智能机器人研发作业指导书

智能研发作业指导书TOC\o"1-2"\h\u17849第一章绪论 36491.1研发背景与意义 3176011.2国内外研究现状 373161.3研发目标与任务 324669第二章智能技术概述 4325552.1智能定义与分类 4165002.1.1智能定义 4202042.1.2智能分类 4271942.2智能核心技术 4192342.2.1传感器技术 4151422.2.2控制技术 4290122.2.3人工智能技术 4165882.2.4通信技术 5118512.3智能发展趋势 5318232.3.1个性化定制 541412.3.2云端智能 5221452.3.3人机融合 5191152.3.4跨界融合 5291672.3.5绿色环保 59547第三章传感器与感知系统 5129103.1传感器类型与选型 5279893.1.1传感器概述 5199333.1.2传感器类型 540883.1.3传感器选型 662083.2感知系统设计 6262543.2.1感知系统概述 634203.2.2硬件设计 6200273.2.3软件设计 6277663.3传感器数据融合 7115683.3.1数据融合概述 779203.3.2数据融合方法 7233863.3.3数据融合应用 710446第四章控制系统与执行器 7208124.1控制系统设计原则 767684.2控制算法与应用 8224294.3执行器选型与功能 829949第五章机器视觉技术 95315.1视觉系统设计 9162195.1.1设计原则 9238935.1.2视觉系统架构 9142435.2图像处理与识别 9109995.2.1图像预处理 9116315.2.2特征提取 10100135.2.3目标识别 10131825.3机器视觉应用 10276615.3.1工业领域 1029365.3.2医疗领域 10274885.3.3交通领域 1012465.3.4农业领域 10291105.3.5无人驾驶 104199第六章语音识别与合成 1043796.1语音识别技术 1149536.1.1概述 11285426.1.2技术原理 1188676.1.3技术发展 1186766.2语音合成技术 11193916.2.1概述 11169646.2.2技术原理 114206.2.3技术发展 1174686.3语音交互系统设计 11139056.3.1概述 11321566.3.2系统架构 12117096.3.3关键技术 124289第七章导航与定位 12156617.1导航系统设计 12267377.1.1概述 125697.1.2设计原则 1268067.1.3系统组成 12140937.1.4关键模块设计 13115037.2定位算法与应用 13137387.2.1概述 13142797.2.2常见定位算法 1326097.2.3定位算法应用 13162877.3导航与定位系统集成 13134387.3.1概述 1312407.3.2关键技术 14316427.3.3应用 1416852第八章人工智能与深度学习 1425158.1人工智能概述 14213108.2深度学习技术 14323778.3人工智能在智能中的应用 1525415第九章操作系统与编程 15190859.1操作系统概述 15143689.2编程语言 1661199.3编程实例 161790第十章智能应用与展望 181398910.1智能在工业领域的应用 183081410.2智能在服务业的应用 181096610.3智能发展趋势与展望 19第一章绪论1.1研发背景与意义科技的飞速发展，人工智能技术逐渐渗透到各个行业和领域，智能作为人工智能技术的重要应用之一，已经成为我国科技创新的战略方向。智能具有自主感知、决策和执行能力，能够在复杂环境下替代人工完成特定任务，对于提高生产效率、降低成本、保障安全等方面具有重要意义。我国高度重视智能产业的发展，将其列为国家战略性新兴产业，为智能研发提供了良好的政策环境。1.2国内外研究现状在国际上，智能研究始于20世纪60年代，经过几十年的发展，已经在理论体系、关键技术和应用领域取得了显著成果。美国、日本、德国等发达国家在智能领域具有明显的优势，拥有丰富的研发经验和成熟的技术体系。