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六足机器人自主避障：从Arduino控制到步态算法的完整实现

news 2026/8/20 7:35:26

1. 项目缘起：从“玩具”到“伙伴”的六足机器人

几年前，我在一个创客展上第一次看到六足机器人（Hexapod）的演示，它那模仿昆虫的步态、在复杂地形上稳健行走的姿态，瞬间击中了我。当时市面上大多是履带或轮式的小车，这种仿生结构带来的灵活性和适应性，让我觉得它不仅仅是一个“玩具”，更像是一个可以探索未知环境的“伙伴”。于是，我决定自己动手，打造一个不仅能走，还能“看”路、自主避障的六足机器人，我给它起名叫“Robobug”。

这个项目的核心目标很明确：让一个由18个舵机驱动的六足机器人，在无人干预的情况下，自主感知前方障碍物并规划路径绕行。听起来像是机器人学的入门课题，但真正做起来，你会发现它完美地串联了机械结构设计、嵌入式系统控制、传感器数据处理和基础运动算法。它不像轮式小车那样有现成的底盘和驱动方案，每一个关节的角度、每一步的时序都需要你亲手计算和调试，这正是其魅力所在——从零开始赋予一个机械生命以“智能”。

对于刚接触机器人或Arduino的朋友来说，这个项目可能有点挑战，但绝对值得。它不像做一个简单的LED闪烁或温湿度监测那样“立竿见影”，你需要有耐心去面对接线的混乱、舵机角度的校准、代码逻辑的调试。但当你看到它第一次颤颤巍巍地抬起三条腿，完成一个完整的三角步态周期时，那种成就感是无与伦比的。而对于有经验的开发者，这个项目则是一个绝佳的算法验证平台，你可以尝试更复杂的步态、集成更多的传感器（如IMU、摄像头），甚至探索SLAM（同步定位与地图构建）的初级应用。

接下来，我将从零开始，详细拆解Robobug的构建全过程，重点分享我在实现自主避障功能时踩过的坑和总结的经验。我们使用的核心控制器是Arduino Mega 2560，因为它有足够多的PWM引脚来驱动大量舵机；感知世界的“眼睛”是经典的HC-SR04超声波模块；而让十八条腿协调运动的灵魂，则藏在每一行代码里。

2. 硬件架构深潜：为什么是ATMEGA2560与18个舵机？

构建一个六足机器人，硬件选型是第一步，也是最容易埋坑的地方。很多人会下意识地选择更常见的Arduino Uno，但对于Robobug来说，那将是一个灾难性的开始。

2.1 主控芯片ATMEGA2560：引脚与算力的双重保障

六足机器人采用典型的“三足步态”（Tripod Gait），即六条腿分成两组（1、3、5和2、4、6），每组三条腿同时动作，像三脚架一样交替支撑和摆动身体前进。控制每条腿至少需要3个自由度（通常为髋、股、胫三个关节），六条腿就是18个自由度，对应18个舵机。每个舵机都需要一个独立的PWM（脉冲宽度调制）信号引脚来控制其角度。

Arduino Uno只有6个硬件PWM引脚（3, 5, 6, 9, 10, 11），即使通过软件模拟，其稳定性和精度也难以同时驱动18个舵机。而Arduino Mega 2560，其核心是ATmega2560芯片，拥有15个硬件PWM引脚（2-13, 44-46）。这让我们可以轻松地为绝大多数舵机分配专属的硬件PWM通道，确保控制信号的稳定和精确，这是运动平稳性的基础。

注意：虽然Mega 2560有15个硬件PWM，但我们有18个舵机。我的解决方案是，将最关键的、需要快速响应的“髋关节”舵机（控制腿的前后摆动）全部接入硬件PWM引脚。剩余3个“股关节”或“胫关节”舵机，可以使用analogWrite()函数在支持软件PWM的引脚（如22-53中部分引脚）上实现，虽然精度稍逊，但对这些主要用于调整腿高度的关节影响相对较小。

除了引脚，ATmega2560的256KB Flash和8KB SRAM，也比Uno的32KB/2KB宽裕得多，为后续添加更复杂的避障逻辑、步态序列甚至简单的路径规划算法留下了空间。算力上，虽然主频都是16MHz，但处理18个舵机的实时角度插值计算和超声波传感器中断读取时，更充裕的内存意味着更少的瓶颈。

