世平集团联合策略合作伙伴信驰达推出采用iPhone遥控蓝牙4.0小车方案。本方案采用TICC2540作为主芯片，CC2540是TI推出的一款高性价比，低功耗的片上系统（SOC）解决方案，适合蓝牙低功耗应用。它包含了一个出色的工业标准的8051内核的RF收发器，可程序设计闪存，8KBRAM和其它功能强大的配套特征及外设。CC2540适合低功率系统，超低的睡眠模式以及运行模式的超低功耗和转换进一步实现了低功耗。本方案是世平集团联合信驰达推出基于TICC2540iPhone遥控蓝牙4.0小车方案运用最新蓝牙4.0无线技术，实现iPhone等移动设备端取代传统遥控器，控制赛车前进、后退、左右转弯及漂移。蓝牙4.0低功耗技术，节能省电；虚拟控键控制、G-Sensor重力感应控制双重控制方式，带来超酷游戏体验。►方案方块图►核心技术优势1.超炫APP功能：APP炫丽接口，左边加速器控制车辆前进、后退，右边的方向盘控制车辆转向，更有左右漂移控键，玩转遥控赛车。2.双重操控方式：支持虚拟控键控制、G-Sensor重力感应控制两种控制方式。3.远距离传输：遥控赛车与iPhone初次连接成功后，下次能够自动连接，连接距离可达30米。►方案规格本方案采用TICC2540作为主芯片，蓝牙4.0低功耗技术，节能省电；TICC2540RF性能：出色的长距离链路预算（高达+97db）以及与其它2.4ghz器件的良好共存性TICC2540互操作性／兼容性：符合蓝牙规范4.0版标准的单模式(cc2540)与双模式器件（BlueLink™7.0蓝牙／FM单芯片解决方案、WiLink™7.0WLAN／GPS／蓝牙／FM单芯片解决方案以及WiLink™6.0WLAN／蓝牙／FM单芯片解决方案）可实现全面的链路测试与开发。来源于大大通。

老树开花网络科技基于绘本学习为核心，推出互动学习机器人方案。本方案是一款智能互动学习机器人，专门针对儿童电子教育市场开发的高科技智能产品，集通讯、娱乐、学习、互动于一身。她可以通过云语音识别技术实现人机交互，对于生活类和学习类的语音控制指令，例如百科查询、互动问答、天气查询、计算、翻译、歌曲点播、早教学习等指令有准确的响应。她准确识别用户发出的自然语言，通过云计算服务器来匹配用户的问题答案，进行响应。她具有非常好的“听得懂、答得上、正确响应”的交互体验，在云端服务器无法匹配到答案的时候，还能通过自主学习来达到自我成长的目的，实现初步的人工智能。智能机器人的亲子微信互动交流是能提高家庭成员之间的感情，陪伴孩子的成长而不留遗憾；海量的音乐、国学、故事、英语启蒙、安全科普、习惯养成、情商培养、专家绘本、互动学习等内容与语义对话系统完美结合，突破了传统学习机或是互动机只能播放或是只能简单地操作指令的局限，能跟孩子更好地互动，让孩子真正意义上体验到的启发思维、互动学习，这也使产品突显了更丰富的情感，使交互更加生动鲜活，能更好地实现陪伴、引导、教育的核心思想，在情感上能给予孩子更多的安全感，在早教启蒙方面给予孩子更优质的体验。智能机器人的角色塑造为孩子的良师益友，她陪伴孩子进行早期的引导式主动学习。让孩子可建立良好的阅读习惯和学习兴趣。►方案方块图►核心技术优势1、绘本学习语音互动：读出绘本名称（作为指令语音），即可进行绘本内容的音频播放，在绘本播放结束后，可针对绘本的内容进行互问互达的语音沟通交流。让传统的绘本阅读从“看绘本”升级到“听绘本”再升华到“学绘本”。2、语意识别：内置指令合计，可通过用户的语音控制进行音乐、故事、咨询、天气、航班等信息的互动播放。3、微信通信：通过手机微信功能可以和机器进行远程连接，进行语音通话。最好的远程陪伴的神器。4、在线点播：通过手机微信端就可以远程推送优质内容到机器上进行在线实时播放，并可保存添加到在线播放清单中，方便下次直接进入播放列表，减少用户选择步骤。5、信息控制：通过手机微信端可以直接控制管理机器的相关内容，包括：音量大小、版本信息、内部存储、当前网络、当前播放等。6、本地播放：机器在未联网的情况下，也可以进行按键控制进行内部存储卡上的内容进行播放。此内部存储卡的内容可在联网的情况下由用户自己进行内容管理（增减更换等）。7、安全机制：所有与本机器进行绑定的过程均需要手机短信验证，以此提高产品的安全等级8、微信群聊：以每个机器为中心自动建立一个家庭群组，每个家庭人员均可参与到这个群组并与机器可进行语音、播放等方面的互动。►方案规格本方案采用NSIWAY音频专用芯片NS4160。超低EMI，无需滤波器，最大功率可达5W。本方案采用三色高亮LED，用于显示操作内容状态。采用RealTek8188WIFI模组增加产品网络链接稳定性。来源于大大通。

世平集团联合恩孚电子推出基于STM32MPU6000和HMC5883CC2540的迷你六轴自拍无人机方案。本方案是一款消费型的MINI自拍无人机，历经两年研发，经历了两次批量生产，该方案已成熟稳定。其特点是完全手机操控，720P高清摄像和100W像素拍照，支持WIFI图传，可实时在手机端监控无人机画面，同时能将视频和照片实时分享到朋友圈，Facebook等社交媒体。独特的左右视频格式处理引擎和流畅的图传回传，配合VR眼镜即可体验非常真实的3DFPV。作为消费级无人机，需要具备几个明显特性：亲民的价格，很低的操控门坎，足够高的安全系数。ELF在性能和价格中间做了很好的权衡，使得在不降低质量，性能的情况下，裁剪不必要的功能，将成本控制得更为合理和可接受。麻雀虽小五脏俱全，ELF内含32位处理器，6轴加速度陀螺仪，还有高精度气压计，ARM9内核的CPU和高性能视频编码器，Linux系统。历时两年的优化，只为了不断降低操控门坎，不断从小白用户的角度出发，不断推倒设计重来，不断找小白用户测试，并搜集回馈意见进行修改，每一项新功能的添加，都耗时几十个版本优化才最终定型。目前可以做到让大多数人在有人教的情况下两分钟之内上手，大多数人在看完视频或说明书之后自行练习5分钟之后上手，这么低的上手门坎，业内几乎少有。这种门坎的降低背后也是倾注了恩孚团队非常多的心血。两次众筹一共积累的人数高达5000人，搜集到了非常多宝贵的回馈，这些回馈的搜集整理，帮助我们进一步更加优化操控体验，简化操控，完善教程，帮助我们更加理解最终用户的感受和体验。目前我们将起飞简化到打开APP，解锁，一键起飞，三个步骤。甚至连开机和关机的动作都没有，一切都是为了尽可能简化使用者的操控步骤。在降低用户操控门坎的环节上，正是我们下功夫最多的地方。正是得益于这么小的体积和重量，可以弃大动力的无刷电机不用，改用小动力的空心杯电机，和更安全尺寸的浆，使得更加安全，更加适合民用。►产品实体图►方案方块图►核心技术优势1.一键起飞和降落：本方案支持一键起飞功能，只需点APP的一键起飞和降落即可实现自主起飞，并定高保持在1.5米左右，之后操控即可。同样，飞行过程只要点一下一键降落，无人机即可自动慢慢降落。起飞和降落作为新手最难上手的环节，该功能极大简化了操作，降低了操控门坎。2.手机姿态体感控制：本方案区别于其他传统的遥控器操作方式，借助手机重力加速度传感器，只需一只手操作即可，操作时只需点住虚拟遥感，前后左右方向倾斜手机即可操控无人机做出和手机一致的姿态从而起到控制前后左右飞行的目的，这种对操控的简化也能极大降低操控门坎。3.气压定高：本方案加入了气压定高功能，极大简化了操控者对高度维度的操控，油门回中设计，使得向上分，只要往上推动摇杆，放手后摇杆回中，无人机自动停在设定高度。而无需像没有定高飞机那样通过精准的油门控制来达到控制飞行高度保持的问题，气压的加入也在很大程度上降低了操控门坎。4.航拍：航拍模式下，摄像头方向即为机头方向，电机拍照或者录像按钮，即可实现SD卡和手机端同步录制或者拍照，你可以在多媒体页面里找到拍摄的视频或者照片浏览，同时可以取出SD卡到PC上进行播放，SD卡端的视频和图片将有更加优良的画质。5.自拍：打开自拍模式，即可将镜头对着自己，所有操控保持不变，将非常适合用来自拍。6.一键分享：进入媒体库，点击想要分享的视频或者照片，即可将视频或照片一键分享到微信，QQ，QQ空间，微博等的社交媒体。7.3DFPV飞行：进入双手操作接口，打开左右格式画面，配合VR眼镜即可体验非常真实的3DFPV画面，让你体验到3D立体的无人机飞行视角。►方案规格1.支持iOS,Android双系统；2.超低控制门坎，一键起飞，气压定高，全球首创单手操控；实时图传，一键分享；3.百万像素，独有的自拍模式；4.720P的高清航拍体验；5.结合VR分享3DFPV飞行体验；6.巴掌大小，随身携带，安全牢固，避震设计，室内室外，全场景适用。来源于大大通。

