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。

SpiderRobot是一款出色的机器人套件，适用于想要开始制作机器人的机器人爱好者和业余爱好者。第1步：调整伺服电机位置在开始组装之前，我们需要手动调整伺服电机的角度调整。否则，您的机器人将无法正常工作。将伺服臂连接到伺服器上，然后顺时针缓慢转动伺服臂，直到臂停止。如果伺服臂没有停在上图所示的相同角度，也没关系。重要的是我们找到了伺服的终点。从伺服器上拆下伺服臂并重新定位，使其垂直于伺服主体。逆时针缓慢转动伺服臂，直到它与伺服主体平行，如图所示。这是舵机的中心位置，重要的是在开始组装机器人之前将8个舵机集中在一组中。伺服臂与伺服体平行后，拆下伺服臂并将其放在一边，以便以后组装。如果您的伺服电机是360度模拟伺服，则不能进行手动布线。这就是为什么您可以使用我与您共享的代码来校准伺服电机的原因。如上面（3）的电路图，把你的伺服电机变成1.2.3.4.5.6.7.8。通过将底部的代码连接到引脚上，将代码安装到您的arduino。如果不这样做，您的机器人将无法稳定工作。伺服校准代码：#include//includeservolibrary//Define8ServosServomyServo1;//FrontLeftPivotServoServomyServo2;//FrontLeftLiftServoServomyServo3;//BackLeftPivotServoServomyServo4;//BackLeftLiftServoServomyServo5;//BackRightPivotServoServomyServo6;//BackRightLiftServoServomyServo7;//FrontRightPivotServoServomyServo8;//FrontRightLiftServovoidsetup(){//putyoursetupcodehere,torunonce:myServo1.attach(1);myServo2.attach(2);myServo3.attach(3);myServo4.attach(4);myServo5.attach(5);myServo6.attach(6);myServo7.attach(7);myServo8.attach(8);myServo1.write(90);myServo2.write(90);myServo3.write(90);myServo4.write(90);myServo5.write(90);myServo6.write(90);myServo7.write(90);myServo8.write(90);}voidloop(){//putyourmaincodehere,torunrepeatedly:}如果您已完成伺服调整，您可以进入“腿部组装”阶段。第2步：腿部组装阶段您必须按照逐步的视觉效果进行腿部连接。您可以按照原理图中的步骤名称进行连接。准确重复步骤1到104次并构建4条腿：第1步：将伺服单臂放在基座枢轴板上，并将伺服安装螺钉从腿向上枢轴板的后部拧入伺服单臂。第2步：将伺服单臂连接到站立伺服臂上，并将伺服安装螺钉连接到伺服上。从腿伺服臂的背面拧上伺服单臂。第3步：使用M3x10mm螺钉和M3纤维螺母将腿平行接头连接到腿件上。第4步：使用M3X10mm螺钉和M3纤维螺母将腿件连接到腿伺服臂。第5步：将伺服插入伺服支架。第6步：将舵机的顶端插入基座舵机插槽。第7步：使用两个M3x12mm螺钉和两个M3光纤螺母将伺服支架连接到腿伺服插座。第8步：使用M3X10MM螺钉和M3光纤螺母将支腿平行板连接到支腿的另一端。第9步:将舵机旋转到中心位置，将腿平行关节水平定位，使用随舵机提供的舵机臂螺钉将腿部舵机臂连接到舵机上第10步：使用两个M3x10mm螺钉和两个M3螺母将前面步骤中的腿组件连接到腿底部枢轴板上。腿部组装有点困难，但相信我，如果这些阶段结束了，剩下的就来了。如果您已经完成了这些步骤，让我们继续进行”车身装配“部分。第3步：车身组装在这个阶段，你应该小心数字。原理图是根据零件编号解释的，因此您应该在组装之前阅读我们创建的列表；模式1和2的部分列表：1-车身上板2-M3x10MM螺丝3-伺服电机4-M3螺母5-M3纤维螺母7-M3x12MM螺丝8-垫片10-伺服支架11-使用四个M3x10mm螺钉和四个M3扁平螺母将四个阀杆垫片连接到阀杆底板。12-将四个舵机放在机箱顶板的顶部。13-将伺服支架连接到每个伺服的顶部。14-使用M3x12mm螺钉和M3光纤螺母将每个伺服支架连接到机箱顶板上。第4步：Arduino连接是时候在Arduino和组件之间建立联系了。请按照说明进行操作：前左轴：引脚2左前提升:Pin3左后轴：引脚4左后提升:Pin5后右轴：引脚6右后提升:Pin7前右轴：引脚8前右提升：引脚9红外模块：引脚12如电路图所示，按从第2个数字引脚到第9个数字引脚的顺序连接伺服电机。如图所示，将IR接收器模块连接到第12针。由于蜘蛛机器人与多个伺服电机一起工作，因此ardunon的功率不足，为此我们需要外部电源输入。您需要使用最小4.8v最大5v的电源为屏蔽罩通电。您将提供什么样的能量取决于您，无论是使用lipo电池还是经典电池。这里重要的是它不应该超过5伏，否则你的Arduino会被损坏。我与您分享了一些电池样品（第二张图片）作为示例。如果要在上侧使用锂电池类型的电池，则必须使用侧面的降压电路。因为大于5伏的电压会损坏您的卡。如电路图（第三张图）所示，将降压电路的输出设置为5伏并将其连接到屏蔽层就足够了。此外，您可以改用经典的AAA电池。为此，您应该将4节AAA电池插入电池座，然后连接到Arduino扩展板。外文原文：点击进入声明：本文由Hackaday授权电路城翻译，系电路城的原创内容，转载请注明出处！

