自動駕駛技術(shù)經(jīng)過十年的蓬勃發(fā)展，已在具身智能領(lǐng)域取得了顯著成就。國外如特斯拉，國內(nèi)如華為等企業(yè)，均在該領(lǐng)域嶄露頭角，引領(lǐng)行業(yè)前行。眾多面向消費者的自動駕駛車型也已大范圍投放市場，并贏得了廣大消費者的喜愛與認(rèn)可。

而今，智能機(jī)器人作為高級具身智能Agent，正逐漸成為新的熱點。無論是在工業(yè)場景、醫(yī)學(xué)領(lǐng)域、勘探領(lǐng)域，還是未來的養(yǎng)老領(lǐng)域、軍事領(lǐng)域，智能機(jī)器人的應(yīng)用都已如火如荼地展開。同時，眾多專注于智能化的資本也對智能機(jī)器人后續(xù)所創(chuàng)造的價值充滿信心，紛紛布局其中。

那么，對于深耕自動駕駛行業(yè)多年的工程師而言，如何入局具身智能機(jī)器人領(lǐng)域呢？本文將通過一系列對比和方案，為您揭曉答案。

01

明確需求，界定系統(tǒng)邊界：智駕工程師進(jìn)軍機(jī)器人領(lǐng)域的關(guān)鍵一步

智能機(jī)器人的設(shè)計，其首要任務(wù)在于明確設(shè)計需求與系統(tǒng)邊界的定義。頂層系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計作為這一過程的核心，是一個既復(fù)雜又多層次的任務(wù)，它旨在確保機(jī)器人系統(tǒng)具備模塊化、可擴(kuò)展性、實時性以及可靠性等關(guān)鍵特性。

作為系統(tǒng)架構(gòu)師，我們的首要職責(zé)是進(jìn)行功能分解。這意味著，我們需要將復(fù)雜的機(jī)器人任務(wù)拆解為感知、決策、控制、通信等一系列子功能。每一個子功能都扮演著至關(guān)重要的角色，共同支撐著機(jī)器人的整體運作。

與此同時，確定系統(tǒng)邊界也是至關(guān)重要的。我們需要明確機(jī)器人系統(tǒng)與硬件、通信協(xié)議以及其他軟件模塊之間的交互點，確保各個部分能夠無縫對接，協(xié)同工作。

在進(jìn)行系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計時，我們主要關(guān)注以下幾個要點：

任務(wù)需求：首先，我們必須明確機(jī)器人需要完成的主要任務(wù)，比如導(dǎo)航、操作、交互等。這些任務(wù)將直接決定機(jī)器人的功能設(shè)計和性能要求。運行環(huán)境：其次，我們需要定義機(jī)器人運行的物理和數(shù)字環(huán)境。這包括機(jī)器人是在室內(nèi)還是室外場景工作，以及溫濕度、光照等環(huán)境約束條件。這些環(huán)境因素將對機(jī)器人的設(shè)計和性能產(chǎn)生重要影響。接口與交互：最后，我們還需要設(shè)計系統(tǒng)與外部系統(tǒng)（如云平臺、IoT設(shè)備）或人類用戶的交互接口。這些接口將決定機(jī)器人如何與外部世界進(jìn)行通信和交互，從而實現(xiàn)更加智能、便捷的操作體驗。

綜上所述，智能機(jī)器人的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計是一個復(fù)雜而細(xì)致的過程，需要我們充分考慮各種因素，確保機(jī)器人系統(tǒng)能夠滿足設(shè)計需求，具備高度的模塊化、可擴(kuò)展性、實時性和可靠性。

02

智能機(jī)器人系統(tǒng)：分層架構(gòu)設(shè)計理念與實踐

機(jī)器人的系統(tǒng)設(shè)計采用了分層架構(gòu)，每個層次各司其職，通過明確的接口實現(xiàn)層間通信，這極大地促進(jìn)了系統(tǒng)的開發(fā)、維護(hù)和擴(kuò)展。機(jī)器人系統(tǒng)架構(gòu)與自動駕駛系統(tǒng)在分層設(shè)計上有著諸多相似之處，因為它們都需要應(yīng)對復(fù)雜的感知、決策和控制問題，并且都強(qiáng)調(diào)模塊化和擴(kuò)展性。同時，兩者都要求實時處理，以確保系統(tǒng)能夠迅速響應(yīng)環(huán)境變化。此外，容錯機(jī)制和冗余設(shè)計也是兩者架構(gòu)中不可或缺的重要考慮因素。