1、引言移动机器人利用导航技术，获得机器人的目前所处的位置，结合传感器技术对周围外界环境（障碍物等）作实时探测，并根据环境提供的信息规划一条可行路径完成达到目标点的任务。移动机器人技术涉及到传感器技术，导航技术，计算机技术，人工智能等多个领域，因而对移动机器人的控制部分提出很高的要求，特别是视觉传感器的出现，要求控制系统不仅存储量大，而且处理速度快等。以往基于PLC和单片机控制的移动机器人就不能很好的满足实时性快速性的特点。随着ARM处理器的出现和发展以及嵌入式系统的发展，移动机器人的实时性快速性要求便能得到很好满足，现在该技术已经在多种领域得到有效的应用。本文是以SAMSUNG公司一款基于ARM7TDMI核的低功耗高性能的32位处理器芯片S3C44B0X为控制核心，以凌阳16位单片机SPCE061A为辅助处理器来处理传感器探测的障碍物信息，并运用嵌入式实时多任务操作系统?C/OS-II管理移动机器人的导航算法的实现和多任务的执行。实验结果表明：该系统能够实现避障和导航功能并能顺利达到目的地。2、控制系统的硬件设计移动机器人的控制系统主要完成对外界障碍物的探测与信息的传输，机器人当前位置的获取，路径规划，和运行控制等功能。对系统进行功能模块化划分，本系统可划分以下五大模块：环境探测模块；全局定位模块；程序下载模块，电机驱动模块和电源管理模块。各个模块之间的关系如图1所示。2.1环境探测模块移动机器人在避障和路径规划过程中，机器人必须实时探测周围的障碍物的信息，测量障碍物的距离。目前有红外，超声波，激光和视觉（CDD）传感器，激光传感器受环境影响大，价格比较昂贵，视觉传感器（CCD）要求芯片的存储容量大且要求处理速度快等特点，不易采用。基于这一点本文在移动机器人的前方，左方，右方各安装一套红外传感器和超声波传感器以测量3个方向的障碍物的距离，多传感器的使用可以避免了单一传感器的测量存在的盲区。红外传感器有发射器和接受器构成，此传感器的3路发射端口接凌阳单片机SPCE061A的3路I/O口，3路接受器的端口接单片机的另外3路。当单片机I/O输出为高电平时，发射器端口发射红外光，光波遇到障碍物反射被接受器，产生光强相对的电流经过A/D转换输入单片机，根据电压大小计算障碍物的距离。超声波传感器的工作原理与红外传感器基本相同，声波遇到障碍物返回被接受器接受，根据时间差计算障碍物的距离。该探测模块可以测量0～2m距离内的障碍物，测量误差小，采用16位凌阳单片机SPCE061A对障碍信息进行快速处理，一旦探测到障碍物便通过总线接口与S3C44B0X通讯并作数据传输。2.2全局定位模块机器人当前位置的确定至关重要，为机器人路径规划提供必不可少的信息，目前定位传感器有全球定位系统（GPS），旋转电位计，光电编码器，磁罗盘，电子罗盘，加速度计等。针对使用环境，本模块采用长春第一光学有限公司生产的光电编码器和电子罗盘相结合的方法来确定机器人的当前的坐标点?。光电编码器经光电转换，将轴的角度位移转换成电脉冲信号，6通过放大电路输出到S3C44B0X的计数器T1，把在特定时间采集的脉冲进行存储，脉冲信号与轮子的转过的圈数成正比，因而可以计算在设定机器人的实际路程。电子罗盘采用霍尼维尔低成本的HMR3100平面电子罗盘，内部有HMC1022二轴磁传感器，，角度测量精度可达5度，电子罗盘可以确定机器人相对北极的绝对方向，可以精确测出机器人的运动方向与理论方向之间的偏差，从而纠正机器人运动轨迹。2.3程序下载模块和电机驱动模块程序下载模块主要完成启动程序和应用程序的下载，本系统提供两种下载方式，串口下载和并口下载。串口下载通过RS232串口线连接板上COM1与PC进行通讯，并口下载通过并口线与JTAG调试接口连接完成PC与S3C44B0的通讯。电机驱动模块的精度对整个系统精度的影响很大，考虑各种因素本模块选用一种基于双通道、高压、高速栅极驱动方式的集成驱动器IR2110。IR2110驱动芯片能将输入的逻辑信号转化成同相位的低阻抗输出驱动信号，可驱动同一桥臂上的2路输出，驱动能力强，响应速度快，工作电压高，成本低等特点提高了系统的精度和可靠性。电机采用普通大功率直流减速电机，使用大功率H桥驱动电路，电路原理如图2所示。电路中IR2110作为前置驱动，四个IRFP250组成H桥驱动电路。当IN1端加上PWM信号，IN2端加上低电平时Q2，Q5导通，Q3，Q4截止，驱动电机正转；当IN2端加上PWM信号，IN1端加上低电平时Q3，Q4导通，Q2，Q5截止，驱动电机反转。调节PWM脉冲宽度可以调节电机转速。为了使电机运行平稳，PWM信号的频率不低于1KHZ。3、系统软件实现软件部分的实现是基于移植到S3C44B0X的实时多任务操作系统?C/OS-II，它是基于优先级，抢占式实时内核，具有源代码公开，可移植性好，可剪裁，多任务等特点，可以管理64个任务，应用程序可达56个任务。它主要完成任务管理，时间管理，信号量管理，内存管理等功能。该机器人主要完成避障检测与信息传输，位置获取，路径规划，运行控制功能，因此，该系统共创建了4个任务，任务1：避障检测与信息传输，任务2：位置获取，任务3：路径规划，任务4：电机驱动控制。任务的优先级依次降低，任务之间通过油箱传递信息。移动机器人在完成初始化系统后，驱动电机执行任务4按照预定的路径向目标点前进，同时单片机SPCE061A控制的传感器工作，当传感器探测周围有障碍物时，任务1进入就绪态，由于任务1的优先级高，就抢占CPU的使用权，完成障碍信息的处理与传输。通过信号量的传递，任务2进入就绪态，完成目前位置的计算，为路径规划提供依据。任务3根据任务1提供的障碍信息和任务2提供的信息位置信息启动导航算法进行路径规划，新的路径规划完成之后，任务4进入运行状态，从而完成最终规定任务。4、实验结果实验是在室内进行的，场地面积12m×12m，绿色毛毯状物质贴于场地表层以防止打滑。路径规划采用基于栅格的导航算法?，机器人形状大小0.8m×0.8m×0.6m，栅格尺度为机器人尺度为0.8m×0.8m，栅格的行数与列数均为15，栅格总数为15×15=225格。以积木和其它机器人为静止障碍物。移动机器人的运行轨迹如图3所示。图中浅灰色方框为障碍物，深灰色方框路线为机器人运动轨迹，起始点与目标点如下图4所标。实验结果表明，该机器人能够避开障碍物到达目标点，实验多次，位置误差在0～0.4m，具有可行性。5、结论本文作者的创新点是采用高性能ARM芯片S3C44B0X为主控制和单片机SPCE061A为辅助控制器相结合的方法对机器人进行控制，并引入嵌入式实时操作系统?C/OS-II完成机器人导航算法的实现以及对机器人多个任务进行合理规划和调度，以及保证机器人对未知环境的快速响应和保证整个系统的精度，实验证明了这种方法具有可行性。该控制系统有丰富的硬件资源，传感器所获取的信息的处理也采用高性能单片机SPCE061A，为以后视觉传感器（CCD）的使用提供了硬件基础，该机器人占用主控制器的硬件也比较少，为以后系统的升级提供方便。也可以采用更先进的导航算法使更加智能化。转载自——维库电子市场网

随着控制技术、计算机技术、信息处理技术和传感器技术的发展，智能机器人无论是在工业领域还是消费电子领域都已经扮演了非常重要的角色，已成为人工智能研究和发展的热点之一。在语音控制机器人领域，有研究表明已成功地将连续隐马尔可夫模型（CHMM,CentrifugalPumpbasedonContinuousHiddenMarkovModel）模型应用于定点数字信号处理器（DSP,DigitalSignalProcessor）上，并实现了对机器人的语音控制。关于传感测距方面，使用多传感器快速测量智能机器人与障碍物之间距离的方法，使机器人不仅具备语音识别功能，而且能实现智能避障。而关于家用室内机器人的应用也有相关研究，文献[4]探究了一种通用并有效的智能移动机器人嵌入式控制平台，并设计了一套能满足要求的低成本的机器人定位系统以及自动充电系统。这里设计的移动音乐机器人即属于智能机器人范畴，该音乐机器人集多种功能于一体，不但有陪人玩耍的娱乐功能还有保护家庭安全的安防功能1总体方案设计该移动音乐机器人以英飞凌16位单片机XE162FN处理器为核心，英飞凌开发的16/32位微控制器具有高度系统集成、无需外设附加器件及相关软件开销、提供系统安全和故障保护机制等功能。蓝牙（Bluetooth）是一种全球开放性的、低成本的无线通信规范。另外，由于蓝牙具有传输距离远，抗干扰能力强、功耗低传输速率高的优点，设计采用了蓝牙无线通信技术，设计主体为一轮式移动小车机器人，拥有跟随主人行走、播放音乐、遥控运行、彩灯随拍手频率闪烁以及家庭安防等多项功能。机器人的移动采用驱动直流电机带动轮子转动实现，跟随主人行走的功能由红外发射与接收来判断主人手中的手持设备和移动音乐机器人之间的方位，进而驱动机器人跟随主人行走。无线遥控运行由蓝牙通信实现。在安防功能上，该移动音乐机器人配备了典型的用于检测火灾的烟雾传感器，并且如果检测到有烟雾或者煤气泄露时，本地声音报警以及通过GSM无线网络控制短信发送模块发送报警短信给指定的手机号码。GSM网络是在蜂窝系统的基础上发展而来的一种无线数字网络标准，具有网络容量大、业务种类齐全、信号稳定性强、具有较高的保密性和安全性以及灵活的切换处理和自动漫游功能等众多优点。在手持设备的设计上，配备了一块320*240的触摸屏以实现直观方便的无按键遥控控制，以及一个加速度传感器感知倾斜角度从而控制机器人运动。综上所述，系统的结构框图如图1和图2所示。图1系统移动机器人部分结构框图2系统手持设备部分结构框系统的各部分之间的数据通讯如图3所示。图3系统各部分间的通讯2硬件设计由于系统的功能较多，硬件部分则主要介绍一些关键部分的硬件设计。系统的智能跟随功能是通过红外实现的，音乐机器人上的红外接收器感知到红外线时，会追踪红外发射源，感知不到时，会原地旋转重新搜索红外发射源，直至重新定位方向。红外发射源是由10个红外发射管组成，将10个红外发射管均匀摆放在一个球体表面，使得红外发射源可以向四面八方辐射红外线，保证音乐机器人更加快速准确地寻找到红外发射源。红外发射管发射的载波频率为38kHz占空比为50%的方波。红外的发射和接收电路如图4所示，10.0连接一个普通I/O引脚，控制红外线的通断，即接通4ms,然后关断11ms,反复进行接通与关断。10.3连接一路PWM方波，方波的频率是38kHz.一共有10路红外发射管。红外接收装置采用2个红外接收器1838,分别安装在音乐机器人的头部和尾部。两个接收器的输出引脚分别连接单片机的10.2和10.7引脚。红外接收器1838对38kHz频率的红外线敏感，所以红外接收器1838可以检测到红外发射源的方位，从而驱动电机向红外发射源的方向前进。图4智能跟随红外发送接收电路拍手彩灯功能的实现主要分为拍手信号的捕获和彩灯的旋转点亮，彩灯的旋转点亮较为简单，但拍手信号捕获上由于拍手产生的信号不是标准的阶跃信号，当用示波器进行波形的观察时，实际上波形在上升沿和下降沿的地方出现比较多的毛刺，也就是说一次拍手信号产生了多次阶跃信号。如果单片机记录2次上升沿的时间间隔时，由于毛刺的存在，使得单片机错误的将毛刺当做上升沿而捕捉，造成两次上升沿的时间间隔的变小。解决的办法是利用包络检测电路进行包络检测，再通过电压比较器选取合适的比较电压值，从而产生比较理想的阶跃信号，即一次拍手产生一次阶跃信号。电路利用麦克风采集声音信号，然后利用LM324对采集来的信号进行比例放大，放大的比例为100倍，然后接过两个1N5819和一个104独石电容进行包络线检测，最后利用LM358作为电压比较器，利用1K电阻和880Ω电阻分压获得比较电压值，其电路如图5所示。机器人的移动采用驱动直流电机带动轮子转动实现，即控制直流电机的正反转和速度，系统直流电机驱动芯片采用SGS公司的L298N,内部有4通道逻辑驱动电路。用三极管组成H型平衡桥，驱动功率大，驱动能力强。同时H型PWM电路工作在晶体管的饱和状态与截止状态，具有非常高的效率。图5拍手信号捕获电路电机的转速取决于3个因素：负载、电压和电流。对于一个给定的负载，可以通过脉冲宽度调制的方法来使电机保持稳定的速度。通过改变施加在直流电机上的脉冲宽度，可以增加或减小电机的转速。调整脉冲宽度，即改变占空比，调整电机的速度。驱动板采用6个高速光耦6N137实现驱动电路与逻辑电路的隔离，这样可以有效地避免驱动电路与逻辑电路之间的相互干扰。驱动板的电路原理图如图6所示。图6直流电机驱动电路通过软件编程可以自由改变单片机两路PWM脉冲信号的占空比，电机的A端连接PWM脉冲信号，电机的B端连接单片机的一个I/O引脚。当这个I/O引脚置1时，电流从电机的B端流向电机的A端；当这个I/O引脚置0时，电流从电机的A端流向电机的B端，这样电机就可以改变电机旋转方向，同时控制PWM脉冲信号的占空比值还可以改变电机旋转速度，实现转向和转速的控制。通过I/O引脚控制电机旋转方向的示意图如图7所示。图7I/O引脚控制电机旋转示意3软件设计软件设计主要包括上位机控制界面的设计以及单片机的编程。如图8所示，即为用VB设计的系统上位机控制界面，就串口开发而言，VB提供了串口通信控件MSComm,通过对此控件的属性和事件进行相应编程操作，就可以轻松地实现串口通信。图8上位机控制界面单片机的编程则包括电机驱动编程、音乐播放编程、蓝牙收发编程等，这里截取电机驱动部分程序为例，如下所示。4结语这里介绍了基于英飞凌16位单片机XE162FN的多功能智能机器人的硬件和软件设计。该设计的创新之处在于将智能机器人的娱乐功能和实用的安防功能相结合，有人在家时，它是一个功能强大互动性强的玩具，无人在家时它是家中卫士，时刻监控家中情况，并且可以通过短信方式报告。转载自——维库电子市场网

