第400页 展望

本书从整体上介绍了嵌入式系统及其在移动机器人中的应用，研究了CPU与硬件设计、传感器与执行器的接口、反馈控制、操作系统函数、设备驱动、多任务和系统工具。在机器人设计方面，介绍了行驶、步行、水上、水下和飞行机器人。在机器人应用方面，研究了定位、导航和人工智能技术，包括神经网络和进化（或遗传）算法。在书中列出了大量详细的示例程序，以帮助对这一实践性很强的学科的理解。	
进步的脚步从未停止，在我们研制EyeBot机器人和EyeCon控制器这十年间，看到了器件的显著进步。处理能力增加了近100倍（验证了摩尔律所预言的每18个月处理器速度将增加一倍）；在微型化的同时，摄像机传感器的分辨率增加了近30倍。但对机器人而言，并不是追求过高的分辨率，实际上在许多机器人应用中高帧速率比高分辨率更重要，因而必须在分辨率与帧速率之间折中。随着像素数量增加，而所增加的处理时间通常会其超过其线性比例。
就运行速度而言，微控制器与微处理器之间的差距在不断增大，最主要的原因可能是工业应用比起PC来并不追求很快的运行速度。总的来说，最新一代的嵌入式系统比起高端PC或工作站，速度要慢近一个量级。另外商用的嵌入式系统还必须要满足其它要求，如更宽的工作温度范围、电磁兼容性（EMC）等等，要求能够在如低温或高热，存在电磁噪声的苛刻的环境下工作，同时它们自身电磁发射量级也受到严格限制，这会进一步降低其速度性能。
相比于处理器和图像传感器的迅猛发展，电机、变速箱、电池技术的进步显得尤为不足。但我们不要忘记，处理器速度与图像解析度的提高主要得益于微型化，而这很难应用于其它设备。目前系统开发主要的工作量仍然集中软件上，像RoBIOS操作系统这样的项目就需要数个人•年的工作量，包括交叉编译转换、操作系统例程、系统工具、仿真系统和应用程序。
据估计，在所有生产的CPU中高达99%应用于嵌入式系统，我们大多数人拥有100个甚至更多的嵌入式系统。甚至不起眼的小家电现在也逐渐装配了嵌入式控制器。
目前虽还没有智能机器人帮助我们整理家务，但随着越来越多的嵌入式系统进入到我们的日常生活，智能汽车正在成为现实，机器人时代也将悄然而至，相信这一天并不会太遥远。