启智ROS机器人，打造高级机器人算法的理想平台

机器人是多专业知识交叉的学科，通常涉及传感器、驱动程序、多机通信、机械结构、算法等，为了更高效地进行机器人的研究和开发，选择一个通用的开发框架非常必要，ROS（Robot Operating System，机器人操作系统）就是流行的框架之一。

ROS机器人的开发

其实简单点说，ROS就是一个分布式的通信框架，帮助程序进程之间更方便地通信。

随着技术进步，社会分工加速了机器人行业的发展，机器人产业分工开始走向细致化、多层次化，如今的电机、底盘、激光雷达、摄像头、机械臂等元器件都由不同厂家专门生产和开发。而各个部件的集成就需要一个统一的软件平台，在机器人领域，这个平台就是机器人操作系统ROS。

ROS其实是一个适用于机器人编程的框架，这个框架把原本松散的零部件耦合在了一起，为它们提供了通信架构。ROS虽然叫做操作系统，但并非Windows、Mac那样通常意义的操作系统，它只是连接了操作系统和设计者开发的ROS应用程序。

因此，ROS被作为一个运行在Linux环境上的中间件，在应用程序之间建立了沟通的桥梁。基于ROS环境，机器人的感知、决策、控制算法能够得到更好的组织和运行。

ROS的核心思想就是将机器人的软件功能做成一个个节点，节点之间通过互相发送消息进行沟通。这些节点可以部署在同一台主机上，也可以部署在不同主机上，甚至还可以部署在互联网上。

ROS网络通信机制中的主节点（master）负责对网络中各个节点之间的通信过程进行管理调度，同时提供一个用于配置网络中全局参数的服务。

ROS目前在移动机器人和机械臂领域进行了深入应用，其中移动机器人的应用最为广泛。基于ROS主要实现了移动机器人的仿真建模、多传感器感知、SLAM建图、导航、规划与控制等。

启智ROS机器人

启智ROS机器人是一款为ROS机器人算法开发量身打造的机器人平台，拥有硬件里程计、激光测距雷达、立体视觉相机和语音输入输出阵列等一系列硬件配置，完美适配ROS的TF、Navigation^ Actionlib和Pluginlib子系统，是深入学习ROS和开发验证高级机器人算法的理想平台。

机械结构

便携性设计

启智ROS机器人采用模块化可折叠式设计，整个机构可以很方便的收纳和展开。部署高效，携带方便，非常适合异地参赛使用。

底盘

启智ROS机器人采用了三轮全向式移动底盘，相比传统的双轮差动底盘，拥有更多的自由度。全向底盘可以在不改变朝向的情况下往水平面上的任何方向移动，这在进行目标跟踪和运动避障时，可以减少机体位置调整的步骤，减少调节时间，提高执行效率。

主体

启智ROS机器人的主体机身为一个铝合金层叠结构，可以方便的进行各类传感器的搭载和安装，为机器人平台的应用扩展预留了极大的空间。

手爪（选配）

启智ROS机器人可以扩展安装升降机械臂。该机械臂分为折叠和伸展两种状态，不使用时折叠收纳，避免磕碰。

需要使用时向前伸展，进行物品抓取。伸展状态时，机械臂具备升降功能，可以在一个连续高度范围内动态调整手爪高度。结合机器人头部立体相机的点云分析，完成三维空间内的物品分割、识别和抓取等一系列任务。

头部（图为手爪）

启智ROS机器人的头部安装了一台RGB-D立体相机，并按照需要进行安装角度的调节。立体相机可同时获得所处环境的彩色平面图像信息和三维点云数据，可以很方便的识别和定位视野范围内的目标物体。

传感器

激光雷达

启智ROS机器人的底盘上安装了一枚红外激光雷达，该雷达的扫描角度为360°，能够很高效的检测出周围的障碍物分布，并可以通过SLAM技术进行机器人的自身定位，为机器人的移动导航提供数据基础。

姿态测量系统

启智ROS机器人的底盘内置了一个三轴姿态测量系统，可以实时检测机体的朝向、翻滚及俯仰角度。为机器人的导航及行进提供重要数据，并让机器人在运动过程中发现倾倒风险，及时采取紧急措施。

立体相机

启智ROS机器人的头部安装了新一代的RGB-D立体相机，可通过机械旋钮调节其视角，以便对准需要进行视觉识别的目标区域。立体相机可以输出RGB彩色视频流和Depth深度数据三维点云，借助OpenCV和PCL等开源图像库，可以对目标物进行准确识别和定位，以便进行后续的任务。

软件特性

1、URDF模型描述

启智ROS机器人具备完整的URDF模型描述，可以在ROS系统里直接加载。

2、电脑码盘里程计

启智ROS版装备了带编码器的直流伺服电机，可以在ROS里接收电机码盘计数，从而推算出机器人的移动里程信息。

3、IMU姿态传感

启智ROS机器人置了一枚六轴的IMU单元，可以实时获取机器人的滚转、倾斜和朝向信息，为机器人的上层控制算法提供数值依据。

4、三维立体视觉

启智ROS机器人采用第三代的TOF立体相机，探测距离达到8米，最大视角70°，适用于对室内环境的三维模型重构。

5、SLAM环境建图

启智ROS机器人装备了第二代360°激光雷达，可以实时扫描机器人周围的障碍物分布状况，借助HectorSLAM和GMapping算法，创建环境地图。

6、自主定位导航

启智ROS机器人将激光雷达扫描的距离信息与电机里程计数据进行融合，使用AMCL方法进行地图定位，结合ROS的move_base进行自主导航。

7、动态目标跟随

启智ROS机器人可以快速锁定一个跟踪目标，保持指定距离，一直尾随目标物进行移动。

8、物品检测

启智ROS机器人通过立体相机获得三维点云，对点云中的物品进行检测、匹配和轮廓辨识，计算每个物品的外形尺寸和三维空间坐标。

9、人脸检测

启智ROS机器人支持Haar特征级联分类器，结合机器人头部的高分辨率摄像机，对环境中的人脸特征进行检测，并根据立体相机采集的点云，计算其三维空间坐标。

10、语音识别

启智ROS机器人使用科大讯飞语音识别和语音合成引擎，完美支持中文和英文语音交互模式。同时提供多种方言优化识别和多样化的音色语音合成，方便个性化定制。

11、GAZEBO仿真系统

启智ROS机器人的模型文件具备完整的物理惯量和传感器配置描述，可以在GAZEBO仿真环境里直接加载。附赠的源码资源中，包含多个物理仿真场景，可以脱离机器人实体，在纯软件环境中进行算法模拟。

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