该机器人的最小系统为，触摸屏模块，超声波模块，摄像头图像采集模块，直流电机闭环控制系统，在整个系统中测距是最总要的一环，它直接影响电机运行距离的精度，在有效范围内的图像采集控制。整个系统都是在ARM9与linux平台中完成，每个模块都是用设备驱动的方式实现使得模块的控制更加方便。1、引言在项目开发中采用从英国进口的SRF05超声波传感器，它的回波反馈与测距方式与通常使用的超声波传感器相比较特别，在ARM中实现也稍有难度，但该传感器精度很高可达到1cm，因此用该传感器去掉了用于近距离测距的红外测距模块节约了硬件资源。该机器人的最小系统为，触摸屏模块，超声波模块，摄像头图像采集模块，直流电机闭环控制系统，在整个系统中测距是最总要的一环，它直接影响电机运行距离的精度，在有效范围内的图像采集控制。整个系统都是在ARM9与linux平台中完成，每个模块都是用设备驱动的方式实现使得模块的控制更加方便。  2、SRF05超声波测距方法提供一个10us的脉冲触发超声波传感器，SRF05会发出8个周期的频率为40khz的超频脉冲，此时在echo也是就回波口上的电平变为高，此时定时器开始计时，等到echo变为低电平证明有障碍物此时停止计时，高脉冲的宽度有测距的距离成正比，该超声波的有效测距范围为1cm~4m，因此如果没有障碍物或障碍物大于4m，echo依然会变为低电平此时定时器的时间为30ms，因此在测距时定时器的周期应大于30ms这样才能有效测距。原理如图1所示。3、超声波测距软件实现如图2为超声波测距的流程图。3.1回波检测的采集方法超声波的回波的检测是个难点，因为在ARM中一个端口设置中断只能设置一种触发方式，如果设为上升沿触发可以打开定时器定时但无法捕获下降沿，也就无法关闭定时器，从而不能测距，因此用软件的方式实现。首先设置两个时间延迟函数usdelay（）和msdelay（），这样可以在给出高脉冲10us后等超声波触发再打开定时期计时，在设置一个外部中断eint1接到超声波传感器的echo口并设置为下降沿触发，等下降沿来临关闭定时器读出值既为脉宽的时间长度，然后根据障碍物的距离=（ECHO高电平的时间）*声纳速度/2得出距离。空气中v与温度关系：v=331.5√1+T/273m/s，T为摄氏温度。一般情况下超声波速近似声速，在室内温度影响下取约343.2m/s。3.2超声波触发的实现利用数字示波器精确设计一个软件计时函数usdelay（），具体实现如下。则usdelay（1）既为10us，该函数用于在给出激发高脉冲后延续10us然后关脉冲。还要设计一个msdelay（）用于控制整个测距周期的时间值。msdelay（1000）在主函数数中用于延迟1s，这样定时器可以完全有足够的回波检测时间同时也不会对其它三路超声波信号造成干扰。如下所示。3.3超声波回波检测的实现回波检测计算脉宽的时间需要用到定时器和外部中断，外部中断接超声波的echo并设置为下降沿触发。定时器的初始化如下。rTCFG0=0x9595;//预分频值为95rTCFG1=0x00000;//分割值1/2rTCNTB0=10000;/根据T=［TCNTB0*（TCFG0+1）*（1/TCFG1）］/50MHZ得出定时器的周期为60ms在这个时间段里足以计算回波时间。外部中断1初始化如下rGPFCON=0xaa;//GPF1设置为EINT1rINTMOD=0x0;//设置为普通中断rGPFUP=0xf;//禁止GPF0上拉电阻pISR_EINT1=（unsigned）Eint1Handler;//建立中断向量EnableIrq（BIT_EINT1）；//使能中断rEXTINT0=0x492;//EINT1下降沿触发根据T=［TCNTB0*（TCFG0+1）*（1/TCFG1）］/50MHZ得出定时器的周期为60ms在这个时间段里足以计算回波时间。3.4在外部中断中计算机距离3.5循环控制与轮询测距由于超声波之间有干扰，采用轮询的方式依次打开超声波，每次只测一个，这样可以有效地避免干扰，为了提高实时性可以控制定时器周期，比如设置为35ms，这样四路超声波轮询一次大约为140ms，足以满足实时要求。4、机器人控制的实现图3为利用超声波的反馈信息控制机器人直流电机闭环系统的总体结构图。linux系统中超声波传感器为只读的字符设备，具体应用为在应用程序下打开超声波设备，然后在驱动中测距，测得的数据传到应用程序，应用程序中有超声波的避障算法，根据算法判断障碍物的位置给直流电机控制信号进行避障导航。触摸屏中的图形界面中含有机器人的指令设置，可以设置运行速度，图像采集与超声波模块的打开与关闭，是否开启机器人模糊算法运行轨迹还是使用普通的PID调节，这使得机器人有很多种方案可以选择。机器人的每一次行为都是根据超声波传感器测得的值和当前机器人运行的即时速度来来给出将要运行的时间，在遇到障碍物时（05、结论本文采用新型的超声波传感器，在ARM9与嵌入式linux为平台的移动机器人上实现了超声波的测距，并利用超声波传感器控制运动系统和图像采集系统。该机器人目前已经成功应用与本项目的开发并取得良好的效果。本文创新点：采用一种精度高的新型超声波传感器，用软件方法克服了它在ARM9中不利于检测回波的问题，成功应用于移动机器人的运行轨迹控制，使得机器人无论在行走和图像采集的即时性上都得到了很大的高。转载自唯样电子资讯。

教学机器人的上位机（主控计算机）和下位机（运动控制器）原先采用并行口（LPT1）的SPP方式进行通信。利用LPT1的状态寄存器（StatusPort）具有的读能力和每次传送半字节（Nibble）来实现数据的双向传送功能。每次传送的时序（次序）由软件建立，在控制字的协调下按照教学机器人的通信协议接收和发送数据。目前USB越来越普及，正逐渐取代串口和并口在计算机接口中的地位。为了研究USB在实时通信时的性能，已将教学机器人上下位机通信改用USB端口实现。1、USB特点及其应用通用串行总线USB（UniversalSerialBus）是1994年底由Compaq、IBM、Microsoft等多家公司联合提出的一种计算机接噪覆亡，目前已发展到USB2.0。由于USB具有以下几方面的特点，所以迅速普及，逐渐确定了在计算机接口中的主导地位。（1）易用性。USB支持热插拔和即插即用。（2）可扩展性。用户可以通过连接USB集线器到一个已有的端口来增加USB端口数量，集线器上还可以连更多的集线器。理论上可以连接127个外设到USB总线上。（3）快速性。USB1.1版规定了两种传输速率：低速传输和全速传输。低速传输的速率是1.5Mbps，全速是12Mbps。这不但远远高于传统的串口传输速率，也比并口传输快了好多倍。最近推出的USB2.0允许的最高传输速率高达480Mbps。（4）可靠性。USB的可靠性来自硬件设计和USB数据传输协议两方面的保证。USB驱动器、接收器和电缆的硬件规范消除了大多数可能引起数据错误的噪声；USB协议使用了差错校验和数据重传机制，可以最大程度保证数据传输的准确性。（5）内置电源。USB总线内置电源线，可以给外设提供5V和最多500mA的电源供应，满足大部分低功耗外设的电源要求。由于USB具有这些突出的优点，不但一些传统外设开始提供USB接口，而且大量新型外设也把USB接口作为首先甚至唯一的接口，如MP3播放器、移动硬盘等。由于USB的高可靠性和足够快的通信速率，USB开始应用于工业级的实时通信和控制，例如机器人系统中示教盒与控制器的通信。本文论述的用USB端口实现机器人上位机与下位机的通信也属于这些方面的应用。2、用USB实现计算机双机通信由于USB模型是一种Host-Slave（主机-外设）主从式结构，没有办法使两台主机不通过外设而直接通过USB总线通信。然而可通过增加外设控制器的方法使两台主机利用它们的USB端口通信。每个外设控制器连接到不同的主要，并利用共享的缓冲器交换数据。Cypress公司的EZ-Link和Prolific公司的PL-2301把两个外设控制器和共享缓冲区集成到一块芯片上，作为两台主机通过USB总线通俗诉桥梁。其它公司也提供类似的控制芯片。在教学机器人中，采用PL-2301。PL-2301是台湾Prolific公司生产的一种全速USB控制芯片。PL-2301的结构框图如图1所示。PL-2301包括两套独立的USB控制单元。在握手信号的协调下，它们通过两个FIFO缓冲器无阻塞地交换数据。PL-2301包含四个终端：缺省的控制终端（地址00H）、中断终端（地址81H）、块输出终端（地址02H）、块输入终端（地址83H）。控制传输用于在主机列举阶段完成对PL-2301的配置及在两台主机通信时控制PL-2301的握手信号；中断传输用于PL-2301定期（每毫秒一次）向主机报告握手信号的状态；块传输用于两台主机之间实时地交换数据。块传输支持错误检测，这对实时通信和控制很重要。控制传输被确保拥有10%的USB总线带宽，中断传输和等时传输最多可以使用90%的带宽，块传输使用剩余的最大可用带宽（最多95%）。当总线不太忙时，由于块传输只有一个很小的协议头（13字节），它是所有传输类型中最快的。为了确何教学机器人上下位机以最快的速度通信，满足实时性要求，最好不要在USB总线上挂接过多的USB外设。PL-2301除了能对USB标准请求做出反应外，还能对几种厂商自定义的请求做出反应。自定义请求ClearQuickLinkFeature和SetQuickLinkFeature用于控制两台主机通信时PL-2301的握手信号。这些握手信号是：（1）TX_RDY指示本地USB端口是否准备好传输数据的指示信号。（2）S_EN挂起使能信号。置位后，PL-2301支持标准的USB挂起特性。（3）RESET_O块输出管道的复位信号，用于出现错误时复位块输出通道。（4）RESET_IN块输入管道的复位信号，用于出现错误时复位块输入管道。（5）TX_REQ块传输的请求信号。（6）TX_C块传输完成的指示信号。（7）PEER_E告诉对方本地端口是否连接好的指示信号。在这几个握手信号的协调下，上位机和下位机可以双向通信。图2是主机PCA向PCB传输数据的流程图。这些底层的细节问题并不需要控制，由PL-2301的驱动程序完成。3、软件结构3.1教学机器人软件结构EDUROBOT-680-II型教学机器人控制系统的控制软件包括下位机的底层控制软件和上位机的上层控制软件，它们通过USB端口通信。其软件结构如图3所示。上层控制软件运行在Windows98平台上，它为用户提供与机器人交互的人机接口界面，完成复杂运动控制的数据处理和插补计算。它由人机界面、运算插补、主控、通信四大模块构成。通信模块能够实时地发送控制命令给下位机并从下位机获得反馈信息，同时保证数据传输的准确性。为了提供对USB的支持（为了使底层控制系统有更好的实时性和更紧凑，下一步准备将底层控制系统改用支持USB的WindowsCE、VxWorks或嵌入式Linux），底层控制系统目前采用Windows98平台。底层控制软件接口收上层控制软件的控制命令，同时解释并执行控制命令。这通过多线程实现。任务调度和管理模块是底层控制软件的主线程，它负责从指令队列中取出指令并解释执行。主线程执行过程会产生一个辅助线程——通信线程。通信线程调用通信模块的输出函数，负责监视USB端口。如果上位机传来控制命令，则遵循教学机器人通信协议接收并存入指令队列中。3.2通信模块的实现上位机和下位机控制软件共用相同的PL-2301客户驱动程序、传输模块（由Prolific公司提供）和通信模块。PL-2301客户驱动程序是典型的WDM驱动程序。驱动程序屏蔽了底层的硬件细节和USB协议，使上层软件仅通过驱动程序接口函数就可以访问PL-2301。主要的几个驱动程序接口函数是CreateFile（）、WriteFile（）、ReadFile（）、DeviceIOControl（）。传输模块（Transfer.dll）是驱动程序的上层模块，它通过调用驱动程序接口函数，实现了两台主机通过PL-2301通信的基本通信能力。Transfer.dll会产生一列三个线程：（1）发送线程。这个线程对发送请求进行排队并按先后顺序处理请求。如果出现错误，则努力恢复。（2）接收线程。这个线程等待来自状态线程的消息，如果发现对方主机将要传输数据，就按照传输协议接收数据。接收线程把接收到的数据放在接收FIFO缓冲器中，等待上层软件（Comm.dll）取走。如果有错误发生时，也会努力恢复。（3）状态线程。这个线程监视PL-2301的状态信号。如果发现有任何状态改变，它将给相关线程发消息或调用回调函数通知上层软件。Transfer.dll提供几个供上层软件（Comm.dll）调用的输出函数：·USB_InitService（）调用Transfer.dll里的其他输出函数之间必须先调用这个函数。·USB_OpenConnect（）调用此函数获得PL-2301的句柄。发送和接收数据时要用到这个句柄。·USB_WriteConnect（）调用此函数向对方主机发送指定的数据。·USB_ReadConnect（）调用此函数从接收FIFO缓冲器中读取数据。通信模块（Comm.dll）通过调用Transfer.dll提供的输出函数完成教学机器人控制命令的发送和接收。为了协调命令的发送和接收，定义了套控制字，作为上位机与下位机通信时的握手信号（与PL-2301的握手信号没有联系）。上位机发送数据（控制命令或控制字）时，直接调用USB-WriteConnect（）即可。下位机读取数据采取轮询方式，循环调用USB-ReadConnect（）扫描USB端口，如果有数据则接收下来。如果接收到的是指令，则放入指令队列中，等待任务管理和调度线程取走。图4是上位机发送一条命令的示意图。有些命令需要下位机发送返回值给上位机，如读机器人状态命令status需要下位机发送返回值给上位机，如读机器人状态命令status需要下位机把机器人状态返回给上位机。下位机发送返回值的过程与上位机发送命令的过程相似。USB作为一种新兴的计算机外设接口标准，其技术特点使不但能作为计算机与一般外设的接口，也可用于实时通信和控制。本文介绍的用USB实现教学机器为上下位机的通信，为机器人上下位机的通信提供了一种新颖、方便和可靠的解决方案。随着USB2.0的推出，其高达480Mbps的传输速率可满足高实时性要求的工业设备控制、动态图像实时传输等，为USB在更广阔领域的应用打下了坚实的基础。转载自——维库电子市场网

STEVAL-FCU001V1可实现四轴无人飞行器设计,完整的范例程序使设计人员很快开始测试中小型四轴（有刷或无刷直流电机），无人飞行器并在真实飞行条件下评估传感器的性能。可以通过标准外部遥控器（PWM输入接口）控制，也可以通过智能手机或平板计算机控制板载蓝牙低功耗模块（CE，FCC，ARIB，BQE认证）。还嵌入了磁力计和压力传感器，以支持3D导航应用。SWD，I²C和USART连接器可用于程序开发和调试，并支持其他外部传感器或RF模块.场景应用图产品实体图展示板照片方案方块图核心技术优势1.完整的范例程序2.可以通过标准外部遥控器控制，也可以通过智能手机或平板计算机控制3.支持3D导航应用方案规格1.飞行控制器单元评估板，配有中小型四轴飞行器的样品固件2.Lipo单芯电池充电器板载3.可通过低压板载MOSFET直接驱动4个DC有刷电机，或者使用外部ESC进行直流无刷电机配置来源于大大通。

