这是一个简单的项目，有趣的四驱车蓝牙控制机器人与2自由度的夹持相结合。几个月前，我儿子让我给他做一个遥控机器人。他给了我一张清单，上面列着他想要的东西，这就是我最后为他制作的东西。第一步：所需的软件你需要下载的东西:ArduinoIDEPython2.7(tkinter的完整安装)的pySerial图书馆附加的L9110S电机控制器库。zip(请参阅此步骤中的文件)下面的Robot代码或附加的.zip(请参阅此步骤中的文件)Python远程控制应用程序(请参阅此步骤中的文件)第二步：硬件材料清单你需要的零件如下:小流浪者半品脱底盘或合适的四轮封闭更换ArduinoUno或类似的板USB连接线V5传感器的盾牌L9110SMG995伺服或其他合适的更换x2HC-05或HC-06蓝牙适配器x1标准的伺服板Bx190度支架x1单肘板x2轻型伺服轮毂(双叶525125)x1标准夹持器套件x1母对母跳线5节可充电AA电池(NiMH)和充电器双面胶带和小拉链“AA”5槽电池组(如果你选择AA充电的话)6v镍氢或7.4v锂离子电池组和充电器1.250"6-32螺丝x2.750"8-32尼龙垫片x2.500"6-32螺丝x8.3125"6-32螺丝x8在您购买、收集和下载了所有东西之后，就可以开始构建了。第三步：组装—机箱首先，根据底盘的说明组装底盘。完成后，你应该有类似的图像。当你把控制控制器的盘子放在机器人上时，确保你把它放在中间的洞里。这将在机器人的前面和后面留下空间。注意:在继续之前，请卸下所有4个轮子，以免在安装其他机器人组件时损坏电机。第四步：装配夹持器按照本视频中提供的说明组装夹持器。完成后，你应该有类似的图像。第五步：安装夹持器-步骤1取伺服轮毂，把它放在支架的一边，用。2125”的螺钉把它们固定在一起，如图所示，放在一边，把螺母放在两个较短的螺钉上，拧紧它们，现在讲两个单支架，1.250”的螺钉和两个。500”带螺母的螺钉，2个尼龙垫片和伺服板b。取一个单独的支架，放在半品脱机器人的内部，在左边的孔上运行2个1.259”的螺钉(从内部)，在右边运行2.500”的螺钉。所有的螺丝头将在机器人内部如图。现在把第二个单支架放在机器人外面的螺丝上。接下来拿尼龙垫片，把它们放在较长的(1.250英寸)突出，然后把伺服板螺丝到长螺丝上，用合适大小的内六角键或螺丝刀拧紧进入伺服板的螺丝，如果使用普通螺丝的话。根据需要使用图片作为参考。第六步：安装夹持器-步骤2下一步采取剩下的伺服你有和把它放在伺服支架与脊柱顶部。用4颗3125英寸的螺钉将其固定。接下来采取90度支架上的伺服轮毂和安装夹持器上的4.500“螺钉使用28-32螺母作为间隔之间的支架和夹持器如图。用另一个螺母固定在夹持器的顶部(如果你反过来拧螺丝，在支架的下面)夹持住，并把它放在伺服和使用伺服螺丝(从您的伺服包)，以保持它到位后牢固地固定它。完成后，运行两个伺服线通过平支架孔到机器人内部。更多细节和参考请看图片。第七步：安装电子设备拿着UNO和V5传感器屏蔽罩，把它们夹在一起。将连接的UNO/Sensor板放入机器人中心夹中。拿双面胶带，把电机驱动器放在左边的内墙上，把蓝牙适配器放在右边的墙上。第八步：给马达接线电机驱动器上的A-1A引脚到传感器屏蔽上的引脚5电机驱动器上的A-1B引脚到传感器屏蔽上的引脚6电机驱动器上的B-1A引脚到传感器屏蔽上的引脚3电机驱动器上的B-1B引脚到传感器屏蔽上的11引脚现在让机器人正面远离你，把电线放在左边，然后将左边的两根黑色导线连接到电机A的第一个输出螺杆端子上将左边的两根红色导线连接到电机A的第二个输出螺杆端子上拿右边的电线，然后-将左边的两根黑色导线连接到电机B的第一个输出螺杆端子上将左边的两根红色导线连接到电机B的第二个输出螺杆端子上伺服系统:将Y伺服线连接到传感器屏蔽上的引脚线2上。白色或橙色的线总是信号线。将X(夹持器)伺服线连接到传感器屏蔽上的引脚线7。白色或橙色的线总是信号线。第九步：蓝牙模块接线蓝牙适配器Tx->传感器屏蔽引脚0蓝牙适配器Rx->传感器屏蔽引脚1第十步：添加电源将6v电池组的电源引线连接到传感器屏蔽的电源螺钉端子:红色到Vcc黑色到GND确保V5传感器屏蔽上的跳线在跳线引脚上到位。将l9110驱动器上的GND引脚与传感器屏蔽上的GND引脚连接。将6v或7.2v电池或其他电池的正极线连接到L9110S电机驱动器上的Vcc引脚。将电机电池上的负极(GND)线连接到电机屏蔽板上的GND脚上。第十一步：配置HC05/HC06蓝牙模块现在你需要从操作系统的“控制”或“系统”面板进入电脑上的蓝牙设备设置，或者使用谷歌来帮助你。可能的操作系统蓝牙设置信息:WindowsLinuxMac您需要注意分配给它的串口设备名称或编号。第十二步：加载代码检查和重新检查接线之后，就可以加载代码了。请按照Arduino网站上的说明安装ArduinoIDE。IDE安装完成后，接下来可以安装L9110MotorDriver库。通过下载步骤1中包含的名为L9110Driver.zip的压缩文件，并将其解压缩到Arduino库文件夹中，或者按照下面的说明添加库。现在已经安装了IDE和Motor驱动程序库，从步骤1中找到的名为blue_t_slave.zip的压缩文件中将机器人代码加载到ArduinoIDE中。这些文件也包含在这个步骤中。用USB线连接你的电脑和Arduino。现在从IDE中的Tools->board菜单中选择单板，Uno用于此项目(如果与Uno不同，请选择您拥有的单板)现在从Tools->Port菜单中选择您的com端口。完成此操作后，单击上传按钮。如果一切顺利，代码就会被加载，如果没有，请在这里查看IDE和相关问题的帮助。第十三步：运行Python控制应用程序要运行Python远程控制应用程序，请在下载zip文件并将其解压缩到您想要运行它的位置。接下来，打开一个命令shell(例如terminal、cmd.exe等)，并导航到你解压文件的目录。现在在命令行中输入:pythonrover.py，就会弹出一个如图所示的窗口。如果没有，查找任何python错误并进行纠正(例如缺少库等)。如果需要的话，Python网站可以提供一些帮助。待应用程序运行，就可以做下一步准备了。现在，给机器人通电。然后输入适配器的通讯端口，然后点击“连接”按钮。几秒钟后，您应该看到其他控件已启用，连接按钮已禁用。这意味着你与机器人相连。该控件应用程序使用简单，允许使用鼠标或键盘控件。键盘控制是:箭头是向前，反向，向左转90度，向右转90度左转45度向南右转45度H-停止(停止)y-设定夹持器y轴U型夹爪开启/关闭C-夹持器复位正向和反向命令是恒定的，即它们在执行后保持bot移动，直到发送新的方向或停止命令。90度和45度弯是暂时的，即在一段延迟后，它们会阻止bot移动。夹持器滑块不会自动在机器人上设置夹持器。你必须按下相应的“Set”按钮或键来执行设置。滑块的值范围为0-180。夹持器Y轴:0是一直向上，180是一直向下。夹持器打开/关闭:0是全部关闭，180是全部打开。使用“断开”按钮停止使用程序。这将发送命令来停止机器人并返回夹持器。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：ScottBeasley，如涉及侵权，可联系删除。

这个项目将展示我如何制作机器人MIA-1，它不仅先进独特，而且开源，无需3D打印即可制作！是的，你明白了，这个机器人完全是手工制作的。开源意味着——你可以免费获得代码和每一个细节，如果你愿意，你也可以制作这个机器人。以下是她可以做的事情：可以倾听并与您交谈可以用她左眼的摄像头看到并认出你可以检测运动并拍摄照片有一个带有触摸屏LCD的GUI来指挥她在她的液晶显示器上显示图像在她的屏幕上下载图像和节目可以用右手上的激光笔瞄准目标说话时移动手无需他人帮助即可站立她也可以鞠躬（观看视频）还有很多！所需组件：为了制作这个机器人，我使用了我们当地商店的所有东西。微控制器+计算机（大脑）：ArduinoMega（用于控制伺服电机）一台完整的计算机（您可以使用RaspberryPi，但我最初将笔记本电脑用作她的大脑）伺服电机：MIA-1有13个自由度。LDX227双轴伺服电机8xMG996r/MG996伺服电机3x对于figers，我使用了微型伺服SG90请注意，我添加了一个机械爪，它使用另一个MG996r伺服电机。以及跳线等图像处理：对于图像处理，例如拍照和检测面部等。我使用了USB相机。注意：本教程适用于中级和高级制作者，我将主要介绍代码部分，因为它是制作MIA-1、MIA-1的代码。如果你得到代码，一切对你来说都很容易。第1步：机身和电机布局机身由PVC板制成，不同的部件使用热胶和螺丝固定（见图）。我用切刀切了pvc片材（要非常小心！！不要切手指！！）。从图一和图二你可以看到伺服布局。伺服连接器采用薄pvc板制成，因为它们弯曲良好。头部是用气球制成的，在气球中吹气，加入小湿纸片，然后将其干燥。添加8层后，它变得强大和可持续。然后使用喷涂颜色将其涂成白色。在设计完成后，我才发现她具有惊人的平衡。添加显示：之后，只需使用一些螺丝和热胶将液晶显示器安装在她的胸前。第2步：电路图电路图看起来很复杂，其实不然。我把电路画成车身上的电机布局，以便您更容易理解。确保共同接地。arduino通过其USB电缆从计算机获取电源。有一个激光二极管可以让mia瞄准物体，从arduino的引脚13（led引脚）获取电源。正如你所看到的，所有的电机和arduino本身都在身体的背面。我也把所有的电缆都从后面放好了。买了一根延长的USB线，这样就可以连接电脑了。第3步：代码如你所知，我使用了一个arduinomega。arduinomega控制伺服电机，电机是预编程的。请注意默认伺服位置，在构建机器人时请保持此位置。只需用arduino为电机供电，无需制作机身，伺服电机将到达默认位置（默认位置如下）/*default/standbypositionofservos*/komor.write(4);#waistservoleft1.write(120);rFinger.write(0);servo1.write(55);clawOpen();rightStandBy();leftStandBy();headTilt.write(134);headPan.write(90);电机控制代码超过750行（编辑时要小心）。主要处理是使用python3脚本完成的。Python有pySerial库，可以通过串口与arduino通信。注意“COMPORT”。#Connectwithmiamotordriverboardoverserialcommunicationtry:mia=serial.Serial("COM28",9600)except:pass您还需要pip安装这些库"""importnecessarylibraries"""#importrequests#formakingpost/getrequestsimportpyttsx3#offlinetexttospeechimportspeech_recognitionassr#Speechtotext(requiresinternettofunction)importtimefromrandomimportrandint#randomintegerpickinglibraryimporttkinter#tkinterguilibraryfromtkinterimportTk,Button,Label,Tk#importnecessarythingsimportserial#seriallibraryforserialcommunicationoverUSBfromPILimportImage#froshowingimageimportcv2#ComputerVisionlibraryimportwikipedia#togetdatadireclyfromwikipedia使用pipinstall一切都很容易。对于opencv在命令提示符下输入：pipinstallopencv-contrib-python您看到的GUI（图形用户界面）是使用tkinter开发的。对于这个和所有其他库，您可以通过以下命令安装：pipinstalllibrary_name然后它将被安装。如果您使用的是网络摄像头，还请查看它更有可能将摄像头表示为1cap=cv2.VideoCapture(1)#cameraMIA-1的代码只是这个的扩展版本。在命令arduino时，计算机发送一口，arduino根据接收到的口采取行动，因此看起来Mia的动作和说话是异步的。mia.write(b'p')#commandtoheadupthendowncount_down(3)respond("Smileplease",100)现在要获取代码，请访问下面的链接。第4步：电源和整理我使用7.4伏锂电池为机器人供电。LDX227伺服系统非常耗电（但质量很好），因此请确保它们在任何时候都能获得至少7.3v的电压。另一方面，MG996r伺服电机价格便宜，很容易损坏，确保它们不会超过7.8V。所以这个机器人的最高电源应该在7.4到7.8伏之间。本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：Ashraf_minhaj，如涉及侵权，可联系删除。

这个项目的样子是一个四足动物。“四足机器人”的意思是四条腿的机器人，并且它看起来像四条腿的蜘蛛，所以让我们来学习蜘蛛是如何走路的，并尝试用机器人复制它。第一步：所需组件1XArduinoMega或ArduinoUno1X钻孔PCB12X伺服电机(9g)1XHC-SR04超声波传感器4×RGBled纸板第二步：保持CG重心(CG)是影响步行的主要因素。重心保持在身体的中心以保持平衡，如果CG在一定的范围内偏离中心，那么平衡就会受到影响，从而导致摔倒让我们看看如何在走路时保持CG。如果每条腿都是45度，那么重心就会完全集中在中心，但如果我们移动任何一条腿，重心就会移到那一边，所以它就会倒在那一边。因此，为了避免这种情况，机器人的两端腿都保持在大于45度的角度，所以三条腿将形成一个三角形，CG将在其中，第4条腿将自由移动，CG将保持在一个三角形内。第三步：步行这是开始的姿势，两条腿(C,D)向一侧伸出，另两条腿(A,B)向内拉。右上腿(B)抬起并伸出，在机器人的前方很远的地方。所有的腿向后移动，身体向前移动。后左腿(D)抬起并向前迈一步。这个位置是起始位置的镜像。左上角的腿(B)抬起并伸出，在机器人的前方很远。同样，所有的腿向后移动，身体向前移动。后右腿抬起(B)，并退回身体，使我们回到开始的位置。第四步：构建身体第五步：电路连接Arduinomega有15个pwm引脚，其中12个用于伺服连接，3个用于RBGled，任意两个引脚用于超声传感器。第六步：伺服初始化将程序上传到arduinomega，根据图片开始组装腿#includeServoservo[4][3];//defineservos'portsconstintservo_pin[4][3]={{10,11,2},{3,4,5},{6,7,8},{9,12,13}};voidsetup(){//initializeallservosfor(inti=0;i{for(intj=0;j{servo[i][j].attach(servo_pin[i][j]);delay(20);}}}voidloop(void){for(inti=0;i{for(intj=0;j{servo[i][j].write(90);delay(20);}}}第七步：完成/*Includes------------------------------------------------------------------*/#include//todefineandcontrolservos#include//tosetatimertomanageallservos#defineledred46#defineledblue44#defineledgreen45/*Servos--------------------------------------------------------------------*///define12servosfor4legsServoservo[4][3];//defineservos'portsconstintservo_pin[4][3]={{2,3,4},{20,6,7},{8,9,17},{16,12,13}};/*Sizeoftherobot---------------------------------------------------------*/constfloatlength_a=55;constfloatlength_b=77.5;constfloatlength_c=27.5;constfloatlength_side=71;constfloatz_absolute=-28;/*Constantsformovement----------------------------------------------------*/constfloatz_default=-50,z_up=-30,z_boot=z_absolute;constfloatx_default=62,x_offset=0;constfloaty_start=0,y_step=40;constfloaty_default=x_default;/*variablesformovement----------------------------------------------------*/volatilefloatsite_now[4][3];//real-timecoordinatesoftheendofeachlegvolatilefloatsite_expect[4][3];//expectedcoordinatesoftheendofeachlegfloattemp_speed[4][3];//eachaxis'speed,needstoberecalculatedbeforeeachmovementfloatmove_speed;//movementspeedfloatspeed_multiple=1;//movementspeedmultipleconstfloatspot_turn_speed=4;constfloatleg_move_speed=8;constfloatbody_move_speed=3;constfloatstand_seat_speed=1;volatileintrest_counter;//+1/0.02s,forautomaticrest//functions'parameterconstfloatKEEP=255;//definePIforcalculationconstfloatpi=3.1415926;/*Constantsforturn--------------------------------------------------------*///templengthconstfloattemp_a=sqrt(pow(2*x_default+length_side,2)+pow(y_step,2));constfloattemp_b=2*(y_start+y_step)+length_side;constfloattemp_c=sqrt(pow(2*x_default+length_side,2)+pow(2*y_start+y_step+length_side,2));constfloattemp_alpha=acos((pow(temp_a,2)+pow(temp_b,2)-pow(temp_c,2))/2/temp_a/temp_b);//siteforturnconstfloatturn_x1=(temp_a-length_side)/2;constfloatturn_y1=y_start+y_step/2;constfloatturn_x0=turn_x1-temp_b*cos(temp_alpha);constfloatturn_y0=temp_b*sin(temp_alpha)-turn_y1-length_side;/*---------------------------------------------------------------------------*//*-setupfunction---------------------------------------------------------------------------*/voidsetup(){pinMode(ledred,OUTPUT);pinMode(ledblue,OUTPUT);pinMode(ledgreen,OUTPUT);//startserialfordebugSerial.begin(115200);Serial.println("Robotstartsinitialization");//initializedefaultparameterset_site(0,x_default-x_offset,y_start+y_step,z_boot);set_site(1,x_default-x_offset,y_start+y_step,z_boot);set_site(2,x_default+x_offset,y_start,z_boot);set_site(3,x_default+x_offset,y_start,z_boot);for(inti=0;i{for(intj=0;j{site_now[i][j]=site_expect[i][j];}}//startservoserviceFlexiTimer2::set(20,servo_service);FlexiTimer2::start();Serial.println("Servoservicestarted");//initializeservosservo_attach();Serial.println("Servosinitialized");Serial.println("RobotinitializationComplete");}voidservo_attach(void){for(inti=0;i{for(intj=0;j{servo[i][j].attach(servo_pin[i][j]);delay(100);}}}voidservo_detach(void){for(inti=0;i{for(intj=0;j{servo[i][j].detach();delay(100);}}}/*-loopfunction---------------------------------------------------------------------------*/voidloop(){analogWrite(ledred,255);Serial.println("Stand");stand();delay(2000);analogWrite(ledred,0);analogWrite(ledblue,255);Serial.println("Stepforward");step_forward(5);delay(2000);analogWrite(ledblue,0);analogWrite(ledgreen,255);Serial.println("Stepback");step_back(5);delay(2000);analogWrite(ledgreen,0);analogWrite(ledred,255);analogWrite(ledblue,255);Serial.println("Turnleft");turn_left(5);delay(2000);analogWrite(ledgreen,255);analogWrite(ledred,0);analogWrite(ledblue,255);Serial.println("Turnright");turn_right(5);delay(2000);analogWrite(ledgreen,255);analogWrite(ledred,255);analogWrite(ledblue,0);Serial.println("Handwave");hand_wave(3);delay(2000);Serial.println("Handwave");hand_shake(3);delay(2000);intx=100;for(inti=0;i{analogWrite(ledgreen,255);analogWrite(ledred,255);//whiteanalogWrite(ledblue,255);delay(x);analogWrite(ledgreen,255);//yellowanalogWrite(ledred,255);analogWrite(ledblue,0);delay(x);analogWrite(ledgreen,255);//cyananalogWrite(ledred,0);analogWrite(ledblue,255);delay(x);analogWrite(ledgreen,0);analogWrite(ledred,255);//purpleanalogWrite(ledblue,255);delay(x);analogWrite(ledgreen,0);analogWrite(ledred,255);//redanalogWrite(ledblue,0);delay(x);analogWrite(ledgreen,0);//blueanalogWrite(ledred,0);analogWrite(ledblue,255);delay(x);analogWrite(ledgreen,255);analogWrite(ledred,0);analogWrite(ledblue,0);//greendelay(x);}analogWrite(ledgreen,0);analogWrite(ledred,0);analogWrite(ledblue,0);//Serial.println("Bodydance");//body_dance(10);//delay(2000);//Serial.println("Sit");//sit();delay(1000);}/*-sit-blockingfunction---------------------------------------------------------------------------*/voidsit(void){move_speed=stand_seat_speed;for(intleg=0;leg{set_site(leg,KEEP,KEEP,z_boot);}wait_all_reach();}/*-stand-blockingfunction---------------------------------------------------------------------------*/voidstand(void){move_speed=stand_seat_speed;for(intleg=0;leg{set_site(leg,KEEP,KEEP,z_default);}wait_all_reach();}/*-spotturntoleft-blockingfunction-parameterstepstepswantedtoturn---------------------------------------------------------------------------*/voidturn_left(unsignedintstep){move_speed=spot_turn_speed;while(step-->0){if(site_now[3][1]==y_start){//leg3&1moveset_site(3,x_default+x_offset,y_start,z_up);wait_all_reach();set_site(0,turn_x1-x_offset,turn_y1,z_default);set_site(1,turn_x0-x_offset,turn_y0,z_default);set_site(2,turn_x1+x_offset,turn_y1,z_default);set_site(3,turn_x0+x_offset,turn_y0,z_up);wait_all_reach();set_site(3,turn_x0+x_offset,turn_y0,z_default);wait_all_reach();set_site(0,turn_x1+x_offset,turn_y1,z_default);set_site(1,turn_x0+x_offset,turn_y0,z_default);set_site(2,turn_x1-x_offset,turn_y1,z_default);set_site(3,turn_x0-x_offset,turn_y0,z_default);wait_all_reach();set_site(1,turn_x0+x_offset,turn_y0,z_up);wait_all_reach();set_site(0,x_default+x_offset,y_start,z_default);set_site(1,x_default+x_offset,y_start,z_up);set_site(2,x_default-x_offset,y_start+y_step,z_default);set_site(3,x_default-x_offset,y_start+y_step,z_default);wait_all_reach();set_site(1,x_default+x_offset,y_start,z_default);wait_all_reach();}else{//leg0&2moveset_site(0,x_default+x_offset,y_start,z_up);wait_all_reach();set_site(0,turn_x0+x_offset,turn_y0,z_up);set_site(1,turn_x1+x_offset,turn_y1,z_default);set_site(2,turn_x0-x_offset,turn_y0,z_default);set_site(3,turn_x1-x_offset,turn_y1,z_default);wait_all_reach();set_site(0,turn_x0+x_offset,turn_y0,z_default);wait_all_reach();set_site(0,turn_x0-x_offset,turn_y0,z_default);set_site(1,turn_x1-x_offset,turn_y1,z_default);set_site(2,turn_x0+x_offset,turn_y0,z_default);set_site(3,turn_x1+x_offset,turn_y1,z_default);wait_all_reach();set_site(2,turn_x0+x_offset,turn_y0,z_up);wait_all_reach();set_site(0,x_default-x_offset,y_start+y_step,z_default);set_site(1,x_default-x_offset,y_start+y_step,z_default);set_site(2,x_default+x_offset,y_start,z_up);set_site(3,x_default+x_offset,y_start,z_default);wait_all_reach();set_site(2,x_default+x_offset,y_start,z_default);wait_all_reach();}}}/*-spotturntoright-blockingfunction-parameterstepstepswantedtoturn---------------------------------------------------------------------------*/voidturn_right(unsignedintstep){move_speed=spot_turn_speed;while(step-->0){if(site_now[2][1]==y_start){//leg2&0moveset_site(2,x_default+x_offset,y_start,z_up);wait_all_reach();set_site(0,turn_x0-x_offset,turn_y0,z_default);set_site(1,turn_x1-x_offset,turn_y1,z_default);set_site(2,turn_x0+x_offset,turn_y0,z_up);set_site(3,turn_x1+x_offset,turn_y1,z_default);wait_all_reach();set_site(2,turn_x0+x_offset,turn_y0,z_default);wait_all_reach();set_site(0,turn_x0+x_offset,turn_y0,z_default);set_site(1,turn_x1+x_offset,turn_y1,z_default);set_site(2,turn_x0-x_offset,turn_y0,z_default);set_site(3,turn_x1-x_offset,turn_y1,z_default);wait_all_reach();set_site(0,turn_x0+x_offset,turn_y0,z_up);wait_all_reach();set_site(0,x_default+x_offset,y_start,z_up);set_site(1,x_default+x_offset,y_start,z_default);set_site(2,x_default-x_offset,y_start+y_step,z_default);set_site(3,x_default-x_offset,y_start+y_step,z_default);wait_all_reach();set_site(0,x_default+x_offset,y_start,z_default);wait_all_reach();}else{//leg1&3moveset_site(1,x_default+x_offset,y_start,z_up);wait_all_reach();set_site(0,turn_x1+x_offset,turn_y1,z_default);set_site(1,turn_x0+x_offset,turn_y0,z_up);set_site(2,turn_x1-x_offset,turn_y1,z_default);set_site(3,turn_x0-x_offset,turn_y0,z_default);wait_all_reach();set_site(1,turn_x0+x_offset,turn_y0,z_default);wait_all_reach();set_site(0,turn_x1-x_offset,turn_y1,z_default);set_site(1,turn_x0-x_offset,turn_y0,z_default);set_site(2,turn_x1+x_offset,turn_y1,z_default);set_site(3,turn_x0+x_offset,turn_y0,z_default);wait_all_reach();set_site(3,turn_x0+x_offset,turn_y0,z_up);wait_all_reach();set_site(0,x_default-x_offset,y_start+y_step,z_default);set_site(1,x_default-x_offset,y_start+y_step,z_default);set_site(2,x_default+x_offset,y_start,z_default);set_site(3,x_default+x_offset,y_start,z_up);wait_all_reach();set_site(3,x_default+x_offset,y_start,z_default);wait_all_reach();}}}/*-goforward-blockingfunction-parameterstepstepswantedtogo---------------------------------------------------------------------------*/voidstep_forward(unsignedintstep){move_speed=leg_move_speed;while(step-->0){if(site_now[2][1]==y_start){//leg2&1moveset_site(2,x_default+x_offset,y_start,z_up);wait_all_reach();set_site(2,x_default+x_offset,y_start+2*y_step,z_up);wait_all_reach();set_site(2,x_default+x_offset,y_start+2*y_step,z_default);wait_all_reach();move_speed=body_move_speed;set_site(0,x_default+x_offset,y_start,z_default);set_site(1,x_default+x_offset,y_start+2*y_step,z_default);set_site(2,x_default-x_offset,y_start+y_step,z_default);set_site(3,x_default-x_offset,y_start+y_step,z_default);wait_all_reach();move_speed=leg_move_speed;set_site(1,x_default+x_offset,y_start+2*y_step,z_up);wait_all_reach();set_site(1,x_default+x_offset,y_start,z_up);wait_all_reach();set_site(1,x_default+x_offset,y_start,z_default);wait_all_reach();}else{//leg0&3moveset_site(0,x_default+x_offset,y_start,z_up);wait_all_reach();set_site(0,x_default+x_offset,y_start+2*y_step,z_up);wait_all_reach();set_site(0,x_default+x_offset,y_start+2*y_step,z_default);wait_all_reach();move_speed=body_move_speed;set_site(0,x_default-x_offset,y_start+y_step,z_default);set_site(1,x_default-x_offset,y_start+y_step,z_default);set_site(2,x_default+x_offset,y_start,z_default);set_site(3,x_default+x_offset,y_start+2*y_step,z_default);wait_all_reach();move_speed=leg_move_speed;set_site(3,x_default+x_offset,y_start+2*y_step,z_up);wait_all_reach();set_site(3,x_default+x_offset,y_start,z_up);wait_all_reach();set_site(3,x_default+x_offset,y_start,z_default);wait_all_reach();}}}/*-goback-blockingfunction-parameterstepstepswantedtogo---------------------------------------------------------------------------*/voidstep_back(unsignedintstep){move_speed=leg_move_speed;while(step-->0){if(site_now[3][1]==y_start){//leg3&0moveset_site(3,x_default+x_offset,y_start,z_up);wait_all_reach();set_site(3,x_default+x_offset,y_start+2*y_step,z_up);wait_all_reach();set_site(3,x_default+x_offset,y_start+2*y_step,z_default);wait_all_reach();move_speed=body_move_speed;set_site(0,x_default+x_offset,y_start+2*y_step,z_default);set_site(1,x_default+x_offset,y_start,z_default);set_site(2,x_default-x_offset,y_start+y_step,z_default);set_site(3,x_default-x_offset,y_start+y_step,z_default);wait_all_reach();move_speed=leg_move_speed;set_site(0,x_default+x_offset,y_start+2*y_step,z_up);wait_all_reach();set_site(0,x_default+x_offset,y_start,z_up);wait_all_reach();set_site(0,x_default+x_offset,y_start,z_default);wait_all_reach();}else{//leg1&2moveset_site(1,x_default+x_offset,y_start,z_up);wait_all_reach();set_site(1,x_default+x_offset,y_start+2*y_step,z_up);wait_all_reach();set_site(1,x_default+x_offset,y_start+2*y_step,z_default);wait_all_reach();move_speed=body_move_speed;set_site(0,x_default-x_offset,y_start+y_step,z_default);set_site(1,x_default-x_offset,y_start+y_step,z_default);set_site(2,x_default+x_offset,y_start+2*y_step,z_default);set_site(3,x_default+x_offset,y_start,z_default);wait_all_reach();move_speed=leg_move_speed;set_site(2,x_default+x_offset,y_start+2*y_step,z_up);wait_all_reach();set_site(2,x_default+x_offset,y_start,z_up);wait_all_reach();set_site(2,x_default+x_offset,y_start,z_default);wait_all_reach();}}}//addbyRegisHsuvoidbody_left(inti){set_site(0,site_now[0][0]+i,KEEP,KEEP);set_site(1,site_now[1][0]+i,KEEP,KEEP);set_site(2,site_now[2][0]-i,KEEP,KEEP);set_site(3,site_now[3][0]-i,KEEP,KEEP);wait_all_reach();}voidbody_right(inti){set_site(0,site_now[0][0]-i,KEEP,KEEP);set_site(1,site_now[1][0]-i,KEEP,KEEP);set_site(2,site_now[2][0]+i,KEEP,KEEP);set_site(3,site_now[3][0]+i,KEEP,KEEP);wait_all_reach();}voidhand_wave(inti){floatx_tmp;floaty_tmp;floatz_tmp;move_speed=1;if(site_now[3][1]==y_start){body_right(15);x_tmp=site_now[2][0];y_tmp=site_now[2][1];z_tmp=site_now[2][2];move_speed=body_move_speed;for(intj=0;j{set_site(2,turn_x1,turn_y1,50);wait_all_reach();set_site(2,turn_x0,turn_y0,50);wait_all_reach();}set_site(2,x_tmp,y_tmp,z_tmp);wait_all_reach();move_speed=1;body_left(15);}else{body_left(15);x_tmp=site_now[0][0];y_tmp=site_now[0][1];z_tmp=site_now[0][2];move_speed=body_move_speed;for(intj=0;j{set_site(0,turn_x1,turn_y1,50);wait_all_reach();set_site(0,turn_x0,turn_y0,50);wait_all_reach();}set_site(0,x_tmp,y_tmp,z_tmp);wait_all_reach();move_speed=1;body_right(15);}}voidhand_shake(inti){floatx_tmp;floaty_tmp;floatz_tmp;move_speed=1;if(site_now[3][1]==y_start){body_right(15);x_tmp=site_now[2][0];y_tmp=site_now[2][1];z_tmp=site_now[2][2];move_speed=body_move_speed;for(intj=0;j{set_site(2,x_default-30,y_start+2*y_step,55);wait_all_reach();set_site(2,x_default-30,y_start+2*y_step,10);wait_all_reach();}set_site(2,x_tmp,y_tmp,z_tmp);wait_all_reach();move_speed=1;body_left(15);}else{body_left(15);x_tmp=site_now[0][0];y_tmp=site_now[0][1];z_tmp=site_now[0][2];move_speed=body_move_speed;for(intj=0;j{set_site(0,x_default-30,y_start+2*y_step,55);wait_all_reach();set_site(0,x_default-30,y_start+2*y_step,10);wait_all_reach();}set_site(0,x_tmp,y_tmp,z_tmp);wait_all_reach();move_speed=1;body_right(15);}}voidhead_up(inti){set_site(0,KEEP,KEEP,site_now[0][2]-i);set_site(1,KEEP,KEEP,site_now[1][2]+i);set_site(2,KEEP,KEEP,site_now[2][2]-i);set_site(3,KEEP,KEEP,site_now[3][2]+i);wait_all_reach();}voidhead_down(inti){set_site(0,KEEP,KEEP,site_now[0][2]+i);set_site(1,KEEP,KEEP,site_now[1][2]-i);set_site(2,KEEP,KEEP,site_now[2][2]+i);set_site(3,KEEP,KEEP,site_now[3][2]-i);wait_all_reach();}voidbody_dance(inti){floatx_tmp;floaty_tmp;floatz_tmp;floatbody_dance_speed=2;sit();move_speed=1;set_site(0,x_default,y_default,KEEP);set_site(1,x_default,y_default,KEEP);set_site(2,x_default,y_default,KEEP);set_site(3,x_default,y_default,KEEP);wait_all_reach();//stand();set_site(0,x_default,y_default,z_default-20);set_site(1,x_default,y_default,z_default-20);set_site(2,x_default,y_default,z_default-20);set_site(3,x_default,y_default,z_default-20);wait_all_reach();move_speed=body_dance_speed;head_up(30);for(intj=0;j{if(j>i/4)move_speed=body_dance_speed*2;if(j>i/2)move_speed=body_dance_speed*3;set_site(0,KEEP,y_default-20,KEEP);set_site(1,KEEP,y_default+20,KEEP);set_site(2,KEEP,y_default-20,KEEP);set_site(3,KEEP,y_default+20,KEEP);wait_all_reach();set_site(0,KEEP,y_default+20,KEEP);set_site(1,KEEP,y_default-20,KEEP);set_site(2,KEEP,y_default+20,KEEP);set_site(3,KEEP,y_default-20,KEEP);wait_all_reach();}move_speed=body_dance_speed;head_down(30);}/*-microservosservice/timerinterruptfunction/50Hz-whensetsiteexpected,thisfunctionmovetheendpointtoitinastraightline-temp_speed[4][3]shouldbesetbeforesetexpectsite,itmakesuretheendpointmoveinastraightline,anddecidemovespeed.---------------------------------------------------------------------------*/voidservo_service(void){sei();staticfloatalpha,beta,gamma;for(inti=0;i{for(intj=0;j{if(abs(site_now[i][j]-site_expect[i][j])>=abs(temp_speed[i][j]))site_now[i][j]+=temp_speed[i][j];elsesite_now[i][j]=site_expect[i][j];}cartesian_to_polar(alpha,beta,gamma,site_now[i][0],site_now[i][1],site_now[i][2]);polar_to_servo(i,alpha,beta,gamma);}rest_counter++;}/*-setoneofendpoints'expectsite-thisfounctionwillsettemp_speed[4][3]atsametime-non-blockingfunction---------------------------------------------------------------------------*/voidset_site(intleg,floatx,floaty,floatz){floatlength_x=0,length_y=0,length_z=0;if(x!=KEEP)length_x=x-site_now[leg][0];if(y!=KEEP)length_y=y-site_now[leg][1];if(z!=KEEP)length_z=z-site_now[leg][2];floatlength=sqrt(pow(length_x,2)+pow(length_y,2)+pow(length_z,2));temp_speed[leg][0]=length_x/length*move_speed*speed_multiple;temp_speed[leg][1]=length_y/length*move_speed*speed_multiple;temp_speed[leg][2]=length_z/length*move_speed*speed_multiple;if(x!=KEEP)site_expect[leg][0]=x;if(y!=KEEP)site_expect[leg][1]=y;if(z!=KEEP)site_expect[leg][2]=z;}/*-waitoneofendpointsmovetoexpectsite-blockingfunction---------------------------------------------------------------------------*/voidwait_reach(intleg){while(1)if(site_now[leg][0]==site_expect[leg][0])if(site_now[leg][1]==site_expect[leg][1])if(site_now[leg][2]==site_expect[leg][2])break;}/*-waitallofendpointsmovetoexpectsite-blockingfunction---------------------------------------------------------------------------*/voidwait_all_reach(void){for(inti=0;iwait_reach(i);}/*-transsitefromcartesiantopolar-mathematicalmodel2/2---------------------------------------------------------------------------*/voidcartesian_to_polar(volatilefloat&alpha,volatilefloat&beta,volatilefloat&gamma,volatilefloatx,volatilefloaty,volatilefloatz){//calculatew-zdegreefloatv,w;w=(x>=0?1:-1)*(sqrt(pow(x,2)+pow(y,2)));v=w-length_c;alpha=atan2(z,v)+acos((pow(length_a,2)-pow(length_b,2)+pow(v,2)+pow(z,2))/2/length_a/sqrt(pow(v,2)+pow(z,2)));beta=acos((pow(length_a,2)+pow(length_b,2)-pow(v,2)-pow(z,2))/2/length_a/length_b);//calculatex-y-zdegreegamma=(w>=0)?atan2(y,x):atan2(-y,-x);//transdegreepi->180alpha=alpha/pi*180;beta=beta/pi*180;gamma=gamma/pi*180;}/*-transsitefrompolartomicroservos-mathematicalmodelmaptofact-theerrorssavedineepromwillbeadd---------------------------------------------------------------------------*/voidpolar_to_servo(intleg,floatalpha,floatbeta,floatgamma){if(leg==0){alpha=90-alpha;beta=beta;gamma+=90;}elseif(leg==1){alpha+=90;beta=180-beta;gamma=90-gamma;}elseif(leg==2){alpha+=90;beta=180-beta;gamma=90-gamma;}elseif(leg==3){alpha=90-alpha;beta=beta;gamma+=90;}servo[leg][0].write(alpha);servo[leg][1].write(beta);servo[leg][2].write(gamma);}如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：Renga，如涉及侵权，可联系删除。