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。

绘图机器人/笔式绘图仪/绘图机是著名机器AxiDraw的开放硬件版本，它是一款笔式绘图仪，能够在几乎任何平面上书写或绘图。它可以用钢笔、永久性记号笔、铅笔和其他书写工具书写，以应对各种应用。其独特的设计具有延伸到机器之外的书写头，可以在比机器本身更大的物体上绘图。该机最大的优点是由于该机的核心XY延伸设计，可以放在书本上方。这种绘图机器人/钢笔绘图仪/绘图机类似于市售的AxiDraw。它由ArduinoUno控制器驱动，使用CNCShield和GRBL固件建造绘图机器人的成本在75美元之间，具体取决于您在哪里购买零件以及您是否已经拥有一些零件，例如Arduino。最大绘图面积24*30CM。第1步：所需零件和材料2xNema17步进电机2x线性杆M8x450mm用于X轴2x线性杆M8x350mm用于Y轴用于Z轴的2x线性杆3mm（您可以从旧CDROM中获取）1x螺纹杆M8x480mm8xLM8UU轴承1xServoSg901xSpring5m（来自圆珠笔）2xGT2滑轮，16齿5x轴承624zz1x2000mmGT2腰带1xArduinoUno1xCNCShield2xA4988带散热器的步进驱动器6x跳线1x12V2A电源螺母零件：7xM3-0.55xM4-0.74x5/16in-18螺丝零件：13xPhillipsM3-0.5x16mm4xPhillipsM3-0.5x6mm5xPhillipsM4-0.7x35mm1xHexM3-0.5x20mm螺丝垫圈：4x5/16inwasher4xM3washers第2步：3D打印从Thingiverse下载文件在Cura或任何其他切片器中打开3D模型。在所有部件上使用75%的填充物（70-100%的填充物也可以）以0.10–0.20毫米层高打印所有部件用PLA印刷在Penholder、Slider、X_Support_L和X_Support_R上使用支撑注：最长的部分大约需要10小时，最短的部分需要30分钟打印PLA适合这种设计。我在BuildTak上以200C打印。所有部件都不需要筏板或边缘。我建议只支持笔架和直立的Z轴端板。第3步：组装X轴请记住，您需要(2)根350毫米和(2)根450毫米长的线性杆取出(2)根450mm线性杆并将它们插入任一x支撑部件使用时可能需要使用圆锉来平滑插入它们的孔此外，您可以使用橡胶槌来帮助插入杆现在取出螺纹杆并将其插入下面的孔中。在x支撑部分的两侧送入5/16英寸垫圈和5/16英寸螺母第4步：组装X轴轴承现在您想将LM8UU轴承推入顶部和底部翻盖上的位置（顶部和底部翻盖各有(4)个轴承）取(4)个624zz轴承并将它们推过3D打印的惰轮。将第5个轴承留到以后组装Y轴时使用组装X轴（托架）安装(4)个M3-0.5x20mm螺钉、(4)个M3螺母、(4)个M3垫圈和(4)个624zz轴承，并安装惰轮取一个螺钉并将垫圈穿过它，垫圈将靠在轴承上。螺母将位于托架底部，用于将轴承固定到位组装X轴（X支撑）将翻盖滑过450毫米（X轴）线性杆再次使用橡胶锤将最后一个X支撑连接到线性杆上确保杆在两侧均等地伸出将螺纹杆的另一端穿过X支撑上的孔装上最后一组螺母和垫圈以将X支撑固定到位现在X轴已完成，您可以为每个X支撑使用(2)个PhillipsM3-0.5x16mm螺钉，以帮助防止线性杆滑动第5步：组装Y轴Y-背面取(2)根350mm线性杆并使用橡胶锤将其插入Y形背板获得(1)M4-0.5x35螺丝、(1)M4螺母和第5个624zz轴承获取(2)个M3-0.5x16螺钉以固定线性杆将螺钉插入Y形背板时将轴承滑入Y-正面通过LM8UU轴承滑动线性杆/Y型后部部件并使用橡胶锤连接Y型前部部件第6步：组装XY轴（皮带）使用尖嘴钳帮助引导GT2腰带更轻松地穿过翻盖取出皮带的两端，将它们滑过底座滑块上的“齿”腰带要紧，不能松注意一旦GT2带上，翻盖不容易移动是正常的第7步：组装Z轴获取(2)根3mm线性杆和以下3D打印部件（滑块、笔架、底座滑块、3MM公制拇指螺丝）获取(1)个六角M3-0.5x20mm螺钉和公制拇指螺钉并将它们推到一起。使用强力胶将它们粘在一起。获取(3)个M3-0.5x16mm螺钉，您将使用这些螺钉将底座滑轨固定到Y前部。您可能需要使用(3)个M3-0.5螺母将其固定到位将滑块和笔架推到一起，做成一件现在拿起那个新零件和(2)3mm线性杆，并将杆滑过孔。在两个部件之间放置一个小弹簧，以便有一点压力来抬起滑块。您可能需要将弹簧剪短一点，直到滑块上有足够的压力。第8步：电路部分可以使用ArduinounoCNCShield准备好您的所有电路1)4pcsA4988步进电机驱动器2）扩展板A4988驱动3)ArduinoUNO首先取下水槽并粘在A4988电机驱动器上。4pcsA4988步进电机驱动器连接在扩展板上A4988驱动器模块，然后将arduino与扩展板连接并连接所有接线屏蔽还具有内置的微步进控制-这意味着而不是像大型CNC那样使用全步或半步可以，我们可以使电机移动1/16或1/32步长，以使激光以尽可能高的精度移动。但是，电机会消耗更多电力：它们会更快变热。要使用微步进模式，请将一些模式引脚短接在一起。