服务型机器人市场的主要“玩家”包括医疗器械公司IntuitiveSurgical、iRobot、谷歌(微博)、德国的库卡（美的控股）和中国的大疆。此外，有数百家新创公司也准备来分一杯羹。专家认为，专业级服务型机器人和面向个人和家庭的服务型机器人到2019年将各自占据市场的半壁江山。世平集团推出基于RockchipRK3399的服务型机器人方案，支持以太网接口数据传输，HDMI接口，WiFi，BLE，同时可扩展多种外置接口，可帮助客户缩短开发进程!展示板照片方案方块图核心技术优势①以RK3399为主平台的核心板方案②支持以太网传输③支持WiFi，BLE功能④可外置扩展接口方案规格①M4内核MCU②支持2路CAN-BUS通信③支持Arduino接口来源于大大通。

世平集团联合深圳吉隆德科技推出基于RockchipRK3399的工业安卓主板,可用于智能机器人，人脸识别的访客机,自动售货机,自助取票机,自助查询机,电子白板等安卓智慧设备。展示板照片方案方块图核心技术优势①A72双核+A53四核的CPU，搭载Android6系统②支持双摄像头360度摄像③支持8路麦克风数组④主板集成USB3.0TYPE-C，PCI-E接口，以太网，HDMI，WIFI，BT，功放输出方案规格①支持远场语音识别②支援人脸识别③支持360度全景录像④高端工业级智慧安卓主板来源于大大通。

更多项目进度详情分享：智能小车开源项目文章汇总项目资料：电路城“来实战”多功能智能小车项目设计方案资料（持续更新）ADCx_IN0-ADCx_IN15为ADC的输入信号通道，即某些GPIO引脚。输入信号经过这些通道被送到ADC器件，ADC器件需要收到触发信号才开始进行转换，如EXTI外部触发，定时器触发，也可以使用软件触发。ADC部件接受到触发信号后，在ADCCLK时钟的驱动下对输入通道的信号进行采样，并进行模数转换，其中ADCCLK是来自ADC预分频器。ADC部件转换后的数值被保存到一个16位的规则通道数据寄存器（或注入通道数据寄存器）中，我们可以通过CPU指令或DMA把它读到内存（变量），模数转换之后，可以出发DMA请求或者触发ADC转换结束事件，如果配置了模拟看门狗，并且采集的电压大于阈值，会触发看门狗中断。外部的16个通道在转换的时候又分为规则通道和注入通道，其中规则通道最多有16路，注入通道最多有4路。那这两个通道有什么区别？在什么时候使用？规则通道：顾名思意，规则通道就是很规矩的意思，我们平时一般使用的就是这个通道。注入通道：注入，可以理解为插入，插队的意思，是一种不安分的通道。它是一种在规则通道转换的时候强行插入要转换的一种。这点跟中断程序很像，都是不安分的主。所以，注入通道只有在规则通道存在时才会出现。使用DMA（直接存储器的访问）模块的目的在于提高效率，它的优点在于DMA传输方式无需CPU直接控制传输，也没有中断处理方式那样保留现场和恢复现场的过程，通过硬件为RAM与I/O设备开辟一条直接传送数据的通路，使CPU的效率大为提高。否则，CPU需要从来源把每一片段的资料复制到暂存器，然后把它们再次写回到新的地方。在这个时间中，CPU对于其他的工作来说就无法使用，在实现DMA传输时，是由DMA控制器直接掌管总线，因此，存在着一个总线控制权转移问题。即DMA传输前，CPU要把总线控制权交给DMA控制器，而在结束DMA传输后，DMA控制器应立即把总线控制权再交回给CPU。一个完整的DMA传输过程必须经过DMA请求、DMA响应、DMA传输、DMA结束4个步骤。STM32F103中有灵活的7路通用DMA可以管理存储器到存储器、设备到存储器和存储器到设备的数据传输；DMA控制器支持环形缓存区的管理，避免了控制器传输到达缓冲区结尾时所产生的中断。每个通道都有专门的硬件DMA请求逻辑，同时可以由软件触发每个通道；传输的长度、传输的源地址和目标地址都可以通过软件单独设置。STM32F103中DMA可以用于主要的外设有：SPI、I²C、USART，通用、基本和高级控制定时器TIMx和ADC。图片来自洋桃电子那么我们应该怎么进行ADC_DMA配置呢？我们注意以下几点：DMA通道1.DMA通道在接收数据时，不影响CPU其他的操作。2.DMA优先级：DMA1优先DMA2，较低编号的通道优先于较高的通道，通道2优先于通道4。ADC单通道与DMA传输的配置1.ADC配置成连续转换。2.DMA数据传输方向由外到内，必须数组，必须递增数据地址，根据ADC数据配置数据位数，工作模式循环模式。ADC多通道与DMA中断配置1.ADC多个通道首先要配置好顺序，这样数组里就可以按照顺序去处理，还要开启循环扫描+连续转换。2.DMA开启数据完成中断，中断函数里进行数据滤波或者平均。开源项目沟通交流群，马上扫码加入！想为我们开源项目出谋划策？马上扫码加入开源项目专家智囊团微信群，需要备注“专家智囊团：姓名+擅长领域+所在地区”，我们会尽快审核您的身份：开源项目贡献者名单荣誉榜（马上加入我们，开源项目等你来贡献智慧...）。。。。。。

在电机控制系统中安装过流保护有两方面的意义：一是防止在电机正常运行时，电机出现超载或堵转而使得电枢绕组电流过大损害电机甚至引发火灾；另一方面是由于电机肩动时启动电流很大，往往不能直接启动，既需要等励磁绕组逐渐建立磁场后再正常运行，又希望电机以尽量快的速度肩动起来。有了过流保护对电流进行斩波，可以使电机安全快速地启动。过流保护原理图如下图所示。电机的相电流通过康铜丝转换成电压信号Vtext，经过运算放大器放大后的模拟量AD1送至控制器A/D转换模块，同时将经过电压比较器比较后的数字量EVA送至控制器的外部中断口。针对搬运机器人的前轮转向舵机和后轮驱动电机的控制要求，采用以Cortex-M3为内核的STM32F107作为主控制器，采用嵌入实时操作系统μC/OS-II，将程序分成启动任务、电机转速控制任务、舵机控制任务等相对独立的多个任务，并设定了各任务的优先级。该系统能较好地实现搬运机器人的运动控制。

着人工成本的不断升高，用机器人代替人力去做一些重复性的高强度的劳动是现代机器人研究的一个重要方向。搬运机器人在导航寻迹中，需要后轮驱动电机和前轮舵机的协调工作。搬运机器人电机驱动有其特殊的应用要求，对电机的动态性能要求较高，能在任意时刻到达控制需要的指定位置并且使舵机停止在任意角度；电机驱动的转矩变化范围大，既有空载平整路面行使的高速度、低转矩工作环境，也有满负载爬坡的运行工况，同时还要求保持较高的运行效率。功率驱动的设计电机的供电电源是由24V的蓄电池提供，额定功率为240W，由4个75N75组成桥式电路来实现。75N75是MOSFET功率管，其最高耐压75V，最高耐流75A，电机驱动电路下图所示。Q1、Q4和Q2、Q3分别组成两个桥路，分别控制电机的正转和反转。高端驱动的MOS管导通时源极电压和漏极电压相同且都等于供电电乐VCC，所以要实现MOS管正常的驱动，栅极电压要比VCC大，这就需要专门的升压芯片IR2103.控制器产生的PWM信号输入HIN引脚，控制器I/O口输出的EN1、EN2作为使能信号。输出端HO就可得到比VCC要高的电压，且高出的电压值正好是充在电容两端的电压。二极管提高导通速度，使得75N75的导通电阻更小，降低了开关管的损失。同时IR2103的两个输出口HO、LO具有互锁功能，防止由于软件或硬件错误造成的电机上下桥臂直通造成短路。

RS485总线 本设计采用485总线进行通信通过主板发出指令来控制从板从而控制各个舵机的工作：舵机控制电路 每块从板上共有六组舵机驱动，用P117光耦进行隔离电路图如下：

机器人控制电路设计本次所设计的机器人是由新华龙C8051F310控制，两条人形机械腿由十二个舵机组成由三块电路板控制。且三块电路板由三名组员分别设计完成。其中一块主控板控制两块从板，通过485总线进行通信，从而实现机械腿的协调动作。一． 电源电路   电源芯片采用AZ1084和LM1117。其中AZ1084输入电压为7.2v，输出电压为5v，LM1117输入电压为5v，输出电压为3.3v。F310单片机的工作电压是3.3v，因此需要经过两次降压达到3.3v。为了稳定工作电压，采用IB0505LS来稳定单片机的工作电压。

成像对于许多机器人应用至关重要，能让机器人执行基本任务，躲避障碍物，进行导航以及确保基本安全。显然，提供成像的方式是采用低成本视频摄像头，或者再好点，使用两个摄像头实现立体视野和深度感知。但后者存在一些缺点。使用双摄像头实现三维成像会增加功耗和空间需求，同时也会使外形尺寸和制造工艺变得复杂，并且增加成本。由于三维成像是从基本“协助”单元到自主驾驶车辆应用的主流，因此设计人员需要比简单添加更多摄像头更好的替代方案。为此，设计人员正在越来越多地使用替代方案，这些方案在封装、成本、功耗、数据缩减和整体性能方面存在优势。这些替代方案中就有飞行时间(ToF)成像系统（通常又称为光探测和测距，或称作LIDAR）。这些成像系统可采用红外(IR)成像（通常称为热成像）作为辅助手段。从IR谈起红外电磁波的波长比可见光谱红端的电磁波更长；IR波段的波长通常被认为在700nm(0.7μm)到1mm(1000μm)之间。简单的说，这些波长表示物体的热辐射。通过恰当的IR成像系统，此IR“热图”被转换为可见光图像，通常含有添加的伪色，以突出相对温度（图1）。注意，该IR成像不同于IR传感。感测是一种用于检测，或者甚至是测量热源的非接触方法，例如人员经过作为报警系统一部分的被动红外(PIR)传感器，或者监测到管道过热；没有类似图像的细节或者图像分辨率。为何使用IR来替代，或者用于补充传统的可见光成像？有多个理由：当感兴趣的物体融入到背景中，无论是故意隐藏或只是巧合，这时IR就能发挥其价值IR能帮助定位视野中的人员或温血动物在寻找造成局部发热的常见故障时，如过热的管道、蒸汽管路、阴燃火灾或电器故障等，IR也可非常有用现在，由于高集成度、高性能元件的出现，并且这些元件具有易于使用的接口，使得实施IR成像子系统大为简化。例如，FLIRSystems,Inc.的LeptonIR摄像头（图2）。该器件的尺寸约为10×12×6mm，集成了定焦镜头组、适用于8-14μmIR的80×60像素长波红外(LWIR)微测传感器阵列、以及信号处理电子元件。通过使用行业标准MIPI和SPI视频接口，以及类似双线I2C的串行控制接口，使得互连大大简化（图3）。除了尺寸小巧、易于使用，Lepton单元还具有高性能，成像快（不超过0.5秒），且热灵敏度低于50mK。工作功率也较低，为150mW（典型）。这样的产品得益于用户的实践经验，因此FLIR为摄像头模块提供分线板，它兼容基于ARM的评估板和RaspberryPi（图4）。这款25mm×24mm的电路板需要3V到5.5V单电源供电，带有25MHz系统时钟、用于其他低噪电源轨的内部LDO、标准互连接头，以及用于Lepton模块自身的32引脚Molex排针。ToF的兴起热图像对于许多应用都很有用，但却不能满足这些应用的全部要求，此时就需要通常采用3D技术的可见光成像系统。显而易见，这就需要采用标准的视频摄像头。现在许多厂商都提供这样的摄像头，并且提供许多不同的分辨率、光灵敏度、尺寸和接口选择。若需要立体成像，则使用一对摄像头。尽管热成像已问世数十年，但相比如今的成像装置，其性能欠佳、成本和功率消耗较高，而ToF技术则相对较新。20世纪90年代，此项技术首先作为学术概念被提出，然而能让它切实可行的基本元件和处理能力直到过去十年才出现。ToF通常是许多应用的首选成像方法，包括自主驾驶车辆（自动驾驶汽车），并且已经进行数百英里的实际道路测试。（在架构方面，智能或自主车辆属于轮式机器人系统，带有传感器、算法和定义的动作，只是角度不同。）相比传统成像摄像头，ToF方法实际上具有一些明显优势（讨论如下）。工作方式：传统摄像头成像的工作原理通常被工程设计人员所理解，比较直观，而ToF则了解的人不多，并且更多依赖于通过方程和感测到的光子实现。此项技术包括两个关键元件：一个精确控制和调制式光源（固态激光或LED，通常在850μm近IR范围下工作，因此肉眼不可见）、一个用于“查看”由来自成像场景的发射光线反射的像素阵列。要完全了解ToF原理，需要明白定义其工作原理的方程式，且要考虑一些不可避免的错误来源，然后对其进行补偿。整体ToF过程可通过两种方式完成：光源以低占空比脉冲重复，或者由连续正弦波或方波源进行调制。若使用脉冲模式，反射的光能通过两个异相窗采样，这些采样值用于计算到目标的距离。若使用连续模式，传感器每次测量时取四个采样值，每个采样值偏置90⁰，这样便可计算照射和反射之间的相位角以及距离。ToF序列和计算的输出是表示成像区域的点数据集合，术语“点云”由此而来。[1]相对利弊：使用一个或两个摄像头的传统成像，还是使用ToF方法，需要根据应用的具体情况进行判断。对于基本的检测和缺陷识别，假设物体已知并且目标在照明受控的环境中经过特征提取/对比，那么提供二维图像的单摄像头通常是最佳选择。但是，若照明发生变化，ToF可能会更好，因为它受到环境光线变化的影响较小。对于使用两个传统摄像头的三维成像，需要以机械和安装问题为起点从多方面考虑并做出决定。即使这些都不是问题，处理图像的系统也必须采用功能强大的算法，以解决“对应”问题，即将一个摄像头中场景中的点和另一个摄像头中场景中的相同点匹配。这样做需要大量颜色或灰阶变化，深度准确性通常由于成像场景的不均匀表面而受到限制。相比之下，ToF系统受到机械问题、照明与对比度问题的影响较小，不需要三维结果的图像对应匹配。鉴于具有响应快、处理大范围客观特征的能力，以及生成的点云的本质，ToF系统非常适合于在自主驾驶车辆中将手势、面部或身体姿势转换为命令，以及捕捉周围环境。然而，由于许多基础成像摄像头已成为市面上的常见设备，因此使用传统的单个或两个摄像头配置的解决方案成本更低。实现：ToF系统有五个主要的功能块：光源：生成精确定时的光源脉冲的元件光学器件：对焦传感器上的光线对焦镜头；可能还带有光学带通滤波器，以降低环境光线的“噪声"图像传感器：用于捕捉从被照射场景反射回的光线管理电子元件：控制发光单元和图像传感器，并使其同步计算单元和接口：根据发出光线与返回光线的时间差以及感测到的光子计算距离选择光发射器和成像传感器是配置ToF系统的第一步。发射器选择包括二极管，如VishayVSMY1850X01，这是一种专用于高速运行的850μmIR器件。该器件支持由100mA驱动的10纳秒上升和下降时间，使其适合脉冲模式。传感器或像素阵列是ToF系统的核心，现在已能作为更大、集成度更高的设备的一部分提供，如TexasInstrumentsOPT8241飞行时间传感器/控制器IC（图6）。如简化型框图（图7）所示，该器件包括传感器源（上述项目3）、控制电子元件（项目4），并且可向诸如OPT9221飞行时间控制器等协同处理器提供数字化反射数据，处理器可利用数字化传感器的数据计算深度数据。OPT9221还具备各种校正功能，包括抗锯齿、非线性补偿和温度补偿。正如设计用于不仅能够捕捉场景，还能以一致、有用的方式进行的任何视频系统一样，ToF软件的设计并不繁琐。TI提供详细的用户指南[2]、估算工具，以便设计人员评估性能和参数的相互作用，如深度分辨率、二维分辨率（像素量）、距离范围、帧率、视场(FoV)、环境光和物体的反射率。结论机器人系统的设计人员始终面临如何提供细节清晰的“周围环境感测”的挑战。幸运的是，如今的设计人员可以采用高性能、功能强大、相对低成本的技术，包括红外成像、传统视频摄像头、甚至基于飞行时间原理的LIDAR。因此，由于它们的整体功耗较低，许多全套设计采用这些方法的组合，以克服任何单一技术的缺陷，从而提供更全面的多维度图片。

