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移动机器人是机电一体化技术与产品的典型代表，其涵盖了机械设计技术、电子技术、计算机技术、传感器技术、信息处理及自动化控制工程等多项技术，在科学技术领域较为活跃。
由于科研人员对机器人的研究越来越深入，机器人的各项指标和要求逐步实现，其应用范围也愈加广泛，普遍应用于工、农、医、服务等民用领域，而且在防恐防暴、军事和外空探测等领域也到达不可替代的作用。
移动机器人可以在条件复杂的环境中工作，具有自主能力的机器人，集中了机械、电子。
计算机等技术。
机器人学是一门学科交叉的综合性学科，机器人技术在工业领域显得尤为重要，可以说现代的工业发展离不开机器人技术。
基本的机器人由执行机构、控制系统、驱动装置、检测装置等四个主要的模块组成。
移动机器人在工业、农业、医疗、军事、服务等领域的价值不言而喻，而在外太空探测、海洋资源开发、核能开发等领域的应用前景极为明朗。
机器人按应用的场合和性质不同主要分为民用机器人、工业机器人、军事机器人和探索机器人等四类。
2014年巴西世界杯，对于治安混乱的里约热内卢来说，赛事安全成为一大隐患。
为了应对安保挑战，巴西政府一次性采购了30台iRobot公司生产的小型军用机器人Packbot（图1）用于安保工作。
而在此之前，该军用机器人已在各地大批的服役，在爆炸物探测与清除、危险物质侦测、放射性和核侦查及危险物品处置等方面表现异常出色，拯救无数生命。
移动机器人的应用十分广泛，极大地解放劳动力，创造了更大的价值，如工厂的流水线。
移动机器人在外太空探测时也是极为重要的。
美国和前苏联的外太空探测机器人技术水平很高，这两个国家多次对月球表面进行了探测，如美国的Apollo号登月飞船和前苏联的Lunokhod探测车都登上了月球，出色的完成探测任务。
当时国Apollo计划使用的是有人驾驶的月球车，未能实现真正意义上的的自主控制，所以并非完全意义上的探月机器人。
如今美国在经过一系列的对火星的探测任务后，已经研发了真正意义上的探月机器人，如勇气号（图2）、好奇号（图3）、机遇号等，我国自主研发的月球探测机器人玉兔号（图4），都是移动机器人技术尖端的代表。
图1小型军用机器人Packbot
图2勇气号探测机器人图3好奇号探测机器人
图4玉兔号月球车
由移动机器人技术的重要性可见，移动机器人技术已经得到世界各国的普遍关注。
1.国内外研究现状
移动机器人的研究内容与其应用环境、移动方式等有密切的联系，所以在设计时应充分地考虑各项因素。
不同的移动机器人有很多的共同的技术原理，依据各类传感器技术可以研发合适的传感器，传感器相当于人的五官一样感觉周围环境，控制技术可以研发控制器，控制器相当于人的大脑，控制各机构的运动。
移动机器人按移动结构可分为轮式机器人、履带式机器人、足式机器人、混合式机器人和特殊式机器人等四类。
不同的移动结构适用于不同的环境，如轮式机器人适用于较为平坦的环境，而履带式机器人适用于山地环境。
移动机器人有三种主要的控制方式，分别为遥控、监控和自治控制，自治型移动机器人涵盖了普通机器人的所有技术，并综合运用人工智能技术，是机器人技术的尖端代表。
中国科学院院士吴宏鑫同样认为，作为世界第一大机器人消费国，我国机器人产业市场前景广阔。
但他指出，我国企业最大的毛病就是不扎实，“没有质量,没有可靠性，就没有市场。
一台机器人，维修的时间比干活的时间还长，这样的产品不可能有市场。
