智能机器人与运动控制课件全套1-20 运动控制系统导论 - -ROS的EKF定位与SLAM实现

智能机器人与运动控制系统1.运动控制系统导论课程基本内容运动控制系统什么是运动控制系统运动控制系统的基本构成运动控制系统发展过程及其应用运动控制系统的发展趋势智能机器人智能机器人与运动控制系统的关系智能机器人的感知系统什么是运动控制系统自动控制系统（按应用分）：运动控制(Motioncontrol)过程控制(Processcontrol)主要区别：控制过程的快慢和被控量不同问题，哪种控制系统的控制过程更快，思考？过程控制运动控制什么是运动控制系统自动控制系统（按应用分）：运动控制(Motioncontrol)过程控制(Processcontrol)主要区别：控制过程的快慢和被控量不同过程控制：啤酒发酵过程，化工提炼过程，锅炉控制运动控制：轧钢控制，数控机床控制，高速电钻控制，工业机器人许多应用同时具有这两种控制，相互融合运动控制的被控量运动控制系统的被控量：位置、速度、加速度（力/力矩）等运动控制的被控量都是可测量的运动控制的控制过程快一般以秒或毫秒计思考：控制系统的基本组成？运动控制系统组成及相关技术运动控制系统（MotionControlSystem）电力拖动控制系统（ControlSystemsofElectricDrive）通过对电动机电压、电流、频率等输入电量的控制，来改变工作机械的转矩、速度、位移等机械量，使各种工作机械按人们期望的要求运行，以满足生产工艺及其他应用的需要。运动控制系统的定义以电机与负载为控制对象，以控制器为核心，以功率变换为驱动，在自动控制理论指导下组成的自动控制系统。运动控制系统相关知识领域运动控制系统相关技术相关技术有：电机学电力电子技术计算机技术网络通信技术传感器与信号处理技术控制理论与工程技术运动控制

技术自动化技术网络通信计算机传感测量电力电子电机学运动控制系统常见电机直流电机系列运动控制系统常见电机步进电机系列接收数字控制信号，把电脉冲信号转换成角位移运动控制系统常见电机交流电机系列运动控制系统常见电机直线电机运动控制系统电机变速与传动器件变速器运动控制系统电机变速与传动器件传动器件运动控制系统特点过渡过程快，秒级或毫秒级；传动功率范围大，几毫瓦到几百兆瓦；调速范围宽，1׃100001，每小时几转到每分钟几十万转；具有较高的动、静态性能；四相限运行，能量回馈，多机协调合理地选择系统方案几乎可以适用任何电气传动场合的要求运动控制系统基本构成三大部分：电机部分，功率变换部分，控制器部分。电机部分：直流电机，交流电机及减速与传动装置。功率变换部分：可控整流，直流斩波，逆变等。控制器部分：PID控制（单环，多环）,自适应控制，模糊控制，智能控制，矢量控制，直接转矩控制等。运动控制系统的分类一、运动控制系统的分类按驱动电机分：直流传动系统－－用直流电机带动生产机械；交流传动系统－－用交流电机带动生产机械；按被控物理量分：

调速系统－－以转速为被控量；位置随动系统（伺服系统）－－以角位移或直线位移为被控量；按控制器的类型分：模拟控制系统－－以模拟电路构成控制器；数字控制系统－－以数字电路构成控制器；按闭环数分：单环，双环，多环系统。运动控制系统发展过程19世纪80年代以前－－仅有直流电气传动19世纪末，出现交流电机（鼠笼式异步交流电机）－－开始逐步使用交流电气传动20世纪30年代起，形成直流调速，交流不调速的格局20世纪后期，交流调速兴起运动控制系统发展过程微处理器的发展：

Z8080518098196TMS320电力电子器件的发展：

可控硅GTRMOSFETIGBTIPM控制理论的发展：经典控制方法：反馈控制，PID，现代控制理论：多变量，状态观测，矢量控制等运动控制系统的发展智能型驱动控制系统Wire-LinkOptical-FibreLinkFieldBus系统整合技术

整合性高

传输速度快

网络应用性高

稳定性高可靠性高Field-OrientedControlSensor-lessControlV/FControlAuto-TuningSelf-Diagnosis驱动控制技术起动转矩高

控制精度高峰值转矩高

调速范围大

动态响应快

高转速调整HYBRIDASIPMChip-IPMIPM器件集成MPU,DSP16bitCPUSOC控制芯片高效感应电机新型永磁同机各种新型电机运动控制系统发展趋势网络化高频化智能化交流化超大型化数字化集成化高压高速运动控制系统的共性问题

运动控制系统种类繁多，但根据系统基本结构和基本工作原理，可以归纳出在运动控制系统设计和分析中需解决的共性问题：电动机的选择

电力拖动系统能否经济可靠地运行，正确选择拖动电动机至关重要。应根据生产工艺和设备对驱动的要求，选择合适的电动机的种类及额定参数、绝缘等级等，然后通过分析电动机的发热和冷却、工作环境、过载能力等进行电动机容量的选择和校验。运动控制系统的共性问题(2)变流、调压方式及驱动模块选择

由于电动机的控制是通过改变其供电方式来实现的，比如：直流电动机的正反转控制需要改变其电枢电压或励磁电压的方向，而调速需要改变电枢电压或励磁电流的大小；交流电动机的调速需要改变其电源的电压和频率，因此，电能变换是实现电力传动系统的核心技术之一。

(3)系统的状态检测方法

状态检测是构成系统反馈的关键，根据反馈控制系统的原理，对于电力传动控制系统需要根据需要实时检测系统的各种状态，比如：电压、电流、频率、相位、磁链、转矩、转速或位置等。运动控制系统的共性问题(4)控制策略和控制器的设计

从控制系统角度，任何自动控制系统的核心都是控制方法的研究和控制策略的选择，电力传动控制系统也不例外。

根据生产工艺要求，研发或选择适当的的控制方法或策略是实现电力传动系统自动控制主要问题。

运动控制系统的主要应用领域机械加工，冶金，交通运输，石油加工，航天航空、国防工业、家电生产、轻工、农业、娱乐设施、智能家居等领域。

工业领域：数控机床；印刷电路板生产线：表面贴焊，快速打孔，机械手组装器件；国防领域：雷达跟踪，自动武器，飞行器控制，飞船等；家电领域：冰箱，空调，洗衣机，电脑光驱，电风扇等；机器人：机械手、足球机器人、搬运机器人等。智能电网：熔断器，开关机械加工工业机器人MarsRover2嫦娥玉兔中国高铁CRH380A达到最高时速486.1km;京沪线平均时速大约250km，最高瞬时300km.2014年试验台测试时速605km军事领域：