无人机的应用场景越来越多，包括在紧急情况或灾难现场用作应急人员工具箱的一部分。例如，在巴黎圣母院火灾期间，无人机最初用来报告活跃火灾的规模、热量和范围。此外，它们还配备热成像能力，以搜索仍然困在里面的人员。后来，无人机又用于评估损坏情况。显然，这种应用要求以足够的分辨率透过烟雾和火焰等复杂条件去观察情况，挑战不小。为了应对这些挑战，在无人机上增加更多传感器是很诱人的想法，但设计人员需要始终意识到，无人机是由电池供电的，并且在许多情况下对成本很敏感。因此，设计人员需要在功能、成本、尺寸、重量和功耗(SWaP)之间取得微妙的平衡。当考虑给无人机设计增加传感器和成像设备时，找到这种平衡是主要目标。本文讨论设计人员向无人机添加传感器时需要考虑的架构权衡因素。其中应特别注意电源，电源可能会有磁性元件，这会增加重量并占用宝贵的空间。此外，本文将介绍一些供应商提供的合适电源和传感器解决方案，包括TexasInstruments、EfficientPowerConversion、AnalogDevices、BoschSensortec、STMicroelectronics和SparkFunElectronics。无人机架构设计考虑因素电源：设计人员一旦知道实现无人机最佳性能所要关注的重点方面，便可寻找方法来尽可能减小其物理尺寸和重量，首先是创建尽可能高效的电源。这将使得电源整体的尺寸和重量最小化，从而实现更小、更轻的无人机。由于采用电池供电，电源效率更高的无人机将能以更小的电池尺寸和重量工作。无人机电池的典型选择是可充电锂电池（Li-Ion或Li-Po型），特别是如果设计人员计划在降落或悬停于无线充电器上时为电池充电，或者计划在着陆时通过外部充电器充电。设计人员还可以使用标准的非充电电池作为电源，在电池用完后更换电池。选择DC/DC转换器时，由于转子电机产生的反电动势(BEMF)的高电压脉冲，设计人员需要使用宽输入范围的器件。当电机减速时，在单独的DC/DC转换为转子电机供电后，此BEMF将出现在DC/DC转换器的输入端。TexasInstruments的LM5161DC/DC电源转换器IC是无人机电源的上佳选择，因为当编程为断续导通模式(DCM)时，它提供严格稳压的降压输出，而无需任何其他外部反馈纹波注入电路。它还集成了高压侧和低压侧MOSFET，可节省电路板空间。为了提高可靠性，LM5161具有峰值和谷值限流电路，可防范过载情况。作为附加预防措施，欠压锁定(UVLO)电路可提供独立可调的输入欠压阈值和迟滞。无人机上很可能会有许多传感器，还有相关的传感器融合IC、主处理器和螺旋桨电机。这些都需要良好的电池控制系统。设计人员可以在他们选择的通常使用功率晶体管的电源架构中选择氮化镓(GaN)功率晶体管。GaN将有助于以最小的尺寸/基底面实现最佳的性能效率。无线电源-悬停时充电[理论探讨]：1、2、3这是理想的方式，因为当无人机着陆并关停以充电时以及再次起飞时，转子电机的启动和提升需从电池消耗大量电力。EfficientPowerConversion是研究悬停时无线充电的众多公司之一。一种电源选择可以是基于GaNFET的无线充电架构，例如EfficientPowerConversion的EPC2019。基于GaN的FET支持13.56兆赫(MHz)的开关频率，这是普通硅FET难以达到的。如此高的开关频率还能使电源磁性元件的尺寸和重量最小化。另外，GaN晶体管比硅器件小五到十倍，但能处理相同的功率水平。使用此类电源，无人机不必着陆，而是可以悬停在无线充电基座上充电。设计人员会发现，可使用很多评估/开发板来加快无线电源的上市时间。对于EPC2019GaNFET，EfficientPowerConversion通过EPC9513无线电源接收器开发板对其进行支持，使其可用于无人机内部。该开发板对设计人员很重要，因为它基于AirFuel标准，可确保经认证的无线设计可与全球其他无线充电产品互操作。设计人员可以向供应商索要演示板的Gerber文件，以便重新创建演示板的优化布局。太阳能：另一种电源选择是使用太阳能为无人机电池充电。对此而言，PowerFilmInc.的PT15-75太阳能电池是一个不错的选择。PT15-75可以与AnalogDevices的LT3652电池充电器IC一起使用，实现巧妙、紧凑的电池充电器设计（图1）。请记住，当面板连接到负载并提供电流时，实际上不存在开路电压(Voc)为输出的情况。图1：通过添加此2A太阳能电池充电器，设计人员可以创建可靠、高效的无人机电源；充电器中增加了热敏电阻RNTC以补偿最大功率水平下的太阳能电池（如PT15-75）温度系数。（图片来源：AnalogDevices）LT3652输入稳压环路还能够找到太阳能电池板的最大功率工作点，从而优化太阳功率转换的效率，以向电池提供最大输出功率。传感器：传感器既能增加无人机的可控性，又能提高其实用性。关于无人机控制，传感器可以支持自动水平模式、恒定高度模式或绕行特定物体或目标点的轨道模式。所有这些附加特性都依赖于高性能惯性测量单元(IMU)和大气压力传感器来实现最佳用户体验，并提高专用或商用无人机的可靠性。设计人员可能需要提高无人机性能，这就可能要用到输出信号漂移极低的陀螺仪，以确保无人机处于适当的方向、位置和平衡状态，尤其是在温度条件不断变化的情况下。这可以通过使用BoschSensortec的BMI160加速计和陀螺仪组合来实现，该组合是一个具有九轴传感器数据融合功能的小型低功耗IMU。尺寸为2.5x3.0毫米(mm)，高度为0.83mm；即使陀螺仪和加速计处于全面工作模式，功耗也仅为925微安(µA)。它采用1.71V至3.6V电源供电。作为BMI160的补充，带有温度传感器的数字气压传感器将有助于测量垂直速度、增强GPS导航并确定无人机的高度。为了保持精度，建议偶尔在海平面压力下校准气压计。BoschSensortec的BMP388气压和温度传感器IC是一个很好的例子，设计人员可以将其集成到架构中。此传感器模块的基底面仅有2x2mm2，高度为0.88mm，在1赫兹(Hz)时的功耗低至3.4µA，非常适合于电池供电。该器件的相对精度典型值为+/-8Pa，绝对精度典型值为+/-50Pa，有助于改善无人机的悬停和避障能力。为了检测多个轴上的运动，STMicroelectronics的ISM330DLCTRiNEMOIMU系统级封装(SiP)模块将加速计和陀螺仪与磁力计整合在一个单片六轴IC中。这种配置可使无人机在悬停时保持水平、垂直和旋转稳定性。对于专业级无人机摄影和3D成像之类的应用，需要六轴陀螺仪稳定性，而ISM330DLCTR可提供这种能力。陀螺仪测量并保持无人机方向。将三个加速计集成在一起时，每个加速计沿不同轴定向，故可确定无人机沿任意轴的运动程度。这样将能更好地收集有关无人机滚转、俯仰和偏航的信息，然后将这些信息反馈给无人机的比例积分微分(PID)控制器。磁力计测量地球北磁场的强度和方向，用以校正其轨迹。务必经常校准磁力计；电力线、电机以及电气设备发出的任何其他强磁场都可能对其造成影响。加速计会检测到由外力（例如强风）引起的无人机运动，并将其传递给PID控制器，然后由PID控制器调整电机以进行补偿。测距仪：降落、悬停以及测量与物体的距离无人机需要有良好的传感器才能安全着陆，在无线充电时悬停，并检测物体以避免运动时发生碰撞。这种测距可以使用声音或光。超声波测距仪检测：可以使用超声波传感器来提供无人机着陆、悬停和地面跟踪能力。无人机在着陆过程中，需要检测从无人机底部到着陆区域的距离。尽管GPS和气压计是该控制功能的一部分，但准确的距离感应是安全着陆的关键。超声波传感器还能帮助实现安全悬停和地面跟踪，这可能需要无人机以固定高度飞行。MaxBotix的MB1010-000超声波飞行时间(ToF)测距传感器板就是其中一种用于辅助着陆、悬停和天花板检测的测距传感器。了解ToF所有这些情况都需要使用ToF方法，它是指发射的超声波到达目标所花费的时间加上反射信号回传到无人机传感器的时间（图2和图3）。图2：对于无人机着陆、悬停或无线充电，设计人员需要了解ToF概念。（图片来源：TexasInstruments）图3：超声波ToF的三个阶段。初始发射的声音(1)、静默(2)和接收到的回声(3)，用于无人机设计中的精确测距。若理解此图，加上本文中讨论的评估板和传感器，可以帮助设计人员在实施本部分中的硬件建议时达到飞行稳定性、避免碰撞和最佳无线充电的目标。（图片来源：TexasInstruments）要计算从无人机到任何物体的距离，可使用下式：TexasInstruments提供的PGA460PSM-EVM超声波接近感应评估模块可缩短设计时间。LiDAR范围检测：另一种距离检测手段是利用脉冲激光进行光检测和测距(LiDAR)。从ToFLiDAR系统获得的信息可用于创建三维图像。LiDAR技术可提供高精度、高分辨率和大覆盖范围。设计人员可以选择光学激光测距传感器，例如SparkFunElectronics的SEN-14032，这是一种基于激光的光学测距传感器，测距范围为40m。该传感器需要通过I2C与外部微控制器相连接。此类LiDAR有两种主要架构：固态LiDAR和机动360°视野旋转LiDAR。两者原理相同，都是用激光发出一束光束。固态架构使用反射镜进行扫描，而扫描旋转盘架构使用由电机驱动的转盘。第三种类型的LiDAR称为闪光LiDAR，可同时发出许多短脉冲，使用摄像头芯片接收脉冲反射，然后测量ToF。闪光LiDAR具有非常高的分辨率，但测距范围限于约30米(m)。感测环境热像仪：无人机上的热像仪会检测物体和材料的热信号/温度，并将其显示为静止图像或视频。巴黎圣母院火灾的观察和跟踪便使用了热像仪。热像仪可以检测到微小的热量差异，有时甚至可以小到0.01˚C。无人机热成像应用的另一个重要领域是灾难恢复，例如在地震或严重飓风之后，可能会留下损坏或坍塌的结构，并有人员被困在里面（图4和图5）。图4：无人机首先会使用传统相机拍摄坍塌建筑物的图像，这是重要的一步。然后通过热像仪，无人机能够感测到被困在瓦砾中的人员的体温。（图片来源：IEEE4）图5：设计人员现在拥有了在灾难情况下定位和挽救生命的工具。此图片是消防员演习中使用DJI无人机拍摄的被困人员画面。（图片来源：IndustrialEquipmentNews/MenloFireUAS/Droneprogram，由AP提供）为了在无人机中集成热成像，有一种很好的入门方法，那就是使用FLIRLepton的500-0771-01微型热像仪之类的器件。该热像仪的光谱范围为800纳米(nm)至1400nm，场景动态范围为0˚至120˚C，标称功耗为150毫瓦(mW)（工作）、650mW（快门事件期间）和5mW（待机）。湿度、压力和温度检测：为了帮助确定大气条件，设计人员可以使用BoschSensortec的BME280，它是一种具有SPI接口的数字式湿度、压力和温度传感器。其集成度高，尺寸为2.5mmx2.5mmx0.93mm，休眠模式下的功耗仅为0.1µA，感测所有三个参数时的功耗最高为3.6µA。利用多传感器开发套件加快产品上市DA14585IOTMSENSOR是DialogSemiconductor出品的一款多传感器开发套件，使用了BoschSensortec的环境传感器和TDKInvensense的运动传感器。此套件对设计人员很重要，因为它是一个很好的试验平台，可供开发无人机检测传感器融合能力并加快产品上市。此套件有一个BME680低功耗气体、湿度、压力和温度传感器，另外还有加速计、陀螺仪和磁力计。通过DA14585IOTMSENSOR的传感器融合能力，设计人员将能了解如何使用此特性来获得更好的整体检测性能，同时延长无人机电池的使用寿命。结论无人机提出了异常困难的设计挑战，要求强大的功能和长飞行时间。同任何设计一样，必须知道设备将要执行的主要任务，才能制定计划来确保满足项目要求的架构是最佳的。