我国在智能领域的研究也取得了较大的进展，部分技术已达到国际先进水平。在国内，智能研究主要集中在高校、科研机构和部分企业。在理论研究方面，我国学者在动力学、控制算法、视觉识别等领域取得了重要成果。在关键技术方面，我国已成功研发出多款具有自主知识产权的智能，如工业、服务等。在应用领域，我国智能在制造业、医疗、农业、物流等行业得到了广泛应用。1.3研发目标与任务本指导书旨在系统阐述智能研发的整个过程，为研发团队提供理论指导和实践参考。具体研发目标与任务如下：（1）分析国内外智能研究现状，梳理现有技术的优缺点，为后续研发提供方向。（2）针对智能的关键技术研究，包括感知、决策、执行等方面，提出创新性解决方案。（3）设计智能的系统架构，明确各模块的功能和接口，保证系统的高效运行。（4）开发智能的控制算法，实现其在复杂环境下的自适应能力。（5）验证智能的功能指标，包括运动功能、感知准确性、决策速度等。（6）探讨智能在实际应用场景中的可行性和适应性，为产业发展提供支持。（7）撰写研发报告，总结本项目的研究成果和经验教训，为后续研究提供参考。第二章智能技术概述2.1智能定义与分类2.1.1智能定义智能是一种集成了多种先进技术的复杂系统，能够在一定程度上模拟人类智能，通过感知、认知、决策和执行等环节，实现对环境的自主适应和任务的高效完成。智能具备自主学习、自主判断和自主行动的能力，能够在各种复杂环境中独立工作，为人类社会的发展提供有力支持。2.1.2智能分类智能根据功能和特点，可以分为以下几类：（1）工业：主要用于工业生产领域，如焊接、搬运、装配等。（2）服务：应用于服务业，如医疗、养老、餐饮、家居等。（3）特种：用于特殊环境，如军事、救援、探险等。（4）娱乐：用于娱乐、教育、陪伴等。（5）仿生：模拟生物特征，如四足、仿生手臂等。2.2智能核心技术智能的核心技术包括以下几个方面：2.2.1传感器技术传感器技术是智能的感知基础，包括视觉、听觉、触觉、嗅觉等多种传感器。传感器技术的发展，使能够更好地感知外部环境，为后续决策和执行提供准确信息。2.2.2控制技术控制技术是智能实现自主行动的关键，包括运动控制、路径规划、决策控制等。控制技术的优化，可以提高的运动精度、灵活性和适应性。2.2.3人工智能技术人工智能技术是智能的核心，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。人工智能技术的发展，使能够实现自主学习、自主判断和自主行动。2.2.4通信技术通信技术是智能实现协同作业和远程控制的重要手段，包括无线通信、网络通信等。通信技术的进步，有助于提高的协作能力和信息传递效率。2.3智能发展趋势2.3.1个性化定制技术的不断进步，智能将具备更多个性化功能，满足不同用户的需求。个性化定制将成为智能发展的一个重要方向。2.3.2云端智能云端智能技术将使智能实现大规模协同作业，提高整体作业效率。云端智能的发展，有望实现之间的智能共享和优化。2.3.3人机融合人机融合技术将使与人类在生理、心理等方面实现更深层次的融合，提高的人性化水平。人机融合技术的发展，有望实现与人类的和谐共处。2.3.4跨界融合智能将与互联网、大数据、物联网等领域实现跨界融合，推动产业创新和发展。跨界融合将为智能带来更广泛的应用场景和市场需求。2.3.5绿色环保绿色环保将成为智能发展的一个重要方向。通过采用清洁能源、节能技术等，智能将更加符合可持续发展的要求。第三章传感器与感知系统3.1传感器类型与选型3.1.1传感器概述传感器是智能获取外部环境信息的重要设备，它将各种物理量、化学量等非电量转换为电量，以便于后续信号处理与决策。根据感知对象的不同，传感器可分为多种类型。3.1.2传感器类型（1）视觉传感器：用于获取图像信息，如摄像头、激光雷达等。（2）触觉传感器：用于检测物体的接触、压力等信息，如压力传感器、力敏传感器等。（3）听觉传感器：用于获取声音信息，如麦克风阵列等。（4）嗅觉传感器：用于检测气体成分，如气体传感器、湿度传感器等。（5）味觉传感器：用于检测味道，如离子传感器、生物传感器等。（6）温度传感器：用于检测温度变化，如热电偶、热敏电阻等。（7）振动传感器：用于检测振动信息，如加速度计、位移传感器等。