Technical Support

一、双轮差速底盘：低成本室内导航的基石

双轮差速模型以左右轮独立调速为核心，通过差速算法（v=VL+VR2v=2VL+VR, ω=VR−VLlω=lVR−VL）实现转向，其结构简单、成本低廉，成为室内服务机器人的首选。例如科沃斯DEEBOT X2扫地机器人，通过双轮差速+浮动万向轮结构，可在8cm低矮空间灵活转向。然而，其非完整约束特性（无法侧向移动）导致路径规划复杂度高，且里程计误差累积需依赖激光SLAM或视觉惯导融合补偿。近年来，该模型通过动态扭矩分配算法与簧下质量优化设计，显著提升了在瓷砖、地毯等复杂地面的抗滑移能力。

二、四轮差速底盘：复杂地形的“机械猛兽”

四轮独立驱动模型通过分布式电控实现强悍地形适应性。以美国Clearpath Robotics的Husky无人车为例，其搭载4台轮毂电机（单轮峰值扭矩1200Nm），配合中央差速锁与悬挂调节，可攀爬40°斜坡并跨越25cm沟壑。该架构的差动转向特性（无需转向机构）大幅减少机械损耗，但对控制算法要求严苛：需实时解算四轮转速与转向角度，避免滑动导致的轨迹偏离。在农业场景中，John Deere无人拖拉机通过四轮差速+RTK定位，实现农田垄间厘米级自主作业。

三、阿克曼底盘：高速场景的“传统革新者”

基于传统汽车转向逻辑，阿克曼模型通过前轮转向角差（内轮转角大于外轮）降低侧滑风险，后轮驱动则提供平稳动力输出。图森未来（TuSimple）的自动驾驶卡车采用优化阿克曼几何，在80km/h时速下实现半径15m的安全转弯。技术演进中，线控转向（SBW）与后轮主动转向（RWS）的融合成为关键：奔驰eActros卡车通过后轮5°转向角补偿，缩小转弯半径达20%，这对仓储月台等狭窄场景意义重大。但其横向移动能力的缺失仍需路径规划算法优化。

四、麦克纳姆轮底盘：狭窄空间的“全向幽灵”

麦克纳姆轮以45°辊子布局实现平面全向运动，需左/右旋轮配对使用。德国KUKA的OmniMove AGV凭借此特性，在飞机装配车间以0.1mm精度托举数吨部件进行多角度对接。然而，其辊子磨损问题突出：连续作业2000小时后，运动误差可能超过3mm，需定期标定与摩擦系数在线估计算法维持精度。近年来，佛山嘉腾推出的超薄舵轮（8.5cm高度）解决了低空栈板场景的AGV部署难题。

五、全向轮底盘：精密场景的“无尘舞者”

全向轮的辊子与轮毂垂直，运动解耦更彻底。日本尼康半导体工厂的物料机器人采用三轮120°布局全向轮，可在洁净室内无尘横向平移，避免振动导致的晶圆损伤。与麦克纳姆轮相比，其负载能力更低（通常＜500kg），但对地面平整度容忍度更高。在控制层面，需通过逆运动学矩阵解算精确合成三轮速度矢量，这对控制器算力提出较高要求。

六、舵轮底盘：工业物流的“全能执行者”

舵轮（Steer Drive）将驱动与转向功能集成于单一模块，通过独立控制各轮转角与转速实现全向运动：

四舵轮：新松机器人HCR系列支持零转弯半径与横向漂移，适用于汽车生产线的高动态配送；

双舵轮：极智嘉P800机器人在3.5m通道内实现10cm定位精度，成本较四舵轮降低40%；

单舵轮：海康机器人MV系列无人叉车通过“曲轴联动”设计，在凹凸地面保持牵引力稳定性。当前舵轮正向超薄化与高功率密度演进，例如嘉腾V型舵轮厚度85mm却可承载1.2吨负荷。

七、履带底盘：极端地形的“生存专家”

钢制/橡胶履带通过增大接地面积分散压力，在沼泽、雪地中表现卓越。俄罗斯Uran-6排雷机器人采用可调式履带张紧系统，动态适应沙石、泥泞等地形，打滑率低于5%。但履带转向能耗高达平移状态的3倍，且室内使用易损伤地面。混合底盘（履带+轮式）成为折中方案：中国电科“麒麟”机器人通过液压机构切换形态，兼顾公路速度与野外越障。

结语

从双轮差速的质朴到全向舵轮的精密，移动机器人底盘已从单一功能载体进化为融合机械、电子与AI的智能体。开发者需跳出技术参数的窠臼，从场景本质需求出发——是追求毫米级平移精度，还是千米级野外续航；是强抗冲击能力，还是极致空间利用率——唯有精准匹配底盘架构与业务逻辑，方能释放机器人的最大效能。或许未来，随着材料与驱动技术的突破，我们终将见证“一底盘适应全场景”的终极形态，但在此刻，理解现有技术的边界仍是通往未来的必经之路。