基于OFDM的车载网络的加密敏捷FPGA架构，采用单周期切换技术 作者：Mahmoud Elomda、Ahmed A. Ibrahim、Mahmoud Abdelaziz

《Signals》：Crypto-Agile FPGA Architecture with Single-Cycle Switching for OFDM-Based Vehicular Networks Mahmoud Elomda, Ahmed A. Ibrahim and Mahmoud Abdelaziz

　　摘要
教育机器人技术（ER）和机器人竞赛为培养工程学位中的STEM（科学、技术、工程和数学）能力、技术技能以及软技能提供了一个有效的环境。然而，当前的平台在教学和技术上存在差距：封闭的商业系统限制了对硬件的访问，而开源解决方案往往缺乏适用于教育环境的强大且结构化的架构。此外，在这两种情况下，许多平台都无法满足最严格的竞赛对硬件的要求。为了解决这一问题，本文介绍了基于Arduino的模块化开源硬件机器人平台EASYbot的设计、实现和验证过程。该系统集成了微控制器、双USB-电池电源、高性能电机驱动单元以及即插即用接口，支持输入/输出和通信外设，使其能够应用于迷你相扑或迷宫机器人等多种竞赛类型。该平台还配备了基于状态的编程模型，并支持有助于学习评估的库。该平台提供了一个可扩展的生态系统，使学生能够从初步原型设计逐步发展到优化硬件控制。验证过程包括技术测试、可用性评估以及通过调查进行的采纳度评估。

1. 引言
教育机器人技术（ER）已成为一种成熟的教学工具，可用于在各个教育阶段培养编程、技术、科学技能、批判性思维和问题解决能力，以及社交和个人技能[1]。由于其跨学科特性，它能够整合电子学、编程、控制、机械学和嵌入式系统，并且可以轻松与项目式学习等主动学习方法结合使用[2,3]。多项研究证实，将机器人技术引入课堂不仅提高了学生的学习积极性[4]，还提升了他们的解决问题的能力，并促进了计算思维的发展[5,6]。最近的研究[7,8]通过定量证据表明，与传统方法相比，ER在这些能力方面取得了显著提升。
近几十年来，机器人技术在小学和中学教育中的使用显著增加[9]。这一扩展得益于提供直观技术介绍的商业平台。同时，作为教学工具的竞技机器人技术也越来越重要[10]。事实上，最新研究表明，参加机器人竞赛可以直接且可测量地改善学生的人际交往能力、项目管理和自我效能感[11]。例如，某些竞赛类别（如迷宫机器人、直线跟随机器人、迷你相扑机器人等，见图1）对性能和可靠性有较高要求，这促进了诸如迭代、验证、调试和优化等工程原则的应用。这种向高级技术应用的转变体现在多种大学项目中；例如，参考文献[12]评估了一个面向大一学生的竞赛机器人项目，而参考文献[13]详细介绍了专为自动控制系统教学设计的差动牵引机器人的设计与验证。此外，使用机器人教授复杂概念（如数学中的复杂曲线[14]）相比传统教学方法或被动多媒体资源，能更好地帮助学生理解概念。
然而，在某些高等教育环境中，使用预配置的硬件并不总是有效，特别是在以下方面：(1) 需要灵活性以适应不同场景；(2) 在某些竞赛环境中需要高性能；(3) 需要开放架构以允许访问和修改硬件；(4) 需要编程工具来促进高级控制算法的开发；(5) 需要适应不同教育水平并具有明确的教学重点。为应对这些挑战，本文提出了一个竞赛用机器人平台，其设计不仅基于技术需求，还考虑了教育需求[15]。具体来说，EASYbot被设计为一个开源、可扩展且模块化的平台，它减少了初始使用时的障碍，同时保持了嵌入式系统高等教育所需的技术深度。该平台的技术和教育目标包括：
- 确保对硬件和软件的无限制访问；
- 实现性能优化；
- 强调电子学和编程之间的相互作用；
- 维护一个模块化、文档齐全且稳健的架构，以满足机器人竞赛的机械、电气和教育要求；
- 开发一个可适应不同竞赛类型的模块化且灵活的生态系统，无需重新设计硬件；
- 提供一个可扩展的解决方案，以适应不同教育水平，使培训的抽象度和复杂性根据学生的学习技术水平进行调整。

该平台是按照七阶段方法开发的（见图2）：
(1) 分析现有教育用机器人平台；
(2) 明确技术和教育需求；
(3) 设计平台架构（包括硬件和软件原理）；
(4) 硬件实现；
(5) 技术验证；
(6) 在教育项目中部署；
(7) 根据技术结果和教育反馈进行评估和迭代更新。

第2节简要回顾了现有的教育用机器人平台。第3节详细说明了明确的教育和技术需求，第4节深入描述了平台架构、开发的组件、外围设备的集成以及编程模型。最后，本文对平台进行了技术验证，分析了其在大学生中的采用情况，并总结了研究结论。

本文未涉及机器人机械部分的设计或评估，因为在大多数项目中，这部分工作由学生自己完成。此外，由于本文的主要焦点是验证机器人平台，因此仅总结了教育成果。

2. 用于教育的机器人平台
近几十年来，教育机器人平台的数量呈指数级增长[17]。然而，选择合适的教学工具仍然具有挑战性，因为需要在技术深度、成本和学习曲线之间取得平衡[18]。此外，教学成功不仅取决于硬件，还取决于是否配有结构化的教育活动指南[19]。像LEGO Education（见图3）或VEX Robotics这样的商业平台因其即插即用设计和可视化编程环境而在中小学教育中占据主导地位。尽管这些平台通过降低技术门槛促进了课堂教学的开展，但其高度抽象性限制了学生对传感器读数的直接访问和低级控制的操作。这些限制阻碍了优化控制算法的开发，而这种算法对工程教育至关重要。

为弥合这一差距，出现了混合编程环境[20,21]，允许用户在模块和Python或C++等编程语言之间切换，从而促进计算思维的发展。基于Arduino、Raspberry Pi或BeagleBone等开源控制器的解决方案则代表了向更深技术层次的进步[22,23]。这些平台使得用户能够直接配置PWM（脉宽调制）或ADC（模数转换）模块，有助于理解嵌入式架构。主要优势包括高度定制性、对硬件和软件资源的访问以及电子重新设计的可能性。然而，它们通常缺乏标准化的教育架构。许多开源机器人（如Doodlebot [24]、水下机器人 [25] 或 FOSSBot [26]）是为特定应用设计的，如果使用场景发生变化，则需要完全重新设计。