无人飞机，无人战车，机器战士“泰迪熊”机器人美军MQ-9“收割者”无人机智能机器人与运动控制系统的关系智能机器人是运动控制系统未来的重要应用运动控制系统是智能机器人的核心技术与普通机器人相比，智能机器人的“智能”很大程度上体现在其对于环境和自身的感知、建模能力以及自主规划、决策、控制的能力。而机器人感知能力作为“智能”的基础和构成运动控制系统反馈的关键，因此首先介绍机器人实现感知的部件——传感器传感器的作用和地位机器人传感器一般用于感知自身状态，如速度、加速度、姿态等周围环境，如亮度、颜色、距离等是机器人智能化的基础和执行各种任务的前提随着各种传感器的应用，机器人的智能化程度随之提高与生物的感知能力互有千秋传感器分类体外感知型本体感知型外传感器分类旋转角测量：增量式光电编码器光电编码器主要由光栅转盘、光源、感光器件和信号处理电路构成将输出轴的机械转动角度转换为正弦波或方波电信号正弦波或方波的数量正比于旋转的角度如何确定转动方向？旋转角测量：霍尔效应编码器霍尔效应编码器又简称霍尔编码器/磁编码器，是根据霍尔效应制作的一种磁场传感器，将变化的磁场转化为输出电压的变化。为了精确测量旋转角度，霍尔传感器芯片中一般布局多个霍尔效应器磁感线以相反方向穿越两两对称的霍尔效应器正弦波电信号的组合用于确定旋转的角度目前主流芯片能够达到14位分辨率（360度/4096线）可以测量绝对位置惯性器件：加速度计

惯性器件：加速度计在地球表面，加速度计在竖直方向一直受到重力的作用为了获得实际的惯性加速度（仅与运动相关），需要将重力剔除如果没有剔除重力作用，物体自由落体时加速度计的输出将为0单个加速度计只能测量一个轴向的加速度，将三个加速度计正交安装，可以获得一个三轴加速度计惯性器件：陀螺仪陀螺仪（英文：gyroscope），基于角动量守恒的理论设计出来的，能够测量角速度。陀螺仪主要是由一个位于轴心且可旋转的转子构成。

陀螺仪一旦开始旋转，由于转子的角动量，陀螺仪有抗拒方向改变的趋向。注意：要想获得角度（姿态角）需要进行积分，因此测量误差会随着积分而放大。惯性器件：惯性测量单元惯性测量单元（InertialMeasurementUnit）是测量物体三轴姿态角(或角速率)以及加速度的装置。一般的，一个IMU至少包含了三个单轴的加速度计和三个单轴的陀螺，有的还会有三轴磁力计测量相对于地球磁场方向的朝向IMU的数据输出频率较高，能够有效反映机器人等运动载体的瞬时运动由于存在累积误差，IMU的漂移不可避免，可通过GPS等传感器校正。测距传感器飞行时间测距

激光雷达激光扫描仪、激光测距仪、激光雷达主动发射600-1000纳米红外线激光脉冲，接收经目标反射的脉冲，测量飞行时间，结合光速计算距离激光聚焦能力强，短距离内基本不发散光速不易受温湿度等环境变化影响对时间测量精度要求高1纳秒（10-9秒）光脉冲将移动0.3米主流激光雷达精度能够达到厘米级时间测量精度达到10-10秒级成本较高二维激光雷达旋转镜面，增加一个转动自由度，将单点测距拓展为平面内测距代表产品有德国西克（SICK）的LMS系列和日本北阳（HOKUYO）的UTM、URG系列重复测量精度3厘米以内平面内扫描角度180度-270度不等

二维激光雷达三维激光雷达在二维激光雷达的基础上增加一个转动自由度可以根据运行方式分为旋转式、固态式和半固态式三维激光雷达三维旋转激光雷达代表产品Velodyne系列Robosense系列三维激光雷达固态与半固态激光雷达代表产品Hesai系列Livox系列禾赛FTXLivoxMid360机器人视觉*对人类而言，视觉是感知外部世界最有效的感知模态眼球视网膜上有1.3亿多感光细胞（视杆细胞约1.2亿个，视锥细胞约700万个）提供了约75％的外界信息，数据率达到3GB/s左右，大脑负荷的很大一部分用于处理视觉信息机器人视觉视觉系统已成为了各种自主移动机器人最重要的环境感知手段，能够提供丰富的环境感知信息。相机是构成各种机器人视觉系统的核心传感器其成像原理借鉴了眼球成像将光信号转换为数字（或模拟）图像视觉感知模态的优势信息丰富兼容性好成本低廉针孔模型相机针孔模型（小孔模型）一个小孔和一个成像平面小孔位于成像平面和原像之间任何光线只有通过小孔才能到达成像平面小孔被称为光学中心成的像是倒立的图片引自/wiki/Pinhole_camera针孔模型相机——薄透镜方程

针孔模型相机——透视投影当z远大于f时，可以忽略像平面与焦点的距离，在此近似模型下，物体成像大小与相机距离成反比，这种依赖关系叫做透视。

针孔模型相机——透视投影

[R|T]：外参，代表世界坐标系与相机坐标系的位姿关系针孔模型相机——透视投影

针孔模型相机——透视投影

针孔模型相机——透视投影

针孔模型相机——透视投影基于齐次坐标表示为矩阵运算或者

内参矩阵针孔模型相机——镜头径向畸变由于制造加工的原因，镜头一般都存在着某种程度的非线性畸变针孔相机模型并没有考虑镜头的畸变添加非线性的畸变项进行修正，能够得到成像过程更准确的数学模型无畸变成像桶形畸变枕形畸变谢谢大家智能机器人与运动控制系统2.直流电机电气模型与稳态特性直流电机的基本结构及工作原理直流电机的等效电路直流电机的稳态特性直流电机的机械特性直流电机的基本结构及工作原理直流电机的基本结构及工作原理1.基本结构

直流电机主要由定子（固定部分）和转子（转动部分）两大部分组成。定子的作用是用来产生磁场和作电机的机械支撑。转子用来感应电势而实现能量转换。图解直流电机的物理模型及基本结构图解直流电机的物理模型及基本结构直流电动机的工作原理电机内部有磁场存在将直流电源通过电刷接通电枢，使电枢导体有电流流过。载流的转子（即电枢）导体将受到电磁力f的作用f=Blia

所有导体产生的电磁力作用于转子，

使转子以n(RPM转/分)旋转。直流电机的等效电路直流电机的等效电路

电枢电流（A）电枢电压（V）

电枢反电动势（V）

1.电枢回路方程基尔霍夫电压定律

直流电机的等效电路

电动势常数（由电机结构决定）

2.反电动势方程

完整的电枢回路方程

转速（r/min）

额定磁通下的电动势转速比（V·min/r）直流电机的等效电路

转矩常数（由转子结构决定）3.电磁转矩方程

电磁转矩（N·m）

额定磁通下的转矩系数（N·m/A）直流电机的结构模型电磁转矩方程

电枢回路方程

直流电机的稳态特性稳态与电机选型电机的维持转速不变时的运动状态被称为稳态。直流电机的稳态特性和额定指标对电机选型非常重要。电机的主要额定值

稳态与电机选型MAXON电机举例/稳态与电机选型MAXON电机举例直流电机的稳态特性电机的维持转速不变时的运动状态被称为稳态。

当电机稳态运行时，电枢电流不再变化，即

直流电机的机械特性直流电机的机械特性PART

FOUR直流电机的机械特性在不同电枢电压下，转速与电磁转矩的机械特性如图，由多条平行直线构成

额定负载下额定电磁转矩

电机挂载额定负载时可以达到的最高和最低转速

最高和最低转速对应的电枢电压

最大和最小理想空载转速理想空载转速对应的转速降落

直流电机的机械特性在不同电枢电压下，转速与电磁转矩的机械特性如图，由多条平行直线构成

转速控制的要求

调速——在一定的最高转速和最低转速范围内，分档地（有级）或平滑地（无级）调节转速；稳速——以一定的精度在所需转速上稳定运行，在各种干扰下不允许有过大的转速波动，以确保产品质量；

