机器人设计与制作流程 (简化版) & 常用软件

  1. 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。
  2. 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)。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。
  6. 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)。
  7. 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。
  8. 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 turtlebot3waffle_pi 模型可以模拟扫地),方便学习和研究其原理。
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