所以要狠抓可靠性，狠抓质量，狠抓产业化，比产品和水平，扎扎实实创造出有中国特色的机器人。
”
机器人的技术水平很大程度地反映了一个国家科研能力的强弱。
与美国、日本等机器人技术水平较高的国家相比，我国是机器人“王国”的后来者。
但是经过不断地努力和发展，中国机器人技术在国际上已经有立足之地。
我国机器人产业的“龙头”企业新松机器人自动化股份公司,机器人产业线覆盖工业机器人、洁净机器人、移动机器人、特种机器人和服务机器人，公司市值已达354亿元,进入全球机器人行业前三甲，仅次于ABB和FANUC。
我国在移动机器人研究领域起步相对于发达国家而言较晚，但是经过多年的攻坚克难，亦可谓后起之秀，在机器人领域已硕果累累，但是问题也逐步显现，仍需努力。
导航与定位、通信技术、控制技术及智能化等因素制约了机器人技术研究的发展。
如今，电子技术的速发展日新月异，传感器技术的不断创新，使得机器人技术的发展也加快，移动机器人技术得到完善，机器人应用已逐步向各领域进军。
功能实用化、多样化和智能化的机器人将是机器人研发的方向。
可以畅想未来，机器人将遍布人类的工作和生活中。
世界各国对移动机器人越来越重视从某种程度上看，机器人技术的水平高低与否反映了一个国家的科技先进的程度。
在工业生产中，机器人代替工人生产，极大地解放了劳动力和发展了生产力，促进了经济的发展；
在军事应用中，机器人的重要性体现的淋漓尽致，最大程度地减少了伤亡，甚至对战争的成败起到了决定性的作用。
美国国防部为此还专门成立了一个紧急医疗救助小组，该小组在机器人的配合下，在战场上对伤员的救助方面取得了重大的成果；
在抢险救灾中，机器人可以做到更多的奇迹，如对生命的探测等，目前，麻省理工大学、哈佛大学和首尔国立大学已设计出蚯蚓机器人。
2.机器人双目图像采集系统的发展现状
随着半导体、微机电、嵌入式系统的高速发展，机器人已可逐渐替代人们完成各种危险甚至无法完成的工作。
在工程应用中，机器人的单视觉传感器可搜索并抓拍目标物体，提供轮廓形状及相应的大致位置信息，可实现一些难度较低且要求不高的工作场合。
相比之下，具有双目视觉传感器的立体视觉系统可提供具体的距离信息及更加逼真的物体图像，更加利于后续动作的判断，在一些操作精度要求较高的环境下具有极其重要的作用。
立体视觉系统主要是通过两个及以上的CMOS图像传感器获取物体的三维信息，经一系列运算匹配得到相关信息并最终合成为3D图像，在裸眼3D显示器上便能观看效果良好的视频图像。
目前常见的双摄像头简单拼接实现双目立体视觉图像采集方案存在以下几点不足：
（1）两个摄像头各模块之间存在较大硬件差异，较难工作在相同状态；
（2）需要大量的测试挑选才能降低双摄像头之间的差异，增加成本及工作量，即使这样任会给后续图像软件实现部分带来困难及误差。
以上存在的不足皆使得双摄像头之间数据同步难且精度差，也不利于后续图像算法实现[1]。
机器人双目同步采集系统在结构上要满足对眼睛功能的仿生要求，在信号上需同步CMOS芯片的像素时钟，所以在信号处理方面提出了新的要求。
有课题组使用可编程逻辑器件来连接传感器，使用2只CMOS芯片及配套的光学透镜，完成两只OV3640CMOS图像传感器组成的3D图像采集系统，从图像采集源头上降低了系统硬件带来的误差。
使用FPGA作为核心控制器利于双传感器图像采集的同步性控制，使用VerilogHDL硬件语言程序固化后作为独立模块工作并连接至ARM微处理器进行后续图像算法及匹配。
我国3D视觉产业虽然起步较晚，都是却得到了国家和科技人员的高度重视。
目前我过3D视觉技术的研究工作已经进入了快速增长期。
