pepper底盘技术是Pepper机器人实现自主移动与环境交互的核心支撑，其设计融合了多传感器融合、动态路径规划与稳定控制算法，旨在实现复杂场景下的高效、安全运动，该底盘技术以轮式移动为基础，通过高精度传感器系统、实时计算平台和冗余驱动架构，为Pepper提供了在室内结构化环境中稳定行走、避障导航及人机协作的基础能力。
从硬件架构来看，Pepper底盘采用四轮独立驱动设计，每个轮毂集成无刷电机与减速器，搭配编码器实现速度闭环控制，这种配置不仅提供了差速转向、原地旋转等灵活运动模式，还通过电机冗余提升了系统的容错能力——当单个电机出现故障时，其余电机仍可维持基本移动功能，底盘底部还配备多组传感器：前置激光雷达（Laser Radar）用于构建2D环境地图，检测前方障碍物；底部安装的超声波传感器与红外传感器协同工作，实现对近距离地面台阶、地毯边缘等低矮障碍物的识别；IMU（惯性测量单元）则实时监测机器人的姿态角与加速度，确保在加速、减速或转向过程中的稳定性，底盘边缘的触觉传感器可感知碰撞反力，当机器人意外接触障碍物时，能立即触发制动机制,避免硬件损坏。
在软件层面，Pepper底盘技术的核心是分层控制系统，底层为运动控制模块，负责接收上层指令并计算各电机输出扭矩，通过PID算法实现速度与位置的精确控制，确保机器人以设定速度（最高0.6m/s）沿直线或圆弧轨迹移动，中层为环境感知与决策模块，基于激光雷达与视觉传感器数据，采用SLAM（同步定位与地图构建）技术实时更新机器人位置与环境地图，结合动态窗口法（DWA）或A*算法进行路径规划，可自主绕行静态障碍物（如家具）并动态避让移动物体（如行人），上层为人机交互接口，通过语音指令或触摸屏接收目标位置信息，前往客厅沙发”,底盘系统会自动规划最优路径并执行移动任务。
为适应不同场景需求，Pepper底盘技术还具备多种运动模式，在自主导航模式下，机器人基于预设地图实现点到点移动；在人机跟随模式下，通过顶部深度摄像头识别用户下肢运动，保持1-2米的安全距离跟随；在狭窄空间避障模式下，结合超声波传感器数据实现侧向平移，通过小于90cm的通道，底盘系统还集成了跌倒检测功能，当IMU检测到异常倾斜角度时，会触发保护机制，包括停止移动并发出警报,同时通过关节电机锁死防止二次碰撞。
性能参数方面，Pepper底盘的最大负载能力为30kg，续航时间可达12小时（取决于使用场景），充电时间仅需2小时，其定位精度在室内环境中可达±5cm，路径规划响应时间小于100ms，能够满足商场、展厅、家庭等典型室内场景的移动需求,以下为Pepper底盘关键技术参数概览：
| 参数类别 | 具体指标 | 数值/描述 |
|---|---|---|
| 驱动系统 | 驱动方式 | 四轮独立驱动 |
| 最大速度 | 6m/s | |
| 定位精度 | ±5cm（室内） | |
| 传感器配置 | 激光雷达 | 360°扫描，10m探测距离 |
| 超声波传感器 | 6组，覆盖底盘前侧与侧面 | |
| IMU | 9轴，姿态角精度±0.1° | |
| 续航与充电 | 续航时间 | 12小时（典型使用） |
| 充电时间 | 2小时（快充） | |
| 运动模式 | 自主导航、人机跟随、狭窄空间避障 | 支持3种核心模式 |
| 安全防护 | 碰撞检测、跌倒保护、紧急制动 | 多重冗余保护机制 |
在实际应用中，Pepper底盘技术已广泛服务于零售、教育、医疗等领域，例如在商场中，机器人可自主引导顾客至目标店铺；在展厅内，它能根据访客需求调整位置并讲解展品；在养老机构，底盘的平稳移动与精准定位功能可支持陪伴机器人完成日常陪护任务，其技术优势在于将复杂的移动控制需求简化为模块化设计，通过软硬件协同实现了高可靠性、高灵活性的平衡,为人形机器人在室内环境中的普及应用奠定了基础。
相关问答FAQs
Q1：Pepper底盘在复杂人群环境中如何避免碰撞？
A1：Pepper底盘通过多传感器融合实现动态避障：前置激光雷达实时扫描周围障碍物，构建半径3米内的障碍物地图；顶部深度摄像头可检测人体下肢并预测移动方向；超声波传感器补充近距离障碍物识别，当检测到碰撞风险时，系统会结合动态窗口法（DWA）实时调整路径，优先选择速度与安全性的最优解，同时触发减速机制，若碰撞不可避免，边缘触觉传感器会触发紧急制动，确保冲击力低于5N,避免对人员或机器人造成损伤。
Q2：Pepper底盘的SLAM技术在没有GPS的室内环境如何定位？
A2：Pepper底盘采用基于激光雷达与视觉的SLAM算法（如Gmapping或Cartographer），通过激光雷达扫描环境特征点（如墙壁边缘、家具轮廓），结合IMU提供的姿态数据，实时构建2D栅格地图；顶部摄像头通过ORB-SLAM等视觉算法提取环境特征点，与激光雷达数据融合提升定位精度，在初始建图阶段，机器人会自主探索环境并保存地图；后续定位时，通过实时扫描数据与已存地图的匹配，确定自身位置（误差±5cm），即使存在动态物体干扰,也能通过粒子滤波算法保持定位稳定性。