本文介绍的是一个非常基本的避障机器人，一个我用来制作给我9岁的侄子和7岁的侄女的机器人玩具。背景我的侄子和侄女在看到我不久前制作的避障机器人的视频时非常的兴奋。所以我决定看看我是否能想出一些既有教育意义又有趣的东西。所以我尽可能简化我的玩具，想出了这个小漫游者。底盘是一个盒子，原来是用来盛装蟹棒的。结果发现它的尺寸刚刚好。作为免责声明，我将在这里描述我们是如何制造这些机器人的，我们让孩子们自己做几乎所有的工作。但无论如何，我不建议这样做。尽管没有必要，但孩子们在操作机器人时还是被我要求戴上护目镜。我们用的盒子是用非常柔软的塑料做的，所以我让我的侄子和侄女在听取了把地毯刀指向他们自己或自己的四肢的危险的介绍后，由他们自己切开那些盒子。为了给led打孔，我们使用了一个小型的无绳电动螺丝刀来限制潜在的伤害。所以最后，我能够很高兴地告诉大家我备用的医疗箱仍然没用过。电路我把电路做得尽可能更复杂一些，通过连接两个伺服器。给孩子们。我一直这么说，但“孩子们”包括我的姐姐(35岁)和我的妈妈(65岁)，她们和真正的孩子们一样喜欢这个下午诞生的机器人和工艺品。因此，为了我的观众，我把图像打印在一张A4纸上，试图保持面包板的比例与现实世界的1:1，并给他们介绍所有的跳线正确的颜色和长度。之后只需待电路组装好，将程序加载到Arduino上。我在代码中加入了注释，以帮助您在需要时稍微调整一下代码。如果一切都连接正确，伺服器应该开始转动，led将闪烁。如果你把你的手放在传感器前面，一个伺服系统会停止，另一个伺服系统会向另一个方向短暂地旋转。准备完毕！组装是时候把你的“底盘”准备好，并在它上面打洞了。在前面，标记传感器的位置，并切出“眼”孔。在侧面，测量好你想要轮子去的地方，在侧面切一个洞，在盒子底部的边缘，足够大的伺服适合，但足够小的安装支架不会通过。用一个小钻头，为led钻出2个小孔。在盒子的底部，朝后面，拧入脚轮(或热胶)。现在你就可以把所有的东西都放进盒子里了，用热熔胶把东西粘到位。一旦胶水凝固，将轮子安装到伺服系统上。装饰框把电池放进去之后，就可以观察这个小月球车在房间里随机移动，直到电池耗尽了。这就是这个项目制作的全过程。LittleRover：#include/*Ifyouhaveasensorwithonly3pins,Uncommentline6andcommentoutline7*///intdistanceR=A0;//Triggerpinintdistance=6;//TriggerpinintpingDelay=10;//lengthofthepulseoftheUltra-sonicsensorintdistanceR=A0;//Echopinintled1=8,led2=9;//LEDsServoleftPower;ServorightPower;unsignedlongflashTime;unsignedlongnextSensorTime;floatobstacleDist=0.0f;voidsetup(){//Serial.begin(115200);leftPower.attach(3);rightPower.attach(5);leftPower.write(90);rightPower.write(90);pinMode(led1,OUTPUT);pinMode(led2,OUTPUT);delay(1000);}voidloop(){LEDs();/*Thispreventsthesensorfromdrainingthebatterytooquicklybylimitingthechecksto5timespersecondYoucanincreasethisnumbertochecklessoftenbutthenitmightrunintothewall...*/if(millis()-nextSensorTime>200){nextSensorTime=millis();/*Ido2readingsherebecausesometimesthesensorgetsconfusedandreturnsnothing...*/floatreading1=TakeReading();delay(100);floatreading2=TakeReading();Serial.println(reading1);Serial.println(reading2);//ThenwetakesthebiggestdistanceforobstacleDistobstacleDist=reading1>=reading2?reading1:reading2;//Ifthedistanceislessthat10cm,turn,otherwise,drivestraight.if(obstacleDist//Serial.println("turn");turn();}else{//Serial.println("forward");forward();}}}voidLEDs(){if(millis()-flashTime>1000)flashTime=millis();if(millis()-flashTimedigitalWrite(led1,LOW);digitalWrite(led2,HIGH);}elseif(millis()-flashTime>500){digitalWrite(led1,HIGH);digitalWrite(led2,LOW);}}voidforward(){/*Ifyoufindthatyourrobotisgoingbackwards,swapthe135andthe45around.*/leftPower.write(135);rightPower.write(45);}voidturn(){/*Ifyouwantyourrobottoturntheotherway,Uncommentlines92-93belowandcommentout95-96*///leftPower.write(90);//rightPower.write(135);leftPower.write(45);rightPower.write(90);delay(350);}floatTakeReading(){unsignedlongecho=0;floatresult=0.0f;pinMode(distance,OUTPUT);digitalWrite(distance,LOW);delayMicroseconds(2);digitalWrite(distance,HIGH);delayMicroseconds(pingDelay);digitalWrite(distance,LOW);pinMode(distanceR,INPUT);digitalWrite(distanceR,HIGH);echo=pulseIn(distanceR,HIGH,38000);result=echo/58.138;returnresult;}如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：Jeremie，如涉及侵权，可联系删除。

北京2022年10月11日/美通社/--近日，昆仑芯（北京）科技有限公司的第二代云端通用人工智能计算处理器昆仑芯2代AI芯片及AI加速卡与飞桨完成III级兼容性测试，兼容性表现良好。产品兼容性证明本次III级兼容性测试完成了包括PP-YOLOE、PP-OCR、ERNIE3.0、PP-TSM、PP-TTS、DLRM、PPO等51个模型[1]的完整验证，算子支持超过400个，覆盖了智能视觉、自然语言处理、智能语音、智能推荐、强化学习共5个技术领域。经双方联合严格测试，昆仑芯2代AI芯片及AI加速卡与飞桨兼容性表现良好，并基于R200、R300搭建了CI/CD持续集成流水线，整体运行稳定，训练与推理性能可以满足用户的应用需求。昆仑芯2代AI芯片未来两周，来自昆仑芯科技及百度飞桨的产品技术专家将带来两场线上直播，分别从落地应用案例及技术适配的角度对昆仑芯与飞桨III级适配进行深度解读，敬请期待。直播海报昆仑芯和飞桨的适配自2018年启动，目前双方已共同完成框架层面的适配，支持XPUDevice及大部分算子。在双方合作的训练部分中，昆仑芯XPU和飞桨的适配在一些场景下能够做到通过仅切换一行代码便可指定到昆仑芯XPU的后端，低成本地从GPU切换到昆仑芯，满足绝大部分用户的需求。目前，昆仑芯软件栈已集成到飞桨上，完成对接与支持。此外，双方已经完成了多款主流CPU及操作系统的适配，方便广大开发者和用户更高效、更便捷地开发。2021年8月，高度集成昆仑芯AI加速卡的飞桨一体机在单PCIeswitch下支持两块全高全长AI加速卡并行训练的技术。该适配使得飞桨一体机在算力和安全性方面得到进一步保障，同时也为AI服务器的加速发展提供了更多可能性。同年，飞桨一体机在金融行业成功部署落地，助力江苏银行进行证照识别能力的建设。除此之外，在工业质检领域，"昆仑芯+飞桨"方案也实现了自研AI芯片在工业领域的大规模应用，助力某客户实现成本降低65%、性能提升9%的明显效果。从底层AI算力组件到AI服务器，再到操作系统，进一步到昆仑芯SDK，四年来，昆仑芯和飞桨携手共同完成了一套端到端的AI计算系统解决方案，并致力于携手打造一个全栈式软硬一体的AI生态。昆仑芯科技相关负责人表示："未来，昆仑芯和飞桨将进一步深化合作，携手提升软硬件创新能力，为开发者提供灵活便捷的部署方案，赋能更多企业和政府机构实现智能化升级。"*以上内容授权转载自美通社，未经授权不得转载发布。

介绍本项目将演示如何使用Arduino101上内置的BLE芯片从笔记本电脑控制小型4x4机器人。通过让计算机从Arduino101本身接管控制，打开合并处理器密集控制方法的可能性，如计算机视觉，自动驾驶和高级反馈循环(PID)。硬件使用的机器人平台是来自Sparkfun的多底盘4x4。它是相当耐用的铝框架，并带有许多附加传感器的安装点。步骤:这个套件只需要一些简单的组装，但确实需要一些时间。按照您的装配套件中所包含的说明进行安装，不过可能稍有偏差，1)将Arduino101安装在固定架上(独立组件套件的一部分)到顶板(盖子)上，然后将盖子连接到机器人底盘上。这只是绝缘101底部的某种方式，之后把它连接到盖子。2)Adafruit电机屏蔽v2.3也需要一些组装，我选择的方法是焊接，头管脚需要焊接。如果您在组件套件中收到了母标头(就像A101上的那些)，请使用这些标头并丢弃正常的公型标头。否则，使用电机屏蔽附带的公型。如果你之前从来没有过焊接，你可能想要在一些你不介意燃烧的头可以有点棘手的焊接到位。让焊接经验丰富的人观察并教你是最为妥当的学习方法。开始每个头焊接一个针在边缘，拉紧头，使他们与板齐平和完美的直线。你可以在焊接所有引脚之前使用这种技术来对齐东西，这将锁定头部的位置几乎永久。最后做6针网格母头旁边的蓝牙标志。将塑料面插入Arduino101，使其完全平齐，安装你现在已经完全焊接的电机屏蔽在顶部，并允许6针网格一侧穿过它。按下电机屏蔽，使其完全插入101，然后焊接6针网格头。3)使用焊接头将组装好的电机屏蔽贴在Arduino101的顶部。4)用跳线(公对公)将电机连接到电机屏蔽上的电机输出端子座上，如下图所示。请确保您匹配正确的负极和正极引线对，并遵循下面的接线图。注:图中黄色线为正极，红色线为实际电机。图中绿色的线是负的，黑色的线是实际的电机。5)在继续之前，检查VIN跳线是否连接。使用一对跳线将机器人套件中包含的5计数AA电池组连接到电机屏蔽上的电压输入端子座，注意正(红色)和接地(黑色)方向，如下图所示。注意:下图所示的2倍AA支架并不准确，您的套件中可能没有，请使用您的机器人套件中包含的5倍AA支架。在这种情况下，只需将适当的电机连接到M1和M2，如板右侧所示和顶部的两个电机。6)将管状插孔焊接到第二个电池组的引线上。确保你焊接的红色正导到中心(较短)连接的桶插孔。注:6xAA电池座及其下面的“桶插头”不包括在第一批大使套件中。我们将补充这批货物与一个额外的AA支架和可能的其他组件很快。完成机器人的构建并暂时跳到软件概述。7)用尼龙搭扣将6xAA电池组固定在机器人尾部:将木桶插头连接到Arduino101上即可启动。再次检查VIN跳线是否连接。机器人现在应该完全建成了!确保两个电池组都是拔掉的，这样它们就不会消耗电力。软件概述机器人控制系统主要由两个软件组成。第一个是加载在Arduino101上的Firmata服务器草图。Firmata允许您的计算机访问Arduino上的引脚，并扩展到控制电机本身的电机屏蔽。Firmata还允许双向通信，这样将来如果你在机器人上安装传感器，你就可以将传感器数据发送回你的计算机。第二个软件是Firmata客户端，它在你的电脑上运行。针对各种语言有许多不同的Firmata客户端，但在这个项目中，我们将使用内置到Johnny-Five中的Firmata客户端。Johnny-Five是一个基于Node.js的Arduino机器人和物联网平台。更多信息可以在这里找到:http://johnny-five.io/。Johnny-five有很多有用的库，包括Firmata和我们正在使用的AdafruitMotorshield的配置。为了使Firmata客户端和服务器连接，我们使用了一个BLE-serialanode.js库，该库被编写用来通过BLE打开到Arduino101的串行连接。https://github.com/monteslu/ble-serial最后，为了读取键盘命令，我们将使用keypess，一个用于读取按键的node.js库。https://github.com/TooTallNate/keypress负载Arduino草图1)要在Arduino101上加载Firmata服务器草图，您首先需要下载并安装ArduinoIDE:https://www.arduino.cc/en/Main/Software2)一旦你安装了基础IDE，你将必须安装Arduino101板。下面的教程涵盖了板的安装以及基本的编程，如果你不熟悉Arduino，这是一个很好的开始:https://www.arduino.cc/en/Guide/Arduino101。简短的版本是，您需要通过IDE中的BoardsManager安装“IntelCurieBoards”包。一旦你完成了这些，Arduino/Genuino101将出现在Board子菜单中。3)将Arduino101通过USB线插入电脑。4)在ArduinoIDE中进入Tools->Board，选择Arduino/Genuino101。如果这一步不是很清楚，请回到步骤2。5)进入工具->端口，并确保您为您的板选择了正确的端口。如果不确定使用哪个端口，拔掉Arduino，看看哪个端口从列表中消失。6)安装AdaFruitMotorShieldv2包。进入“Sketch->IncludeLibrary->ManageLibraries”，然后搜索“AdaFruitMotorShieldv2”。选择它，然后单击Install按钮。6.1）如果你想测试你的机器人，请使用本文下方跳转的ino文件来测试。默认情况下，这个文件会让你的机器人重复向前、向后、向左、向右。7)在ArduinoIDE中，进入File->Examples->Firmata->StandardFirmataBLE加载FirmataBLE服务器草图。点击编辑器左上角的上传箭头，将草图上传到Arduino101。如果草图被成功加载，输出中的最后一条消息应该是“草图将在5秒内开始”。安装Python2.7.131)你需要Python2.7.13来安装和编译bluetooth-hci-socketNode.js包。2)登录https://www.python.org/downloads/。下载并安装Python2.7.13。负载Firmata客户端1)Firmata客户端将运行在Node.js上，如果您没有安装它，请到以下链接，并按照安装说明:https://nodejs.org/en/2)Node.js安装完成后，创建一个新的文件夹来包含你的控件代码。3)打开Node.js命令提示符，导航到你的项目文件夹。如果您打算在下一步安装Windows工具，请在管理员模式下运行命令提示符。4)如果你使用的是Windows10，你必须安装Windows工具。使用以下命令完成此操作:npminstall--global--productionwindows-build-tools5)安装以下NPM模块:npminstalljohnny-fivenpminstallkeypressnpminstallble-serialnpminstallbluetooth-hci-socket6)下载控件代码，确保control.js在你的项目文件夹中。运行代码我们现在可以开始驾驶机器人了!确保两个电池组都已插入，并从项目文件夹中运行:节点control.js如果一切正常，您将收到类似于:1476382259569已连接[objectobject]当你按下“w”时，机器人会向前行驶，“s”会倒车，“a”和“d”会让机器人左右转弯。您可能会收到类似“没有找到兼容的USB蓝牙4.0设备”的消息。确保您的计算机支持蓝牙并已启用蓝牙。注意，你可以在Windows的设备管理器中查看你的电脑是否支持蓝牙。寻找一个叫做“蓝牙无线电”的子树。Blynk版本如果Node和Firmata不适合你，你可以使用Blynk。1.下载Blynk。cc库并安装到Arduino。这可以通过Arduino库管理器完成。在编写本文时，版本为0.4.7。2.下载并将以下草图flash到您的Arduino101:https://github.com/ReanimationXP/a101_blynk_base3.下载Blynk应用程序。在应用程序中创建以下界面:蓝牙/BLE问题:BLE支持有最低要求。计算机必须支持蓝牙4.0或更高版本，Windows8.1或更高版本，才能保证支持BLE，即低能耗的蓝牙类型。根据驱动程序堆栈和硬件差异，一些计算机可能仍然有问题。大多数智能手机更兼容BLE。我们正在考虑使用Blynk平台来控制101，现在包括BLE支持。同时Arduino101的BLE部分是非常脆弱的，如果没有正确的供电。确保Arduino101有足够的电源。我会建议一个强大的5vUSB电源，2安培左右，以排除电力不足的问题。与Arduino101的螺钉兼容性:组件套件中的螺钉头太大，无法安装在101上。修复是交换一些银螺丝从机器人套件的地方，如果可能的话，反之亦然。你也可以使用魔术贴，这样板是安全的固定和绝缘，但很容易拆卸。7）虽然中途出现了很多问题，但尽管如此我们的项目还是圆满完成了本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：MartinKronberg，如涉及侵权，可联系删除。

深圳2022年9月16日/美通社/--针对联邦学习全局模型的版权保护问题，微众银行AI团队联合上海交通大学在人工智能学术期刊《IEEE模式分析与机器智能汇刊》（IEEET-PAMI，IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence，涉及人工智能、计算机视觉、模式识别等多个领域）上发表了题为“FedIPR:联邦深度神经网络模型的所属权验证”（FedIPR:OwnershipVerificationforFederatedDeepNeuralNetworkModels）的论文。该论文从算法、协议、安全等多个角度出发，就联邦学习模型知识产权保护问题，分享了他们对模型知识产权保护的思考和工作，提出了名为“FedIPR”的联邦学习模型版权保护框架。近年来，深度神经网络（DNN）等机器学习技术在诸多领域取得了巨大成功，许多科技公司都将神经网络模型部署在商业产品中，提高效益。训练先进的神经网络模型需要大规模数据集、庞大的计算资源和设计者的智慧，具体体现在如下三个领域：一、深度学习模型应用的训练模型规模巨大。以GPT-3为例，其预训练所用的数据量达到45TB，训练费用超过1200万美元，有着极高的经济成本。二、深度学习模型在训练部署到工业应用场景过程中需要引入相关领域的先验知识。例如，其在智慧金融、智慧医疗领域的应用，需要引入金融、医疗等领域专有先验知识。因此，在模型设计过程，开发者需要引入专家的知识和经验来订制模型，这也体现了人脑力的知识产权。三、深度学习模型的训练过程需要特定领域的海量数据作为训练资源，而数据本身具有价值和知识属性。以上属性决定了经过训练的深度学习模型具有很高的商业价值和知识属性，必须将其纳入合法所有者（即创建它的一方）的知识产权。因此，从技术层面，行业也面临迫切保护深度神经网络（DNN）模型的知识产权，以防止其被非法复制、重新分发或滥用。针对昂贵的模型，攻击者可以采用技术手段或者非技术手段进行窃取；但要确认盗用且声明模型所有权，则是完全从人工智能理论方法角度出发，模型的所有权认证技术需要保证不牺牲模型可用性前提下，提供可靠且稳健的知识产权保护方法。相比于中心化场景的模型训练，联邦学习分布式训练涉及多个参与方，存在参与方被敌手攻击或者模型搭便车的情况，因此有更大的人工智能模型泄露风险，对联邦学习模型的所属权构成了潜在的侵犯风险。传统的深度学习模型知识产权保护方法主要着眼于深度神经网络水印的算法实践和稳健性挑战，没有把模型水印实践到可信联邦学习方向的研究。微众银行AI团队提出的FedIPR框架考虑一种不完全信任的联邦学习系统，假定联邦学习各参与方能够按照联邦法则来进行模型更新和协同训练，但彼此不泄露私有本地数据和私密签名。在这种设定下，FedIPR阐述了一种新颖的联合深度神经网络（FedDNN）所有权验证方案（图1[1]），该方案允许嵌入和验证所有权签名，以声明FedDNN模型的合法知识产权（IPR），以防模型被非法复制、重新分发或滥用。图1微众银行AI团队提出黑盒与白盒两阶段验证联邦学习模型所属权的框架分为两个阶段（图2）：一、黑盒阶段，不需要访问模型参数和内部结构，只需输入特定样本进入模型API,根据模型输出判定模型所属权，为模型所属权提供初步依据。二、白盒验证阶段，执法机关根据上一阶段，打开模型参数和结构，验证模型参数中是否嵌入有实现给定的能证明所属权的“水印”。图2针对白盒模型验证场景，团队创新地提出了针对batchnormalization层（图3）的仿射变换参数，进行水印嵌入，该嵌入方法具有强可用性和稳健性。图3FedIPR框架创新性地解决了模型所有权验证在联邦学习中的两大挑战：一、亟需解决多水印冲突问题。特别是对于基于特征的水印，对于不同的客户是否可以有一个通用的解决方案来嵌入他们的私人指定水印。如下图4所示，当不同客户端希望各自嵌入水印进全局联邦学习模型当中，多个水印可能彼此发生冲突。针对该挑战，FedIPR提出用秘密提取矩阵的方式，解决了多个水印在联邦学习模型之中互相冲突的挑战。图4二、亟需解决性能问题。水印的稳健性表明模型水印是否能在联邦学习模型各种训练策略中适用，以及是否能抵御各种去除水印的攻击。FedIPR采用客户端嵌入的方式在差分隐私、鲁棒聚合、模型剪枝、微调等多种设定下进行了实验。表1该论文展示了相关实验结果，阐述了FedIPR在主任务可用性，水印显著性以及稳健性方面的性能，卓越的性能证明了基于后门和特征的水印都能提供良好的联邦学习模型所有权验证。图5FedIPR框架下FedDNN模型主任务性能图6FedIPR框架下的FedDNN模型的水印检测率与理论界限的比较Github代码链接：[1]文章配图均来自于论文FedIPR:OwnershipVerificationforFederatedDeepNeuralNetworkModels()*以上内容授权转自美通社，如未经授权不得转载发布。

通过本文，你可以了解如何构建一个简单的战斗机器人，并且通过蓝牙使用PS2控制器进行控制。我使用ArduinoUNO和其他经济实惠的部件创建了战斗机器人。对于家里的孩子们来说，这是一种了解Arduino和机器人技术的有趣方式。查看本文下方的“示意图”以查看有关所有连接方式的可视化图表。有电机板、传感器护罩、PS2控制器以及连接到用于翻转器/旋转器的面包板的附加电机的图表。当按下PS2控制器上的X按钮时，翻转器/旋转器被编程为激活。我们尝试使用负担得起的用品，并让孩子们自由地设计他们的战斗机器人。所以使用了不需要焊接的零件，使初学者更容易组装。CoroplastCoroplast材料用于制造车身。它价格实惠，比纸板更坚固，而且相当容易切割和弯曲。ArduinoUNO和传感器护罩我们使用了UNOR3传感器护罩，因此孩子们可以更轻松地连接部件。你把这个盾牌扣在Arduino的顶部，它就可以使用了。电机驱动板我们使用这款电机驱动器护罩是为了让孩子们更容易连接电机。为了节省成本，我们将机器人做成2WD，带有2个后电机和一个前旋转轮。然而，电机驱动器护罩支持4WD，因此您可以轻松地为前部组装2个以上的电机。18650电池盒我们之所以选择这些电池盒，是因为它们有6英寸的导线，可以轻松连接到Arduino。PS2控制器我们还将机器人连接到通过蓝牙连接的PS2控制器。有一些教程会教你如何修改现有的PS2控制器以供你的机器人使用，但我们使用的是已经修改过的控制器。其他用品我们还使用跳线（公/公和母/公）、胶带、螺钉、螺母、螺栓、木销钉、双面胶带和魔术贴来组装零件。此外，我们3D打印了一些用于鳍状肢、旋转器和电机连接器的定制部件。建造这些战斗机器人非常有趣！我们喜欢看到孩子们使用他们获得的有限用品提出的一些概念。很高兴看到他们在战斗中测试机器人并根据他们看到的弱点进行更改时取得的进展。一些成果图：示意图：本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：mistylackie，如涉及侵权，可联系删除。

如果你想要制作一个遵循黑线行动的酷机器人。大概只需要在2小时内学习并制作就能够完成带有PID控制器的线跟随器机器人。大多数漫游车自主机器人需要的一项功能是线路跟踪。该项目的目的是构建一个线跟随机器人，并以一种有趣的方式开始学习PID控制器。构建机器人与两个电机、Rosbot底板和一个5通道传感器一起正常工作。与其他产品不同，您无需购买额外的H桥电机驱动器或各种组件，因为Rosbot基板具有内置的2xH桥双驱动器。只需将电机连接到Rosbot基板，它将提供比ArduinoUno更多的电力。机器人框架：KittenBot阳极氧化铝底盘酷酷且坚固的底盘，带有大量安装孔（4.8毫米乐高机械组），您绝对可以将此底盘重复用于其他有趣的项目。机器人的大脑：RosBot底板一个基于ArduinoUNO的主板，带有2个板载双H桥电机驱动器。机器人的眼睛：5通道IR线跟随跟踪器传感器5通道红外探测器，更准确、更稳定。第1步：组装这个机器人很容易组装，按照说明操作，大约需要15分钟。首先，将电机连接到底盘的侧面，只需插入橡胶轮即可。将5通道红外传感器安装到机箱前部。将您的Rosbot底板连接到底盘上，然后机器人就可以开始接线了。第2步：连接以下是5通道红外传感器的连接：VCC至5VGND到RosBot的GNDT1-T4到引脚A0-A3T5到SDA引脚直流电机只需连接到引脚A+A-和引脚B+B-。编码在代码中，我们有一个状态机来指示每个可能的传感器阵列输出。机器人根据传感器阵列输出向某个方向移动。voidstateMachine(inta){switch(a){caseB00000:outlineCnt++;break;caseB11111:outlineCnt++;break;caseB00010:caseB00110:outlineCnt=0;pixels.setPixelColor(2,pixels.Color(0,50,0));bias=1;break;caseB00001:caseB00011:outlineCnt=0;pixels.setPixelColor(2,pixels.Color(0,200,0));bias=2;break;caseB00100:outlineCnt=0;pixels.setPixelColor(2,pixels.Color(0,0,20));bias=0;break;caseB01000:caseB01100:outlineCnt=0;pixels.setPixelColor(2,pixels.Color(50,0,0));bias=-1;break;caseB10000:caseB11000:outlineCnt=0;pixels.setPixelColor(2,pixels.Color(200,0,0));bias=-2;break;default:Serial.println(a,BIN);outlineCnt++;break;}到此我们已经设置了误差、比例项、积分项和导数项的值。floatKp=25;floatKi=0.15;floatKd=1200;floaterror,errorLast,erroInte;floatcalcPid(floatinput){floaterrorDiff;floatoutput;error=error*0.7+input*0.3;//filter//error=input;errorDiff=error-errorLast;erroInte=constrain(erroInte+error,-50,50);output=Kp*error+Ki*erroInte+Kd*errorDiff;Serial.print(error);Serial.print('');Serial.print(erroInte);Serial.print('');Serial.print(errorDiff);Serial.print('');Serial.println(output);errorLast=error;returnoutput;不断调整测试值以找到最适合您的机器人的数值。本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：ChristinaZhang，如涉及侵权，可联系删除。