竞赛环境对性能和稳定性有较高要求。目前，封闭平台缺乏必要的硬件灵活性，而一些平台使用的先进框架（如ROS）则给基于微控制器的紧凑系统带来了过多的架构复杂性[27]。因此，现有的教育平台存在明显不足：没有专为竞赛机器人设计的教育平台能够同时整合开源硬件、模块化架构、即插即用外设系统以及连贯的教学结构。这一不足凸显了需要新的解决方案，将开源平台的优势与面向机器人竞赛的易用、可扩展的教育结构相结合。

3. 平台需求
为了开发一个能够弥补当前商业教育套件与开源系统之间差距的平台，必须建立明确的需求框架。考虑到本研究的教育重点，需求不仅限于硬件和软件规格，还包括可扩展性、模块化和学习可用性等方面的标准，以便平台能够适应不同的学习水平，同时不影响学生对系统内部工作原理的理解。因此，需求分为三类：
(1) 教育需求；
(2) 技术需求；
(3) 可用性和专业需求。

3.1. 教育需求
该平台必须能够在机器人技术的三个关键领域（电子学、编程和嵌入式系统）提供全面的培训。为此，它必须让学生能够：
(1) 理解传感器的电子工作原理；
(2) 控制电机驱动单元；
(3) 在实际运行条件下理解电源系统。学生还应能够从基于模块的可视化编程逐步过渡到高级编程语言（包括面向对象编程和事件控制）。综合来看，这有助于学生全面了解系统：
(4) 硬件和软件之间的关系；
(5) 系统的模块化；
(6) 组件在不同机器人类别中的复用性。

为实现这一目标，平台必须具有可扩展性，允许从高抽象层次逐步过渡到直接管理微控制器资源。这种多功能性有助于项目式学习（PBL）等主动学习方法，可以根据学生的技术成熟度调整挑战难度。

3.2. 技术需求
从技术角度来看，平台必须在不同类型的机器人（如直线跟随机器人或迷你相扑机器人）的实际环境中保证可靠且可复制的性能。为此，需满足以下要求：
- 运动学和控制：采用双轮差动驱动模型以实现精确运动和敏捷响应；
- 电机控制可以采用开环方式（如迷你相扑行为）或闭环方式（通过集成电机编码器）；
- 集成和鲁棒性：设计应尽可能减少主板上的组件数量，以减少连线错误（这通常是故障的常见原因）；
- 对抗冲击和振动的鲁棒性对于迷你相扑机器人等类别尤为重要；
- 电源管理：需要高效且受监控的电源系统，以确保微控制器在电机电流峰值时保持稳定，并在编程和调试阶段通过USB供电以减少电池消耗。

3.3. 可用性和专业需求
为确保学生能够顺利采用该平台而不牺牲技术深度，平台必须具备平衡的学习曲线。这需要通过基于标准化连接器和模块化外设的直观架构来实现，使学生能够将机器人视为一个集成系统，而不仅仅是孤立组件的集合。这种即插即用的方法减少了因物理连接错误（极性错误、接线错误或接触不稳定）引起的初始挫败感，使学生能够专注于系统架构和控制逻辑。

最终，EASYbot平台应让学生更接近嵌入式系统的实际设计、调试和开发过程，引入使用技术文档、连接可追溯性、功能验证以及基于故障和测量的迭代改进等专业实践。

4. EASYbot平台
EASYbot平台被设计为一个模块化、开源且可扩展的教育和竞赛用机器人生态系统。其目标是从基本组装和培训程序支持学生逐步学习更复杂的控制策略，同时让学生清楚地了解感知、控制和执行之间的关系。

4.1. EASYbot的模块化架构
EASYbot平台的模块化架构旨在平衡操作简便性和高度可扩展性。中央核心将数据处理、电机控制、电源管理以及外围输入/输出接口所需的关键要素整合到了一个单一组件中。图4展示了系统架构，包括：（1）电池电源入口，（2）USB端口，（3）线性电压调节器，（4）微控制器，（5）两个用于电机控制的高性能H桥，以及（6）七个多功能输入/输出端口。该系统还集成了（7）电池传感器，（8）用于引导加载程序编程的ICSP（在线串行编程）连接器，以及（9）复位电路。图4显示了EASYbot的硬件架构和主要功能模块。黑色箭头代表控制信号，红色箭头表示电池电源分配，蓝色箭头表示由USB提供的电源，绿色箭头表示系统内部的稳压逻辑电源。所有外围端口都可以用作数字输入/输出信号；其中一些端口还提供额外的功能，例如UART（通用异步收发器）串行通信、I2C（集成电路）总线、模拟输入或PWM输出。这种多功能性使得机器人配置可以适应不同的使用场景（如训练、原型制作或竞赛），而无需修改主板。

4.2 连接系统
机械和电气连接的可靠性是平台设计的关键要求之一。因此，EASYbot采用了2.0毫米间距的JST-PH连接器，这一选择基于四个主要技术标准：
- 机械安全性：连接器设计具有防脱扣机制，可在碰撞或突然移动时防止意外断开。
- 反极性保护：连接器的几何结构防止错误方向插入，保护电子元件免受处理错误可能造成的损坏。
- 信号分配：每个端口提供了四个引脚，用于传输电源信号（VCC和GND）以及模拟/数字信号或通信总线（I2C/UART）。
- 电气能力：这些连接器支持高达100伏特和2安培的电流。

为了将系统连接到开发者的计算机上，EASYbot配备了micro-USB端口，该端口既可用于编程和串行通信，也可在调试和测试期间作为电源。这使得学生无需外部电池即可为传感器、低功耗执行器和控制逻辑供电和测试。

4.3 EASYbot Arduino板V1.1
该平台的核心组件是EASYbot Arduino板，这是一块专门设计的电路板，集成了上述技术和教育需求。它整合了微控制器、电源管理系统、电机驱动阶段和外围接口，减少了外部模块的数量及相关接线。

