《服务机器人基础》 课件 第4-6章 服务机器人感知技术- 服务机器人通信技术

§4-1服务机器人感知技术基础知识01§4-2服务机器人内部传感器02§4-3服务机器人外部传感器031§4-1

服务机器人感知技术基础知识2一、服务机器人感知技术的基本概念服务机器人能通过各种传感器等设备感知周围环境，采集与所执行任务相关的信息，并对这些信息进行识别和分析，从而实现智能化决策和操作。感知技术可以使服务机器人更加智能化、自主化，能够更好地适应不同环境和任务需求，提高服务机器人的任务执行效率和安全性。一般来说，感知技术包括信号采集和处理、数据分析和决策等方面。其中，信号采集依靠的是各种传感器。3二、常用的感知数据处理方法感知数据的处理内容主要包括图像处理、语音识别、目标检测、距离测量等。通过对感知数据的处理，控制计算机可以提取出有用的信息，为机器人的决策和操作提供支持。以下是一些常用的感知数据处理方法。●

数据滤波：通过滤波算法对感知数据进行处理，去除噪声和干扰，提高数据的精度和准确性。●

特征提取：对感知数据进行分析，提取其中的关键特征，以便实施后续的决策和控制。4●

数据融合：将多个传感器采集到的感知数据进行整合，得到更加全面、准确的信息。●

数据压缩：对大量的感知数据进行压缩，以减少数据传输和存储占用的资源。●

数据可视化：将感知数据转化为图形或者其他形式的可视化信息，以便人类用户更加直观地理解和处理。●

机器学习：通过机器学习算法对感知数据进行处理和分析，提高机器人的智能水平和自主决策能力。5三、感知系统的结构与性能要求为深入研究和开发感知技术，可将服务机器人中与感知技术相关的硬件和软件作为整体看待，即感知系统。该系统可以分为传感器层、信息处理层和决策控制层。传感器层作为底层，是机器人感知系统中最重要的组成部分之一，其主要作用是采集机器人内部和外部环境的信息，并将原始数据发送到信息处理层进行分析和处理。传感器层包括视觉传感器、音频传感器、力传感器、触觉传感器、惯性传感器和激光雷达等各种类型的传感器。这些传感器可以帮助机器人感知周围环境、识别目标物体、判断机器人自身的状态。6信息处理层是机器人感知系统的中间层，主要负责对传感器层采集到的数据进行分析和处理，并提取其中的特征和模式。决策控制层是机器人感知系统的顶层，主要负责对机器人的行为与任务进行决策和控制。在决策控制层中，机器人利用信息处理层的分析结果，通过决策算法进行规划和优化，生成机器人行动方案，并通过控制计算机控制机器人执行任务。决策控制层是机器人感知系统中最高级别的部分，负责机器人的整体规划和执行过程，是机器人感知系统的核心部分。7感知系统需要模仿人类的感知行为，以实现服务机器人对环境的感知和理解。因此，对感知系统的性能要求主要有以下四方面：●

多传感器融合：传感器层应该包含不同类型的传感器，例如视觉传感器、音频传感器、力传感器、触觉传感器、惯性传感器、激光雷达等，以获取尽可能全面的外部环境和机器人内部状态信息。采用多传感器融合的方式，可以将不同传感器采集的数据融合起来，提高数据的可靠性和准确性。多传感器融合需要考虑到不同传感器之间的相互作用和数据处理的复杂性。8●

实时性和低延迟性：服务机器人的感知系统需要具备实时响应能力，以便对环境变化及时作出反应。因此，传感器层采集的数据需要被快速分析和处理，并在短时间内输入到决策控制层。●

数据质量和隐私保护：传感器层采集数据的质量和准确性对于服务机器人的任务执行至关重要。另外，机器人所采集的数据如涉及用户隐私，需要采取相应的保护措施，例如数据加密、数据去标识化等，以符合有关法律法规。9●

