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您使用浏览器不支持直接复制的功能，建议您使用Ctrl+C或右键全选进行地址复制RoboMaster中的机器人靠什么移动？【麦克纳姆轮浅谈】
15:52作者：
前段时间的RoboMaster机器人大赛相信不少人都进行了或多或少的了解，不过这种机器人的轮胎似乎长得有点奇怪。
这种轮胎不会像汽车那样转向却能够让赛场上的机器人朝着各个方向移动。今天我们就来说说这种让神奇的“麦克纳姆轮”。
其实这篇文章是两年前一位知乎网友“科长”发表的，原文名称是“【学渣的自我修养】麦克纳姆轮浅谈”，而且还做了一段小视频，只是在视频中这麦克纳姆轮老师掉链子。下面就让我们来看看这位“科长”是科普这“麦克纳姆轮”的……
先看视频：
什么是麦克纳姆轮
在竞赛机器人和特殊工种机器人中，全向移动经常是一个必需的功能。「全向移动」意味着可以在平面内做出任意方向平移同时自转的动作。为了实现全向移动，一般机器人会使用「全向轮」（Omni Wheel）或「麦克纳姆轮」（Mecanum Wheel）这两种特殊轮子。
麦克纳姆轮
全向轮与麦克纳姆轮的共同点在于他们都由两大部分组成：轮毂和辊子（roller）。轮毂是整个轮子的主体支架，辊子则是安装在轮毂上的鼓状物。全向轮的轮毂轴与辊子转轴相互垂直，而麦克纳姆轮的轮毂轴与辊子转轴呈 45° 角。理论上，这个夹角可以是任意值，根据不同的夹角可以制作出不同的轮子，但最常用的还是这两种。
全向轮与麦克纳姆轮（以下简称「麦轮」）在结构、力学特性、运动学特性上都有差异，其本质原因是轮毂轴与辊子转轴的角度不同。经过分析，二者的运动学和力学特性区别可以通过上面表格来体现。
计算过程如上图所示（供参考），学霸可点开大图验算。
近年来，麦轮的应用逐渐增多，特别是在 Robocon、FRC 等机器人赛事上。这是因为麦克纳姆轮可以像传统轮子一样，安装在相互平行的轴上。而若想使用全向轮完成类似的功能，几个轮毂轴之间的角度就必须是 60°，90° 或 120° 等角度，这样的角度生产和制造起来比较麻烦。
所以许多工业全向移动平台都是使用麦克纳姆轮而不是全向轮，比如这个国产的叉车： 全向移动平台 麦克纳姆轮叉车 美科斯叉车。
另外一个原因，可能是麦轮的造型比全向轮要酷炫得多，看起来有一种不明觉厉的感觉……
的确，第一次看到麦轮运转起来，不少人都会惊叹。以下视频直观地说明了麦轮底盘在平移和旋转时的轮子旋转方向。
麦克纳姆轮工作原理麦轮的安装方法
麦轮一般是四个一组使用，两个左旋轮，两个右旋轮。左旋轮和右旋轮呈手性对称，区别如下图。
安装方式有多种，主要分为：X-正方形（X-square）、X-长方形（X-rectangle）、O-正方形（O-square）、O-长方形（O-rectangle）。其中 X 和 O 表示的是与四个轮子地面接触的辊子所形成的图形；正方形与长方形指的是四个轮子与地面接触点所围成的形状。X-正方形：轮子转动产生的力矩会经过同一个点，所以 yaw 轴无法主动旋转，也无法主动保持 yaw 轴的角度。一般几乎不会使用这种安装方式。
X-长方形：轮子转动可以产生 yaw 轴转动力矩，但转动力矩的力臂一般会比较短。这种安装方式也不多见。
O-正方形：四个轮子位于正方形的四个顶点，平移和旋转都没有任何问题。受限于机器人底盘的形状、尺寸等因素，这种安装方式虽然理想，但可遇而不可求。
O-长方形：轮子转动可以产生 yaw 轴转动力矩，而且转动力矩的力臂也比较长。是最常见的安装方式。
麦轮底盘的正逆运动学模型