4.3.1 电源子系统
在EASYbot平台上，高效的电源管理至关重要，因为需要同时满足高电机电流的需求并确保控制电子设备的稳定性。系统采用了双电源架构，可以在USB连接和外部电池（通常是3.7伏或7.4伏的LiPo电池）之间进行切换。当系统连接到计算机时，系统优先使用USB电源。图5展示了该子系统的原理图设计，其中包括以下关键组件：（1）线性调节器，可将输入电压降至所需的逻辑电平，并在同一硬件上支持3.3伏或5伏的逻辑电压（这对于可扩展性至关重要，因为它允许与各种外围设备兼容，而无需外部适配器）；（2）用于电源供应的USB端口；（3）带有开关的电池连接器；（4）选择3.3伏或5伏的辅助电路；（5）作为电池电量传感器使用的电压分压器（使软件能够读取电池状态并防止过度放电）。为了实现3.3伏和5伏的逻辑电平，设计中分别使用了ADP3338AKCZ-5-R7和NCP1117ST50T3G低压差（LDO）线性调节器。这些组件的选择基于其设计兼容性（它们采用相同的SOT-223-3封装）以及优化板设计的辅助电路。通过使用开关J1，系统可以将USB输入电压直接提供给逻辑电路，或通过调节器进行转换，从而灵活适应选定的工作电压。电压分压器电阻的值经过精心挑选，以在不牺牲分辨率的情况下最大化测量范围：在3.3伏逻辑电平时，系统可以监测高达12.2伏的电池电量；而在5伏版本中，测量范围可扩展到18.5伏。虽然这种测量方法简单且精度有限，但它使EASYbot不受所用电池类型的影响，适合作为功能指示器。

4.3.2 控制和处理单元
EASYbot平台选择的微控制器是ATmega32U4，它也用于Arduino Micro板上。Arduino是教育中最广泛使用的嵌入式系统之一，因为它提供了开发环境和丰富的库资源，降低了没有先前经验的学生入门门槛。不过，Arduino包含一层软件抽象层，限制了对某些微控制器资源（如定时器管理）的直接访问，不过它也提供了相应的库。尽管如此，这并不构成真正的限制，因为也可以直接访问微控制器的寄存器。基于这些原因，Arduino在许多情况下相比计算能力更强的其他微控制器系列，具有更快的学习曲线。Arduino Micro版在性能、低功耗和与Arduino生态系统的兼容性之间取得了良好的平衡，便于在教育场景中使用。此外，ATmega32U4内置了USB接口，消除了对外部转换器的需求，允许与计算机进行直接编程和调试通信。图6基于Arduino Micro文档[28]展示了该控制单元的原理图，包括：（1）带辅助电路的控制器；（2）用于编程引导加载程序的ICSP连接器；（3）用于与开发者计算机通信和下载程序的USB连接器。

4.3.3 电机驱动阶段
EASYbot平台的运动系统基于两个高性能H桥，这些H桥专为满足竞赛用电机的大电流需求而设计。为了确保高效的换向并保护微控制器逻辑，采用了MCP1407栅极驱动器。这些组件能够提供高峰值电流，并提供快速的MOSFET响应，从而减少换向损耗并降低电机驱动阶段的发热。图7展示了H桥的概念设计，其中控制逻辑简化为每个电机两个信号（方向和速度）。电机1使用引脚D4控制方向，引脚D5控制速度；电机2使用引脚D12控制方向，引脚D6控制速度。设计中加入了下拉电阻，当电机未处于活动状态时（例如在程序加载或重置后）会强制电机停止，从而降低意外启动的风险并提高调试和测试的安全性。方向信号是数字值（“0”或“1”），用于确定电机的旋转方向；速度信号是PWM信号，用于调节提供给电机的功率。在此方案中，两个信号之间的关系不是线性的：当方向信号设置为高电平时，PWM信号必须以反相占空比工作，即通过控制低电平脉冲时间来调节有效功率。图8说明了如何在前进（左侧）和反转（右侧）运动过程中获得75%的功率，避免方向切换时的不连续性。

4.3.4 外围端口
EASYbot Arduino板包括七个基于JST-PH标准设计的物理扩展端口。这些端口提供了外围连接的主要接口，并遵循预定义的引脚布局。它们采用多功能架构，允许学生根据项目的具体需求配置每个端口。表1总结了这些端口的引脚分布和功能，展示了多功能I/O架构及其在不同机器人配置中的灵活性。端口功能如下：（1）端口P1专用于UART串行通信；（2）端口P2配置为支持I2C总线；（3）端口P4–P7允许在一个引脚上读取模拟传感器数据，在另一个引脚上生成PWM输出；（4）端口P1–P3可以用于外部中断；（5）所有端口都支持数字输入/输出。这种接口标准化使学生能够快速安全地创建原型；所有端口具有相同的形态因子和一致的引脚映射，减少了连接错误（例如信号互换或使用不兼容的端口）。这也促进了机器人的模块化设计，新功能的加入只需要集成新的外围设备，而无需重新设计电子电路。最终，这种一致性使得外围设备可以在不同类型的机器人中重复使用，同时保持主板不变。

4.3.5 PCB布局和制造考虑
EASYbot Arduino板的印刷电路板（PCB）设计经过了优化，以确保在实际操作条件下的电气和机械可靠性。组件布局遵循功能模块划分原则，将控制逻辑与电机驱动阶段分开，以最大限度地减少电磁干扰（EMI）。设计中的关键方面是铜迹线的尺寸，特别是为H桥和电机输出供电的线路，这些线路的宽度被设计得较大（0.6毫米），以支持高电流峰值，而不会导致过热或电压降。此外，还设置了较大的接地平面，不仅提供了稳定的电压参考，还充当电机控制器和电压调节器的被动散热器。最终，该板采用了专业的制造工艺，具有便于焊接和维护的表面处理。详细的丝印标签标识了每个引脚和扩展端口，帮助学生无需频繁参考原理图即可识别连接。图9展示了组装好的EASYbot Arduino板。

4.4 外围设备和扩展模块
EASYbot平台能够以模块化方式集成各种外围设备，从而使机器人可以从基本配置演变为更复杂的系统。这些外围设备的设计遵循第4.2节中描述的JST-PH连接标准，因此每个外围设备都可以更换或组合，而不会影响系统的其他部分。