2.2 动力心脏：舵机选型与供电系统的生死抉择

舵机是机器人的肌肉，选错或供错电，机器人要么“肌无力”，要么“原地爆炸”。

舵机选型：对于Robobug这种尺寸的六足（通常机身跨度在20-30cm），我推荐使用MG996R或类似型号的金属齿舵机。它的扭力足够（约10kg/cm），能稳定支撑机身和额外传感器的重量。塑料齿舵机（如SG90）在反复受力下极易扫齿，导致机器人瘸腿。务必购买品牌可靠的舵机，杂牌舵机的中位角（1500μs脉冲对应角度）可能都不一致，会给校准带来噩梦。

供电系统——最大的坑：这是新手最容易犯错的地方。千万不要试图用Arduino开发板上的5V或VIN引脚来给所有舵机供电！Arduino板载的线性稳压器最大输出电流通常只有1A左右，而一个MG996R舵机在堵转（卡住）时瞬时电流可能超过1A。18个舵机同时工作，电流需求轻松突破10A，这会导致：

  1. Arduino板载稳压器过载、发烫甚至烧毁。
  2. 电压被拉低，导致Arduino主板复位，机器人失控。
  3. 舵机因供电不足而抖动、无力。

正确的供电方案是“双电源系统”：

  • 动力电源：单独使用一个大容量、高放电率的2S或3S锂聚合物电池（7.4V或11.1V），通过一个大电流BEC（电池消除器电路）模块或独立的开关稳压模块，将电压稳定在6V（针对6V舵机）或7.4V（针对支持高压的舵机），直接给所有舵机供电。BEC模块需要能提供持续10A以上的电流。
  • 控制电源：Arduino Mega 2560可以通过其VIN引脚（输入范围7-12V）连接同一个锂电池（需注意电压），或者更稳妥地，使用一个独立的5V稳压模块（如7805或AMS1117模块）从锂电池取电后给Arduino供电。
  • 共地：务必确保舵机电源的GND和Arduino的GND连接在一起，否则控制信号无法形成回路。

我的接线方案是：锂电池正负极接入大电流BEC模块的输入，BEC输出（6V/10A+）的正负极接到一个舵机控制板（如PCA9685，它本身也需要外部供电）或直接焊接到一个多路接线排上，所有舵机的VCC和GND都从这里取电。舵机的信号线则连接到Arduino的PWM引脚。Arduino的VIN则从锂电池经过一个简单的DC-DC降压模块（降至9V）供电。这样，动力和控制既分离又共享“地”，稳定可靠。

2.3 感知模块：HC-SR04超声波传感器的局限与优化

HC-SR04是避障的“眼睛”，成本低廉，使用简单，但它有天然的局限性：

  • 探测角度窄：约15度，像一个狭窄的手电筒光束。这意味着它很容易错过侧面或低矮的障碍物。
  • 对表面材质敏感：对于吸音材料（如布料）或锐角斜面，回波可能很弱甚至没有，导致测距失败。
  • 最小探测距离：约2-3厘米，太近的物体无法识别。

为了提升可靠性，我采用了以下策略：

  1. 多传感器融合：在机器人前方左、中、右布置三个HC-SR04。中间一个朝前，左右两个略向外偏转（约30度）。这样既能检测正前方障碍，也能感知左右两侧的逼近物体，为转向决策提供更多信息。
  2. 软件滤波：单次测距误差可能很大。我的做法是连续读取5次距离值，去掉一个最大值和一个最小值，然后对剩下的3个值取平均。这能有效滤除偶然的跳变错误。
  3. 超时处理：HC-SR04超过一定时间未收到回波会返回一个超大值。在代码中必须设置一个合理的超时（例如，pulseIn(pin, HIGH, 30000)对应约5米），并将超时视为“无障碍物”或“距离非常远”，而不是一个错误值，避免程序卡死。
  4. 安装位置：传感器应安装在机身前端较高的位置，避免被机器人自己的腿遮挡。同时，要考虑超声波锥形区域的覆盖，确保在机器人步态周期中，抬起的腿不会进入探测区域造成干扰。