加速——频繁起、制动的设备要求加、减速尽量快，以提高生产率；减速——不宜经受剧烈速度变化的机械则要求起、制动尽量平稳。调速系统的稳定性能指标1.调速范围

2.静差率*调速范围越大越好。

*静差率越小，转速受负载影响越小，转速的稳定度就越高，机械特性越“硬”。调速系统的稳定性能指标3.调速范围与静差率的关系

代入调速范围，可以得到调速范围与静差率的关系为：

调速系统的稳定性能指标3.调速范围与静差率的关系

由于我们希望电机转速随负载变化的变化小，即静差率越小越好，而同时期望调速范围较大。因此，调速范围和静差率是一对矛盾的指标，在实际工程中进行电机选型时需要综合考虑。谢谢大家智能机器人与运动控制系统3.直流电机调速原理与机械特性直流电机的调速方式直流PWM调速系统的原理直流PWM开环调速系统的机械特性直流电机的调速方式直流电机的调速方式

直流电机的稳态机械特性

直流电机的调速方式1.调阻调速

带某负载时的电枢电流直流电机的调速方式1.调阻调速

带某负载时的电枢电流有级调速

在工程中，电机回路的功率通常较大，因此调阻调速通常的做法是在电机回路中串入不同阻值的大功率电阻来调整电机回路中的阻值，以达到调速的目的。

由于大多数情况下电阻的阻值不能连续变化，因此大多数情况下调阻调速是有级调速，转速稳定性差，调速效率低。在实际应用中有更好的调速方案时，通常不会使用调阻调速。直流电机的调速方式2.调磁调速

带某负载时的电磁转矩

直流电机的调速方式2.调磁调速

带某负载时的电磁转矩

弱磁调速的关键在于，电机所带的负载转矩必须随着速度的升高而反比下降。在弱磁调速范围内，磁通越弱，转速越高，所容许的输出转矩越小，而容许输出转矩与转速的乘积不变，即容许功率不变，为“恒功率调速方式”。该调速方式适合负载较轻的应用场景。

相比于有级的调阻调速，弱磁调速虽然能实现平滑调速，但调速范围不大，只能在基速（即额定转速）以上作小范围的弱磁升速，在基速以下会引起输出转矩减小。因此在实际应用中有更好的调速方案时，通常也不会使用弱磁调速的方法进行电机调速。直流电机的调速方式3.调压调速

带某负载时的电枢电流直流电机的调速方式3.调压调速

带某负载时的电枢电流

在调压调速范围内，励磁磁通不变，容许的输出转矩也不变，称为“恒转矩调速方式”。这种调速方式高速时输出功率大，低速时输出功率小，多用于负载较重的场合。

相比于只能在基速以上作小范围的弱磁调速，调压调速得到的机械特性与电机的固有机械特性平行，转速的稳定性好，能在较大范围内无级平滑调速。因此，直流调速系统往往以调压调速为主，只有当转速需要达到基速以上时才会结合弱磁调速。直流电机的调速方式三种调速方式的性能与比较改变电阻只能有级调速减弱磁通虽然能够平滑调速，但调速范围不大，在基速以上作小范围的弱磁升速。在基速以下会引起输出转矩减小。调压调速能在较大的范围内无级平滑调速。

因此，直流调速系统往往以调压调速为主。直流PWM调速系统的原理直流PWM变换器

PWM调制：把恒定的直流电源电压调制成频率一定、宽度可变的脉冲电压系列，从而可以改变平均输出平均电压的大小。

双极式控制的可逆PWM变换器

根据PWM变换器主电路的形式可以将其分为可逆和不可逆两大类。由于我们只关心可逆调速系统的特性，故本节只介绍可逆PWM变换器。

可逆PWM变换器的主电路有多种形式，最常用的是桥式（也称为H形）电路。电动机M两端电压的极性随开关器件栅极驱动电压极性的变化而改变，其控制方式有双极式、单极式、受限单极式等多种，这里只着重分析最常用的双极式控制的可逆PWM变换器。

H形主电路结构+UsUg4M+-Ug3VD1VD2VD3VD4Ug1Ug2VT413AB4MVT1VT2VT32UgoUgoUgotonTUgotonT双极式控制方式第1阶段:在0≤

t≤

ton

期间，

Ug1、

Ug4为正，VT1、VT4导通，

Ug2、Ug3为负，VT2、VT3截止，电流id

沿回路1流，电机M两端电压

UAB=+Us

（1）正向运行+UsUg4M+-Ug3VD1VD2VD3VD4Ug1Ug2VT41ABMVT1VT2VT3Ug14otonTUg23otonT双极式控制方式（1）正向运行第2阶段:在ton

≤

t≤T期间，Ug1

、Ug4

为负，VT1

、VT4截止，

VD2

、VD3续流，并钳位使VT2、VT3

保持截止，电流id

沿回路2流，电机M两端电压UAB=–Us

。+UsUg4M+-Ug3VD1VD2VD3VD4Ug1Ug2VT4ABMVT1VT2VT32Ug14otonTUg23otonT双极式控制方式同一个周期内，UAB获得正负相同的脉冲波形故为双极性正脉冲较宽（非轻载时）双极式控制方式第1阶段:在ton≤t≤T期间，Ug2、Ug3

为正，VT2、VT3导通，

Ug1、Ug4为负，使VT1、VT4保持截止，电流–id

沿回路3流通，电机M两端电压UAB=–Us

+UsUg4M+-Ug3VD1VD2VD3VD4Ug1Ug2VT43ABMVT1VT2VT3（2）反向运行Ug23tonTUg14tonT双极式控制方式第2阶段:在0≤

t≤

ton

期间，Ug2、Ug3为负，VT2、VT3截止，VD1、VD4

续流，并钳位使VT1、VT4截止，电流–id

沿回路4流通，电机M两端电压UAB=+Us

；（2）反向运行+UsUg4M+-Ug3VD1VD2VD3VD4Ug1Ug2VT4AB4MVT1VT2VT3Ug23tonTUg14tonT输出波形(1)正向电动运行波形输出平均电压双极式控制可逆PWM变换器的输出平均电压为

