28、机器人之旅：迈向新征程

机器人之旅：迈向新征程

1. 电子技术进阶

在构建机器人时，电子技术是关键的一环。以下是一些值得深入学习的电子技术领域：
- 电路设计与焊接 ：学习使用条形板或万能板设计电路，掌握更高级的焊接技能。这有助于你打造更稳定、可靠的电子系统。
- PCB 设计 ：利用 KiCad 等工具设计印刷电路板（PCB）。将树莓派 Pico 等部件放入原理图编辑器，规划它们之间的连接。
- 线缆管理 ：考虑如何保持线缆整洁，可在图纸和 CAD 设计中规划线缆走向，使机器人外观更规整。
- 连接器选择 ：使用能减少振动且单向连接的连接器，降低出错概率。

此外，还有一些工具和设备能扩展你的机器人工具箱：
|工具/设备|用途|
| ---- | ---- |
|示波器|查看电路波形，适用于研究脉冲宽度调制（PWM）|
|逻辑分析仪|调试数据总线和逻辑系统|
|台式电源|测试电子设备，无需担心电池问题|
|高级焊接台|提供更精准的焊接操作|
|夹具|固定电路板和组件，便于测试连接|
|电子元件库存|如二极管、电阻、电容和电线等|
|标准芯片及电机备件|如运算放大器、稳压器和电机备件|

另一个先进的电子技术是现场可编程门阵列（FPGA）。这些设备允许你对数字电路进行编程，提供超越可编程输入输出（PIO）的快速输入输出辅助功能，甚至能实现小型 CPU 核心。虽然它们价格昂贵且使用难度较大，但在接口和新芯片原型设计方面具有极大的灵活性。

2. 设计与制造技术

以往我们可能使用手工工具来构建机器人，但现在有一些技术能让我们创造出更复杂的机器人形状。
- 3D CAD 与建模软件 ：练习使用 3D CAD 软件，如 FreeCAD 的替代方案 Solvespace 或 Fusion 360，找到最适合自己的工具。同时，学习 Blender 软件，用于创建更自然的形状。此外，掌握 Inkscape 软件进行 2D 绘图或制作贴花，可用于装饰 3D 模型。在设计过程中，要明确零件到达后如何进行组装。
- 制造方法考虑因素 ：所有制造方法在设计时都需考虑系统的局限性，例如最小切割宽度、避免零件断裂的厚度以及切割工具如何接触零件的不同表面。

以下是一些常见的零件制造方法：
- 激光切割 ：是切割零件的自然延伸，CAD 输出的精确形状可切割到 2D 材料板上。设计可像组装平板家具一样进行，或使用支柱连接。例如 MeArm 机器人手臂（https://mearm.com/）和 OhBot 机器人头部（https://www.ohbot.co.uk/）就是采用激光切割制造的。
- CNC 铣削 ：通过机器人控制的切割部件对材料进行切割，可处理木材、塑料和金属。能切割出不同深度的零件，形成复杂形状，但主要从上方操作，难以从侧面或下方进行切割。
- 3D 打印 ：可制造完全 3D 的复杂零件，尤其适用于单个机器人设计的一次性零件。你可以不断迭代设计，随着设计的改进打印出更精细的零件。桌面 3D 打印机价格实惠，适合家庭实验室使用。
- 真空成型 ：将塑料板拉到模具上形成外壳。这种技术可制造薄而一体的塑料区域，非常适合机器人外壳。你可以使用其他提到的技术制作模具。
- 金属加工技术 ：如焊接、切割和使用金属板，适用于大型机器人或可能受到粗暴处理的机器人。但大多数小型业余机器人通常不需要这些技术。一些金属结构可以通过使用铝型材、钢锯和 T 型槽螺栓头简单制作。

如果没有空间在家中进行制造，可以考虑将设计发送给专业公司，如 https://razorlab.online/，让他们为你切割零件。如果你是学校、学院或大学的一员，实验室可能会有这些设备。此外，后面会介绍一些创客空间的信息。