以O-长方形的安装方式为例，四个轮子的着地点形成一个矩形。正运动学模型（forward kinematic model）将得到一系列公式，让我们可以通过四个轮子的速度，计算出底盘的运动状态；而逆运动学模型（inverse kinematic model）得到的公式则是可以根据底盘的运动状态解算出四个轮子的速度。需要注意的是，底盘的运动可以用三个独立变量来描述：X轴平动、Y轴平动、yaw 轴自转；而四个麦轮的速度也是由四个独立的提供的。所以四个麦轮的合理速度是存在某种约束关系的，逆运动学可以得到唯一解，而正运动学中不符合这个约束关系的方程将无解。
先试图构建逆运动学模型，由于麦轮底盘的数学模型比较复杂，我们在此分四步进行：
①将底盘的运动分解为三个独立变量来描述；
②根据第一步的结果，计算出每个轮子轴心位置的速度；
③根据第二步的结果，计算出每个轮子与地面接触的辊子的速度；
④根据第三部的结果，计算出轮子的真实转速。
一、底盘运动的分解
我们知道，刚体在平面内的运动可以分解为三个独立分量：X轴平动、Y轴平动、yaw 轴自转。如下图所示，底盘的运动也可以分解为三个量：
表示 X 轴运动的速度，即左右方向，定义向右为正；
表示 Y 轴运动的速度，即前后方向，定义向前为正；
右表示 yaw 轴自转的角速度，定义逆时针为正。以上三个量一般都视为四个轮子的几何中心（矩形的对角线交点）的速度。二、计算出轮子轴心位置的速度
为从几何中心指向轮子轴心的矢量；
为轮子轴心的运动速度矢量；
为轮子轴心沿垂直于 \vec{r} 的方向（即切线方向）的速度分量；
那么可以计算出：分别计算 X、Y 轴的分量为：同理可以算出其他三个轮子轴心的速度。三、计算辊子的速度
根据轮子轴心的速度，可以分解出沿辊子方向的速度和垂直于辊子方向的速度。其中是可以无视的（思考题：为什么垂直方向的速度可以无视？），而其中是沿辊子方向的单位矢量。四、计算轮子的速度
从辊子速度到轮子转速的计算比较简单：根据上图所示的 a 和 b 的定义，有结合以上四个步骤，可以根据底盘运动状态解算出四个轮子的转速：以上方程组就是O-长方形麦轮底盘的逆运动学模型，而正运动学模型可以直接根据逆运动学模型中的三个方程解出来，此处不再赘述。
另一种计算方式
「传统」的推导过程虽然严谨，但还是比较繁琐的。这里介绍一种简单的逆运动学计算方式。
我们知道，全向移动底盘是一个纯线性系统，而刚体运动又可以线性分解为三个分量。那么只需要计算出麦轮底盘在「沿X轴平移」、「沿Y轴平移」、「绕几何中心自转」时，四个轮子的速度，就可以通过简单的加法，计算出这三种简单运动所合成的「平动+旋转」运动时所需要的四个轮子的转速。而这三种简单运动时，四个轮子的速度可以通过简单的测试，或是推动底盘观察现象得出。
当底盘沿着 X 轴平移时：当底盘沿着 Y 轴平移时：当底盘绕几何中心自转时：将以上三个方程组相加，得到的恰好是根据「传统」方法计算出的结果。这种计算方式不仅适用于O-长方形的麦轮底盘，也适用于任何一种全向移动的机器人底盘。
Makeblock 麦轮底盘的组装理论分析完成，可以开始尝试将其付诸实践了。第一步，组装矩形框架。第二步，组装电机模块。由于麦轮底盘的四个轮子速度有约束关系，必须精确地控制每个轮子的速度，否则将会导致辊子与地面发生滑动摩擦，不仅会让底盘运动异常，还会让麦轮的寿命减少。所以必须使用编码电机。第三步，将电机模块安装到框架上。第四步，将麦轮安装到框架上。第五步，安装电路板并接线。编码电机必须配上相应的驱动板才能正常工作。这里使用的 Makeblock 编码电机驱动板，每一块板可以驱动两个电机。接线顺序在下文中会提及，也可以随意接上，在代码中定义好对应的顺序即可。第六步，装上。至此，一个能独立运行的麦轮底盘就完成了。控制程序根据麦轮的底盘的运动学模型，要完全控制它的运动，需要有三个控制量：X轴速度、Y轴速度、自转角速度。要产生这三个控制量，有很多种方法，本文将使用一个 USB 游戏手柄，左边的摇杆产生平移速度，右边的摇杆产生角速度。首先将一个 USB Host 模块连接到 Orion 主板的 3 口。然后插上一个无线 USB 游戏手柄。然后再添加其他细节，就大功告成啦！代码下载链接：https://pan.baidu.com/s/1KYlurxITTUtJGTsSXCwzOA 密码：ahyp