4.4.1 布线和互连系统
布线是教育和竞赛用机器人中最关键的元素之一，因为它会导致大量电气故障，如断开、接触不良或因拔出造成的损坏。因此，EASYbot平台定义了一种基于四线电缆的标准互连系统，这些电缆与主板上的JST-PH连接器兼容，旨在确保连接的可靠性和可重复性，并保持外围设备布局的整洁有序。定义了三种布线配置（长度根据组装情况不同而变化）：
- 标准4对4布线（见图10a）：包含四根电缆，两端均带有JST-PH连接器。当需要同时传输电源和两条信号线（例如通信总线或使用I/O引脚的外围设备）时使用。
- 数字4对3布线（见图10b）：包含电源和一条信号线，适用于数字外围设备。主板端使用4引脚JST-PH连接器，外围设备端使用3引脚连接器。
- 模拟4对3布线（见图10c）：包含电源和一条信号线，适用于模拟输入外围设备。主板端使用4引脚JST-PH连接器，外围设备端使用3引脚连接器。尽管该设备是为模拟输入设计的，但它也可以与数字外设一起使用。当需要将两个独立的外设连接到同一个端口时，可以使用I/O分割器（见图11）将端口分成两个分支。在这种情况下，每个外设使用4-to-3的接线方式（一个数字端口和一个模拟端口），同时使用标准的4-to-4接线方式将分割器连接到主板上。这种分割器适用于外设数量超过可用端口数量的场景。图11显示了用于连接多个外设的I/O分割器（黑色线接GND，红色线接VCC，白色或黄色线接信号线）。该分割器还可以作为I2C集线器使用，允许两个外设通过标准的4-to-4接线方式共享同一总线。使用相同的方案，还可以实现三个或更多I2C设备的集线器，如图12所示。这有助于在项目需要时轻松扩展外设生态系统。图12展示了四个I2C设备（一个主设备和四个从设备）的I2C集线器结构。

4.4.2 外设设计指南
为了设计与EASYbot平台兼容的外设，无论是新开发的外设还是集成商用组件，都建立了一系列原则和功能限制，以确保互操作性、连接的便捷性和系统的可扩展性。首先，平台上的所有端口都集成了电源线和公共参考线，包括正电源信号（+VCC，根据系统配置可以是3.3V或5V）以及地线（GND），分别对应于引脚3和4。这种标准化确保了所有外设之间的电气兼容性。每个端口最多有两个控制信号（引脚1和2），这些信号可以用作数字输入或输出。此外，这些线路还可以用于模拟信号，根据外设的需求，可以设置一个模拟输入（引脚1）和一个模拟输出或PWM信号（引脚2）。
对于需要通信的外设，定义了特定的约定以确保连接的一致性。对于UART接口，发送信号（TX）必须连接到引脚1，接收信号（RX）连接到引脚2。同样，对于基于I2C总线的设备，SDL（串行时钟线）连接到引脚1，SDA（串行数据线）连接到引脚2。如果一个外设需要的输入/输出信号数量超过了单个端口的可用数量，则必须使用平台上的多个端口；这样可以保持系统的模块化设计，同时不降低基本设计的简单性。
此外，线路颜色的选择（黑色线接GND，红色线接VCC，白色或黄色线接信号线）有助于统一连接追踪。黄色线通常用于模拟输入、UART通信中的TX信号或I2C总线中的SCL线；白色线则对应模拟输出或PWM信号、UART通信中的RX信号或I2C总线中的SDA线。图13展示了4针连接器的布局以及标准的4-to-4接线方式。

4.4.3 培训用外设
为了促进从基础练习到更复杂集成的渐进式学习过程，EASYbot平台配备了一系列采用相同连接系统设计的学习用外设。这些组件有助于逐步引入传感器读取、PWM信号生成、通信或中断管理等关键概念。第一个训练用外设是按钮按键，因为它是最简单且最具代表性的数字输入之一，适用于介绍数字信号读取。该外设在早期培训中特别有用，可以用来讲解边缘检测、软件去抖动或基本定时等概念。下一个训练用外设是LED二极管，可以用作开关数字输出或PWM输出来调节亮度。像按钮按键一样，它也配备了与数字4-to-3接线方式兼容的3针JST-PH连接器，便于训练使用。第三个训练用件是角度电位器，需要通过模拟4-to-3接线方式连接到具有模拟输入功能的端口。这些外设使学生能够读取模拟传感器数据，并进行ADC转换和测量值的缩放处理。
结合这些外设和I/O分割器（图11），可以使用不同的外设配置进行各种训练活动。此外，还开发了第四个结合了按钮按键和LED二极管于一体的外设模块（见图14）。电机控制是机器人技术中的基础，因此平台推荐使用Pololu直流微电机。电机的连接采用2针JST-PH连接器，该连接器没有固定的极性，因此识别电机的旋转方向及其与控制信号的关系也成为培训内容的一部分。完成基础数字和模拟I/O外设以及直流电机的培训后，学生可以继续学习高级组件，如使用HC-05模块实现的UART串行接口和蓝牙通信。在这种情况下，由于HC-05的接口类型和引脚布局，无法使用标准的4-to-4接线方式，因此设计了专用的适配器接线（见图15）。该解决方案在保持平台连接模式的同时，引入了广泛使用的商用模块以进行基本遥控练习。最后，平台还提供了一个名为EASYbot IO Controller的外设，用于I2C总线练习。该外设集成了双微开关、一个大型按钮按键、三个不同颜色的LED灯以及一个蜂鸣器，并配备了MCP23008数字I/O扩展器（见图16）。

4.4.4 竞赛用机器人外设
EASYbot平台支持的四个竞赛项目类别包括：循线机器人、追踪机器人、迷你相扑机器人和迷宫机器人。每个项目类别使用不同组合的外设，其中一些模块（如EASYbot IO Controller或HC-05蓝牙模块）可以在多个项目中共用，而其他外设则根据传感器需求特定于每个类别。例如，循线机器人使用了一个集成了四个CNY70传感器的专用外设，这些传感器使机器人能够区分黑白表面并跟随参考线；追踪机器人配备了八个CNY70传感器，用于线路跟踪和检测侧面标记；迷你相扑机器人则使用SHARP红外距离传感器来检测对手位置。迷宫机器人使用SHARP GP2Y0A51红外距离传感器（测量范围为2至15厘米），由于这些传感器采用了不同的3针连接器，因此需要对模拟4-to-3接线方式进行适应性调整以兼容EASYbot平台。此外，这些机器人还使用了直流电机中的编码器，这对于精确运动和控制转向至关重要。

4.5 软件设计
EASYbot平台的软件开发被视为整个系统的核心组成部分。其主要目标是支持从基础练习到高级控制开发的渐进式学习过程。固件基于Arduino生态系统（C/C++），采用基于状态的模型，并通过辅助库来简化初期开发流程，同时在项目需要时支持更高级的开发。软件设计遵循四个原则：（1）模块化，便于添加或更换外设而不需要重写整个机器人的逻辑；（2）可扩展性，使同一个项目可以从功能原型发展成优化版本；（3）可重用性，减少更换项目类型时的代码重构；（4）透明度，使学生能够理解程序的执行内容及其执行时机。
这些原则符合第3节中提出的教育要求，特别强调了硬件与软件之间的关系以及逐步引入高级概念的方式。