HusarionCORE2旨在帮助创建者构建互联网连接的机器人和无人机。它有两种配置：a）CORE2--一种低功耗，云连接的实时计算机，带有Wi-Fib）CORE2-ROS--一种ROS供电的云连接计算机，具有Wi-Fi，结合了ARM的实时功能Cortex-M4微控制器和RaspberryPi3或华硕TinkerBoard的高计算能力。自动机器人的理想选择。硬件：实时微控制器：ARMCortex-M4@168MHz，192KBRAM，1MB闪存CORE2-ROS：主板计算机：ARMv8@1.2GHz，1GBRAM，16GB闪存（RaspberryPi3或ASUSTinkerBoard）CORE2（基础）：基于ESP32的Wi-Fi模块4个直流电机输出+4个正交编码器输入6个伺服端口，可选择电压等级（5/6/7.4/8.6V）6个传感器端口（4xGPIO，ADC/分机中断，I2C/UART，5V输出）扩展端口（12xGPIO，7xADC，SPI，I2C，UART，2xext。中断）CAN接口与板载收发器microSD卡接口USB串口（FTDI芯片）电源电压输入：6-16VDC（内置过流，过压和反极性保护）嵌入式软件框架：C++11API基于实时操作系统使用DMA，中断，RTOS功能来处理通信接口并节省处理能力并行处理多个PID用于离线开发的SDK+VisualStudio代码扩展用于在线开发的cloud.husarion.com上的WebIDEArduino兼容支持ROS（机器人操作系统）：基于Ubuntu的专用图像，带有CORE2-ROS的ROS云：您在cloud.husarion.com上列出的所有机器人轻松为每个机器人创建自定义Web用户界面通过链接或电子邮件共享机器人使用WebRTC流式传输视频-例如用于远程呈现机器人Husarion云安全你的机器人只是连接到互联网是不够的。它应该安全连接，因此未经您的批准，任何人都无法访问您的设备。在Husarion，我们在几个不同的领域解决您的机器人的安全问题：a）CORE2和云平台之间的连接-每条消息都经过加密，并且实现了完整的SSL协议，包括CORE2和CORE2-ROS。b）您的云帐户和代码执行-为用户界面提供支持的JavaScript代码在每个机器人的单独沙箱中执行。在WebIDE中编译代码时，编译也会在沙箱中进行。在沙箱中工作可确保用户不会影响服务器或其他用户帐户的操作。c）机器人共享设置-安全性并不意味着只有您可以使用机器人。感谢分享设置，您可以与朋友分享您的机器人一段固定的时间（几分钟，几小时，几天，......或永远）以及指定的访问权限（只读，完全控制等）。选择访问权限后，您可以决定如何共享机器人。有两种方法：通过“魔术链接”-任何拥有该链接的人都可以访问机器人-即使没有在cloud.husarion.com上的帐户。仅与cloud.husarion.com用户共享。使用此选项，您的朋友可以在机器人列表中看到您的机器人，如果您授予他们自由访问权限，甚至可以更改它的固件。d）CORE2-ROS的Web控制台：您可以从cloud.husarion.com用户帐户访问CORE2-ROS的Linux控制台。机器人连接到哪个网络并不重要。使用https://www.zerotier.com/项目完成连接，该项目在您的计算机和CORE2-ROS之间提供安全，轻松的VPN设置。e）运行气隙机器人：由于我们的离线SDK，最安全敏感的机器人可以在没有任何互联网访问的情况下运行。您无需成为互联网技术专家即可在线管理基于CORE2的机器人，而无需担心未经授权访问您的设备。您可以专注于您的机器人应用程序。是否需要HusarionCloud才能使用CORE2？我们经常听到的一个问题是“我是否需要使用HusarionCloud来使用CORE2？”。答案很简单：“不，不用担心，我们也会提供离线开发工具。”为此，我们为VisualStudioCode创建了一个“Husarion扩展”，为您准备开发环境，安装工具链并下载SDK。这使您可以完全脱机为机器人开发代码。安装和使用“Husarion扩展”非常简单：下载VisualStudio代码安装Husarion扩展使用USB电缆编写代码并刷新CORE2如果您是Emacs，Vim，Eclipse或任何其他代码编辑器或IDE的用户，您可以下载我们的SDK并配置您喜欢的开发环境。文章来源于网络

无刷直流(BLDC)电机寿命长、采用直流电源且相对经济实惠，因此广泛应用于硬盘驱动器、冷却风扇和DVD播放机等电子设备的设计。通常情况下，BLDC的速度和扭矩由MCU使用标量技术控制。现在一类新型应用正悄然兴起，其中以四旋翼无人机最具代表性，这类应用正日益受到业余爱好者的青睐。此外，无人机也正被监控等众多商业应用纳入考量。对这些应用而言，尤其重要的是控制器的动态响应，以及控制器在低速和无传感器的情况下平稳控制BLDC的能力。对于负载动态变化的应用来说，标量技术不够精确。而磁场定向控制(FOC)技术能够大大提高精度，因而广泛用于驱动高端工业AC设备。通过实施FOC，BLDC能够以合理的成本为无人机和其他高性能应用（例如医疗机器人、万向系统和自主驾驶车辆）提供精确控制。设计这类产品在过去并非易事。其中需要精通FOC或直接扭矩控制(DTC)等某些其他高级先进的电机控制技术，以及专用软件开发系统的操作知识。如果应用对成本敏感，例如可能在执法行动中使用的带监控摄像头的无人机，则设计经济实惠的BLDC电机也将面临挑战。磁场定向控制(FOC)用于控制BLDC电机的传统标量技术被称为六步（梯形）控制。定子以六步过程驱动，会在产生的扭矩上振荡。每一对绕组会通电，直到转子到达下一位置，而此时电机将转换到下一步。对于无传感器的应用，在定子绕组中产生的反电动势通常用于确定转子的位置。标量控制的动态响应无法处理动态负载快速变化的应用。因此，矢量控制正日益得到广泛应用，从交流电机驱动的白色家电（如洗衣机）到以电池供电的产品。FOC是矢量控制最常用的方法之一。其工作原理为：管理定子绕组以确保转子的永磁体所产生的磁通正交于定子的磁场。FOC最初是为控制三相交流电机而开发。考虑到用于小型无人机的BLDC电源是电压为21V（五节锂聚合物电池）的电池，电子元器件必须包含低压三相逆变器系统。其他主要的元器件还有电机驱动器、MCU以及执行FOC算法的软件，其中软件可能是最重要的。FOC处理在直轴-交轴(d-q)域中完成，该域是一个旋转参照系。直轴和交轴分量是磁链状态矢量分解的两个分量，即产生磁通(d)和扭矩(q)的分量。此关系如图1所示。电机定子绕组内的电流处于受控状态，以确保转子的永磁体所产生的磁通正交（成90°）于定子的磁场。除产生精确的电机控制之外，这种方式还能够提供极其精确的扭矩控制，这才是在d-q坐标系中操作的真正优势。FOC包含三个域变换：(1)定子中的测量相电流从3相静止坐标系变换到2相静止坐标系(α,β)；(2)该2相静止坐标系变换为与转子磁通对齐的旋转二项坐标系(d-q)；(3)为了实际驱动电机，d-q分量又变回到定子坐标系，用于空间矢量脉冲宽度调制(SVPWM)。此过程如图2所示。为了将d-q坐标系与转子对齐，转子位置的详细信息是必不可少的。从相对简单的反电动势过零检测，到复杂的滑模观察器和扩展Kalman滤波器，转子位置的估算技术各种各样。驱动电机从静止3相坐标系变换到2相d-q坐标系将产生之前所说的直轴和交轴分量。直轴(d)分量无有效扭矩，而事实上，它往往会增加电机的轴承磨损。因此，目标之一就是最大限度地减少此分量。交轴(q)分量可产生实际的电机扭矩，这由应用来决定。d-q分量应用于两个PI（比例-积分）控制器，分别对应零和应用扭矩设置，以产生矢量输出。两个PI控制器的输出是是所需定子电压空间矢量的（新）直轴和交轴电压分量。如之前所述，最后一步是将d-q分量转换回到定子坐标系中，以实际驱动电机。上述过程只是FOC工作方式的总结，而其实施所需的许多相当复杂的中间步骤，不在本文的范围内。有关与小型无人机直接相关的更详细的FOC讨论，您可参阅澳大利亚中央昆士兰大学的帕特里克·费雪所写的论文“HighPerformanceMotorControl”（高性能电机控制）。1所需的中间步骤包括：确定电机的特性（除极数以及电压与电流的额定值，BLDC电机很少会提供更多的铭牌信息）转子位置的估算（实施FOC控制的关键信息）设计合适的电源控制方案设计扭矩和速度控制器从头开始设计一个完整的功能性FOC电机控制系统是一项令人望而却步的任务，因此德州仪器、Atmel和NXPSemiconductors等半导体公司已经打造了开发工具，以便为简化实施FOC的设计消除大部分的复杂性。通常情况下，IC供应商也会选择将开发工具使用的软件库存储在ROM中，并使其仅可在选定的MCU上使用，以此来保护其知识产权。以德州仪器为例，该公司已将其InstaSPIN-FOC解决方案用于TIC2000Piccolo32位MCU系列的三个型号：F2806x、F2805x和F2802x。对成本极其敏感型的小型无人机应用来说，最合适的MCU是F2802xMCU系列，其中最受欢迎的产品为TMS320F28027FPTT。如之前所述，精确的电机控制依赖于精确电机模型的建立。InstaSPIN-FOC包括一个名为“观察器”的专有软件算法，可估算转子磁通量、角度、速度和扭矩(FAST)。InstaSPIN-FOC还具有电机参数识别能力，可在开发过程中离线提取必要的性能参数以及在工作过程中在线追踪参数。电机参数信息用于调整电流控制带宽。与其他技术不同的是，TI的FAST观察算法有完全自微调的功能，无需为正常工作进行任何调整。TI称该算法是市场上唯一可靠且“即时”的无传感器FOC操作性解决方案。因此，设计人员在启动开发之后，在短短几分钟之内便可拥有已完全微调的无传感器观察算法，以及完全微调的稳定FOC扭矩控制系统。在螺旋桨控制等应用中，设计人员还需要做的唯一任务就是测试与微调PI速度控制单回路，以实现所需的性能和操作。基本驱动系统的简化版本如图3所示。转速PI控制器的输出将作为PI电流控制器的输入基准信号进行连接。如果转速太低，电机将增大电流以产生更大的扭矩，从而加快转速。反过来，如果电机运转过快，电机将减少扭矩以减慢转速。这两个PI控制器共同形成了级联式控制回路，这就表示控制系统是由具有一个或多个内部回路的外部回路所组成。（图中的Kd、Kd、Ka和Kb四个变量是电机控制软件生成的系数。）关键元器件除MCU之外，一些其他的关键元器件也值得一提。三相驱动器和逆变器系统是必不可少的。小扭矩无人机等低电流应用可使用TIDRV83x2系列集成式三相电机驱动器（例如DRV8332DKDR）。DRV83x2系列包含先进的保护回路，该设计旨在促进系统的集成和易用性，以及保护设备免受短路、过流、超温和欠压等多种故障情况引起的永久性故障。可能用于商业应用的高电流系统需要独立的前置驱动器，例如DRV8301DCAR和具有三相逆变器配置的单独FET。TI的CSD18533Q5ANexFET功率MOSFET就是其中的一个例子。开发软件对于基于FOC的电机控制应用的成功至关重要。TI已在BoosterPackBOOSTXL-DRV8301中开发了包含电机驱动开发软件的套件。该套件通常是6到24V电压以及高达10A连续电流工作条件的最佳选择。这种情况需要控制板，例如采用InstaSPIN-FOC技术的C2000PiccoloTMS320F28027FLaunchPad—LAUNCHXL-F28027F。对连续电流低于3.5A的电机来说，DRV8312-69M-KIT通常是更合适的选择。和其他供应商相比，TI的产品系列更适合低压低扭矩的应用，但其他的个别供应商也可提供电机控制开发套件。例如，NXPSemiconductors为BLDC提供了电机控制开发套件。OM13068LPC1549LPCXpresso电机控制套件可与公司的LPC1549JBD48QLMCU配合使用。该平台可用于控制BLDC、BLAC、步进和双刷DC电机。在性能方面，使用了上述元器件的设计可媲美市面上用于小型BLDC电机的电机控制器。定制FOC控制器和Plush40等商用控制器之间最显著的区别在于速度极低时的换向能力。FOC控制器能够以大约100RPM的速度控制所有四个电机。此外，通过使用InstaSPIN的速度环路，电机能够在这些低转速的情况下产生极大的扭矩。定制FOC板也可实现快于商用控制器的最高电机速度。平均来说，在电机速度从零增加至全速时，定制FOC控制器所需的时间减少了35%。另外，每个电机在FOC控制下的空载转速比任何受测试的商用控制器都要快。1结论一类新型的电机控制应用正在兴起，此应用需要对小型BLDC电机具备出色的动态响应。这些应用包括医疗机器人、万向系统、自主驾驶车辆和小型无人机。虽然FOC电机控制技术在过去几十年中广泛用于AC工业电机和白色家电电机，但由于此技术非常复杂，且需要高性能的MCU，因此迄今为止尚未应用于由电池组供电的小型电机。然而过去几年出现了让这种可能成为现实的新产品。文章来源网络