输出平均电压

调速时，

的可调范围为0~1，–1<

<+1。当

>0.5时，

为正，电机正转当

<0.5时，

为负，电机反转当

=0.5时，

=0，电机停止双极式控制的可逆PWM变换器双极式控制的桥式可逆PWM变换器有下列优点：（1）电流一定连续；（2）可使电机在四象限运行；（3）低速平稳性好，系统的调速范围可达

1:20000左右。（4）电机停止时有微振电流，能消除静摩擦死区；（5）低速时，每个开关器件的驱动脉冲仍较宽，有利于保证器件的可靠导通。双极式控制的可逆PWM变换器

双极式控制方式的不足之处是：在工作过程中，4个开关器件可能都处于开关状态，开关损耗大，而且在切换时可能发生上、下桥臂直通的事故，为了防止直通，在上、下桥臂的驱动脉冲之间，应设置逻辑延时。直流PWM开环调速系统的机械特性双极式可逆直流PWM调速系统双极式可逆PWM调速系统是开环调速系统，原理图如下

直流PWM开环调速系统的机械特性

由于采用脉冲宽度调制，严格地说，即使在稳态情况下，PWM调速系统的转矩和转速也都是脉动的。因此接下来所提到的“稳态”，是指平均电磁转矩与负载转矩相平衡的状态，“机械特性”则是指平均转速与平均转矩（或电流）的关系。

一个开关周期内：

直流PWM开环调速系统的机械特性

平均电流和转矩分别用Id

和Te表示，平均转速n=E/Ce，而电枢电感压降的平均值Ldid

/dt在稳态时应为零，其平均值方程都可写成

机械特性方程

直流PWM开环调速系统的机械特性机械特性曲线

直流PWM开环调速系统的机械特性

不同电压下都有较大的由负载引起的转速降落；额定转速降落制约了开环调速系统中的调速范围和静差率；开环调速系统无法满足精细的性能要求；因此需要通过反馈控制构成闭环调速系统，对转速偏差自动纠正，减小转速降落，以达到减小静差率、扩大调速范围的目的。谢谢大家智能机器人与运动控制系统4.闭环直流调速系统闭环直流调速系统的原理闭环直流调速系统的机械特性单闭环调速系统的基本特征限流保护闭环直流调速系统的原理为什么设计闭环调速系统

闭环直流调速系统的原理图1

带转速负反馈的闭环直流调速系统原理框图

闭环直流调速系统的原理图2转速负反馈闭环调速系统的稳态结构框图比例控制

闭环直流调速系统的机械特性闭环直流调速系统的机械特性回顾开环调速系统中各环节的稳态关系如下

闭环调速系统在开环的基础上又增加了以下环节

转速负反馈闭环直流调速系统的静特性方程：

开环系统机械特性和闭环系统静特性的关系闭环时的静特性可写成：将转速反馈回路断开就能得到相应开环调速系统，其开环机械特性为：

开环系统机械特性和闭环系统静特性的关系比较上述两式不难得出以下的论断：因为在同样的负载扰动下，两者的转速降落分别为

和它们的关系是（1）闭环系统静性可以比开环系统机械特性硬得多。

开环系统机械特性和闭环系统静特性的关系因为闭环系统和开环系统的静差率分别为

和当n0op=n0cl

时，（2）如果比较同一的开环和闭环系统，则闭环系统的静差率要小得多。

开环系统机械特性和闭环系统静特性的关系

（3）当要求的静差率一定时，闭环系统可以大大提高调速范围。

开环系统机械特性和闭环系统静特性的关系（4）要取得上述三项优势，闭环系统必须

设置放大器。

要实现上述三项优点，都取决于一点，即设置K要足够大的放大器。开环系统机械特性和闭环系统静特性的关系

闭环调速系统可以获得比开环调速系统硬得多的稳态机械特性，从而在保证一定静差率的要求下，能够提高调速范围。

为此所需付出的代价是，必须增设电压放大器以及检测与反馈装置。

单闭环调速系统的基本特征单闭环调速系统的基本特征单闭环调速系统的基本特征

(反馈控制规律)1）被调量偏差控制

2）抵抗扰动,服从给定

3）系统的精度依赖于给定和反馈检测的精度

单闭环调速系统的基本特征1）被调量有静差

采用比例放大器的闭环系统的稳态速降为可见，只有K=

，才能使

ncl

=0，而实际系统中这是不可能实现的。因此，这样的调速系统叫做有静差调速系统。实际上，这种系统正是依靠被调量转速的偏差进行控制的。

单闭环调速系统的基本特征2）抵抗扰动,服从给定*除给定信号外，作用在控制系统各环节上的一切会引起输出量变化的因素都叫做“扰动作用”。

反馈控制系统具有良好的抗扰性能，它能有效地抑制一切被负反馈环所包围的前向通道上的扰动作用，但对给定作用的变化则唯命是从。

单闭环调速系统的基本特征3）系统的精度依赖于给定和反馈检测精度给定精度——由于给定决定系统输出，输出精度自然取决于给定精度。检测精度——反馈检测装置的误差也是反馈控制系统无法克服的，因此检测精度决定了系统输出精度。单闭环调速系统的基本特征

速度反馈控制系统的规律是：一方面能够有效地抑制一切被包围在负反馈环内前向通道上的扰动作用；

另一方面，则紧紧地跟随着给定作用，对给定信号的任何变化都是唯命是从的。限流保护PART

FOUR限流保护

限流保护图1带电流截止负反馈的调速系统稳态结构框图图2电流截止负反馈环节的I/O特性电流截止负反馈

限流保护电流截止负反馈的静特性

限流保护电流截止负反馈的静特性图3带电流截止负反馈闭环调速系统的静特性

限流保护AB段是电流负反馈起作用的工作段

限流保护DA段反映了系统下垂段静特性的来源

谢谢大家智能机器人与运动控制系统5.直流电机力学模型、状态空间模型简单直流电机动力学模型转动惯量直流电机拖动的状态空间模型简单直流电机动力学模型直流电机的闭环调速系统：

当电机接入负载时，控制会变得复杂起来。

本节从力学的角度介绍电机的运动控制。简单直流电机动力学模型刚体的平移

刚体的旋转刚体由电机驱动做旋转运动：

刚体的平移和旋转通常，平移和旋转运动是结合在一起的，例如车辆行进、吊车提升或钢铁轧机等运动

直流电机的运动方程直流电机产生电磁转矩驱动负载旋转

*扭转弹性转矩系数：刚体发生扭转时，弹性元件（如弹簧或扭转轴）所产生的恢复转矩与扭转角度之间的关系若忽略阻尼转矩和扭转弹性转矩，则系统的基本运动方程式可简化为

直流电机的运动方程

转动惯量转动惯量转动惯量对直流电机的运动控制很重要，本节介绍一般的转动惯量计算，实验测定将在下节介绍。

积分得到总的转矩

转动惯量总的转矩

假设是刚体，它所有的质量元素都以相同的角速度移动，因此上式可以改为

转动惯量

沿半径积分求得圆柱体的转动惯量为

用重力表示转动惯量

转动惯量

当绕中心旋转时，将获得最小转动惯量

直流电机拖动的状态空间模型直流电机拖动的状态空间模型电枢回路方程

反电动势方程

电磁转矩方程

运动方程

角速度与转速直流电机拖动的状态空间模型

直流电机拖动的状态空间模型

谢谢大家智能机器人与运动控制系统6.卡尔曼滤波器基础I噪声简介状态空间模型与离散时间隐Markov模型概率论基础与多元高斯分布简介：KalmanFilter最小（协）方差估计与后验概率传递Kalman滤波器与扩展Kalman滤波器噪声简介什么是噪声现实世界信号具有“不确定性”：我们想要获取、传输或分析的信号（如语音、音乐、图像、生物电信号、传感器读数、通信信号）在产生、采集、传输和处理过程中，不可避免地会混入各种不需要的成分。噪声：