3. 运动核心：三角步态生成与舵机控制库的选用

让18个舵机像昆虫一样协调运动，是项目中最具观赏性也最复杂的部分。这里的关键是运动学逆解和平滑的轨迹插值。

3.1 从步态到关节角：简易运动学逆解

我们不需要像工业机器人那样做复杂的正逆运动学计算。对于六足步行，可以采用一种更直观的“身体坐标系”方法。

首先，我们为每条腿定义三个舵机角度：hip（髋，控制前后）、femur（股，控制上下）、tibia（胫，控制末端伸缩）。机器人的身体是固定的，我们控制的是每条腿末端“脚掌”相对于身体坐标系的位置(x, y, z)。

  1. 定义步态参数：

    • 步幅（Step Length）：脚掌在一次摆动相中前进的距离。
    • 抬腿高度（Lift Height）：摆动相时，脚掌离地的高度。
    • 身体高度（Body Height）：站立相时，身体离地面的距离。
    • 步态周期（Gait Cycle）：完成一步所需时间。

  2. 规划脚掌轨迹：在摆动相，脚掌轨迹是一个简单的半椭圆或抛物线，从后方的支撑点平滑抬起、前移、再放下到前方的目标点。在支撑相，脚掌相对地面静止，身体向前移动（实际上是脚掌相对身体向后移动）。我们可以用几个关键点（抬起、前移最高点、放下）来描述这个轨迹。

  3. 逆解计算：对于给定的脚掌目标位置(x, y, z)，根据你的机器人腿的机械结构（三段连杆长度：L1（髋到股），L2（股到胫），L3（胫到脚掌）），可以通过几何公式计算出三个关节角。

    • 这是一个平面几何问题。通常先根据x和y计算hip角（hip = atan2(y, x)）。
    • 然后，将三维问题投影到腿所在的侧平面，根据sqrt(x^2 + y^2)（脚掌在水平面的投影距离）和z，利用余弦定理计算femur和tibia角。

这里给出一个高度简化的二维投影计算示例（假设腿在侧面视图，忽略髋关节的左右摆动）：

// 假设：L2, L3 为股、胫长度， (x, z) 为脚掌在侧平面的目标坐标（原点在髋关节） float distance = sqrt(x*x + z*z); // 髋关节到脚掌的直线距离 // 余弦定理计算胫关节角度 (相对于股连杆的延长线) float tibiaAngle = acos((L2*L2 + L3*L3 - distance*distance) / (2*L2*L3)); // 余弦定理计算股关节角度 (相对于水平线) float femurAngle = atan2(z, x) - acos((L2*L2 + distance*distance - L3*L3) / (2*L2*distance)); // 注意：实际计算需考虑角度方向、机械限位，并转换为舵机脉冲宽度

在实际代码中，你需要为你的机器人精确测量L1,L2,L3，并预先计算好各种边界情况（如腿完全伸直、完全收回对应的角度范围）。

3.2 舵机控制：为什么不用analogWrite而用专用库？

即使有了角度值，直接使用analogWrite(pin, angle)来控制舵机也是不行的。analogWrite输出的是占空比可调的方波，但舵机需要的是周期为20ms（50Hz），脉冲宽度在0.5ms到2.5ms之间的特定PWM信号。脉冲宽度对应0-180度（或更宽）的角度。

手动用digitalWrite和delayMicroseconds生成这种信号不仅代码复杂，而且会阻塞整个程序，无法实现多舵机同步控制。因此，我们必须使用库。

库的选择与对比：

  • Servo.h（内置库）：最常用，但对于Mega 2560控制18个舵机，它可能占用大量定时器资源，且某些引脚组合可能存在冲突。在需要极高平滑度和同步性的复杂步态中，其性能可能达到瓶颈。
  • PCA9685舵机驱动板 +Adafruit_PWMServoDriver.h：这是我最推荐用于多舵机项目的方案。PCA9685是一个I2C接口的16通道PWM控制器芯片。一块板子可以控制16个舵机，通过堆叠可以控制更多。它的所有PWM输出由同一个晶振驱动，因此所有舵机的控制信号是完全同步的，这对于实现流畅的步态至关重要。而且，它将巨大的电流负载从Arduino主板上移开，通过I2C只用两根线（SDA, SCL）就能控制全部舵机，极大简化了布线。代码层面，你只需要设置每个通道的“开始”和“结束”脉冲时间点，库会处理一切。
  • ESP32Servo或FreeRTOS任务：如果你使用ESP32，可以利用其硬件LEDC PWM通道和强大的多核能力，实现更精细的控制。但对于基于ATmega2560的项目，PCA9685是平衡性能、成本和复杂度的最佳选择。

