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需求定义与概念设计：
- 做什么？ (扫地、送餐、教育、工业抓取)
- 核心功能？ (自主导航？视觉识别？机械臂操作？交互？)
- 关键指标？ (尺寸、重量、速度、续航、负载、成本)
- 软件： 头脑风暴、纸笔、PPT/绘图工具。
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机械结构设计：
- 设计底盘、支架、外壳、传动机构、关节等。
- 软件：
- CAD: SolidWorks, Fusion 360, AutoCAD, Onshape (设计 3D 模型)。
- CAE (可选): ANSYS, Abaqus (进行有限元分析，验证强度、刚度)。
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硬件选型与电路设计：
- 选择主控计算机、微控制器、电机、驱动器、电池、传感器（摄像头、激光雷达、超声波、IMU、编码器、按钮、触摸屏等）。
- 设计原理图、PCB。
- 软件：
- EDA: KiCad, Altium Designer, Eagle (设计电路图 PCB)。
- 仿真 (可选): SPICE 工具 (如 LTspice) 仿真电路。
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嵌入式底层开发 (微控制器)：
- 编写固件驱动传感器、执行器。
- 实现基础控制算法（如电机 PID）。
- 实现与主控计算机的通信协议（常通过 rosserial）。
- 软件：
- IDE/工具链: STM32CubeIDE/Keil/IAR (STM32), Arduino IDE, PlatformIO。
- RTOS: FreeRTOS。
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ROS 软件架构设计：
- 规划需要哪些 ROS 节点。
- 设计节点间通信的消息类型（话题/服务）。
- 软件： 纸笔/UML 工具。
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仿真与算法开发 (核心环节！)：
- 在 Gazebo 中构建机器人模型 (URDF) 和虚拟环境。
- 编写 ROS 节点（导航、视觉、规划、决策等）。
- 在仿真中测试算法（SLAM、导航、抓取等）。
- 迭代优化算法和参数。
- 软件：
- ROS + Gazebo: 核心仿真平台。
- RViz: 可视化传感器数据、算法结果。
- MoveIt! (机械臂): 运动规划。
- Navigation Stack (移动机器人): 导航。
- OpenCV, PCL (点云库), TensorFlow/PyTorch: 视觉/感知/AI。
- 编程语言: Python (快速原型), C++ (性能核心)。
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实机集成与调试：
- 将仿真验证过的代码部署到真实机器人主控计算机上。
- 连接真实硬件（传感器、执行器）。
- 疯狂调试： 处理传感器噪声、执行器误差、模型不匹配、通信延迟等现实问题。
- 使用 RViz, rqt, rosbag 等工具诊断。
- 软件： ROS (命令行工具
rostopic,rosservice,rosnode), RViz, rqt_graph, rqt_plot, rqt_console, rosbag。
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测试与迭代：
- 进行功能测试、性能测试、可靠性测试。
- 根据测试结果返回前面的步骤进行优化（机械、硬件、算法、参数）。
🤖 4. 市面上最常见的机器人方案
毫无疑问：扫地机器人！
- 硬件：
- 主控： 高性能 MCU (如 STM32H7) 或 低功耗 SoC (如 全志/Rockchip 方案) 搭配专用导航芯片，部分高端型号用 Cortex-A 系列芯片 (类似树莓派级别)。
- 传感器：
- LDS (Laser Distance Sensor) 激光雷达： 主流方案，用于 SLAM 建图定位。品牌如 Slamtec (思岚), Neato, Roborock 自研。
- VSLAM (视觉 SLAM)： 摄像头（单目/双目/ToF）+ 算法，成本更低，受光照影响大。品牌如 iRobot (部分型号), 科沃斯 (部分型号)。
- 碰撞传感器： 机械/红外/超声波。
- 悬崖传感器： 红外。
- 里程计： 轮子编码器。
- 陀螺仪 (IMU)： 辅助定位。
- 执行器： 直流电机 (驱动轮、边刷、主刷)，风机。
- 软件/算法：
- 核心：SLAM 算法 (激光或视觉)。将传感器数据融合，实时构建地图并定位自身。
- 路径规划算法： 规划覆盖全屋的最优清扫路径（弓字形、沿边等）。
- 避障算法： 处理动态和静态障碍物。
- 地图管理： 保存、编辑、划分区域（禁区、清洁区）。
- APP/云连接： 远程控制、查看状态、地图管理。
- 与 ROS 的关系：
- 很多扫地机器人厂商的研发和原型阶段会大量使用 ROS + Gazebo 来开发、测试和验证 SLAM、导航、避障等核心算法。
- 大规模量产时，为了降低成本、优化功耗、提高实时性和稳定性 ，厂商会将验证成熟的算法移植到自己的嵌入式平台上（通常是 Linux + 高度定制的软件框架，或裸机/RTOS），并可能简化或替换 ROS 的通信层。最终产品中通常看不到完整的 ROS 系统在运行。
- 开源社区有很多基于 ROS 的扫地机器人项目（如
turtlebot3的waffle_pi模型可以模拟扫地），方便学习和研究其原理。