3.1.3传感器选型传感器选型应根据实际需求、功能指标、成本等因素进行综合考虑。以下为传感器选型的一般原则：（1）满足功能要求：保证传感器具有足够的精度、分辨率和响应速度。（2）兼容性：传感器应与现有系统兼容，易于集成。（3）可靠性：传感器应具有较长的使用寿命和良好的稳定性。（4）成本效益：在满足功能要求的前提下，选择成本较低的传感器。3.2感知系统设计3.2.1感知系统概述感知系统是智能的重要组成部分，它负责将传感器获取的信息进行处理、解析和融合，为提供准确、全面的环境信息。感知系统设计主要包括硬件设计和软件设计。3.2.2硬件设计硬件设计主要包括传感器的选型、布局和接口设计。以下为硬件设计要点：（1）传感器选型：根据实际需求，选择合适的传感器。（2）传感器布局：合理规划传感器的安装位置，保证信息的全面覆盖。（3）接口设计：设计传感器与控制器、计算机等硬件设备的接口，实现数据传输与控制。3.2.3软件设计软件设计主要包括信息处理、解析和融合算法的设计。以下为软件设计要点：（1）信息处理：对传感器采集的数据进行预处理，如滤波、去噪等。（2）解析算法：根据传感器类型和特点，设计相应的解析算法，提取有用信息。（3）数据融合：将多个传感器获取的信息进行融合，提高信息的准确性和可靠性。3.3传感器数据融合3.3.1数据融合概述传感器数据融合是指将多个传感器获取的信息进行整合、分析和处理，以提高信息的准确性和可靠性。数据融合技术对于智能而言具有重要意义，可以有效提高对环境的感知能力。3.3.2数据融合方法（1）传感器数据预处理：对传感器采集的数据进行滤波、去噪等预处理，以提高数据质量。（2）数据关联：根据传感器类型和特点，建立数据关联模型，确定数据之间的关联关系。（3）数据融合算法：采用加权平均、卡尔曼滤波、神经网络等方法，对关联数据进行分析和融合。（4）结果优化：根据实际需求，对融合结果进行优化，提高信息的准确性和可靠性。3.3.3数据融合应用传感器数据融合在智能领域具有广泛的应用，如：（1）导航：通过融合视觉、激光雷达等传感器数据，实现的精确导航。（2）目标识别：通过融合视觉、听觉等传感器数据，提高目标识别的准确性和可靠性。（3）环境监测：通过融合温度、湿度、气体等传感器数据，实现环境参数的实时监测。第四章控制系统与执行器4.1控制系统设计原则控制系统是智能的核心组成部分，其设计原则应遵循以下准则：（1）稳定性：控制系统应具备良好的稳定性，保证在各种环境下能够稳定运行，避免因外部干扰或内部参数变化导致的系统崩溃。（2）实时性：控制系统应具备实时性，能够对的动作进行实时调整，以满足实际应用中对实时性的需求。（3）可靠性：控制系统应具有较高的可靠性，保证在长时间运行过程中，能够保持良好的功能，降低故障率。（4）模块化：控制系统应采用模块化设计，便于系统的扩展和维护。各模块之间应具备良好的兼容性和互换性。（5）适应性：控制系统应具备较强的适应性，能够根据实际应用场景和环境变化，调整控制策略，优化功能。4.2控制算法与应用控制算法是控制系统实现功能的核心，以下为几种常见的控制算法及其应用：（1）PID控制算法：PID控制算法是一种经典的控制算法，适用于线性系统。其主要应用于的速度、位置和姿态控制。（2）模糊控制算法：模糊控制算法具有较强的鲁棒性，适用于非线性、时变和不确定性系统。其主要应用于的路径规划、姿态调整等领域。（3）鲁棒控制算法：鲁棒控制算法能够克服外部干扰和内部参数变化对系统功能的影响，适用于系统的稳定性控制。（4）自适应控制算法：自适应控制算法能够根据系统参数变化自动调整控制策略，适用于系统的动态功能优化。（5）深度学习控制算法：深度学习控制算法通过学习大量数据，实现对行为的自适应调整，适用于复杂环境下的控制。4.3执行器选型与功能执行器是实现动作的部件，其选型与功能对的整体功能具有重要影响。以下为执行器选型与功能的几个方面：（1）类型选择：根据的应用场景和需求，选择合适的执行器类型，如电磁驱动、气动驱动、液压驱动等。（2）动力功能：执行器的动力功能包括输出力、输出扭矩、速度等，应满足的动作要求。（3）精确度：执行器的精确度包括位置精度、速度精度等，对的控制功能具有直接影响。（4）响应时间：执行器的响应时间应满足的实时性要求，以实现快速、准确的动作。（5）可靠性：执行器应具备较高的可靠性，保证在长时间运行过程中，能够稳定输出动力。