随着自动驾驶车辆即将来临，开发其软件和硬件的艺术和工艺仍然难以实现。这并不奇怪：毕竟这个领域还处于起步阶段。设计一个强大的系统涉及最先进的软件和（可能）危险和昂贵的硬件的紧密合作。因此，入门栏设置得非常高，仅适用于拥有大量资源的公司，例如Alphabet'sWaymo。我相信，对于想要尝试它的人来说，可以使用这种技术的近似值，就像使用VR和GoogleCardboard一样。该项目的重点是建造一个低成本的DIY机器人汽车，具有先进的传感器，驱动和连接。目标是允许任何人在这个小型机器人上实施尖端机器人和自动驾驶汽车算法。作为一名软件工程师，我经常理所当然地认为我工作的领域的民主化和开放性。我常常忽略了最先进技术的奇迹，只需在Github上公开，一些终端命令远离在我的桌面上工作。幸运的是，自动驾驶汽车领域似乎正朝着这个方向迈出了一步。有针对该主题感兴趣的人提供MOOC和免费在线资料。但是，他们仍然缺乏硬件平台，学习者可以安全快速地评估他们的想法。我们现在最好的希望是模拟器。我相信，对于想要尝试它的人来说，可以使用这种技术的近似值，就像使用VR和GoogleCardboard一样。你能猜出这是怎么回事吗？我提议的平台与GoogleCardboard不同。原则保持不变：低成本（或由您可能已拥有的东西制成），无需专业知识即可开始使用。我一直致力于基于智能手机的遥控车，它可以重复使用所有现代设备上的传感器（GPS，指南针，加速度计，灯光），连接和高分辨率相机。设计机器人有3个主要组件：3D打印机箱机器人的主体基本上是一个先进的智能手机壳。由于手机水平放置，通常相机会看天花板，这不是很有用。因此，在相机顶部有一个镜子，以45度角放置，这样机器人就可以向前看。机箱上放置了许多有源组件。汽车由一个通过一系列减速齿轮连接到后轴的无刷电机驱动。甲旋转编码器被连接到马达的轴上。转向由位于机箱前部的小型伺服控制。车载电子产品为了控制致动器和读取遥测数据，在底盘上安装了少量电子元件。主电路板基于出色的NRF52SOC。它提供蓝牙LE无线电与手机通信。伺服由芯片直接控制，但电机需要额外的电子速度控制器（ESC）。软件为了简化开发，软件分为计算机和手机应用程序。目标是让应用程序尽可能简单，只实现最基本的连接。这使得应用程序不在迭代开发循环中，由于更强大的硬件和机器人软件可用性（例如ROS），这在计算机上要快得多。缺点是机器人必须始终连接到计算机（通过WiFi），并且在读取传感器时会引入一些延迟。由于现代智能手机的视频处理和连接功能，延迟降至最低-相机图像平均延迟80ms，传输转向命令和接收本地WiFi遥测时不可察觉的延迟。通过委托给车载电子设备的实时控制，可以从舒适的10Hz+环路控制机器人。得益于各种可用的传感器，该车可用于实现多种机器人和自驱动算法-通过将加速度计，指南针，编码器和GPS数据融合到使用计算机视觉（或机器学习）进行导航的强大定位。文章来源网络

毫米波技术如何为自主机器人提供边缘智能，使传感器能够做出实时决策，以减缓或停止机器人，并确保其在工业机器人应用中的持续性能。TI毫米波传感器可用于旨在帮助工业机器人避免碰撞的系统中，解决同人类和其他物体相互作用的机器人协同互动的关键问题。若边缘需要额外的机器学习处理，毫米波传感器可与工业级处理器（如Sitara™处理器）无缝协作，以提供额外智能。了解TI毫米波传感器和Sitara处理器如何实现智能机器人技术就像汽车先进的驾驶员辅助系统可使用毫米波进行环绕全景监控和障碍物探测一样，毫米波传感器有助于解决自动导引车（如物流机器人、运载工具、叉车和液压车）的类似挑战，如图1所示。图1：各种自动导引车3D点云探测具有三发射器和四接收器天线配置的毫米波传感器可在方位角和仰角平面上使用角度信息实现最大30m的3D物体探测，以便从高处探测物体。这对于叉车这样的车辆极其有用，因为它的传感器位于离地面较高的位置。单个传感器能够在120度视野范围内探测物体，从而最大限度地减少环绕监测系统所需的传感器数量。高分辨率、准确探测由于毫米波传感器在4GHz带宽下工作，因此可识别间隔4cm的单独物体，并在可能被漆黑、灰尘或物理屏障遮挡的区域中操作。这种高分辨率能力是必要的，以便传感器准确地计数和识别物体或人员，并实时触发适当动作，比如在碰撞之前停止机器人。除实时物体感测和避碰外，毫米波传感器还提供额外功能，以使智能工业机器人成为可能。地速和边缘探测TI毫米波技术通过多普勒频移提供亚毫米级精度和高分辨率，实现精确的地速感测，使传感器系统能够计算车辆的地面速度并探测地面边缘，例如车轮可能滑动的装卸凉台，以避免不可恢复的情况。透明物体探测TI毫米波传感器可以探测透明物体，如玻璃和塑料以及暗物，这可能对某些光基技术有所挑战。提高探测精度有助于避免与玻璃屏障或物体碰撞等潜在意外事故。符合SIL-2标准TI的60GHz毫米波传感器可帮助系统满足IEC安全完整性等级（SIL）-2标准，以便在人机交互密切时进行事件管理。在设计SIL-2认证系统时，工程师可直接使用TI毫米波传感器提供可能需要系统实施额外安全处理器系统或冗余传感器系统从而获得认证的功能。自主机器人中的TI毫米波传感器作为数字信号处理器的一部分，TI高度集成的毫米波雷达传感器具有先进的聚类和跟踪算法，可在边缘提供智能自治。图2所示为带有集成处理的TI毫米波芯片。图2：比较典型的前端传感器解决方案和可实现边缘智能的集成的TI毫米波传感器。由于TI毫米波传感器不受环境（雨、灰尘、烟雾）和照明条件的影响，且可通过塑料等材料感知，因此它们无需外部透镜、孔径或传感器表面就可有效探测机器人路径中的物体。更多边缘智能深度学习是机器学习的一个子集，在工业领域越来越受欢迎。TI提供硬件和软件支持，帮助设计人员为包括机器人技术在内的各种应用带来深度学习推理。对于发生智能传感器自带数据处理能力不足的应用，配备高达1.5GHz高性能Arm®Cortex®-A15内核以及双核C66x处理器的SitaraAm57x处理器系列能够运行深度学习推理和传统的机器视觉算法，可解决预测性维护和剩余使用寿命等应用的机器学习需求，或者基于超出现有功能的传感器输入做出决策。SitaraAM57x处理器为工业通信（EtherCAT、Profinet、时间敏感网络、Profibus、以太网/互联网协议）提供专用硬件，可用作机器人控制器的中央处理单元。总之，用于稳健物体探测的集成毫米波传感解决方案以及用于增强机器学习的Sitara处理器，为机械臂的区域扫描仪或自主机器人避撞提供了智能解决方案。文章来源网络

运动底盘是移动机器人的重要组成部分，不像激光雷达、IMU、麦克风、音响、摄像头这些通用部件可以直接买到，很难买到通用的底盘。一方面是因为底盘的尺寸结构和参数是要与具体机器人匹配的；另一方面是因为底盘包含软硬件整套解决方案，是很多机器人公司的核心技术，一般不会随便公开。出于强烈的求知欲与学习热情，我想自己DIY一整套两轮差分底盘，并且将完整的设计过程公开出去供大家学习。说干就干，本章节主要内容：1.STM32主控硬件设计2.stm32主控软件设计3.底盘通信协议4.底盘ROS驱动开发5.底盘PID控制参数整定6.底盘里程计标1.stm32主控硬件设计完整的stm32主控硬件包括：带霍尔编码器的直流减速电机、电机驱动、stm32单片机开发板等配件。1.1.带霍尔编码器的直流减速电机（图1）带霍尔编码器的直流减速电机要制作一台机器人底盘，需要一套完整的电机部件，就如图1中看到的一样，需要有轮胎、联轴器、减速箱、电机和编码器，具体选型可以参考这几个方面的因素：轮胎：直径越大，小车的越障能力越好，但会降低小车爬坡的马力；联轴器：选择跟轮胎与电机输出轴尺寸相匹配的型号；减速箱：减速比决定电机输出轴的扭矩，减速比越大，输出轴扭矩越大，但输出轴转速越慢；电机：一般是12V的电机，直流有刷简单易控制；编码器：一般为增量式正交编码器，编码线数根据实际需要精度进行选择。（图2）电机接线端口如图2，可以清楚的看到电机的接线端口，其实电路板上也是有丝印标注的。接线分为两类，一类是电机控制（电机线+、电机线-），另一类是编码器（编码器5V、编码器A相、编码器B相、编码器GND）。1.2.电机驱动电路（图3）TB6612FNG电机驱动了解了电机的构造知识后，就来介绍一下如何将电机驱动起来。如图3所示，TB6612FNG是很流行的一款电机驱动芯片，相比于传统的L298N效率上提升很多，而且体积大幅减小。TB6612FNG是双驱动，也就是可以驱动两个电机；TB6612FNG每通道输出最高1.2A的连续驱动电流，启动峰值电流达2A/3.2A（连续脉冲/单脉冲）；4种电机控制模式：正转/反转/制动/停止；PWM支持频率高达100kHz。（图4）TB6612FNG引脚定义TB6612FNG的引脚定义，如图4所示，引脚分为电源脚、控制输入脚、控制输出脚。VM：为电机驱动电压，根据实际电机额定电压选择，推荐使用12V供电；VCC：逻辑电源供电，推荐使用5V供电；STBY：待机/工作状态切换，低电平待机，高电平工作；PWMA：A端口电机PWM调速信号输入；AIN1和AIN2：A电机转向控制信号输入；PWMB：B端口电机PWM调速信号输入；BIN1和BIN2：B电机转向控制信号输入；AO1和AO2：A端口电机驱动信号输出；BO1和BO2：B端口电机驱动信号输出。（图5）TB6612FNG控制信号真值表最后，我们来看一下控制信号的逻辑真值表，如图5，输入由单片机IO口给定，再结合PWM信号，便可以实现对电机的正/反转和调速控制了。由于两路电机控制是一模一样的，所以另一路控制信号的逻辑真值表就不重复赘述了。1.3.霍尔正交编码器原理（图6）霍尔正交编码器原理如果两个信号相位相差90度，则这两个信号称为正交。由于两个信号相位相差90度，因此可以根据两个信号哪个先哪个后来判断方向。利用单片机的IO口对编码器的A、B相进行捕获，很容易得到电机的转速和转向。霍尔正交编码器原理，如图6。1.4.stm32单片机最小系统stm32单片机常用的型号是stm32f103，根据具体需求的Flash容量、RAM容量、IO口数量进行选择，下面是常用的一些型号参数对比，如图7。（图7）stm32f103系列单片机参数对比考虑到stm32主控只是用于两个电机的控制，资源开销不算大，需要用到的IO口也不是很多，定时器资源也不多，出于性价比考虑推荐stm32f103c8t6这个型号。（图8）stm32f103f103c8t6最小系统板如图8所示，stm32f103c8t6最小系统板比较简洁，控制两个电动机，只需要用两个IO口输出2路PWM分别给两个电机调速，用4个IO口分别控制两个电机的方向，另外4个IO口分别接两个电机的正交编码器输入，UART1与UART2跟上位机连接分别用于程序debug与上层指令控制。1.5.stm32主控硬件整体框图第一个版本的硬件电路是用飞线连接的各个模块，电路稳定性很差，而且外观极其丑陋。痛定思痛，决心老老实实设计电路板，把各模块集成到一个板子上，经过两次改板打样，终于成功了。如图9，板子简洁美观，而且接插端子布局合理，符合我一向严苛的标准。（图9）stm32主控电路板好了，有了这个电路板就好办多了。针对这个电路板，讲讲我的设计思路吧。首先需要设计一个电源系统，用于单片机供电、电机供电、外部设备供电，同时还要考虑电源反接、过压、短路等保护；然后需要设计一个stm32单片机最小系统电路；最后围绕stm32最小系统，需要设计电机驱动、UART转USB、编码器信号捕获这些外围电路，同时还要考虑电机堵转保护、电机对系统电源干扰等问题。逐一采坑之后，差不多就完成设计了。stm32主控硬件整体框图，如图10。（图10）stm32主控硬件整体框图