4.5.1 固件结构
固件结构遵循Arduino生态系统的通用模式，分为三个部分：
- **设置**：初始化硬件配置，加载初始状态，并执行基本检查。这部分的目标是使机器人以安全状态启动，确保输出处于预期条件，防止意外运动。
- **循环**：重复执行读取、计算和执行任务。在早期阶段可以使用定时延迟，在更高级阶段引入基于系统时钟的时间参考来提高机器人的响应速度。
- **事件处理**：在基础层面，通过周期性轮询读取输入外设的数据；在更高级阶段，对于关键外设则引入中断处理。
学生可以在代码中使用函数和面向对象的编程范式，并通过串行端口调试机器人的行为，而无需修改整体结构。

4.5.2 基于状态的编程模型
在这个教育阶段，学生仍在发展他们的结构化编程技能。他们通常主要使用函数来实现代码重用，而不是用于构建整个系统结构。同时，他们的抽象思维能力仍在发展中，因此整体处理复杂问题仍具有一定难度。在这种情况下，基于状态的编程方法（即[29]中的状态模式）通过将代码组织成独立的状态来保持功能一致性，消除了嵌套的“if”语句带来的问题，从而便于代码的维护和扩展。该模型将行为划分为不同状态（如停止、跟踪、攻击等），并通过事件或条件（如线路检测、与对手的距离、经过的时间等）来定义状态转换。这种模型具有三大优势：（1）分离逻辑和控制，使每个状态封装具体行为，便于调试和维护；（2）鼓励状态和状态转换的重复使用；（3）支持可扩展性，可以从少量状态和简单的转换开始，然后逐步引入更复杂的策略，而无需重写整个系统。

4.5.3 可用库
软件可以使用辅助库来封装对平台常见硬件元素的访问。目前，EASYbot平台包含两个专用库：一个用于电机控制，另一个用于MCP23008数字I/O扩展器。DcMotor库（https://github.com/jonathanruizdegaribay/DcMotor，2026年3月31日访问）允许使用EASYbot平台上实现的功能模型进行电机控制。该库不隐藏引脚分配（方向和速度），使得硬件和软件的关系变得清晰可见。建议在学生已经通过数字输出和PWM调制实现了直接电机控制之后使用该库。为了管理基于MCP23008数字I/O扩展器的不同外围设备，MCP23008库（https://github.com/jonathanruizdegaribay/MCP23008，2026年3月31日访问）简化了这些外围设备的处理。在高级课程中，可以省略这个库，以更深入地学习I2C通信及其协议。

4.5.4. PD控制
在竞赛机器人中，精确和稳定的运动至关重要，因为轨迹或速度的微小偏差可能导致线路跟随机器人的速度变慢或迷宫机器人的导航错误。在教育环境中，PID（比例、积分和微分）控制是一个常见的选择，因为它具有普遍性，并且有成熟的调试方法。然而，积分项有时可能无效；例如，线路跟随机器人可能会出现持续误差，因为电路通常是闭合的，机器人倾向于朝相同的方向移动，导致过校正和振荡。因此，建议的教学策略是首先使用比例控制，然后在跟踪稳定后加入微分项来提高性能。PD控制可以使用以下简单的微控制器适用方程来实现：
???[??]=????×???[??]+????×(???[??]????[???1]) (1)
其中???[??]是时间??时的误差，???[???1]是前一个时间点的误差，????和????分别是比例增益和微分增益。控制输出???[??]用于调整电机的基本速度，如以下方程所示：
????=?????????????????[??] (2)
????=?????????????+???[??] (3)
这种模型在教学中有两个主要优点：(1) 实现容易，计算资源需求低；(2) 在测试过程中调整参数时可以快速直观地看到每个项的效果。尽管控制方程简单，但学生们在定义和计算误差时会遇到困难，因为误差取决于机器人的类型和传感器配置。

5. 平台的技术验证
机器人工业平台的设计和实现涉及多个子系统的集成（电源、控制器、电机功率阶段、互连和外围设备），必须评估这些子系统的行为，以确保在学习和竞赛环境中都能正确、安全和可靠地运行。

5.1. 电气验证
自EASYbot平台的首个版本以来，已经进行了一系列测试，以验证子系统是否按照预期规格工作，并且在实际使用条件下（USB和电池供电、负载变化以及电机运行）整个系统的电气行为是否一致。为了确保结果的可重复性并便于版本间的追溯，所有测试都使用了统一的结构。该结构包括测试目标、所需仪器和资源、程序措施以及验收标准。图21展示了用于验证EASYbot Arduino板电压水平的测试表。图21显示了一个结构化的测试协议示例，包括目标、程序和验收标准。以下部分将介绍对主要EASYbot子系统进行的测试。EASYbot Arduino板集成了所有这些子系统，对于其他外围设备也定义了类似的测试以进行技术验证。

5.1.1. 电源子系统
在电源子系统中，定义了一系列测试来验证主要系统节点的电压稳定性，并确认在不同工作场景下的电气行为一致性。具体来说，这些测试包括：(1) 验证USB电源和外部电池之间的切换；(2) 确认电压水平保持在预期范围内；(3) 在电源阶段导致电流峰值时评估逻辑电平的稳定性。此外，在代表性节点进行了一系列测量，以确保功耗符合预期。研究结果与预期一致。例如，图22显示了其中一项测试的结果，电机每1秒激活和停止一次（绿色信号），并分析了3.3V版本的电源电压的纹波峰峰值。从图表底部可以看出，纹波电压为0.013伏特，不会受到电机激活或停用的影响。

然而，在实现的切换系统中发现了一个限制：它不能完全隔离USB电源和功率阶段。这一观察已在平台使用范围内得到考虑，并且已经验证USB端口、电池或电机功率阶段没有受到长期损害。但是，学生在进行调试测试时应了解这一点。与电源相关的最后一个测试是验证电池电压读数的准确性，同时确认ADC输入限值（3.3V或5V，取决于板版本）是否被超出。

5.1.2. 电机功率阶段
电机功率阶段是平台的一个关键子系统，因为它们负责在电机启动和负载波动时管理大电流。因此，定义了特定的测试来验证三件事：(1) H桥的正确激活及其对PWM和方向信号的响应；(2) 在不同需求水平下的电气行为（例如，启动、持续负载和方向变化）；(3) 在竞赛中常见的条件下的可靠性。获得的结果令人满意，从而确认了电机功率阶段的稳定性和电机控制响应的一致性。特别是，验证了每个电机两个信号控制模式（方向和速度）的正确行为，以及在重置和固件上传期间没有意外激活的情况。