我构建了一个机器人刺猬，它可以四处行驶（通过浏览器控制），并且可以识别多达5种不同的气味。背景刺猬每晚步行几英里寻找食物，这要归功于它们敏锐的嗅觉。他们需要增加临界体重以应对冬眠，这使他们面临许多危险，包括农药中毒。这个设计是游戏的一部分，旨在教育普通观众，尤其是孩子了解刺猬在城市和郊区面临的危险，以及努力保护它们的重要性。该项目使用WIO终端、多通道气体传感器和边缘脉冲来训练TinyML神经网络以识别咖啡或面包等气味，本文重点介绍机器人的机器人设计和编程可以四处行驶并对不同的气味进行分类。刺猬壳我们将外壳设计为激光切割，因为这比3D打印选项更快、更容易获得。为此，我们使用了SOLIDWORKS。该模型设计为从胶合板的1/8切割，但可以修改设计以使用不同规格的木材。该组件的形状完全适合刺猬毛绒玩具。它由10个“肋骨”组成，由3个“脊椎”连接在一起。这可以与底部底座互锁，底部底座是所有硬件的主要安装板。可以在毛绒玩具的底部开一个足够大的孔让外壳穿过。然后可以从毛绒玩具中取出填充物，使其为空。然后可以将外壳推入该皮肤。在板的底部，伺服器可以热粘合到前面，脚轮可以拧在后面。在连接电池的情况下安装WIO比较棘手，因此我们设计了一个可以拧到主板底部的小板。这由每个角落的四个螺钉固定，将WIO固定在板下方的偏移处。WIO和电池可以滑过板上的孔，并通过靠在面板上的重力来固定。这允许在组装机器人时访问显示器、按钮和端口。板的顶部只有WIO电池和气体传感器。气体传感器安装有两个螺母，模块朝下。我们钻了一些孔来给电线供电。它们可以连接到WIO端口或电池扩展端口。这两部分可以放在一起。为了给WIO电池充电或取用某些东西，可以很容易地卸下顶部外壳。在常规操作期间，它被重力压住。编程刺猬组装完成后，就该对其进行编程了。下载HedgehogMain.ino代码并下载ArduinoIDE。在继续之前必须满足一些先决条件：按照此链接中的说明更新您的WIO固件使用.zip文件安装SAMD_ISR_Servo库使用Arduino库管理器安装Arduino_KNN库安装气体传感器V2库安装LCD库完成所有这些后，您可以在ArduinoIDE中打开代码。您可以输入您的WiFiSSID和密码。确保WIO终端安装在板下，并且选择了正确的板和板，以便您可以开始上传。上传代码后，机器人就可以使用了。默认情况下，它加载了一个简单的K最近邻算法，用于分类多达5个类。您可以改变代码中使用的邻居数量。现在可以从机器人上拔下USB电缆，然后可以打开电池为其供电。显示屏将打开，一旦成功连接到WiFi，它将显示机器人的IP地址。WIO正在运行一个网络服务器，可以从同一网络上的任何浏览器访问该服务器。在任何Web浏览器中输入WIO屏幕上显示的IP地址以访问用户控件。浏览器控制网页有两个部分，运动控制和训练控制。每个移动按钮使机器人沿标记的方向移动。由于此机器人通过WiFi工作，它有时会变得无响应，在这种情况下可用于停止机器人的停止按钮。一旦机器人被驱动到气味源，您可以选择您正在训练的课程并单击训练。这将记录该类的数据。收集到足够的数据点后，您可以将机器人移至其中一个来源，然后单击分类以对其当前闻到的气味进行分类。重置按钮可用于删除所有训练数据并在需要时创建新模型。该机器人可在此默认设置中使用，您可以在此处停止，但如果您想使用不同的模型或尝试使用神经网络，您可以使用以下集成指南。边缘脉冲设置首先，您可以在这里https://www.edgeimpulse.com/边缘脉冲帐户，因为大多数步骤都需要一个帐户。然后你需要设置一个数据转发器来使用你的WIO气体传感器收集数据。设置数据转发器。首先按照链接的说明安装edge-impulse-cli。要将数据从WIO发送到边缘脉冲，您需要通过串行端口打印它。使用ArduinoIDE将名为EdgeImpulse_DataCollection的程序上传到您的WIO。#include#includeGAS_GMXXXgas;voidsetup(){//putyoursetupcodehere,torunonce:gas.begin(Wire,0x08);//usethehardwareI2CSerial.begin(115200);}voidloop(){StringNO2=String(gas.getGM102B());StringC2H=String(gas.getGM302B());StringVOC=String(gas.getGM502B());StringCO=String(gas.getGM702B());Serial.println(NO2+","+C2H+","+VOC+","+CO);delay(10);}一旦安装了包括nodejs要求的edge-impulse-cli并且您的WIO准备就绪，打开您的命令提示符并运行以下行：edge-impulse-data-forwarder然后将提示您输入您的帐户信息。输入您之前的边缘脉冲帐户信息。出现提示时输入传感器轴：NO2,C2H5CH,VOC,CO为您的设备输入一个名称，您将连接到edge-impulse。数据采集现在可以开始数据收集了。在边缘脉冲中为您的项目打开数据采集选项卡。您将在设备下看到您的数据转发设备名称。可以设置样本长度，即您将为每个样本记录的毫秒数，以及作为该特定样本的类标识符的标签名称。选择您的分类器设置，如下所示：生成您的模型和特征：在部署选项卡中，将您的模型导出为Arduino库。您现在可以从github加载另一个名为hidehogEdgeImpulseMain的代码，其中包括边缘脉冲支持。安装your.zip库并将其包含在代码中，如图所示。根据需要进行更改。这个网页界面只有一个分类按钮。单击此按钮时，将调用边缘脉冲分类器并且可以使用预训练模型。本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：aashirjalal，如涉及侵权，可联系删除。

让我们逐步开发一个控制和编程机械臂的项目，模拟工业机器人的基本功能。第1步：规格机器人有两个基本功能：程序：记录三个维度的手臂位置（每个记录是一个“步骤”）运行：依次执行“程序”中记录的位置。机器人将运行程序，直到使用命令“ABORT”。主要特征：该项目可用于控制具有3或4DOF（“自由度”）的机器人。机器人可以在“本地”和“远程”模式下控制（最后一个通过Android设备）在程序阶段，用户可以将控制模式从“LOCAL”更改为“REMOTE”，反之亦然。将通过彩色LED、2行LED显示屏和声音（蜂鸣器）向用户提供信息。声音警报也可以远程触发。第2步：项目上一步的框图显示了将在此项目中使用的“材料清单”。我选择了ArduinoMEGA，以免担心可用的Arduino端口(I/O)的数量。例如，UNO可以正常工作，但应使用端口扩展方法。有几个选项可以在Internet上轻松找到，例如74138解码器。关于蓝牙网络，这个项目使用的是HC-06。用于“remotemode”的Android应用程序是使用MITAppinventor2工具开发的，该工具是基于Android设备的此类应用程序的强大单一平台。第3步：开发机械臂可以根据它们拥有的“关节”或“自由度”（DOF）的数量进行分类。“底座”或“腰部”通常可以将手臂转动180o或360o，具体取决于所使用的伺服类型（在此项目中，使用了180o伺服）。“肩”，负责垂直“抬高或降低”手臂。“肘”将使手臂“向前或向后”。“爪”或“抓手”通过打开或关闭来“抓取东西”。第4步：电路上图显示了完整的电路。伺服电机将用于驱动关节，直接连接到Arduino。请注意，在底座上使用“步进电机”以获得更大的扭矩和精度并不少见。舵机的正确选择非常重要。舵机的直流电源应与Arduino和其他组件分开。5或6V的外部电源应该可以正常工作（检查伺服器的数据表以验证正确的电压范围）。一种常见的做法是在VCC和GND之间使用470uF电容器，以最大限度地减少伺服器内部直流电机产生的噪声。确保连接所有“接地”（外部电源与ArduinoGND引脚）。如果伺服系统有问题并且振动很大，请在代码的“延迟”处进行调整。重要的是，伺服系统在接收新命令之前有时间到达某个点。同样值得检查的是舵机是数字的还是模拟的，就好像它们在机械上相似，数字的工作频率为300Hz，而模拟的工作频率为50Hz。标准Arduino库“Servo.h”是为模拟舵机开发的，必要时可以进行修改，以便更好地使用数字舵机。第5步：代码这个项目并不复杂，但它有很多变数。最谨慎的做法是明确定义它们并将备注留在唯一的文件中：ArmDefine.h该文件还应设置最小、最大和初始伺服角度。本文中包含的代码有两组参数，用于我在项目中测试的机械臂（当然应该只使用一组常量）：//MeArm4-DOF#defineminGrip15#defineminBase0#defineminShou60#defineminElbw60#definemaxGrip45#definemaxBase170#definemaxShou180#definemaxElbw150#definemidGrip30#definemidBase87#definemidShou138#definemidElbw100/*SS3-DOF#defineminGrip75#defineminBase5#defineminShou5#defineminElbw0#definemaxGrip125#definemaxBase150#definemaxShou155#definemaxElbw0#definemidGrip100#definemidBase90#definemidShou90#definemidElbw0*/每种类型的手臂都有一组不同的参数，重要的是找到适合自己的。我的建议是，最初电位器（电位器）保持在其中点，PWM输出的映射设置为默认值：Max=255和Min=0（Mid=126上面的“#defines”）。然后，开始改变电位器（一个接一个）并在串行监视器（或LCD）中跟踪手臂正常工作的最小值和最大值。这些将是用于设置的最终值（将我的原始值更改为ArmDefine.h).为了“记录”机器人应该播放的坐标（或步数）集，我将使用数据数组：intgripPosition[100];intbasePosition[100];intshouPosition[100];intelbwPosition[100];intpositionIndex=0;//Indextobeusedatpositionarrayusedforrecordedtasks请注意，我没有保留“存储”位置，并且在“机器人”程序结束时，索引回到零，机器人将等待新序列的记录（程序丢失）。或者，您可以将这些数据阵列保存在ArduinoEEPROM中。这样做程序将被再次执行，甚至您可能拥有多个存储的程序。第6步：程序逻辑主块（“循环”）非常简单：检查是否使用了执行“程序”（步骤序列）的命令。如果是这样，请运行它。否则，“程序”是不完整的，仍然必须编写新的步骤。如果定义了“新位置”，请将其添加到程序中。首先，检查来自Android设备的到达串行缓冲区的消息。接下来，验证控制模式是“本地”还是“远程”（默认为本地）。回到开头并再次执行步骤1。voidloop(){checkBTcmd();defineLocalRemote();execTaskCmd=digitalRead(execTaskPin);if(execTaskCmd==||HIGHcommand=="runon"){RunProgram();}elserecArmPosition();command="";}函数checkBTcmd()使用来自BT模块的单个字符组装一个字符串。这个字符串被传递给变量“command”。函数defineLocalRemote()考虑变量“command”检查是否接收到将模式更改为远程的命令，反之亦然。报警命令也在这里分析。对于程序逻辑，如果在Android设备中触发了“Alarm”，则arm一定要进入Remote模式。函数RunProgram()执行准备工作，打开/关闭LED等，特别是调用函数：ExecuteTask()。后者是包含步骤序列的执行逻辑的函数。该函数使用工具将位置数据发送到手臂的“位置索引”增加：armPosition(grip,base,Shoulder,E肘)。最后，真正指挥舵机并编写“步骤”的函数是recArmPosition()。根据接收到的Android命令，该函数将定义舵机的定位，可以通过罐子，也可以通过Android应用程序的“滑块”。随着每个位置的变化，此功能使用功能（握把、底座、肩部、肘部）将坐标发送到伺服系统。armPosition在触发“SAVE”或“PROGRAM”命令时，会读取电位器或滑块的实际位置以及相应的伺服激活。在那一刻，数组的位置索引增加并存储步骤。为了简化理解，所有的代码都是基于它的特定功能。“Setup”、“Loop”和上面描述的函数几乎都在文件：MJRoBot_Arm_Robot_Task_Prgm.ino中，并可在本文下方找到。更通用的函数如读取BT命令：voidcheckBTcmd()；声音发生器：voidbeep（intpin，intfreq，longms）和去抖：booleandebounce（intpin）；存档：General_Functions.ino一个重要的事实：由于Arduino基于16Mhz时钟执行指令，预计控制按钮每秒读取数百甚至数千次，因此制作一个设置记录步骤的“去抖动”按钮很重要.第四个也是最后一个文件是：Arm_Ctrl_and_Display.ino在这个文件中是电位器的读取函数：boolreadPotenciometers();读取Android滑块：boolreadSliders();伺服系统的放置：voidarmPosition(intgripp,intbasee,int肩部,肘部int)。文件中包含的其他功能是用于LCD上的数据显示、串行监视器、警报等。第7步：结论一如既往的是，我希望这个项目可以帮助其他人在电子、机器人和物联网的激动人心的世界中找到自己的道路！本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：，如涉及侵权，可联系删除。

描述这是一款使用LSRB算法解决迷宫的线迷宫机器人。与许多机器人不同，这是通过使用IR传感器阵列来完成的，但我找到了一种仅使用3个IR传感器来解决迷宫问题的方法。与此同时还节省了很多经费，因此这个项目也可以说是爱好者的一个简单且更便宜的选择。前提在开始实际项目之前，还有一些先决条件。熟悉通用PCB的焊接熟悉Arduino的电路/引脚图及其硬件。基础物理（质心、摩擦力、重心和车轮）基础电子（电线、电源、电流、电压、欧姆定律）硬件对称底盘电机驱动器陀螺仪（可选）60RPM直流电机车轮红外传感器ArduinoProMini1.对称底盘拥有对称底盘非常重要。如果底盘不对称，则机器人车的质心（COM）将不在中心。如果发生这种情况，机器人将继续向右或向左移动，这将导致最短路径算法出现问题或缺陷。2.马达驱动器(L298N)这将用于驱动直流电机。L298N是双通道的，意思是它可以同时控制两个电机的方向。3.Mpu6050MPU6050是6轴加速度加陀螺仪模块。这意味着它可以测量X、Y和Z方向的加速度，还可以测量运动中身体的偏航、俯仰和滚动。4.60RPM直流电机这些电机将用于移动机器人。为什么选择60RPM电机？好吧，如果您正在入门，最好从慢速马达开始。速度慢的机器人更稳定，更容易控制。对于许多强劲的RPM，电机将难以控制（为此您需要强大的PID控制器）。因此，要开始使用，建议使用60RPM直流电机。5.轮子这些是迷宫解决机器人中最重要的组件之一。确保您的车轮具有更好的牵引力并且由优质橡胶制成。这些车轮将连接到直流电机。6.红外传感器这些传感器将在检测交叉路口类型方面发挥重要作用。7.ArduinoPromini这将是我们机器人的大脑。算法的所有处理和计算都将在这个微控制器中进行。“LSRB”算法这是机器人解决迷宫的算法。在“LSRB”中，L代表“LEFT”，S代表“STRAIGHT”，R代表RIGHT，B代表“BACK”或BACKWARD。这些LEFT、RIGHT、STRAIGHT和BACK是机器人遵循的方向。该算法简单直接。在该算法中，向左方向具有最高优先级，而后（U形转弯）方向具有最低优先级。让我们看看这个算法是什么样子的：第1步：只要有可能转弯，请始终跟随左转第2步：如果无法向左走，请直接走。第3步：如果LEFT和STRAIGHT都不可能，请选择RIGHT。第4步：如果LEFT、STRAIGHT和RIGHT都不可能返回（或者这意味着要掉头）这意味着无论何时机器人在转折点或十字路口，它总是尽可能向左走。如果LEFT不可能，那么STRAIGHT，如果两者都不可能，那么RIGHT。如果所有三个转弯都不可能，那么只能返回。这是您唯一需要了解的LSRB算法。基于此，有8种可能的情况：1.Simple或Straightlane：这里LEFT是不可能的，但STRAIGHT路径是。所以机器人将遵循直线路径。2.左转（仅限左）：顾名思义，这是左转，所以这里可以左转。根据LSRB算法，机器人应尽可能向左走。所以机器人会在这里左转。3.右转（仅右转）：同样顾名思义，这是一个右转，所以左和直路径都是不可能的，所以根据LSRB算法机器人将右转。4.T相交(T)：这个相交的形状像T，所以叫T相交。如图所示，Robot可以左转。所以通过算法机器人会左转。5.左T路口（直或左）：再次通过图像，我们可以看到机器人可以走左路，所以机器人会在这里左转。6.RightT交点（直或右）：这里不可能向左，但直路径是。所以机器人会左转7.DeadEnd：这里LEFT、STRAIGHT和RIGHT这三个都不可能。所以机器人会在这里掉头。8.四车道交叉口（Cross）：此处再次通过图像左转是可能的，因此机器人将在此处左转。最后，迷宫结束：迷宫在这里结束，所以机器人会停在这里。现在让我们看一下如何将其转换为代码：//LSRBALGORITHMIR1=IR2=IR3=voidsetup{DECLAREIR1IR2ANDIR3ASINPUTS}voidloop{IR1=digitalRead()IR2=digitalRead()IR3=digitalRead()if(IR1==LOW&&IR2==HIGH&&IR3==LOW)//Straightpath{Forward();}if(IR1==HIGH&&IR2==LOW&&IR3==LOW)//Leftturn{Left();}if(IR1==LOW&&IR2==LOW&&IR3==HIGH)//RightTurn{Right();}if(IR1==HIGH&&IR2==LOW&&IR3==HIGH)//TIntersection{Left();//Asleftispossible}if(IR1==HIGH&&IR2==HIGH&&IR3==LOW)//LeftTIntersection{Left();//AsLeftispossible}if(IR1==LOW&&IR2==HIGH&&IR3==HIGH)//RightTTntersection{Forward();//AsStraightpathispossible}if(IR1==LOW&&IR2==LOW&&IR3==LOW)//DeadEnd{U_Turn();//Asnootherdirectionispossible}if(IR1==HIGH&&IR2==HIGH&&IR3==HIGH)//4Laneintersection{Left();//Asnootherdirectionispossible}if(IR1==HIGH&&IR2==HIGH&&IR3==HIGH)//EndofMaze{Stop();//Asnootherdirectionispossible}}代码很简单，但还有一个问题。4车道交叉口和迷宫尽头的情况似乎相似。我们的机器人如何区分4车道交叉口和EndofMaze？答案也很简单。让机器人走得更远一点。现在，如果传感器的值保持不变，那就结束了。但是如果左右传感器的值发生变化，那么它是一个4路交叉点。让我们看一下它的代码：if(IR1==HIGH&&IR2==HIGH&&IR3==HIGH){Forward();delay();Stop();if(IR1==HIGH&&IR2==HIGH&&IR3==HIGH){Serial.println("ËNDOFMAZE");Stop();}else{Serial.println("FOURWAYINTERSECTION");Left();}}最短路径算法这是机器人用来计算迷宫中最短路径的算法。它使用使用LSRB算法获取的路径并将其转换为最短路径。如何？让我们看看这是如何工作的。考虑下图中的迷宫。现在让我们在这里放置一个机器人，让我们通过LSRB算法可视化它的路径。我们可以通过使用LSRB算法，机器人将采取LEFT、LEFT、BACK、RIGHT、STRAIGHT。简而言之，我们可以说机器人跟随L、L、B、R、S。现在作为一个人，我们可以直接说最短路径就是这里的RIGHT或“R”转。但是机器人是如何做到这一点的呢？最短路径算法在这里使用了替换。这些替换如下所示：LBR=“B”LBS=“R”RBL=“B”SBL=“R”SBS=“B”LBL=“S”现在让我们通过替换方法缩短路径。在路径{L,L,B,R,S}中，LBR='B'所以Path现在变为{L,B,S}。现在LBS='R'所以最终路径变为{R}，如前所述，这是正确的。现在让我们将这个算法转化为Arduino代码：voidCALCULATE_SHORTEST_PATH(charMAZE_ARRAY[],intSIZE_OF_ARRAY){/*ONCETHEROBOTCOMPLETESTHEMAZETHEFINALSHORTESTPATHCALCULATEDISSTOREDINTHEROBOTMEMORY.THISSHORTESTPATHISUSEDTOCOMPLETETHESAMEMAZEINSHORTESTAMOUNTOFTIME.(L:LEFT,R:RIGHT,B:BACK,S:STRAIGHT)BELOWARETHEFEWSUBSTITUTIONSTOCONVERTFULLMAZEPATHTOITSSHORTESTPATH:LBL=SLBR=BLBS=RRBL=BSBL=RSBS=BLBL=S*/charACTION;for(inti=0;i{ACTION=MAZE_ARRAY[i];if(ACTION=='B'){if(MAZE_ARRAY[i-1]=='L'&&MAZE_ARRAY[i+1]=='R'){MAZE_ARRAY[i]='B';MAZE_ARRAY[i-1]=0;MAZE_ARRAY[i+1]=0;REARRANGE(MAZE_ARRAY,SIZE_OF_ARRAY,i-1,i,i+1);}if(MAZE_ARRAY[i-1]=='L'&&MAZE_ARRAY[i+1]=='S'){MAZE_ARRAY[i]='R';MAZE_ARRAY[i-1]=0;MAZE_ARRAY[i+1]=0;REARRANGE(MAZE_ARRAY,SIZE_OF_ARRAY,i-1,i,i+1);}if(MAZE_ARRAY[i-1]=='R'&&MAZE_ARRAY[i+1]=='L'){MAZE_ARRAY[i]='B';MAZE_ARRAY[i-1]=0;MAZE_ARRAY[i+1]=0;REARRANGE(MAZE_ARRAY,SIZE_OF_ARRAY,i-1,i,i+1);}if(MAZE_ARRAY[i-1]=='S'&&MAZE_ARRAY[i+1]=='L'){MAZE_ARRAY[i]='R';MAZE_ARRAY[i-1]=0;MAZE_ARRAY[i+1]=0;REARRANGE(MAZE_ARRAY,SIZE_OF_ARRAY,i-1,i,i+1);}if(MAZE_ARRAY[i-1]=='S'&&MAZE_ARRAY[i+1]=='S'){MAZE_ARRAY[i]='B';MAZE_ARRAY[i-1]=0;MAZE_ARRAY[i+1]=0;REARRANGE(MAZE_ARRAY,SIZE_OF_ARRAY,i-1,i,i+1);}if(MAZE_ARRAY[i-1]=='L'&&MAZE_ARRAY[i+1]=='L'){MAZE_ARRAY[i]='S';MAZE_ARRAY[i-1]=0;MAZE_ARRAY[i+1]=0;REARRANGE(MAZE_ARRAY,SIZE_OF_ARRAY,i-1,i,i+1);}i=-1;}delay(100);}}最短路径算法可以用3个红外传感器吗？如果您只使用3个红外传感器，那就很难了。为了使其工作，您必须使用PID算法使机器人遵循绝对直线路径。如果您的机器人遵循绝对直线路径，则只能在其中实现最短路径算法。PID控制器PID控制器中的PID代表比例积分和微分。这将在我们的机器人中用于遵循一条完全笔直的路径。先查看一下PID这个术语的意思：1.Proportional：此项与误差（E）项成正比。误差越大，比例部分的值越大。该值负责机器人的转动。例如，如果误差很大，那么机器人的动作也会很强。所以基本上比例负责机器人的动作强度。比例的缺点是它会产生很多振荡。就像如果机器人只包含比例部分，那么车辆将继续从左到右摆动。好吧，它会直走，但会振荡很多。通过比例控制获得的增益用“KP”表示。P=KPxError2.积分：即使在微分部分消除了振荡之后，仍然存在小的偏移量。积分部分通过考虑所有误差来消除此偏移。积分项随时间增加。通过积分获得的增益用“KI”表示。I=I+KIxError3微分：微分项减少或消除了比例项产生的振荡。这将使机器人的运动更加顺畅。机器人将沿着一条直线前进，没有振荡。Derivative获得的增益用“KD”表示。D=KDx(Error-Previous_Error)/TimePID的公式由下式给出：所以最终的PID值是通过将这些项相加得到的：PID=P+I+DPID的主要目标是尽可能减少误差项。在继续编码之前，PID控制器需要三个主要元素。1.反馈：反馈是一个过程，其中一部分输出用作迭代中的输入。在我们的案例中，反馈是由MPU6050提供的。我们得到了什么样的反馈？我们得到陀螺值作为反馈。2.Actuator：这个东西起到改变系统输出的作用。它可以是伺服电机、直流电机或任何其他电机。在我们的例子中，执行器是机器人的两个直流电机。3.SetPoint：这是我们想要达到的理想点或值。它是通过完全消除误差而获得的。现在将这个理论转化为代码：doublePID_CONTROLLER(doubleFEEDBACK,doubledt){doubleERROR_VALUE;doublePREVIOUS_ERROR_VALUE=0;doubleSETPOINT=;//putthedesiredvaluedecidedbyyouhere.doubleKP=;//putthevalueyouwanthere.doubleKI=;//putthevalueyouwanthere.doubleKD=;//putthevalueyouwanthere.doubleP;doubleI;doubleD;doubleINTEGRAL;doubleDERIVATIVE;doubleOUTPUT_VALUE;ERROR_VALUE=SETPOINT-FEEDBACK;//HerethefeedbackisYAWfromMPU6050P=KP*ERROR_VALUE;INTEGRAL+=ERROR_VALUE*dt;I=KI*INTEGRAL;DERIVATIVE+=(ERROR_VALUE-PREVIOUS_ERROR_VALUE)/dt;D=KD*DERIVATIVE;OUTPUT_VALUE=P+I+D;PREVIOUS_ERROR_VALUE=ERROR_VALUE;returnOUTPUT_VALUE;}PID值的调整：调整系统的Kp、Ki和Kd值的方法有很多，其中一种是手动调整，通过它可以轻松实现稳定性。最初，Kp、Ki和Kd值设置为零。然后Kp值从零增加到系统开始从其平均位置振荡的点。随着Kp值的增加，可以看出系统的响应逐渐增加。保持Kp值恒定，然后增加Ki值，直到从系统中可以看出，朝某个方向的小倾斜倾向于使车辆朝该方向加速。当正确获得Kp和Ki值时，则增加Kd值。Kd值增加，从而显着降低了快速加速度。适当的KD值会导致较小的过冲和振荡。在获得粗略的Kp、Ki和Kd值后，进行微调。以上步骤重复多次，得到增益值的最佳组合。PID控制器即使使用对称的底盘，您可能已经注意到机器人在沿线行驶时仍然会向左或向右移动，这是因为直流电机。爱好者使用的直流电机并不完美。没有两个电机是一样的。它们的机械结构之间总是存在细微差别。如果您的机器人遵循绝对直线路径，那么您很幸运，恭喜！但很多时候这种情况不会发生，机器人通常不会向左或向右移动。如果您不使用红外传感器阵列，这可能会影响您的最短路径算法。对PID的另一种需求是当您使用非常高的RPM电机时。为了克服这个问题，有很多选择：1.使用优质直流电机（不保证直线路径）2.使用优质车轮（不保证直线路径）3.使用高度机械精确的底盘（不保证直线路径）4.降低一个电机的速度，使两个电机的速度完美匹配（但这样做后仍然存在微小的误差，使机器人几乎没有偏离轨道）。5.使用旋转编码器（有时可能很好用）6.使用PID控制器（如果编码完美，保证机器人的直线路径）。在所有这些选项中，只有PID控制器可以保证机器人的绝对直线路径。构造机器人的构造非常简单。我很确定只有图像就足以让您构建硬件，所以我只提供图像。最终成果请注意，代码将仅是LSRB算法的实现。代码中有一个最短路径函数，您可以使用它来实现最短路径算法。您可以尝试使用该功能来实现3个红外传感器的最短路径。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：Varunwalimbe，如涉及侵权，可联系删除。

这个项目是针对我在学校的人工智能学科的，一种自动驾驶机器人汽车，可以检测并自动避开它撞到或挡住的障碍物。该项目的材料ArduiniUNO电机驱动器屏蔽2轮汽车底盘伺服电机超声波传感器软件：ArduinoIDE电机屏蔽库新建Ping库第1步首先构建Arduino机器人底盘。该套件包含底盘、两个带轮子的电机、一个前轮、一个电池座、一些螺丝和电线。第2步在电机上焊接粗黑线和红线。第3步装上前轮。第4步下一步是将开关连接到电池座。剪断电池座黑线并将一端焊接到开关的另一侧。我们的交换机准备好了。然后使用机箱套件随附的螺钉将其连接到电池座。第5步下一步是连接电机。我们像这样将左侧电机连接到屏蔽的M1连接器。我们以这种方式将右侧电机连接到屏蔽的M3连接器。第6步继续前进到电机护罩。该屏蔽为电机和伺服电机提供电源，使我们的项目更容易。电机需要大量电流，而这个屏蔽可以为每个电机提供高达600mA的电流，这就是我们需要它的原因。我们必须将4根电线焊接到电机护罩上。然后这些电线将与超音速传感器连接。我们将一个焊接到5V，一个焊接到GND，一个焊接到模拟引脚5，最后一个焊接到模拟引脚4。第7步接下来，我们将电机护罩连接到ArduinoUno板上。使用双面胶带，将ArduinoUno和电池座连接到机箱上。使用双面胶带，还将超音速传感器连接到伺服电机，并将它们都连接到机器人底盘。我用热胶枪将伺服电机连接到底盘上。超音速传感器按照以下的步骤来配置超音速传感器：第1步超音速传感器。Vcc通过我们之前连接的电线达到5V。GND连接到GND线。ECHO引脚连接到模拟引脚5，TRIG引脚连接到模拟引脚4。第2步接下来，连接电源。我们将开关的黑线连接到电机护罩。它连接到此外部电源连接器的GND引脚。开关的红线连接到M+连接器。如果我们打开开关，我们可以看到绿色LED亮起，Arduino正在接收电池供电。第3步最后我们将伺服电机连接到servo_2插槽。右端较深的颜色中间为红色，左侧为橙色。软件该项目代码部分使用三个库。必须下载其中两个才能编译程序。第一个是Adafruit的电机屏蔽驱动器。第二个库是用于超音速距离传感器的NewPing库。您可以在此处找到这两个库的链接：下载链接电机屏蔽库新建Ping库ArduinoIDE代码：#include#include#include#defineTRIG_PINA4#defineECHO_PINA5#defineMAX_DISTANCE_POSSIBLE1000#defineMAX_SPEED150//#defineMOTORS_CALIBRATION_OFFSET3#defineCOLL_DIST20#defineTURN_DISTCOLL_DIST+10NewPingsonar(TRIG_PIN,ECHO_PIN,MAX_DISTANCE_POSSIBLE);AF_DCMotorleftMotor(4,MOTOR12_8KHZ);AF_DCMotorrightMotor(3,MOTOR12_8KHZ);ServoneckControllerServoMotor;intpos=0;intmaxDist=0;intmaxAngle=0;intmaxRight=0;intmaxLeft=0;intmaxFront=0;intcourse=0;intcurDist=0;StringmotorSet="";intspeedSet=0;voidsetup(){neckControllerServoMotor.attach(10);neckControllerServoMotor.write(90);delay(2000);checkPath();motorSet="FORWARD";neckControllerServoMotor.write(90);moveForward();}voidloop(){checkForward();checkPath();}voidcheckPath(){intcurLeft=0;intcurFront=0;intcurRight=0;intcurDist=0;neckControllerServoMotor.write(144);delay(120);for(pos=144;pos>=36;pos-=18){neckControllerServoMotor.write(pos);delay(90);checkForward();curDist=readPing();if(curDistcheckCourse();break;}if(curDistchangePath();}if(curDist>curDist){maxAngle=pos;}if(pos>90&&curDist>curLeft){curLeft=curDist;}if(pos==90&&curDist>curFront){curFront=curDist;}if(poscurRight){curRight=curDist;}}maxLeft=curLeft;maxRight=curRight;maxFront=curFront;}voidsetCourse(){if(maxAngleif(maxAngle>90){turnLeft();}maxLeft=0;maxRight=0;maxFront=0;}voidcheckCourse(){moveBackward();delay(500);moveStop();setCourse();}voidchangePath(){if(posif(pos>90){lookRight();}}intreadPing(){delay(70);unsignedintuS=sonar.ping();intcm=uS/US_ROUNDTRIP_CM;returncm;}voidcheckForward(){if(motorSet=="FORWARD"){leftMotor.run(FORWARD);rightMotor.run(FORWARD);}}voidcheckBackward(){if(motorSet=="BACKWARD"){leftMotor.run(BACKWARD);rightMotor.run(BACKWARD);}}voidmoveStop(){leftMotor.run(RELEASE);rightMotor.run(RELEASE);}voidmoveForward(){motorSet="FORWARD";leftMotor.run(FORWARD);rightMotor.run(FORWARD);for(speedSet=0;speedSet{leftMotor.setSpeed(speedSet+MOTORS_CALIBRATION_OFFSET);rightMotor.setSpeed(speedSet);delay(5);}}voidmoveBackward(){motorSet="BACKWARD";leftMotor.run(BACKWARD);rightMotor.run(BACKWARD);for(speedSet=0;speedSet{leftMotor.setSpeed(speedSet+MOTORS_CALIBRATION_OFFSET);rightMotor.setSpeed(speedSet);delay(5);}}voidturnRight(){motorSet="RIGHT";leftMotor.run(FORWARD);rightMotor.run(BACKWARD);delay(400);motorSet="FORWARD";leftMotor.run(FORWARD);rightMotor.run(FORWARD);}voidturnLeft(){motorSet="LEFT";leftMotor.run(BACKWARD);rightMotor.run(FORWARD);delay(400);motorSet="FORWARD";leftMotor.run(FORWARD);rightMotor.run(FORWARD);}voidlookRight(){rightMotor.run(BACKWARD);delay(400);rightMotor.run(FORWARD);}voidlookLeft(){leftMotor.run(BACKWARD);delay(400);leftMotor.run(FORWARD);}如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：DarwinDelaCruz，如涉及侵权，可联系删除。