随机、无规律的干扰（热噪声、散粒噪声、环境噪声）。例如，麦克风录音中的背景噪音，无线通信中的大气噪声，图像传感器中的暗电流噪声。噪声的分类过程噪声过程噪声在系统运行过程中产生，通常由环境扰动引起，主要包括摩擦噪声：直流电机内部摩擦力产生的噪声，如轴承摩擦、碳刷间摩擦等特点：随着电机运行状态的改变而变化机械振动噪声：电机内部各部件的振动引起的噪声特点：在高速运转或者负载变化较大的情况下，机械振动噪声可能会显著增加电磁干扰噪声：电机内部电流磁场的变化产生的噪声。如电流波动等特点：可能会对电机的机械特性造成影响噪声的分类观测噪声观测噪声在测量或监测过程中引入，主要包括测量设备误差：测量设备由于制作工艺具有的误差，如传感器的精度限制、线性度、零点漂移等环境干扰误差：环境中的各种干扰影响，如设备周围的电磁干扰信号、机械振动、温度变化信号处理误差：信号采集后处理过程中产生的误差，如数字化误差、滤波器效应、采样频率选择、数值计算近似等噪声与滤波器过程噪声和观测噪声难以避免，为了获得更好的系统控制效果，我们需要通过设计合适的滤波器对这两种噪声进行滤除。在现代控制理论中最常用的模型是系统的状态空间模型，在此模型基础上结合一些概率论的知识，便得到了滤波器。状态空间模型与离散时间隐Markov模型状态空间模型《现代控制理论》：线性时不变系统状态空间模型

状态向量输入向量

输出向量（观测值）

输入矩阵，描述输入对状态的影响状态空间模型

状态空间模型以LCR震荡电路为例由电感（L）、电容（C）和电阻（R）组成的电路，能够产生电磁振荡电感（L）：存储磁能，阻碍电流的变化。电容（C）：存储电能，阻碍电压的变化。电阻（R）：消耗能量，导致振荡的衰减。状态空间模型

状态空间模型

状态空间模型

状态空间模型控制周期受到计算机指令周期的限制，在时域上离散化

状态向量（隐藏的）输入向量

输出向量（观测值）状态空间模型如果该系统在每个时刻的衍化与对该系统输出的观测均受到环境中随机噪声的影响

过程噪声

观测噪声离散时间隐Markov模型

离散时间隐Markov模型

离散时间隐Markov模型直观理解，某一时刻状态只取决于上一时刻状态而不依赖更早的状态；某一时刻的观测只取决于当前状态而不依赖更早的状态。因此前述带噪状态空间模型符合“离散时间隐Markov模型”的定义，这是后续进行Kalman滤波器推导的基础。离散时间隐Markov模型

概率论基础与多元高斯分布概率论基础与多元高斯分布

概率论基础与多元高斯分布

概率论基础知识

概率论基础知识

X

的协方差矩阵(CovarianceMatrix)的定义为高斯分布高斯分布（GaussianDistribution），也称为正态分布（NormalDistribution）概率密度函数（PDF）为

概率密度函数（PDF）为

高斯分布

高斯分布然后证明

高斯分布

高斯分布

高斯分布因此有

概率密度函数（PDF）为

高斯分布

多元高斯分布多元高斯分布

连续随机向量的贝叶斯公式给定Y

条件下X

的后验概率密度函数

连续随机向量的贝叶斯公式

观测独立性马尔可夫性移动机器人定位和建图中的贝叶斯公式

移动机器人定位和建图中的贝叶斯公式

移动机器人定位和建图中的贝叶斯公式传感器观测机器人位姿谢谢大家智能机器人与运动控制系统7.卡尔曼滤波器基础II噪声简介状态空间模型与离散时间隐Markov模型概率论基础与多元高斯分布Kalman滤波器简介最小（协）方差估计与后验概率传递Kalman滤波器与扩展Kalman滤波器Kalman滤波器简介简介RudolfEmilKalman1930年5月19日—2016年7月2日1958年—1959年间，卡尔曼和理查德·布什（RichardS.Bucy）把频域上的滤波理论和技术搬到了时域，将滤波问题放在系统状态空间里处理把卡尔曼—布什滤波器进行离散化，并得到了一套完整的递推公式，即卡尔曼滤波器（KalmanFilter）卡尔曼滤波的主要优点是把维纳滤波的最优估计理论发展成可以实时递推计算的程式，因而让最优估计数学理论真正派上了用场Kalmanfilter鲁道夫.E.卡尔曼，在一次访问NASA埃姆斯研究中心时，发现这种方法能帮助解决阿波罗计划的轨道预测问题，后来NASA在阿波罗飞船的导航系统中确实也用到了这个滤波器。最终，飞船正确驶向月球，完成了人类历史上的第一次登月KalmanfilterKalmanfilter原理简介自动驾驶挑战赛，车采用GPS对自身进行定位（存在误差）100种不同地形各行驶1公里，每次都尽可能的停在终点线Kalmanfilter原理简介评判标准平均值最接近目标不同地形停止位置最集中谁赢了？Kalmanfilter原理简介√平均值最接近1km最小误差方差评判标准平均值最接近目标不同地形停止位置最集中Kalmanfilter原理简介如果知道车的动态模型，可以推算状态估计卡尔曼滤波结合了观测和预测找到车的位置的最优估计Kalmanfilter原理简介实际汽车位置可以是估计值附近的任意值，不确定性由pdf来描述Kalmanfilter原理简介实际汽车位置可以是估计值附近的任意值，不确定性由pdf来描述Kalmanfilter原理简介实际汽车位置可以是估计值附近的任意值，不确定性由pdf来描述Kalmanfilter原理简介实际汽车位置可以是估计值附近的任意值，不确定性由pdf来描述协方差变小最小（协）方差估计与后验概率传递最小（协）方差估计

最小（协）方差估计

最小（协）方差估计

后验概率传递

在线估计与概率传递𝒑(├𝒙_𝒕┤|𝒚_(𝟏:𝒕))

𝒑(├𝒙_(𝒕+𝟏)┤|𝒚_(𝟏:𝒕+𝟏))

𝒑(├𝒙_𝒕┤|𝒚_(𝟏:𝒕))

