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北
京
友
科
莱
科
技
< br>有
限
公
司
友
好
科
技
共
创
未
来
NAO
机器人介绍
NAO
是一个
57
厘米高的可编程仿人机器人。其关键组件如下：
·
拥有
25
个自由度（
DOF
）的身体，其关键部
件为电机与致动器。
·
一系列传感器：
< br>2
个摄像头、
4
个麦克风、
1
个超声波距离传感器、
2
个红外线发
射器和接收器、
1
个惯性板、
9
个触觉传感器及
8
个压力传感器。
·
用于自我表达的器件：语音合成器
、
LED
灯及
2
个高品质扬声器。
·
一个
CP
U
（位于机器人头部）
，
运行一个
Linux
内核，
并支持
< br>ALDEBARAN
公
司自行研制的专有中间件（
NAOqi
）
。
·
第二个
CPU
（位于机器人躯干内）
。
·
一个
55
瓦时电池，
<
/p>
根据使用方式的不同，
可为
NAO
提供
1.5
小时、
甚
至更长的
自主时间。
联系人：孙义虎（市场部）
手机：
座机：
E
mail
：
ukelai@126
.<
/p>
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创
未
来
构建机器人的应用程序具有挑战性：
应用程序建立在大量先进的复杂技术之上，如语音识别、物体识别、地图构建等。
应用程序必须安全可靠，而且能够利用有限的资源、在有限的环境中运行。
< br>
嵌入式软件
NAOqi
包含一
个跨平台的分布式机器人框架，快速、安全、可靠，为开发人员
提供了一个全面的基础，
以提高、改进
NAO
的各项功能。
<
/p>
NAOqi
使算法的
API
可供其它算法使用。
通过该软件，
用户还可选择将模
块在
NAO
上运行
或是在一台电脑上远
程运行。
用户可在
Windows<
/p>
、
Mac
或
Li
nux
系统下开发代码，并通过
C++
、
Python
、
Urbi
、
.Net
等多
种语言进
行调用。建立在该框架之上的模块提供丰富的
API
接口，以便
与
NAO
互动。
NAOqi
可满足一般机器人开发的需要：并行，资源，同步，事件。
正如在其它框架中一样，
NAOqi
中也包含通用层。
这些通用层专为
NAO
设计。
通过
NAOqi
，
不同模块（如运动、音频、视频等）之间可协调沟通，还可实现齐次规划，并与
ALMemory
模块共享信息。
运动
全方位行走
NAO
< br>行
走使
用的是
一个
简单
动态模
型（
线性
倒摆，
LIPM
）及
二次规
划
（
Quadratic
progra
mming
）
。
NAO
使用关节传感器提供的反馈信息，来完成行走平衡。这样，既可提高
机器人行走
的鲁棒性，免受小的干扰，也可吸收躯干在前面
和侧面的振荡
。此外，
NAO
还
可在多种地面上行走
，
如地毯、
瓷砖地、
木质地板等，
并可从一种地面自如地行走至另一种
地面。
全身运动
NAO
的运动模型基于一个普遍的逆运动学（
Generalized Inverse
Kinematics
）
，可处理笛卡尔
和关节控制、平衡、冗余和任务优先级等。换言之，当要求
NAO
伸出手臂时，它会同时弯
下躯干。这是因为它的手臂和腿
部关节都被考虑在内。而且
NAO
会停
止移动，以保持平
衡。
摔倒管理器
摔倒管理器（
Fall
Manage
r
）可在机器人摔倒时起到保护作用。它的主要功能在于探测机器
人的重心（
CoM
）是否超出支持多边形的范围。该支持多边
形根据接触地面的双足
的位置
来确定
。
当摔倒管理器探测到机器人要摔倒时，
所有的运动任务都会被
终止，
机器人的双臂
会根据情况处于自我保护的位置，而且机器
人重心降低，电机的刚
度也会降为零。
联系人：孙义虎（市场部）
手机：
座机：
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：
ukelai@126
.<
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视觉
NA
O
拥有两个摄像头，可以跟踪、学习并识别不同的图像和面部。
NAO
采用两个高清摄像头，有效像素达
920
万，每秒
30
帧
其中一个摄像头位于机器人前额，
拍摄其前方的
水平画面。
另一个位于嘴部，
用于扫描周围
环境。
通过视觉软件，
您可再现
NAO
看到的图片及视频流。
然而，<
/p>
如果人无法感知并分析周围的环
境，就算眼睛能看到，那又有什么
用呢？
正是出于这个原因，
NAO<
/p>
身上包含了一系列算法，用于探测和识别不同的面部和物体形状。
这样，机器人就可以认出和它说话的人、找到一个皮球或是更为复杂的物体。
这些算法均为
NAO
专门开发。
而且，
我们在开发过程中，
始终力争将处理器资源的使
用率降
至最低。
此外，通过
NAO
的
SDK
，您可
自行开发模块，并可连接至
OpenCV
（
OpenCV
：由英特尔公司最
早开发的开源计算机视觉库
）
。
您可以在
NAO
上执行模块，
或是将模块传送至与机器人连接的电脑上
。
这样，
您就可以轻松
地使用
OpenCV
的显示功能，来开发和测试自行设计的算法，并可获得图片
反馈。
音频
NAO
拥有四个麦克风，可跟踪声源，还可使用七种语言进行语音识别和声音合成。<
/p>
声源定位
让
机器人与人类互动是研制仿人机器人的主要目的之一。
声源定位功能用于确定声音来自何
方。为了生成鲁棒且有用的输出数据，同时满足
CPU
和内存方面的要求，
NAO
的声源定位功
能基于“到达时间差”法（
Time Difference of
Arrival
）
。
换言之，当
NAO
附近的某个声源发出声音时，
NAO
身上的四个麦克风在接收声波的时间上会
略有差异。例如，当有人在
NAO
左侧说话时，相应的信号会
首先到达机器人左侧的麦克风，
几毫秒之后到达位于前额与脑后的麦克风，最后到达右侧
的麦克风。
这种时间差名为“双耳时间差”
< br>（
interaural time differences
< br>，简称
ITD
）
。在这些时间<
/p>
差的基础上，通过数学运算可获得声源的当前位置。
这样，每当听到一个声音时，机器人就可借助
4
个
麦克风测量到的
ITD
值，通过运算检索到
声源的方向（方位角和仰角）
。
该功能作为一个
NAOqi
模块供用户使用。
< br>模块名为
“
ALAudioSourceLocaliz
ation
”
，
提供一
个
C++
和
Python
的
API
接口，可准确地与某一
Python
脚本或
NAO
模块互动。
Choregraphe
中也包含两个相关指令盒，帮助用户在某一行为中使用该功能：
可行的实际应用包括：
·
探测、跟踪并识别某个人
·
探测、跟踪并识别某个可发声物体
·
在某一特定方向的语音识别
·
在某一特定方向的说话者识别
·
远程安全监控
·娱乐
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手机：
座机：
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：
ukelai@126
.<
/p>
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