动态演示截图
麦克纳姆轮的有点和缺点都是非常明确的！采用麦克纳姆轮的车子大都移动异常灵活，战术机动性能非常好；但是这种轮胎的越野性能却非常差，跨越障碍的能力甚至不如普通轮胎，特别是当坡度较大的时候，甚至还会溜坡。所以配备这种车胎的设备大多是一些场地竞技机器人和室内仓储机器人等，而前面所说的那台叉车也只能在路况较好的铺装路面跑跑。
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6支战队将集结中国上海争夺最后一个名额！进而在决赛中赢取高达500000元联赛奖金！！期待你的加入！移动机器人5大常见定位技术
移动机器人目前已经遍布军事、工业、民用等各大领域，并还在不断的发展中，目前移动机器人技术已获得了可喜的进展，研究成果令人鼓舞，但对于实际中的应用需求还需要长时间的发展，相信随着传感技术、智能技术和计算技术等的不断提高，智能移动机器人一定能够在生产和生活中扮演人的角色。那么移动机器人定位技术主要涉及到哪些呢？经总结目前移动机器人主要有这5大定位技术。
一、移动机器人超声波导航定位技术
超声波导航定位的工作原理也与激光和红外类似，通常是由超声波传感器的发射探头发射出超声波，超声波在介质中遇到障碍物而返回到接收装置。
通过接收自身发射的超声波反射信号，根据超声波发出及回波接收时间差及传播速度，计算出传播距离S，就能得到障碍物到机器人的距离，即有公式：S=Tv/2式中，T—超声波发射和接收的时间差；v—超声波在介质中传播的波速。
当然，也有不少移动机器人导航定位技术中用到的是分开的发射和接收装置，在环境地图中布置多个接收装置，而在移动机器人上安装发射探头。
在移动机器人的导航定位中，因为超声波传感器自身的缺陷，如：镜面反射、有限的波束角等，给充分获得周边环境信息造成了困难，因此，通常采用多传感器组成的超声波传感系统，建立相应的环境模型，通过串行通信把传感器采集到的信息传递给移动机器人的控制系统，控制系统再根据采集的信号和建立的数学模型采取一定的算法进行对应数据处理便可以得到机器人的位置环境信息。
由于超声波传感器具有成本低廉、采集信息速率快、距离分辨率高等优点，长期以来被广泛地应用到移动机器人的导航定位中。而且它采集环境信息时不需要复杂的图像配备技术，因此测距速度快、实时性好。
同时，超声波传感器也不易受到如天气条件、环境光照及障碍物阴影、表面粗糙度等外界环境条件的影响。超声波进行导航定位已经被广泛应用到各种移动机器人的感知系统中。
二、移动机器人视觉导航定位技术
在视觉导航定位系统中，目前国内外应用较多的是基于局部视觉的在机器人中安装车载摄像机的导航方式。在这种导航方式中，控制设备和传感装置装载在机器人车体上，图像识别、路径规划等高层决策都由车载控制计算机完成。
视觉导航定位系统主要包括：摄像机（或CCD图像传感器）、视频信号数字化设备、基于DSP的快速信号处理器、计算机及其外设等。现在有很多机器人系统采用CCD图像传感器，其基本元件是一行硅成像元素，在一个衬底上配置光敏元件和电荷转移器件，通过电荷的依次转移，将多个象素的视频信号分时、顺序地取出来，如面阵CCD传感器采集的图像的分辨率可以从32×32到像素等。
视觉导航定位系统的工作原理简单说来就是对机器人周边的环境进行光学处理，先用摄像头进行图像信息采集，将采集的信息进行压缩，然后将它反馈到一个由神经网络和统计学方法构成的学习子系统，再由学习子系统将采集到的图像信息和机器人的实际位置联系起来，完成机器人的自主导航定位功能。
三、GPS全球定位系统
