JavaScript内核与高级编程之：`JavaScript` 的 `Robotics`：如何使用 `JavaScript` 控制机器人。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

各位未来的机器人工程师们，欢迎来到今天的“JavaScript操控机器人”速成班！别害怕，就算你只会写console.log("Hello, World!")，今天结束之后也能让你的机器人跳个广场舞！

咱们先来聊聊，为啥要用JavaScript搞机器人？难道是嫌C++太好学了？ (手动狗头)

其实啊，JavaScript最大的优势在于它的生态系统。想象一下，你可以用熟悉的Web技术（HTML, CSS, JavaScript）来构建机器人的控制界面，还能直接利用Node.js强大的模块库，处理各种数据，连接各种服务。这感觉，就像用瑞士军刀切牛排，虽然有点怪，但真香！

一、JavaScript与硬件的邂逅：Node.js登场

要让JavaScript控制物理世界，首先得搭个桥，而Node.js就是这座桥。它让JavaScript脱离了浏览器，可以直接在服务器端运行，与硬件设备进行通信。

1.1 Node.js初体验：Hello, Robot!

咱们先从最简单的开始。假设你的机器人连着一台电脑，电脑上安装了Node.js。你可以通过串口（Serial Port）与机器人进行通信。

// 引入serialport模块
const { SerialPort } = require('serialport');

// 定义串口名称 (需要根据你的实际情况修改)
const portName = 'COM3'; // Windows 示例
// const portName = '/dev/ttyUSB0'; // Linux 示例
// const portName = '/dev/tty.usbmodem14101'; // macOS 示例

// 创建串口对象
const port = new SerialPort({
  path: portName,
  baudRate: 9600, // 波特率，需要与机器人保持一致
});

// 监听串口打开事件
port.on('open', () => {
  console.log('串口已打开!');

  // 向机器人发送指令 (例如，让机器人前进)
  const command = 'forward'; // 假设机器人接收 'forward' 指令
  port.write(command + 'n', (err) => {
    if (err) {
      return console.log('发送指令失败: ', err.message);
    }
    console.log('指令已发送: ', command);
  });
});

// 监听串口数据接收事件
port.on('data', (data) => {
  console.log('收到数据: ', data.toString());
});

// 监听串口错误事件
port.on('error', (err) => {
  console.error('串口错误: ', err.message);
});

// 监听串口关闭事件
port.on('close', () => {
  console.log('串口已关闭!');
});

这段代码做了啥？

引入serialport模块： 就像借了把锤子，准备敲钉子。
定义串口名称： 告诉Node.js你要和哪个串口说话。
创建串口对象： 建立连接，准备发送和接收数据。
监听事件： 监听串口的状态，比如打开、接收数据、发生错误等等。
发送指令： 发送forward指令给机器人，让它前进。

注意：

你需要先安装serialport模块：npm install serialport
串口名称和波特率需要根据你的机器人和电脑的设置进行修改。
机器人的固件需要能够识别你发送的指令。

1.2 进阶：用WebSocket实时控制机器人

仅仅通过串口控制机器人，感觉有点像打电话，一次只能说一句。如果你想实时控制机器人，就像视频通话一样，就可以使用WebSocket。

// 引入必要的模块
const WebSocket = require('ws');
const { SerialPort } = require('serialport');
const { ReadlineParser } = require('@serialport/parser-readline');

// 定义串口名称和波特率
const portName = 'COM3';
const baudRate = 9600;

// 创建串口对象
const port = new SerialPort({ path: portName, baudRate: baudRate });
const parser = port.pipe(new ReadlineParser({ delimiter: 'rn' })); // 使用 ReadlineParser 解析串口数据

// 创建WebSocket服务器
const wss = new WebSocket.Server({ port: 8080 });

// 监听WebSocket连接事件
wss.on('connection', ws => {
  console.log('客户端已连接');

  // 监听客户端发送的消息
  ws.on('message', message => {
    console.log('收到客户端消息: %s', message);

    // 将客户端发送的消息转发给机器人
    port.write(message + 'n', err => {
      if (err) {
        console.log('发送串口消息失败: ', err.message);
        ws.send('发送串口消息失败: ' + err.message); // 将错误信息返回给客户端
      } else {
        console.log('已发送消息到串口');
      }
    });
  });

