今天唐突新加了一篇機器人學的基礎知識！本來我是打算直接開始寫在 Gazebo 的介紹和基本操作，但是發現後面好幾篇的內容有太多跟機器人有關性質，到處補充看起來實在有點雜亂，決定還是把這些小知識全都拉到前面來一次講清楚。

機器人學的基礎

空間座標系（Coordinate System）

在模擬環境和實際的應用中，經常會需要讓機器人了解自己身處在環境中的位置，這時候就需要使用空間座標系來定義。空間座標系是用來描述物體在空間中位置和方向的一組參考系統，一般在機器人學中會使用的是 X、Y、Z 軸互相垂直的直角坐標系，又稱為笛卡兒坐標系（Cartesian coordinate system）。

右手坐標系是其中一種習慣的表示方式，如下圖所示，右手食指、中指和大拇指依序指向互相垂直的 X、Y、Z 軸，手指指尖方向為軸的正向，且 X、Y、Z 軸分別朝向前方、左方和上方。

座標變換（Coordinate Transformation）

機器人通常需要在不同的座標系中運作：

• 全局座標系（Global coordinate system）用來描述整個環境中物體的絕對位置和方向。
• 局部座標系（Local coordinate system）是以機器人自身當原點，用來描述它周圍物體的相對位置和方向。

用汽車駕駛的角度來看，全局座標系相當於導航地圖紀錄的經緯度座標，而局部座標系則是從駕駛的角度看車外的其他物件與自己的距離、位置。

機器人在執行各種任務時，周圍物體的位置會隨著機器人的移動而變化，因此它必須隨時進行座標轉換，將自身的局部座標系中的位置和方向轉換成全局座標系的數據，才能理解在這個空間的其他東西在哪裡，藉此來計算出最佳的移動路徑或避障行為。

六個自由度（Six degrees of freedom，6-DOF）與姿態（Pose）

6-DOF 是指一個剛體在三維空間中可以活動的六個自由度，即在三個互相垂直的坐標軸上進行的平移和旋轉。

姿態（Pose） 是一般用來表示機器人在空間中的位置和身體的朝向：

• 位置（Position）：

  機器人在三維空間中的座標。根據右手座標系，三個軸上的值分別是：

  • X 軸：前進（正向）和後退（負向）。
  • Y 軸：左移（正向）和右移（負向）。
  • Z 軸：上升（正向）和下降（負向）。

• 朝向（Orientation）：

  機器人相對於某個座標系的旋轉狀態。根據右手拇指定則（拇指朝向旋轉軸正向，看四根手指的彎曲方向），三個軸上的旋轉分別是：

  • 翻滾（Roll），繞 X 軸旋轉，右翻（正向）和左翻（負向）。
  • 俯仰（Pitch），繞 Y 軸旋轉，上仰（正向）和下俯（負向）。
  • 偏航（Yaw），繞 Z 軸旋轉，左擺（正向）和右擺（負向）。

自主行動機器人（Autonomous Mobile Robots，AMR）

AMR 是一種結合多種技術來實現自主行動的機器人系統，它們不需要人類干預，而是透過身上的處理器、感測器以及控制演算法來感知環境、做出決策並執行動作。

常見的感測器

機器人利用多種感測器來收集周圍環境的數據。這些感測器幫助機器人「看到」和「理解」周遭的環境，包括物體的形狀、距離、位置等。

• 慣性測量單元（Inertial Measurement Unit，IMU）：

  IMU 提供有關加速度和角速度的資料，用於測量物體的運動狀態。IMU 常用於機器人的姿態控制和穩定導航。

• 全球定位系統（Global Positioning System，GPS）：

  GPS 用於提供物體的地理位置資訊，通常在室外環境中用於機器人或無人機的導航。

• 相機（Camera）：

  相機是用來捕捉環境影像的感測器，一般會根據機器人的任務需求，安裝不同角度的相機在機身上。

• 光達（Light Detection and Ranging，LiDAR）：

  LiDAR 利用雷射向四周掃描，測量物體與環境之間的距離，並生成精確的 3D 點雲圖。

在 Gazebo 可以透過插件（Plugins）來賦予模擬環境中的機器人感測器功能，具體的執行細節會在之後介紹。

今天介紹的內容中，6-DOF 是我在寫控制程式時覺得最抽象的部份（方向感太差），這次還特別自己做個示意圖，希望這樣以後我就不會再搞錯機器人移動方向了。