在我的Robobug项目中，我使用了两个PCA9685模块（共32通道，绰绰有余），通过I2C总线连接到Mega 2560。代码初始化如下：

#include <Wire.h> #include <Adafruit_PWMServoDriver.h> Adafruit_PWMServoDriver pwm1 = Adafruit_PWMServoDriver(0x40); // 第一块板地址 Adafruit_PWMServoDriver pwm2 = Adafruit_PWMServoDriver(0x41); // 第二块板地址 void setup() { Serial.begin(9600); pwm1.begin(); pwm2.begin(); pwm1.setPWMFreq(50); // 设置PWM频率为50Hz，适用于舵机 pwm2.setPWMFreq(50); // 注意：PCA9685的“脉宽”设置函数是setPWM(channel, on, off) // 需要将角度（0-180）转换为脉冲宽度（如150-600），再转换为12位的on/off值 }

使用库后，控制一个舵机到指定角度（例如90度）的代码非常清晰：

int angleToPulse(int ang) { // 将角度（0-180）映射到PCA9685的脉冲长度（约150-600对应0.5ms-2.5ms） // 这个映射需要根据你的舵机实际校准 int pulse = map(ang, 0, 180, SERVOMIN, SERVOMAX); return pulse; } void setServoAngle(int channel, int angle) { int pulse = angleToPulse(angle); pwm1.setPWM(channel, 0, pulse); // 假设舵机接在第一块板的channel上 }

4. 避障逻辑实现：从传感器数据到行为决策

有了“腿”和“眼睛”，接下来就是为Robobug注入“本能”——避障逻辑。这本质上是一个基于规则的状态机。

4.1 多超声波传感器的数据采集与融合

如前所述，我使用了三个HC-SR04。在代码中，需要错开它们的触发时间，防止声波相互干扰。一个简单的做法是顺序触发：触发左传感器 -> 等待回波/处理 -> 触发中传感器 -> ... 如此循环。

数据融合策略很简单：

  • 前方安全距离：取三个传感器读数的最小值，作为“最迫近的障碍物距离”。
  • 左右方向判断：比较左、右传感器的读数。如果左侧距离远大于右侧，说明右侧有障碍物，可以考虑向左转，反之亦然。
  • 设置阈值：定义一个“危险距离”（如20厘米）和一个“警戒距离”（如50厘米）。当最小距离小于危险距离时，必须立即停止并后退；当处于警戒距离内时，开始规划绕行。

我的数据采集函数核心部分如下：

const int trigPins[3] = {22, 24, 26}; // 左，中，右 Trig引脚 const int echoPins[3] = {23, 25, 27}; // 左，中，右 Echo引脚 long distances[3]; // 存储三个方向的距离 long readHCSR04(int index) { digitalWrite(trigPins[index], LOW); delayMicroseconds(2); digitalWrite(trigPins[index], HIGH); delayMicroseconds(10); digitalWrite(trigPins[index], LOW); long duration = pulseIn(echoPins[index], HIGH, 30000); // 超时30ms约5米 long distance = duration * 0.034 / 2; // 声速340m/s，单位厘米 if (distance == 0 || distance > 500) { // 过滤超时和超远距离 distance = 500; // 设定一个“无穷远”值 } return distance; } void updateAllDistances() { for (int i = 0; i < 3; i++) { distances[i] = readHCSR04(i); delay(30); // 给传感器一点恢复时间，避免干扰 } }

4.2 行为状态机设计：简单但有效

Robobug的“大脑”非常简单，只有几个状态：

  1. 前进（FORWARD）：默认状态。持续执行三角步态，让机器人直线前进。
  2. 评估（EVALUATE）：当任何一个传感器检测到距离小于“警戒距离”时，进入此状态。机器人停止步行，原地“环顾”（通过读取三个传感器数据）。
  3. 决策（DECIDE）：根据评估结果决定行为。
    • 如果正前方距离小于“危险距离”：进入**后退（BACKWARD）**状态，执行几步后退步态，然后尝试转向。
    • 如果左侧距离大于右侧距离，且右侧距离小于警戒距离：进入**左转（TURN_LEFT）**状态。
    • 反之，进入**右转（TURN_RIGHT）**状态。
    • 如果左右距离都很近，但前方尚可，可能进入**侧移（SIDESTEP）**状态（如果步态支持）。
  4. 执行（EXECUTE）：执行决策出的动作（转向、后退等）若干步或持续一段时间。
  5. 返回前进（RETURN_TO_FORWARD）：执行完避障动作后，恢复直线前进。

