第1章 移动机器人简介
移动机器人第1章：机器人定义、导航四模块、3W问题和移动机器人基础概念。
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第1章 移动机器人简介#
1.1 课程总览#
本课程共6章，覆盖移动机器人的核心模块：
| 章节 | 内容 | 对应导航模块 |
|---|---|---|
| 第1章 | 简介 | 概述 |
| 第2章 | 运动 (Locomotion) | 运动控制 |
| 第3章 | 运动学 (Kinematics) | 运动控制 |
| 第4章 | 感知 (Perception) | 感知 |
| 第5章 | 定位 (Localization) | 定位 |
| 第6章 | 路径规划与导航 (Path Planning and Navigation) | 识别 |
1.2 导航的四大模块#
移动机器人导航需要四个模块协同：
定位 ──→ "位置" ──→ 认知
↑ ↓
全局地图 路径
↑ ↓
环境模型 ← 局部地图 ← 路径
↑ ↓
感知 ←── 真实世界 ──→ 运动控制- 感知 (Perception): 获取并解释传感器信息，提取有意义特征
- 定位 (Localization): 确定自身在环境中的位置
- 识别 (Cognition): 识别并决定如何运动以达到目标
- 运动控制 (Motion Control): 实现期望的运动轨迹
1.3 导航三问题 (3W)#
- Where am I? — 我在何处 → 定位问题
- Where do I want to go? — 要到何处去 → 目标设定
- How do I get there? — 如何到达 → 路径规划
1.4 什么是机器人#
机器人简史里程碑：
- 公元前400年: 希腊 Archytas 蒸汽驱动机械鸟
- 西周 (公元前10世纪): 偃师造”歌舞伶人”，最早有文字记载的人形自动机械
- 1495年: Leonardo da Vinci 人形机器人草图
- 1913年: Henry Ford 第一条生产线
- 1961年: Unimate，第一个数字可编程工业机器人
- 1967年: Waseda 大学 WABOT 项目
- 2000年: Honda ASIMO
1.5 移动机器人控制策略#
两种策略应对不确定的传感器信息：
策略一: 传感器测量值直接关联机器人行为
- 动作成为传感器信息的函数
- 例: 检测正面障碍 → 立即停止
策略二: 传感器更新环境模型，动作是模型的函数
- 先提取信息 → 产生高级感知 → 更新模型 → 影响行为
- 即”特征提取”
1.6 环境建模与地图#
环境表示：
- 连续度量: x, y, \theta
- 离散度量: 度量栅格
- 离散拓扑: 拓扑栅格
环境建模层次：
| 层次 | 数据量 | 独特性 | 例 |
|---|---|---|---|
| 原始传感器数据 | 大 | 小 | 激光扫描数据、灰度图像 |
| 低级特征 | 中 | 一般 | 直线、圆等几何基元 |
| 高级特征 | 小 | 高 | 门、车辆、埃菲尔铁塔 |
考前速记#
- 导航四模块: 感知→定位→认知→运动控制
- 3W: Where am I / Where to go / How to get there
- 两种控制策略: 传感器→行为 / 传感器→模型→行为
- 环境表示三种: 连续度量 / 离散度量 / 离散拓扑
- 特征三级: 原始数据(大/小) / 低级(中/一般) / 高级(小/高)