（6）重量与尺寸：执行器的重量和尺寸对的整体重量和空间占用具有影响，应综合考虑的设计需求。（7）兼容性：执行器应具备良好的兼容性，能够与其他系统部件协同工作，实现的整体功能优化。第五章机器视觉技术5.1视觉系统设计5.1.1设计原则视觉系统设计应遵循以下原则：（1）稳定性：视觉系统应具备较强的抗干扰能力，能够在复杂环境下稳定工作。（2）实时性：视觉系统应具备实时处理图像的能力，以满足智能实时控制的需求。（3）准确性：视觉系统应具有较高的识别精度，保证智能准确获取目标信息。（4）灵活性：视觉系统应具备可扩展性，能够根据实际应用需求进行模块化设计。5.1.2视觉系统架构视觉系统架构主要包括以下部分：（1）图像采集模块：负责将环境中的光线信息转换为数字信号。（2）图像处理模块：对采集到的图像进行预处理，如去噪、增强、分割等。（3）图像识别模块：对处理后的图像进行特征提取和分类，实现目标识别。（4）决策模块：根据识别结果，对智能的行为进行决策和控制。5.2图像处理与识别5.2.1图像预处理图像预处理主要包括以下内容：（1）图像去噪：去除图像中的噪声，提高图像质量。（2）图像增强：增强图像的对比度和清晰度，便于后续处理。（3）图像分割：将图像划分为若干区域，便于目标识别。5.2.2特征提取特征提取主要包括以下方法：（1）边缘检测：检测图像中的边缘，提取目标轮廓。（2）角点检测：检测图像中的角点，用于定位目标。（3）纹理分析：分析图像的纹理特征，用于识别目标。5.2.3目标识别目标识别主要包括以下方法：（1）模板匹配：通过比较待识别图像与模板图像的相似度，实现目标识别。（2）机器学习：利用机器学习算法，对大量样本进行训练，实现目标识别。（3）深度学习：利用深度神经网络，实现高精度目标识别。5.3机器视觉应用5.3.1工业领域在工业领域，机器视觉技术应用于产品检测、缺陷识别、自动装配等环节，提高生产效率和质量。5.3.2医疗领域在医疗领域，机器视觉技术应用于医学影像分析、病变检测等，辅助医生进行诊断。5.3.3交通领域在交通领域，机器视觉技术应用于自动驾驶、车牌识别等，提高交通安全。5.3.4农业领域在农业领域，机器视觉技术应用于作物病虫害检测、果实采摘等，提高农业产量。5.3.5无人驾驶在无人驾驶领域，机器视觉技术应用于环境感知、障碍物检测、车道保持等，实现无人驾驶功能。第六章语音识别与合成6.1语音识别技术6.1.1概述语音识别技术是指通过计算机或智能设备，将人类的语音信号转换为相应的文本信息的技术。语音识别技术在智能领域具有重要的应用价值，能够提高的人机交互体验，实现高效的信息获取与处理。6.1.2技术原理语音识别技术主要包括声学模型、和解码器三个部分。声学模型负责将输入的语音信号转换为声学特征；用于预测输入语音对应的文本信息；解码器则根据声学模型和的输出，最终识别结果。6.1.3技术发展深度学习、神经网络等技术的发展，语音识别技术取得了显著的进步。目前主流的语音识别技术基于深度神经网络（DNN）模型，如循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）等。6.2语音合成技术6.2.1概述语音合成技术是指将文本信息转换为自然流畅的语音输出的技术。语音合成技术在智能领域同样具有重要应用，可以实现的语音输出，提高人机交互的自然度。6.2.2技术原理语音合成技术主要包括文本分析、音素转换、声学模型和声音合成四个部分。文本分析负责将输入的文本信息进行预处理；音素转换将文本转换为音素序列；声学模型用于音素对应的声学参数；声音合成则根据声学参数语音信号。6.2.3技术发展语音合成技术取得了显著的进展。目前主流的语音合成技术基于深度神经网络模型，如WaveNet、Tacotron等。这些技术能够自然流畅、音质优美的语音输出。6.3语音交互系统设计6.3.1概述语音交互系统是指将语音识别技术与语音合成技术相结合，实现人机交互的系统。语音交互系统在智能领域具有广泛的应用，如智能家居、智能客服等。6.3.2系统架构语音交互系统主要包括以下模块：（1）语音识别模块：负责将用户输入的语音信号转换为文本信息。（2）文本处理模块：对识别出的文本进行预处理，如分词、词性标注等。