状态机可以用一个enum和switch-case语句清晰实现：

enum RobotState { FORWARD, EVALUATE, DECIDE, TURN_LEFT, TURN_RIGHT, BACKWARD, SIDESTEP }; RobotState currentState = FORWARD; void loop() { updateAllDistances(); // 更新传感器数据 int minDist = min(distances[0], min(distances[1], distances[2])); switch (currentState) { case FORWARD: walkForward(); if (minDist < ALERT_DISTANCE) { currentState = EVALUATE; stopWalking(); } break; case EVALUATE: // 已经更新了距离数据，直接进入决策 currentState = DECIDE; break; case DECIDE: if (minDist < DANGER_DISTANCE) { currentState = BACKWARD; backwardSteps = 3; // 后退3步 } else if (distances[0] - distances[2] > TURN_THRESHOLD) { // 左边比右边空旷很多 currentState = TURN_LEFT; turnSteps = 5; // 左转5步 } else if (distances[2] - distances[0] > TURN_THRESHOLD) { // 右边比左边空旷很多 currentState = TURN_RIGHT; turnSteps = 5; } else { // 其他情况，比如正前方有障碍但不算危险，可以尝试小幅转向或等待 currentState = TURN_LEFT; // 默认左转 turnSteps = 2; } break; case TURN_LEFT: turnLeft(); turnSteps--; if (turnSteps <= 0) { currentState = FORWARD; } break; // ... 其他状态类似 case BACKWARD: walkBackward(); backwardSteps--; if (backwardSteps <= 0) { currentState = EVALUATE; // 后退后重新评估 } break; } delay(LOOP_DELAY); // 主循环延迟，控制状态机更新频率 }

4.3 转向与后退步态的实现

三角步态本身非常适合实现转向和后退。

  • 转向：让左侧和右侧的腿组产生速度差。例如，左转时，让右侧的腿组（2,4,6）步幅加大或频率加快，左侧的腿组（1,3,5）步幅减小或频率放慢，甚至反向移动。这样，机器人就会以身体中心为轴向左旋转。在代码中，这可以通过修改传递给左右侧腿的“脚掌目标点”的x坐标来实现。
  • 后退：将“前进”步态中脚掌轨迹的x方向速度反向即可。即，摆动相时，脚掌从前方目标点移向后方的支撑点。

关键在于，这些步态参数（步幅、速度）应该是可动态调整的变量，而不是硬编码的常量。这样，我们就能在状态机中通过改变这些参数来改变机器人的行为。

5. 系统集成与调试：让Robobug真正活过来

这是将理论变为现实，也是最考验耐心和细心的阶段。

5.1 机械组装与校准：从“奇行种”到“步态优雅”

组装时，务必确保所有舵机的中立位置一致。我的校准流程是：

  1. 将所有舵机通过USB连接（不装腿），上传一个将所有角度设为90度的程序。
  2. 逐个安装腿的连杆，确保在90度位置时，腿处于你设计的“初始姿态”（通常是垂直于地面、完全伸展）。
  3. 用记号笔在舵机转盘和连杆上做标记，方便后续检查是否打滑。

步态调试：

  1. 单腿调试：先编写程序只控制一条腿的三个关节，让它完成抬起、前伸、放下、收回的循环。观察运动轨迹是否平滑，有无卡顿或奇异点（如腿完全伸直导致的死点）。
  2. 单侧调试：控制一侧的三条腿，尝试实现三角步态。调整时序，确保支撑相和摆动相交替流畅。
  3. 全身调试：整合所有腿。这里最大的挑战是重心管理。在三角步态中，任何时候都有三条腿着地形成一个支撑三角形。这个三角形的中心（重心投影点）必须始终落在三角形内部，否则会倾倒。你需要通过调整身体高度和步幅，在代码中确保脚掌落点形成的支撑多边形始终包围着重心。
  4. 动态平衡：在低速下，静态稳定性足够。如果想提速，就需要引入动态平衡概念，让重心在支撑腿之间快速转移，这涉及更复杂的算法，初期可以不做。