可扩展性和可升级性：随着不同环境和任务的需求变化，传感器层和信息处理层需要不断地增加新的传感器、更新算法，以提高感知系统的性能。因此，传感器层应该采用通用接口和标准协议，以更方便地集成新的传感器，信息处理层应该采用模块化设计，使新的算法可以方便地添加或替换，从而提高系统的可扩展性和可升级性，使服务机器人的感知系统能更好地应对未来的需求变化。10四、感知系统的分类1. 按照感知对象分类按照感知对象的不同，服务机器人感知系统可以分为内部感知系统和外部感知系统。2. 按照感知方式分类按照感知方式的不同，服务机器人感知系统可以分为有源感知系统和无源感知系统。有源感知系统是指机器人主动地向周围环境发出声波、激光等信号，然后通过接收信号的反馈来感知环境；无源感知系统则是指机器人直接感知周围环境的信号。113. 按照处理层次分类按照处理层次的不同，服务机器人感知系统可以分为低层次感知系统和高层次感知系统。低层次感知系统主要负责感知外部环境和机器人内部状态，并将数据传输到高层次感知系统；高层次感知系统则负责分析和处理低层次感知系统传来的数据，并将结果反馈给决策控制层，以便机器人做出相应决策和行动。12五、感知系统的评估指标1. 准确性准确性是指感知系统对外部环境和机器人内部状态的识别和理解的正确程度。2. 响应时间响应时间是指感知系统识别内部状态和外部环境并作出响应的时间，是评估感知系统性能的重要指标。133. 可靠性可靠性是指感知系统在长时间运行中的稳定性和可靠性。感知系统需要在不同环境和任务中保持稳定的性能，以保证机器人的正常运行。4. 适应性适应性是指感知系统能够适应不同的环境和任务需求的能力。服务机器人需要在不同的环境和任务中工作，因此，感知系统需要具备较强适应性。14§4-2

服务机器人内部传感器15一、按被测物理量分类的常见内部传感器按被测物理量分类，内部传感器主要包括位置传感器、速度传感器、加速度传感器、压力传感器、力矩传感器、姿态传感器、接近传感器等类别。1. 压力传感器压力传感器是机器人开发中常用的一种内部传感器，用于测量物体受到的压力。机器人通常使用压力传感器来控制机械臂的操作力度和位置，以便更精确地完成任务。162. 姿态传感器姿态传感器（见下图）用于服务机器人感知自身在三维空间内的姿态，通常是加速度传感器、陀螺仪、磁性传感器的组合。加速度传感器测得的数据经计算可得速度和位移信息；陀螺仪可测角速度，经计算可得角度信息；磁敏传感器可测地磁场强度。据此，可确定服务机器人运动的方向和位置。17姿态传感器二、按工作原理分类的常见内部传感器按工作原理分类，服务机器人内部传感器主要包括电阻式传感器、电容式传感器、电感式传感器、光电式传感器、压电式传感器、热电偶传感器、磁敏传感器等类别。在服务机器人中应用较多的霍尔传感器属于磁敏传感器，正交编码器属于光电式传感器。181. 霍尔传感器霍尔传感器（见下图）也称霍尔效应传感器，可基于霍尔效应原理将磁场的变化转化为电压变化并作为信号输出。19霍尔传感器2. 正交编码器正交编码器（见下图）是一种用于测量旋转角度和转动速度的传感器，常用于服务机器人的关节控制和位置测量等任务。正交编码器由码盘、光源、光敏元件、信号处理电路等部分组成。20正交编码器三、常见内部传感器的应用场景场景一：高智能的机械手臂需要实现各种旋转和平移的运动。为了控制上述运动，内部传感器被安装在机器人手臂的关节部位。当机械手臂进行旋转和平移运动时，速度传感器、姿态传感器等内部传感器能够将旋转速度和平移速度转化为电信号，并将其反馈给机器人的控制系统。这样，机器人就可以实时监测和调节旋转和平移运动，以完成特定的任务。

21场景二：服务机器人在工作中，必须保持正确的姿态和运动轨迹，但工作场地有很多不确定性，会造成突发情况。比如地面的复杂状况会导致服务机器人腿足或轮子打滑，偏离设定的运动轨迹。遇到这种情况，服务机器人体内的位置传感器和姿态传感器会向控制计算机反馈信息。控制计算机据此进行必要的修正，使机器人调整好姿势，重新回到设定轨迹上。22场景三：服务机器人在医疗和康复领域应用越来越多。机器人辅助医生进行手术操作时，需要借助内部传感器以精确控制机械臂的位置和姿态。在康复训练中，机器人会辅助康复对象进行肢体活动（见右图）。此时，内部传感器通过检测机器人有关部件的旋转角度和位移量，精确反馈患者肢体活动范围，避免过度运动或错误动作。23某型号智能康复机器人§4-3