手上正好有闲置的BoltWiFi模块、机箱和一些电机？这个项目是最适合你的选择。背景我们从早上开始工作，日复一日的重复这一项事情，偶尔我们也会需要适当休息和娱乐。一直玩桌上足球并不能满足我们，同时由于游玩过程比较吵闹也会影响别人。因此，为了保持镇静，我们开始思考我们可以做些什么来使我们放松，但仍然会让我们保持在“工作区域”。于是，这个小机器人车就应运而生。所以最终我们决定制作一个互联网控制的-wait-for-it-RC机器人，它带有一点点额外的功能。收集部件我们到了五金店，里面装满了工具包和组件，让你的眼睛闪烁着贪婪的光芒，我们搜集了我们需要的东西：BoltWifi模块基本机器人套件ArduinoUNO或BoltduinoL298N电机驱动屏蔽接近传感器跳线电源适配器连接我们带着我们需要的所有零件安全地从“硬件森林”回来了。是时候施展我们的魔法组装这个小机器人了。组装硬件将脚轮安装在底盘的前中部。组装机器人汽车底盘，并使用螺母和螺栓以及如图所示提供的车轮连接两个直流电机。注意：将电线焊接到电机端子上，然后再将其连接到底盘上。将电机的端子连接到L298N电机驱动模块。注意：将电机的两个端子连接到驱动模块的同一侧。将驱动模块的5V管脚和GND管脚分别连接到Arduino的5V和GND。将Bolt的5V、GND、Tx和Rx引脚分别连接到Arduino的5V、GND、Rx和Tx引脚。对于Boltduino，将Bolt单元连接到现有插槽中。将四个输入端子（IN1、IN2、IN3、IN4）分别连接到引脚6、7、8和9。将接近传感器的5V、GND和OUT引脚分别连接到Arduino的5V、GND和3引脚。将Bolt连接到云端组装硬件后，注册并将Bolt单元连接到BoltCloud。软件我们需要使用代码让这个机器人栩栩如生，并将其连接到云端。跟随脚步，让您的机器人也能正常工作。第1步：获取代码。从本文下方获取代码。下载.zip文件或将其克隆到您的系统中，只要适配的话。第2步：使用代码。代码有两部分：一个名为app的文件夹在这个文件夹中有两个文件i.控制器.htmlii.控制器.js。我们稍后会谈到它们。然后是一个名为Bolt_Robot_Car.ino的文件中的Arduino固件。这将在您的Arduino上闪烁/上传。第3步：设置Arduino。完成硬件设置并将螺栓连接到云端后，将文件Bolt_Robot_Car.ino中的固件上传到您的Arduino。第4步：控制器应用程序。双击controller.html文件，您应该会看到以下网页。现在在各自的字段中输入您的API密钥和设备ID，然后点击提交。您可以从BoltCloudDashboard获取API密钥和设备ID。在此之后，您可以使用控制按钮来控制机器人的运动。按下按钮会触发特定的JavaScript函数（检查文件controller.js）以将命令发送到Bolt云，然后发送到您的BoltWiFi模块。现在你有一个RC机器人可以用它做你想做的事。可以用它来做很多事情，你可以在上面附加一些传感器，或者让它自动或者你想要的任何东西。本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：DevashishGupta，如涉及侵权，可联系删除。

本文要介绍的是一种行走的四足机器人“机器猫”。3DOF腿，IR接收器都连接到ProMini。准备工作我想做一个四足行走的机器人，更像是“哺乳动物”的风格，而不是普通的“蜘蛛”或“昆虫”。灵感来自著名的波士顿动力机器人和其他四足研究机器人。制作这样的机器人非常具有挑战性，因为它很容易因为重心高和脚在身体下方而翻倒，而不是伸展到角落。展开来看，最终的目的还是使用Arduino和低成本的微型伺服系统制造一个廉价的机器人。这个解决方案当然有它的局限性，不能指望它是完美的。但我今后还准备再设法制造了一些机器人，用很少的预算做最好的事情本身对我来说就是一个挑战。同时我很早就发现，还需要对反向运动学(IK)进行研究以使其正确。该代码具有一组方程式，可根据所需的脚部运动计算关节角度。这些可以进一步用于一些重复性任务的功能，例如进行身体运动（将四只脚向相反方向移动）和进行完整的脚部运动（向上抬起以指定方向移动并再次放下）。下一个挑战是进行步态研究，即根据身体和足部运动定义机器人应该如何行走和转动。我的机器人一直使用静态稳定的步态。当时一只脚被抬起并放在一个新的位置。身体靠在其他三只脚上，为了不翻倒重心，必须保持在这些脚形成的三脚架内。我开发了四种标准步态——向前、向后、向左和向右。这反过来又利用足部和身体运动功能组合成一个完整的序列。我还设计了一个同步伺服运动的功能。在某些情况下，几个伺服器在设定的时间内做出不同的冲程。这必须同步以实现平稳的运动。最后但同样重要的是，我使用了完全不受保护的锂聚合物电池。这可能是有风险的，主要的危险是放电过快或过深。但只要没有意外短路，就可以避免第一个危险。普通R/C电池的放电率为25C，在这种情况下允许12A。UBEC将防止其在任何情况下高于2A。软件中的监视功能可以防止第二种危险。在其中一个模拟引脚上测量电压，如果低于7.0V，机器人将停止工作。我必须强调，电池应该使用专用充电器充电，并应小心处理，切勿让充电无人看管。电池应从机器人上拆下（使用魔术贴安装）并在防火袋中充电，或至少与易燃材料保持安全距离，以免火势蔓延。还要安全地存放电池。如果您不熟悉LiPo电池，请咨询相关行业人士及查阅相关资料并购买电池以及合适的充电器，可能还有用于充电和存放的防火袋/容器。这些物品通常充满警告标志。构建机器人首先需要花点时间看一下图片，并在开始之前弄清楚如何组装零件。第一步应组装髋关节。我使用质量好的双面胶带连接零件。它们也可以用胶水粘合，但如果需要修复无法拆卸的损坏部件，一个损坏的伺服系统会导致更换整个接头。将伺服支架放在一个伺服的底部，与驱动轴对齐。然后加入另一个轴垂直的伺服。下图显示了前后左右的髋关节。对于另外两个角，应制作镜像接头。在继续之前，最好确保所有12个舵机都居中。最好的方法是组装PCB或面包板（见下文），连接所有伺服系统并加载代码。当Arduino启动时，所有舵机将居中（命令信号90度）。机器人组装完成后，将需要稍后微调中心位置。下一步是连接称为大腿的部分，即腿组件的“上肢”。该部件具有与通常与伺服一起交付的伺服喇叭装配在一起的凹槽。将喇叭粘在凹槽中。确保使用胶水来连接3D打印材料和喇叭制成的尼龙塑料。大腿以60度角与髋关节相连。当舵机居中时，尝试找到一个尽可能接近该角度的位置。用提供的螺丝（通常是随伺服提供的三个中较短的一个）将喇叭固定到伺服花键上。下面是两张组装好的大腿和臀部的照片，为了清楚起见，伺服喇叭没有包括在内。腿的下部也应组装。在这种情况下，伺服系统使用螺钉连接到腿部。随伺服提供螺钉（通常是两个较长的“木”螺钉）。现在可以将腿组装到身体上。我称之为“保险杠”的两个部分位于机器人的前部和后部（就像汽车上的保险杠）。它们有伺服喇叭的凹槽，就像大腿部分一样。将角粘到它们身上。然后将大腿的伺服支撑滑入身体的相应孔中。当这在两侧都完成时，该组件可以由保险杠固定。让腿以大约12度的角度向外突出（腿的脚趾向外20毫米）。保险杠通过使用剩余的（较长的）伺服螺钉固定在车身上。最后可以连接机器人的小腿。它们应该与大腿相反的方向倾斜，使脚尖正好位于每个腿组件的髋关节下方。这样机器人就组装好了。它应该如下图所示。机器人的设计与最早的概念相比略有变化。车身经过重新设计，以简化并打造更坚固的设计。髋关节的伺服支撑和喇叭交换了位置。所以根据3D图像组装，避免被照片和电影剪辑混淆。当然，每个关节的角度不可能完全符合要求的角度，SG-90舵机上的花键数量为21，导致两个位置之间的角度为17度。您最多可以在10-20度范围内组装机器人，剩余的误差必须通过更改代码中的中性位置来调整。再次连接所有伺服系统并启动Arduino并检查中性位置并在需要时进行一些机械调整（移动一个或两个样条线）可能是个好主意。与伺服系统一起工作时，往往会意外转动伺服系统。连接电子设备有两种选择，将所有东西都放在一个面包板上，或者使用提供的Fritzing文件生产PCB。如果在将所有电源线和地线连接到伺服系统时不小心，您可能会遇到面包板中的电压问题。在极端情况下，一台伺服器可能会消耗600mA的电流，而不良的连接会导致行为不稳定。PCB的电源线有非常宽的铜迹线，因此如果您正确焊接，它将正常工作。我的设计中没有电源开关。只需连接电池即可开启和关闭机器人。如果你想添加一个，它应该在电池连接器之后，切断Arduino和UBEC的7.4V电源。面包板可以将ProMini、伺服连接器和大多数其他电子设备放在一个半尺寸的面包板上。我在下图中绘制了示意图。确保使用短跳线，尤其是用于伺服系统的5V电源和接地连接。伺服连接器只是超长的公头，被切成三块并压入面包板。图片中没有显示的是电池和UBEC。可能有一些焊接来解决这个问题，以便将连接器配件连接到电池上。从连接器两根跳线应连接到面包板的下部“电源轨”，以便为ProMini供电（连接到RAW和GND）。还将两个电阻从7.4V电源连接到A0引脚。2.2k来自正极，1k来自地面。这会将电压（满电池时超过8V）分压为低于5V的值，该值可由模拟引脚测量。UBEC的输出端有一个伺服连接器。在上面的“电源导轨”上加一个两个公头是相当方便的。把它放在中间的某个地方，如图所示，以确保伺服系统的功率分配尽可能平衡。IR接收器应连接到A1并具有5V电源。接收器上的针脚足够长，可以直接插入面包板上的孔中。下面有一个示意图和一张关于成品面包板外观的图片。请注意，图片显示了具有不同引脚和连接的旧版本机器人。它仍然提供了如何连接跳线和伺服连接器的想法。面包板通过其自粘背面连接到车身上。定位它，使伺服系统连接到引脚D3、D4和D5（示意图中的右上角）的角位于机器人的前/左角，并确保电路板位于身体的中心（正确的中心重力至关重要）。PCBPCB是为这个机器人定制的，带有连接到所有伺服、IR和电压测量的连接器。但也有从其余引脚断开的连接器。如果您将来想扩展机器人，这些可用于连接其他设备。身体上有一些小的“垫子”，可以贴合PCB的角落。同样在这里，带有D3到D5连接器的角落应该在前面/左侧。PCB上有安装孔，但我只在机身上使用了一块双面胶带来固定它。它会留在原地。电池电池用魔术贴固定在底部。身体上有专门用于此的平面。7.4V/500mAhLiPo电池的外形尺寸通常约为55x30x10mm（上下几毫米），非常适合这个地方。最后，机器人可以通过将伺服线捆成漂亮的束来“修饰”，这样它在行走时就不会被它们绊倒。它还使机器人看起来实际上是一个四足行走的生物，而不是一堆伺服线。敲定环节在使用机器人之前，应微调中心位置。这是通过在代码中编辑数组serverdeg0来完成的：constfloatservodeg0[12]={90,90,90,90,90,90,90,90,90,90,90,90};这些值的顺序是alfa、betagamma和前/左、后/左、前/右、后/右。所以右前方的beta是数组中的第八个位置或者是serveddeg0[7]（数组的编号从0开始）。还有一个称为servodir的数组定义了舵机的旋转方向。constintservodir[12]={+1,+1,-1,-1,-1,+1,-1,-1,-1,+1,+1,+1};//Turningdirection(positiveisservocounter-clockwise)我使用的舵机逆时针方向从0度移动到180度。我在某处读到有伺服系统朝另一个方向前进。在这种情况下，数组servodir必须始终更改其符号。启动Arduino并检查所有伺服系统的角度。采取措施，看看一切看起来都是直的和对称的。距离和角度应根据下图。每次测量很难在精确的毫米范围内，在厘米范围内是合理的。查看需要哪些更改并将它们添加/减去数组servodeg0中的值。在一切正确之前，这肯定需要几次迭代。你将以一个看起来像这样的servodeg0数组结束（我的一个机器人的一段实际代码）。最重要的是，你最终应该拥有一个四足支撑并笔直站立的机器人。constfloatservodeg0[12]={80,95,100,100,110,90,100,115,100,80,80,100};不过需要记住的是，一段时间后，伺服系统可能需要重新校准。中心位置会随着时间而漂移。只需不时检查所有内容是否对齐。如果您已将所有步骤都正确执行，但仍有一个机器人会翻倒，请检查重心。可以移动电池来平衡这一点，使用魔术贴是一件好事。注意：小心对待你的锂聚合物电池未来的进一步改进通过在这里讲述我的机器人后，我还邀请了人们改进设计，或者添加更多功能，或者做一个稍微不同的布局（更大、更小、更酷）。该代码应该可以在布局或大小略有不同的机器人上重复使用。下面的草图显示了代码中的不同常量。如果制造了具有不同措施的机器人，所有IK和运动功能应该仍然有效。它还显示坐标已定义，x指向正向。当然，如果你愿意为这个机器人添加更多功能那会很有趣。遥控器上有几个按钮可以被赋予功能。我个人尝试模拟输入。我还使用了“走路时转身”的步态，以便能够在一定程度上引导机器人，或者在陀螺仪或指南针的帮助下纠正路线偏差。我还添加了一个超声波传感器和自主行为（避开障碍物）。不过目前的项目是将模拟控制与自主相结合，并通过智能手机控制一切。代码部分：/*AnIRcontrolledversionoftheKITtyBot2.ItusesArduinoProMiniandthePCBboarddesignedbyme(FritzingsketchKittybotmini.fzz)ItisbasedonthepreviousrobotsKITtyBotandKITtyBotminiusinganIRremotetocontroltherobotItusesaNEC(Adafruit)remoteandtheIRLib2libraries,seehttps://github.com/cyborg5/IRLib2.DownloadIRLib2librariesfromtherepositoryandinstallthemaccordingtotheinstructions.ThegeneraldimensionsaresimilartotheoriginalKITtyBotbutthereisadisplacmentbetweenthegammaandalfaaxisof12mm(theservosmountedontopofeachother)IhaveconitiouslytweekedthegaitsforwalkingandturningbutIsofarfeelthishasgiventhemoststablebehaviour.CreatedbyStaffanEk2017*/#include#include#include//Firstincludethedecodebase#include//Includeonlytheprotocolyouareusing#defineMY_PROTOCOLNEC//DefinestheIRcontrol(NEC)longPrevious;IRrecvMy_Receiver(A1);//ReceiveonpinA0IRdecodeNECMy_Decoder;constintservonum=12;//TheamountofservosServoservo[servonum];//Createservoobjectconstfloatservodeg0[12]={90,90,90,90,90,90,90,90,90,90,90,90};//Neutralpositionsfortheservosadjustedfromnominal90degrees(acalibrationisneededtoadjustthesevalues)floatservodegnew[servonum];//Thedesiredservopositionindegreesfloatservodegold[servonum];//Theold(orcurrent)servoposition//UpdatevaluesbelowtotheKITtyBotminiconstintservodir[12]={+1,+1,-1,-1,-1,+1,-1,-1,-1,+1,+1,+1};//Turningdirection(positiveisservocounter-clockwise)constfloatpi=3.1416;constfloatalfa0=pi/6;//Theneutralpositionofalfa(30deg)constfloatbeta0=pi/3;//Theneutralpositionofbeta(60deg)constfloatjointlength=50;//Thelengthofalegpart(bothhavethesamelength)constfloatwidth=120;//Thewidth(distancebetweenfeetinydirection,withtoeout0added)constfloatleng=120;//Thelength(disatncebetweenfeetinxdirection)constfloatdistag=12;//Distancebetweenalfaandgammaaxisconstfloattoeout0=20;//Theoutwarddistanceoffeetfromthegammaservocentre(thedistancethefootispointedoutwards)constfloatleglength0=2*jointlength*cos(alfa0);constfloatgamma0=asin(toeout0/(leglength0+distag));//Theneutralpositionofgamma(duetotoeout20mmanddistag12mm)constfloatbodyradius=sqrt(pow((width/2),2)+pow((leng/2),2));//Thelengthofdiagonal(distancefromcentretofootcorner)constfloatphi0=atan(width/leng);//Theangleofbodyradiusvsthex(forwardpointing)axisconstfloatheight0=sqrt(pow(leglength0+distag,2)-pow(toeout0,2));//Thenormalheightofrobot(ifanyanglesordistancesarechangedthismustbeupdated)floatleglength[4]={sqrt(pow(height0,2)+pow(toeout0,2)),sqrt(pow(height0,2)+pow(toeout0,2)),sqrt(pow(height0,2)+pow(toeout0,2)),sqrt(pow(height0,2)+pow(toeout0,2))};//Startvaluesofleglengthunsignedlongtimestep=500;//Timetakenbyeachsequence(whenusingservomove())intsteplength=40;//Thelengthofastepinxdirectionduringwalking(forwardandreversecreep)floatphi=20;//turnangleduringturning(indegrees,notradians!)//Variableformovementfloatfootpos[12];//Footpositions,orderLeftFrontxyz,LeftRearxyz,RightFrontxyz,RightRearxyzfloatstepturn[12]={0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0};//Footmovementincaseofaturn//Thefootpositionsarecalibratedwiththeirrespectivestartpositionsconstfloatjointangle0[12]={alfa0,beta0,0,alfa0,beta0,0,alfa0,beta0,0,alfa0,beta0,0};floatjointangle[12];//Usingavectorforangles,orderLeftFrontAlfaBetaGammaetcconstintvoltagepin=A0;//Theassignedpinforvoltagemeassureintlowvolt=0;//Avariablethatstopstherobotifthevoltagegoewintmode=0;//Thecurrentorderedwalkingmode;forward,reverse,left,rightvoidsetup(){Serial.begin(9600);Serial.println("KITtyBotmini");//Theselinesarejusttochecktheconfiguration.Canbedeleted.Serial.print("Gamma0:");Serial.println(gamma0);Serial.print("Leglength0:");Serial.println(leglength0);Serial.print("Bodyradius:");Serial.println(bodyradius);Serial.print("Phi0:");Serial.println(phi0);Serial.print("Height0:");Serial.println(height0);servo[0].attach(3);servo[1].attach(4);servo[2].attach(5);servo[3].attach(6);servo[4].attach(7);servo[5].attach(8);servo[6].attach(2);servo[7].attach(A3);servo[8].attach(12);servo[9].attach(11);servo[10].attach(10);servo[11].attach(9);for(inti=0;iservodegnew[i]=servodeg0[i];servodegold[i]=servodegnew[i];servo[i].write(servodegnew[i]);}delay(5000);My_Receiver.enableIRIn();//Startthereceiver}voidloop(){voltmeasure();//Checkvoltageatleastherewhile(lowvolt==0){//Proceedonlyifthereisenoughpowerbodyxyz(0,0,0);//Justmakesureeverythingiscenteredservomove();mode=0;IRread();Serial.print("Mode:");//Onlyformonitoringintheserialconsole,canbedeletedSerial.println(mode);switch(mode){case1:forwardcreep();break;case2:reversecreep();break;case3:leftturn();break;case4:rightturn();break;}voltmeasure();delay(500);}if(lowvolt==1){//Gotto"rest".Aclearsignalthatbatteryneedschargingbodyxyz(0,0,-30);//Lowerbody,aclearsignalthatithasgonetorestservomove();}}//Belowarethefunctionscalledincorrectorderinordertocalculatenewanglesvoidlengthangles(){//Frontleftfootjointangle[2]=gammaleft(footpos[1],footpos[2]);leglength[0]=legleft(footpos[0],footpos[2],jointangle[2]);jointangle[1]=beta(leglength[0]);jointangle[0]=alfafront(footpos[0],jointangle[1],leglength[0]);//Rearleftfootjointangle[5]=gammaleft(footpos[4],footpos[5]);leglength[1]=legleft(footpos[3],footpos[5],jointangle[5]);jointangle[4]=beta(leglength[1]);jointangle[3]=alfarear(footpos[3],jointangle[4],leglength[1]);//Frontrigthfootjointangle[8]=gammaright(footpos[7],footpos[8]);leglength[2]=legright(footpos[6],footpos[8],jointangle[8]);jointangle[7]=beta(leglength[2]);jointangle[6]=alfafront(footpos[6],jointangle[7],leglength[2]);//Rearrightfootjointangle[11]=gammaright(footpos[10],footpos[11]);leglength[3]=legright(footpos[9],footpos[11],jointangle[11]);jointangle[10]=beta(leglength[3]);jointangle[9]=alfarear(footpos[9],jointangle[10],leglength[3]);}//FunctionsusedtocalculateIK//Gamma,thehipservo"ontop"floatgammaleft(floatdy,floatdz){floatgresult=atan((toeout0+dy)/(height0-dz))-gamma0;returngresult;}floatgammaright(floatdy,floatdz){floatgresult=gamma0-atan((toeout0-dy)/(height0-dz));returngresult;}//Calculatingleglength(distancealfaaxistotoe)floatlegleft(floatdx,floatdz,floatgamma){floatlresult=sqrt(pow(leglength0-(dz/cos(gamma0+gamma)),2)+pow(dx,2));if(lresult>2*jointlength)lresult=2*jointlength;//Ifleglengthishigherthanpossiblesomefollowingfunctionsbecomeunstablereturnlresult;}floatlegright(floatdx,floatdz,floatgamma){floatlresult=sqrt(pow(leglength0-(dz/cos(gamma0-gamma)),2)+pow(dx,2));if(lresult>2*jointlength)lresult=2*jointlength;//Ifleglengthishigherthanpossiblesomefollowingfunctionsbecomeunstablereturnlresult;}//Beta,the"kneejoint"floatbeta(floatleg){floatbresult=2*acos(leg/(2*jointlength));returnbresult;}//Alfa,Theotherhipservofloatalfafront(floatdx,floatbeta,floatleg){floataresult=(beta/2)-asin(dx/leg);returnaresult;}floatalfarear(floatdx,floatbeta,floatleg){floataresult=(beta/2)+asin(dx/leg);returnaresult;}//Givingfootpositionsbasedonaturninganglef(indegrees).Stepturnistheusedtomakefootposvaluesvoidturnpos(floatf){stepturn[0]=bodyradius*cos(phi0+(f*pi/180))-leng/2;stepturn[1]=bodyradius*sin(phi0+(f*pi/180))-width/2;stepturn[3]=bodyradius*cos(pi-phi0+(f*pi/180))+leng/2;stepturn[4]=bodyradius*sin(pi-phi0+(f*pi/180))-width/2;stepturn[6]=bodyradius*cos(2*pi-phi0+(f*pi/180))-leng/2;stepturn[7]=bodyradius*sin(2*pi-phi0+(f*pi/180))+width/2;stepturn[9]=bodyradius*cos(pi+phi0+(f*pi/180))+leng/2;stepturn[10]=bodyradius*sin(pi+phi0+(f*pi/180))+width/2;}//Calculatesservopositions(indegrees)basedonjointanglesinthefucntionabovevoidservopos(){for(inti=0;iservodegnew[i]=servodeg0[i]+servodir[i]*(jointangle[i]-jointangle0[i])*180/pi;}}//Theservoalgorithmforcontrolledandsyncronizedmovements.Allservosshouldreachtheirendpositionattheendofatimestepvoidservomove(){intservotimeold[servonum];//Localvariablefortimeoflastservopositionintservotimenew[servonum];//LocalvariableforthecurrenttimewhentheservoipositionedintSERVOPULSE[servonum];//Localvariabletowritetotheservodriverfloatservodeg[servonum];//Localvariableforthecurrentservopositionfloatservodegspeed[servonum];//Localvariableforthedesiredservospeeddegresspermillisecondunsignedlongstarttime=millis();//Timestampthestartofthealgorithmunsignedlongtimenow=starttime;//Resettingtimenowfor(inti=0;iservodegspeed[i]=(servodegnew[i]-servodegold[i])/timestep;//Calculatethedesiredservospeedservodeg[i]=servodegold[i];//Resettingtheservopositionservotimeold[i]=starttime;//Resettingthetime}while((timenow-starttime)for(inti=0;iservotimenew[i]=millis();//Getatimestampservodeg[i]+=servodegspeed[i]*(servotimenew[i]-servotimeold[i]);//Calculateanewpositionbasedonthedesiredspeedandelapsedtimeservo[i].write(servodeg[i]);//Positionservoservotimeold[i]=servotimenew[i];//Resettingtheoldservotimeforthenextiteration}timenow=millis();//Getatimestampafterallservoshasbeeniteratedtouseinthewhilecase.}for(inti=0;iservo[i].write(servodegnew[i]);//Positionservoservodegold[i]=servodegnew[i];//Resettingthecurrentpositionforfutureiterations}}//Aservomovewithouttiming,usewhennosynchronousmovingisneeded,i.e.lifting/movingonelegvoidservomovefast(){for(inti=0;iservo[i].write(servodegnew[i]);//Positionservoservodegold[i]=servodegnew[i];//Resettingthecurrentpositionforfutureiterations}delay(100);//Justgiveareasonabletimeforservostoreachendpointbeforemovingon.}//Calculatesafootposition(xyzcoordiantes)voidfootxyz(inti,floatx,floaty,floatz){footpos[3*i]=x;footpos[3*i+1]=y;footpos[3*i+2]=z;lengthangles();servopos();}//Calculatesfootmovement,addingdesiredvaluetocurrentpositionvoidfootmovexyz(inti,floatx,floaty,floatz){footpos[3*i]+=x;footpos[3*i+1]+=y;footpos[3*i+2]+=z;lengthangles();servopos();}//Calculatesbodypositioningaccordingtoxyzcoordinates.voidbodyxyz(floatx,floaty,floatz){//Note:Movingbodymeansmovingthefeetintheotherdirection,henceminussignsinallfootpositionsfor(inti=0;ifootpos[3*i]=-x;footpos[3*i+1]=-y;footpos[3*i+2]=-z;}lengthangles();servopos();}//Calculatesbodymovement,addingcooridinatetoexistingposition.voidbodymovexyz(floatx,floaty,floatz){//Note:Bodymovemeanmovingthefeetintheotherdirection,henceminussignsinallfootpositionsfor(inti=0;ifootpos[3*i]-=x;footpos[3*i+1]-=y;footpos[3*i+2]-=z;}lengthangles();servopos();}//Calculatesatwistonthebodythedesiredanglephivoidbodytwist(floatf){//Againherethemovementisinminusdriectionfromthefootpositionsturnpos(-f);for(inti=0;ifootpos[i]+=stepturn[i];}lengthangles();servopos();}//Doesafootmovement;liftsmovexyandputsdownfootvoidfootstep(inti,floatx,floaty){footmovexyz(i,0,0,30);servomovefast();footmovexyz(i,x,y,0);servomovefast();footmovexyz(i,0,0,-30);servomovefast();}//Doesafootmovementbasedonthedisiredturningangle,movesthefootalongtheturningarcvoid(footstepangle(inti,floatf)){turnpos(f);footmovexyz(i,0,0,30);servomovefast();footmovexyz(i,stepturn[3*i],stepturn[3*i+1],0);servomovefast();footmovexyz(i,0,0,-30);servomovefast();}//Checksvoltage,incaseoflowbatterylowvoltvariablechangesvoidvoltmeasure(){/*Note:The7.6Vbatteryisconnecedviaa2.2kresistancefromBATtovoltagepinand1.0ktoGNDThisgivesthe5Vanaloginputa16voltmeasurerange*/floatvoltsig=analogRead(voltagepin);floatvoltage=voltsig*16/1023.0;Serial.print("Battery:");Serial.println(voltage);if(voltagelowvolt=1;}else{lowvolt=0;}}//TheIRreadfunction,basedonAdafruitsexamplesketchvoidIRread(){if(My_Receiver.getResults()){Serial.print("Recieving");Serial.println(My_Decoder.value);if(My_Decoder.decode()){if(My_Decoder.value==0xFFFFFFFF){//DetectsifthebuttonisstillpressedandkeepsthevalueMy_Decoder.value=Previous;}switch(My_Decoder.value){//Detectsifanarrowbuttonispressedandsetsmodeparametercase0xfda05f:mode=1;break;case0xfdb04f:mode=2;break;case0xfd10ef:mode=3;break;case0xfd50af:mode=4;break;}Previous=My_Decoder.value;}My_Receiver.enableIRIn();}else{mode=0;}}//Agaitforforwardcreepingvoidforwardcreep(){bodymovexyz(steplength/4,-toeout0,0);//Startstopositionforforwardwalking,leaningtotherightservomove();footstep(1,steplength/2,0);//Movingrearleftlegonehalfsteplengthfootstep(0,steplength/2,0);//Andthefrontleftbodymovexyz(steplength/4,2*toeout0,0);//Shiftingbodyforwardandtotheleft(inordertomovetherightfeetlater)servomove();while(mode==1){//Herethewhileloopstarts,repeaetdaslongasfwdisordered(mode1)footstep(3,steplength,0);//Movingrearrightforwardfootstep(2,steplength,0);//Movingfrontrightforwardbodymovexyz(steplength/2,-2*toeout0,0);//Shiftingbodyforwardandtotherightservomove();footstep(1,steplength,0);//Movingrearleftforwardfootstep(0,steplength,0);//Movingfrontleftforwardbodymovexyz(steplength/2,2*toeout0,0);//Shiftingbodyforwardandtotheleftservomove();//Therobothasthesamepositionasbeforethewhileloopbuthasmovedonsteplengthforward.IRread();//Ifthereisstillaforwardcommand(mode==1)thesequenceshouldberepeated}//Thewhileloopendsanditassumesnormalpostion/*bodymovexyz(0,10,0);*/footstep(3,steplength/2,0);//Takinghalfstepstomakealllegsneutralfootstep(2,steplength/2,0);bodyxyz(0,0,0);//Centeringbodyservomove();//Leavinggaitmode}//Asimilargaitforreversewalking(notcommentedasmuchlookatforwardcreepvoidreversecreep(){bodymovexyz(-steplength/4,-toeout0,0);//Startstopositionforforwardwalkingservomove();footstep(0,-steplength/2,0);footstep(1,-steplength/2,0);bodymovexyz(-steplength/4,2*toeout0,0);servomove();while(mode==2){//Herethewhileloopstarts,repeaetdaslongasreverseisordered(mode2)footstep(2,-steplength,0);footstep(3,-steplength,0);bodymovexyz(-steplength/2,-2*toeout0,0);servomove();footstep(0,-steplength,0);footstep(1,-steplength,0);bodymovexyz(-steplength/2,2*toeout0,0);servomove();IRread();//Ifmode==2thewhileloopcontinues}//Thewhileloopendsanditassumesnormalpostion/*bodymovexyz(0,10,0);*/footstep(2,-steplength/2,0);footstep(3,-steplength/2,0);bodyxyz(0,0,0);servomove();//Leavinggaitmode}//Doingaturntotheleftthedesiredphianglevoidleftturn(){while(mode==3){//Whileloopaslongastheleftbuttonispressedbodyxyz(toeout0/2,toeout0,0);//Leanleftbeforedoinganythingservomove();footstepangle(3,phi);//Moverearrightfootintonewpositionfootstepangle(2,phi);//Movefrontrightfootintonewpositionfootxyz(0,-toeout0/2-stepturn[0],toeout0-stepturn[1],0);footxyz(1,-toeout0/2-stepturn[3],toeout0-stepturn[4],0);footxyz(2,-toeout0/2,toeout0,0);footxyz(3,-toeout0/2,toeout0,0);//Twistingbodyandleanleft.Writteninabsolutecoordinatestominmizeerrors.servomove();//Dotheactualservocommandfootstepangle(0,phi);//Movefrontleftfootfootstepangle(1,phi);//MoverearleftfootIRread();//Checkisleftbuttonisstillpressed(mode==3),repeatwhileloop}bodyxyz(0,0,0);//Centrebodywhenturningisfinishedservomove();}//Doingarightturn.Shouldbeidenticaltoleftturnbutwithdifferentcommands.Testingbothatthemoment.voidrightturn(){while(mode==4){//Whileloopaslongastherightbuttonispressedbodyxyz(-toeout0/2,toeout0,0);//Leanleftbeforedoinganythingservomove();footstepangle(2,-phi);//Movefrontrightfootfootstepangle(3,-phi);//Moverearrightfootfootxyz(0,toeout0/2-stepturn[0],toeout0-stepturn[1],0);footxyz(1,toeout0/2-stepturn[3],toeout0-stepturn[4],0);footxyz(2,toeout0/2,toeout0,0);footxyz(3,toeout0/2,toeout0,0);//Twistingbodyandleanleft.Writteninabsolutecoordinatestominmizeerrors.servomove();//Dotheactualservocommandfootstepangle(1,-phi);//Moverearleftfootfootstepangle(0,-phi);//MovefrontleftfootIRread();//Checkisrighttbuttonisstillpressed(mode==4),repeatwhileloop}bodyxyz(0,0,0);servomove();}如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：StaffanEk，如涉及侵权，可联系删除。