5.1.3. 输入/输出和通信接口
输入/输出和通信接口提供了主板与EASYbot外围生态系统之间的连接。因此，验证它们的正确性对于确保培训和竞赛场景中的可重复行为至关重要。为了验证系统的正确运行，定义了一系列测试来：(1) 确认端口的可用性和正确的功能分配（数字读写、模拟读取和PWM生成）；(2) 验证预期的通信总线（UART、I2C和SPI）的正确运行；(3) 确保在系统正常运行期间通过端口分配的功率保持稳定。测试结果表明，开发的组件在短暂发生短路和反向连接时具有容差。此外，还确认了3.3V和5V配置下接口处的逻辑电平是正确的。关于数据线之间的可能干扰，在不同通道执行多次ADC转换时观察到了耦合效应。由于没有发现明显的硬件设计故障，该测试在Arduino Micro板上重复进行，得到了类似的结果。结果表明这种现象可能起源于微控制器的ADC，特别是其采样和保持能力。如果学生发现读数错误，建议他们丢弃该读数。

5.1.4. 机器人功耗
在要求严格的环境中，分析竞赛机器人的能耗尤为重要。如果没有编码器，运动通常依赖于定时或估计的功率水平，而这直接取决于电池电量。这限制了运动的精度，电源电压的变化会影响电机行为。在迷你相扑机器人中，电池管理至关重要，因为力量取决于电池电量和电机功率，这直接影响战斗性能。为了获得初步的自主性估计，使用三种典型模式（待机、搜索和攻击）进行了理论功耗分析，分别分配了大约30秒、50秒和40秒的持续时间，从而得出每个战斗的操作周期为120秒。从机器人的主要子系统构建了功耗模型：EASYbot Arduino板；EASYbot I/O控制器；两个黑白传感器；四个红外距离传感器；两个直流电机；以及一个可选的蓝牙收发器。表2报告了通过实验室测试获得的EASYbot组件和直流电机的平均功耗（工作电压与文档中使用的不同），以及商业组件的数据表中的三种模式的总功耗和每种模式的总功耗。表2显示了迷你相扑机器人的能耗模型：按组件的单位和总电流。机器人的平均功耗是通过计算每种工作模式下的功耗总和并根据其持续时间除以总运行时间来得出的。
最终，系统的自主性可以通过将推荐的迷你相扑机器人电池的标称容量除以平均功耗来估计。
系统自主性可以通过将推荐的迷你相扑机器人电池的标称容量除以平均功耗来估计：
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2123.80?m?A=31.82?m?i?n
电机功耗明显占据了总能耗的主导地位，主要是因为攻击模式下电机可能会停滞，这显著增加了电流需求。然而，由于最终比赛通常包含最多三轮比赛，每轮有三场战斗，加上可能的一分钟加时赛，总运行时间约为16分钟30秒，这仍在估计的自主性范围内。此外，团队通常会在战斗之间使用充电器为机器人的电池充电，从而实现部分恢复，必要时也可以更换电池。

5.2. 功能测试
到目前为止，平台的组装都是手动完成的。因此，已经建立了一个功能测试协议，以在使用学生之前验证每个单元的正确运行。该协议的目标有两个：(1) 便于早期发现组装或焊接中的缺陷；(2) 确保关键子系统（电源、编程、重置、电机功率阶段和I/O端口）的稳定运行，从而减少培训过程中的问题。功能测试按增量方式执行，每个连续的验证步骤用于验证前面的步骤。例如，在EASYbot Arduino板的情况下，过程从微控制器编程开始，然后验证I/O端口、电机功率阶段和电池传感器。在所有组件中，只有在它们通过所有功能测试后，才会与学生一起使用，以确保教育环境中的最低可靠性阈值。所有测试程序和验收标准都受到版本控制。

6. 讨论
EASYbot Arduino板的初始操作版本于2015年3月3日发布。在该日期之前，教学团队已经在竞赛机器人和几个与机器人相关的毕业项目中使用了该平台的初步版本，无论是竞赛-oriented还是通用的项目。这样使用的目的是验证设计的可行性，并巩固平台的第一个稳定版本。在2015-2016学年期间，工业设计工程专业的教学团队启动了一个专注于交互式展示窗的教育项目。学生们在电子方面的知识有限，他们的任务是设计和实现一个完整的嵌入式系统。选择EASYbot平台作为该项目的硬件基础，因为它允许学生专注于物理设计和交互式编程。这次经历作为一个测试，与最初的竞赛-oriented目标不同，从而证明了该平台集成其他传感器、执行器和照明组件的灵活性，以及在真实安装中的可行性。图23显示了眼镜店中交互式展示窗的一个例子，其目的是通过让用户与镜架内的灯光互动来吸引顾客的注意。

该项目实施了两年，在2016-2017学年，它被工业设计工程学位课程中的第一个ER竞赛项目所取代。在这个首届项目中，学生们构建了一个跟随线条的机器人作为训练项目，随后每个学生团队都开发了一个追踪器或迷你相扑机器人。在2018-2019学年，这个教育性机器人竞赛项目被纳入了数字工业学位课程中的数字电子学专业，并增加了迷宫类别。这一演变扩展了挑战内容，并通过引入对更高精度和控制的要求提高了技术难度。该项目的第二个版本一直持续到2024-2025学年；图24展示了迷你相扑类别的展览比赛。此外，该平台偶尔也被用于其他教学情境中。例如，在2023-2024学年，实施了一个为期数周的强化版本，涵盖了跟随线条和迷你相扑两个类别。这一迭代再次在工业设计工程学位课程中提供。

在所有这些经历中，培训阶段尤为重要。它通过实验性实验室课程来开展，这些课程涵盖了平台项目的不同方面。图25展示了学生用来解释模拟传感器和操作PWM外设的工作表示例。在这项培训中，学生必须处理模拟输入（之前已经学习了如何从电位器读取电压）和模拟输出（这是一个新概念）。为了实现这一点，他们必须组装工作表中显示的硬件，并验证所提出的代码是否正确运行。教师可以提问以检查理解情况，或者要求修改软件，比如编程使LED灯根据电位器的值反向点亮，或者要求学生在超过某个阈值时激活LED灯。