如今，在智能机器人的导航定位技术应用中，一般采用伪距差分动态定位法，用基准接收机和动态接收机共同观测4颗GPS卫星，按照一定的算法即可求出某时某刻机器人的三维位置坐标。差分动态定位消除了星钟误差，对于在距离基准站1000km的用户，可以消除星钟误差和对流层引起的误差，因而可以显着提高动态定位精度。
但是因为在移动导航中，移动GPS接收机定位精度受到卫星信号状况和道路环境的影响，同时还受到时钟误差、传播误差、接收机噪声等诸多因素的影响，因此，单纯利用GPS导航存在定位精度比较低、可靠性不高的问题，所以在机器人的导航应用中通常还辅以磁罗盘、光码盘和GPS的数据进行导航。另外，GPS导航系统也不适应用在室内或者水下机器人的导航中以及对于位置精度要求较高的机器人系统。
四、移动机器人光反射导航定位技术
典型的光反射导航定位方法主要是利用激光或红外传感器来测距。激光和红外都是利用光反射技术来进行导航定位的。
激光全局定位系统一般由激光器旋转机构、反射镜、光电接收装置和数据采集与传输装置等部分组成。
工作时，激光经过旋转镜面机构向外发射，当扫描到由后向反射器构成的合作路标时，反射光经光电接收器件处理作为检测信号，启动数据采集程序读取旋转机构的码盘数据（目标的测量角度值），然后通过通讯传递到上位机进行数据处理，根据已知路标的位置和检测到的信息，就可以计算出传感器当前在路标坐标系下的位置和方向，从而达到进一步导航定位的目的。
激光测距具有光束窄、平行性好、散射小、测距方向分辨率高等优点，但同时它也受环境因素干扰比较大，因此采用激光测距时怎样对采集的信号进行去噪等也是一个比较大的难题，另外激光测距也存在盲区，所以光靠激光进行导航定位实现起来比较困难，在工业应用中，一般还是在特定范围内的工业现场检测，如检测管道裂缝等场合应用较多。
红外传感技术经常被用在多关节机器人避障系统中，用来构成大面积机器人“敏感皮肤”，覆盖在机器人手臂表面，可以检测机器人手臂运行过程中遇到的各种物体。
典型的红外传感器包括一个可以发射红外光的固态发光二极管和一个用作接收器的固态光敏二极管。由红外发光管发射经过调制的信号，红外光敏管接收目标物反射的红外调制信号，环境红外光干扰的消除由信号调制和专用红外滤光片保证。设输出信号Vo代表反射光强度的电压输出，则Vo是探头至工件间距离的函数：
Vo=f（x，p）
式中，p—工件反射系数。p与目标物表面颜色、粗糙度有关。x—探头至工件间距离。
当工件为p值一致的同类目标物时，x和Vo一一对应。x可通过对各种目标物的接近测量实验数据进行插值得到。这样通过红外传感器就可以测出机器人距离目标物体的位置，进而通过其他的信息处理方法也就可以对移动机器人进行导航定位。
虽然红外传感定位同样具有灵敏度高、结构简单、成本低等优点，但因为它们角度分辨率高，而距离分辨率低，因此在移动机器人中，常用作接近觉传感器，探测临近或突发运动障碍，便于机器人紧急停障。
五、目前主流的机器人定位技术是SLAM技术（Simultaneous Localization and Mapping即时定位与地图构建）。行业领先的服务机器人企业，大多都采用了SLAM技术。唯有（SLAMTEC）思岚科技在SLAM技术上独占优势，到底什么是SLAM技术呢？简单来说，SLAM技术是指机器人在未知环境中，完成定位、建图、路径规划的整套流程。
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即时定位与地图构建），自1988年被提出以来，主要用于研究机器人移动的智能化。对于完全未知的室内环境，配备激光雷达等核心传感器后，SLAM技术可以帮助机器人构建室内环境地图，助力机器人的自主行走。
SLAM问题可以描述为：机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动，在移动过程中根据位置估计和传感器数据进行自身定位，同时建造增量式地图。
SLAM技术的实现途径主要包括VSLAM、Wifi-SLAM与Lidar SLAM。