所有知识领域，如科学、人类或生物，都有各自的重要性。因此，负责传授知识的老师必须牢记他的使命是多么重要。在教育机器人的教学中也必须考虑到这一点，因为对于希望达到的每个年龄组，都需要使用适当的工具和方法。教育机器人可以触及和解决各种主题，将它们与我们在学校学习的概念交织在一起。举一个例子，像是我们学习字母表的元音。通过一些电子设备，可以鼓励和激发元音的学习，从而接触到处于这个学习阶段的孩子的听众，从而使学习变得更有活力和乐趣。通过这种方式，可以将简单机器人的组装与各自的控制相结合，使用一些电子设备，如超声波传感器、液晶显示器和一些按钮。由于原型将是一个教学模型，理想的情况是使用Arduino开发平台来控制其操作。图1展示了使用一些电子设备的教育机器人原型。在这个教育机器人的开发中，使用了一个超声波传感器、一个LCD显示器、5个按钮、一个2极跷跷板开关和Arduinouno。在这种情况下，Arduino将负责触发与用户按下按钮的字母相对应的声音，然后将其直观地显示在LCD显示器上。因此，通过本文，您将学习：了解使用HC-SR04超声波传感器、16x2LCD显示屏、Kcd1-1012极跷跷板键（开-关）按钮和ArduinoUno的教育机器人的结构分析机器人机箱机械结构通过螺钉、螺母和配件的固定方式了解机器人结构各部分对整个项目的重要性了解教育机器人的工作逻辑现在，我们将开始完整介绍教育机器人项目的开发。项目开发方法论该项目包括展示一个使用超声波传感器的教学机器人，以及其机械结构的组装。该项目基本上由一个类似于盒子的物理结构（即机器人的身体）和一个控件组成。机器人体内有arduino、超声波传感器和负责通知用户按下的字母的音箱。控制负责检测输入的字母并将信号发送到Arduino。图2展示了机器人的内部区域：在内部结构中可以观察到Arduino和机器人身体背面的跷跷板开关，已经在控制中，因为它将通过连接发送信号到arduino，它只有电线的空间。M3螺母和螺钉尺寸的配件设计用于固定结构M3螺钉具有此类项目的理想尺寸，因为高于或低于该尺寸的尺寸可能会不必要地增加原型的重量，或者使其更易碎。图3显示了机器人的内表面和上表面：机器人的脖子上有一个结构，可以让它的头部绕轴旋转。该结构由连接到机器人上表面的内部区域的圆形部分形成。然后，在上表面上模拟另一个圆形部件，但有一个小间隙，以促进其围绕自身轴的位移。最后，在相关表面的上部区域还有另一个圆形块。最后，颈部通过两个螺钉固定在旋转框架上。这些部件的组合使机器人的脖子可以移动。图4展示了所描述的机制：机器人有一些浮雕细节，给人以备件的外观，给人以机器人零件的印象。图5说明了这些部件在机器人外表面上的布置：机器人控制基本上由一个16x2LCD显示屏和5个按钮组成。它还有代表每个按钮的5个字母。每个元音字母都有一个按钮，当用户按下相应的按钮时，信号将被发送到arduinouno，显示屏会指示输入的字母，让学习机器人和元音变得更加容易。图6展示了教育机器人控制：教育机器人的面部基本上由三部分组成：超声波传感器所在的区域，与第一部分相关的用于分离电线且不暴露的区域，以及第三部分，即覆盖物。头部的后部区域。前两个有一些额外的层来增加厚度（这些层可以使用胶水连接），并且它们都通过连接它们的M3螺钉连接。除了这些，机器人的面部还有轮廓和眉毛，让面部更加友好。图7展示了教育机器人的面部：对于超声波传感器的固定，建模了一个结构以将其固定在机器人前面，如上图所示，它将通过传感器本身的4个标准螺钉及其各自的螺母连接。图8说明了超声波传感器在教育机器人上的位置：放置超声波传感器的目的是根据用户的存在做出反应。面部和眉毛的轮廓都被塑造成突出教育机器人的表情。Arduino主要负责两个目的：处理来自超声波传感器和按钮的信号，并进行必要的设置以将信号发送到LCD显示器和再现字母的声音。Arduino位于机器人的内部后部区域，以便于开发编程及其可能的更改，只需要安装电源线和USB通信。在arduino连接旁边，还放置了一个跷跷板开关，用于为电路供电和断电。图9说明了教育机器人上arduino和跷跷板连接的位置：图10以渲染图像中主要部件的分解透视图说明了教育机器人的整个结构：接下来，我们看看项目的编程逻辑：项目编程逻辑在下文中，我将逐步解释构建这个有趣的儿童游戏的逻辑：#include#defineARDUINO_RX5//shouldconnecttoTXoftheSerialMP3Playermodule#defineARDUINO_TX6//connecttoRXofthemoduleSoftwareSerialmp3(ARDUINO_RX,ARDUINO_TX);staticint8_tSend_buf[8]={0};//BufferforSendcommands.//BETTERLOCALLYstaticuint8_tansbuf[10]={0};//Bufferfortheanswers.//BETTERLOCALLYStringmp3Answer;//AnswerfromtheMP3.Stringsanswer(void);Stringsbyte2hex(uint8_tb);/************Commandbyte**************************/#defineCMD_NEXT_SONG0X01//Playnextsong.#defineCMD_PREV_SONG0X02//Playprevioussong.#defineCMD_PLAY_W_INDEX0X03#defineCMD_VOLUME_UP0X04#defineCMD_VOLUME_DOWN0X05#defineCMD_SET_VOLUME0X06#defineCMD_SNG_CYCL_PLAY0X08//SingleCyclePlay.#defineCMD_SEL_DEV0X09#defineCMD_SLEEP_MODE0X0A#defineCMD_WAKE_UP0X0B#defineCMD_RESET0X0C#defineCMD_PLAY0X0D#defineCMD_PAUSE0X0E#defineCMD_PLAY_FOLDER_FILE0X0F#defineCMD_STOP_PLAY0X16//Stopplayingcontinuously.#defineCMD_FOLDER_CYCLE0X17#defineCMD_SHUFFLE_PLAY0x18//#defineCMD_SET_SNGL_CYCL0X19//Setsinglecycle.#defineCMD_SET_DAC0X1A#defineDAC_ON0X00#defineDAC_OFF0X01#defineCMD_PLAY_W_VOL0X22#defineCMD_PLAYING_N0x4C#defineCMD_QUERY_STATUS0x42#defineCMD_QUERY_VOLUME0x43#defineCMD_QUERY_FLDR_TRACKS0x4e#defineCMD_QUERY_TOT_TRACKS0x48#defineCMD_QUERY_FLDR_COUNT0x4f/************Opitons**************************/#defineDEV_TF0X02/*********************************************************************/intnumero;byteestado;bytebuzzer=2;bytepin=0;byteSortNumber=0;boolbutton=0;voidsetup(){Serial.begin(9600);mp3.begin(9600);delay(500);for(pin=8;pin{pinMode(pin,INPUT);}sendCommand(CMD_SEL_DEV,0,DEV_TF);delay(500);}voidloop(){pin=8;randomSeed(analogRead(A0));numero=random(8,12);SortNumber=numero;numero=numero-7;Serial.println(numero);sendCommand(0x03,0,numero);delay(1000);do{button=digitalRead(pin);Serial.println(button);pin++;if(pin>13){pin=8;}Serial.println("Varrendo...");Serial.println(pin);//delay(1000);}while(button!=1);Serial.println("Saiu...");if(button==1&&(pin-1)!=SortNumber){sendCommand(0x03,0,6);delay(3000);}if(button==1&&(pin-1)==SortNumber){sendCommand(0x03,0,7);delay(3000);}//Checkfortheanswer.if(mp3.available()){Serial.println(decodeMP3Answer());}delay(100);//Serial.println("Tocandomusica...");}/********************************************************************************//*FunctionsendMP3Command:seekfora'c'commandandsendittoMP3*//*Parameter:c.CodefortheMP3Command,'h'forhelp.*//*Return:void*/voidsendMP3Command(charc){switch(c){case'?':case'h':Serial.println("HELP");Serial.println("p=Play");Serial.println("P=Pause");Serial.println(">=Next");Serial.println("Serial.println("s=StopPlay");Serial.println("+=VolumeUP");Serial.println("-=VolumeDOWN");Serial.println("c=Querycurrentfile");Serial.println("q=Querystatus");Serial.println("v=Queryvolume");Serial.println("x=Queryfoldercount");Serial.println("t=Querytotalfilecount");Serial.println("f=Playfolder1.");Serial.println("S=Sleep");Serial.println("W=Wakeup");Serial.println("r=Reset");break;case'p':Serial.println("Play");sendCommand(CMD_PLAY);break;case'P':Serial.println("Pause");sendCommand(CMD_PAUSE);break;case'>':Serial.println("Next");sendCommand(CMD_NEXT_SONG);sendCommand(CMD_PLAYING_N);//askforthenumberoffileisplayingbreak;case'Serial.println("Previous");sendCommand(CMD_PREV_SONG);sendCommand(CMD_PLAYING_N);//askforthenumberoffileisplayingbreak;case's':Serial.println("StopPlay");sendCommand(CMD_STOP_PLAY);break;case'+':Serial.println("VolumeUp");sendCommand(CMD_VOLUME_UP);break;case'-':Serial.println("VolumeDown");sendCommand(CMD_VOLUME_DOWN);break;case'c':Serial.println("Querycurrentfile");sendCommand(CMD_PLAYING_N);break;case'q':Serial.println("Querystatus");sendCommand(CMD_QUERY_STATUS);break;case'v':Serial.println("Queryvolume");sendCommand(CMD_QUERY_VOLUME);break;case'x':Serial.println("Queryfoldercount");sendCommand(CMD_QUERY_FLDR_COUNT);break;case't':Serial.println("Querytotalfilecount");sendCommand(CMD_QUERY_TOT_TRACKS);break;case'f':Serial.println("Playingfolder1");sendCommand(CMD_FOLDER_CYCLE,1,0);break;case'S':Serial.println("Sleep");sendCommand(CMD_SLEEP_MODE);break;case'W':Serial.println("Wakeup");sendCommand(CMD_WAKE_UP);break;case'r':Serial.println("Reset");sendCommand(CMD_RESET);break;}}/********************************************************************************//*FunctiondecodeMP3Answer:DecodeMP3answer.*//*Parameter:-void*//*Return:The*/StringdecodeMP3Answer(){StringdecodedMP3Answer="";decodedMP3Answer+=sanswer();switch(ansbuf[3]){case0x3A:decodedMP3Answer+="->Memorycardinserted.";break;case0x3D:decodedMP3Answer+="->Completedplaynum"+String(ansbuf[6],DEC);//sendCommand(CMD_NEXT_SONG);//sendCommand(CMD_PLAYING_N);//askforthenumberoffileisplayingbreak;case0x40:decodedMP3Answer+="->Error";break;case0x41:decodedMP3Answer+="->Datarecivedcorrectly.";break;case0x42:decodedMP3Answer+="->Statusplaying:"+String(ansbuf[6],DEC);break;case0x48:decodedMP3Answer+="->Filecount:"+String(ansbuf[6],DEC);break;case0x4C:decodedMP3Answer+="->Playing:"+String(ansbuf[6],DEC);break;case0x4E:decodedMP3Answer+="->Folderfilecount:"+String(ansbuf[6],DEC);break;case0x4F:decodedMP3Answer+="->Foldercount:"+String(ansbuf[6],DEC);break;}returndecodedMP3Answer;}/********************************************************************************//*Function:SendcommandtotheMP3*//*Parameter:bytecommand*//*Parameter:bytedat1parameterforthecommand*//*Parameter:bytedat2parameterforthecommand*/voidsendCommand(bytecommand){sendCommand(command,0,0);}voidsendCommand(bytecommand,bytedat1,bytedat2){delay(20);Send_buf[0]=0x7E;//Send_buf[1]=0xFF;//Send_buf[2]=0x06;//LenSend_buf[3]=command;//Send_buf[4]=0x01;//0x00NO,0x01feedbackSend_buf[5]=dat1;//datahSend_buf[6]=dat2;//datalSend_buf[7]=0xEF;//Serial.print("Sending:");for(uint8_ti=0;i{mp3.write(Send_buf[i]);Serial.print(sbyte2hex(Send_buf[i]));}Serial.println();}/********************************************************************************//*Function:sbyte2hex.ReturnsabytedatainHEXformat.*//*Parameter:-uint8_tb.BytetoconverttoHEX.*//*Return:String*/Stringsbyte2hex(uint8_tb){Stringshex;shex="0X";if(bshex+=String(b,HEX);shex+="";returnshex;}/********************************************************************************//*Function:shex2int.ReturnsaintfromanHEXstring.*//*Parameter:s.char*stoconverttoHEX.*//*Parameter:n.char*s'length.*//*Return:int*/intshex2int(char*s,intn){intr=0;for(inti=0;iif(s[i]>='0'&&s[i]r*=16;r+=s[i]-'0';}elseif(s[i]>='A'&&s[i]r*=16;r+=(s[i]-'A')+10;}}returnr;}/********************************************************************************//*Function:sanswer.ReturnsaStringanswerfrommp3UARTmodule.*//*Parameter:-uint8_tb.void.*//*Return:String.Iftheansweriswellformatedanswer.*/Stringsanswer(void){uint8_ti=0;Stringmp3answer="";//Getonly10Byteswhile(mp3.available()&&(i{uint8_tb=mp3.read();ansbuf[i]=b;i++;mp3answer+=sbyte2hex(b);}//iftheanswerformatiscorrect.if((ansbuf[0]==0x7E)&&(ansbuf[9]==0xEF)){returnmp3answer;}return"???:"+mp3answer;}首先，我们定义了YX5300模块的所有程序变量和访问寄存器地址。#include#defineARDUINO_RX5//shouldconnecttoTXoftheSerialMP3Playermodule#defineARDUINO_TX6//connecttoRXofthemoduleSoftwareSerialmp3(ARDUINO_RX,ARDUINO_TX);staticint8_tSend_buf[8]={0};//BufferforSendcommands.//BETTERLOCALLYstaticuint8_tansbuf[10]={0};//Bufferfortheanswers.//BETTERLOCALLYStringmp3Answer;//AnswerfromtheMP3.Stringsanswer(void);Stringsbyte2hex(uint8_tb);/************Commandbyte**************************/#defineCMD_NEXT_SONG0X01//Playnextsong.#defineCMD_PREV_SONG0X02//Playprevioussong.#defineCMD_PLAY_W_INDEX0X03#defineCMD_VOLUME_UP0X04#defineCMD_VOLUME_DOWN0X05#defineCMD_SET_VOLUME0X06#defineCMD_SNG_CYCL_PLAY0X08//SingleCyclePlay.#defineCMD_SEL_DEV0X09#defineCMD_SLEEP_MODE0X0A#defineCMD_WAKE_UP0X0B#defineCMD_RESET0X0C#defineCMD_PLAY0X0D#defineCMD_PAUSE0X0E#defineCMD_PLAY_FOLDER_FILE0X0F#defineCMD_STOP_PLAY0X16//Stopplayingcontinuously.#defineCMD_FOLDER_CYCLE0X17#defineCMD_SHUFFLE_PLAY0x18//#defineCMD_SET_SNGL_CYCL0X19//Setsinglecycle.#defineCMD_SET_DAC0X1A#defineDAC_ON0X00#defineDAC_OFF0X01#defineCMD_PLAY_W_VOL0X22#defineCMD_PLAYING_N0x4C#defineCMD_QUERY_STATUS0x42#defineCMD_QUERY_VOLUME0x43#defineCMD_QUERY_FLDR_TRACKS0x4e#defineCMD_QUERY_TOT_TRACKS0x48#defineCMD_QUERY_FLDR_COUNT0x4f/************Opitons**************************/#defineDEV_TF0X02/*********************************************************************/intnumero;byteestado;bytebuzzer=2;bytepin=0;byteSortNumber=0;boolbutton=0;这些寄存器地址用于配置模块的操作。例如，请参阅下面的此注册地址。#defineCMD_PLAY_W_INDEX0X03地址0x03使用名称CMD_PLAY_W_INDEX定义。用于从其编号触发一首歌曲，即输入声音的编号即可播放。我们将使用这些值并配置项目的功能。在您定义了将使用的各种地址后，我们将进入设置功能并为我们的项目配置引脚和串行通信。voidsetup()函数接下来看void设置函数。我做了所有按钮引脚的设置，MP3模块的串行通信，以及MP3卡模块的初始化。voidsetup(){Serial.begin(9600);mp3.begin(9600);delay(500);for(pin=8;pin{pinMode(pin,INPUT);}sendCommand(CMD_SEL_DEV,0,DEV_TF);delay(500);}我开始串行通信以在计算机的串行上打印数据，然后我们通过mp3对象开始串行通信。Serial.begin(9600);mp3.begin(9600);delay(500);mp3模块通过Arduino串口接收的命令进行控制。在这个过程中，我们使用了SoftwareSerial库并在Arduino数字引脚上模拟了一个串行。因此，您将能够使用Arduino通过发送给它的命令来控制MP3模块。此外，我们还进行了数字管脚的配置和MP3卡模块的初始化。for(pin=8;pin{pinMode(pin,INPUT);}sendCommand(CMD_SEL_DEV,0,DEV_TF);delay(500);配置完成后，我们必须进入void循环函数中的主逻辑。主函数voidloop()代码非常简单，整个逻辑结构如下所示。下面我给大家讲解一下main函数的完整逻辑。voidloop(){pin=8;randomSeed(analogRead(A0));numero=random(8,12);SortNumber=numero;numero=numero-7;Serial.println(numero);sendCommand(0x03,0,numero);delay(1000);do{button=digitalRead(pin);Serial.println(button);pin++;if(pin>13){pin=8;}Serial.println("Varrendo...");Serial.println(pin);//delay(1000);}while(button!=1);Serial.println("Saiu...");if(button==1&&(pin-1)!=SortNumber){sendCommand(0x03,0,6);delay(3000);}if(button==1&&(pin-1)==SortNumber){sendCommand(0x03,0,7);delay(3000);}//Checkfortheanswer.if(mp3.available()){Serial.println(decodeMP3Answer());}delay(100);//Serial.println("Tocandomusica...");}在循环函数循环的每个开始，我们将生成一个介于8和12之间的新值来生成元音的声音。从8到12的值是指元音的数字引脚。生成随机值的代码如下所示：pin=8;randomSeed(analogRead(A0));numero=random(8,12);SortNumber=numero;此外，我们从8到12之间抽取的数量减去7。这将允许我们指向存储卡上录制的歌曲的1到5的位置。numero=numero-7;之后，我再现了在下面的线上绘制的元音的声音。sendCommand(0x03,0,numero);delay(1000);现在重要的时刻已经到来：我们要阅读孩子按下的按钮的时刻。代码部分如下所示：do{button=digitalRead(pin);Serial.println(button);pin++;if(pin>13){pin=8;}Serial.println("Varrendo...");Serial.println(pin);//delay(1000);}while(button!=1);这个循环将一直执行，直到用户按下按钮。循环允许您扫描5个数字引脚，当孩子按下其中一个按钮时，它将退出循环并检查孩子是否正确响应。您将使用下面的代码进行验证。if(button==1&&(pin-1)!=SortNumber){sendCommand(0x03,0,6);delay(3000);}if(button==1&&(pin-1)==SortNumber){sendCommand(0x03,0,7);delay(3000);}第一个条件将在用户因按下按钮而发生错误并且引脚的触发值与绘制的引脚（SortNumber）不同时执行。此时，您必须执行以下命令。sendCommand(0x03,0,6);delay(3000);该命令用于触发错误的响应音。最后，我们有第二个条件，用于检查孩子是否正确。if(button==1&&(pin-1)==SortNumber){sendCommand(0x03,0,7);delay(3000);}如果按下按钮并且按下的数字引脚与绘制的引脚相同，系统将触发正确答案声音。正如我向您解释的那样，此代码非常简单，将帮助任何孩子通过与Arduino的游戏来发展他们的元音知识。在下图中，音箱正在播放存储在MP3ModuleYX5300的SD卡中的歌曲。通过有趣和有趣的活动，您的学生或您的孩子可以边玩边学习。如果您想与学生一起玩乐，请获取带有元音的黑板，并设置此项目以获得乐趣。结论对结构的主要部分进行了验证和分析，以便更好地了解正确组装的重要性，观察每个部件的功能（根据安装的结构），以及机器人颈部旋转机构的功能。因此，从教育机器人项目的发展来看，可以分析其机械结构并优化机器人本体和控制中的可用空间。机器人的结构采用M3套筒和螺钉进行建模，用于固定，因此创造了更好的机械稳定性。它的所有开发都是为了使其尽可能具有指导意义，以便以后与电子部件组装。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：SilíciosLab，如涉及侵权，可联系删除。

这篇文章是关于我尝试用L298N电机驱动和AI-ThinkerESP8266控制Arduino机器人的。该机器人被命名为UTFPRBot1.0版。这个项目解释了如何创建这个Arduino机器人。另外，我描述了我个人的步骤，以简化控制这个机器人的程序的部署。组件和用品ESP8266–内部云ArduinoUNO电机驱动L298N无焊面包板屏蔽跳线（很多）引领1K电阻2个5V直流电机具有2层和1个全向层的机器人基地。手机关于这个项目这个项目是经过大量努力构建一个由ESP8266控制的简单机器人的结果。我在Internet上没有找到描述使用ESP8266构建机器人的简单方法的好的资源。此外，我发现很多信息在经验上是不必要的，即使在论坛上发表评论也是如此。该项目旨在简化这一困难的过程。设置这是我们的目标：接线我在电路中放了一个LED，只是为了知道ESP8266真的是用3.3V供电，但你可以用万用表来验证电压。由于有多个连接，我使用了无焊面包板。我尝试使用Arduino面包板屏蔽来避免使用无焊面包板，但该模块仅执行直接与Arduino板一起部署的软件。ESP8266——ArduinoVCC→3.3VCH_PD→3.3VGPIO2→3.3V地线→地线GPIO0→接地步骤1)更新ESP8266固件此步骤仅执行一次以确保固件已更新。a)ESP8266部署只能在没有ATMega芯片的情况下工作。但是您可以在RST和GND中插入Arduino单线。然后，将只使用电路板，而不使用ATMega芯片。b)您需要插入GPIO0才能部署，并且您需要在草图部署后移除GPIO0。c)在部署之前，您需要始终使用RSTpin来同步您的ESP。快速与GNDRST，观察灯闪烁。如果没有任何反应，请重试，直到看到蓝色闪烁。蓝色闪烁后，取下RST线。d)启动ESP8266。将VCC、CH_PD和GPIO2连接到3.3V。我使用1K电阻只是为了避免LED的电流过大。e)您需要插入Rx→Rx和Tx→Tx以在ESP8266中部署固件。f)部署后，按以下顺序拆线：TX和RX、GPIO0、VCC。再次插入VCC以验证您的ESP8266是否保留您的部署。软件：厂商固件：ai-thinker-v1.1.1.bin。（可在：http://wiki.aprbrother.com/wiki/Firmware_For_ESP8266获得）FLASH_DOWNLOAD_TOOLS_v2.4_1509241)如图所示进行ESP8266模块的接线。2)打开FLASH_DOWNLOAD_TOOLS_v2.4_150924/ESP_DOWNLOAD_TOOL_V2.4.exe.3)在Windows中打开“设备管理器”以验证插入USBArduino电缆时的COM端口连接性。在FlashDownloadTools程序中测试您的串行COM端口。只需单击开始按钮，但首先取消选中下载路径配置复选框。检测信息和MAC地址区域应显示ESP8266信息。3）现在，检查路径框并填写如图所示的字段：esp_iot_sdk_v1.5.0_15_11_27\esp_iot_sdk_v1.5.0\bin\esp_init_data_default.binà0xfc000esp_iot_sdk_v1.5.0\bin\blank.binà0xfe000esp_iot_sdk_v1.5.0\bin\boot_v1.4(b1).binà0x00000esp_iot_sdk_v1.5.0\bin\at\512+512\user1.1024.new.2.binà0x01000ai-thinker-0.9.5.2.binà0x000004)单击START并等待SYNC直到固件文件完全刷新。5)部署完成后，依次拆线：TX和RX、GPIO0、VCC。再次仅插入VCC以验证您的ESP8266是否保留了已部署的代码。步骤2)使用Arduino上传新草图在这一步，您需要ITEADLIB_Arduino_WeeESP8266-master输入C:\ProgramFiles(x86)\Arduino\libraries.此外，您需要取消注释以下行ESP8266.h：#defineESP8266_USE_SOFTWARE_SERIAL在这一步，您需要在ArduinoIDE中启用ESP8266模块。（文件→首选项：通知URL：http://arduino.esp8266.com/package_esp8266com_index.json）。之后，上传ESP8266模块（我安装了所有我发现有用并提到ESP8266的模块）。在ArduinoIDE中，选择通用ESP8266模块。该值设置如下：然后上传新草图：WebServertoReceiveHTTPConnections以移动机器人。记住在ESP8266中部署草图的布线：VCC→3.3VRST→接地GPIO0→接地地线→地线TX→TX和RX→RX记住部署后要移除的接线：发送和接收GPIO0RSTVCC现在，再次插入VCC以确保您的草图已部署。使用Code1（附件）来：创建一个WiFi接入点并在其上提供一个Web服务器来移动机器人。步骤3)部署ArduinoSketch从SoftwareSerial读取ESP8266数据现在，您需要将代码部署到ArduinoATMega芯片。请注意，我使用的是无焊面包板屏蔽。为避免多次移除/放置ATMega芯片，现在您只需从GND移除RST线。重要提示：要从SoftwareSerial读取数据，请反转ESP8266用于连接到Arduino的RX/TX接线的连接。接线解析来自ESP8266的串行数据和移动由L298N电机驱动控制的电机。步骤4）用L298N和Arduino接线：接线步骤5）测试在ESP8266无线AP中连接您的智能手机（无需更改您的智能手机或连接到ESP8266的任何主机的IP地址）。访问网址：http://192.168.4.1只需选择选项如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：luciorocha，如涉及侵权，可联系删除。

这是一个可以用于媒体游览的可爱小伙伴机器人！配备智能、基于同意的摄像头、高品质麦克风和可爱的摆动耳朵。该机器人在ArduinoNiclaVision上运行，AdafruitGemmaM0运行耳马达。当我意识到我的CompanionCorePCB非常适合我的一个破手机支架时，整个事情就开始了，并且可以和一个小三脚架一起使用——而且我可以把它放在我的衬衫口袋里！然后我意识到这两个部件都非常适合我为另一个机器人设计的头部组件，而这个原型只是相当于把它们组合在一起。视觉系统Nicla设置为使用OpenMVIDE和兼容的MicroPython代码读取框架中的任何条形码，遵循AdrianRosebrock的以下代码：https://pyimagesearch.com/2018/03/19/reading-barcodes-with-python-and-openmv找到条形码后，如果它与此URL(https://bit.ly/furrybot)匹配，它就会点亮红色LED（板载LED和我连接到GPIO的LED），拍照并保存到带有递增计数器的本地内存。在这个原型上，它当前每次唤醒时都会重置计数器，所以我需要重写它以防止新照片覆盖旧照片。就目前而言，这些照片在重置后可以在板上读取，这很方便，因为我可以将它们拉到我的iPad上，并将其用作USB闪存设备。Nicla连接到直角MicroUSB电缆，我将其插入藏在包中的电池组中。耳伺服系统伺服系统安装在两层之间的“三明治”中，目前是3D打印的，但将来可能用激光切割形式制作。它们以45º角安装，有助于制作逼真的动画。这个机器人最初是第一个使用我的CompanionCore的机器人！但是，我无法让两个耳舵机同时工作，我现在认为这是由于GemmaM0的代码或电源系统中的某些问题。尽管如此，在排除硬件问题的同时，我还是决定拼凑一个小原型板，这样我就可以确保核心没有问题。该板将Gemma（由其自己的LiPo供电）连接到伺服系统。整个东西都热粘在手机支架的背面。我在MakeCode块脚本中编写了代码，您可以在此处获取：https://makecode.com/_KRJWw9Hk97tE两个舵机在不同的时间工作，我暂时只能用轻弹右耳的方式把它拨回，所以这也是一个可以思考的改进空间。麦克风这个小“机器人”的灵感来自于通常放在麦克风上的那​​些防风毛茸茸的猫咪，其目的也大致相同。它拥有一个心形领夹式麦克风，当我想进行采访时，可以像普通麦克风一样握住它。您可以在“视觉系统”下的照片中看到安装在Nicla下方的最终版本：它在手机支架的横杆之间滑动，并跨在伺服三明治的外侧。Nikola所拍到的照片未来如果可以的话，最好能弄清楚如何让双耳灵活工作，我也想让它们在NiclaVision本身上运行，但相关文档很少。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：AlexGlow，如涉及侵权，可联系删除。

我一直想要一个宠物机器人——一个可以跑来跑去并能自己照顾自己的宠物，机器人宠物就是个不错的选择。该机器人的最长运行时间约为11分钟，但她在4分钟后开始寻找充电器（使用Pixy相机和Arduino）。充电时间约为两分钟。因为她是由超级电容器供电，所以她可以充电和放电数万次（最多任何速率）而不会降低电容器的性能。充电站是一块12"x12"的金属板，中间有一根杆子。Roamer2的前保险杠接触杆，弹簧（由伺服电机降低）接触金属板。设置为12伏（最大值）和1.6安培（最大值）的台式电源提供能量。补给品升压转换器500法拉，2.8伏电容器杠杆开关，瞬时光敏电阻Arduino*2电机护罩真空带三安培二极管4.7k电阻*4面包板铝制胶带弹簧，5.5毫米x38毫米钢板台式电源电线、焊料、3mm螺丝3d打印部件（下文提供下载方式）齿轮伺服电机小精灵相机超声波模块继电器模块第1步：示意图如下所示。有两个Arduino处理器。一个管理Pixy相机和超声波换能器，将结果发送到电机控制Arduino。roamer2c_may.ino点击下载left_right_ultrasonic.ino点击下载第2步：打印3D文件basea.f3dbasea.stlchargepoletall.f3dspringhold2022.f3dswitchbar.f3dswitchbar.stlswitchholder.stlslideswitch.f3dmotorsupport.stlchargepoletall.stlmotorsupport.f3dspringhold2022.stlwheel.f3dwheel.stlslideswitch.stl第3步：将电机安装在底座上第4步：将弹簧动力拾取器连接到伺服电机第5步：安装伺服电机和电容器第6步：将轮胎（真空带）安装在车轮上第7步：将开关连接到开关支架，保险杠和车轮添加到底座上第8步：将脚轮添加到底座的后部第9步：在前保险杠上添加铝箔胶带第10步：将相机和超声波换能器添加到主体第11步：细节调整第12步：最后设置*以上内容翻译自网络，原作者：MikeTheMaker，如涉及侵权可联系删除。