3. 机器人竞赛与社区

参与机器人竞赛和社区能让你更轻松地接触到各种技术和帮助你学习的人。
- 社交媒体社区 ：
- 有一个 Discord 社区（https://discord.gg/2VHYY3FkXV），你可以在那里提问并与其他机器人爱好者讨论。
- Adafruit 也有一个 Discord 社区，用于讨论机器人技术、电子学和 CircuitPython，详情可查看 https://blog.adafruit.com/2019/02/05/adafruit-community-server-on-discord-now-included-in-the-open-source-listings-discordapp-discord-opensource-circuitpython/。
- Twitter 上有活跃的机器人社区，例如 @orionrobots 会定期分享和推广机器人相关推文，并回答问题，介绍机器人爱好者加入社区。此外，Twitter 还有 #MakersHour 标签，人们会在上面谈论包括机器人在内的各种制作内容。
- 你还可以在 YouTube（http://youtube.com/orionrobots）、Mastodon（https://fosstodon.org/@orionrobots）和 Facebook（https://www.facebook.com/orionrobots）上找到相关资源。机器人建造者 James Bruton（https://twitter.com/XRobotsUK 和 https://bit.ly/3RYScxp）和 Kevin McAleer（https://www.youtube.com/c/kevinmcaleer28 以及 https://www.facebook.com/groups/smallrobots）也在社交媒体上分享他们的作品和经验。
- 竞赛与活动 ：
- PiWars ：在英国举办的机器人竞赛，使用树莓派的机器人建造者可参加自主和手动驱动挑战，展示和提升机器人建造、驾驶和编码技能。该活动的社区是全球性的，友好且乐于分享技术。其网站为 https://piwars.org/，还有 Twitter 账号（https://twitter.com/piwarsrobotics）和 Discord 服务器（https://discord.gg/sjABKje）。
- UK Micromouse and Robotics Society（UKMARS） ：举办机器人竞赛，其中 Micromouse 是最古老的竞赛项目，是在英国进行的迷宫机器人挑战，有活跃的机器人建造者社区。更多信息可访问 https://ukmars.org/。
- First Robotics Competition（FRC） ：激励人们建造机器人并在全球范围内参与竞赛。活动在一些地区举行，最终锦标赛在德克萨斯州休斯顿举行。地区性活动使得团队在前往德克萨斯之前就可以进行面对面的竞赛和合作。详情可查看 https://bit.ly/3BnWOWG。
- Maker Faires ：在世界各地举办的活动，创客们会展示、讨论和庆祝他们的创作。这些活动基于创客社区，为包括机器人建造者在内的各类创客提供了灵感和交流机会。你可以在 https://makerfaire.com/ 上查找附近的活动。

4. 机器人建造空间

当你在家中缺乏足够的帮助、工具或空间时，以下地方可以满足你的需求：
- 创客空间、黑客空间或制造实验室（Fab Labs） ：这些地方提供先进的工具，如 3D 打印机、激光切割机和 CNC 机器，以及各种手动工具、电子设备和大型工作台。通常通过会员制和小额捐赠即可使用。这里光线充足，有专业人员维护工具，并能为你的建造项目提供建议和培训。他们还可能推荐更合适的制造技术，以更快、更便宜或更坚固的方式实现你的目标。此外，这些空间通常配备安全系统，如烟雾或灰尘去除设备，并且有现成的组件或材料，方便你尝试新技术。强烈建议搜索附近的 Fab Lab、创客空间或黑客空间。
- 编程道场和学校社团 ：一些编程道场会将机器人编程纳入课程，它们更侧重于代码和算法，而不是机器人的构建。学校的代码俱乐部或 STEM 俱乐部也可能支持机器人编程和建造活动。

