单挑稚晖君，设计自动驾驶两轮车，结果发生意外…这个up主超级励志！

近年来自动驾驶大爆发，不仅仅是各大厂商纷纷入局，网络上也涌现出一批科技达人，设计各种类型的自动驾驶自行车，自动驾驶电动车……

最近B站一位UP主发了一条视频，说自己之前以电动汽车为原型，设计了一辆自动驾驶两轮车，车是设计出来了，结果却因为意外把一条腿给炸没了。

车子的核心原理是，基于角动量守恒理论设计的。在车的内部，有一个高速旋转陀螺仪，速度可达到每分钟上万转，当物体高速旋转的时候，它的角动量很大，旋转的轴就会一直稳定的指向一个方向，意思是说，想要更加稳定，就必须转得足够快，以此来保证两轮车平衡。

之所以会出现意外，是因为他当时把转数调太高，导致内部的陀螺仪炸开，飞出的铁块把腿给炸没了。据他描述当时的场面惨不忍睹，机床上两公分厚的铸铁都没有抗住，炸了一个缺口，房屋墙壁也炸出来好多洞。

之前稚晖君设计过无人驾驶自行车，与他的自行车相比，这个以电动车为原型设计的无人驾驶两轮车，可以载人。不过因为受伤的缘故，这位UP主说，之前设计的这个车子也就一直搁置下来，他格外提醒，大家在工作和做研究的时候，一定要注意安全。

真的是被这位UP主深深感动到，可以说是非常励志了，在他的个性签名写的是“意外受伤截肢，很幸运的捡了条命，以后积极生活”，更有意思的是，他给自己设计了各种功能的假肢，果然没有什么可以抵挡对科技创造的热情。

如何设计一辆无人驾驶两轮车

那么具体如何设计一辆两轮无人驾驶车呢？从稚晖君视频，可以详细的了解到每一个设计步骤，他设计的是一辆无人驾驶自行车。

首先，与4个轮子的汽车不同，自行车是一个欠驱动系统，不进行控制的话，不仅不能跑，还站不稳，因此这里需要一套复杂的自动控制系统；

其次，为了把驾驶员工具人的存在性给去掉，需要给车子搭载一套传感器组成的感知网络，以及一个算力足够强大的计算芯片作为大脑；

最后，就是在前面的硬件基础上开发实现一套巧妙的感知和控制算法，俗称注入灵魂。

第一步，硬件改造，让车子跑起来

稚晖君改造的自行车是一辆死飞（Fixed Gear），它结构很简单，没有刹车，减速靠反向蹬车。首先是使用计算机辅助工具CAD来进行建模，一通操作之后得到一辆虚拟的自行车。

图：用CAD建模得到的虚拟自行车

有了车体模型之后，所有的改造工作都可以在计算机上完成。

图：在设计图纸上改造完成的车子

稚晖君给车子安装了两个巨大的无刷电机，以及一个控制龙头的舵机。传感器方面，搭载了一个RGBD的深度相机，加速度计和陀螺仪，以及一个激光雷达。电池使用的是6S的航模动力锂电池，续航大概有2-3个小时。主控计算模块被安置在座椅的后方。

两个无刷电机的作用是什么呢？自行车前后方的平衡靠的是两个轮子，以及地面的摩擦力，而左右的平衡，在骑行的时候靠左右调节龙头，来获得转向加速度，以此抵消重力的影响，而静止状态下怎么平衡呢，靠的是角动量守恒。

角动量守恒定律是自然界中最普遍的守恒定律之一，当系统中一个物体角动量发生变化的时候，就会将力矩传递给其他物体，中间的无刷电机，就是用于驱动的动量轮，后面的无刷电机，则是用于靠摩擦力驱动后轮，让车子整体前后运动。

图纸设计完之后，就是零件加工，其中一部分零件可以用3D打印制作，但由于做的东西功率比较硬核，3D打印塑料的硬度和刚性，都不太适合作为核心的结构件，所以用于固定电机的零件，使用的是金属来加工。凑齐改造所需的所有零件，组装完成就是下面的样子。

