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機器人模塊概述

機器人技術是發展最快的工程領域之一，也是最具有挑戰性的一個領域。幾乎所有的機器人，都有不同的操作環境，行為或任務也不同，連接的傳感器和執行器也不同。因此，人們經常在不同的硬件平臺上使用不同的開發工具來開發機器人。一個工程師開發的成功用于某個機器人的可用控制系統很難再用于另一個機器人，因為應用于傳感、自治和電機控制的應用程序接口（API）在語法上是不同的。在設計、原型開發和部署機器人應用時，面臨三個最大的挑戰：集成傳感器和執行器，實現自治以及部署確定性的控制算法至嵌入式硬件。為了應對這些挑戰， LabVIEW RoboTIcs提供了一整套全新的機器人專用傳感器和執行器驅動，以及實現復雜導航運算的新代碼庫。而且，有了LabVIEW，開發人員只需要使用一個軟件開發環境就可以設計控制算法，連接實際I/O，以及部署至確定性硬件目標。 1. 集成傳感器和執行器如果設計者可以得到實際的傳感器輸入以及控制實際執行器，比如馬達的能力，那么他們就能加快機器人的原型開發。LabVIEW RoboTIcs包含新的VI選版來配置、控制和獲取自主車輛中的一些最常用的傳感器的數據，其接收到的數據可以使用。無論是低成本的紅外線傳感器還是高分辨率的光定向和測距（LIDAR）傳感器，LabVIEW RoboTIcs都可以讓使用者快速地檢索傳感器數據，從而使他們能更加關注于高級智能和控制的實現。另外，無論是無刷馬達，有刷直流馬達，還是步進馬達，LabVIEW RoboTIcs都提供了多種連接、控制馬達的方法。圖1. LabVIEW Robotics包括一整套針對自治系統中最常用的傳感器的新驅動。美國弗吉尼亞理工大學設計的盲人駕駛車輛是一個典型的依賴于傳感器的反饋和執行器的控制的機器人例子。這個半自動車輛有一個基于觸覺的人機界面，可以讓盲人駕駛員做出駕駛決定。傳感器根據車輛的狀態來采集重要信息，比如通過霍爾效應傳感器采集速度信息，通過弦絲電位計采集轉向角。光定向和測距（LIDAR）傳感器掃描駕駛環境，然后確定障礙或者交通路標。學生們可以快速采集這些傳感器獲得的數據，然后在LabVIEW中使用NI CompactRIO內嵌式平臺的高速現場可編程門陣列（FPGA）進行直接處理。處理完這些傳感器數據后，學生們使用LabVIEW和CompactRIO來控制大量的晶體管和繼電器，以不同強度開動駕駛員身上穿的馬甲中的馬達。駕駛員可以使用觸感式馬甲對速度進行調節，從而自如的駕駛直至到達速度上限，速度達到上限時，馬甲會提示駕駛員需要多大的剎車力度來使車輛回到安全速度。學生們在FPGA上使用LabVIEW實現這種電機控制，從而極大地縮短了從探測到障礙，到馬達全速振動之間的時間，對于駕駛員來說，這在緊急情況下是至關重要的。圖2. 弗吉尼亞理工大學的盲人駕駛車輛使用LabVIEW和CompactRIO完成與傳感器、執行器的通信，算法開發以及部署。阿迪•哈根，16歲，駕駛盲人汽車，帶著弗吉尼亞理工大學的設計師格雷格•加納曼（乘客座）出去兜風。僅僅用了兩個學期，9名大學生就完成了設計，盲人駕駛員可以安全地實現基本的駕駛任務。 LabVIEW具有直觀的圖形化操作界面，LIDAR等傳感器的驅動也是現成的，這對由機械工程專業大學生組成的團隊來說，可以讓我們快速、有效的搭建定制的嵌入式軟件。——格雷格•加納曼，弗吉尼亞理工大學的學生，團隊隊長。 2. 自治代碼庫實現機器人的自治是一個既有挑戰，又非常重要的任務。對于像導航這樣的任務，算法越來越復雜，這往往需要軟件開發人員具有計算機科學方面的背景知識。另外，如果不能實現代碼的重復利用，每開始一個新項目，工程師總要從底層對算法進行開發。

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