1.VSLAM（视觉SLAM）
指在室内环境下，用摄像机、Kinect等深度相机来做导航和探索。其工作原 理简单来说就是对机器人周边的环境进行光学处理，先用摄像头进行图像信息采集，将采集的信息进行压缩，然后将它反馈到一个由神经网络和统计学方法构成的学习子系统，再由学习子系统将采集到的图像信息和机器人的实际位置联系起来，完成机器人的自主导航定位功能。
但是，室内的VSLAM仍处于研究阶段，远未到实际应用的程度。一方面，计算量太大，对机器人系统的性能要求较高；另一方面，VSLAM生成的地图（多数是点云）还不能用来做机器人的路径规划，需要进一步探索和研究。
2.Wifi-SLAM
指利用智能手机中的多种传感设备进行定位，包括Wifi、GPS、陀螺仪、加 速计和磁力计，并通过机器学习和模式识别等算法将获得的数据绘制出准确的室内地图。该技术的提供商已于2013年被苹果公司收购，苹果公司是否已经把 Wifi-SLAM 的科技用到iPhone上，使所有 iPhone 用户相当于携带了一个绘图小机器人，这一切暂未可知。毋庸置疑的是，更精准的定位不仅有利于地图，它会让所有依赖地理位置的应用（LBS） 更加精准。
3.Lidar SLAM
指利用激光雷达作为传感器，获取地图数据，使机器人实现同步定位与地图构建。就技术本身而言，经过多年验证，已相当成熟，但Lidar成本过高。
激光雷达具有指向性强的特点，使得导航的精度得到有效保障，能很好地适应室内环境。但是，Lidar SLAM却并未在机器人室内导航领域有出色表现，原因就在于激光雷达的价格过于昂贵。考虑到成本的问题，大部分厂商并未考虑使用激光雷达的技术，但近年来国内思岚科技公司解决了激光雷达成本过高的问题，目前激光雷达已逐渐在市面普及。
2015年12月，作为国内领先的服务机器人自主定位导航方案提供商，上海思岚科技有限公司（SLAMTEC）首次对外发布RPLIDAR A2原型机。这款激光雷达尺寸虽小，但性能参数优良，一经推出便吸引了众多厂商与技术爱好者的广泛关注。经过近半年工艺调整与优化，SLAMTEC目前已经正式对外发售RPLIDAR A2，并面向核心客户提供产品样机。
这款激光雷达在6米测量半径内，可完成360度全方位扫描，采样次数为每秒4000次，扫描频率高达10Hz并可实现毫米级测量精度。与动辄上万元的同类传感器相比，RPLIDAR A2采用多项完全自主知识产权的专利技术，极大地消减了成本，更适合于服务机器人领域。
相较于上一代产品，RPLIDAR A2的外观设计有大幅改变，产品更加轻薄且设计更简洁。产品厚度仅4 cm，是目前最薄的激光雷达，适用于各类服务机器人，特别是对本身空间要求就很紧凑的服务机器人，如安装在扫地机器人顶部等。
目前，低成本激光雷达的采样频率通常都是每秒2000次，如果服务机器人行走速度过快或者有人突然出现在其行进路线上，受限于激光雷达较低的采样频率，机器人很难及时发现障碍物，可能会发生碰撞。
为避免发生这样的问题，RPLIDAR A2的性能参数也有大幅提升，采样频率由5Hz提升至10Hz，采样次数由每秒2000次提高至4000次。在实际应用时，服务机器人可获得更加密集的采样点，实现对障碍物的快速响应，开展更迅速、更及时的自主避障。激光雷达的其他应用领域，如利用激光雷达进行环境勘探、地图构建时，可获得更加精细的画面；多媒体应用中，超大屏幕的多点触摸将会反应更快、精度更高。
此外，RPLIDAR A2采用拥有完全自主知识产权的光磁融合技术，破解了机械磨损的难题，大幅降低了激光雷达运转时的噪音，并进一步提升了雷达的稳定性与使用寿命。常规工作环境下，RPLIDAR A2可连续正常工作达数年，完全满足服务机器人长时间、可靠工作的苛刻要求。
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移动机器人中常用的传感器有哪些?
