V-REP与Python编程实现NAO机器人避障实验

在本实验报告中，我们探讨了如何利用人机交互（Human-Computer Interaction, HCI）的概念，通过V-REP仿真环境和Python编程实现NAO机器人的自动障碍物躲避功能。实验由李想（2016329621001）和李雅静（2016329621002）两位同学共同完成，目的是模拟NAO在V-REP环境中，通过Python的远程API进行运动控制，展示机器人的自主避障行为。 首先，V-REP是一个功能强大且免费的机器人模拟器，它允许用户设计、构建和测试各种类型的机器人，包括NAO。Python被选择作为控制工具，因为它是一种流行的脚本语言，适合编写自动化程序。Spyder是Python的一个优秀开发环境，但并不是必需的，但它可以提供良好的代码编写和调试体验。 实验步骤分为五个阶段： 1. 将远程API文件复制到Python工作目录，确保后续代码能够与NAO虚拟机器人通信。 2. 启动V-REP，创建一个NAO机器人模型，并对其进行设置。 3. 编写Python程序，设计控制算法来指挥NAO的运动，包括指令发送和接收机制。 4. 实现NAO的避障功能，通过编程让它在遇到模拟的障碍时能够改变方向或速度，以安全地绕过障碍。 5. 最后，整理实验报告，记录整个过程，包括实验原理、遇到的问题和解决方案，以及最终的结果展示。 评估部分强调了团队合作，两位同学需要共同完成所有实验任务。在最后的两次课上，他们需向导师展示他们的控制模拟，并准备回答关于项目的技术问题。实验报告应在课程结束时提交给导师，以总结整个学习过程和实验成果。 NAO机器人拥有25个自由度（DOF），包括摄像头和触摸传感器，这些传感器使其具备感知周围环境的能力，这对于实现避障功能至关重要。理解这些传感器的工作原理以及如何利用它们来获取环境信息，是编程过程中不可或缺的部分。 这个实验不仅锻炼了学生的编程技能，还让他们对人机交互、机器视觉以及机器人控制有了深入的理解，有助于提升他们在实际应用中解决复杂问题的能力。