  // 监听客户端关闭事件
  ws.on('close', () => {
    console.log('客户端已断开');
  });

  // 监听客户端错误事件
  ws.on('error', error => {
    console.error('WebSocket 错误:', error);
  });
});

// 监听串口打开事件
port.on('open', () => {
  console.log('串口已打开');
});

// 监听串口数据接收事件
parser.on('data', data => { // 使用 parser.on('data') 监听解析后的数据
  console.log('收到串口数据: ', data);

  // 将串口数据转发给所有连接的客户端
  wss.clients.forEach(client => {
    if (client.readyState === WebSocket.OPEN) {
      client.send(data);
    }
  });
});

// 监听串口错误事件
port.on('error', err => {
  console.error('串口错误: ', err.message);
});

这段代码比之前的复杂一些，但功能也更强大了：

引入ws模块： 用于创建WebSocket服务器。
创建WebSocket服务器： 监听8080端口，等待客户端连接。
监听WebSocket连接事件： 当有客户端连接时，建立连接。
监听客户端发送的消息： 接收客户端发送的指令，并转发给机器人。
监听串口数据接收事件： 接收机器人返回的数据，并转发给所有连接的客户端。
使用ReadlineParser: 这个解析器非常重要，它能将串口接收到的数据按照换行符进行分割，确保你能正确地读取到完整的指令。

前端代码：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <title>机器人控制界面</title>
</head>
<body>
  <button id="forwardButton">前进</button>
  <button id="backwardButton">后退</button>
  <button id="leftButton">左转</button>
  <button id="rightButton">右转</button>
  <p>机器人反馈: <span id="robotFeedback"></span></p>

  <script>
    const forwardButton = document.getElementById('forwardButton');
    const backwardButton = document.getElementById('backwardButton');
    const leftButton = document.getElementById('leftButton');
    const rightButton = document.getElementById('rightButton');
    const robotFeedback = document.getElementById('robotFeedback');

    // 创建WebSocket连接
    const ws = new WebSocket('ws://localhost:8080');

    // 监听WebSocket打开事件
    ws.onopen = () => {
      console.log('已连接到服务器');
    };

    // 监听WebSocket接收消息事件
    ws.onmessage = event => {
      console.log('收到服务器消息: ', event.data);
      robotFeedback.textContent = event.data; // 显示机器人反馈
    };

    // 监听WebSocket关闭事件
    ws.onclose = () => {
      console.log('已断开与服务器的连接');
    };

    // 监听WebSocket错误事件
    ws.onerror = error => {
      console.error('WebSocket 错误:', error);
    };

    // 发送指令
    forwardButton.addEventListener('click', () => {
      ws.send('forward');
    });
    backwardButton.addEventListener('click', () => {
      ws.send('backward');
    });
    leftButton.addEventListener('click', () => {
      ws.send('left');
    });
    rightButton.addEventListener('click', () => {
      ws.send('right');
    });
  </script>
</body>
</html>

这段前端代码创建了一个简单的控制界面，包含四个按钮：前进、后退、左转、右转。当你点击按钮时，会通过WebSocket向服务器发送相应的指令，服务器再将指令转发给机器人。机器人返回的数据会显示在页面的robotFeedback区域。

注意：

你需要先安装ws模块：npm install ws
确保前端代码中的WebSocket地址与服务器端的地址一致。

二、JavaScript的AI加持：让机器人更聪明

有了基本的控制能力，下一步就是让机器人更聪明。 JavaScript在这方面也能帮上忙。

2.1 机器视觉：用TensorFlow.js看世界

TensorFlow.js是一个强大的JavaScript机器学习库，它可以让你在浏览器或Node.js环境中运行机器学习模型。这意味着你可以让机器人通过摄像头“看到”世界，并进行图像识别。

// 引入TensorFlow.js
const tf = require('@tensorflow/tfjs-node'); // 或 @tensorflow/tfjs-node-gpu

// 加载预训练的模型 (例如，MobileNet)
async function loadModel() {
  const model = await tf.loadLayersModel('file://path/to/your/model/model.json');
  return model;
}