𝒑(├𝒙_(𝒕+𝟏)┤|𝒚_(𝟏:𝒕+𝟏))

在线估计与概率传递

归一化常数Kalman滤波器与扩展Kalman滤波器事实上Kalman本人对于该滤波器的推导并不是基于高斯分布的后验概率，而是基于Hilbert空间下的投影原理。对于Kalman滤波器的数学原理仅从噪声服从高斯分布的情况推导

高斯分布的后验概率

其中

高斯分布的后验概率高斯分布的后验概率

高斯分布的后验概率高斯分布的后验概率Kalman滤波器迭代

假设：①联合概率分布②先验概率分布③联合概率分布

Kalman滤波器迭代

假设：无记忆性+先验假设Lemma1①①联合概率分布②先验概率分布

Kalman滤波器迭代

假设：①①联合概率分布②先验概率分布

②

Kalman滤波器迭代

已得到：②先验概率分布③联合概率分布Predictionstep

②③

Kalman滤波器迭代Lemma2：③Correction（update）step

Kalman滤波器迭代①联合②先验③联合Predictionstep

Updatestep

Kalman滤波器迭代

Kalman滤波器迭代

Kalman滤波器迭代扩展Kalman滤波器扩展Kalman滤波器当系统中存在非线性时，噪声会从高斯变为非高斯，线性Kalman滤波器可能不收敛，此时就需要用到扩展Kalman滤波器扩展Kalman滤波器

扩展Kalman滤波器扩展Kalman滤波器对系统动态线性化来对系统动态进行近似

扩展Kalman滤波器

扩展Kalman滤波器扩展Kalman滤波器

谢谢大家2025年6月智能机器人与运动控制系统

完整的电枢回路方程

当直流电机稳定运行时，认为电枢电流恒定不变：

转动惯量的实验测定转动惯量的实验测定

含有铁、铜和复杂形状绝缘材料的复合非均匀物体，例如电机的转子，实际上只能通过近似方法来确定它的转动惯量。

当负载具有复杂机械结构时，这个问题就更加困难了，因为用户通常不知道其结构细节。有时转动惯量并不是恒定的，而是周期性地围绕一个平均值变化，例如带有曲轴和连杆的活塞压缩机。

因此，只能通过实验测定其转动惯量。

转动惯量的实验测定空载试验

转动惯量的实验测定空载试验

转动惯量的实验测定空载试验

转动惯量的实验测定空载试验

已知运动方程：

转动惯量：转动惯量的实验测定空载试验

转动惯量的实验测定

图形构造，特别是涉及微分时，精度仅仅是中等的。因此，应计算在不同的速度下的惯性，以便形成平均值。对于惯性的精度要求是适度的；在设计驱动控制系统时，误差在±10％内通常是可以接受的，不会产生严重影响。转动惯量的实验测定

谢谢大家智能机器人与运动控制系统13.线性二次型最优控制课程基本内容线性二次型最优控制有限时域线性二次型最优控制无限时域线性二次型最优控制有限时域含噪声线性二次型最优控制无限时域含噪声线性二次型最优控制线性二次型最优控制线性二次调节（LinearQuadraticRegulator,LRQ)是一种经典的控制方法适用于线性系统在给定性能指标下表现最优常用于：控制工程机器人学飞行器控制线性二次型最优控制考虑一个线性时不变系统：LQR的目标是找到一个状态反馈控制器：线性二次型最优控制LQR的目标是找到一个状态反馈控制器：为了设计最优的控制器增益矩阵𝑲(𝑡)，LQR考虑以下性能指标：线性二次型最优控制性能指标：𝑸是对状态变量的加权矩阵，表示对不同状态的重视程度𝑹是对控制输入的加权矩阵，表示对控制输入的成本的重视程度通过调整𝑸和𝑹的值，我们可以调整系统的状态变量和控制输入对性能指标的影响程度线性二次型最优控制LQR目标：找到一个最优的控制器增益矩阵𝑲∗(𝑡)，使得成本函数𝐽(𝒙,𝒖)最小化LQR的适用范围：线性系统性能指标必须是二次型有限时域线性二次型最优控制实际物理模型中，信息是离散的：传感器采集到的信息控制器发出的信息所以我们考虑为一个离散时间下的直流电机状态空间模型设计LQR控制器：有限时域线性二次型最优控制离散时间下的状态空间模型：离散时间下的控制输入：离散时间下的性能指标：有限时域线性二次型最优控制

有限时域线性二次型最优控制问题建模：有限时域线性二次型最优控制LQR可以使用动态规划的方法求解可以把𝐽(𝒙,𝒖)拆分成𝑡=𝑘时刻之前和𝑡=𝑘时刻之后两个部分。考虑直到时刻𝑁累积的最小代价：有限时域线性二次型最优控制

有限时域线性二次型最优控制

有限时域线性二次型最优控制

有限时域线性二次型最优控制

有限时域线性二次型最优控制

有限时域线性二次型最优控制

有限时域线性二次型最优控制总结离散时间下的有限时域LQR的求解过程：有限时域线性二次型最优控制有限时域主要适用于以下情况：有明确终止时间的任务：比如机器人需要在一定时间内完成一项任务时间依赖的性能指标：系统的性能指标随时间变化或者只在特定时间段内有效模型或目标参数变化：有限时域LQR能够根据每个阶段设定不同的优化目标有限操作环境：只在有限时间内运行或存在的系统无限时域线性二次型最优控制有限时域的LQR在某些时候并不适用：长期或持续操作的系统稳态或周期性任务缺乏明确终止条件的情况系统稳定性要求无限时域线性二次型最优控制因此，我们引入无限时域线性二次型最优控制无限时域线性二次型最优控制的性能指标无限时域线性二次型最优控制

无限时域线性二次型最优控制无限时域LQR可以通过同样的过程得到然而，无限时域的LQR不存在一个终端时刻和终端状态，不能递推，但并非无解，我们可以通过一个定理求解。无限时域线性二次型最优控制无限时域线性二次型最优控制基于上述定理，在无限时域的LQR中，当系统和目标函数满足上述三点条件，离散时间的Riccati差分方程存在且存在唯一的稳态解𝑷求解稳态解𝑷，可以计算当前时刻的最优控制策略无限时域线性二次型最优控制总结离散时间下的无限时域LQR的求解过程有限时域含噪声线性二次型最优控制实际的控制系统中，观测噪声和控制噪声是不可避免，我们要考虑如何为有噪声的控制模型设计最优控制器（LinearQuadraticGaussian,LQG)考虑离散时间带噪声的状态空间模型有限时域含噪声线性二次型最优控制因为状态空间模型引入了作为随机变量的噪声，有限时域的LQG的代价函数以期望的方式表示有限时域含噪声线性二次型最优控制

有限时域含噪声线性二次型最优控制

有限时域含噪声线性二次型最优控制

有限时域含噪声线性二次型最优控制

有限时域含噪声线性二次型最优控制

有限时域含噪声线性二次型最优控制

有限时域含噪声线性二次型最优控制回忆可以得到有限时域含噪声线性二次型最优控制

有限时域含噪声线性二次型最优控制总结离散时间下的有限时域LQG的求解过程：无限时域含噪声线性二次型最优控制有限时域下的LQG控制器可以分为线性二次调节和最优状态估计两部分