该项目旨在让机器人在预先定义的路径上精确移动，无需使用GPS或WiFi或蓝牙进行定位，甚至无需地图或建筑布局规划。并实时绘制其实际路径（按比例）。蓝牙可以代替有线，用于传输实时位置信息。背景我们一直在为基于Arduino的机器人的室内导航寻找强大的解决方案。在为此应用选择正确的运动传感解决方案时，我们考虑了Oblu（一种开源IMU）。它的低成本和开源性质使其成为可能的候选者。这里棘手的部分是oblu的开源程序适用于脚踏式室内行人航位推算(PDR)或行人导航，简而言之。Oblu作为一款脚装式IMU在室内的PDR性能令人印象深刻。一个很大的优点是免费的Android应用程序(Xblu)的实时位置跟踪。但是，我们不确定如何利用其现有的基于人类步行模型的行人导航算法。Oblu的内部计算基于人类行走。Oblu给出两个连续步骤之间的位移和航向变化。当脚与地面接触时，鞋底的速度为零，即鞋底处于静止状态。这样，Oblu可以检测“步骤”并纠正一些内部错误。这种频繁的错误纠正会带来出色的跟踪性能。所以我们的机器人也以同样的方式行走——移动、停止、移动、停止。我们选择了Oblu，很快我们就可以组装我们的机器人和跟踪系统。它是如何工作的：机器人以预先编程的路径移动，并将其实际移动信息（通过蓝牙）传输到手机以进行实时跟踪。Arduino预编程了路径，oblu用于感知机器人的运动。oblu定期向Arduino传输运动信息。在此基础上，Arduino控制轮子的运动，让机器人遵循预定义的路径。机器人的路径被编程为一组直线段。每个线段由其长度和相对于前一个线段的方向定义。机器人的运动保持谨慎，即它以直线运动，但在较小的部分（为简单起见，我们称之为“步幅”）。在每一步结束时，oblu将步长和偏离程度（方向变化）从直线传输到Arduino。如果Arduino发现与预定义的直线有偏差，则Arduino在收到此类信息的每一步都会纠正机器人的对齐方式。根据程序，机器人总是应该直线移动。但是，由于表面不平整、机器人装配质量不平衡、直流电机的结构或电气不平衡或前自由运转轮的随机方向等非理想情况，它可能会偏离直线，并可能以一定的角度或倾斜的路径行走。迈出一步→纠正你的前进方向→前进如果机器人的行程超过该特定线段的编程长度，它也会向后移动。下一个步长取决于该特定直线段要覆盖的剩余距离。当要行进的距离较大时，机器人会大步走，而在接近目的地（即每个直线段的末端）时，机器人会小步走。IMUOblu同时将数据传输到Arduino和手机（通过蓝牙）。Xblu（Android应用程序）根据从机器人接收到的运动信息执行一些简单的计算来构建路径，用于在手机上进行实时跟踪。使用Xblu构建路径如下所示：总而言之，Obl可以感知运动并定期将运动信息传达给Arduino和手机。根据编程路径和运动信息（由oblu发送），Arduino控制车轮的运动。除启动/停止命令外，机器人的运动不受远程控制。路径建模：如果机器人只在直线段上行走，它可能会最容易控制。因此，必须首先将路径建模为一组直线段。下面的图片包含几个示例路径及其在位移和方向方面的表示。这就是在Arduino中对路径进行编程的方式。同样，任何作为一组直线段的路径都可以在Arduino中定义和编程。通讯协议：第1步：Xoblu向oblu发送START命令第2步：oblu通过向Xblu发送适当的ACK来确认接收命令第3步：oblu在每一步向Xoblu发送包含每个步幅的位移和方向信息的DATA包。（步骤=每当检测到零运动或检测到静止时）。第4步：Xblu通过向oblu发送适当的ACK来确认接收到最后一个DATA数据包。（重复第3步和第4步的循环，直到Xblu发送STOP。收到STOP命令后，oblu执行第5步）第5步：停止-(i)在oblu中停止处理(ii)在oblu中停止所有输出连接示意图：本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：，如涉及侵权，可联系删除。

该项目是科学博览会、机器人竞赛和大学项目的理想选择。该设计适应性强，您可以轻松修改并添加自己的组件。请按照以下说明构建遥控汽车。*安全须知：不使用时将电池从汽车中取出。如果您无法看到/监督汽车，请将电池取出不要让电路过载短路。比如电路过热时，应立即停止运行如果您使用自己的电源，为了确保安全，请使用低于12伏的电压第1步：准备补给品DIY红外(IR)遥控车载套件电视遥控器（确保其电池已充电）6XAA可充电*电池一把十字螺丝刀要在没有套件的情况下制作该项目，请参考上图中的组件明细。*建议使用可充电的，因为DIY车的电源效率通常较差，并且会很快耗尽电池电量视频演示视频中的时间戳：0:17组装底盘和电机4:30电子产品5:48电路图5:54软件（Arduino代码）7:50驾驶演示（含精准模式代码）8:20驾驶演示（附赛车模式代码）第2步：电路图接线按照上图接线。第3步：Arduino代码提供两种模式：精确模式：当它向左/向右转动时，它在一个固定轴上旋转（参见时间戳7:49的步骤1视频）下载“IR_car_precision.ino”和“PinDefinitionsAndMore.h”，然后将它们保存到名为“IR_car_precision”的文件夹中要改变汽车的速度，找到变量“carSpeed”并改变它要更改汽车左/右转的速度，请更改变量“turnTime”赛车模式：它向左/向右转，同时前进，就像一辆现实生活中的公路车。（参见时间戳8:19处的步骤1视频）下载“IR_car_racing.ino”和“PinDefinitionsAndMore.h”，然后将它们保存到名为“IR_car_racing”的文件夹中要更改汽车的速度，请找到变量“upperSpeed”和“lowerSpeed”要更改汽车左/右转的速度，请更改“upperSpeed”和“lowerSpeed”，因此它们之间的差异更大/更小相关代码下载：IR_car_precision.inoPinDefinitionsAndMore.hIR_car_racing.ino第4步：修复常见错误如果您没有任何错误，请跳过此步骤（恭喜！）Arduino不响应红外信号。进入Arduino的串行监视器，它会为您提供信息检查电视遥控器的电池是否有电您是否更改了“命令”编号，该编号显示在第1步的视频中，时间戳为7:15？您是否将电容器插入电路？将汽车移近电视遥控器电机不动，或非常微弱。用万用表或电压表测量电池座黑线和红线之间的电压。然后测量L293D芯片的引脚8和4之间的电压，当它连接到电池时。如果两个电压测量值中的任何一个低于7伏，请更换充满电的电池。确保L293D的引脚16连接到Arduino上的5V。每个电机的两根电线都已正确插入汽车不能直行。预计会与直线路径有一点偏差，而且几乎没有什么可以做的。确保车轮安装正确并相互平行确保L293D的引脚16连接到Arduino上的5V。尝试所有命令：向前、向后、向左、向右和停止。你可能把钥匙弄混了。对于所有问题。确保一切都按照步骤2的图表连接阅读ArduinoIDE底部黑色窗口中的错误消息。将错误消息复制到Google。转到Arduino中的工具，确保板是“ArduinoUNO”。端口是usb，不是蓝牙。第5步：自定义独一无二的红外小车要设计自己的汽车，您需要了解：Arduino上的引脚0、1和13是特殊的，因此请避免使用它们。引脚2为红外传感器预留。为了稳定运行，ArduinoUNO板需要通过其Vin端口提供7到12伏的电源。这就是为什么此设计使用六节可充电AA电池（一节可充电AA的电压约为1.2V，因此6X1.2=7.2>7伏。L293D电机控制芯片通过其引脚8需要4.5到36伏的电源。L293D还具有钳位二极管，以防止感应反激（又名反激电压）电压尖峰。所以如果你想更换它，替代品也需要提供这种保护。电容器使Arduino上5V引脚的电压保持恒定，因为电容器两端的电压不能瞬时改变。恒定电压对于非常敏感的红外传感器至关重要。如果红外传感器在添加伺服电机（或任何其他类型的感性负载）后停止工作，请将220µF电容更换为更大的电容，以增强Arduino上5V引脚的电压恒定性。组件规格：Arduino：http://store-usa.arduino.cc/products/arduino-uno-rev3L293D芯片数据表：https://www.ti.com/lit/ds/symlink/l293.pdf*以上内容翻译自网络，原作者：square1a，如涉及侵权，可联系删除。

这是一个轮式自平衡机器人。由ArduinoUNO供电并由超声波传感器平衡，同时它能够自我保持垂直平衡。动力源动力由两个齿轮直流电机为机器人提供。构建第一步：将连接到齿轮直流电机现在我们将轮子连接到电机的轴上。第二步：准备PVCT型接头这是PVC管的T型接头。我们将用它来固定电机，电线将从顶部的孔中出来。第三步：通过T形接头为电机接线在将电机固定在该管道中之前，我们必须将它们接线。我们将从顶孔穿过4根电线。两端分体，每台电机2根线。第四步：通过顶孔拉线我们将从T型接头拉回电线，以便电机就位。第五步：将电机固定到位现在我们已将电机固定在T形接头中。第六步：在顶孔中添加管道以安装超声波传感器我们在T形接头的线端添加了一些管道，稍后我们将在其上安装传感器。电路原理图电路原理图我们使用L2938H桥电机驱动器IC来双向旋转电机。自平衡机器人的概念这个自平衡机器人的概念很简单。我们有一个超声波传感器，它能够测量机器人与前面障碍物的距离。如果距离大于固定距离，则机器人将向前移动；如果距离小于固定距离，则机器人将向后移动避免摔倒。使用Arduino为自平衡机器人连接超声波传感器超声波传感器有4个引脚，分别是触发、回波、电源和接地。4根线从引脚连接到微控制器。平衡机器人机体现在，机器人垂直放置在地面上。看起来它是平衡的，因为它在通过不断地移动以保持自身平衡。但与此同时，其实它也从我手里拿着的电线得到了一些支持。它不断地来回振荡，这些振荡需要被阻尼。因此，机器人将保持平衡并站立在一个点上而没有任何移动。可能遇到的问题与解决方案如果它超出特定点，那么它将无法自行恢复。这些电机需要更多的功率才能快速响应。在测试时，L293D的第二个H桥被炸了。所以，我没有机会通过PID来控制它。为了真正做到平衡，我们可以使用MPU-6050惯性测量单元。相反，我们使用了这种便宜的超声波传感器。自平衡机器人的CAD设计这是轮式自平衡机器人的CAD设计。在这里我们可以看到两个电机，连接着两个轮子。这些电机安装在PVCT形接头中。垂直PVC管连接到T形接头，超声波传感器连接在管道上。结论不过好在项目的最后，我们还是设法使它平衡了一点。这个结果对我来说，还是挺满意的，一切努力都没有白费。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：RoboticsEveryDay，如涉及侵权，可联系删除。

我准备做一个会说话、会看、会反应的智能机器人！并且这个机器人“Mofiza”可以对她的周围环境做出反应。背景自从我看到制作会说话的机器人以来，我就看到人们实际上使用其他开发板而不是Arduino来制作会说话的机器人。但是完全有可能用Arduino制造一个人形机器人，它可以说话并添加许多伺服器来使其移动。那么让我们开始吧：构建第1步：您需要的零件ArduinoPromini（5v16Mhz）[任何板都很好，但我用它来使它变小）用于连接pcb的母头针公头针VeroBoard制作电路SD卡TF模块（让它说话）微型SD卡（不超过2GB）3xIR接近传感器3x伺服电机（我用的是微伺服sg90）纸板做身体第2步：连接红外传感器和机身用任何你想要的东西做一个身体，我用纸板做的。这很简单。我已经用带状电缆焊接了红外传感器，就像这样，一端有一个母头，然后在两只眼睛中添加了两个，在胸部添加了一个。如果机器人在胸部传感器中检测到任何东西，它会发出欢迎信息，如果任何眼睛传感器很高，它会说“啊啊……不要碰我的眼睛”。并且其中的伺服将向上移动。第3步：电路电路看起来有点复杂，但也不是很简单，你可以用一节电池给它供电。将电路和所有其他组件焊接在Vero板上，并在头和手上添加其他伺服。第4步：代码编码前：需要为这个机器人使用两个库：TMRpcm.h-用于从SD卡播放音频-谈话https://github.com/TMRh20/TMRpcmServoTimer2.h-避免与TMRpcm冲突并使用timer2运行伺服电机，因为TMRpcm在arduino上使用Timer1。https://create.arduino.cc/projecthub/ashraf_minhaj/how-to-use-servotimer2-library-simple-explain-servo-sweep-512fd9?ref=user&ref_id=507819&offset=1这是表示欢迎的代码，您可以制作自己的环境和代码。在开始编写代码之前，您必须添加ServoTimer2库。机器人也不会跑。代码：#include"ServoTimer2.h"#include#defineSD_ChipSelectPin10#include"TMRpcm.h"#includeTMRpcmtmrpcm;ServoTimer2matha;ServoTimer2lhand;ServoTimer2rhand;intin1=6;intin2=7;intin3=8;voidsetup(){matha.attach(2);lhand.attach(3);rhand.attach(4);tmrpcm.speakerPin=9;Serial.begin(9600);if(!SD.begin(SD_ChipSelectPin)){Serial.println("SDFAIL");return;}}voidloop(){if(!(digitalRead(in3))){tmrpcm.play("welcome.wav");lhand.write(2500);delay(2000);lhand.write(1200);//handshakepositiondelay(9000);}else{lhand.write(300);rhand.write(1700);matha.write(1500);}}第5步：完成现在只需启动它，你就完成这个项目了。到此，智能机器人制作完成。欢迎功能代码：#include"ServoTimer2.h"#include#defineSD_ChipSelectPin10#include"TMRpcm.h"#includeTMRpcmtmrpcm;ServoTimer2matha;//mathameansHEADServoTimer2lhand;ServoTimer2rhand;intin1=6;intin2=7;intin3=8;voidsetup(){matha.attach(2);lhand.attach(3);rhand.attach(4);tmrpcm.speakerPin=9;Serial.begin(9600);if(!SD.begin(SD_ChipSelectPin)){Serial.println("SDFAIL");return;}}voidloop(){if(!(digitalRead(in3))){tmrpcm.play("welcome.wav");lhand.write(2500);delay(2000);lhand.write(1200);//handshakepositiondelay(9000);}else{lhand.write(300);rhand.write(1700);matha.write(1500);}}如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：AshrafMinhaj，如涉及侵权，可联系删除。

在此之前我曾做过一个无线电控制的“机器人捡球器”，效果很好。这次我希望它更加聪明。于是就有了制作一个自主的人工智能捡球机器人的想法！事不宜迟，让我们开始吧！功能我在原来的遥控器上增加了AI自动识别、跟踪、捡乒乓球的功能。HuskyLens视觉传感器用于识别球，当目标区域内没有球时，小车会自动转一个角度或前进一定距离重新识别，直到识别到一个球，然后转向相应的角度，向目标区域移动。用拾取装置拾取球。为了避开障碍物，它还配备了超声波传感器来判断它与前方物体的距离，当它与前方物体距离一定距离时，它不会向前行驶，而是转向并估计。加装HuskyLensAI视觉传感器和超声波传感器后，我们发现HuskyLensAI视觉传感器经常会重启，PS2手柄和接收器也经常会自动断开，即使单独供电也会出现这种情况。经过反复测试，这种情况在没有PS手柄的情况下会消失，所以我们改变硬件，将PS2手柄更换为micro:bit游戏手柄遥控手柄。测试证明它工作得非常完美。组装步骤1.添加超声波和AI视觉传感器的机架，按照下面的结构图用激光切割出来2、按照下图组装超声波传感器的外壳3、将超声波传感器安装在相应位置，并用热熔胶固定4.如下图组装AI视觉传感器的机架5、将AI视觉传感器用铆钉固定在机架上6.用铆钉组装AI视觉传感器的机架和超声波传感器的外壳7.将组装好的机架用铆钉固定在机器人相应位置8.然后将传感器、TT电机和电源连接到主控板上。（micro:bit游戏手柄遥控手柄取代了PS2接收模块）9.整个框架就完成了，如下图：硬件连接程序编程遥控器1、因为我们改用micro:bit游戏手柄遥控手柄，通过micro:bit主控的无线感应指令来控制机器人移动，首先我们要设置对应的无线通道，设置为17这里，打开无线通讯，设置一个变量K，主要用于通过按钮控制360°舵机旋转和停止，然后显示一个心形图标，表示初始化完成。2.为实现遥控器按键时机器人前进，松开时机器人停止，此处使用了“if...elseif...”块。例如，按UP（P8针）让机器人前进；按下DOWN（P13针）让它向后移动......如果你想让它停止而不按按钮，代码可以这样写：如上代码，当按下UP（P8脚）时，发送一个8并显示相应的前进图标，这样micro:bit主控板一旦接收到8字符的无线信号，就执行前进程序；当通过遥控器松开所有按钮时，发送一个5并显示停止图标，当micro:bit主控板接收到无线信号为字符5时，执行停止程序。3、由于遥控器手柄上的按键数量有限，所以我们使用X键来控制捡球器的操作和停止，代码如下：先按X键（P1脚）确定变量K的值，如果K为0则置1，为1则置0，然后执行程序让不同的K值无线发送不同的字符，发送0停止和1前进。所以我们可以用X键来控制它移动和停止，按一次移动，再按一次停止。4.遥控器代码如下：编程控制器1.在程序开始时初始化控制器上述程序中设置的无线信道应与遥控端的无线信道一致，否则无法有效通信。然后初始化HuskyLensAI相机的pin。由于HuskyLensAI摄像头连接的是IIC接口，而且初始化管脚默认也是I2C接口，所以就留在这里吧。识别球的功能是基于物体跟踪功能，所以将算法切换到物体跟踪。变量“mode”用于判断当前状态是手动遥控模式还是AI自动模式。变量“turn”用于计算机器人没有找到乒乓球时的转数。最后显示一个笑脸图标，因为HuskyLensAI相机的初始化需要一定的时间。如果显示笑脸，2.按按钮A和B在手动和自动模式之间切换3.编程前进、后退、左转功能。4.编程接收遥控器信号功能因为在手动遥控模式下变量“mode”的值应该是0，所以在接收到无线信号的时候要加一个判断。如果当前模式为手动模式，则条件中的指令将被执行，否则，在自动模式下，指令和程序将不会被执行。无线发送的值是字符串类型，所以需要将数字转换成字符串再与无线数据匹配。5、定义“定位和捡球”功能，编写相应的程序。当HuskyLens找到球时，首先判断球在屏幕中的x轴位置。如果x轴的值小于121，则左转直到大小等于121。如果x轴的值大于199，则右转直到小于或等于199。当球心的x轴在121-199之间，判断y轴的值。如果Y值大于200，机器人停止，捡球滚轮装置停止转动。否则，超声波传感器会检测到障碍物的距离，如果超过30厘米，打开捡球滚轮装置向前行驶。否则，为避免撞到障碍物，捡球滚轮装置停止转动，6、定义“定位捡球”功能，编写相应的程序。当HuskyLens屏幕上没有球时，停止捡球滚轮装置的旋转，然后判断变量“旋转”的值。如果小于20，则变量“旋转”的值会增加1，然后左转0.5秒后停止。这里的变量“旋转”主要是为了避免机器人在没有球的时候总是在原地旋转。当变量大于等于20且前方30厘米内没有障碍物时，机器人将向前行驶1秒，然后旋转到位寻找球7、最后，完成自动捡球和主程序，只需要调用相关函数即可整个程序就完成了。现在将代码上传到硬件中，根据实际情况测试和修改相关数据。最终完整的流程如下：总结在这个项目中，我们已经完成了使用遥控器手动控制捡球和使用HuskyLens实现AI自动识别和跟踪捡球的功能。除了物体追踪，HuskyLensAI视觉传感器还具备人脸识别、物体识别、颜色识别、巡线、标签识别等功能。我们可以将这些功能应用到更智能的作品中，解决生活中的实际问题。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：DFRobot，如涉及侵权，可联系删除。

在本文中，我将在Wio终端上制作一个带有内置麦克风的声控机器人车，以通过TinyML识别行驶、停止和背景噪音。使用由EdgeImpulse提供支持的Codecraft训练了一个唤醒词识别模型！在这篇详细的博客文章中，我将介绍以下内容：什么是UART串​​行通信？Wio终端和uKit之间的UART串行通信探索1.0使用Codecraft训练嵌入式机器学习模型2.0Arduino文本代码修改3.0对机器人汽车进行编程（uKit探索-基于ArduinoMega2560）4.0预期结果什么是UART串​​行通信？通俗地说，UART允许嵌入式设备（例如Arduino）通过TX（发送）和RX（接收）线将数据发送到另一个Arduino，如下所示。举一个具体的例子：ArduinoUNO没有内置的WiFi，因此不可能做IOT相关的项目。通过了解基本的UART串​​行通信，我能够利用ESP8266/ESP32作为ArduinoUNO的协处理器，以便从连接到ArduinoUNO的传感器收集的数据将发送到ESP8266/ESP32发送转移到云平台，例如Web服务器、Blynk或FAVORIOT。Wio终端和uKit之间的UART串行通信探索Wio终端的TX和RX引脚在引脚8和10上可用。TXD-引脚8RXD-引脚10而对于uKitExplore，引脚D0和D1上也有可用的TX/RX引脚。您可以在此处查看完整的uKit探索引脚排列RX0-D0TX0-D1对于硬件连接，基本上，您只需要如下连接：Wio终端（引脚8）到uKit探索（引脚0）-TXD到RXDWio终端（引脚10）到uKit探索（引脚1）-RXD到TXD我将详细解释软件编程如何在3.0ProgramtheRobotCar（uKitExplore-ArduinoMega2560based）上完成。第1步：使用Codecraft训练嵌入式机器学习模型在第一部分中，我们的目标是使用Codecraft平台创建一个嵌入式机器学习模型（语音识别）。使用Codecraft训练嵌入式机器学习模型涉及4个步骤。1.创建“唤醒词识别（内置麦克风）”模型2.数据采集（车载）3.培训和部署4.编程与模型使用创建“唤醒词识别（内置麦克风）”模型转到https://ide.tinkergen.com/。选择“（对于TinyML）Wio终端”。点击左中嵌入式机器学习框上的“模型创建”。然后选择“Wake-UpWordsRecognition（内置麦克风）”，如下图。根据需求输入模型名称。点击确定，窗口会自动切换到“数据采集”界面。第2步：数据采集（车载）系统会自动为您创建3个默认标签（hiwio、background和其他词）。除非您想为标签使用不同的名称，否则您可以不加任何更改地使用它。就我而言，我更改了两个默认标签，如下所示：hiwio删掉其他词改成停止重要提示：现在，您必须记住更改默认数据采集程序上的标签以反映正确的修改标签连接Wio终端和上传数据采集程序。注意：您需要下载“CodecraftAssistant”才能在Codecraft在线IDE上连接和上传代码。数据采集​​：在右上角的超链接中，您将找到数据采集的分步介绍。按照说明根据修改后的标签收集数据。第3步：培训和部署点击“Training&Deployment”，您将看到如下图所示的模型训练界面。选择神经网络和参数。选择合适的神经网络大小：小、中、大设置参数：训练周期数（正整数），学习率（从0到1的数字）最小置信度（从0到1的数字）接口提供了50个训练周期的默认参数值，但是准确度不是很好。因此，我将训练周期更改为100。点击“开始训练”。单击“开始训练”时，窗口将显示“正在加载..”！等待训练完成！观察模型性能以选择理想模型。在“模型训练报告”窗口中，您可以观察训练结果，包括模型的准确率、损失和性能。在“模型训练报告”窗口中，点击“模型部署”。部署完成后，单击“确定”进入“编程”窗口，这是我们将模型部署到Wio终端之前的最后一步。第4步：编程和模型使用好的，现在我们完成了使用UART通信协议将人工智能（在本例中为机器学习）与机器人（机器人汽车）集成的模型和有趣的部分。这是从块编程接口创建的示例程序：我们使用if-else条件语句来评估标签的置信度。如果“go”的置信度大于0.8（80%），我会在串口终端打印“1”。如果“停止”的置信度大于0.8（80%），我会在串口终端上打印“2”。否则，如果“背景”的置信度大于0.8（80%），我会在串口终端上打印“0”。好的，所以现在，只需记住3个不同的条件："go">0.8，命令为'1'“停止”>0.8，命令为“2”“背景”。命令是'0'2.0Wio终端Arduino文本代码修改好的，所以请注意以下两个重要发现，因为这将是我们项目的关键部分！您可以从WioTemrinal的40针接头访问的串行线是Serial1，而不是通常的Serial，后者基本上通过串行终端显示输出。我们在引脚8和10上提供了TX/RX引脚，可用于连接到另一块电路板（本例中为uKit探索）。如果我们查看相应块代码的文本编码，您会注意到Serial.print没有使用Serial1行。因此，这导致我们进入第二步，即继续在ArduinoIDE上进行编码以进行定制。切换到文本代码区域并复制文本代码在文本代码区域，按CTRL+A复制所有代码以选择所有代码。打开ArduinoIDE，创建一个新文件，按CTRL+V将代码粘贴到空草图中。继续以所需名称保存草图。复制EdgeImpulseTinyMLArduino库导航到C:\Users\\AppData\Local\Programs\cc-assistant\resources\compilers\Arduino\contents\libraries找到与Arduino文本代码顶部的EdgeImpulse头文件具有相同编号的文件夹名称（在我的情况下为47606）。复制整个ei-project_47606文件夹并将其粘贴到C:\Users\\Documents\Arduino\libraries\修改Serial.println函数改为将Serial.println函数修改为Serial1.println。上传代码确保您已安装Wio端子板支持包。如果没有，请参阅SeeedWiki上的“Wio终端入门”指南。在将代码上传到Wio终端之前，请确保选择了正确的板和COM端口。第4步：对机器人汽车进行编程（uKit探索-基于ArduinoMega2560）我们将对基于uKitExplore的RobotCar进行编程。uKit简介探索让我让您了解一下这个uKitExplore的内容。uKitExplore是UBTECHRobotics制造的机器人套件，它基于Arduino生态系统（芯片组为Arduino2560）。“uKitExplore有一个主控箱，配备Arduino开源平台，提供来自全球用户贡献的大量电子和编程学习资源。”编程uKitExplore以读取UART数据现在，我们需要对RoboCar进行编程，使其在收到来自WioTerminal的命令“1”、“2”和“0”时根据不同的条件采取行动。这里的关键概念是，如果它包含任何数据，我们将需要让uKitExplore继续侦听串行线。如果它确实包含串行数据，则串行读取数据并将其分配给一个变量。最后一步是我们将比较变量并执行不同的操作。对于我们的案例，当uKit探索收到命令“1”（go），RoboCar将向前移动；收到命令'2'（停止），它将停止；收到命令'0'（背景），它也会停止。上传代码最后，我们将代码上传到板上。与往常一样，请确保在上传之前选择了正确的板和COM端口。最后，RoboCar可以通过语音“go，go，go”激活，并通过“stopppps....”或“background”停止。达到我们想要的目标！结论Codecraft是一个非常简单的工具，可用于训练简单的嵌入式机器学习模型并将其与您自己的机器人系统集成，该系统由EdgeImpulse和WioTerminal支持的技术提供支持。如果您对文章有任何建议，请告诉我。谢谢！GitHub源代码：https://github.com/VincentK16/voicerecognitionrobocar*以上文章翻译自网络，原作者文森特·科克，如涉及侵权可留言联系删除。

成本仅需200元的智能小车，控制软件以Arduino库的形式提供。补给品回避跟踪电机智能小车TB6612双电机驱动器1A（替换糟糕的LM298驱动器）用于HC-SR04连接的4线20厘米母对母杜邦电缆（在我的瓷器套装中缺失）拨动开关（套装中没有）两个M3沉头螺钉、两个M3螺母和一个m3垫圈用于TB6612连接的10线12厘米母对母杜邦电缆（如果您不想使用用于IR传感器的15厘米电缆，我们在这里不使用）可选：AC2208压电蜂鸣器（用于音频反馈）可选：10kOhm+100kOhm1%电阻器，用于蓝牙控制GUI中的可选欠压保护和电源电压显示。可选：用于蓝牙控制的HC-05蓝牙模块可选：用于红外控制的TL1838红外接收器可选：20针母头排，用于为蜂鸣器、IR接收器和可选的电机电源连接器和BT模块构建适配器。组装需要一把十字螺丝刀、一个烙铁、一个钻头和几厘米的电线（和一个镊子）。第1步：电机布线和组装对于4WD汽车，一侧的所有电机应以相同的速度运行，因此两个电机由同一电源供电。我将电机与端子并排安装，因此必须在前电机和左电机之间交换正负连接。左右电机之间也必须交换正负。如果没有安装插槽式光断续器和精心设计的软件支持，光断续器将毫无用处。第2步：底盘方案底盘可以有2种方案，带有一层或两层甲板。两层版本可能更坚固，而一层版本看起来更运动。它还允许将距离传感器安装在甲板下方，从而使其能够检测到甚至很小的障碍物。对于2层版本，电机安装在底部甲板上，所有其他部件都安装在顶部甲板上。您可以查看下方视频（2层版本）第3步：超声波距离伺服安装安装交付的伺服和超声波距离传感器需要手动工作，因为它不支持开箱即用。修剪伺服连接器的两个较长的臂，使它们只有3个孔，并且它们的末端足够窄以适合底座。使用两个3毫米沉头自攻螺钉将其固定在底座上。通过使用程序或选择两个末端挡块之间的中间位置将伺服设置为90度-连接两臂伺服连接器有助于找到正确的位置。使用平头螺钉将伺服系统连接到底座上。使用两个7mm螺钉连接两半以夹紧伺服。用热胶或扎带将超声波传感器固定在底座上，将针向上固定。用剪刀、镊子或类似工具加宽底座的前孔，以便M3螺钉穿过。用2个螺钉将底座固定在前槽中，并将其定位在中心。标记后孔的位置，在顶部甲板上钻两个2毫米的孔，并使用伺服套件的M2螺钉。如果您不小心对传感器/伺服结构施加过大的力，仅使用2个前螺钉有损坏前槽的风险。第4步：电池座和电源开关​如果您使用提供的M3螺丝固定电池座，最外面的2节电池将不再无缝安装。因此，使用例如8毫米钻头为M3埋头螺钉钻一个凹口，并使用顶部甲板背面的矩形孔安装支架。最外面的矩形孔必须加宽，例如用烙铁:-)以便拨动开关穿过。如果您有可能为18650锂离子电池充电，您应该考虑使用一个电池盒来代替两个18650锂离子电池。​​​​​​第5步：电机和Arduino电源由于我们有6伏甚至4.8伏-使用NIMH电池-作为电源电压，因此使用L298电机驱动器很不划算，它有2伏的损耗。TB6612驱动器分线板的成本约为3到4欧元，而且没有任何电源损耗！尽管如此，电机控制库也支持L298驱动程序。为避免在将TB6612连接到UNO板时出错，您可以在焊接前移除未使用的排针引脚，如图所示。为减少额外损耗，请将电池正极和负极电缆直接焊接到TB6612驱动器分线板的VM（电机）和GND端子。如果您将电机线焊接到(A|B)O1和(A|B)O2端子上，您可能会进一步降低电压损失，但是在焊接后您无法轻松地将两层板分开。为此，将电机线焊接到母排针。不要忘记将STBY端子连接到TB6612驱动器分线板上的VCC端子，因为我们不需要此功能，也不想为其使用额外的连接。ArduinoUNO板不能直接由6伏供电，它只能指定到5伏。因为我们想使用SensorShield的GND和VCC端子进行电源连接，所以我们必须移除SEL桥，它将VCC与Arduino的内部5伏轨连接。我们改为将外部VCC端子与ArduinoUNOVIN引脚连接。请记住，传感器屏蔽上数字输出行的V引脚现在与VIN连接，而不是与UNOVCC(5V)连接。这提高了伺服性能，但如果将其用作电源，则可能会破坏任何5伏逻辑电路。对于可选的VCC读数，您可以在VIN和A2之间焊接100kOhm，在A2和接地之间焊接10kOhm。Arduino提供VIN-0.9伏，并运行到大约3.5伏。第6步：控制连接SensorShield与伺服、超声波传感器和电机驱动器之间的实际连接当然取决于软件。以下是PWMMotorControlArduino库使用的定义。标有AVR(UNO)的行（第37行）为我们显示了相关的连接。要连接电机驱动器，您可以使用用于IR障碍物检测电路的15厘米电缆或使用额外的12厘米母头杜邦线。不要忘记将ArduinoVCC和GND与TB6612板的VCC和GND端子连接。代码下载：RobotCarPinDefinitionsAndMore.h第7步：电机测试为了测试您的工作，您应该在引脚12处连接一个压电体，用于声学引导和距离反馈。将ArduinoPWMMotorControl库的Start示例上传到UNO板。观察串行输出（115200波特）并将其与车轮的实际运动进行比较。代码下载：启动.ino第8步：距离传感器和伺服测试要测试您的距离传感器，请将SmartCarFollowerSimple示例上传到UNO板。启动后伺服应该移动到135和45度，然后回到90度。对于40厘米以上的距离，您应该在此处使用1500赫兹的音调，对于30厘米以下的距离，666赫兹，以及1000赫兹之间的距离。电机前后移动，以便与障碍物保持30到40厘米的距代码下载：SmartCarFollowerSimple.ino第9步：基本IR控制BasicIRControl示例中实现了基本的IR远程汽车控制，例如移动和转弯。在IRCommandMapping.h中可以轻松完成任意IR远程发送NEC协议（所有便宜的中国协议）和汽车命令的键之间的映射。为了支持您的映射，如果定义了“INFO”（默认），接收到的IR代码将打印在串行输出中。相关代码下载：基本IRControl.inoIRCommandMapping.h第10步：蓝牙控制如果您添加蓝牙模块，您可以通过智能手机使用BlueDisplayArduino库和AndroidBlueDisplay应用程序使用RobotCarBlueDisplay示例来控制您的汽车。我使用了HC05蓝牙模块并将其连接到SensorShield的UART引脚。可以通过BlueDisplaylibrary中的BTModuleProgrammer示例对其进行修改，使其具有唯一的名称并支持115200baud。在UNO的编程过程中不要忘记移除蓝牙模块，否则会出现类似错误。avrdude:stk500_getsync()attempt1of10:notinsync:resp=0xa5第11步：结束我希望你喜欢这个项目，我特别喜欢蓝牙的传感器驱动功能。如果您有改进请求，请毫不犹豫地使用库的github讨论功能，如果您将本说明或库用于您自己的项目，很高兴收到您的来信。*以上内容翻译自网络，原作者：DerGlorreiche，如涉及侵权，可联系删除。