研究了从云到网络边缘的高性能处理是如何使物联网(物联网)蓬勃发展，从而为人工智能奠定了基础。博客文章中还有一个需要我们充分关注的方面：人工智能的进步与网络威胁的发展密切相关。每秒钟就会发现五种新的恶意软件变体。世界各地的组织每小时都会受到一百次以前未知的恶意软件攻击。每天都会有100万个新的恶意文件出现在连接的世界中。随着越来越多的设备和系统连接到网络上，网络犯罪已经对我们的技术资产--乃至整个社会的安全构成越来越大的威胁。机器学习被证明是一把双刃剑：虽然ML能够使工业级恶意软件检测程序更有效地工作，但它很快就会被坏角色用来增强攻击的进攻能力。事实上，一群来自阿姆斯特丹大学最近演示了这是如何工作的。在从cpu翻译旁路缓冲器(TLB)泄露信息的侧通道攻击中，白帽黑客使用新颖的机器学习技术来训练他们的攻击算法，并将其提升到一个新的性能水平。他们相信机器学习技术将提高未来侧通道攻击的质量。为了防止新的、有效的人工智能和ML技术的出现改变权力的平衡，我们必须把重点放在如何利用人工智能来提高系统的安全性和数据隐私。ML如何增加系统安全性基于ML的安全的一个很好的例子是异常检测，其中系统“检测”数据流中的异常行为或模式。这个过程在过去经常被应用于垃圾邮件和恶意软件的检测，但是机器学习可以被扩展到寻找系统中更微妙和复杂的异常行为。虽然监测和保护免受外部威胁对于有效的系统防御至关重要，但很少有组织意识到内部威胁。在一项调查中2016年埃森哲他们发现，三分之二的接受调查的组织成为从组织内部窃取数据的受害者。在这些情况下，91%的人报告说，他们没有有效的检测方法来识别这类威胁。机器学习可以极大地帮助开发有效的、实时的分析和异常检测能力，以检测和消除来自系统内部的基于用户的威胁。隐私保护机器学习在人工智能的数据提供者(无论是在培训阶段还是在推理阶段)不想提供不受保护的数据的应用程序是很容易识别的。随着新的欧盟通用数据保护条例(GDPR)自2018年5月25日起生效，任何处理欧盟公民数据的企业都必须保护隐私，而不遵守规定可能导致巨额罚款。在工业环境中，也有一些应用程序，在这些环境中，数据隐私对系统提供者至关重要。例如，在预测维护机器中，数据被用来确定在役设备的状态，以精确地预测应该在什么时候进行维护。此方法实现节省大量费用超过常规或基于时间的预防性维护，因为任务只在需要时执行，并且希望在系统故障之前执行。参与服务的机器所有者显然有意从生成的数据中获益，但是，他们也对不与使用同一台机器的竞争对手共享其数据非常感兴趣。这使维护服务提供商陷入困境。关键问题是：企业如何能够继续尊重隐私问题，同时仍然允许使用大数据来提升企业价值？使用同态加密，计算中使用的任何数据都保持加密形式，并且只对预期用户可见。计算结果--一旦解密--与应用于明文的相同计算结果相匹配。此外，NXP使用的基于属性的身份验证基于IBMResearch开发的身份混合器协议。它依赖于灵活的公钥(化名)和灵活的凭证的组合，允许用户只共享某个事务所需的信息，而不显示任何其他属性。好处是显而易见的：“互联网就像月球表面，它永远不会忘记一个脚印。有了身份混合器，我们就可以把它变成一个沙滩，经常冲走一切。“简.卡尼梅西、密码学家和身份混合器的共同发明者。攻击机器学习：训练时的攻击即使在ML的第一阶段，当训练数据被收集并输入到ML模型时，也会发生攻击。为了防止改变数据或操纵ML模型的结果，一个典型的应用程序是一个从用户发送的数据中训练出来的异常检测工具。如果用户故意发送不正确的输入来“毒害”训练数据，这可能导致机器学习模型在推理时性能差甚至失败。推理时的攻击：对抗性的例子在推理阶段还必须保证用户的隐私。当对私有或敏感数据进行推断时，这一点尤其重要。用户也可以是攻击者。作为攻击手段，用户可以使用所谓的对抗性示例。对抗性示例是一个有效的输入数据，它将导致机器学习模型对其进行错误解释。这种看似良性的攻击可能造成灾难性的后果，例如，如果我们想到在安全危急情况下的道路标志分类。在停车标志上贴上特制的贴纸，研究人员已经证明他们可以欺骗图像分类器误解或根本不识别符号。虽然这个标志在人眼看来是有规律的停车标志，但是机器学习模型却无法看到它本身。对抗性例子的概念并不新鲜。新发现的是其后果的严重性，比如在停车标志对抗性的例子中撞毁了一辆自动驾驶汽车。ml作为服务：IP保护机器学习模型的价值主要存在于相关的数据集中。培训数据的收集成本可能很高，或者很难获得。当机器学习作为一种服务提供时，用户只能访问模型的输入和输出。例如，对于图像分类器，用户提交图像并返回其类别。对于用户来说，为了避免为将来的使用付费，制作模型本身的副本可能很有诱惑力。一种可能的攻击是对所选择的输入数据进行查询，获取相应的输出，并对所获得的数据集进行训练，以获得一个功能等价的模型。为什么现在是时候检查你的防御机制了？在NXP，我们建造了一些世界上最先进的安全设备。我们在它们内部创建对抗措施，以保护它们免受广泛的逻辑和物理攻击，例如侧通道或模板攻击。黑客依靠人工智能从安全系统中提取机密和关键信息只是时间问题，因为这只会增强他们的“学习”能力。为了应对这些不断变化的威胁，人工智能的影响必须成为物联网系统安全的组成部分。如果人工智能机器学习模型的训练和推理不能成为未来对手的大门，则必须从一开始就考虑设计的安全性和设计原则的隐私性。幸运的是，人工智能领域应用从物联网安全学到的经验还不算太晚。如果我们在设计未来的基础设施和设备时牢记这一点，那么AIoT就有能力改变我们的生活。把未来的黑匣子变成光明的盒子是我们的责任。

FiberGrid是一种用于机器人技术的廉价3D打印光学传感器框架。如果您不想花费数年时间学习电子产品，如何将传感器与微控制器和DSP接口，但您已准备好开始构建机器人行动，这个项目适合您！忘记RaspberryPI，arduino，PIC和其他MCU。有一种更简单，更便宜的方法可以为项目添加传感器。以便宜的塑料光纤价格为您的机器人添加数百个3D打印机械传感器。该项目的目标是将电子产品排除在外，让世界各地的十岁儿童和成年人在不购买昂贵组件和花时间学习电子产品的情况下制造复杂的设备。这个怎么运作光纤网格硬件由两部分组成：光源和带外壳的摄像头。它们通过廉价的塑料纤维连接到3D打印传感器。光源将光线照射在具有裸露光纤末端的网格上。光纤将光线传输到光阻传感器。剩下的光线被另一根光纤传送到相机外壳。在PC，笔记本电脑，平板电脑，手机，RaspberryPI上运行的相机软件或任何已经或可以与相机连接的相机软件都会将每个输入光纤的光线转换为一个值。您可以根据阻挡光的原理设计传感器。或者，LED可以放置在各个传感器内。在任何一种情况下，FiberGrid都能够感知机械传感器阻挡多少光线并为您提供软件价值。该软件如何工作FiberGrid软件有两个部分。FiberCal是一个校准程序，可以在摄像机的视野中查找光纤的中心和边界，并将它们保存到C++头文件（fiberinit.h）。其次是FiberGrid“驱动程序”。它包含编译期间的头文件，并提供用于读取传感器的简单API。两个程序都依赖OpenCV库来读取光纤束中的传感器值。驱动器和校准软件分开有两个原因。通过人类交互可以更精确地检测纤维。您可以通过单击手动更改阈值，光纤可视大小以及手动添加或删除光纤。如果您正确地使用硬件设备，光纤的位置永远不会改变。第二个原因是便携性。驱动程序可能用50行python代码编写或用C++重写而不使用OpenCV或用Basic或javascript编写，同时校准实用程序不需要更改。这里光纤网格校准实用程序（fc）检测网格中的3根光纤。左边的图像是其中一根纤维的特写。Git克隆。切换到目录并输入make。构建硬件并将其连接到您的计算机。运行fc（fiberCal）并按“s”生成fiberinit.h。使用fc滑块进行最佳光纤检测（光纤周围的绿色方块）。将fiberinit.h，fibergrid.h和fibergrid.cpp添加到项目中或运行ft（fibertest.cpp）。使用FiberGrid::read（）或FiberGrid::readNormalized（）来获取传感器值！运行项目以在调试屏幕上查看传感器值。注释掉FIBERGRID_DEBUG以禁用驱动程序调试屏幕。传感器如何工作您可以制作无数的传感器，以便与光纤网一起使用。纤维可以原样用作复眼。传感器可以3D打印，由纸板或吸管和口香糖制成。尝试将光纤模块中的一根光纤和相机中的另一根光纤放入空心咖啡搅拌器（吸管）或光纤包层的每一侧。在屏幕上观看凸轮时，将光纤推入或拉出或弯曲吸管。注意屏幕上一个点的亮度如何变化。你刚刚制作了第一个传感器。可以使用来自一次性3D电影院眼镜或旧显示器的一片平面偏振塑料（胶片）来制作旋转传感器。制作一个带有两个相对于彼此旋转的小块的传感器。当片的偏振为90度时，它们将阻挡来自发射器光纤的大量光。这就是3D模型包中的fibergrid_sensor1的工作原理。根据您的光纤，弯曲可能会散射光线并改变传感器值。为了弥补这一点，将两根光纤捆绑在一起传感器。一根光纤将通过一个使光线变暗的连接点连接到传感器，另一根光纤直接连接到发光光纤。该发射器光纤必须与发射器光纤捆绑到传感器。或者，LED可以直接放置在传感器内部，两个光纤由一个LED点亮。通过相对于第二光纤值变化调节传感器值，可以在软件中补偿由于光纤的物理变形引起的光强度的降低。制作位置传感器很容易。测量力更难。以下是能想到的：找到坚固但柔顺的半透明matherial/3D打印机灯丝。刚性反光材料，可在弯曲时改变以一定角度反射的光线量。液压/气动/机械称重传感器，间接改变光纤的位置。目标是使其具有一定的线性，要求尽可能小的位移并在良好的温度范围内保持稳定。16个连接器网格，插入3根光纤和13个分流器。护罩安装在栅格和相机周围。相机向前滑动以防止其移动。用螺栓将相机固定在“工作台”上。看着网格的相机在顶行删除了4个插头来源：hackaday.io电路城原创内容，未经允许，不得转载！板卡评测合作邮箱：yanfen.mo@supplyframe.cn