服务机器人外部传感器24一、外部传感器的种类1. 视觉传感器视觉传感器对于服务机器人的作用尤为重要。视觉传感器能够帮助服务机器人感知周围的环境、确定自身的位置。这类传感器能检测和识别周围不同的物体，如人类、障碍物、家具等，使机器人能够快速地做出决策和响应。随着深度学习等人工智能技术的发展，视觉传感器在服务机器人领域的应用越来越广泛，为机器人实现更加复杂的功能提供了技术基础。25常用的视觉传感器包括RGB（红绿蓝）摄像头、3D摄像头（其模组见下图）、激光雷达（其模组见下图）等。其中RGB摄像头通常用于获取物体的基本外观和颜色等信息，3D摄像头用于获取物体的三维形状和距离等信息，激光雷达则可以通过测量光信号往返时间差和反射强度等数据获取场景的三维信息。263D摄像头模组激光雷达模组2. 音频传感器服务机器人的音频传感器包括传声器和扬声器。与音频传感器紧密相关的语音识别技术可使服务机器人理解人类的语言并作出相应的回应，语音合成技术则能够让服务机器人产生具有人类语言风格的语音。因此，在服务机器人的应用场景中，音频传感器可以帮助机器人更好地与人类进行交互和理解人类需求，提高机器人的智能化和人性化。此外，音频传感器还适用于机器人的声音定位和环境噪声监测等方面。27传声器模组3. 距离传感器距离传感器的主要作用是测量服务机器人与周围物体的距离，帮助服务机器人避开障碍物，规划移动路径等。28超声波传感器模组

红外距离传感器模组4. 温度传感器在服务机器人中，温度传感器可用于监测环境温度，并将其转换成电信号输出，以便机器人根据温度变化作出相应的行动或调整。常用的温度传感器包括热电阻、热电偶和红外温度传感器等。热电阻测温基于金属导体的电阻随温度升高而增大这一特性。29红外温度传感器模组二、常见的外部传感器的应用场景场景一：扫地机器人依靠传声器接收家庭成员的语音指令，如“打扫客厅”“打扫全部房间”等，随即开始工作。其间，它通过摄像头和超声波传感器识别环境中人类、宠物和家具的外形、位置，从而绕过障碍，避免碰撞，并计算出最高效的打扫路径。30场景二：养老陪护机器人一般会近距离跟随在老年人身边。如果被陪护人摔倒或出现抽搐等异常情况，养老陪护机器人的摄像头会及时捕捉到有关画面。如果被陪护人呼救，传声器会接收语音指令。随即，养老陪护机器人会报警并将上述信息及时传递给护工或医疗机构，还会利用红外温度传感器及其他传感器测量被陪护人的体温等体征数据，供医护人员参考。31场景三：酒店服务机器人常执行客人引导任务。当客人进入酒店大堂时，机器人装备的传声器捕捉到客人的脚步声或说话声；摄像头发现客人的位置，并通过人脸识别技术获取客人的身份信息。然后，机器人主动上前迎接，通过扬声器播放语音，引导客人前往前台办理入住手续。在引导过程中，超声波传感器确保机器人与客人保持合适的距离，避免碰撞。总之，外部传感器通过环境感知，为服务机器人提供执行任务所必需的数据；通过人机交互，帮助服务机器人和服务对象相互理解。随着技术的进步，服务机器人外部传感器的精度和可靠性越来越高，体积和功耗则越来越小，应用场景日益广泛。32§5-1服务机器人定位技术01§5-2SLAM技术与服务机器人导航0233§5-1