5.2 代码架构与性能优化

一个结构清晰的代码至关重要。我建议将代码模块化：

  • Kinematics.h/cpp：存放运动学逆解函数、腿结构体定义。
  • Gait.h/cpp：存放各种步态函数（前进、后退、左转、右转），它们调用运动学函数生成每一时刻所有舵机的角度。
  • Ultrasonic.h/cpp：封装超声波传感器的读取和滤波。
  • StateMachine.h/cpp：实现避障行为状态机。
  • Robobug.ino：主文件，负责初始化、模块调用和主循环调度。

性能优化点：

  • 避免在循环中使用delay()：长延时会导致机器人反应迟钝。使用millis()进行非阻塞定时。例如，步态生成器应该基于时间戳计算当前周期内的相位，然后更新角度，而不是用delay来控制每一步。
    unsigned long previousGaitMillis = 0; const long gaitInterval = 50; // 每50ms更新一次步态（20Hz） void loop() { unsigned long currentMillis = millis(); if (currentMillis - previousGaitMillis >= gaitInterval) { previousGaitMillis = currentMillis; updateGait(); // 更新步态相位并计算新角度 setAllServos(); // 将新角度发送给所有舵机 } // 状态机和传感器读取可以放在这里，以更高频率运行 updateStateMachine(); }
  • 预计算：对于固定的步态轨迹点对应的关节角度，可以预先计算好并存储在数组里，运行时直接查表插值，而不是实时计算复杂的三角函数，这能极大提高速度。
  • I2C优化：PCA9685的setPWM是I2C通信。减少对其的调用频率，比如只在角度变化超过一定阈值时才更新，或者使用setPWM的批量写入模式（如果库支持）。

5.3 实测中的常见问题与解决方案

  1. 舵机抖动或啸叫：

    • 供电不足：最可能的原因。用万用表测量舵机电源线上的电压，在动作时是否跌落到5V以下。确保BEC或电源功率足够。
    • 机械阻力：检查腿部和关节是否安装过紧，有无摩擦。适当润滑。
    • 信号干扰：确保信号线远离电源线。尝试在Arduino PWM输出引脚和舵机信号线之间串联一个100-220欧姆的电阻。

  2. 行走时向一边偏斜：

    • 舵机中位不准：重新校准所有舵机的中立位置。
    • 地面不平：尝试在绝对平坦的表面上测试。
    • 左右腿组机械不对称：仔细检查左右两侧腿的安装长度和角度是否完全对称。

  3. 超声波传感器误报（突然检测到很近的障碍）：

    • 声波干扰：确保多个传感器触发时间错开足够（>30ms）。给传感器套上橡胶圈或海绵，减少自身振动和相互干扰。
    • 电源噪声：为超声波模块的VCC和GND之间并联一个10uF和0.1uF的电容，进行滤波。
    • 软件滤波：如前所述，采用中值滤波或均值滤波。

  4. 避障逻辑“抽搐”：在警戒距离边缘反复横跳。

    • 增加状态切换迟滞：引入“退出警戒距离”的阈值，比如进入警戒是50cm，退出警戒则要等到距离大于60cm才返回前进状态。这能防止状态频繁切换。
    • 降低状态机更新频率：不要每轮循环都根据最新距离做决策，可以每5次或10次循环做一次决策，让机器人有“坚持”一个动作的时间。

  5. Arduino意外复位：

    • 检查电源：确保Arduino的供电电压稳定，且与舵机电源共地良好。
    • 检查电流：总电流是否超过USB或稳压模块的限值。
    • 代码问题：检查是否有数组越界、死循环或堆栈溢出。

完成所有这些步骤后，你的Robobug应该能够自信地在房间里漫步，遇到椅子腿、墙壁时会自己绕开。这个过程里，最大的收获不是这个能走能避障的机器人本身，而是你亲手打通了从机械、电子到代码的完整链条，理解了如何让一个复杂的多自由度系统协同工作。这种系统级的整合能力，是任何单一方面学习都无法替代的。你可以在此基础上，增加无线遥控、摄像头视觉巡线、甚至简单的语音控制，让它变得更加智能。

http://www.cnnetsun.cn/news/4113153.html

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