率和速度控制系統(tǒng)，并通過LabVIEW實時模塊和FPGA模塊部署到CompactRIO硬件平臺加以實現(xiàn)，從而建立了一個獨立的車輛控制平臺。與此同時，學生使用LabVIEW觸摸屏模塊和NI TPC - 2006觸摸屏構(gòu)建用戶界面并安裝在控制臺。 　　2、感知系統(tǒng) 　　為了滿足城市挑戰(zhàn)賽的競賽規(guī)則，Odin需要能夠定位自身的位置，探測周圍的路面狀況和可用的行駛車道，識別路徑中的所有障礙，并適當分類障礙車輛。Odin安裝了多種傳感器以滿足這些需求，其中包括3枚四平面激光測距儀（ LRF ）安裝在保險杠，另有4枚LRF和2架計算機視覺相機安裝在車頂行李架，以及高精度的全球定位系統(tǒng)/慣性測量裝置系統(tǒng)（GPS/IMU）。 [align=center] 圖3 弗吉尼亞理工大學的參賽車Odin[/align] 　　對于每一類感知需求，都通過多個傳感器以實現(xiàn)最大的保真度和可靠性。為了達到靈活的傳感器融合，規(guī)劃軟件忽略傳感器原始數(shù)據(jù)，并使用一套由特定任務(wù)組件產(chǎn)生的獨立于傳感器的感知信息。比如定位組件使用了LabVIEW卡爾曼濾波器來跟蹤車輛的位置和方向;道路檢測組件使用NI視覺開發(fā)模塊結(jié)合相機以及LRF的數(shù)據(jù)來確定路面狀況和附近路段的每個車道;對象分類組件使用LabVIEW處理LRF數(shù)據(jù)以檢測障礙并對障礙進行分類，然后預測動態(tài)障礙和其他車輛的路徑及下一步行動。 　　3、決策規(guī)劃 　　路線規(guī)劃組件使用的是A ＊搜索算法，以確定Odin應該經(jīng)過哪些路段從而遍歷所有的檢查站。駕駛行為組件采用了基于行為的LabVIEW狀態(tài)機架構(gòu)，負責遵守交通規(guī)則并引導車輛沿計劃路線行駛。運動規(guī)劃組件進行迭代軌跡搜索，避讓障礙并引導車輛沿理想軌跡行駛。最后決策判定系統(tǒng)將運動序列傳遞給車輛控制接口并轉(zhuǎn)換為驅(qū)動器控制信號。 [align=center] 圖4 Odin系統(tǒng)組成框架[/align] 　　4、通訊架構(gòu) 　　整個通訊框架都基于LabVIEW進行開發(fā)，實現(xiàn)了汽車工程師協(xié)會（SAE） AS - 4無人系統(tǒng)聯(lián)合架構(gòu)（JAUS）協(xié)議，每個軟件模塊都是JAUS組件，所有模塊之間的交互都是通過LabVIEW框架來完成的，每個軟件模塊可作為獨立組件異步運行在Windows或Linux操作系統(tǒng)之下。完成整個通訊構(gòu)架中需要使用多種編程語言，由于LabVIEW的開放性，可以很方便在其他編程環(huán)境中調(diào)用LabVIEW軟件模塊或與之接口。 　　5、使用LabVIEW的優(yōu)勢 　　LabVIEW平臺提供了一個直觀，易于使用的調(diào)試環(huán)境，可以讓開發(fā)團隊實時地監(jiān)測源代碼的運行，從而方便的實現(xiàn)硬件在環(huán)調(diào)試。通過LabVIEW開發(fā)環(huán)境，團隊快速可以構(gòu)建系統(tǒng)原型并加快設(shè)計的往復周期。此外， LabVIEW與硬件的無縫連接，對于執(zhí)行某些關(guān)鍵操作如傳感器處理和車輛控制是至關(guān)重要的。由于城市挑戰(zhàn)賽問題復雜且開發(fā)時間很短，這些因素對于開發(fā)團隊的成功發(fā)揮了關(guān)鍵作用。 總結(jié) 　　圖形化系統(tǒng)設(shè)計對于繼續(xù)加快機器人設(shè)計中的創(chuàng)新而言是必不可少的。復雜的傳統(tǒng)工具可能會阻礙機器人技術(shù)的進步。LabVIEW提供了一個綜合的、可擴展的平臺，能夠橫跨設(shè)計、原型開發(fā)和部署階段，因此工程師們能夠不用為微小的實現(xiàn)細節(jié)所困擾，可以更加關(guān)注機器人本身。他們可以使用同樣強大的平臺，對微控制器直至FPGA等各種控制器進行編程;還可以同幾乎任何傳感器和執(zhí)行器發(fā)送與接收信號;設(shè)計并仿真動態(tài)控制系統(tǒng);以及實現(xiàn)進行遠程監(jiān)視或控制機器人的接口。LabVIEW圖形化系統(tǒng)設(shè)計平臺通過為所有機器人設(shè)計者提供一個統(tǒng)一的平臺，鼓勵設(shè)計更為精妙的機器人。