robot-notes — 機器人知識筆記 GitHub ↗
本章與本頁目次

robot-notes — 機器人知識筆記

一份從硬體寫到調度的機器人筆記,涵蓋輪式 AMR、移動操作(車 + 機械手臂)、四足與人形四種形態。

Pudu BellaBot 送餐機器人 Bear Robotics Servi 送餐機器人


這份筆記在講什麼

機器人技術堆疊全景:由上而下是多機調度、上位機(導航與 VLM)、下位機韌體、硬體四層;左側是 Physical AI 模擬驗證,右側是法規認證與資安兩個橫切主題,底部是數學基礎

中間四層是資料實際流過的路徑:調度層決定「哪台車去做哪件事、誰先走」,上位機想「我在哪、怎麼過去」,下位機把速度指令變成馬達轉動,硬體是真正會動的東西。層與層之間的介面很窄——調度給的是任務與路權,上位機給下位機的是一組 (v, ω),下位機回報 odometry。介面窄是刻意的:每一層都能單獨替換、單獨測試。

左右兩側則是貫穿每一層的橫切主題。模擬(50)不是另外一層,而是把整條堆疊搬進電腦裡跑;法規(60)與資安(70)則是每一層都會被要求交出證據的東西。

一台機器人拆開來看

送餐機器人爆炸圖:由上而下是托盤層、觸控螢幕、深度相機、上位機、下位機主板、馬達驅動器、電池組、2D LiDAR、底盤板與急停、驅動輪與萬向輪,每個零件標出對應章節

上面那張圖是邏輯分層,這張是實體零件。同一台車的兩種看法:軟體工程師習慣看左邊那種,但真正會撞到牆、會沒電、會過熱的是這一堆東西。


機器人怎麼運作

完全沒碰過硬體的話,先建立這個直覺再往下讀。

一台送餐機器人,其實就是一台會自己走路的小推車,裡面有兩顆腦分工:

兩顆腦用一條線(UART/CAN)講話:上位機每幾十毫秒丟一個速度指令,下位機照做、再回報實際狀態。這個迴圈一直跑,車就動起來了。

上位機透過 UART 接下位機,下位機再用 CAN 匯流排接馬達驅動器與 BMS

四個全文反覆出現的核心詞:

一句話
MCU 微控制器,一顆專做即時控制的小晶片(這裡是 STM32)
(v, ω) 速度指令:v = 前進速度,ω(omega)= 轉彎的角速度
encoder(編碼器) 裝在馬達上、量「輪子轉了多少」的感測器
odometry(里程定位) 用輪子轉動量推算「我移動到哪了」,會慢慢累積誤差

懂這四個詞,就能順順讀下去了。


從哪裡開始讀

你的情況 建議路線
完全沒碰過硬體 上面「機器人怎麼運作」→ 系統架構底盤感測器,卡名詞就查 術語表
想先看全貌 系統架構
軟體背景、想補硬體 底盤馬達/FOC感測器
做下位機韌體 下位機運動控制編碼器通訊匯流排
做導航 SLAM定位路徑規劃
要選 Nav2 的 planner / controller Nav2 外掛演算法 — 十四個外掛的數學與選型判準
做多車調度 / 路網交管 路網模型與交通管制室內 AMR 路網選型OpenRMFVDA5050
想做 AI 模擬(進階) 先走完上面硬體/導航,再讀 Physical AI 總覽
要準備上線合規 法規與認證總覽資安總覽
想比較不同形態 形態分支總覽 — 一張表看輪式 / 移動操作 / 四足 / 人形在自由度、支撐面、控制核心、法規上差在哪
想知道力矩怎麼算(動力學) 機器人動力學 — 運動學什麼時候不夠用、M/C/N 三項從哪長出來、模型怎麼進控制器
做叉車 / 搬運車的控制器 回授控制:PID、LQR 與 MPPI — 哪一層該用 PID、哪一層該用 LQR,三條控制律都從第一性原理推起,後半整章落到叉車
要在搬運車上裝手臂 手臂運動學底盤與手臂的耦合
想搞懂四足為什麼難 足式的根本分岔步態與致動

進階小節(如數位電路 §15 半導體物理、定位 §28 地標 PnP)初讀可跳過,需要時再回來。 看不懂的名詞 → 查 術語表,開頭有一節「基礎詞」放讀任何一篇之前該知道的。


文件索引

00-overview 系統全貌

10-core 共通核心 — 換了形態,這幾層還在

10-core/10-hardware 硬體

底盤與傳動不在這裡——它只對輪式成立,放在形態分支。這就是「共通核心 vs 形態分支」判準的第一個實例。

10-core/20-firmware 韌體

10-core/30-navigation 導航

20-forms 形態分支 — 換了形態,這幾層就得換

40-fleet 多機調度

路網與交管(先讀這兩篇)

跨車隊協調

底層通訊

50-physical-ai Physical AI(進階)

術語密度較高,建議先讀完 00/10/30。

55-vlm-llm VLM & LLM

60-compliance 法規與認證

70-security 資安

90-foundations 數學與力學基礎

參考論文


這個 repo 怎麼寫的

歷史原始整理文件保留在 docs/_legacy/(內容已拆分到上述主題檔)。