本文将向您展示如何制作一个非常基本的爬楼梯机器人。这是我们（我的孩子和我：好吧，这个主要是我）为ServoCity+Actobotics爬楼梯挑战而建造的楼梯熊。事实证明，最后的效果非常棒！第1步：制作车轮模板这个设计完全是关于轮子的，如果有一台3D打印机的话，这一步将能够轻松达成。但我们没有，所以我们去了老学校，使用了一些来自HobbyLobby的1/2英寸泡沫板。第1步：制作模板A)下载PDFB)打印C)裁剪D)粘在一起E)打孔因为我使用了ActoboticsRoundBaseA，所以我抓取了ServoCity的尺寸图形并将其放入我的Adob​​eIllustrator文档中，以确保间距恰到好处。我选择在圆形底座上只使用8个孔，最里面的4个用于轮毂，最外面的4个用于车轮稳定性。每条腿上的3个大圆圈是可选的。我的决策是，如果泡沫没有支撑起来，就尝试使用木材，然后在基础上减轻重量。第2步：切割和钻孔车轮我用了一把盒子刀和一个切割哑光，之后我用1/4英寸钻头钻出中心孔，接着用5/32英寸钻头钻其余孔。第3步：组装车轮现在是组装轮子的时候了，我会用实际效果的展示图来说话。第4步：连接主体简单地由两个18英寸通道组成，这些通道通过一些6-32（1.32英寸长）铝制螺纹支架并联连接，两个在前面，两个在后面。第5步：安装电机我使用了ServoCity的313RPMHD精密行星齿轮电机。它的最大扭矩为416.6oz-in。首先将行星齿轮电机底座B安装到电机上，然后安装在右舷通道前端的第8个大孔上。您还需要将轴耦合器（1/4英寸至6毫米）连接到电机轴。第6步：全部系上齿轮齿轮我使用的：三个24齿、32节距、1/4英寸孔小齿轮三个72齿、32节距、1/2英寸孔径铝齿轮这两个齿轮的传动比为3比1。它们被配置为在3个阶段中的每一个阶段降低速度并将扭矩增加三倍。产生的最大速度约为11.6rpm。这是通过一些试验和错误来实现的。不过你可能希望从速度相比更慢的电机开始。选择您的轴系：我使用了一些来自ServoCity的精密钢1/4英寸D轴，但也发现你可以拿起一些来自Mendards的1/4英寸“PLATSTL-ROUND”——我尝试了1/4英寸。铝棒和1/4英寸的可焊接钢棒，但它们都太厚了。使用D轴与五金店的钢棒有利有弊：主要是D形在使用固定螺钉花鼓时非常有用，但是我发现来自ServoCity的精密钢1/4英寸D轴很难使用，因为配合太紧了，很难轻松的开合。五金店的钢棒稍微薄一点，因此更容易使用——但由于没有平坦的一面，它们会因受力很大的固定螺钉而被严重损坏。你需要的轴：14英寸轴(x2)-现在一个用于前部，稍后您将需要另一个用于后部。ServoCity最大的D轴为12英寸，因此您可以使用Menards钢棒或使用1/4英寸-1/4英寸的轴耦合器连接两个7英寸D轴。6英寸轴(x2)4.5英寸轴（这是连接到电机轴上的耦合器的轴）轴系提示：如果您使用Menards的钢棒；切割到一定长度后，将边缘斜切（我用的是dremel），这样可以更容易地放置零件。事实上，也可以对您的PrecisionD轴执行此操作！无论您使用哪种轴系，都要准备好一个小的细锉，以锉掉损坏的斑点……尤其是如果您使用固定螺钉轮毂。选择您的集线器：我最终为齿轮使用了固定螺钉轮毂，为车轮使用了夹紧轮毂。如果您不使用D轴，则夹紧轮毂将更容易拆卸和调整。然而，由于它的设计方式会在您拧紧它时将4个螺钉中的两个拉到一起-我不想给齿轮系引入任何可能的变形或错位。其他：您当然需要一些1/4英寸的法兰球轴承(535198)、一些1/4英寸的定位螺钉环和一些1/4英寸的轴垫片以及用于较大齿轮的定位螺钉轮毂。第7步：链轮和链条我没有轮毂适配器，但我有单平通道支架，它可以让我将轮毂连接到我的4个48齿大链轮。它们可能没有那么适配器那么实用，但它们在价格方面具有他们的优势。我使用了ServoCity的塑料链条，因为用起来更清洁（不含油脂或油）。装卸链条实质上很容易，您只需要一把小平头螺丝刀。我用了两条链子，每条链都不长43.5英寸。第8步：安装车轮这可能是最有趣的一步。安装链轮、链条和轮子。确保尽可能拧紧车轮和齿轮上的固定螺钉轮毂和夹紧轮毂螺钉！如果车轮开始失准，机器人可能会变得不稳定并翻倒。第9步：“大脑”（核心）我使用了arduinoUno（通过arduino通道卡扣安装）和BLE屏蔽来添加蓝牙功能。arduino由电池座中的9v电池供电，电池座带有一个开关，我用拉链将其系在适当的位置以防止其滑动。我还用了RedBearLabs的BLEShield。我从他们的库中将BLEControllerSketch加载到了arduino上，然后在我的iPhone上安装了他们的免费应用程序（他们也有一个Android应用程序）。第一次运行iPhone应用程序时，您需要进入菜单并选择“BLE控制器”。第一次运行时，它会直接进入简单聊天应用程序，这有点让人不知道怎么开始下一步。不过之后，您只需要确保您的arduino已打开电源，然后在应用程序中进行扫描。随后，您可以选择“最后连接”。接下来选择您的引脚（我使用引脚3，因为它能够进行脉冲宽度调制）PWM电路我基本上将这个Instructable的电路用于脉冲宽度调制电路。说明是在打开和关闭螺线管的背景下，但只需用电机代替螺线管并发送pwm而不是高/低，它对于电机速度控制非常有效。简单、便宜、有效。第10步：电池接下来，我将一个旧的12v2.2amphr密封铅酸电池连接到楼梯爬升器的前面。虽然它很重（2lb），但是当放置在第一个轴前面时，额外的重量起到了平衡作用，实质上它还起到了稳固整体的作用，并且不太会向后倾斜爬升。之后我使用了一些90°双面安装E的电池架和一个拉链来扣住它。第11步：电源线束我使用了两个SPST（单刀单掷）开关将12v电池连接/断开PWM电路（一个开关用于+，一个用于-）。这可以充当安全开关，在紧急情况下快速切断电源。随意使用一个DPST（双刀单掷）。我使用了一些安装在两个主要通道之间的QuadHubMountC来安装开关。本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。原文链接丨以上内容来源网络，如涉及侵权可联系删除。

背景迄今为止，已经有相当多的语音助手可以在智能手机或专用设备上使用。虽然它们已经提供了广泛的用途，但它们中的大多数都收集了大量令人不安的数据，并且似乎完全依赖于云。另一方面，Snips允许您创建自己的语音助手，该助手专门在设备上运行，并且可以安装在RaspberryPi等小型设备上。环保“随手关灯”，这是很多孩子在成长过程中从父母那里听到的。问题是，有时恰好我们就很容易忘记关灯或其他电器，而且发生这种情况的时候并不总是有大人提醒你这样做——主要是因为你现在可能是大人负责。Sudo会尝试通过成为一个成年人来改变你的习惯，至少在节能方面概述由于这个项目涉及不同的组件，这里是所涉及的部分的概述：让你的房子更智能设置Snips首先要做的是在RaspberryPi上安装Snips-我使用的是RaspberryPi3-型号B。我首先下载了最新版本的Raspbian并将其刷到SD卡上，创建了一个名为ssh的空文件和另一个名为wpa_supplicant的空文件。conf在SD卡的根目录，然后我在弹出卡之前填充了我的Wifi凭据。设备完成启动后，您应该可以在本地网络上看到它，并且可以使用默认用户名和密码（pi/rapsberry）以及raspberrypi.local主机名（如果您使用的是MacOS）通过ssh连接到它。之后，我按照这里给出的说明https://docs.snips.ai/getting-started/quick-start-raspberry-pi。简而言之，您在开发机器上安装了一个名为Sam（基于nodejs）的工具，Sam将成为您与语音助手交互的主要工具，包括您可以在配置后使用init命令启动的安装过程Sam使用其主机名或IP来定位您的RaspberryPi。然后您前往Snips控制台https://console.snips.ai并创建一个新助手。可以在受支持的语言中自由使用适合您的语言。我给我的助手Sue-Do打了电话，并从SnipsAppStore安装了一个简单的技能（Joseph的Heure可以让你向Snips询问时间）。为助手添加技能后，您可以单击部署按钮，该按钮将为您提供Sam安装命令，您可以将其复制/粘贴到您的开发机器上。部署助手后，samstatus命令可让您查看是否所有snips服务都在您的设备上运行（除了似乎从未运行的snips-analytics服务）。可以准备好试试你的助手了，只是它现在听不到你的声音！为此，您需要一个麦克风（和一个扬声器，以便您可以听到它的答案）。在扬声器方面，我使用连接到RaspberryPi的音频插孔并使用其中一个USB端口供电的有源外部扬声器完成了我的所有开发工作。我使用了SeeedStudio的4麦克风阵列，您可以将其插入RaspberryPi（仍然关闭时）。最后，在使用samsetupaudio和samtest麦克风（或扬声器）检查声音输出和输入后，您可以输入samwatch并通过说“HeySnips”来召唤您的助手，然后要求您知道您的技能安装将可以执行。设置家庭助理接下来，按照HomeAssistant网站上的说明在Raspbian上手动安装HomeAssistant，包括有关如何在启动时自动启动HomeAssistant的部分（在我们的例子中，Raspbian使用systemd，因此请按照该段中的说明进行操作）请注意，您可以使用raspi-config命令行实用程序来更改RaspberryPi的主机名，因此可以通过其本地主机名（在我的情况下为sudo.local）访问HomeAssistant。HomeAssistant的使用和设置变得越来越直观：例如，我不必设置我的大部分组件，因为发现组件会处理这些：只要我输入网关代码，我的IkeaTradfri灯就会被识别或者，可以通过添加以下行将其添加到您的配置文件（位于/home/homeassistant/.homeassistant/configuration.yaml）中：连接Snips和家庭助理Snips使用hermes协议在其组件之间进行通信-正如您将在项目后面看到的那样，这些组件因此可以单独使用或交换，从而实现模块化体验。hermes依赖MQTT进行传输，因此Snips安装包含一个MQTT代理。为了让HomeAssistant能够与Snips通信，您只需将MQTT平台添加到其组件中，指定Snips的MQTT代理作为要使用的代理-在我的情况下，这两个服务都在同一个RaspberryPi上运行，所以我只是将此添加到我的配置文件中：请注意，此页面上的说明没有为Snip的MQTT代理端口提供正确的端口（我已经提交了一个拉取请求，因此在任何人阅读此内容时可能会更正）。确保Snips和家庭助理相互匹配Snips网站上提供的教程让您清楚地了解通过从商店分叉现有应用程序来创建Snips应用程序的步骤。我按照教程进行操作并创建了一个意图（我称之为ikealights）。一旦我到达名为“代码操作”的部分，我就稍微改变了一下。正如Snips文档所提到的，控制台上的代码片段旨在用于简单快速的交互。我发现将所有代码保存在RaspberryPi本身上更容易。因此，在为我的代码配置操作时，我没有选择列表中的tradfriHomeAssistant组件，而是选择了python_script组件（因此下面的屏幕截图中的代码片段为空）。然后我将这些行添加到我的configuration.yaml文件中：第一个将Snips添加到HomeAssistant，第二个允许我添加自己的代码片段（在我在与configuration.yaml文件相同的文件夹中创建的python_scripts目录中）。最后一行允许我在我的配置中包含一个新文件intent_script.yaml（我可以在“intent_script”之后添加这个文件的内容）。这个文件允许你告诉HomeAssistant在收到来自Snips的意图时要采取什么行动——在我们的例子中，我们现在将收到的唯一意图是一个叫做ikealights的意图。因此，到目前为止，intent_script.yaml的内容如下：简而言之，我们首先要声明我们要回复的意图，以及收到它时要做什么——Snips应该回答什么，以及要启动什么操作。就我而言，我实际上要求HomeAssistant启动一个名为ikealights的python脚本，该脚本在python_script/ikealights.py文件中定义如下：我正在使用python脚本，因为我在几个小时前试图了解脚本如何工作时已经编写了该脚本，因此我怀疑此操作代码可能已包含在itent_script.yaml中整个项目现在可以工作了，你已经能够让Snips开关你的灯。现在，进入耗电技能阶段！耗电追踪技巧在HomeAssistant中跟踪设备使用情况的最简单方法是使用history_stats组件。在您的configuration.yaml文件中，添加以下行，将light.streetlight替换为您要跟踪的灯：该传感器将为您提供自午夜以来此特定灯已打开的小时数。现在，我们可以添加一个Snips能够回答的新技能：让我们从最后开始，将这些行添加到我们的intents_scripts文件中，为Snips提供正确的答案：然后，您可以前往Snips控制台并添加一个名为消费的新意图-或您在第一行中输入的任何内容：然后，您可以创建尽可能多的训练示例，就像您向Snips询问您的消费情况一样：“这盏灯今天亮了多少时间？”“今天这盏灯有什么用途？”等。最后，您可以创建响应此意图的应用程序，指定要回答它的HomeAssistant组件是answer_script（因为我们这次没有创建专用的python脚本)在使用sam部署你的助手后（日志应该提到你的新技能），你可以重新启动HomeAssistant并随便问Snips你的灯今天花了多少时间打开。到目前为止，您的助手已经学会了如果您要求消费该回答什么。但由于这不是我们大多数人的工作方式，我们需要它实际上更进一步并启动对话。因此，我们将创建HomeAssistant所谓的自动化。基本上我们会设置一个规则，如果灯亮了3个小时以上，Snips会询问你是否要关闭它。您可以将自动化直接添加到您的configuration.yaml文件中，但最好使用一个名为automations.yaml的单独文件并将其包含在conf文件中。在这里，只要我们之前创建的传感器的值超过3，助手就会通过大声说出您的诙谐评论来启动新的对话会话，并期望用户要求它关闭灯作为反馈。由用户实际执行此操作，或者只是决定始终保持点亮状态。这种结构意味着您应该为每个灯创建一个传感器和相应的自动化，并且您将能够根据灯的使用位置选择不同的触发器阈值，有些灯不需要打开超过几个小时日。到此为止，我们的助手已经可以从文章的开头开始进行临时设置，即直接连接到裸Raspberry+ReSpeaker组合的有源扬声器。为了创建一个成熟的角色（并保护PCB免受灰尘影响），我决定为我的助手创建一个外壳。我希望能够在不移除任何盖子的情况下拔下它，并且还想摆脱我拥有的扬声器。我使用Adafruit的一个小型单声道放大器从Raspberry的音频插孔（我购买了一个插孔转接线适配器）接收信号，将其放大并将其发送到一个小扬声器。之后剪断了我拥有的一根微型USB电缆，并使用USB部分连接到放大器的电源输入端，另一端连接到树莓的USB端口之一（这个放大器只需要0.4A，USB端口可以上升至0.5A）。我将微型USB部分插入Pi的电源输入，另一半插入微型USB分线板。这让我可以将Pi的电源输入转移到我认为合适的任何地方（而不仅仅是Pi本身），而无需将其供电到GPIO。现在电子设备已经不碍事了，我可以自由地将整个东西集成到我选择的外壳中：一个我拆开的旧Nabaztag。它是一只可以连接到您的Wifi并检查您的电子邮件的“兔子”，以滑稽的声音告诉您天气等信息。尽管“兔子”笨重，但我保留了它的内部结构，因为它允许我仍然使用耳朵并将它们放入现有的插座中（即使我移除了驱动它们的电机）。我从MDF上用激光切割出一个简单的矩形，并为RapsberryPi安装正确的整体，这样我就能够将该面板热粘合到黑色结构上。我试图尽可能地安装电缆，而不必剪断它们。有了它，你的助手现在可以告诉你你的灯在前一天或本周已经使用了多少时间，这样你就可以跟踪你的进度。正常运行时间比前一个少20%）并在一周内警告您，如果您当天的比率即将到期，以便您可以在每周结束时实现目标。ReSpeaker上的LED可以帮助可视化配额消耗。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。原文链接丨以上内容来源网络，如涉及侵权可联系删除。

理念该项目的主要想法是通过在基于网络的地图上绘制路线来控制基于步进电机的机器人，只需在移动屏幕上触摸您的手指，机器人就可以将您的货物运送到目的地。在这个项目中，我制作了一辆不使用反馈传感器的简单汽车。因此，位置误差会随着时间的推移而累积。这个项目可能会启发我们可以通过使用某种反馈传感器来纠正位置误差，以此来制造一个完美的搬运机器人。如果与Dijkstra算法等路由算法结合使用会更方便。如何运作我们需要一张办公室地图的图像。地图的大小必须与实际大小具有相同的纵横比。提示：如果根据地砖绘制地图，在纵横比方面会更准确，地图图像被缩放以适合移动屏幕。当手指触摸基于网络的地图时：XY坐标（以像素为单位）被重新缩放为图像的坐标，然后作为目标位置发送到PHPoC。PHPoC将像素坐标转换为真实坐标（以毫米为单位）。MAP_IMG_WIDTH是地图图像的宽度，以像素为单位。MAP_REAL_WIDTH是您办公室的实际宽度，以毫米为单位。PHPoC计算方向（旋转角度）和距离基于：当前位置、先前方向和目标位置PHPoC将旋转角度转换为电机必须移动的步数，并向步进电机控制器发送命令以移动电机。HALF_STEP_ANGLE是半步驱动模式下每步的角度。WHEEL_RADIUS是车轮的半径。PHPoC将距离转换为电机必须移动的步数，并向步进电机控制器发送命令以移动电机。WHEEL_PERIMETER是车轮的周长HALF_STEP_NUM是半步驱动模式下电机每转一圈的步数，添加了距离传感器以检测障碍物。硬件设置步进电机控制器设置由于汽车使用两步电机，因此需要使用两步电机控制器。该命令通过专用端口和称为SPC协议的协议从PHPoC发送到特别是步进电机控制器（通常是智能扩展板），我们需要做的是在PHPoC上堆叠两步电机控制器。此外，由于PHPoC上最多可以堆叠14个智能扩展板，为了识别每个板，我们需要为每个板提供地址（称为从ID）。每个板的寻址是通过设置一个DIP开关来完成的。（见图）在我的例子中，我将两步电机控制器的地址（从站ID）设置为13和14。你可以查看源代码，你会看到一些带有这些从站ID的命令，例如：注：顺序并不重要。将步进电机连接到步进电机控制器首先，根据该说明将每个电机连接到每个控制器。（不关心哪个电机连接到哪个控制器）。当我们运行源码时，如果方向反转，只需切换slaveID（13->14和14->13）。在这种情况下，我没有使用数字输入端口。将距离传感器连接到PHPoC超声波距离传感器用于检测和避开障碍物。参数设置现在查看源代码，看看我们需要更改哪些参数以适应您的汽车。车参数task0.php您需要手动测量参数。轨道：见上图WHEEL_RADIUS是车轮的半径。WHEEL_PERIMETER是车轮的周长电机参数您将从电机规格中获得FULL_STEP_ANGLE。然后我们可以计算剩余值HALF_STEP_ANGLE=FULL_STEP_ANGLE/2FULL_STEP_NUM=360/FULL_STEP_ANGLEHALF_STEP_NUM=360/HALF_STEP_ANGLE地图参数task0.phpMAP_IMG_WIDTH是地图图像的像素宽度（检查图像的属性）MAP_REAL_WIDTH是与地图对应的区域的真实值。它需要手动测量。提示：只需测量砖块的大小并计算您所在地区的砖块数量。index.php中汽车初始位置初始位置是PHPoC启动或复位时汽车的位置。它必须相同：真实位置（您放置汽车的位置）、task0.php和index.php中的位置设置在我的设置中，我将汽车设置在位置（第15块砖，第20块砖）（见下图）在task0.php（第227、228行）中，初始位置以毫米为单位（450是砖的宽度）在index.php（第59.60行）中，初始位置以像素为单位（25和34分别是砖的宽度和高度数）如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。原文链接丨以上内容来源网络，如涉及侵权可联系删除。

在我们的生活中，艺术无处不在，即使是像机器人这样冰冷的工具，也能给我们带来很多艺术的乐趣。当我看到尤菲的视频时，我看到了绘画机器人的新可能性，很高兴看到他们把虚拟的东西变成了一个真实的实体，它可以自动拿着笔在纸或任何物体的表面上画画，以及平台绘图不仅限于水平面，您还可以在墙上尝试。拉线墙绘机是一个非常早期的项目，但由于机器原因一直没有更好的解决方案。最近，我们针对步进电机支架和笔筒的问题，阐述了一个相当出色的解决方案。步进电机采用28byj，体积小，接线方便，程序简单，没有驱动、焊接、供电等问题，可以用Arduino直接供电。电机和主板集成了一个底座，两边都有一个绕线架，可以贴在任何墙上，画板的上角。让我们开始吧，看看如何制作如此出色的项目！第1步：物料清单该项目由以下组件组成：ArduinoUNOR3x2电机支架x128BYJ-48步进电机驱动板x2SG90伺服马达x2微型SD卡适配器x1Arduino传感器护罩x1提笔舵机x1线轴x2吊带x1跳线笔x1第2步：底座支架组装第一步很简单，首先我们找到12个大头螺钉和12个黄铜柱，从后面拧入大头螺钉并固定所有黄铜柱然后我们安装了电机驱动板，以便Arduino驱动步进电机。需要电机驱动板是因为Arduino的输出引脚不能直接为步进电机提供足够的功率，需要5V电源才能运行。最后，将两个ArduinoUNO安装在黄铜柱上，最后用最小的螺丝将SD/TF读卡器固定在顶部。第3步：步进电机支架组件这一步有很多事情要做，但并不难，只是需要更多的耐心。电机安装有3个步骤：1.安装电机准备一个电机支架，将其断开，然后根据第二张图重新组装电路板。向下，用螺丝固定立管手机，然后安装电机。2.制作线轴将电缆环系在电缆末端，将电缆拉入电源线背面的缝隙中，然后检查线轴周围的电缆。在拉线的另一端，系上一根粗绳，可用于下一步的笔。然后盖板盖住支架板上的孔并安装到支架上的孔中。使用螺丝孔将电机支架安装在绘图板或墙壁的末端，使其处于同一水平。提醒：绕线时，记得顺时针绕左梭芯，逆时针绕右梭芯。3.笔筒总成首先，我们需要将需要安装的桶形笔折断，将大端的出口货螺丝通过口插入并拧紧。在此之后，我们安装无人机。如图所示，安装后重心在正中，运行更平稳。接下来，使用大端固定左右侧面板和轴切口。请记住，转动轴的螺钉不应拧紧。确定笔的位置后，用绳子系好。在调整笔的位置时，非常适合让笔尖触摸的极致绘图质量。尽可能握住笔架。至此，电机支架就完成了。第4步：连接为了插上舵机设备，我们将屏蔽板插在UNO上，注意将屏蔽板引脚对准UNO的接线孔。1.拉线步进电机M1、M2：四根信号线in1、in2、in3、in4分别对应Arduino2、3、5、6，另一边分别对应7、8、9、10。电源线连接到+的VCC和-的GND。步进电机控制板有专用线连接电机，防假插不会错。2.提笔舵机可接13。舵机线为棕色GND，红色VCC，黄色为信号。如果您使用SD读卡器，则可以连接到A0端口。备注：（可选）TF、SD读卡器：CS接4，MoSi接11，miso接12，SCK接13#，（如果提笔舵机从13换成A0等其他端口，程序也需要做相应的更改。见程序注释。）VCC为+，GND为-（G和V可以接屏蔽板的任意一组G和V接口），3.3V不接（VCC，5V，+指电源正极。G、GND、-均为负极）SD或TF读卡模块不支持SDXC以上标准卡，请选择比较老的小容量卡，会有更好的性能兼容性。一般16g及以下的卡都是FAT32格式，不是NTFS或exFAT格式，可以使用。一些TF转SD卡持有人也可能存在不兼容问题。如果只有TF卡可用，推荐使用TF读卡器模块。第5步：编程我们会为您提供相应的代码，但仍有部分代码需要根据您的实际大小进行修改，需要修改的部分代码如下。1、首先运行2Steper.ino，这个程序的作用是让步进电机工作并画出摆图，比较简单，只要调整转数改变图案即可。位置可能会差很多，直接运行程序时，摆臂可能会转到完全不相关的位置，很麻烦。2.主程序是WallDrawDemo.ino，会画几个图案进行测试。先不要装笔（线架可以挂在笔架上），运行程序，让笔架空运行一会，看是否运行范围，是否在纸张范围内。如果超过了，参数还是需要调整的，几个参数的具体功效见程序说明几个参数的作用在程序说明中有说明。3.下一步是将我们的代码上传到Arduino板，代码可以在这个instructable的底部找到，请确保您在ArduinoIDE中选择ArduinoUno，用于您使用的设备（ArduinoUno）。如果您不熟悉Arduino，请按照以下步骤操作：通过USB将您的Arduino板连接到您的计算机打开ArduinoIDE（如果没有，请务必从他们的官方网站下载）打开我们在Instructable页面底部提供的项目在ArduinoIDE顶部选择“Tools>Board>ArduinoUno”，选择板子对应的端口号COM（（无法识别的设备请安装Ch340驱动）单击V符号以验证代码，然后在其旁边的向右箭头按钮推送代码！2Steper.inoWallDrawDemo.ino第6步：上传您想要的图片当您完成前面的步骤调试后，您可以上传自己想要的图像进行绘图。如何上传你的图片？不能画任何照片，只能画矢量图。幸运的是，有些照片可以通过软件转换成矢量图。（您可以使用Coreldraw、Inkscape和许多其他软件处理）或先尝试简单的矢量图。1.矢量图要转成gcode文件。Gcode是一个文本文件，可以用手写板打开和编辑。在使用它之前，您可以浏览gcode中的值，这些值以实际毫米为单位，如果有成千上万的值可能会导致步进电机在停止前转几个小时，这是灾难性的。具体gcode规则和使用网上很多，大家可以自行学习。2.Gcode文件保存在内存卡中，Arduino从卡中读取文件，将位置坐标解析成步进电机的动作，拉动绳子带动笔画。（包中的WallDraw.ino程序可以执行此步骤）特别提示：内存卡最好是fat32格式，ntfs格式的文件可能无法读取，尤其是32G以上容量的卡。Gcode文件的文件名要和程序中定义的一样，一般是“1.nc”，如果不同，请改成同名。然后需要在Arduino中刷WallDrawGCode程序。使用USB数据线连接您的计算机和Arduino，然后在您的计算机上打开CNCjs。首先，使用XLoad将编译好的BIN文件刷入Arduino在XLoad中打开我们提供给您的WallDrawGCode.ino.standard.hex文件，Device选择Uno，端口选择COM，波特率选择115200（无法识别的设备请安装Ch340驱动）最后点击Upload按钮，状态栏会显示Uploading...提示，成功后关闭。将程序上传到Arduino后，在电脑端安装CNCjs应用程序，选择Grbl，搜索后会自动显示端口号，波特率选择115200，打开并建立连接。正常连接后，控制台会显示如下内容。并且有OK提示。您可以通过在提示后输入一个简单的GCode来测试它。G01x0y0z0//落笔G01Z1//提笔如果测试OK，就可以打开GCode文件开始绘图了！第7步：结论在制作的过程中我们也遇到了很多问题：1.第一个重要的一点是固定笔在上面只能露出一点笔架，不要伸出一半笔，这样会导致抬不起来。2.如果您的舵柄摆臂一直在向上移动，则不能抬起笔筒。简单的解决办法是把伺服臂取下来，换成可以抬起笔架的，然后装在伺服主轴上。或者在程序中调整舵机的参数，让舵机改变旋转角度。请勿带电转动舵机，否则会损坏舵机。3.另外，绘制的图像严重失真。解决方法是先确认方向是否正常。如果用Walldrawdemo的程序测试，九纹在上，桃心在左下，蝴蝶曲线在右下。如果方向不对，先参考上一题，修改方向。大多数情况下，变形是由于方向不对，所以尺寸不对。如果方向正确，x轴测量的尺寸不会出现太大的误差，也不会出现严重的变形。4.注意如果电机阀芯狂转，拉线是不正常的。5.另外一种情况是，如果你是用GCode作图，可能是GCode中的尺寸相对于画板尺寸来说太大了，所以即使笔筒撞到了电机座，线轴也会不停地转动，或线轴完全松开后仍在旋转。检查GCode中是否有非常大的值，例如G01X7777Y6666或一些此类代码。6.最后一点，画板很小，比如间距只有150mm，但是gcode超过了画板的大小（比如使用了A3大小的文件），计算出来的值会溢出，电机将继续选择旋转。非常感谢您阅读我的作品，希望您这次喜欢我的文章！如果您有任何问题，请发表评论或给我发消息。*以上内容翻译自网络，原作者Elecrow，如涉及侵权请联系删除。

项目背景一些行业仍在努力掌握工业4.0的真正理念，即每台机器都通过互联网相互连接。这个想法意味着要使用传感器、实施控制和智能编程来确保机器或机器人有效地执行任务。这样的应用一般是在工厂中，材料必须由铁路线控制的机器人在托盘或推车中移动。我们的项目就是受到这个想法的启发，即建立一个机器人系统。这些机器人协同工作以遵循计算好的路径并相互支持。它还通过引入自主方面来改进概念，只允许对前面的机器人进行编程以改变目标路径并消除对跟随路径的需要。这直接导致了我们的IR墙壁感应和障碍物检测机器人以及视觉感应机器人的灵感涌现。墙壁感应和避障机器人：它的基本要点是第一辆机器人汽车使用红外传感器（安装在右侧）跟随墙壁和安装在汽车前部的超声波传感器来检测障碍物并转弯。从航位推算获得的坐标信息在第一个MyRio的帮助下传输到计算机上的LabVIEW软件，在计算机上显示坐标，并且地图绘制了汽车行驶的路径。此外，我们可以在LabVIEW中动态更改多达10个参数（速度、增益、转弯速率等），这些参数控制转弯发生的距离、转弯时的速度、墙跟随时的速度、与被跟踪墙壁的距离，以及相关的增益和阈值参数。上面实验室视图片段中的参数允许我们在此处控制C代码片段中的参数，这些参数用于控制如何使用来自超声波和IR传感器的数据。视觉传感机器人：第二辆车使用USB摄像头，它有自己的LabVIEW程序和MyRio来回传输信息。在我们的例子中，USB摄像头跟踪红色并使用其视图中“红色”的质心将转向值从LabVIEW程序发送回myRio，从而发送到使用该信息进行转向的机器人汽车，方向将其与看到的颜色对齐。第一辆汽车的后部贴有一块红色纸板，这辆车紧随其后。使用第一个LabVIEW代码中显示的排序系统来计算转向参考值。然后在电机转向的转向控制中实现。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。原文链接丨以上内容来源网络，如涉及侵权可联系删除。

