Downcodes小編帶你了解機器人系統開發的八個常用軟體！機器人技術蓬勃發展，背後的軟體支撐功不可沒。本文將深入探討八款常用的機器人系統開發軟體：ROS、MATLAB、LabVIEW、Gazebo、V-REP、PyRobot、OpenCV和ArduPilot，分析它們的特性和適用場景，幫助你選擇合適的工具，開啟你的機器人開發之旅！
機器人系統開發軟體有ROS（機器人作業系統）、MATLAB、LabVIEW、Gazebo、V-REP、PyRobot、OpenCV、ArduPilot。其中，ROS（機器人作業系統）是目前最廣泛使用的機器人開發框架。 ROS提供了豐富的工具和函式庫，支援各類機器人應用，從感知、導航到操作，幾乎涵蓋了所有機器人開發的需求。它還支援多種程式語言，如C++和Python，具有高度的可擴展性和模組化設計，使開發者能夠輕鬆整合不同的硬體和演算法。
ROS（Robot Operating System）是一個開放原始碼的機器人軟體框架，提供了一套靈活的工具和函式庫，用於開發機器人應用。
ROS的架構設計強調模組化和分散式運算。它透過訊息傳遞系統將不同的功能模組連接在一起，允許開發者在不同的節點上運行獨立的程式。這種設計極大地提高了系統的可擴展性和靈活性。例如，一個機器人可能有多個感測器和執行器，每個感測器和執行器可以作為獨立的節點運行，並透過ROS的訊息系統進行通訊。
ROS提供了一系列強大的工具，如RViz（視覺化工具）、Gazebo（模擬工具）和rqt（圖形化工具），幫助開發者進行調試、模擬和視覺化。此外，ROS還支援多種程式語言（如C++和Python），並且有豐富的文檔和社群支援。
MATLAB是一個廣泛應用於工程和科學計算的高效能語言，它在機器人系統開發中也有廣泛應用。
MATLAB以其強大的矩陣計算和數值分析能力而聞名。它提供了豐富的工具箱，如機器人工具箱、電腦視覺工具箱和深度學習工具箱，這些工具箱包含了許多預先實現的演算法，幫助開發者快速進行演算法驗證和模擬。
MATLAB還支援與各種硬體平台的集成，如Arduino、Raspberry Pi和各種感測器。這使得開發者能夠輕鬆進行硬體在環測試（HIL），驗證演算法在實際硬體上的表現。
LabVIEW是一個系統設計平台和開發環境，特別適用於測試、測量和控制系統的開發。
LabVIEW採用圖形化程式語言G語言，使用者可透過拖放圖示和連接線的方式進行程式設計。這種程式設計方式直觀易懂，適合快速原型開發。
LabVIEW具有強大的資料擷取和處理能力，廣泛應用於工業自動化、科學研究實驗和教育領域。它提供了豐富的硬體接口，支援多種感測器和執行器的連接和控制。
Gazebo是一個開源的機器人模擬平台，廣泛用於機器人系統的模擬和測試。
Gazebo提供了高保真的物理模擬環境，支援複雜的物理現象，如碰撞、摩擦和重力。它還支援多種物理引擎，如ODE、Bullet和DART，使得模擬結果更加逼真。
Gazebo與ROS緊密整合，開發者可以在Gazebo中仿真ROS機器人，並透過ROS的訊息系統與模擬環境互動。這使得開發者能夠在虛擬環境中測試和調試ROS應用，減少了實際硬體測試的風險和成本。
V-REP（Virtual Robot Experimentation Platform）是一個功能強大的機器人模擬平台，適用於多種機器人應用。
V-REP提供了一個靈活的模擬環境，支援多種機器人模型和感測器。開發者可以透過腳本語言（如Lua）和插件介面進行二次開發，客製化模擬功能。
V-REP支援多種通訊接口，如ROS、Remote API和B0-based API，使得開發者能夠輕鬆與其他軟體平台整合。
PyRobot是一個由Facebook AI Research開發的開源機器人框架，旨在簡化機器人應用的開發。
PyRobot提供了一個易於使用的API，簡化了機器人應用的開發流程。它支援多種機器人平台，如LoCoBot和TurtleBot，使得開發者能夠快速進行機器人實驗。
PyRobot提供了豐富的範例和教程，幫助初學者快速上手。它還支援與其他機器學習框架（如PyTorch）的集成，使得開發者能夠輕鬆進行機器人學習和強化學習實驗。
OpenCV是一個開源的電腦視覺庫，廣泛應用於機器人視覺系統的開發。
OpenCV提供了豐富的影像處理函數，如影像濾波、邊緣偵測和特徵擷取，幫助開發者進行影像分析和處理。它還支援多種程式語言，如C++、Python和Java，具有良好的跨平台相容性。
OpenCV支援與深度學習框架（如TensorFlow、Caffe和PyTorch）的集成，使得開發者能夠輕鬆進行深度學習模型的部署和推理。
ArduPilot是一個開源的自動駕駛飛行器控制軟體，廣泛應用於無人機和無人車的開發。
ArduPilot提供了強大的飛行控制演算法，支援多種飛行模式和導航演算法。它還支援多種感測器和通訊協議，使得開發者能夠輕鬆進行無人機的控制和導航。
ArduPilot擁有一個活躍的開發者社區，提供了豐富的文件和教程，幫助開發者快速上手。社區成員也不斷貢獻新的功能和改進，使得ArduPilot不斷發展和完善。
綜上所述，機器人系統開發軟體種類繁多，各有特色。 ROS作為最廣泛使用的機器人開發框架，以其模組化設計和豐富的工具庫獲得了廣泛認可。 MATLAB、LabVIEW、Gazebo、V-REP、PyRobot、OpenCV、ArduPilot也各有優勢，適用於不同的開發需求。開發者可以根據具體的專案需求選擇合適的軟體平台，充分利用其強大的功能和工具，加速機器人系統的開發和部署。
Q: 機器人系統開發軟體有哪些常用的選擇？ A: 機器人系統開發軟體有許多選擇，其中一些常用的有ROS（機器人作業系統）、Microsoft Robotics Developer Studio、OpenAI Gym等。
Q: 機器人系統開發軟體該選擇哪一個？ A: 選擇機器人系統開發軟體時，應根據專案需求和個人技能來決定。如果需要較高的靈活性和可自訂性，ROS可能是個不錯的選擇。如果需要與Microsoft技術整合或使用C#進行開發，Microsoft Robotics Developer Studio可能更適合。而OpenAI Gym則專注於強化學習演算法的開發。
Q: 機器人系統開發軟體有沒有免費的選擇？ A: 是的，有一些機器人系統開發軟體是免費提供的。例如ROS是一個開源項目，可以免費使用和修改。 OpenAI Gym也是一個免費的開源軟體包。然而，Microsoft Robotics Developer Studio則是商業軟體，需要購買許可證才能使用。
希望這篇文章能幫助你更了解機器人系統開發軟體，祝你開發順利！