很早就想写一篇有关仿真方面的文章了。但是一直觉得这好像没什么好写的。需要的人自己会研究出来，不需要的人，就算把程序交到他手上，他还是觉得需要更多，最好连Paper都帮他写了。但是无论如何都好，还是写一篇介绍，希望对那些有需要但是无从下手的研究生朋友们有点帮助。 本文主要内容来自我的博士论文其中的一个章节，插图是英文的，不好好像没必要翻译成中文。这点英文应该还是很容易懂得。背景知识我就不说了，我们着重了解一下仿真本身。

 

 

“仿真的本质就是用计算机来模拟出一个虚拟的模型或者环境。”对于机器人来说，仿真一共有3大块。

 

也就是模拟出一个虚拟的工作环境，机器人在这个环境中进行工作。这也是整个仿真系统中最难得一个部分。很难建立一个和真实世界非常接近的虚拟世界。真实世界中，地板的摩擦力是不同的，风是有阻力的，地板不是绝对水平的，等等。要建立一个非常接近的虚拟世界，是一件很困难的事情。不过幸运的是，机器人的工作环境一般来说都比较结构化（除了那些室外的机器人），很多物理因素可以忽略不计，比如风阻。对于低速的机器人来说，这个因素基本可以忽略。但是地板的摩擦力的变化，这就一定要考虑进去。对于移动机器人来说，工作环境的表示可以用2D表示，也可以用3D表示。2D的表现形式可以由下图表示：蓝色表示障碍物，白色的表示可以自由移动的空间。这张地图在计算机中，其实就是一个2维的像素数组，比如一个像素表示真实世界的10cm，那么100X100像素就可以表示10X10米的工作环境了。而像素的值可以是简单的0和1，用来表示有障碍物还是没有障碍物。也可以是个概率值，用来表示障碍物的真实度。

 

机器人仿真包括两个部分，第一是机器人的物理特性，比如形状。第二是机器人的动态特性，比如加速度阿，速度啊，这就需要参考机器人本身的动力学方程。每个机器人都会有这么一个方程式存在，用来描述机器人的运动轨迹和特性。在进行机器人仿真的时候，这个运动方程是一定要找出来的。否则，模拟出来的机器人和实际的机器人会有很大的差异。你的仿真结果的可信度就大大降低了。比如，下图就是两轮差分驱动机器人的动力学方程式了。

 

图：差分驱动的机器人的物理模型示意图

 

 

这就需要你能够模拟出传感器的特性。其实你不用管传感器的内部是如何工作的，你只要模拟出将传感器放在一个位置上以后，它的返回值是什么就可以了。

图：仿真的Sick LMS200 激光传感器

 

以上三大部分的关系可以用下图来表示。在仿真的环境中，仿真传感器将根据传感器的位置返回环境数据，比如（距离和角度），然后将这些数据发送给你的路径规划或者导航控制程序，用来计算出所需要的控制量，比如（机器人的速度和角度），然后这些控制量将会发送给仿真的机器人，用来计算出机器人在执行这些指令以后的状态，比如（虚拟环境中的位置和角度，以及移动速度和旋转角度）。

 

 

图：各个仿真模块之间的关系

 

其实要编写仿真程序不难，只要理清楚这些关系，找到物理模型以及动力学模型，剩下的就找个编程语言把这些编写出来就好了。用什么编程语言是没有关系的，Matlab也好，C++，Java，C#，甚至basic都是可以的。只要买一本程序的参考书+计算机图形编程方面的书+你足够的耐心和努力。很快你也可以编写出自己的仿真程序了。