LQG控制器推广到无限时域下时，需要分别分析两个部分的稳态情况无限时域含噪声线性二次型最优控制无限时域下LQG线性二次调节的稳态分析与无限时域的LQR控制问题一样假设系统和目标函数满足代数Riccati方程存在唯一正定解的条件，则最优控制系数𝑲最后会趋于一个稳定解𝑷是下方代数Riccati方程的唯一正定解无限时域含噪声线性二次型最优控制

无限时域含噪声线性二次型最优控制

无限时域含噪声线性二次型最优控制

无限时域含噪声线性二次型最优控制总结离散时间下的无限时域LQG的求解过程谢谢大家智能机器人与运动控制系统14.直流电机的位置控制与跟踪直流电机控制系统、直流电机的位置控制、位置跟踪直流电机控制系统、直流电机的位置控制、位置跟踪直流电机的位置控制直流电机的位置跟踪直流电机的位置控制直流电机的位置控制是指通过调节电机的旋转角度，使其达到特定的位置或沿预定轨迹精确移动的一种任务。应用场景：机器人臂、数控机床、卫星定位系统等直流电机的位置控制利用LQG控制器解决直流电机的位置控制问题有以下好处：噪声和扰动的抑制鲁棒性和稳定性优化性能灵活性和可适应性系统整合和实现综上所述，LQG控制为直流电机的位置控制提供了一种结合了优化性能、鲁棒性和噪声处理能力的解决方案直流电机的位置控制

直流电机的位置控制

直流电机的位置控制

直流电机的位置控制

直流电机的位置控制

直流电机的位置控制

直流电机的位置控制

直流电机的位置控制实际情况中，出于控制成本的考虑，电机的控制器的算力并不会很高。对于低算力的控制器，如果用有限时域的LQG方法迭代计算反馈控制律，会严重影响控制器的实时性能。不过，回顾无限时域的LQG算法，我们发现其反馈控制系数是一个固定值，而且可以离线计算。对于低成本的控制器，我们可以考虑采用无限时域的LQG方法来实现电机的位置控制，可以提前离线计算反馈控制系数和Kalman滤波器的相关系数。直流电机的位置控制

直流电机的位置控制

直流电机的位置控制

直流电机的位置跟踪

直流电机的位置跟踪

直流电机的位置跟踪

直流电机的位置跟踪

直流电机的位置跟踪

直流电机的位置跟踪

直流电机的位置跟踪

直流电机的位置跟踪

谢谢大家智能机器人与运动控制系统15.直流电机的速度控制与跟踪课程基本内容空载速度控制、空载速度跟踪空载速度控制与跟踪空载速度控制、空载速度跟踪直流电机的位置控制是指控制电机的旋转速度，使其能够精确地保持给定的参考速度。直流电机的速度跟踪是指控制电机的旋转速度，使其能够准确地跟随一个给定的速度参考轨迹或命令信号。我们可以把速度控制看作单个给定的速度的速度跟踪，因此本章仅讨论速度跟踪的方法。空载速度控制、空载速度跟踪

空载速度控制、空载速度跟踪

空载速度控制、空载速度跟踪

空载速度控制、空载速度跟踪

空载速度控制、空载速度跟踪对于直流电机的速度跟踪问题，在设计LQG的代价函数时，我们仅以速度误差作为性能指标因为需要电机保持转动，不存在终止时刻，所以代价函数中只存在过程代价，不存在末值代价空载速度控制、空载速度跟踪

空载速度控制、空载速度跟踪

空载速度控制、空载速度跟踪

空载速度控制、空载速度跟踪

空载速度控制、空载速度跟踪

空载速度控制、空载速度跟踪

空载速度控制、空载速度跟踪

空载速度控制、空载速度跟踪

谢谢大家智能机器人与运动控制系统16.移动机器人模型课程基本内容移动机器人模型双轮差速运动学模型阿克曼转向机器人运动学模型双轮差速机器人运动学模型辨识（里程计标定）双轮差速运动学模型双轮差速模型：结构简单运动灵活物理结构：两个主动轮一个随动轮双轮差速运动学模型双轮差速的运动状态圆周运动直线运动原地旋转运动双轮差速运动学模型双轮差速运动学模型的假设始终在一个二维平面上运动非完整性约束轮子沿切向移动无横向移动无侧向移动双轮差速运动学模型

双轮差速运动学模型

双轮差速运动学模型

双轮差速运动学模型

双轮差速运动学模型

双轮差速运动学模型

双轮差速运动学模型

双轮差速运动学模型

双轮差速运动学模型

双轮差速运动学模型

双轮差速运动学模型

双轮差速运动学模型

阿克曼转向机器人运动学模型阿克曼转向机器人运动学模型：运动原理与汽车相似，整体为四轮式结构两后轮作为驱动轮提供动力两前轮作为转向轮控制方向阿克曼转向机器人运动学模型阿克曼转向原理如果要让它能够稳定地转弯，即车轮与地面不发生滑动摩擦，那么四个车轮需要围绕同一个圆心做圆周运动前两轮的旋转角度会有所差异，后两轮的前进速度会有所差异阿克曼转向机器人运动学模型阿克曼转向原理复杂，可以等效为自行车模型阿克曼转向机器人运动学模型阿克曼模型到自行车模型：基于以下假设：1.假设阿克曼转向机器人始终在同一个二维平面上运动2.机器人左右轮子与地面之间的接触约束使其只能在接触面的切线方向上滚动，而不能横向或纵向移动阿克曼转向机器人运动学模型阿克曼模型到自行车模型：基于以下假设：1.假设阿克曼转向机器人始终在同一个二维平面上运动2.机器人左右轮子与地面之间的接触约束使其只能在接触面的切线方向上滚动，而不能横向或纵向移动，这是一个典型的非完整性约束阿克曼转向机器人运动学模型

阿克曼转向机器人运动学模型

阿克曼转向机器人运动学模型

阿克曼转向机器人运动学模型

阿克曼转向机器人运动学模型

阿克曼转向机器人运动学模型基于以上数学推导，阿克曼模型的四轮的控制信号可以由自行车模型的控制信号解算得到。两种模型等效。阿克曼转向机器人运动学模型

阿克曼转向机器人运动学模型

阿克曼转向机器人运动学模型

双轮差速机器人运动学模型辨识（里程计标定）里程计对位姿的估计也受到误差的影响。里程计主要受三个误差源的影响系统误差：用于将车轮位移转换为车辆位移的运动方程中的参数不确定性造成的建模误差非系统误差，如车轮打滑或地面不平造成的误差数值漂移，即离散化运动学模型带来的误差双轮差速机器人运动学模型辨识（里程计标定）在这三个误差源中，非系统误差不可避免，数值漂移的问题可以通过从硬件上适当缩短采样周期来提高离散时间积分的精度。对于系统误差，我们可以通过减少运动参数不确定性的方法，尽可能的减少系统误差，提高机器人对当前的位置和方向的估计精度。对于双轮差速机器人，我们需要对其运动学模型进行辨识，以减少系统误差。双轮差速机器人运动学模型辨识（里程计标定）