服务机器人定位技术34一、服务机器人定位技术基础知识服务机器人定位技术是指在室内或室外环境中，通过使用各种传感器、算法和技术手段，确定机器人自身的位置和方向的技术。其原理是通过收集内部传感器和外部传感器采集的数据，将这些数据与环境模型进行匹配，最终确定机器人的位置和运动方向。35二、常用的服务机器人定位技术1. 基于无线信号强度的定位室内环境中，常用的无线信号包括Wi-Fi信号、蓝牙信号、ZigBee（一种可以让多个小型设备互相连接，形成一个网络的无线通信技术）信号等。若已知这些信号源的位置，服务机器人可以通过接收这些信号并计算信号强度来确定自身的位置。36Wi-Fi定位应用最为广泛。这是一种基于无线网络信号的定位技术，通过检测周围Wi-Fi热点或基站的信号强度来确定设备所在的位置。这种定位方式一般采用“近邻法”判断，即判断离哪个热点或基站最近，就认为设备处于该位置。Wi-Fi定位具有扩展性强、数据自动更新、成本低等优点。但是，Wi-Fi热点受到周围环境影响较大，定位精度相对较低。为了提高定位精度，可以事先在数据库中存入大量已知位置点的信号强度，并将其与服务机器人检测到的环境信号强度做对比，从而确定服务机器人的位置。37室外环境中，也可以利用无线网络信号来进行定位。服务机器人可以利用内置的终端设备接收到来自不同移动通信网络基站的无线信号，每个基站的信号强度和时间差会随着移动终端距离基站的远近而改变。通过测量多个基站信号的强度和时间差，可以估算出移动终端的位置。这种定位技术的优点是无需安装额外的硬件设备，仅需利用已有的基站和无线网络设施，即可实现相对准确的定位。该技术也存在缺点，其定位精度会受到无线信号的干扰和衰减的影响，因此需要在实际使用中进行精度测试和优化。382. 基于惯性测量的定位基于惯性测量的定位是指通过测量机器人的加速度和角速度，计算机器人在空间中的位置和运动方向。这种技术依靠惯性测量单元（IMU）实现。惯性测量单元通常包含三轴加速度传感器和三轴陀螺仪，测量机器人在三个方向的加速度和角速度，以计算机器人的位置和方向。3. 视觉定位视觉定位是指利用摄像头或激光雷达等设备获取室内环境信息，并通过对所获取信息进行处理和分析，实现机器人的定位。视觉定位主要包括基于特征和基于几何形状两种方法。394. 基于里程计的定位基于里程计的定位是指通过测量服务机器人底盘轮子转速或步幅、步数，计算机器人的运动距离，再根据初始位置信息和运动距离进行位置测算。这种方法常用于在室内平坦地面运动的服务机器人定位。5. 使用全球卫星导航系统定位使用全球卫星导航系统定位，就是通过服务机器人内置的接收机接收导航卫星发射的信号，计算信号传输时间，进而计算出自身位置。中国的北斗卫星导航系统是世界上主要的全球卫星导航系统之一。40§5-2

SLAM技术与服务机器人导航41一、SLAM技术的工作流程1. 传感器数据采集通过搭载的多种传感器设备（如摄像头、激光雷达、惯性测量单元等）对周围环境进行感知，获取机器人当前的位置信息和环境地图。传感器采集到的数据包括机器人运动信息、距离测量数据、图像信息等。数据采集的效果和传感器的精度、采集频率，以及传感器在不同环境中的适应性和稳定性有关。由于不同传感器采集的数据存在误差和噪声，需要进行数据预处理和校正。此外，数据的实时性和存储方式必须符合要求，以保证数据能够有效地用于SLAM算法的实现。422. 特征提取为了使服务机器人感知周围环境，需要从传感器采集到的数据中提取出具有辨识度的、具有代表性的特征点，用于后续定位和构建地图。特征提取的作用是降低数据量，减少计算量，提高系统的运行速度和效率。在进行特征提取时需要注意不同的特征提取算法适用于不同的场景和不同的传感器数据类型，同时也需要考虑算法在内外部情况变化时的稳定性和计算复杂度等因素。43以下是三种常用的特征提取算法：SIFT算法适用于处理视角变化、尺度变换、部分遮挡和光照变化场景的特征提取。SURF算法是在SIFT算法的基础上进行改进的特征提取算法，提升了识别速度，但在旋转变化和视角变化场景中的功能稳定性较弱。ORB算法是一种结合角点检测与特征描述的高效图像特征提取算法。相较于SIFT和SURF，ORB算法更快速，适合于需要实时处理的场景。443. 数据关联数据关联就是将来自不同时间和传感器的数据进行匹配和融合，为构建机器人周围的环境地图做准备。具体说，就是通过特定算法在当前采集的特征点数据集与前期相应的数据集之间找到最佳的匹配点，从而生成一组匹配的点对。这些点对可以用来计算服务机器人的位姿，及其相对于先前观测到的环境的变化。在进行数据关联时，需要注意特征点提取的精确度和速度，以及算法在内外部情况变化时的稳定性和准确性。454. 位姿估计位姿估计一般分为两种方法：基于特征点的方法和基于滤波器的方法。基于特征点的方法就是在数据关联的基础上，计算服务机器人的位姿。但是，进行位姿估计时，各种干扰会对估计结果产生影响，因此需要对估计结果进行校正和滤波处理，以提高估计的精度和稳定性。这就是采用基于滤波器的方法的原因。该方法利用服务机器人的运动模型（包括运动距离、转动角度等数据），通过不断更新和迭代，提高位姿估计的精度。465. 构建地图在数据关联和位姿估计的基础上，服务机器人常用以下三种算法确认自身的位置并构建地图。●

