如何实现桌面机器人稳定性和灵活性

你是否曾看到机器人狗移动时，心里想着：“它很酷，但……有点僵硬呢?” 那么你就会看到希沃德小狗机器人。它就与众不同。它不仅缓慢移动，还有一种平稳、逼真的小跑姿态。它能够瞬间转向以追踪物体，或者在指令下平稳地坐下。在这样一个桌面大小的平台上，兼具稳固的稳定性与令人惊讶的灵活性，正是最先吸引我的地方。作为一名制造者，我立刻就想问：这是怎么做到的?是什么机制让这一切成为可能?

仔细研究这个项目(无论是从比喻意义上还是从实际操作意义上进行研究，包括查阅相关文档)，我发现并没有什么神奇的秘诀。其奥秘在于硬件、机械设计和软件的完美结合——所有这些都易于获取，并且是为动手操作而设计的。以下是我从制造者的角度所做的分析。

肌肉：并非是那种仅供爱好者使用的伺服装置

卸下腿部护套，你就会发现其核心部件：高扭矩的不锈钢齿轮伺服电机。共有八个这样的电机。这些可不是那种入门级套件中常见的普通伺服电机。

专为惩罚而生：不锈钢齿轮是第一个重要特征。这款机器人是为反复行走的冲击以及搭载诸如可选的机械臂等附加装置而设计的。这种耐用性意味着您可以大胆地进行原型设计，而无需一直担心齿轮会损坏。

他们进行回应：这是关键的发现。这些是“智能”伺服装置，具有反馈回路。它们会持续将位置、速度甚至温度等数据传回至树莓派大脑。这种闭环控制对于稳定性至关重要;该系统能够实时进行微调，确保每条腿都能达到精确的目标角度，每一步也都精准无误。

以下是“小狗板”的教程内容：包括源代码、视频教程以及各种实验案例等。

骨架：优雅的力传递

这些伺服电机提供动力，但腿部的连接结构才是将简单的旋转转变成优雅的多轴运动的关键。这是一个由相互连接的杆件构成的极其简洁的系统。

•仿生效率：这种连接方式为脚部创造了一条自然的椭圆形运动轨迹——平稳的抬起、向前推动以及落脚。这种运动方式比原始的类似活塞的上下运动要节能且稳定得多。这就是从慢跑到快步跑的区别所在。

•精心设计的杠杆结构：其形状并非偶然形成。它能将伺服器的力以最佳方式放大并导向地面。这为“小狗派”机器人提供了强大的起跳力，以增强其灵活性，并且形成了一个稳定的底座，能够在转弯和应对轻微地面不平的情况下保持稳定而不倾倒。

大脑与神经系统：奇迹发生之处

这就是创造乐趣真正开始的地方。硬件奠定了基础，但运行着 ROS(机器人操作系统)的树莓派以及软件算法则使其真正“活”了起来。

•逆运动学(IK)——真正的“关键秘诀”：你不会手动设定八个伺服电机的角度来迈出一步。相反，你使用高级指令。向逆运动学求解器下达指令：“将这只脚向前移动 5 厘米，并向上移动 2 厘米。”它会立即计算出该条腿中所有三个伺服电机的精确角度，从而实现这一动作。这种抽象方式对于开发工作非常有用。

•在 ROS 环境中实现动态步态生成：在行走过程中，系统会实时使用此 IK 引擎来协调四条腿的动作。步态规划器(一个 ROS 节点)会持续计算着地模式，以在移动或转弯时保持平衡。想要实现自定义步态或调整小跑速度?您只需使用这些高级规划器即可，而无需费力处理原始伺服脉冲。

•ROS——“黏合剂”：ROS 是核心神经系统。步态规划器、逆运动学求解器、伺服驱动器以及传感器输入(摄像头、激光雷达)都能通过 ROS 网络实现无缝通信。这种模块化设计堪称开发者们的理想之选。更换导航算法或集成新传感器都遵循着标准且详尽的流程。

见证协同效应的展现：

当您通过控制器或自定义代码发出“向左转”的指令时：

•ROS 步态规划节点会调整脚步落点模式。

•IK 解算器每秒会为所有腿部重新计算数十次运动轨迹。

•精确的指令被传送到智能伺服装置上。

•伺服系统驱动连杆，从而实现协调转动。

•伺服反馈信号会返回确认信息，从而形成闭环。

为何这对你所负责的项目至关重要

这种内在的稳定性并非仅仅用于酷炫的行走演示。正是这种稳定性将“小狗板”从一款小巧的电子设备转变为一个实用的原型开发平台。

•真正有效的 AI 视觉技术：不稳定的平台破坏了计算机视觉。PuppyPi 的稳定性使其摄像头能够提供清晰的视频流，从而能够利用 OpenCV 和 MediaPipe 等库进行可靠的物体跟踪、人脸检测或手势控制。

•一款真正的移动操作器：可选的机械臂需要一个稳固的底座才能发挥作用。这个平台使您能够真实地探索移动式抓取放置和“取物”等场景。

•精确的测绘与导航：为 SLAM 系统添加可选的激光雷达之所以有效，是因为该传感器不会晃动，从而为自主导航项目提供了清晰、精确的地图。

结论

其“秘诀”在于整体性的、易于操作的工程设计。Hiwonder 小狗积木板凭借其坚固耐用、基于反馈的硬件，结合仿生学原理，并通过基于 ROS 的开放软件系统将所有部件整合在一起而取得了成功。

对于黑客者社区而言，其价值显而易见：这是一个平台，您可以从高级的 ROS 应用程序(导航、视觉)开始，然后根据自己的需求深入探索——甚至可以深入到调整步态算法和 IK 参数等层面。它省去了从零开始构建一个稳定四足机器人所需数年的努力，让您能够专注于创新的应用层。

我的下一个项目是什么呢?利用这个稳定的基础平台，借助 ROS 技术实现一种基于视觉的“跟随我”的功能，让小狗电脑能够在杂乱的环境中自主追踪并跟随一个人。它所提供的基础使这样的雄心勃勃的项目不仅成为可能，而且变得切实可行。

本文编译自hackster.io