双轮差速机器人运动学模型辨识（里程计标定）

双轮差速机器人运动学模型辨识（里程计标定）

双轮差速机器人运动学模型辨识（里程计标定）

双轮差速机器人运动学模型辨识（里程计标定）

双轮差速机器人运动学模型辨识（里程计标定）

双轮差速机器人运动学模型辨识（里程计标定）

双轮差速机器人运动学模型辨识（里程计标定）

双轮差速机器人运动学模型辨识（里程计标定）

双轮差速机器人运动学模型辨识（里程计标定）

双轮差速机器人运动学模型辨识（里程计标定）

双轮差速机器人运动学模型辨识（里程计标定）

双轮差速机器人运动学模型辨识（里程计标定）

双轮差速机器人运动学模型辨识（里程计标定）

双轮差速机器人运动学模型辨识（里程计标定）

谢谢大家智能机器人与运动控制系统18.ROS运动控制实践ROS简介发布/订阅ROS节点基于消息发布的小乌龟运动编程ROS简介ROS简介-到底是什么ROS通信机制ROSROS的通讯机制为松耦合分布式通讯ROS通信机制ROS通讯机制通讯机制的组成节点：最小可执单元，即一个进程箭头：进行数据传输话题：单向的异步通信的机制ROS的模块化设计初步了解ROS后，有以下疑问：ROS为什么会设计成这几个模块？它的通信机制为什么会是这种方式？当需要ROS实现某个任务的时候，

它又是如何运转的？一个例子假设你和同学组团去旅游：建立微信群做攻略分配任务每个人根据自己的任务和做的攻略各自完成在群里讨论进展，动态调整准备出发ROS模块化设计ROS模块化设计类比举例：组团旅游ROS模块化设计1.便于同时开发各个模块，提高协作开发效率。

2.模块内容可以更换、扩展，便于实现更复杂的功能。

3.模块具有复用性，便于快速搭建系统。ROS应用：小乌龟运动编程小海龟仿真器开启一个终端，打开roscore开启另外一个终端，启动小海龟节点再开启一个终端，进行键盘控制$roscore$rosrunturtlesimturtlesim_node$rosrunturtlesimturtle_teleop_keyturtlesim功能包中的话题和服务

名称类型描

述话题订阅turtleX/cmd_velgeometry_msgs/Twist控制海龟角速度与线速度的输入指令话题发布turtleX/poseturtlesim/Pose海龟的姿态信息，包括xy的位置、角度、线速度和角速度服务clearstd_srvs/Empty清除仿真器中的背景颜色resetstd_srvs/Empty复位仿真器到初始配置killturtlesim/Kill删除一只海龟spawnturtlesim/Spawn新生一只海龟turtleX/set_penturtlesim/SetPen设置画笔的颜色和线宽turtleX/teleport_absoluteturtlesim/TeleportAbsolute移动海龟到指定姿态turtleX/teleport_relativeturtlesim/TeleportRelative移动海龟到指定的角度和距离ROS应用：小乌龟运动编程小海龟仿真器打开一个新终端，查看ROS计算图节点/turtlesim:接受数据/teleop_turtle:发布数据主题/turtle1/cmd_vel$rqt_graph发布/订阅ROS节点发布/订阅ROS节点小海龟例程中的发布/订阅节点节点/turtlesim:接受数据（订阅节点）/teleop_turtle:发布数据（发布节点）

rostopic/turtle1/cmd_vel发布/订阅节点是ROS系统中最基本、最常用的通信方式，接下来我们就以经典的“HelloWorld”为例学习如何创建发布/订阅节点Catkin工作空间编辑和编译代码的文件夹可以协助编译目录下的所有项目操作：打开一个终端，并且输入：$source/opt/ros/kinetic/setup.bash$mkdir-pcatkin_ws/src$cdcatkin_ws$catkin_makecatkin_make是catkinworkspace下的编译指令。初次运行时，目录下会生成build、devel两个文件夹，并在src文件夹生成CMakeLists.txt文件。发布/订阅ROS节点创建新功能包在工作空间里创建一个新功能包：catkin_create_pkg创建了一个名叫tutorials的新功能包，这个包依赖于已有的ros功能包：std_msgs,rospy,在生成的package.xml中包括了名称描述、作者、证书、依赖项等$cdsrc#进入src文件夹再进行操作$catkin_create_pkgtutorialsstd_msgsrospy发布/订阅ROS节点创建新功能包编译这个新功能包$cd..#返回到catkin_ws文件夹$catkin_make发布/订阅ROS节点发布者/订阅者节点对一个Topic，节点A，B注册成为该Topic的发布者(Publisher)，他们都可以不定时的向Topic发送格式化的消息(message)节点C，D可以订阅(Subscribe)该Topic，每当Topic上出现新message，C，D都会收到通知，并调用各自的回调函数(CallbackFunction)处理新message发布者节点创建（需要在codeserver中编辑python文件）$cdsrc/tutorials#进入tutorials文件夹再进行后续操作$mkdirscripts$cdscripts$touchstr_talker.py发布/订阅ROS节点创建发布者节点编辑str_talker.py，代码如下:第一行#!/usr/bin/envpython设置环境编译并测试发布者节点#确保目前在tutorials/scripts文件夹$chmod+x./str_talker.py给文件以执行权限$cd/home/headless/catkin_ws#确保自己在catkin_ws文件夹下进行操作$

catkin_make$source./devel/setup.bash$rosruntutorialsstr_talker.py发布/订阅ROS节点发布者/订阅者节点对一个Topic，节点A，B注册成为该Topic的发布者(Publisher)，他们都可以不定时的向Topic发送格式化的消息(message)节点C，D可以订阅(Subscribe)该Topic，每当Topic上出现新message，C，D都会收到通知，并调用各自的回调函数(CallbackFunction)处理新message订阅者节点创建（需要编辑python文件）$cdsrc/tutorials#进入tutorials文件夹再进行后续操作$cdscripts$touchstr_listener.py发布/订阅ROS节点创建订阅者节点编辑str_listener.py，代码如下:第一行#!/usr/bin/envpython设置环境编译并测试订阅者节点#确保目前在tutorials/scripts文件夹#给文件以执行权限$chmod+x./str_listener.py$cd/home/headless/catkin_ws#确保在catkin_ws文件夹下操作$

catkin_make$source./devel/setup.bash$rosruntutorialsstr_listener.py发布/订阅ROS节点共同运行发布者和订阅者节点打开3个终端窗口，分别在里面运行主节点roscore，发布者节点str_talker.py，订阅者节点str_listener.py##=====TerminalNo.1=======$source/opt/ros/kinetic/setup.bash$

cd/home/headless/catkin_ws$source./devel/setup.bash$roscore##=====TerminalNo