八叉树算法：八叉树是一种树形结构，可以将三维空间划分为8个同等大小的立方体，将空间中的点云数据存储到对应的八叉树节点中。该方式可以更加高效地构建地图并进行点云数据管理。47●

栅格算法：将平面空间划分为一系列大小相等的正方形网格，即栅格。通过将传感器采集的数据投影到栅格中，可以构建出服务机器人所在环境的栅格地图，并在地图中较为充分地表示环境信息，如障碍物、走廊等。这种算法所需的存储空间较小，还能够用于路径规划。●

卡尔曼滤波：将不同传感器采集的数据融合到一起，以提高定位和建图的准确性。486. 循环监测与优化当机器人在环境中移动时，可能会多次经过同一地点，导致信息重复，这会影响地图的一致性和精度，因此需要循环检测等方法解决此问题。循环检测的过程是匹配不同时间点的传感器数据，找到重复的地点，识别出循环，再通过特定算法进行数据优化。优化的目标是最小化误差，从而使机器人的估计轨迹与地图上的约束相匹配。49二、SLAM技术的分类与原理在服务机器人领域中，SLAM技术可以根据不同的分类方法进行划分。若基于传感器类型进行分类，可分为基于激光雷达的SLAM技术、基于视觉（摄像头）的SLAM技术和基于惯性测量单元（IMU）的SLAM技术等。若基于应用场景进行分类，可分为室内SLAM技术、室外SLAM技术、地下SLAM技术和水下SLAM技术等。50基于激光雷达的SLAM技术主要采用栅格算法构建地图，基于视觉（摄像头）的SLAM技术主要采用特征点构建地图。总体看，用特征点构建地图所需数据存储量相对少一些。另外，相比于激光雷达，摄像头可以提供更为丰富的环境信息，并且不需要进行机械扫描，安装要求也较低。然而，采用特征点构建地图往往会忽略所在环境的一些必需的信息（比如环境中障碍物的位置），以致影响定位和构建地图的精度。51基于惯性测量单元的SLAM技术通过集成加速度传感器和陀螺仪等传感器的输出，从初始位置开始逐步估计服务机器人在运动过程中的位置和姿态，从而构建服务机器人在环境中的运动轨迹和地图。这种SLAM技术的主要特点是可在缺乏其他传感器支持的情况下实现同步定位和构建地图。此外，基于惯性测量单元的SLAM技术还可以提供高频率、高精度的定位信息，适用于特别强调实时运动控制的场景。但是，惯性测量单元的累积误差较明显，会导致位置和姿态数据不准确，从而影响构建地图的精度。52§6-1服务机器人通信技术基础知识01§6-2服务机器人集群通信0253§6-1