// 图像预处理
async function preprocessImage(imagePath) {
  // 读取图像文件
  const imageBuffer = fs.readFileSync(imagePath);
  const image = tf.node.decodeImage(imageBuffer);

  // 调整图像大小
  const resizedImage = tf.image.resizeBilinear(image, [224, 224]);

  // 归一化像素值
  const normalizedImage = resizedImage.toFloat().div(tf.scalar(255));

  // 扩展维度 (batch size = 1)
  const batchedImage = normalizedImage.expandDims(0);

  return batchedImage;
}

// 进行图像识别
async function classifyImage(model, imagePath) {
  const image = await preprocessImage(imagePath);
  const predictions = await model.predict(image);
  const topK = await predictions.topk(5); // 获取前5个预测结果

  const values = await topK.values.data();
  const indices = await topK.indices.data();

  const results = [];
  for (let i = 0; i < values.length; i++) {
    results.push({
      label: imagenetLabels[indices[i]], // 使用 imagenetLabels 将索引转换为标签
      probability: values[i],
    });
  }

  return results;
}

// 主函数
async function main() {
  const model = await loadModel();
  const imagePath = 'path/to/your/image.jpg';
  const results = await classifyImage(model, imagePath);

  console.log('识别结果: ', results);
}

main();

这段代码演示了如何使用TensorFlow.js进行图像识别：

引入@tensorflow/tfjs-node模块： 用于在Node.js环境中运行TensorFlow.js。如果你有GPU，可以使用@tensorflow/tfjs-node-gpu，速度更快。
加载预训练的模型： 加载一个已经训练好的图像识别模型，例如MobileNet。你可以在TensorFlow Hub上找到很多预训练的模型。
图像预处理： 将图像调整到模型需要的尺寸，并进行归一化处理。
进行图像识别： 使用模型对图像进行预测，并获取前几个最可能的标签。

注意：

你需要先安装@tensorflow/tfjs-node模块：npm install @tensorflow/tfjs-node 或 npm install @tensorflow/tfjs-node-gpu
你需要下载预训练的模型，并将其路径配置到代码中。
imagenetLabels是一个包含ImageNet标签的数组，你需要自己准备。

2.2 自然语言处理：让机器人听懂人话

除了视觉，让机器人听懂人话也很重要。你可以使用JavaScript的自然语言处理库，例如natural，来实现简单的对话功能。

// 引入natural模块
const natural = require('natural');

// 创建一个词法分析器
const tokenizer = new natural.WordTokenizer();

// 创建一个词干提取器
const stemmer = natural.PorterStemmer;

// 创建一个分类器
const classifier = new natural.BayesClassifier();

// 训练分类器
classifier.addDocument('hello', 'greeting');
classifier.addDocument('hi', 'greeting');
classifier.addDocument('how are you', 'greeting');
classifier.addDocument('what is your name', 'question');
classifier.addDocument('who are you', 'question');
classifier.addDocument('move forward', 'command');
classifier.addDocument('go back', 'command');
classifier.train();

// 处理用户输入
function processInput(input) {
  // 分词
  const tokens = tokenizer.tokenize(input);

  // 词干提取
  const stemmedTokens = tokens.map(token => stemmer.stem(token));

  // 分类
  const category = classifier.classify(stemmedTokens.join(' '));

  // 根据分类结果执行相应的操作
  switch (category) {
    case 'greeting':
      return 'Hello, how can I help you?';
    case 'question':
      return 'I am a robot.';
    case 'command':
      // TODO: 执行机器人控制指令
      return 'Executing command.';
    default:
      return 'I do not understand.';
  }
}

// 示例
const input = 'move forward';
const response = processInput(input);
console.log(response); // 输出: Executing command.