（3）语义理解模块：对预处理后的文本进行语义解析，相应的指令。（4）任务执行模块：根据解析出的指令，执行相应的任务。（5）语音合成模块：将执行结果转换为语音输出。6.3.3关键技术（1）端到端语音识别：端到端语音识别技术可以直接将语音信号转换为文本信息，避免了传统语音识别过程中繁琐的中间步骤，提高了识别准确率。（2）多模态交互：结合视觉、触觉等多种模态信息，提高语音交互系统的功能。（3）自适应学习：根据用户的使用习惯和场景，不断优化语音识别和合成功能。（4）跨语种交互：支持多种语言之间的交互，拓展语音交互系统的应用范围。第七章导航与定位7.1导航系统设计7.1.1概述导航系统是保证在复杂环境中高效、安全地移动的关键技术。本节主要介绍导航系统的设计原则、组成及关键模块。7.1.2设计原则（1）实时性：导航系统应能在短时间内完成环境感知、路径规划、运动控制等任务。（2）稳定性：导航系统应具有较好的鲁棒性，能够在各种环境下稳定运行。（3）可扩展性：导航系统应具备可扩展性，以适应不同类型的需求。（4）安全性：导航系统应充分考虑运行过程中的安全问题。7.1.3系统组成（1）环境感知模块：负责采集周围环境信息，如激光雷达、摄像头、超声波传感器等。（2）路径规划模块：根据环境信息，规划出从起点到终点的最优路径。（3）运动控制模块：根据路径规划结果，控制的运动速度、方向等。（4）通信模块：实现导航系统与其他系统（如任务调度系统、监控系统等）的信息交互。7.1.4关键模块设计（1）环境感知模块：采用多传感器融合技术，提高环境感知的准确性。（2）路径规划模块：采用基于图论的算法，实现全局路径规划。（3）运动控制模块：采用PID控制算法，实现精确运动控制。7.2定位算法与应用7.2.1概述定位算法是导航与定位系统的核心，本节主要介绍几种常见的定位算法及其应用。7.2.2常见定位算法（1）基于测距的定位算法：如三角测量法、RSSI定位法等。（2）基于视觉的定位算法：如特征匹配法、SLAM（同时定位与地图构建）算法等。（3）基于惯性导航的定位算法：如卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。7.2.3定位算法应用（1）室内定位：在室内环境中，采用基于测距的定位算法，如WiFiRSSI定位，实现精确定位。（2）室外定位：在室外环境中，采用基于视觉的定位算法，如SLAM算法，实现自主导航。（3）复杂环境定位：在复杂环境中，采用基于惯性导航的定位算法，如卡尔曼滤波器，实现稳定定位。7.3导航与定位系统集成7.3.1概述导航与定位系统集成是将导航系统与定位算法相结合，实现高效、安全地移动。本节主要介绍导航与定位系统集成的关键技术和应用。7.3.2关键技术（1）系统集成框架：构建导航与定位系统集成的框架，实现各模块的协同工作。（2）信息融合：采用多传感器数据融合技术，提高定位精度和鲁棒性。（3）实时功能优化：针对实时性要求，优化算法和硬件资源，提高系统运行效率。7.3.3应用（1）工业应用：在工业生产环境中，实现自动导航与定位，提高生产效率。（2）医疗应用：在医疗环境中，实现自主导航，辅助医护人员完成各项工作。（3）军事应用：在军事领域，实现无人驾驶车辆的导航与定位，提高作战效能。第八章人工智能与深度学习8.1人工智能概述人工智能（ArtificialIntelligence,）是计算机科学的一个分支，主要研究如何模拟、扩展和扩充人类的智能。人工智能的目标是使计算机能够具备人类智能的某些功能，如学习、推理、感知、识别、规划等。人工智能技术的发展可以分为两个阶段：传统的基于规则的符号主义人工智能和基于数据驱动的机器学习。传统的符号主义人工智能主要采用逻辑推理、知识表示等方法，通过构建专家系统、自然语言处理等应用来实现智能。但是这种方法的局限性在于，它需要大量的人工知识和规则，且难以处理复杂的非线性问题。8.2深度学习技术深度学习（DeepLearning）是机器学习的一个子领域，它通过构建多层的神经网络模型，自动从大量数据中提取特征，实现端到端的建模和预测。深度学习技术的发展极大地推动了人工智能的进步，使得计算机能够在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得显著的功能提升。