服务机器人通信技术基础知识54一、模拟信号与数字信号现代通信技术利用电子和计算机技术，通过各类媒介传输和处理信息。其核心在于将信息转化为电信号，经媒介传输后再还原为原始信息。电信号主要分为模拟信号和数字信号，如图所示。55模拟信号与数字信号模拟信号是指连续变化的电信号，它的数值可以在任何时候取任何值。模拟信号可以被变压器、电容器、电感器等元器件放大，以便对其进行采集、传输和处理。在服务机器人中，模拟信号可以用于机器人运动控制、传感器信号读取、语音识别等方面。模拟信号的基本特点是时间和幅度取值的连续性。传输和处理模拟信号时，需要考虑信号的失真、干扰和衰减等问题。这是因为，模拟信号会受温度、湿度、电磁干扰等环境因素的影响。56数字信号是由一系列离散的数值组成的信号，通常表示为0和1。数字信号被广泛应用于服务机器人控制和通信，其优势在于精度高、抗干扰能力强，适用于长距离传输和高速通信。服务机器人的电气控制装置通常需要传输和处理数字信号。57在服务机器人的电路中，传输不同的信号需要选用符合相应特性的元器件。传输数字信号时需要使用数字集成电路，以便对数字信号进行逻辑运算、计数、存储等操作。数字集成电路电源电压范围、输入输出阻抗等特性参数需要与其他元器件相匹配，才能保证信号的正确传输和处理。传输模拟信号时，需要考虑信号的幅度、频率和波形等特性参数，这些参数需要与放大器、滤波器、模数转换器等元器件相匹配。58二、内部通信与外部通信服务机器人通信技术可分为内部通信和外部通信。内部通信主要用于协调服务机器人内部各个模块之间的功能和行为，通过软硬件接口实现模块之间的信息交换和协作。内部通信确保了机器人各个部件之间的协调和整体工作的顺利进行。外部通信是指服务机器人与外部控制系统、其他机器人或人类操作者之间进行信息交互。为了实现外部通信，机器人通常会配备独立的通信专用模块，通过这些模块与外部设备或系统进行连接和集成。59三、常用通信协议和接口1. CAN总线协议CAN（ControllerAreaNetwork，控制器局域网）总线协议是一种串行通信协议，通常用于工业自动化和汽车电子领域。在服务机器人中，CAN总线协议可以用于不同控制器之间的通信，以实现整个服务机器人系统的协调运作。CAN总线协议具有抗干扰能力强、速度快、可靠性高等优点，可以实现分布式控制，从而避免单一控制器的负荷过大，提高系统的可靠性和实时性。这种协议是基于广播式通信机制和标识符优先级来实现数据传输的。602. TCP TCP（TransmissionControlProtocol，传输控制协议）是一种常用的传输层协议。它提供端到端的通信机制，确保数据在不同设备之间的可靠传输。基于TCP的通信是建立在客户端

-

服务器模型上的。客户端是发起连接的一方，服务器是接受连接并提供服务的一方。客户端通过TCP向服务器发送请求，服务器接收请求并返回响应。这种连接是可靠的，能确保数据的完整性和顺序性。

基于特定机制，客户端和服务器通过交换特定的控制信息来确认彼此的可用性和愿望，并建立连接。在传输数据时，TCP将数据划分为小的数据段，并为每个段分配序列号，以确保数据按序传输和并保证完整性。连接结束时，双方再次交换控制信息，逐步关闭连接。613. UDPUDP（UserDatagramProtocol，用户数据报协议）是一种无连接的传输层协议，主要用于提供面向事务的简单信息传送服务。UDP不提供用户数据报的分段、组装及排序功能，无法保证用户数据报的有序传输。即使是处于网络拥堵的情况下，UDP也无法进行流量控制等避免网络拥塞的行为。此外，传输途中即使出现数据丢失，UDP也不负责重发。但正因如此，UDP的传输效率较TCP更高。UDP可支持那些需要在计算机之间传输数据的网络应用。624. SocketSocket是用于实现不同设备间通信的编程接口。两台设备要进行网络通信，每台设备都得有一个Socket。Socket由IP（互联网协议）地址和端口号组合而成。IP地址能确定设备在网络中的位置，端口号则能标识设备上的具体应用程序。Socket主要有两种工作模式，分别对应TCP和UDP。在编程时，使用Socket进行通信一般要经过创建Socket、绑定地址、监听连接（仅TCP需要）、建立连接（仅TCP需要）、发送和接收数据，以及关闭Socket这些步骤。63四、常用短距离无线技术1. NFC NFC（NearFieldCommunication，

