引言
     从广义范畴上说，机器人主要包括移动机器人、机械手、教育机器人三大种类。机械手与教育机器人都已经有了相对成熟的行业解决方案，而移动机器人构成复杂、应用灵活，目前商业化程度还不高，主要处于前沿研究的阶段，一直以来都是科学家和工程师们关注的重点，本文将主要探讨移动机器人的快速原型与开发。
     移动 机器人的应用领域非常广泛，如图1所示，从军用、航空航天－比如无人飞行器 (UAV) 、无人潜航器 (UUV) 和无人地面车 (UGV) ，到工农业装备－比如采收机器人、智能化耕作机械，到家用服务机器人等，不一而足。而随着应用领域和环境的不同，机器人需要具备相对应的自主程度，这也为机器人的开发带来了不同的技术难点。全自主机器人通过会涉及到控制系统、自定位、实时视觉、多传感器融合等关键技术，而遥操作机器人则往往侧重于双向力反馈控制、虚拟环境建模、力觉接口等方面的研究。
 
图1 移动机器人的应用领域
    尽管按照不同的应用场合机器人分类复杂且关键技术众多，但他们具有某些共同的构架和组成部分，是一个融合了众多机电系统和子系统的综合体系，并通过这些组成部分与子系统的有机结合协调工作。由于移动机器人构成复杂、应用灵活，虽则部分子系统已有现成的软硬件工具和解决方案，但如何快速地把各子系统集成在一起、进行早期的整体功能性验证，就成了决定机器人设计成败的关键性环节。

图形化系统设计——机器人设计的前沿方法
     在Google X PRIZE机构、FIRST组织（科学技术的启示与认知组织）、RoboCup以及美国国防高级研究计划局（DARPA）之间展开的竞争推进了机器人学领域的创新。富有创新思维的开发者们将机器人学的前沿方法推进到了图形化系统设计。在LabVIEW图形化编程平台下，机器人学的领域专家能够对复杂的机器人方案进行快速的原型设计。这些创新工作者能够不用关心底层的实现细节，可以将注意力集中到解决手上的工程问题中去。
机器人设计通常包含以下部分的工作内容，如图2所示：
传感器连接－  连接到陀螺仪、CCD、光电、超声等传感器，获取并处理信息
控制设计与仿真－ 根据工作环境和应用需求，设计机器人的控制算法
嵌入式控制－ 嵌入式控制系统相当于机器人的‘大脑’，根据算法进行控制决策，完成管理协调、信息处理、运动规划等任务
运动控制（执行器）－  根据具体的作业指令，通过驱动控制器、编码器和电机完成机器人的伺服控制与运动执行
网络通讯与控制－ 机器人各子系统间的通讯网络，完成分布式控制与实时控制
 

                                                                                         图2 机器人设计平台
      过去，由于在每个领域中必须使用各自的传统工具，其中涉及的知识具有较大的纵向深度，机械工程师、电气工程师以及程序员团队都各自领导机器人学的开发。LabVIEW和NI硬件提供了一个独特的、功能多样的平台，它提供了一套标准的可供所有机器人设计人员使用的工具，从而使机器人开发得到了统一。