开源机器人技术工具包

构建机器人需要涉及很多学科的技能，包括嵌入式固件和硬件设计、传感器的选择、控制系统的设计，连同机械结构设计。而仿真环境能够为测试、评测和机器人技术算法的可视化提供一个虚拟的舞台，而不用花费高昂的研发成本（和时间）。本文将简要介绍一些 Linux 的开源机器人技术工具包及功能，并帮助我们判断哪些技术最适合我们使用。

软件机器人？ 华盛顿大学的研究人员创造了 Softbots 这个术语 —— 他是 软件（software） 和 机器人（robot） 这两个术语混合产生的。术语 智能代理（intelligent agent） 现在使用得更为广泛，尤其是在 Internet 实体内容中更是如此。在 1996 年，Franklin 和 Graesser 提出了第一种代理分类方法将病毒划分为自治代理。

传统机器人的类型有很多，形式也各式各样，但是随着软件代理（虚拟机器人）的出现，这些变种又大大扩充了。虚拟机器人借鉴了物理机器人的很多特性。例如，物理机器人的机动性意味着某种形式的移动，但是移动软件机器人（或 代理）也能够有机动性 —— 此处是指在网络上不同主机之间迁移的能力。图 1 给出了物理和虚拟领域中自治机器人的一个简单的分类。本文将着重使用 软件代理 作为在人工合成环境中仿真机器人的机制。

机器人的元素

不管我们是在讨论物理机器人还是虚拟（软件）机器人，有一些基本的概念都是相同的。机器人用一些传感器用来感知环境，用一些效应器来对环境进行操作，用一个控制系统让机器人按照我们期望的方式进行反应（参见图 2）。

在物理世界中，消防机器人能够使用温度传感器、红外（IR）传感器、全球定位系统（GPS）来感知环境，并使用发动机和灭火器作为效应器来对环境进行操作。而虚拟搜索代理则能够使用 Web 服务器和 HTTP 接口来感知环境（Internet）并对环境进行操作，并使用一个终端作为效应器来和用户进行通信。

图 3 所示的系统是个封闭循环，传感器负责为控制系统提供数据，而控制系统则驱动着环境中因素的变化。考虑这个问题的另外一种方法是采用反馈这个术语。假如控制系统指定了一个改变环境的操作，那么传感器就能够验证发生了这种变化，并将环境的新状态反馈给控制系统。而开放循环系统只能假设操作成功改变了环境的状态，这永远都不是什么好事。

在构建机器人时，我们必须要从一个整体来考虑传感器、效应器和控制系统。对于本文来说，我们将着重介绍控制系统，连同在将其嵌入物理机器人之前能够对其进行仿真和验证的方法。

机器人技术和仿真

仿真在机器人技术领域扮演了一个关键的角色，因为他能够进行一些实验，假如没有仿真技术，这些实验可能会很昂贵，而且需要花费大量的时间。仿真让我们能够在动态的合成环境中尝试一些做法，同时能够搜集这些响应数据，从而确定控制系统的品质。仿真还能够允许对机器人控制系统进行革新，这依赖于很多代控制系统的随机排列（遗传算法能够证实这一点）。

Linux 和机器人技术 Linux 是机器人技术采用的一个流行操作系统，因为从根源上来说，他和机器人技术的历史是类似的。机器人技术是个实验领域。他是有关优化、尝试新事务和在将来不断革新的一种技术。Linux 从根本上来说，在这些方面也都具备相同的特性。早期的机器人都很怪异，很少能够展示出实际应用价值。类似地，Linux 最开始也只是某些“瘾君子”的操作系统，但是他现在已成长为一个功能强大而且十分稳定的操作系统了，我们在从嵌入式设备到终极电脑（包括很多机器人）上面都能够找到 Linux 的踪迹。

仿真的一大长处表现在多机器人的仿真中。为这些仿真提供的一个流行比赛是机器人足球赛，在这种比赛中，参赛选手能够使用仿真机器人，也能够使用物理机器人，一组机器人会和另外一组机器人展开世界上流行的英式足球较量（这使得这项比赛很适合成为一项国际赛事）。机器人必须能够完全和整个团队中的其他机器人进行合作（可能相互之间需要进行通信），并和对手团队中的机器人展开竞赛，这对于机器人的行为是一项挑战性极强的测试。

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