文章目录
- 1. 硬件层设计
- (1) 传感器选型
- (2) 计算平台
- 2. 软件架构设计
- (1) 核心模块划分
- (2) 通信框架
- 3. 关键实现步骤
- (1) 硬件-软件接口开发
- (2) SLAM与导航实现
- (3) 仿真与测试
- 4. 典型框架示例
- 基于ROS的移动机器人分层架构
- 5. 优化与扩展
- 6. 开源项目参考
1. 硬件层设计
(1) 传感器选型
- 感知传感器：
- 视觉：RGB-D相机（如Intel RealSense）、双目相机、LiDAR（如Velodyne）
- 惯性测量：IMU（如MPU6050）
- 定位辅助：GPS（户外场景）、编码器（轮式机器人）
- 环境感知：超声波传感器、红外避障、麦克风阵列（语音交互）
- 执行器：
- 电机（直流/步进/伺服电机）
- 机械臂关节驱动（如Dynamixel舵机）
- 移动底盘（差速驱动、全向轮、履带式）
(2) 计算平台
- 嵌入式平台：
- 树莓派/Jetson Nano（轻量级任务）
- NVIDIA Jetson AGX Orin（高性能边缘计算）
- 工业级控制器：
- 工控机（如Advantech）
- 实时操作系统（RTOS）支持（如ROS 2 + Real-Time内核）
2. 软件架构设计
(1) 核心模块划分
| 模块 | 功能 | 关键技术 |
|---|---|---|
| 感知层 | 环境数据采集与预处理（图像/点云/IMU等） | SLAM、目标检测（YOLO）、点云分割（PCL） |
| 定位与建图 | 实时位姿估计与环境建模 | ORB-SLAM3、Cartographer、VINS-Fusion |
| 决策规划 | 路径规划（全局/局部）、任务分解、行为决策 | A*、RRT*、DWA、强化学习 |
| 控制层 | 运动控制（PID/MPC）、执行器驱动、力控（机械臂） | ROS Control、Gazebo仿真 |
| 人机交互 | 语音控制、图形界面（GUI）、远程监控 | ROS WebSocket、Qt/ROS rviz集成 |
(2) 通信框架
- ROS（Robot Operating System）：
- 使用Topic（异步通信）、Service（同步调用）、Actionlib（长任务）
- 典型架构示例：
# 示例：ROS节点通信 Sensor Node → 发布 /camera_data → SLAM Node → 发布 /map → 路径规划 Node → 发布 /cmd_vel → 控制 Node
- DDS（Data Distribution Service）：
- ROS 2默认采用DDS协议，支持实时性与分布式部署（如多机器人协作）。
3. 关键实现步骤
(1) 硬件-软件接口开发
- 传感器驱动：
- 编写ROS驱动包（如
realsense-ros、velodyne_driver） - 时间同步（如
message_filters实现多传感器数据对齐）
- 编写ROS驱动包（如
- 执行器控制：
- 电机控制协议（PWM、CAN总线）
- ROS与硬件通信（如
rosserial连接Arduino）
(2) SLAM与导航实现
- 定位建图流程：
- 导航栈集成：
- 使用
move_base包实现全局规划（Global Planner）+ 局部避障（Local Planner） - 代价地图（Costmap）动态更新（障碍物层、膨胀层）
- 使用
(3) 仿真与测试
- Gazebo仿真：
- 构建机器人URDF模型，模拟传感器噪声与物理碰撞
- 测试算法鲁棒性（如SLAM在动态环境中的表现）
- 可视化工具：
- Rviz（实时显示地图、路径、点云）
- PlotJuggler（分析传感器数据时序）
4. 典型框架示例
基于ROS的移动机器人分层架构
┌───────────────────────┐
│ 应用层 │ # 任务调度、人机交互
├───────────────────────┤
│ 决策层 │ # 路径规划、行为树
├───────────────────────┤
│ 控制层 │ # 运动学解算、PID控制
├───────────────────────┤
│ 感知层 │ # SLAM、目标检测
├───────────────────────┤
│ 硬件抽象层（HAL） │ # 传感器驱动、执行器接口
└───────────────────────┘
5. 优化与扩展
- 实时性优化：
- 使用FPGA加速图像处理
- 部署深度学习模型至TensorRT（Jetson平台）
- 多机器人协同：
- 基于ROS 2的分布式通信
- 群体智能算法（Swarm Intelligence）
- 云-边-端协同：
- 边缘计算（本地实时处理） + 云计算（大数据分析/模型训练）
6. 开源项目参考
通过模块化设计与ROS框架的灵活扩展，可快速搭建适应不同场景的机器人系统。实际开发中需重点关注传感器同步、实时性保障与系统容错机制设计。