近场通信

）

是一种短距离高频无线通信技术，其允许电子设备之间进行非接触式点对点数据传输。NFC技术由RFID（非接触式射频识别）演变而来，并有特定的标准集，确保具有NFC功能的设备可相互操作。NFC技术可以分为三种工作模式：主动模式、被动模式和双向模式。64NFC技术采用电磁感应耦合方式传递信息，工作在13.56MHz波段。启动NFC通信的设备，也称为NFC发起设备，在整个通信过程中提供射频场。它可以选择106kbps、212kbps、424kbps中的一种传输速度，将数据发送到另一台设备。另一台设备称为NFC目标设备，不必产生射频场，而使用负载调制技术，即可以相同的速度将数据传回发起设备。负载调制技术是指目标设备通过改变其天线阻抗来调制射频场中的电流或电压，从而产生可检测的信号。这种信号可以被发起设备接收并解码成数据。负载调制技术可以有效降低目标设备的功耗，并延长电池寿命。65NFC技术可以为服务机器人提供一种简便、安全、快捷的信息交换和控制方式。服务机器人可以通过NFC标签获取商品信息、用户偏好、任务指令等，可以通过NFC与用户进行身份验证、支付结算、反馈评价等，还可以通过NFC与其他机器人进行数据同步、协作控制、状态更新等。NFC技术在不同的应用场景中具有不同的应用效果。662. Wi-FiWi-Fi是一种无线局域网技术，它基于IEEE802.11系列标准，用于在有限范围内无线传输数据。Wi-Fi技术通过电磁波进行数据传输，可将计算机、智能手机、服务机器人和其他设备连接到互联网或局域网。Wi-Fi利用2.4GHz或5GHz频段的电磁波进行通信。设备通过内置的Wi-Fi适配器与Wi-Fi路由器或访问点建立连接。Wi-Fi路由器将有线网络连接转换为无线信号，并将数据传输给连接的设备。673. 蓝牙蓝牙（Bluetooth）是一种短距离无线通信技术，它可以实现不同设备间的数据交换和通信，而无需连接电缆。蓝牙协议可以用于服务机器人与移动设备之间的无线通信，实现服务机器人控制和数据传输等功能。通过蓝牙协议，移动设备可以向服务机器人发送控制指令、任务和地图等数据，并接收服务机器人反馈的传感器数据和状态信息。同时，蓝牙协议还支持服务机器人与移动设备之间进行点对点或多点对多点的通信，从而实现多机器人协作或者机器人与其他设备之间的交互。蓝牙协议的通信距离较短，一般不超过10m，因此在服务机器人应用中，需要考虑机器人和移动设备之间的物理距离和遮挡物等因素对通信的影响。68五、服务机器人通信的特点●

实时性：服务机器人通信需要及时传递信息和接收指令，以保持与用户或其他系统的实时互动。实时性要求通信延迟低，机器人能够快速响应用户需求。●

可靠性：服务机器人通信要求高可靠性，确保信息的准确传递和指令的正确执行。通信链路稳定性、数据完整性和错误处理能力是保证通信可靠性的关键。●

灵活性：服务机器人通信需要支持不同的通信模式和协议，以适应多样化的应用场景和需求。灵活性使服务机器人能够与不同的设备、系统和平台进行交互和集成。69●

可扩展性：服务机器人通信系统需要具备良好的可扩展性，能够支持连接多个机器人和多个用户或系统的同时通信，能方便地添加新的设备或功能，以满足不断变化的需求。●

安全性：服务机器人通信涉及敏感信息和用户隐私，因此安全性是至关重要的。通信系统需要提供机密性、完整性和身份验证等安全机制，以保护通信内容和保障用户的安全。●

节能性：服务机器人通信系统需要考虑能耗问题，尽量降低通信过程中的能源消耗，延长服务机器人的运行时间和续航能力。70六、服务机器人通信系统的质量评价实现服务机器人内部和外部通信功能的硬软件构成了服务机器人通信系统。其质量评价指标可分为有效性指标和可靠性指标两类。1. 有效性指标有效性是指服务机器人通信系统充分利用信道资源的能力，即系统中单位频带传输信息的速率。使用模拟信号时，有效性通常通过衡量系统的有效带宽来进行描述。有效带宽是指在特定频带内能够传输的最大信息量。它取决于信号的带宽、信噪比以及传输设备的特性。712. 可靠性指标可靠性是指服务机器人通信系统确保信息传输准确性和质量的能力。使用模拟信号时，可靠性通常用输出信噪比来衡量。输出信噪比是指输出信号中所含有用信号功率与噪声功率之比。较高的输出信噪比表示系统能够更有效地抵抗噪声干扰，从而提供更准确的传输。使用数字信号时，可靠性通常通过传输差错率来衡量。传输差错率是指在数据传输过程中出现错误的比率。较低的传输差错率表示系统能够更好地减少数据丢失和错误。为提高服务机器人通信系统的可靠性，可采用多种技术和策略。72§6-2