然而，由于應(yīng)用場景和目標(biāo)的不同，機(jī)器人系統(tǒng)架構(gòu)與自動駕駛系統(tǒng)也存在顯著的差異。自動駕駛系統(tǒng)更加關(guān)注交通安全、動態(tài)環(huán)境感知以及全局導(dǎo)航等問題，而機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計則需要兼顧更廣泛的功能，如移動、操作、交互等，因此其硬件和軟件種類更加多樣。

機(jī)器人系統(tǒng)架構(gòu)按照分層式設(shè)計方式，從底至頂依次包括硬件層、中間件層、感知層、規(guī)劃與決策層、控制層以及用戶交互與云服務(wù)層。這一典型架構(gòu)可以在硬件層提供統(tǒng)一的API抽象接口，有效屏蔽底層硬件的復(fù)雜性，驅(qū)動機(jī)器人自身的各類傳感器，并為傳感器供電和數(shù)據(jù)傳輸提供可能。

在中間件層，機(jī)器人系統(tǒng)通常采用如ROS/ROS2等操作系統(tǒng)框架，負(fù)責(zé)模塊間的通信和消息路由，支持實現(xiàn)跨節(jié)點的數(shù)據(jù)共享和任務(wù)同步功能。這一層實時處理傳感器數(shù)據(jù)，生成地圖、進(jìn)行對象識別和位置估計等信息處理，涉及的技術(shù)點包括SLAM（即時定位與地圖構(gòu)建）、深度學(xué)習(xí)視覺算法以及傳感器融合等。

往上的規(guī)劃與決策層則負(fù)責(zé)確定機(jī)器人的行動步驟，如采用A*、RRT等路徑規(guī)劃算法進(jìn)行路徑規(guī)劃，并在決策控制階段運用基于規(guī)則或?qū)W習(xí)算法進(jìn)行自主決策。

在控制層，機(jī)器人系統(tǒng)需要將路徑規(guī)劃轉(zhuǎn)化為低層的運動命令，這些執(zhí)行命令會被發(fā)送給機(jī)器人的驅(qū)動系統(tǒng)、伺服電機(jī)、電機(jī)控制器、飛輪與慣性裝置等裝置。例如，對于四足機(jī)器人，通過履帶或腳部驅(qū)動提供對步態(tài)的精準(zhǔn)控制；對于機(jī)械抓手、吸盤或其他工具等裝置，執(zhí)行命令可能包括抓取力度、開閉角度或精確位移等。

在閉環(huán)控制階段，機(jī)器人系統(tǒng)使用反饋機(jī)制確保執(zhí)行精確，如通過慣性測量單元（IMU）反饋來修正運動軌跡。

值得特別說明的是，在智能機(jī)器人設(shè)計中，還需要專門提供圖形化用戶界面（GUI）或語音交互方式，以支持用戶與機(jī)器人的便捷交互。同時，機(jī)器人系統(tǒng)還支持遠(yuǎn)程監(jiān)控、OTA（空中下載技術(shù)）更新和大數(shù)據(jù)分析等功能，以滿足更廣泛的應(yīng)用需求。

03

自動駕駛技術(shù)向機(jī)器人領(lǐng)域的遷移與融合

基于以上分析，自動駕駛系統(tǒng)中的經(jīng)驗，尤其是感知、規(guī)劃、控制等模塊的經(jīng)驗，可以較為直接地遷移到機(jī)器人系統(tǒng)的設(shè)計中。然而，為了更好地適應(yīng)機(jī)器人領(lǐng)域的需求，我們還需要額外學(xué)習(xí)機(jī)器人操作相關(guān)的知識，如機(jī)械臂控制、任務(wù)分配等。為了充分利用自動駕駛的技術(shù)優(yōu)勢，促進(jìn)其在機(jī)器人開發(fā)中的應(yīng)用，我們可以從以下幾個方面入手：