　 & &机器人避障，是利用机器人内部的实现，比如说让机器人能够自动避开障碍物安全行动，不允许发生经常的碰撞。那么不同的传感器有不同的避障方式，它们的优势和劣势都有哪些呢?下面有赛亿技术员为大家详细介绍下。
　　第一、超声波传感器
　　超生波传感器检测距离原理是测出发出超声波至再检测到发出的超声波的时间差，同时根据声速计算出物体的距离。由于超声波在空气中的速度与温湿度有关，在比较精确的测量中，需把温湿度的变化和其它因素考虑进去。超声波传感器一般作用距离较短，普通的有效探测距离都在5-10m之间，但是会有一个最小探测盲区，一般在几十毫米。由于超声传感器的成本低，实现方法简单，技术成熟，是移动机器人中常用的传感器。
　　第二、视觉传感器
　　视觉传感器的优点是探测范围广、获取信息丰富。
　　实际应用中常使用多个视觉传感器或者与其它传感器配合使用，通过一定的算法可以得到物体的形状、距离、速度等诸多信息。或是利用一个的序列图像来计算目标的距离和速度，还可采用SSD算法，根据一个镜头的运动图像来计算机器人与目标的相对位移。
　　但在图像处理中，边缘锐化、特征提取等图像处理方法计算量大，实时性差，对处理机要求高。且视觉测距法检测不能检测到玻璃等透明障碍物的存在，另外受视场光线强弱、烟雾的影响很大。
　　第三、激光传感器
　　激光测距传感器利用激光来测量到被测物体的距离或者被测物体的位移等参数。
　　比较常用的测距方法是由脉冲激光器发出持续时间极短的脉冲激光，经过待测距离后射到被测目标，回波返回，由光电探测器接收。根据主波信号和回波信号之间的间隔，即激光脉冲从激光器到被测目标之间的往返时间，就可以算出待测目标的距离。
　　由于光速很快，使得在测小距离时光束往返时间极短，因此这种方法不适合测量精度要求很高的(亚毫米级别)距离，一般若要求精度非常高，常用三角法、相位法等方法测量。
　　第四、红外传感器
　　大多数红外传感器测距都是基于三角测量原理。
　　红外发射器按照一定的角度发射红外光束，当遇到物体以后，光束会反射回来，如图所示。反射回来的红外光线被CCD检测器检测到以后，会获得一个偏移值 L，利用三角关系，在知道了发射角度&，偏移距L，中心矩X，以及滤镜的焦距f以后，传感器到物体的距离D就可以通过几何关系计算出来了。
　　红外传感器的优点是不受可见光影响，白天黑夜均可测量，角度灵敏度高、结构简单、价格较便宜，可以快速感知物体的存在，但测量时受环境影响很大，物体的颜色、方向、周围的光线都能导致测量误差，测量不够精确。
　　以上四种传感器的避障方式各有不同，激光传感器对精度要求较高、视觉和红外传感器误差较大、超声波传感器作用距离较短。根据智能机器人用途的不同，使用的传感器当然也不一样。
　　赛亿科技有限公司是一家专门提供设计方案的研发机构，专业从事电子元器件开发设计，十余年开发经验，如有产品意向，期待您的来访。
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