机器人技术是发展最快的工程领域之一，也是最具挑战性的领域之一。几乎所有的机器人都具有不同的操作环境，不同的行为或任务以及不同的连接的传感器和执行器。因此，人们经常使用不同的开发工具在不同的硬件平台上开发机器人。由工程师开发的在一个机器人中成功使用的可用控制系统几乎无法在另一机器人中重用，因为在传感，自治和电动机控制中使用的应用程序编程接口（API）在语法上是不同的。在设计，原型化和部署机器人应用程序时，存在三个最大的挑战：集成传感器和执行器，实现自主性以及将确定性控制算法部署到嵌入式硬件。为了应对这些挑战，LabVIEW RoboTIcs提供了一组全新的机器人特定的传感器和执行器驱动程序，以及用于复杂导航计算的新代码库。此外，使用LabVIEW，开发人员仅需使用软件开发环境来设计控制算法，连接实际的I / O并将其部署到确定性的硬件目标即可。 ＆amp; nbsp; 1。集成传感器和执行器如果设计人员可以获取实际的传感器输入并具有控制实际执行器（例如电动机）的能力，则可以加快机器人原型的开发速度。 LabVIEW RoboTIcs包括新的VI选项，可用于配置，控制和从自动驾驶汽车中一些最常用的传感器获取数据，并且可以使用接收到的数据。无论是低成本的红外传感器还是高分辨率的光定向和测距（LIDAR）传感器，LabVIEW RoboTIcs都可以使用户快速检索传感器数据，从而使他们可以将更多精力放在实现高级智能和控制上。此外，无论是无刷电动机，有刷直流电动机还是步进电动机，LabVIEW RoboTIcs都提供了多种连接和控制电动机的方法。图1. LabVIEW Robotics包含了一套完整的新驱动程序，用于自治系统中最常用的传感器。弗吉尼亚理工大学设计的盲人驾驶车辆是依赖传感器反馈和执行器控制的机器人的典型示例。这种半自动车辆具有基于触摸的人机界面，允许盲人驾驶员做出驾驶决策。传感器根据车辆的状态收集重要信息，例如，通过霍尔效应传感器收集速度信息，并通过弦电位计收集转向角。光线定向和测距（LIDAR）传感器会扫描驾驶环境，然后识别障碍物或交通标志。 ＆amp; shy;＆amp; shy;学生可以快速收集通过这些传感器获得的数据，然后使用NI CompactRIO嵌入式平台的高速现场可编程门阵列（FPGA）进行LabVIEW中的直接处理。处理完这些传感器数据后，学生们使用LabVIEW和CompactRIO来控制大量的晶体管和继电器，以启动具有不同强度的驾驶员所穿背心中的电动机。驾驶员可以使用触觉背心来调节速度，以便自由行驶直到达到速度限制。当速度达到上限时，背心会提示驾驶员需要多少制动力才能使车辆恢复安全速度。学生们使用基于FPGA的LabVIEW来实现这种电动机控制，从而大大缩短了检测障碍物和使电动机全速振动之间的时间。对于驾驶员来说，这在紧急情况下非常重要。图2.弗吉尼亚理工大学的盲人驾驶汽车使用LabVIEW和CompactRIO来完成与传感器和执行器的通信，算法开发和部署。阿迪＆amp; bull; 16岁的哈根（Hagen）开着盲人的汽车，并带了弗吉尼亚理工大学的设计师格雷格＆amp; bull; Garnerman（乘客座位）外出开车。在短短的两个学期中，有9位大学生完成了设计，盲人驾驶员可以安全地完成基本的驾驶任务。 LabVIEW具有直观的图形操作界面，并且LIDAR和其他传感器也很容易获得。这使我们能够快速有效地为由机械工程专业的大学生组成的团队构建定制的嵌入式软件。 ＆amp; mdash;＆amp; mdash; Greg＆amp; bull; Garnerman，弗吉尼亚理工大学的学生，团队负责人。 2.实现机器人自治的自治代码库是一项具有挑战性且非常重要的任务。对于诸如导航这样的任务，算法变得越来越复杂，这通常需要软件开发人员具备计算机科学方面的背景知识。此外，如果代码无法重复使用，则每次启动新项目时，工程师始终必须从头开始开发算法。