在机器人3D视觉方面，国内相关企业和科研院校如清华大学、国防科技大学、南昌大学、四川大学、合肥工业大学等高校对都对机器人3D视觉相关技术深入地研究，并发表了一列重要的研究成果。
立体场景获取技术在机器人立体视觉、航拍、汽车摄像等工程领域的场景实时获取和空间位置计算具有重要应用，其关键技术主要集中在双摄像同步采集、
视差匹配快速计算、图像特征提取等方面。
双摄像帧同步采集是立体场景获取的关键前提，是立体匹配与特征提取的基础。
目前使用分立摄像头的立体视觉采集方法主要有以下三种。
（1）基于DirectShow单摄像原理，创建两个图像采集设备，在自定义的过滤器中合成后输出，实现双摄像头数据合并与显示，动、静态场景下都会存在两路摄像“丢帧”，这种方法在监控领域有着广泛应用。
（2）使用DirectShow技术，复制单摄像原理，建立相同的两个数据流处理流程，由于没有相应关联及实时反馈，动态场景下会出现左右图像“丢帧”。
（3）采用嵌入式方法控制双摄像头同步采集，在摄像设备与计算机之间加入嵌入式控制设备分时读取摄像数据，实时性不高，增加了立体视觉开发难度及成本。
双摄像系统只有帧同步才能保证立体对图像的同步采集，从而保证时序上的匹配性。
在机器人拟人视觉方面，针对立体对图像采集时存在帧不完全同步问题，提出一种基于DirectShow技术、利用摄像数据流反馈构建的立体对图像同步采集系统保证立体对图像采集的时序同步。
3.机器人立体视觉系统
立体视觉系统框图，如图5所示。
利用两个摄像头采集左右格式立体对图像，然后经过立体处理程序显示在裸眼3D显示器上，人眼可以直接观看到立体效果，或通过机器人立体视觉处理平台实现机器人双目测距与立体场景重建。
图5立体视觉系统框图
立体视觉系统包括：
两个具有相同参数的CMOS摄像头，安装有DirectXSDK的计算机主机，裸眼3D显示器。
如果摄像设备采集输出的的不是数字信号，需要应用图像采集卡将模拟信号转换成数字信号。
使用USBCMOS数字摄像头。
该系统目的是采集左右格式立体对图像，为保证双目视差，在运行系统前需调整双CMOS摄像头的安装参数并使其完全一样。
同时进行双目摄像标定，先分别对左右摄像头标定得到其内外参数，再通过同一世界坐标中的一组定标点建立左右摄像头间的位置关系。
双CMOS摄像头的安装距离为6.5cm，在一个拥有高线性精度的导轨上可以左右移动，使双摄像图像平面位于同一平面上，并且保证双摄像头坐标轴平行、水平轴重合，调整使其符合并模拟人的双眼视差实现立体视觉[2]。
基于DirectShow技术设计的左右格式立体对图像同步采集系统，引入左右摄像数据流反馈方式，在摄像过程中利用软件实时调整并获取立体图像对，严格保证左右图像采集时的帧同步[3]。
通过分析帧同步与左右图像视差的关系验证同步性的重要性。
不管是静态场景拍摄还是动态场景拍摄，在多次实际运行中系统稳定可靠，获得的左右格式立体对图像清晰，既满足了立体场景获取参数要求还能够获得适合观看需要的立体对图像视差，可用于立体场景恢复、重建与机器人测距，及3D视频获取[4]。
4.四足机器人运动学分析
在复杂的崎岖路面下，四足步行式机器人表现出有较好的稳定性、机动性、高效性和地形适应性，其能满足野外作战行动、救灾探险、运输保障等多军事任务的需要。
4.1四足机器人腿部正运动学计算
机器人通过控制各缸的伸长来调整整个腿部及躯体的位置和姿态，以实现运动空间内的运动，根据所学知识，通过研究采用D-H法计算正运动学解。