感知模塊遷移

自動駕駛中的多傳感器融合技術(shù)，如激光雷達(dá)、攝像頭、超聲波傳感器的融合應(yīng)用，同樣適用于機(jī)器人系統(tǒng)。在機(jī)器人領(lǐng)域，我們可以重點關(guān)注室內(nèi)和工業(yè)環(huán)境下的3D建圖（SLAM）與物體檢測。為此，機(jī)器人需要更專注地學(xué)習(xí)以下方向：深度相機(jī)與RGB-D傳感器的應(yīng)用、語義SLAM技術(shù)、多模態(tài)感知融合等。

規(guī)劃與控制技術(shù)遷移

自動駕駛的路徑規(guī)劃和行為決策算法，如A*、Dijkstra、MPC等，在機(jī)器人系統(tǒng)中具有高度通用性。然而，機(jī)器人領(lǐng)域可能涉及更多的實時局部規(guī)劃和任務(wù)分配問題。因此，我們可以借鑒自動駕駛中的基于規(guī)則的決策、機(jī)器學(xué)習(xí)決策和強(qiáng)化學(xué)習(xí)決策等方法，來優(yōu)化機(jī)器人的決策系統(tǒng)設(shè)計。機(jī)器人在執(zhí)行任務(wù)過程中，需要根據(jù)感知到的環(huán)境信息做出決策，如選擇路徑、執(zhí)行動作等。為此，我們可以研究局部導(dǎo)航算法（如動態(tài)窗口法DWA）、多機(jī)器人任務(wù)調(diào)度算法（如分布式任務(wù)分配算法）等。此外，自動駕駛中基于有限狀態(tài)機(jī)的決策方法，也可用于機(jī)器人的任務(wù)調(diào)度和行為管理，使機(jī)器人能夠根據(jù)當(dāng)前的任務(wù)狀態(tài)和環(huán)境條件，在不同的行為模式之間切換，以實現(xiàn)高效的任務(wù)執(zhí)行。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在自動駕駛中用于優(yōu)化駕駛策略，同樣可以應(yīng)用于機(jī)器人的運動控制和任務(wù)優(yōu)化，讓機(jī)器人通過不斷試錯學(xué)習(xí)來提高自身的性能。

控制系統(tǒng)的相似性

3.1 基礎(chǔ)控制能力

自動駕駛車輛的控制系統(tǒng)負(fù)責(zé)車輛的速度、轉(zhuǎn)向、制動等控制，這與機(jī)器人的運動控制系統(tǒng)有相似之處。我們可以將在自動駕駛中積累的控制系統(tǒng)設(shè)計經(jīng)驗，如PID控制、模型預(yù)測控制等，應(yīng)用到機(jī)器人的電機(jī)控制、關(guān)節(jié)控制等方面，以實現(xiàn)精確穩(wěn)定的運動控制。以PID控制為例，它在自動駕駛中用于控制車輛的速度和轉(zhuǎn)向，在機(jī)器人中則可以用于控制機(jī)器人的輪子速度或關(guān)節(jié)角度，確保機(jī)器人能夠按照預(yù)定的軌跡和速度運動。

3.2 擴(kuò)展控制能力

除了利用自動駕駛本身的設(shè)計技術(shù)優(yōu)勢外，我們還需要充分考慮拓展機(jī)器人領(lǐng)域的核心技術(shù)。首先是“操作層面”的擴(kuò)展，與自動駕駛以移動為主的特點不同，機(jī)器人還需要執(zhí)行具體任務(wù)（如抓取、裝配），這要求我們學(xué)習(xí)機(jī)械臂控制、力控反饋等技術(shù)。為此，推薦的學(xué)習(xí)方向包括逆運動學(xué)、機(jī)器人力控算法、操作規(guī)劃（如RRT-Connect）等。其次是在“任務(wù)分配與協(xié)作”方面的擴(kuò)展，在多機(jī)器人系統(tǒng)中，任務(wù)調(diào)度與協(xié)作是重要領(lǐng)域，這與車路協(xié)同有一定相似性，但更關(guān)注任務(wù)執(zhí)行的協(xié)調(diào)性。為此，我們可以學(xué)習(xí)分布式系統(tǒng)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)在任務(wù)分配中的應(yīng)用等知識。最后是在“通信與中間件”上的擴(kuò)展，自動駕駛中熟悉的實時通信協(xié)議（如CAN）可以遷移到機(jī)器人通信系統(tǒng)（如EtherCAT）。此外，我們還需要熟