服务机器人集群通信73一、服务机器人集群通信的概念集群通信是服务机器人的一种常见通信方式，它是多个服务机器人通过特定通信协议和技术进行

实时信息交换与协同工作

的技术体系。其核心目标是实现机器人间的任务协调、状态同步和集体智能决策。741. 服务机器人集群通信方式分类服务机器集群通信包括显式通信和隐式通信两种机制。显示通信和隐式通信又可细分为不同类别，如图所示。75服务机器人集群通信机制（1）显式通信显式通信是指机器人之间通过直接的信息交流来实现协作的一种通信方式。它依赖于预设的通信协议或规则，如特定的信号、符号或数据格式，以确保信息能够准确、高效地传递。显式通信包括直接通信和间接通信两种形式。直接通信要求发送者和接收者同时在线并保持一致，因此需要一种通信协议。间接通信不需要发送者与接收者保持一致。76（2）隐式通信隐式通信是一种通过环境感知或行为交互间接传递信息的通信方式，它不依赖预设的通信协议或显式数据传输，而是利用机器人自身的传感器、执行器以及环境特征实现信息交换。隐式通信包括感知通信和环境通信两种机制。感知通信是指服务机器人利用自身传感器感知其他服务机器人或环境的信息，从而实现间接通信。环境通信是指服务机器人在环境中留下标记，供其他机器人识别并获取信息。这种通信方式利用环境作为信息传递的媒介，无需直接通信。772. 服务机器人集群通信的应用场景集群通信可以实现服务机器人之间的分工合作，从而提高工作效率。集群通信还可以通过位置和状态信息共享，避免服务机器人相互碰撞，并帮助服务机器人规避障碍物，提升整体运动控制和路径规划效果。这对于物流机器人集群、救援机器人集群等尤为重要。此外，集群通信还可以增强服务机器人的感知和决策能力。通过共享传感器数据和环境信息，机器人可以获取更全面的感知视野，从而做出更准确的决策和行动。78二、常用分布式网络1. 无线传感网络无线传感网络由大量的分布式传感器节点组成，这些传感器节点能感知并处理环境中的各种信息，还能相互通信。无线传感网络工作时，各个传感器节点通过无线通信建立网络连接。这些节点通过高效的数据传输路径将信息传递到目标节点或基站。传输信息之前，节点会将数据整合、压缩并作筛选，以减少能量消耗和网络负载。同时，节点也可以通过目标节点和基站的反馈进行任务分配和数据处理，从而实现对环境的实时监测和控制。79无线传感网络可以用于环境监测。这种网络通过部署传感器节点来感知温度、湿度、气体浓度等参数，从而为用户提供实时的环境信息。无线传感网络还可以实现对移动目标的追踪和定位。另外，无线传感网络也可用于灾害救援等领域。无线传感网络具有低功耗、自组织性强和可靠性高的特点。由于节点通常采用低功耗的硬件和通信协议，能够在长时间内工作而不需要频繁更换电池。同时，节点之间可以自动建立连接，形成自组织网络，无须人工干预。此外，无线传感网络还能通过路由算法和数据聚合等技术，提高网络的可靠性和稳定性，确保数据的准确传输。802. Ad Hoc网络AdHoc网络由一组移动设备组成，这些设备可以在没有任何基础设施的情况下直接进行通信。当移动设备进入AdHoc网络范围内时，它们可以自动发现彼此并以自组织的方式建立网络连接。每个设备在网络中都充当节点的角色，可以发送或接收信息，也可以通过中继传递其他设备的数据。节点之间通过无线通信进行数据传输，通过动态路由协议选择最佳路径进行数据转发。这样，移动设备可以实现互相通信和共享信息，形成一个临时的自组织网络。813. Mesh网络Mesh网络采用网状拓扑结构，其中每个节点都可以直接与其他节点进行通信。当一个节点想要发送数据时，它可以选择最近的邻居节点进行直接通信，也可以通过多个中间节点进行多跳转发。这种多跳转发的方式可以提高通信的可靠性和覆盖范围。Mesh网络可以应用于多个机器人之间的协同工作。每个机器人作为一个节点，可以通过Mesh网络共享信息、传递指令和协调任务，从而实现协同工作效果。82Mesh网络的特点包括自组织性强、灵活性强和鲁棒性强。由于每个节点都可以与其他节点直接通信，Mesh网络可以在没有中心控制的情况下建立和维护网络连接。Mesh网络还可以根据节点的移动和变化动态调整路由路径，适应不同环境和拓扑变化。另外，即使Mesh网络中的某些节点失效或中断，其他节点仍然可以通过其他路径进行通信，保持网络的连通性和可靠性。83三、集群组网的构建及其优化方法组网方式主要包括集中式组网和分布式组