这段代码演示了如何使用natural模块进行简单的自然语言处理：

引入natural模块： 用于进行自然语言处理。
创建词法分析器： 将用户输入分解成单词。
创建词干提取器： 将单词还原成词干，例如将moving还原成move。
创建分类器： 将用户输入分类到不同的类别，例如greeting、question、command等等。
训练分类器： 使用一些示例数据来训练分类器。
处理用户输入： 对用户输入进行分词、词干提取和分类，然后根据分类结果执行相应的操作。

注意：

你需要先安装natural模块：npm install natural
这只是一个简单的示例，你需要根据你的实际需求来训练分类器。

三、JavaScript与ROS：更专业的机器人开发

如果你想进行更专业的机器人开发，可以考虑使用ROS (Robot Operating System)。 ROS是一个开源的机器人软件平台，提供了各种工具和库，可以帮助你构建复杂的机器人系统。

虽然ROS主要使用C++和Python，但你仍然可以使用JavaScript来与ROS进行交互。

3.1 roslibjs：JavaScript与ROS的桥梁

roslibjs是一个JavaScript库，它可以让你在浏览器或Node.js环境中与ROS进行通信。

// 引入roslibjs模块
const ROSLIB = require('roslib');

// 创建ROS对象
const ros = new ROSLIB.Ros({
  url : 'ws://localhost:9090' // ROS Master的WebSocket地址
});

// 监听连接事件
ros.on('connection', function() {
  console.log('已连接到ROS!');

  // 创建一个话题对象
  const topic = new ROSLIB.Topic({
    ros : ros,
    name : '/cmd_vel', // 话题名称
    messageType : 'geometry_msgs/Twist' // 消息类型
  });

  // 创建一个消息对象
  const message = new ROSLIB.Message({
    linear : {
      x : 0.5, // 线速度
      y : 0,
      z : 0
    },
    angular : {
      x : 0,
      y : 0,
      z : 0.2 // 角速度
    }
  });

  // 发布消息
  topic.publish(message);
  console.log('已发布消息到 /cmd_vel 话题');
});

// 监听错误事件
ros.on('error', function(error) {
  console.log('连接ROS时发生错误: ', error);
});

// 监听关闭事件
ros.on('close', function() {
  console.log('与ROS的连接已关闭');
});

这段代码演示了如何使用roslibjs与ROS进行通信：

引入roslibjs模块： 用于与ROS进行通信。
创建ROS对象： 连接到ROS Master。
监听连接事件： 当连接成功时，创建一个话题对象，并发布消息。
创建话题对象： 指定要发布的话题名称和消息类型。
创建消息对象： 创建一个包含数据的消息对象。
发布消息： 将消息发布到指定的话题。

注意：

你需要先安装roslibjs模块：npm install roslibjs
你需要启动ROS Master，并确保roslibjs可以连接到它。
话题名称和消息类型需要与ROS的配置保持一致。

四、总结：JavaScript的机器人之路，无限可能

今天我们一起走过了JavaScript操控机器人的初级阶段，从简单的串口通信到复杂的ROS集成，希望你能感受到JavaScript在机器人领域的潜力。

技术点	说明	示例
Node.js	JavaScript的运行时环境，让JavaScript可以运行在服务器端，与硬件设备进行通信。	串口通信、WebSocket服务器
Serialport	Node.js模块，用于通过串口与机器人进行通信。	发送指令给机器人，接收机器人返回的数据。
WebSocket	一种网络通信协议，可以实现客户端和服务器之间的实时双向通信。	实时控制机器人，接收机器人反馈的数据。
TensorFlow.js	JavaScript的机器学习库，可以让你在浏览器或Node.js环境中运行机器学习模型。	图像识别、目标检测
Natural	JavaScript的自然语言处理库，可以让你进行简单的自然语言处理，例如分词、词干提取、分类等等。	对话系统、意图识别
ROS (roslibjs)	机器人操作系统，提供各种工具和库，可以帮助你构建复杂的机器人系统。 `roslibjs`是一个JavaScript库，可以让你在浏览器或Node.js环境中与ROS进行通信。	与ROS系统集成，控制机器人运动、读取传感器数据等等。

当然，JavaScript在机器人领域还有很多其他的应用，例如：

Web界面开发： 使用React、Vue.js等框架构建美观易用的机器人控制界面。
数据可视化： 使用D3.js、Chart.js等库将机器人采集的数据可视化。
云计算： 将机器人的计算任务放到云端，利用云计算的强大算力。

记住，学习编程就像升级打怪，一步一个脚印。不要害怕犯错，每一次错误都是一次学习的机会。保持好奇心，不断探索，你也能成为一名优秀的机器人工程师！

今天的讲座就到这里，感谢大家的参与！希望下次再见的时候，你们已经能用JavaScript做出一个能端茶倒水的机器人了！

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