针对腿部串联开链的特点，本文采用D-H法建立腿部坐标系，如图6所示，建立坐标系作出如下定义：
坐标系，躯体腿部连接点为O点，躯体前进方向为Z轴，垂直向下为X轴，由右手法则可知指向躯体内侧为Y轴口。
在各杆件上建立坐标系，各坐标设定腿部各关节点为（i=0，l，2，3），利用其次变换描述其相对位置关系，并得出步行腿的D-H参数如表1所示。
表一机器人退步D-H参数
α（i-1）
di
θi
1
90
L1
θ1
2
L2
θ2
3
L3
θ3
4
L4
θ4
图6单腿机构简图
从机体坐标系到足底末端坐标系的转换矩阵为：
下面建立正运动学方程，由表1可求解足底末端变换矩阵：
可求出足底末端在X轴、Y轴、Z轴上投影值分别为：
4.2四足机器人腿部逆运动学计算
四足机器人的腿1~腿4位置如图7所示，Y方向为前进方向。
图7四足机器人结构简图
图7所示为第1条腿处于摆动状态时四足爬行机器人的结构简图（对角线的两条腿同时处于摆动状态时，计算方法相同），其中∑0代表参考坐标系，∑c代表固定在机器人机体上、原点c与机器人几何中心重合的坐标系，机器人矩形机体的两边尺寸为2m和2n[6]。
根据机器人的结构可得：
RBi=Rc
其中：
Rc代表机器人机体坐标系∑c相对于参考坐标系∑0的方向矩阵．考虑到为了计算简便，本文中默认将机器人机体坐标系∑c中的X轴、Y轴、Z轴与参考坐标系∑0中的X轴、Y轴、Z轴平行，所以旋转角θ＝0°
．
因此∑c中Z轴为旋转轴，根据齐次变换可得：
根据图7及机器人站立腿的逆运动学计算，可得：
cPBi是矢量常数，是m和n的函数．
由Rc-1=RcT可得
bPAi=（bXAi，bYAi，bZAi）为摆动腿脚面中心在∑Bi中的位置矢量，因此
4.3基于MATLAB的逆运动学分析计算
根据步态规划，腿1和腿3立足点轨迹曲线如图8（a）、（b）所示。
（a）腿1在x、y、z轴上的轨迹曲线（b）腿1在x、y、z轴上的轨迹曲线
图8轨迹曲线图
由逆运动学分析可知，仿真模型的输入量和已知条件为：
1）机器人腿部末端相对于坐标原点的坐标值，即oXAi，oYAi和oZAi，其值为图8（a）、（b）所述的轨迹曲线；
2）机器人机体坐标系相对于坐标原点的坐标值，即oXc，oYc和oZc，由于此次所研究的机器人研究范围仅为直线行走，所以不涉及X，Z方向，即oXc和oZc为常量0；
3）机器人腿部与机器人机体连接点的坐标系相对于机体坐标系的坐标值，即cXbi，cYbi和cZbi，其值为常数矢量，是机体尺寸的函数；
4）各杆长度，根据模型已知。
根据逆运动学分析中的方程，基于MATLAB/Simulink建立了四足机器人逆运动学仿真模型，如图9所示。
图9MATLAB/Simulink仿真模型
运行MATLAB/Simulink仿真模型，得到机器人在一个周期内运动时各关节的变化曲线，如图11、图12所示
图11腿1髋关节、膝关节、踝关节变化曲线
图12腿3髋关节、膝关节、踝关节变化曲线
从图中可以看出，关节转动平稳，关节转角范围不超过90°
，符合步态规划要求。
本文选取了本人熟悉的一类机器人进行分析，对四足机器人进行了逆运动学分析，并根据分析结果建立了其仿真模型，得到了驱动各关节的转角曲线。
从仿真的结果可以看出机器人能按照规划步态平稳运动，验证了步态规划的合理性，并且四足机器人腿的立足点轨迹与预定的步态规划下的轨迹大致一致，验证了逆运动学分析的正确性，为四足机器人进一步的运动控制研究提供了理论基础。
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