受到Plantvillage.psu.edu和iita.org工作的启发，我们希望使用DonkeyCar平台构建一个自主机器人。该机器人可以在农场环境中移动而不会损坏现有植物或土壤，并使用物体检测来查找和标记病害作物具有环保色彩。传统上，在大多数高科技案例中，我们都必须使用手机手动检查大型农场以标记农作物，这会花费我们大量的时间和精力。此外，使用的各种手机不一定具备高效完成任务所需的所有功能，或者他们必须等待拥有合适设备的人。围绕农场运行的统一机器人平台将解决这些问题并使标记速度更快。速度还可以更轻松地在多个农场之间共享平台。挑战：保持机器人的尺寸/重量足够小，以免损坏作物本身。在不损坏现有作物的情况下导航。寻找一种安全标记患病作物的方法。寻找一个数据集和农场来测试平台背景：除了在方法、技术、时间安排等方面找到共同点之外，我们还必须制定一个包含会议时间表、存储库、会议技术等的框架。从本质上讲，专业项目的所有组成部分都必须到位，除了没有报酬。我们没有预算，不过这不是问题，因为我们有共同的愿景和执行意愿。在这段时间，我们都度过了愉快的时光，这是一次了不起的学习经历。构建机器人：底盘、自主导航和图像分类的工作立即开始，进展顺利。但我们遇到了与底盘和驱动系统相关的重大意外挑战和延误。简而言之，我们没有预料到测试温室之间会出现如此多变的地形，在场景A中表现良好的电机、轮子、接线、控制等在场景B中不堪重负。我们通过大量的mod拨入了一个适用于我们所有环境的工作机箱。所以我们不得不做出大量时间和预算限制，但最终产品超出了我们最初的最小可行配置目标。提交时的最终设计如下所述。相机杆：为了能够观察凸起的植物床，并可能升级到可以观察番茄植物顶部和底部的移动摄像头，我们使用从车库出售的碳纤维杆建造了一个摄像杆。该杆装有2个3D打印夹具，用于导航和分类摄像头。我们还在杆子上添加了1.2v太阳能照明，以及在泳池顶部添加了12v多色状态灯。是的，那是一个在杆子顶部涂成黑色的重新利用的药丸容器。最终效果非常好！这些相机是连接到两个由USB充电器供电的不同Pi上的RaspberryPi相机。使用2Pi的原因是分类和导航都使用需要大量处理能力的神经网络。此外，分类摄像头必须指向植物，而导航摄像头必须指向前方。杆子的顶部也必须有灯作为指示器。在寻找足够亮的RGB灯时，我们发现它们要花费100美元以上，所以我们使用扬声器的灯、一个用于反射的小塑料袋并装在一个空药瓶中制作了自己的灯。因为灯需要12伏我们的Arduino输出为5伏，我们将其连接到继电器。连接需要与Arduino和3根电线共同接地，我们在Arduino的引脚7、8和11上放置的绿色和蓝色灯。我们可以通过使用analogWrite函数为所有三根线提供不同的值来模拟这些灯的RGB光谱。请注意，为了正确着色，所有三个都需要写入，否则之前在任何一个引脚上写入的颜色可能会显示出意想不到的结果。机壳：我们在StoneCoop和GrowingHope农场对带有轮子和履带的塑料底盘进行的实验证明是不成功的，这两种选择都将挖入有利于植物的沙地。我们剥离了其中一个临时底盘版本很多塑料齿轮在升级到金属之前和处理更高电流的能力：由于其强大的电机和大轮子，我们最终选择了MountainArkSR13底盘，并按照以下说明进行组装。我们对MountainArk进行了修改，添加了一个平台以将计算技术与电源分开，并通过定制涂漆的轻质外壳和独特的徽标为Farmaid增添了一丝风格。组装好底盘后，我们需要电机和电池为其供电。虽然底盘带有电池盒，但我们决定使用12V锂聚合物电池，因为我们已经有了可用的电池，并且已将其与旧底盘一起使用。电机使用接线盒连接到电池，以获得更高的电流消耗。我们最初使用的是我们拥有的普通L298电机控制器，但发现电流太低，无法为我们现在拥有的320RPM电机供电。因此，我们改用IBT-2电机控制器，这是另一个创客空间成员捐赠的。IBT-2电机控制器的问题在于它们只能控制1个电机，所以我们必须连接其中的4个。IBT-2的详细信息可以在这里看到：http://www.hessmer.org/blog/2013/12/28/ibt-2-h-bridge-with-arduino/为了节省布线空间，我们拼接了左右PWM线，接头将左侧电机和右侧电机的L-PWM和R-PWM相互连接。我们使用的另一种节省空间的技术是将所有电机的使能引脚直接连接到Arduino的5伏电压。在此之后，我们需要直接连接到Arduino的唯一电机部分是PWM引脚。在左侧，我们将左侧电机的R_PWM连接到Arduino上的6引脚，将L_PWM连接到5引脚。请注意，左侧两个控制器的R_PWM引脚和左侧两个控制器上的L_PWM是拼接的，因此向一个的正向命令将同时向前移动，向一个反向命令将在左侧的两个轮子反转。右侧也进行了同样的拼接。右侧的R_PWM连接到Arduino的9针，L_PWM连接到Arduino的10针。对于碰撞检测，我们首先尝试了我们小组成员中的一个Garmin激光雷达，但我们很难让它工作，所以我们决定使用SR04超声波传感器。我们还在后面添加了另一个传感器，但由于使用定时器中断的方式，我们无法在手动控制机器人的同时使用它。请注意，我们制作了另一个Arduino例程，仅使用传感器在障碍物之间移动机器人，但这不符合行为克隆方法。驾驶：由于我们无法使用类似于驴车的底盘，因为它无法在我们给定的环境中行驶，因此我们必须编写自己的驾驶代码。为此，我们使用了两个灵感，DonkeyCar自己的方法以及YouTuberSentdex的一系列视频。驾驶模型基于DonkeyCar，除了没有回归和均方误差，我们使用分类来使用图像在7个按钮之间进行分类.我们还将它转换成一个全卷积神经网络，使其更快，并与新的研究相一致。在测试中，我们发现它不断输出一个按钮，这与训练中我们在几个间隔后按下一个键不同。为了解决这个问题，我们后来在Arduino脚本中添加了一些代码来输出按钮按下之间经过的时间。病株分类：对于分类，我们使用MobileNetSSD模型，因为它的尺寸相对较小，而且它已经有一种上传到安卓应用程序的方法。我们通过使用5-10秒的视频获取数据并创建了一个脚本来从这些视频中提取图像视频。视频本身被放置在以疾病和植物命名的文件夹中。我们确保在不同的条件和不同的地点拍摄这些视频。整个训练数据集由大约2000张图像组成。我们还制作了一个网站来展示分类的输出以及温室及其植物健康的整体地图。该网站使用XML数据创建此网格。本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。原文链接丨以上内容来源网络，如涉及侵权可联系删除。

项目背景我们正面临着越来越多的嵌入机器学习革命。而当我们谈到机器学习（ML）时，首先想到的就是图像分类，一种MLHelloWorld！ESP32-CAM是最受欢迎且价格合理的已集成摄像头的开发板之一，它结合了EspressifESP32-SMCU芯片和ArduCamOV2640摄像头。ESP32芯片功能强大，甚至可以处理图像。它包括I2C、SPI、UART通信以及PWM和DAC输出。参数：工作电压：4.75-5.25V飞溅：默认32MbitRAM：内部520KB+外部8MBPSRAM无线网络：802.11b/g/n/e/i蓝牙：蓝牙4.2BR/EDR和BLE标准支持接口（2Mbps）：UART、SPI、I2C、PWM支持TF卡：最大支持4GIO口：9串口速率：默认115200bps频谱范围：2400~2483.5MHz天线形式：板载PCB天线，增益2dBi图像输出格式：JPEG（仅支持OV2640）、BMP、GRAYSCALE下面，一般电路板引脚排列：请注意，此设备没有集成USB-TTL串行模块，因此要将代码上传到ESP32-CAM需要一个特殊的适配器，如下所示：或USB-TTL串行转换适配器如下：如果你想了解ESP32-CAM，我强烈推荐RuiSantos的书籍和教程。在ArduinoIDE上安装ESP32-Cam从ArduinoIDE打开首选项窗口并转到：Arduino>偏好使用以下行输入：https://dl.espressif.com/dl/package_esp32_index.json在AdditionalBoardManagerURLs中输入下图内容接着，打开boardsmanager，转到Tools>Board>BoardsManager...并使用esp32输入。选择并安装最新的软件包选择ESP32开发板：例如，AI-ThinkerESP32-CAM最后别忘记选择连接ESP32-Cam的端口。这就对了！设备应该没问题。让我们做一些测试。用BLINK测试电路板ESP32-CAM有一个与GPIO33连接的内置LED。因此，相应地更改Blink草图：#defineLED_BUILT_IN33voidsetup(){pinMode(LED_BUILT_IN,OUTPUT);//Setthepinasoutput}//Rememberthatthepinworkwithinvertedlogic//LOWtoTurnonandHIGHtoturnoffvoidloop(){digitalWrite(LED_BUILT_IN,LOW);//Turnondelay(1000);//Wait1secdigitalWrite(LED_BUILT_IN,HIGH);//Turnoffdelay(1000);//Wait1sec}特别提醒，LED位于电路板下方。测试WiFiESP32S的声音特性之一是其WiFi功能。所以，让我们测试一下它的收音机，扫描它周围的wifi网络。你可以做到这一点，运行板附带的代码示例之一。转到ArduinoIDE示例并查找WiFI==>WiFIScan在串行监视器上，您应该会看到设备范围内的wifi网络（SSID和RSSI）。这是我在家里得到的：测试相机对于相机测试，您可以使用以下代码：示例==>ESP32==>相机==>CameraWebServer只选择合适的相机：#defineCAMERA_MODEL_AI_THINKER并使用网络凭据输入：constchar*ssid="*********";constchar*password="*********";在串行监视器上，您将获得正确的地址来运行您可以控制摄像机的服务器：这里我输入的是：http://172.16.42.26运行你的网络服务器到目前为止，我们可以测试所有ESP32-Cam硬件（MCU和摄像头）以及wifi连接。现在，让我们运行一个更简单的代码来捕获单个图像并将其呈现在一个简单的网页上。本代码基于RuiSantos伟大的教程：ESP32-CAMTakePhotoandDisplayinWebServer开发从GitHub下载文件：ESP332_CAM_HTTP_Server_STA，更改wifi凭据并运行代码。结果如下：尝试检查代码；更容易理解相机的工作原理。水果与蔬菜-图像分类现在我们已经运行了嵌入式相机，是时候尝试图像分类了。我们应该开始训练模型并继续在ESP32-CAM上进行推理。我们需要找到大量的数据用于训练模型。TinyML是一组与嵌入式设备上的机器学习推理相关的技术，由于限制（在这种情况下主要是内存），我们应该将分类限制为三到四个类别。我们将苹果与香蕉和土豆区分开来（您可以尝试其他类别）。因此，让我们找到一个包含这些类别的图像的特定数据集。Kaggle是一个好的开始：https://www.kaggle.com/kritikseth/fruit-and-vegetable-image-recognition该数据集包含以下食品的图像：水果-香蕉、苹果、梨、葡萄、橙子、猕猴桃、西瓜、石榴、菠萝、芒果。蔬菜-黄瓜、胡萝卜、辣椒、洋葱、土豆、柠檬、番茄、萝卜、甜菜根、卷心菜、生菜、菠菜、大豆、花椰菜、甜椒、辣椒、萝卜、玉米、甜玉米、红薯、辣椒粉、墨西哥胡椒、姜、大蒜、豌豆、茄子。每个类别分为训练（100张图像）、测试（10张图像）和验证（10张图像）。将数据集从Kaggle网站下载到您的计算机。使用EdgeImpulseStudio训练模型我们将使用EdgeImpulse进行培训，这是在边缘设备上进行机器学习的领先开发平台。在EdgeImpulse输入您的帐户凭据（或创建一个免费帐户）。接下来，创建一个新项目：数据采集接下来，在上传数据部分，从您的计算机上传所选类别的文件：如果您以三类数据结束，阅读培训会有所帮助您还可以上传额外的数据以进行进一步的模型测试或拆分训练数据。冲动设计脉冲获取原始数据（在本例中为图像），提取特征（调整图片大小），然后使用学习块对新数据进行分类。如前所述，对图像进行分类是深度学习最常见的用途，但要完成这项任务需要使用大量数据。每个类别我们有大约90张图片。这个数字够吗？一点也不！我们将需要数千张图像来“教授或建模”以区分苹果和香蕉。但是，我们可以通过使用数千张图像重新训练先前训练的模型来解决这个问题。我们将这种技术称为“迁移学习”（TL）。使用TL，我们可以在我们的数据上微调预训练的图像分类模型，即使在相对较小的图像数据集（我们的案例）中也能达到良好的性能。因此，从原始图像开始，我们将调整它们的大小（96x96）像素，然后将它们提供给我们的迁移学习块：预处理（特征生成）除了调整图像大小外，我们还应该将它们更改为灰度，以保持实际的RGB颜色深度。这样做，我们的每个数据样本都将具有9维、216个特征(96x96x1)。保持RGB，这个尺寸会大三倍。使用灰度有助于减少推理所需的最终内存量。不要忘记“保存参数”。这将生成要在训练中使用的特征。培训（迁移学习和数据增强）2007年，Google推出了MobileNetV1，这是一个通用计算机视觉神经网络系列，专为移动设备而设计，支持分类、检测等。MobileNets是小型、低延迟、低功耗的模型，参数化以满足各种用例的资源限制。尽管基本的MobileNet架构已经很小并且具有低延迟，但很多时候，特定用例或应用程序可能需要模型更小更快。为了构建这些更小且计算成本更低的模型，MobileNet引入了一个非常简单的参数α(alpha)，称为宽度乘数。宽度乘数α的作用是在每一层均匀地细化网络。EdgeImpulseStudio提供MobileNetV1（96x96图像）和V2（96x96和160x160图像），具有多个不同的α值（从0.05到1.0）。例如，对于V2、160x160图像和α=1.0，您将获得最高准确度。当然，有一个权衡。精度越高，运行模型所需的内存就越多（大约1.3MRAM和2.6MROM），这意味着更多的延迟。在另一个极端，使用MobileNetV1和α=0.10（大约53.2KRAM和101KROM）将获得更小的占用空间。为了在ESP32-CAM上运行这个项目，我们应该停留在可能性的较低端，保证推理的情况，但不能保证高精度。与深度学习一起使用的另一项必要技术是数据增强。数据增强是一种可以帮助提高机器学习模型准确性的方法。数据增强系统在训练过程中（如翻转、裁剪或旋转图像）对训练数据进行小的、随机的更改。在这里，您可以看到EdgeImpulse如何对您的数据实施数据增强策略：#Implementsthedataaugmentationpolicydefaugment_image(image,label):#Flipstheimagerandomlyimage=tf.image.random_flip_left_right(image)#Increasetheimagesize,thenrandomlycropitdownto#theoriginaldimensionsresize_factor=random.uniform(1,1.2)new_height=math.floor(resize_factor*INPUT_SHAPE[0])new_width=math.floor(resize_factor*INPUT_SHAPE[1])image=tf.image.resize_with_crop_or_pad(image,new_height,new_width)image=tf.image.random_crop(image,size=INPUT_SHAPE)#Varythebrightnessoftheimageimage=tf.image.random_brightness(image,max_delta=0.2)returnimage,label在训练期间暴露于这些变化可以帮助防止模型通过“记忆”训练数据中的表面线索而走捷径，这意味着它可以更好地反映数据集中深层的潜在模式。我们模型的最后一层将有16个神经元，其中10%的dropout用于防止过拟合。这是训练输出：结果不是很好。该模型达到了大约77%的准确率，但预计在推理期间使用的RAM内存量非常小（大约60KB），这非常好。部署训练后的模型将部署为.zipArduino库，用于特定的ESP32-Cam代码。打开您的ArduinoIDE并在Sketch下，转到IncludeLibrary并添加.ZIPLibrary。选择您刚刚从EdgeImpulseStudio下载的文件，就是这样！在ArduinoIDE的示例选项卡下，您应该在项目名称下找到一个草图代码。打开静态缓冲区示例：您可以看到，第一段代码正是调用了一个库，该库具有在您的设备上运行推理所需的一切。#include当然，这是一个通用代码（一个“模板”），它只获取一个原始数据样本（存储在变量中：features={}并运行分类器，进行推理。结果显示在串行监视器上。我们应该做的是从相机中获取样本（图像），对其进行预处理（调整为96x96，转换为灰度并平整它。这将是我们模型的输入张量。输出张量将是一个包含三个值，显示每个类的概率。在网站上：https://github.com/edgeimpulse/example-esp32-cam，Edgeimpulse改编了可用于相机测试的代码（示例==>ESP32==>相机==>CameraWebServer），包括必要的在ESP32-CAM上运行推理。在GitHub上，下载代码Basic-Image-Classification，包括您的项目库，选择您的相机和您的wifi网络凭据：将代码上传到您的ESP32-Cam，您应该可以开始对水果和蔬菜进行分类了！您可以在串行监视器上检查它：测试模型（推理）用相机拍照，分类结果会出现在串口监视器上：可以在网页上验证相机捕获的图像：其他测试：结论ESP32-Cam是一种非常灵活、不昂贵且易于编程的设备。该项目可以证明TinyML的潜力，但我不确定整体结果是否可以应用于实际应用程序（以开发的方式）。只有最小的迁移学习模型才能正常工作（MobileNetV1，α=0.10），任何使用更大的α来提高准确性的尝试都会导致Arena分配错误。可能的原因之一是运行相机的最终通用代码中已经使用的内存量。因此，项目的下一步是优化最终代码，释放更多内存用于运行模型。在我的GitHub存储库中，您将找到最新版本的代码：ESP32-TinyML感谢您的关注，我希望这个项目可以帮助其他人在激动人心的人工智能、电子和物联网世界中找到自己的方向！以上内容翻译自网络，原作者MJRoBot，如涉及侵权请联系删除。

该无线控制的机器人汽车使用手势：手的倾斜/方向来向前、向后、向左或向右行驶。说到机器人，手势控制机器人是业余爱好者和学生在物理和实际项目中理解和实施微控制器知识的最常见的项目类型之一。其背后的概念很简单：手掌的方向控制机器人汽车的运动。但如果你要问它是怎么做到的？那就得让我们仔细分解一下。为了更好地理解，我们将通过了解每个组件的角色和功能，然后将它们组合起来以实现所需的性能。1.ADXL335（加速度计）加速度计的功能很简单：感知手腕的方向。加速度计测量加速度，包括重力加速度“g”。因此，我们可以使用加速度计通过测量ADXL335任何特定轴上的“g”分量来感知手腕的方向，如下图所示：由于手的倾斜，X和/或Y轴的角度随垂直方向发生变化，因此“g”加速度的分量也作用在它们上，这可以被测量并因此指示手的方向。ADXL335可以测量高达3g的加速度，并通过将其轴引脚连接到Arduino的模拟引脚来与Arduino接口。加速度计输出与加速度成比例的电压值。在这个项目中，加速度计连接到ArduinoNano并附在手掌上。ADXL335输出电压范围为0到Vcc（施加电压通常为3.3V），并由Arduino的模拟引脚读取。因此对于用户来说，我们得到一个范围从0到1024（10位ADC）的值。不同的方向为每个轴产生不同的模拟值，然后映射到不同的机器人运动。加速度计的电路图是：了解ADXL335工作的测试代码如下：你可以运行这个程序来查看你的手掌和手腕向前、向后、向左和向右倾斜的值，这些值最终将用于控制机器人。2.RF-433发射器和接收器RF模块的功能很简单：将手腕ArduinoNano的命令数据传输到控制ArduinoUno的电机。RF模块使用433hz频率的无线电波，因此命名为RF-433。它们使用幅度调制来发送数据，但不会涉及太多技术细节并保持简单，它们将用于向机器人传输命令，即：向前、向后、向右或向左移动。在没有数据的情况下，静止不动。它们的工作范围可达10米。现在要了解如何在我们的项目中实现射频模块，让我们依次处理发射器和接收器电路。发射器电路发射器电路由两部分组成：发射器RF和编码器HT12E。发射器由一个数据引脚、一个天线、一个接地和电源组成。向发送器提供数据是HT12E编码器的工作。编码器由4个可以发送数据的数据引脚组成。我们将使用这4个数据引脚来表示四种运动，这些引脚上的高电平将分别表示四种运动之一，所有引脚上的低电平表示静止。电路图如图所示：左侧引脚（A0-A7）是地址引脚，定义了将交换数据的对（具有相同地址的发送器和接收器将仅共享数据）。我们将A0-A7设置为LOW（接地）。数据输入引脚连接到Arduino数字引脚（在本项目中为6到9），它们将输出命令数据为：数字引脚命令（高电平时）9前锋10反向11左12右我们将根据ADXL335的输入将数字引脚写入高电平以执行所需的运动。接收电路接收器电路与所示的发射器电路完全相似，但数据引脚不是作为Arduino的输出，在这种情况下，它们将被读取为输入，以接收ArduinoUno的命令并根据需要运行电机：为简化起见，您可以在引脚17处将LED与1K电阻串联，而不是如图所示的复杂电路，以指示与发射器的正确连接。3.电机护罩由于Adafruit库AFMotor的可用性，电机护罩是最容易处理的部分，链接：-https://github.com/adafruit/Adafruit-Motor-Shield-library下载并复制Arduino库文件夹中的库，以便能够将其包含在程序草图中。AFMotor库的示例如下所示：#includeAF_DCMotormotor(4);//AttachmotorwirestopointMotor4onshieldvoidsetup(){Serial.begin(9600);//setupSeriallibraryat9600bpsSerial.println("Motortest!");//turnonmotormotor.setSpeed(200);motor.run(RELEASE);}voidloop(){uint8_ti;Serial.print("tick");motor.run(FORWARD);for(i=0;i{motor.setSpeed(i);delay(10);}for(i=255;i!=0;i--){motor.setSpeed(i);delay(10);}Serial.print("tock");motor.run(BACKWARD);for(i=0;imotor.setSpeed(i);delay(10);}for(i=255;i!=0;i--){motor.setSpeed(i);delay(10);}Serial.print("tech");motor.run(RELEASE);delay(1000);4.结合所有部分最后也是最后一部分包括将上述所有部分组合在一起，形成一个完整的机器人，遵循手的命令！由于电机屏蔽使用几乎所有的数字引脚，我们将使用ArduinoUno的模拟引脚来读取接收器数据。最终的电路图如下所示：电机屏蔽处理与电机的连接。将9V电池连接到屏蔽的电源输入端。注意：我个人更喜欢将2甚至3.9V电池并联到屏蔽电源输入端，以提供足够的电力来运行所有四个电机。我已将四个电机连接成一组2（同一侧电机并联连接在一起，因此只需要电机点3和4即可运行）。最终代码ArduinoNano：intx_axis=0;inty_axis=0;intforward=9;intbackward=10;intright=11;intleft=12;voidsetup(){pinMode(A0,INPUT);//X-AxispinMode(A3,OUTPUT);//Y-AxispinMode(forward,OUTPUT);//HIGHtomoveForwardpinMode(backward,OUTPUT);//HIGHtomoveBackwardpinMode(right,OUTPUT);//HIGHtomoveRightpinMode(left,OUTPUT);//HIGHtomoveLeftSerial.begin(9600);}voidloop(){x_axis=analogRead(A0);y_axis=analogRead(A3);Serial.print("X=");Serial.println(x_axis);Serial.print("Y=");Serial.println(y_axis);if(y_axis>=390){Serial.println("Forward");digitalWrite(forward,HIGH);}else{if(y_axis{Serial.println("BACK");digitalWrite(backward,HIGH);}else{if(x_axis>=380){Serial.println("RIGHT");digitalWrite(right,HIGH);}else{if(x_axis{Serial.println("LEFT");digitalWrite(left,HIGH);}Serial.println("");}}}delay(200);if(x_axis>320&&x_axis310&&y_axis{digitalWrite(forward,LOW);digitalWrite(backward,LOW);digitalWrite(right,LOW);digitalWrite(left,LOW);}}#includeAF_DCMotormotor_right(3);AF_DCMotormotor_left(4);intforward=0;intbackward=0;intright=0;intleft=0;voidsetup(){pinMode(A2,INPUT);pinMode(A3,INPUT);pinMode(A4,INPUT);pinMode(A5,INPUT);Serial.begin(9600);motor_right.setSpeed(255);motor_left.setSpeed(255);motor_right.run(RELEASE);motor_left.run(RELEASE);}voidloop(){forward=digitalRead(A0);backward=digitalRead(A1);right=digitalRead(A2);left=digitalRead(A3);if(forward==HIGH){motor_right.run(FORWARD);motor_left.run(FORWARD);Serial.println("Forward");}if(backward==HIGH){motor_right.run(BACKWARD);motor_left.run(BACKWARD);Serial.println("Reverse");}if(right==HIGH){motor_right.run(FORWARD);motor_left.run(RELEASE);Serial.println("RIGHT");}if(left==HIGH){motor_right.run(RELEASE);motor_left.run(FORWARD);Serial.println("LEFT");}if(left==LOW&&right==LOW&&forward==LOW&&backward==LOW){motor_right.run(RELEASE);motor_left.run(RELEASE);}delay(100);}发射器电路：加速度计：完整的全部模块：如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。原文链接丨以上内容来源网络，如涉及侵权可联系删除。

本项目旨在制作一种药品自动售货机，通过药瓶储存和给药，并在规定的时间提醒患者。硬件组件Arduino超级2560×1带按钮的旋转编码器×1SG90微型伺服电机×5DS3231实时时钟模块×1MP3播放器模块和扬声器×1RGB背光LCD-16x2×1LED（通用）×1红外传感器×1MicroSD卡模块和SD卡软件应用程序和在线服务ArduinoIDE手动工具和制造机器卷尺刀具项目背景该机器可以吸收一整周的药物剂量，储存并在医生设定的时间供应给病人一次，在机器启动时。这将确保医护与新冠肺炎患者保持距离避免接触感染。一旦药物放在患者可以服用的给定架子上，系统上的扬声器就会提醒他/她服用药物。服药时间的数据存储在SD卡中，供医生进一步参考，以监测给定瞌睡对症状的影响。该机器也可用于老年患者用于按时服药提醒。对于家庭使用，它还增加了一项功能-可以存储患者的锻炼和饮食时间并用作提醒，并且该机器还可以用作闹钟并可以存储3个警报。饮食和锻炼时间提醒对患者有帮助，因为某些药物需要在饭前或饭后以适当的时间间隔服用，因此进食锻炼提醒也很重要。设置说明当机器首次启动时，要求用户设置每天所有剂量的剂量时间。如果使用两个架子，最多可以在一个补充装中储存28剂。每天可根据设定的时间给药4剂。LCD显示即将服用的剂量。旋转编码器用于设置每个剂量的时间。如果患者错过剂量，伺服电机用于将药物输送到机架并清理机架。IR传感器用于检测患者丢弃和服用剂量的时间，数据以.csv格式存储在SD卡中。给药后，扬声器会播放音调（自定义音频剪辑，配音提醒服用剂量的人，然后是铃声）以提醒患者服用剂量。LED也反复闪烁以提供视觉输出。组装说明为了组装该系统并将其运送到大型检疫中心，可以创建一个小型药品存放架，如下所示。所有的连接和硬件都应该放在一个小盒子里，带电线的机架放在外面。任何硬质材料都可以用来制作这个，我用纸板做原型，用亚克力做成品，具体可以在文末的视频演示中查看。原理说明两个伺服系统可用于在设定的时间输送药物剂量。它们应该在相对的两侧彼此相邻，并用一个小皮瓣来阻挡药物。这个架子应该稍微倾斜，以确保药物正确落下。架子有一个简单的矩形设计，从上面打开，可以添加填充的药物剂量。这个机架可以很容易地从图像中复制出来。尺寸为24x5.4x3厘米立方体。药物剂量盒这些药物剂量盒是市售的，它们通常用于储存顺势疗法药物。由于外形小巧且存储能力强，它们非常适合我们的项目。2-3种特定剂量的不同药物可以轻松存放在这些盒子中。如果某个人需要单剂量的模式药物，则可以使用更大版本的这些瓶子来容纳更多药物。SD卡数据记录包含患者何时服用（或错过）剂量的数据存储在SD卡中，因此医生可以在稍后阶段查看它，以了解特定药物剂量如何影响患者的症状。第一列是数据，第二列是日期，下一列是护士设置的剂量时间，接下来是包含患者服用剂量时间的列。如果他/她错过了剂量，它也会存储在SD卡中。视频演示结论该产品可以轻松复制并放置在病床旁边的Covid-19检疫中心，以便按时为他们提供药物。产品设计上，只需制作两个带有电子小机箱的机架，成本低。这些机架可以按照上面所示的小规模原型进行保存，或者可以制作一个包含所有组件的产品，如演示视频中所示。使用该产品将确保提供药物的医护人员与感染者保持距离，从而确保他们的安全。我打算通过添加Wi-Fi功能并将其与物联网云同步来扩展该项目的范围，以便轻松访问医院中每位患者的实时医疗数据，这些数据可由接待处的护士通过计算机。以上内容翻译自网络，原作者米希尔，如涉及侵权可联系删除。

本项目使用LEGOBoost汽车避障，由AzurePercept提供支持。硬件组件微软Azure×1LEGOBOOST创意工具箱×1软件应用程序和在线服务微软Azure项目背景AzurePercept是一个硬件和服务平台，可简化AzureAI技术在边缘的使用。我决定在周末尝试建造简单的避障车，我对结果很满意，所以这里有一个关于它的故事。汽车底座采用LEGOBoost建造，它是经过轻微修改的MTR4模型，该模型的说明包含在标准的LEGOBoost包装中。在此基础之上，我将AzurePercept与摄像头AzurePerceptVision放置在一起。由于AzurePercept的输入电压为40V，我没有尝试制造一些可以为汽车供电的电池，如果您决定这样做，您可能需要进一步扩展汽车底座。训练模型AzurePercept与Azure服务（例如认知服务、机器学习、实时视频分析）开箱即用。LEGOBoost包中有3个锥体，所以我拍摄了100张锥体的照片并使用Azure自定义视觉训练模型。训练中使用的所有图片都可以在GitHub存储库中找到，如果您需要经过训练的模型，请随时下载它们。训练模型后，您可以通过Azure门户中的AzurePerceptStudio服务轻松将其部署到AzurePercept设备。您还可以立即从设备查看实时提要并测试模型的工作方式。如果需要，您可以通过界面拍摄更多照片并重新训练模型以获得更高的准确度。获取数据在AzurePercept上运行模型时，它会进行检测并将数据发送到云。您可以通过不同的方式访问数据，对于这个项目，我使用了NodeJS，并且Microsoft已经为此准备了很棒的快速入门示例：“将遥测数据从设备发送到IoT中心并使用后端应用程序读取它”。示例将需要有关IoT中心的端点和密钥的一些值，您可以通过Azure门户界面或使用AzureCLI和以下命令获取这些值：aziothubshow--queryproperties.eventHubEndpoints.events.endpoint--name{YourIoTHubName}aziothubshow--queryproperties.eventHubEndpoints.events.path--name{YourIoTHubName}aziothubpolicyshow--nameservice--queryprimaryKey--hub-name{YourIoTHubName}您可以在代码中输入值并使用node运行它，您将看到来自设备的消息快速出现：Telemetryreceived:[{"width":"102","height":"91","position_x":"363","position_y":"214","label":"cone","confidence":"0.514648","timestamp":"1619706241105940526"}]节点后端我决定以某种方式升级节点示例，使其能够在本地主机上提供数据，并且我安装了express。npminstallexpress修改后的代码引入了一个简单的字符串变量coneVisible，它会跟踪检测到的锥体是否具有高于50%的准确度。varconeVisible="no";varprintMessages=function(messages){coneVisible="no";for(constmessageofmessages){console.log(JSON.stringify(message.body));if(message.body.length>0){for(detectionofmessage.body){if(detection.label=="cone"&&detection.confidence>0.40){coneVisible="yes";}}}}};使用express这个变量在本地主机上的3333上可用。您也可以使用其他端口，但请记住3000用于前端应用程序。constapp=express();app.use(function(req,res,next){res.header('Access-Control-Allow-Origin','*');res.header('Access-Control-Allow-Headers','Origin,X-Requested-With,Content-Type,Accept');next();});app.get("/",function(req,res){res.send(coneVisible);});letport=process.env.PORT;if(port==null||port==""){port=3333;}app.listen(port,function(){console.log("Success");});如果您想进一步扩展它，您可以使用JSON代替字符串变量。前端应用乐高积木很棒，但是如果您曾经尝试“破解”某些乐高积木，您可能知道这几乎是一场噩梦。非常感谢那些花费时间和精力创建不同图书馆以使与乐高智能积木更容易交流的人们。“浏览器中的LEGOBoost”是一个很棒的React应用程序，用于通过Web蓝牙API从浏览器控制LEGOBoost。有了它，您可以轻松连接到LEGOBoost，该应用程序为您提供了一个漂亮的界面，您不仅可以在其中控制电机和其他传感器，还可以编写不同的命令并围绕它编写编程逻辑。当您运行应用程序并连接到LEGOBoost时，您可以在“代码编辑器”中编写代码。以下示例向您展示了如何向localhost上的后端发出HTTP请求，并根据响应将增强灯变为红色或绿色。varrequest=newXMLHttpRequest();request.open('GET','http://localhost:3333',false);request.send()vardata=request.response;if(request.status>=200&&request.statusif(data==='yes'){boost.led('red');}else{boost.led('green');}}以同样的方式，您可以将LEGOBoost旋转一定度数，而不是打开浅红色，或者如果结果为“否”，则您可以将其向前驱动，这意味着在途中没有检测到锥体。视频演示我准备了一个简短的演示视频来向您展示它是如何工作的。您可以看到汽车向前移动，直到它检测到锥体，还有一个带有物体检测和LEGOBoost灯的小测试。项目很有趣，我真的很喜欢把它们放在一起。AzurePercept是一款很棒的设备，而且非常易于使用。对了，为什么我称它为Perceptmobile？因为蝙蝠车很老派，我的朋友乐高蝙蝠侠说他宁愿开这辆车。