5. 机器人系统与代码探索

运行在机器人上的软件具有巨大的探索潜力。随着添加额外的控制器和内存，或使用更强大的控制器，这方面的限制越来越少。
- 模拟与算法测试 ：之前我们了解到机器人可以使用蒙特卡罗定位模拟来理解周围环境，现在你甚至可以在虚拟环境中进一步扩展这一概念。使用 Godot 游戏引擎或 ROS Gazebo 系统进行模拟，可让你在不使用实际机器人的情况下测试机器人算法，利用传感器数据改进规划和同步定位与地图构建（SLAM）技术。你可以为机器人构建 3D 物理世界并在其中测试代码。不过，需要解决模拟中使用的语言与 CircuitPython 之间的代码转换问题。随着项目规模的扩大，你可能会考虑使用其他语言。同时要注意，当在现实世界中尝试相同的机器人代码时，PID 算法的值可能会发生变化。
- 目标导向算法与任务规划 ：基于位置映射概念，目标导向算法和任务规划涉及规划机器人如何从一个位置到达另一个位置，以及在移动物品以完成操作时需要做什么。例如，PiWars 生态灾难挑战（https://bit.ly/3xBPIwz）要求规划如何将桶移动到特定位置而不撞倒其他桶。随机的桶位置使得这成为学习这些高级机器人算法的好挑战。
- 机器学习与计算机视觉 ：机器学习有多种技术，目前神经网络的变体是最流行的类型。深度学习结合 TensorFlow 在大型控制器上实现图像和声音识别，结合 TinyML 在树莓派 Pico 等小型设备上也能实现。这些技术可扩展到图像分析和分类，结合先进的计算机视觉技术，使用一两个摄像头作为传感器进行导航成为可能。不过，激光雷达（LIDAR）传感器仍然是可靠的距离信息来源。
- 集群机器人技术 ：集群机器人是一组作为单个系统工作的机器人。它们需要使用射频（RF），如 Wi-Fi、蓝牙或红外进行通信。你需要编写代码来规划多个机器人如何共同解决问题。建议研究鸟类群聚和其他人工生命主题，结合前面提到的规划技术来解决这个问题。

6. 总结与练习

通过前面的介绍，我们涵盖了电子技术、设计制造、机器人社区、建造空间以及软件代码等方面的内容，为你的机器人建造之旅提供了丰富的灵感和方向。为了加深对这些主题的理解，提高机器人代码的质量，你可以尝试以下练习：
- 思考对当前机器人进行有趣的改进，制定计划并开始实施。
- 加入机器人社区，在 Discord、Facebook、Twitter 或 Mastodon 上参与机器人相关的讨论。
- 规划并建造你的下一个机器人或与机器人相关的小工具，然后与社区分享你的成果。

你的机器人之旅才刚刚开始，期待在机器人社区中看到你和你创造的机器！

7. 进一步阅读

如果你想继续深入学习机器人建造，可以参考以下书籍：
- 《Learn Robotics Programming》by Danny Staple，Packt Publishing：书中介绍了使用树莓派建造机器人的方法，包括另一个轮式机器人的构建、视觉处理和语音控制，以及不同的电源系统。
- 《Python Robotics Projects》by Prof. Diwakar Vaish，Packt Publishing：展示了如何构建多个小型机器人，探索其中的代码，并提供机器学习项目供你尝试。

机器人之旅：迈向新征程

8. 电子技术操作要点

在电子技术方面，除了前面提到的学习领域，实际操作中还有一些要点需要注意：
- 电路焊接操作步骤 ：
1. 准备好焊接工具，如电烙铁、焊锡丝、助焊剂等。
2. 将电路板固定好，确保焊接时不会晃动。
3. 给电烙铁预热，达到合适的温度后，先给焊点上一点助焊剂，增加焊锡的流动性。
4. 将焊锡丝接触焊点，同时用电烙铁加热，使焊锡均匀地覆盖在焊点上。
5. 焊接完成后，检查焊点是否光滑、无虚焊。
- PCB 设计流程 ：
1. 确定 PCB 的尺寸和层数。
2. 使用 KiCad 等工具绘制原理图，将各个电子元件连接起来。
3. 进行 PCB 布局，合理安排元件的位置，避免干扰。
4. 进行布线，注意线宽、间距等参数，确保信号传输稳定。
5. 进行 DRC（设计规则检查），检查是否存在设计错误。
6. 输出 PCB 文件，交给厂家制作。

以下是一个简单的 PCB 设计注意事项表格：
|注意事项|说明|
| ---- | ---- |
|元件间距|避免元件过于靠近，防止短路|
|布线长度|尽量缩短信号线长度，减少信号衰减|
|电源层和地层|合理分割电源层和地层，提高电源稳定性|

9. 设计与制造的实践技巧

在设计与制造过程中，掌握一些实践技巧可以提高效率和质量：
- 3D CAD 建模技巧 ：
- 利用软件的快捷键，提高操作速度。
- 多使用参考平面和辅助线，确保模型的精度。
- 及时保存模型，避免数据丢失。
- 制造工艺选择 ：
- 根据零件的复杂度和精度要求选择合适的制造工艺。例如，简单的平面零件可以选择激光切割，复杂的 3D 零件可以选择 3D 打印。
- 考虑成本和时间因素，选择最经济高效的方案。