自2018-2019学年以来，通过学生调查来评估EASYbot平台的可用性，包括定量评估和对EASYbot平台的整体评分。反馈总体上是积极的。在2023-2025年度，定义了三个与可用性相关的具体指标：（1）学习难度，（2）感知可靠性，（3）文档质量；还有一个关于该项目在其他课程中的推荐使用的指标，用于评估技术接受模型（TAM）。表3总结了过去三个ER项目版本中进行的调查结果。其中两项调查被纳入了数字工业学位课程，另一项被纳入了工业设计工程学位课程。

在所有这些经历中，培训阶段尤为重要。它是通过实验性实验室课程来实施的，这些课程涵盖了平台项目的不同方面。图25展示了学生用来解释模拟传感器和操作PWM外设的工作表示例。在这项培训中，学生必须处理模拟输入（之前已经学习了如何从电位器读取电压）和模拟输出（这是一个新概念）。为了实现这一点，他们必须组装工作表中显示的硬件，并验证所提出的代码是否正确运行。教师可以提问以检查理解情况，或者要求修改软件，比如编程使LED灯根据电位器的值反向点亮，或者要求学生在超过某个阈值时激活LED灯。

自2018-2019学年以来，通过学生调查来评估EASYbot平台的可用性，包括定量评估和对EASYbot平台的整体评分。反馈总体上是积极的。在2023-2025年度，定义了三个与可用性相关的具体指标：（1）学习难度，（2）感知可靠性，（3）文档质量；还有一个关于该项目在其他课程中的推荐使用的指标，用于评估技术接受模型（TAM）。表3总结了过去三个ER项目版本中进行的调查结果。这些调查的结果与技术接受模型（TAM）一致。感知到的易用性（PEOU）体现在学习难度上（平均分3.85）。感知到的有用性（PU）得到了感知到的可靠性和文档质量的支持（分别为3.93和4.04），表明该平台被认为可靠且文档齐全，能够实现项目的目标。行为意向（BI）体现在推荐使用上（平均分4.74），显示出很高的推荐兴趣。最后，实际使用情况（AU）通过EASYbot在多个ER项目版本中的持续使用及其在其他教学环境中的应用得到了证实，这加强了其有效的采纳度。

在工业设计工程这个短期项目中，由于学生获得的指导更多，技术复杂性较低，评分往往更高；而在数字工业项目中，需要更大的自主性来理解平台，因此评分相对较低。这一结果反映了学习易用性和技术深度之间的预期教学权衡。尽管难度较大，但学生仍推荐该项目，他们认为这种努力是值得的。

本研究重点关注EASYbot平台的设计和验证，以及其技术可行性和采纳情况的验证。同一教学团队之前的工作已经对教育影响进行了更具体的评估。参考文献[30]展示了基于项目的方法实施的五个ER项目版本，涉及100多名学生和30多个机器人的开发，其中75%的学生参加了最终比赛。此外，还报告了学生在关键知识领域（如编程2.34→7.03分和调试技术1.26→5.95分）方面的认知提升。在工业设计工程项目中，24名学生的调查结果显示，该项目对理解技术概念（4.76分）和编程概念（4.62分）有显著贡献，并且从项目开始到结束，学生的动机也有所提高（4.32→4.65分），尽管一开始动机就已经很高。

尽管EASYbot设计紧凑，但在实际使用测试中发现了几个限制，主要与机械可靠性和极端工作条件有关。在0.4.c版本中，USB连接器的机械可靠性不足，长时间使用后容易损坏。这导致了2016年的更新，替换为了具有更强机械固定力的连接器。此外，学生倾向于拉扯电缆而不是连接器，导致电缆频繁断裂，尤其是在电池连接处，这存在短路的风险。为了解决这个问题，1.1版本增加了外部电池切断开关，旨在减少连接/断开循环。最后，在迷你相扑机器人中，观察到MCP1407门驱动器的逐渐退化，这与电机堵住和电流过大有关。1.1版本通过在其中加入新的去耦电容器来缓解电机堵住时产生的电压峰值。表4展示了EASYbot Arduino板的版本历史，突出了基于迭代验证和实际使用反馈的关键硬件改进。

该平台架构能够直接支持两个直流电机的控制。需要更高牵引力或多电机配置的类别可能需要使用外部驱动器。这些可以通过I2C总线或数字和PWM输出以透明的方式集成。主板包含七个物理I/O端口。对于具有更高感知需求的项目，可以使用分线器将两个外设连接到同一个端口。或者，可以使用I2C控制的扩展器，从而无需修改主板即可实现外设集成。基于分压器的电池电量传感器精度较低。对于需要精确管理自主性的比赛，将需要使用外部充电表，通过I2C或模拟输入连接到外部电池，以提供更准确的功耗和剩余电量数据。

表5提供了EASYbot平台与其他机器人平台的比较，包括商业和开源机器人平台。定性水平（低、中、高）是根据以下标准定义的：
- 技术水平：低级硬件资源（例如，PWM、ADC和通信协议的直接控制）的可访问程度。
- 学习曲线：无经验的学生实现基本功能所需的时间和复杂性估计。
- 可扩展性：在不重新设计核心架构的情况下扩展系统功能的能力。
- 可重用性：硬件和软件组件在不同机器人类别中的重用程度。
- 竞赛适应性：在竞争环境中满足性能和可靠性要求的能力。
- 教育方法：该方法与结构化教学模式和渐进式学习的契合度。

与封闭的商业套件相比，EASYbot平台通过提供对硬件和编程模型的访问，实现了更大的技术深度。这一特点避免了限制硬件-软件关系理解的抽象层次。电源管理、电机功率阶段和多功能端口的整合促进了与工程项目工作流程相符的实践。虽然学习曲线更陡峭，但它是渐进式的，因此这不是问题。与依赖外部模块的通用开源解决方案相比，该平台提供了一个通用的基础架构和标准化的互连系统，提高了硬件和软件的可扩展性和可重用性。在平台设计中定义教育标准以及其渐进式学习方法，改进了开放平台的教育方法。此外，模块化和即插即用的系统使教师能够专注于特定技术能力的学习。例如，从电子角度来看，添加一个硬件模块很简单，而重点在于编程模块的管理。相反，如果更侧重于电子方面，例如开发新的外设，只要保持平台定义的连接方案，就可以重用软件功能。在本文分析的经验中，技术技能集中在嵌入式系统的集成及其在数字工业项目中的编程上。而在工业设计工程项目中，关注的技能仅限于编程，同一个机器人被用于不同的用途。