悉ROS2等機(jī)器人領(lǐng)域的主流中間件，因為機(jī)器人領(lǐng)域高度重視ROS2、DDS等工具鏈的應(yīng)用。

硬件集成與優(yōu)化

在自動駕駛領(lǐng)域，我們需要將各種傳感器、控制器、計算平臺等硬件設(shè)備進(jìn)行合理集成和優(yōu)化，以滿足系統(tǒng)的性能要求。這一經(jīng)驗對于機(jī)器人系統(tǒng)同樣重要。在設(shè)計機(jī)器人系統(tǒng)時，我們需要考慮如何選擇合適的硬件組件，并將它們有效地集成在一起，確保系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。例如，在自動駕駛汽車中，為了滿足實時處理大量傳感器數(shù)據(jù)的需求，會選用高性能的計算芯片和優(yōu)化的硬件架構(gòu)。在機(jī)器人中，我們也需要根據(jù)機(jī)器人的任務(wù)需求和性能要求，選擇合適的微控制器、傳感器和執(zhí)行器，并進(jìn)行合理的硬件布局和布線，以減少電磁干擾，提高系統(tǒng)的整體性能。具體來說，對于需要強(qiáng)大計算能力的復(fù)雜機(jī)器人應(yīng)用，我們可以選擇如NVIDIA Jetson AGX Orin或Qualcomm RB5等高性能AI推理芯片；對于低功耗、邊緣計算的機(jī)器人，尤其是視覺處理任務(wù)，我們可以選擇Intel Movidius Myriad X和Google Coral Dev Board等低功耗高效推理芯片；對于簡單的、成本敏感的機(jī)器人原型開發(fā)，我們可以選擇Raspberry Pi 4等低成本原型開發(fā)平臺。當(dāng)然，每種芯片平臺都有其特點，最終的選擇要根據(jù)機(jī)器人的具體應(yīng)用場景、計算需求、功耗要求以及開發(fā)預(yù)算來決定。

系統(tǒng)安全與可靠性的遷移

5.1 安全設(shè)計原則的應(yīng)用

自動駕駛系統(tǒng)對安全性要求極高，相關(guān)的安全設(shè)計原則和方法可以應(yīng)用到機(jī)器人系統(tǒng)中。例如，在自動駕駛中采用的冗余設(shè)計、故障檢測與診斷、安全監(jiān)控等技術(shù)，對于保障機(jī)器人的安全運行同樣至關(guān)重要。在機(jī)器人技術(shù)中，我們也需要充分考慮“實時性與安全性設(shè)計”。自動駕駛強(qiáng)調(diào)功能安全（ISO 26262），這一經(jīng)驗可遷移到機(jī)器人領(lǐng)域，尤其是在工業(yè)機(jī)器人和人機(jī)交互安全方面。對于后續(xù)的養(yǎng)老型服務(wù)機(jī)器人，功能安全的要求將更高。因此，我們需要為機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計多個備份傳感器或執(zhí)行器，當(dāng)其中一個出現(xiàn)故障時，系統(tǒng)能夠自動切換到備用設(shè)備，確保機(jī)器人的正常運行。同時，我們還需要建立完善的故障檢測與診斷機(jī)制，實時監(jiān)測系統(tǒng)的運行狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)并處理潛在的安全隱患。

5.2 可靠性評估與驗證

自動駕駛系統(tǒng)的可靠性評估和驗證方法，如模擬測試、實際道路測試、硬件在環(huán)測試等，也可以應(yīng)用于機(jī)器人系統(tǒng)。通過各種測試手段，我們可以對機(jī)器人系統(tǒng)的性能、穩(wěn)定性和可靠性進(jìn)行全面評估和驗證，及時發(fā)現(xiàn)并解決問題，提高系統(tǒng)的質(zhì)量和可靠性。在機(jī)器人的研發(fā)過程中，我們可以利用模擬測試環(huán)境，對機(jī)器人的軟件算法和硬件系統(tǒng)進(jìn)行大量的測試和優(yōu)化。在產(chǎn)品發(fā)布前，我們需要進(jìn)行實際場景的測試，確保機(jī)器人在各種復(fù)雜環(huán)境下都能穩(wěn)定可靠地工作。

來源：網(wǎng)絡(luò)

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