机器人学的基本工具已经了解完毕，现在开始了解移动机器人，这部分包括机器人平台、导航、定位。
所谓机器人平台就是指机器人的物理结构及其驱动方式。本文将学习两种典型移动机器人平台(四旋翼和轮式车)的运动与控制，研究输入控制信号怎么控制位姿随着时间变化。
到这一部分网上的笔记突然变少 ≈ 0
但我想从这一部分开始，就更有意思了。
0207注：好难啊，机器人不愧是屠龙之术。
0212注：此文很长。已经到了可以分几篇发出去的程度...由于此文很长建议结合目录来看，每个小标题右侧都可以召唤目录。
本系列参考资料：
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《Robotics, Vision and Control》
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B站公开课：
- 台湾交通大学机器人学公开课
- Peter Corke 配套视频
- 这本书的中文公开课(质量不算高但还算实用)【公开课】机器人学视觉控制- matlab仿真_哔哩哔哩_bilibili
00 机动性
0210附：机动性这部分物理、力学、控制概念极多，非相关专业会看着比较难受，推荐一个物理教育网站，闲暇可以玩玩：
物理概况 - 主题索引 (hypertextbook.com)
以及一个控制、力学相关的系列文章：
学习两种平台之前，有一个一般性的概念：机动性，可以帮助之后的理解。
所谓机动性，其实是机器人实现空间运动的相关概念集合。
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位形空间(Configuration space / C-space)：
所有的可能的位置形态集合，我们记为C：
\[位置坐标\dot{q}\in \mathcal{C} \] -
任务空间(task space)
机器人所有可能的位姿集合，任务空间依赖于具体应用或任务。记为T：
\[位姿\xi\in\mathcal{T} \] -
自由度
确定系统在空间中的位置所需要的最小坐标数。
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广义坐标
用来描述系统位形所需要的独立参数或者最小参数
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欠驱动系统
系统独立控制变量个数小于系统的自由度
即输入的量要比控制的量要少的系统
欠驱动系统
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我们可以举几个运动系统的例子来理解理解这几个概念
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火车
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对于火车来说，火车的位置可以用其沿轨道的距离数据来描述，即一个标量参数q来决定火车的位置；
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位形空间(C空间)：即q描述的火车的位置构成的空间，q∈C；
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任务空间：依赖于具体任务的意思就是说，比如火车是要沿直线导轨运动，我们只需要关心火车在一个直线上的位置，此时：
\[\mathcal{T}\subset R \]同理，考虑火车在平面上的位置则：
\[\mathcal{T}\subset R^2 \]三维同理。
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自由度：1维，因为火车由一个独立的标量参数q来完全决定
但联系一下C空间和task space，当火车的任务空间维数超过位形空间维数时，那么火车不能随便到达任意一个任务空间中的位置，因为它是被约束在一条导轨上的。
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