本文介绍了EASYbot平台的设计和验证，以及其技术和采纳情况的验证。同一教学团队之前的工作已经对教育影响进行了更具体的评估。参考文献[30]展示了基于项目方法实施的五个ER项目版本，涉及100多名学生和30多个机器人的开发，其中75%的学生参加了最终比赛。此外，还报告了学生在编程（2.34→7.03分）和调试技术（1.26→5.95分）等关键知识领域的认知提升。在学习成果方面，[31]中也有相关报告。在工业设计工程项目中的24名学生中，调查显示该项目对理解技术概念（4.76分）和编程概念（4.62分）有显著贡献，并且项目的动机从开始到结束都有所提高（4.32→4.65分），尽管一开始动机就已经很高。

尽管EASYbot设计紧凑，但在实际使用测试中发现了几个限制，主要集中在机械可靠性和极端工作条件上。在0.4.c版本中，USB连接器的机械可靠性不足，长时间使用后容易损坏。这导致了2016年的更新，更换为了具有更强机械固定力的连接器。此外，学生倾向于拉扯电缆而不是连接器，导致电缆频繁断裂，尤其是在电池连接处，这存在短路风险。为了解决这个问题，1.1版本增加了外部电池切断开关，以减少连接/断开循环。在迷你相扑机器人中，观察到MCP1407门驱动器的逐渐退化，这与电机长时间堵住和高电流有关。1.1版本通过在中继桥中加入新的去耦电容器来缓解这一问题。表4展示了EASYbot Arduino板的版本历史，突出了基于迭代验证和实际使用反馈的关键硬件改进。

平台架构旨在直接支持两个直流电机的控制。需要更高牵引力或多电机配置的类别可能需要使用外部驱动器。这些可以通过I2C总线或数字和PWM输出以透明方式集成。主板包含七个物理I/O端口。在项目具有更高感知需求的情况下，可以使用分线器将两个外设连接到同一端口。或者，可以使用I2C控制的扩展器，从而无需修改主板即可实现外设集成。基于分压器的电池电量传感器精度较低。对于需要精确管理自主性的比赛，将需要使用外部充电表，通过I2C或模拟输入连接，提供更准确的功耗和外部电池剩余电量数据。

表5提供了EASYbot平台与其他机器人平台的比较，包括商业和开源机器人平台。定性水平（低、中、高）是根据以下标准定义的：
- 技术水平：低级硬件资源（例如，PWM、ADC和通信协议的直接控制）的可访问程度。
- 学习曲线：无经验的学生实现基本功能所需的时间和复杂性估计。
- 可扩展性：在不重新设计核心架构的情况下扩展系统功能的能力。
- 可重用性：硬件和软件组件在不同机器人类别中的重用程度。
- 竞赛适应性：在竞争环境中满足性能和可靠性要求的能力。
- 教育方法：该方法与结构化教学模式和渐进式学习的契合度。

与封闭的商业套件相比，EASYbot平台通过提供对硬件和编程模型的访问，实现了更大的技术深度。这一特点避免了限制对硬件-软件关系理解的抽象层次。电源管理、电机功率阶段和多功能端口的整合促进了与工程工作流程相符的实践。虽然学习曲线较陡峭，但它是渐进式的，因此这不是问题。与依赖外部模块的通用开源解决方案相比，该平台提供了通用的基础架构和标准化的互连系统，提高了硬件和软件的可扩展性和可重用性。在平台设计中定义教育标准及其渐进式学习改进了开放平台的教育方法。此外，模块化和即插即用的系统使教师能够专注于感兴趣的具体技术能力。例如，从电子角度来看，添加一个硬件模块很简单，而重点在于编程模块的管理。相反，如果更侧重于电子方面，例如开发新的外设，如果保持平台中定义的相同连接方案，就可以重用软件功能。在本文分析的经验中，技术技能主要集中在嵌入式系统的集成及其在数字工业项目中的编程上。而在工业设计工程项目中，涉及的技能仅限于编程，同一个机器人被用于不同的目的。

本文介绍了EASYbot平台的设计和验证，这是一个开放、可扩展且模块化的平台，适用于电子竞赛（ER）和大学级别的比赛。该工作的主要贡献是定义了一个集成电源管理、控制和电机功率阶段的架构，并结合了一个便于即插即用外设集成的互连标准，促进了硬件和软件在不同机器人类别中的可重用性。技术验证过程表明，该平台在典型使用条件下运行稳定，并且对连接错误具有合理的容忍度。此外，在3.3 V和5 V配置下验证了逻辑层次的兼容性，从而扩展了支持的外设范围。在ER项目开发过程中，观察到了与电缆和连接器处理相关的问题。此外，在迷你相扑机器人的极端条件下，检测到电机功率阶段组件的逐渐退化。采用结果通过TAM验证，确认了学生的高感知有用性和4.74/5的推荐意向。在需要学生更高技术自主性的情境中，感知的学习难度往往会降低，这表明初始的摩擦得到了减少，而没有牺牲技术深度。

迄今为止，所有平台文档和项目开发都是在校内用西班牙语完成的，由德乌斯托大学的工程学院负责。教学团队目前正在准备发布EASYbot平台的设计和实现及其相关文档。这项工作将在GPL许可证的授权下进行，并将以西班牙语和英语提供。这些材料将通过新的GitHub仓库（https://github.com/）和新网页进行传播。目标是确保其他教学团队能够在新的学术环境中复制EASYbot平台。对于非技术型教师，需要培训他们使用Arduino，平台将限于当前支持的机器人类别。然而，如果教师具备技术知识，他们可以通过集成或实现新的外设来开发新的类别。在技能方面，由于该平台的通用性，它可以支持来自不同技术领域的技能培养，例如机械学或智能算法的开发。教学团队正在考虑以下未来的工作方向：（1）在密集使用的情况下验证1.1版本中的H桥组件更新；（2）在EASYbot平台上为其他类型的微控制器提供更专业的支持，同时保持与当前外围设备的兼容性，并采用相同的技术验证策略进行适当的调整；（3）分析其他竞赛类别和运动学配置，例如需要在变化环境中进行精确前方探测和规避的障碍赛，或是“夺旗”比赛——在这种比赛中，机器人需要找到对手的基地并“夺取”一个物品后再返回自己的基地；（4）探索将ER竞赛项目引入中学教育的可行性。模块化设计和迭代验证的基本原则可以为该平台未来的扩展提供灵感，例如将其应用于遥控或半自主机器人等领域[40]。