深度学习技术主要包括以下几种典型的神经网络结构：（1）卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）：主要用于图像识别、图像等任务。（2）循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks,RNN）：适用于序列数据，如自然语言处理、语音识别等。（3）对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GAN）：通过对抗性训练，具有真实感的图像、音频等数据。（4）长短时记忆网络（LongShortTermMemory,LSTM）：用于处理长序列数据，有效解决长距离依赖问题。8.3人工智能在智能中的应用人工智能技术在智能领域的应用日益广泛，以下列举几个典型的应用场景：（1）感知与识别：智能通过搭载深度学习算法的摄像头、麦克风等传感器，实现对环境信息的感知和识别。例如，可以识别物体、人脸、语音等。（2）自主导航：智能利用深度学习算法，实现对环境的建模和路径规划，实现在复杂环境中的自主导航。（3）自然语言处理：智能通过自然语言处理技术，与人类进行语音交流，实现人机交互。例如，智能、聊天等。（4）智能控制：智能通过深度学习算法，实现对机械臂、无人机等设备的精准控制，提高作业效率。（5）智能决策：智能利用深度学习算法，对大量数据进行分析，为人类提供决策支持。例如，医疗诊断、金融投资等领域。人工智能技术的不断发展，未来智能在各个领域的应用将更加广泛，为人类社会带来更多的便捷和效益。第九章操作系统与编程9.1操作系统概述操作系统（RobotOperatingSystem，简称ROS）是一种广泛应用于研究、开发和部署的开源软件框架。其主要功能是为提供硬件抽象、底层驱动、进程管理、数据传输等功能。ROS采用了分布式系统架构，使得各个节点可以独立运行，同时又能相互协作，从而实现复杂的功能。操作系统的核心组件包括：（1）节点（Node）：节点是ROS中执行特定功能的进程，每个节点可以独立运行，也可以与其他节点通信。（2）话题（Topic）：话题是节点之间传递信息的通道，节点通过发布或订阅话题来交换数据。（3）服务（Service）：服务是节点之间请求响应通信的机制，用于实现节点间的功能调用。（4）动作（Action）：动作是一种用于执行长时间运行任务的消息传递机制，它允许客户端与服务器之间进行状态同步和结果反馈。9.2编程语言编程语言是指用于编写控制程序的高级语言。以下几种编程语言在领域具有广泛的应用：（1）C：C是一种高效、功能强大的编程语言，适用于编写实时控制程序。ROS的核心组件就是使用C编写的。（2）Python：Python是一种易于学习、语法简单的编程语言，适用于快速开发和原型设计。ROS提供了Python接口，使得开发者可以方便地使用Python编写程序。（3）Java：Java是一种跨平台、面向对象的编程语言，适用于编写复杂的应用程序。（4）MATLAB：MATLAB是一种广泛应用于数值计算和仿真领域的编程语言，适用于算法的研究和验证。9.3编程实例以下是一个使用ROS和Python编写的简单编程实例，实现了一个巡线的功能：!/usr/bin/envimportrospyfromgeometry_msgs.msgimportTwistdefcallback(data):接收巡线传感器数据left_line=data.left_lineright_line=data.right_line判断是否偏离直线ifleft_lineandnotright_line:向右调整cmd.linear.x=0.5cmd.angular.z=0.5elifnotleft_lineandright_line:向左调整cmd.linear.x=0.5cmd.angular.z=0.5else:保持直行cmd.linear.x=0.5cmd.angular.z=0发布控制命令pub.publish(cmd)defrobot_line_follower():初始化ROS节点rospy.init_node('robot_line_follower',anonymous=True)创建订阅器，订阅巡线传感器数据rospy