下面是一个制造工艺选择的流程图：

graph TD;
    A[零件复杂度和精度要求] --> B{简单平面零件};
    B -- 是 --> C[激光切割];
    B -- 否 --> D{复杂 3D 零件};
    D -- 是 --> E[3D 打印];
    D -- 否 --> F[其他工艺];
    G[成本和时间因素] --> H{成本低、时间短};
    H -- 是 --> I[选择合适工艺];
    H -- 否 --> J[重新评估工艺];

10. 机器人竞赛的参与策略

参与机器人竞赛可以检验自己的技术水平，同时获得宝贵的经验。以下是一些参与策略：
- 赛前准备 ：
- 明确竞赛规则和要求，制定详细的计划。
- 准备好所需的材料和工具，对机器人进行充分的测试和调试。
- 研究其他参赛队伍的作品，了解竞争对手的优势和不足。
- 比赛过程 ：
- 保持冷静，按照计划操作机器人。
- 及时记录比赛数据，以便赛后分析和改进。
- 与其他参赛队伍交流，分享经验和心得。
- 赛后总结 ：
- 分析比赛中出现的问题，找出原因并制定改进措施。
- 总结比赛中的经验教训，为下一次比赛做好准备。

11. 机器人代码优化建议

优化机器人代码可以提高机器人的性能和稳定性。以下是一些优化建议：
- 代码结构优化 ：
- 将代码模块化，提高代码的可读性和可维护性。
- 避免代码重复，使用函数和类来封装常用的功能。
- 算法优化 ：
- 选择合适的算法，提高算法的效率。例如，在路径规划中使用 A 算法可以更快地找到最优路径。
- 对算法进行优化，减少不必要的计算。
- 资源管理优化 *：
- 合理使用内存和处理器资源，避免资源浪费。
- 及时释放不再使用的资源，防止内存泄漏。

以下是一个简单的代码优化示例：

# 优化前的代码
def calculate_sum(n):
    result = 0
    for i in range(n):
        result += i
    return result

# 优化后的代码
def calculate_sum_optimized(n):
    return n * (n - 1) // 2

12. 机器学习在机器人中的应用拓展

机器学习在机器人领域的应用越来越广泛，除了前面提到的图像和声音识别，还有以下拓展应用：
- 运动控制 ：使用机器学习算法优化机器人的运动控制，使机器人的动作更加流畅和自然。
- 环境感知 ：通过机器学习算法分析传感器数据，提高机器人对环境的感知能力。
- 决策制定 ：利用机器学习算法让机器人根据环境信息做出更智能的决策。

以下是一个机器学习在机器人中应用的表格：
|应用领域|具体应用|
| ---- | ---- |
|运动控制|优化机器人的行走、抓取等动作|
|环境感知|识别障碍物、检测物体位置等|
|决策制定|规划路径、选择最优策略等|

13. 集群机器人的协作机制

集群机器人的协作机制是实现其高效工作的关键。以下是一些常见的协作机制：
- 分布式控制 ：每个机器人独立决策，通过通信与其他机器人协调行动。
- 集中式控制 ：由一个中央控制器统一指挥所有机器人的行动。
- 混合式控制 ：结合分布式控制和集中式控制的优点，提高系统的灵活性和可靠性。

下面是一个集群机器人协作机制的示意图：

graph LR;
    A[分布式控制] --> B[机器人 1];
    A --> C[机器人 2];
    A --> D[机器人 3];
    E[集中式控制] --> F[中央控制器];
    F --> B;
    F --> C;
    F --> D;
    G[混合式控制] --> H[部分分布式];
    G --> I[部分集中式];
    H --> B;
    H --> C;
    I --> D;

14. 未来展望

随着技术的不断发展，机器人领域将迎来更多的机遇和挑战。未来，我们可以期待机器人在更多领域发挥重要作用，如医疗、教育、物流等。同时，机器人的智能化和自主化水平也将不断提高，为人类带来更多的便利和价值。我们应该不断学习和探索，跟上技术发展的步伐，为机器人的发展贡献自己的力量。

通过不断学习和实践，我们可以在机器人领域取得更大的进步，创造出更加优秀的机器人作品。让我们一起开启充满挑战和惊喜的机器人之旅！