第二步，智能化，安装主控模块以及AI计算单元

我们在设计机器人时，会将计算系统分为低算力、低时延、运行实时系统的小脑，用于控制身体，以及高算力、高时延、运行非实时操作系统的大脑，用于感知、思考和决策。

在这个系统中，小脑使用的是MCU ESP32，大脑用的是昇腾310 AI处理器，昇腾310搭载达芬奇Core，可以提供最高22TOPS的AI算力。

图：再设计了一个载板，把两个计算单元整合到一起

大脑和小脑通过总线相连，并在软件上实现一套RPC框架，让它们可以方便地进行通信。

小脑的框架是基于FreeRTOS，主要是实现传感器的数据处理，以及电机的控制算法，简单地划分了三个任务：闭环控制线程，电机通信线程，以及屏幕刷新线程。

大脑的软件框架则要复杂很多，除了基于昇腾的整个AI栈之外，稚晖君还在系统中使用了ROS，这是机器人界常用的框架，它本质上是一个高性能的通信中间件，后面的消息分发、业务串流、SLAM等的实现都是基于ROS开发的。

大脑和小脑有了之后，电路方面还有一个很重要的模块，那就是心脏，采用的是Ctrl-FOC驱动器，这个驱动器很厉害，虽然体积很小，却实现了两路共100A的无刷电机FOC控制，同时还顺便驱动了前面的60KG舵机，以及一个散热风扇。

图：把结构零件和电路全部整合起来，就完成了

第三步，算法，给机器注入灵魂

稚晖君介绍，机器人是一个复杂的系统，设计的时候，科学的方法是首先对机器人进行理论上的分析，也就是运动学和动力学的建模，数学建模会告诉我们哪些事情是相对容易的，哪些是复杂的。

举例来说，在这个车子的控制代码中，有超过50个重要参数、控制周期、反馈矩阵、PID增益、滤波器截止频率等，这些数字要全部得到合理设置，才能使系统进入稳定，且快速收敛的状态。

而一些物理参数的设置，比如说，电机功率应该选多大？飞轮质量应该选多少？重心的分布怎么设置才比较合理等，也都需要有准确的数学模型来进行指导。

在得到模型之后，为了进一部验证理论的准确性，一般会先在计算机中进行仿真，视频中，稚晖君用的是一个游戏引擎Unity，在游戏引擎中构建一个虚拟的物理环境，赋给小车真实的质量和重力，然后将控制算法的计算结果可视化显示出来。

验证完成之后，还有一个sim2real的过程，就是把仿真的结果迁移到现实环境中，这个过程很复杂，因为现实中有很多的不确定性因素，很多情况下，机器人往往是在仿真中重拳出击，然后在现实中唯唯诺诺，所以整个调试的过程也是异常艰辛。

这套系统，姿态控制使用的是LQR控制器，方向控制使用的是PID，传感器则是对加速度计和陀螺仪，数据使用二阶的巴特沃斯滤波器之后，再通过卡尔曼滤波进行数据融合，最终得到车身的姿态。经过漫长的参数整定之后，控制算法终于收敛了完美的效果，到这里，一辆成熟的自行车就完成了。

图：一辆成熟的自行车

经过测试，车载的姿态保持性能非常好，受到一定冲击，或者突然增加负载，也能稳定的保持平衡。

结合后轮电机的驱动能力，让它走两步也毫无压力。至此，能动的基本目标已经达成了。

最后引入AI，实现一定程度的自动驾驶。这个自行车搭载了深度相机，可以在电脑上看到，车子WIFI实时的RGB图，再结合一些AI算法，可以实现避障、让它在行驶过程中，识别各种物体，进行跟随等功能。

除此之外，自动驾驶中的一个很重要的技术，就是路径规划，车子搭载了激光雷达，激光雷达通过测量，激光发射到反射回来所消耗的时间，乘以光速就可以获得目标的距离位置。

由此360度成像就能够获得比摄像头更可靠的深度信息，将这些数据用于进行SLM图与路径规划，最后就可以实现让自行车进行自主探索环境了。

小结

稚晖君之前在设计完这辆无人驾驶自行车的时候，提到由于开发时间有限，本次项目只是实现了非常基础的自动驾驶功能功能，还有很多可以改进的地方，比如，受限于整车的功率，这套系统目前无法实现载人，如果换成电动车，就不一样了，而如今用无人驾驶电动车载人的设计也已经有人设计出来啦，给科技爱好者们的创造力点赞。

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