第6章 机器人底盘ppt资料

【机器人底盘】是机器人系统的重要组成部分，它决定了机器人的移动能力。在《机器人SLAM导航：核心技术与实战》这本书中，作者张虎详细探讨了这一主题。本章内容包括底盘的运动学模型、性能指标以及典型搭建方法。 我们来看【底盘运动学模型】。在机器人领域，运动学模型描述了机器人的运动方式。对于两轮差速模型，它是最常见的底盘设计之一。这种模型通过控制两个驱动轮的速度差来实现机器人的转向和直线行驶。在三维空间中，刚体运动速度由旋转和平移速度组成；在二维平面内，速度表示为向量形式。两轮差速模型的运动速度是通过前向运动学（从控制输入到位置变化）和逆向运动学（从位置变化到控制输入）来计算的。在实际应用中，需要考虑轮胎与地面的摩擦状况，包括静摩擦、滚动摩擦和滑动摩擦，以及可能发生的轮胎滑动。 轮式里程计是底盘运动学模型的关键应用，它不是简单的传感器，而是通过编码器数据结合运动学模型和航迹推演算法来估算机器人位姿的算法。里程计坐标系通常相对于机器人启动时的位置，随着时间积累会有误差，因此通常只用于局部定位，而全局定位通常依赖于其他如GPS或SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术。 四轮差速模型考虑了更多因素，例如在没有侧滑的情况下，当左右轮距与前后轮距之比趋于无穷时，可以近似为两轮差速模型。侧滑会影响里程计的精度，因为底盘质心与几何中心的偏移会导致侧滑速度。阿克曼模型则更适用于汽车类机器人，其前驱或后驱设计影响转弯半径，进而影响轨迹跟踪的性能。 全向模型（如麦克纳姆轮底盘）提供了更大的灵活性，允许机器人自由前进、后退、侧移和原地旋转。45°和90°麦克纳姆轮各有优缺点，前者提供更好的侧向移动能力，而后者在制造和维护上可能更为简便。 机器人底盘的设计和运动学模型对于机器人的自主导航至关重要。了解这些基础知识有助于我们更好地理解机器人如何感知环境并进行精确的运动控制，从而在SLAM导航和其他自主任务中实现高效稳定的操作。