不同的组合给出不同的分辨率。查看图表以了解可能的不同配置。当屏蔽被编程时，将A4988驱动程序添加到它并连接其余的电子设备。要找到步进电机的线圈，请使用万用表。如果两根导线之间存在电阻，则您有一个线圈。在原理图中，线圈由两条相同颜色的电线表示。第9步：软件部分Inkscape图形设计软件（绘制或导入图形）InkscapeMIGRBL扩展（将图形转换为G代码）通用G代码发送器（将G代码发送到引起绘图运动的机器人）GRBL是Arduino固件（编程到ArduinoUno）Arduino：https://www.arduino.cc/en/software通用G代码发送器：https://winder.github.io/ugs_website/...墨景：https://inkscape.org/release/inkscape..4xiDraw&km激光：https://drive.google.com/file/d/1YO8-...处理：https://processing.org/download/绘图到G代码处理：https://drive.google.com/file/d/1PIFx...你做了这个项目吗？与我们分享吧！以上内容翻译自网络，原作者SmartTronix，如涉及侵权可联系删除。

本篇是关于如何自己制作手势控制汽车的文章。基本上是MPU-60503轴陀螺仪、加速度计的简单应用。在此基础上，还可以做一些其他模块的添加。在这篇文章中，我将重点介绍两个HC-05蓝牙模块之间的蓝牙到蓝牙通信，通过了解如何使用它、如何将其与Arduino连接以及如何通过蓝牙模块传输数据。下面给出了机器人和发射器单元的连接图，可以用于参考。现在来说说蓝牙模块配置。基本上，HC-05蓝牙模块带有从属模块出厂设置。这意味着我们可以通过插入它来向模块发送数据。不需要做任何其他设置来从移动设备发送数据到HC-05模块。只需输入其默认密码(1234/0000)即可连接。但是如果我们想使用这个模块将数据发送到其他相同的模块或移动设备呢？在这个项目中，我们做同样的事情，通过蓝牙模块发送数据。由mpu-6050陀螺仪传感器收集到另一个蓝牙模块。所以要做到这一点首先我们需要配置这两个蓝牙模块。使它们在通电后可以自动相互绑定。在这里，第一个模块充当从设备，它将接收来自远程单元的信号并安装在汽车上。并将第二个配置为主设备，它将充当发送器单元并向从设备发送数据，所以首先将第一个蓝牙模块配置为从设备。为此，请按照此接线图将其与Arduino连接。并按名称上传代码配置。断开模块。按住模块上的ky并将其连接回去。您将看到模块上的LED闪烁较慢。每2秒一次。这意味着HC-05处于AT命令模式。现在打开串行监视器，将波特率更改为9600，输出类型为NL和CR。现在在发送框中键入AT并发送。如果它回复ok，则表示一切都很好。但如果不是，并且回复有错误，请再次发送AT。直到它回复ok或chek连接并再次发送AT得到模块的OK响应后，一一输入以下命令，AT+ORGL并发送。此命令会将模块设置为出厂设置。AT+RMAAD此命令将从任何先前的配对中释放模块AT+串口？检查模块的当前波特率AT+UART=38400,0,0设置波特率为38400AT+角色？检查角色是slave还是master。它回复0或1。如果模块是从属设备，则回复0，如果是主设备，则回复1将角色设置为从设备。输入AT+ROLE=0AT+地址？检查模块地址。记下这个地址，得到这个地址后，就完成了对从模块的配置。现在是时候将第二个蓝牙模块配置为主设备了。将此模块与Arduino板连接并进入AT模式。正如我们对上一个所做的那样。按给定的顺序输入这些AT命令。AT+ORGLAT+RMAADAT+串口？AT+UART=38400,0,0AT+角色？将此模块的角色设置为主设备。AT+角色=1AT+CMODE=0这样模块将只连接单个设备。默认设置为0现在将此模块与从设备绑定以执行此输入，AT+BIND="从机地址"就搞定了现在为MPU-6050传感器和I2C通信安装库。由于MPU-6050陀螺仪传感器具有I2C接口。从这里下载库和源代码：http://www.mediafire.com/file/l8mru5emulb8x93/gesture_control_robot.rar/file如果您已预先安装这些库，请跳过此步骤。现在使用USB电缆将汽车单元与电脑连接。选择正确的com端口和板卡类型。并按名称“Gesture_controled_Robot__car_unit_”上传程序。上传程序时，请确保电池和蓝牙模块未与汽车连接。//programbyShubhamShinganapureon3-10-2019////forGesturecontroledRoboticCarintlm1=8;//leftmotoroutput1intlm2=9;//leftmotoroutput2intrm1=10;//rightmotoroutput1intrm2=11;//rightmotoroutput2chard=0;voidsetup(){pinMode(lm1,OUTPUT);pinMode(lm2,OUTPUT);pinMode(rm1,OUTPUT);pinMode(rm2,OUTPUT);Serial.begin(38400);sTOP();}voidloop(){if(Serial.available()>0){d=Serial.read();if(d=='F'){ForWard();}if(d=='B'){BackWard();}if(d=='L'){Left();}if(d=='R'){Right();}if(d=='S'){sTOP();}}}voidForWard(){digitalWrite(lm1,HIGH);digitalWrite(lm2,LOW);digitalWrite(rm1,HIGH);digitalWrite(rm2,LOW);}voidBackWard(){digitalWrite(lm1,LOW);digitalWrite(lm2,HIGH);digitalWrite(rm1,LOW);digitalWrite(rm2,HIGH);}voidLeft(){digitalWrite(lm1,LOW);digitalWrite(lm2,HIGH);digitalWrite(rm1,HIGH);digitalWrite(rm2,LOW);}voidRight(){digitalWrite(lm1,HIGH);digitalWrite(lm2,LOW);digitalWrite(rm1,LOW);digitalWrite(rm2,HIGH);}voidsTOP(){digitalWrite(lm1,LOW);digitalWrite(lm2,LOW);digitalWrite(rm1,LOW);digitalWrite(rm2,LOW);}对远程单元执行相同操作。按名称远程打开程序。并将其上传到远程单元。//programmodifiedon3/10/19by//byShubhamShinganapure.////forGesturecontroledRoboticCar(remote)#include"I2Cdev.h"#include"MPU6050_6Axis_MotionApps20.h"//#include"MPU6050.h"//notnecessaryifusingMotionAppsincludefile//ArduinoWirelibraryisrequiredifI2CdevI2CDEV_ARDUINO_WIREimplementation//isusedinI2Cdev.h#ifI2CDEV_IMPLEMENTATION==I2CDEV_ARDUINO_WIRE#include"Wire.h"#endif//classdefaultI2Caddressis0x68//specificI2Caddressesmaybepassedasaparameterhere//AD0low=0x68(defaultforSparkFunbreakoutandInvenSenseevaluationboard)//AD0high=0x69MPU6050mpu;#defineOUTPUT_READABLE_YAWPITCHROLL//MPUcontrol/statusvarsbooldmpReady=false;//settrueifDMPinitwassuccessfuluint8_tmpuIntStatus;//holdsactualinterruptstatusbytefromMPUuint8_tdevStatus;//returnstatusaftereachdeviceoperation(0=success,!0=error)uint16_tpacketSize;//expectedDMPpacketsize(defaultis42bytes)uint16_tfifoCount;//countofallbytescurrentlyinFIFOuint8_tfifoBuffer[64];//FIFOstoragebufferVectorFloatgravity;Quaternionq;floatypr[3];//[yaw,pitch,roll]yaw/pitch/rollcontainerandgravityvectoruint8_tteapotPacket[14]={'$',0x02,0,0,0,0,0,0,0,0,0x00,0x00,'\r','\n'};volatileboolmpuInterrupt=false;//indicateswhetherMPUinterruptpinhasgonehighvoiddmpDataReady(){mpuInterrupt=true;}#includeSoftwareSerialBTSerial(10,11);//RX|TXintbt=8;intx=1;voidsetup(){#ifI2CDEV_IMPLEMENTATION==I2CDEV_ARDUINO_WIREWire.begin();TWBR=24;//400kHzI2Cclock(200kHzifCPUis8MHz)#elifI2CDEV_IMPLEMENTATION==I2CDEV_BUILTIN_FASTWIREFastwire::setup(400,true);#endif//initializeserialcommunication//(115200chosenbecauseitisrequiredforTeapotDemooutput,butit's//reallyuptoyoudependingonyourproject)Serial.begin(115200);BTSerial.begin(38400);//while(!Serial);//waitforLeonardoenumeration,otherscontinueimmediatelySerial.println(F("InitializingI2Cdevices..."));mpu.initialize();//verifyconnectionSerial.println(F("Testingdeviceconnections..."));Serial.println(mpu.testConnection()?F("MPU6050connectionsuccessful"):F("MPU6050connectionfailed"));//waitforready//loadandconfiguretheDMPSerial.println(F("InitializingDMP..."));devStatus=mpu.dmpInitialize();//supplyyourowngyrooffsetshere,scaledforminsensitivitympu.setXGyroOffset(220);mpu.setYGyroOffset(76);mpu.setZGyroOffset(-85);mpu.setZAccelOffset(1788);//makesureitworked(returns0ifso)if(devStatus==0){//turnontheDMP,nowthatit'sreadySerial.println(F("EnablingDMP..."));mpu.setDMPEnabled(true);//enableArduinointerruptdetectionSerial.println(F("Enablinginterruptdetection(Arduinoexternalinterrupt0)..."));attachInterrupt(0,dmpDataReady,RISING);mpuIntStatus=mpu.getIntStatus();//setourDMPReadyflagsothemainloop()functionknowsit'sokaytouseitSerial.println(F("DMPready!Waitingforfirstinterrupt..."));dmpReady=true;//getexpectedDMPpacketsizeforlatercomparisonpacketSize=mpu.dmpGetFIFOPacketSize();}else{//ERROR!//1=initialmemoryloadfailed//2=DMPconfigurationupdatesfailed//(ifit'sgoingtobreak,usuallythecodewillbe1)Serial.print(F("DMPInitializationfailed(code"));Serial.print(devStatus);Serial.println(F(")"));}//configureLEDforoutputpinMode(bt,INPUT);}//================================================================//===MAINPROGRAMLOOP===//================================================================voidloop(){if(digitalRead(bt)==HIGH){x++;delay(150);}if((x%2)==0){//ifprogrammingfailed,don'ttrytodoanythingif(!dmpReady)return;//waitforMPUinterruptorextrapacket(s)availablewhile(!mpuInterrupt&&fifoCount//otherprogrambehaviorstuffhere//.//.//.//ifyouarereallyparanoidyoucanfrequentlytestinbetweenother//stufftoseeifmpuInterruptistrue,andifso,"break;"fromthe//while()looptoimmediatelyprocesstheMPUdata//.//.//.}//resetinterruptflagandgetINT_STATUSbytempuInterrupt=false;mpuIntStatus=mpu.getIntStatus();//getcurrentFIFOcountfifoCount=mpu.getFIFOCount();//checkforoverflow(thisshouldneverhappenunlessourcodeistooinefficient)if((mpuIntStatus&0x10)||fifoCount==1024){//resetsowecancontinuecleanlympu.resetFIFO();Serial.println(F("FIFOoverflow!"));//otherwise,checkforDMPdatareadyinterrupt(thisshouldhappenfrequently)}elseif(mpuIntStatus&0x02){//waitforcorrectavailabledatalength,shouldbeaVERYshortwaitwhile(fifoCount//readapacketfromFIFOmpu.getFIFOBytes(fifoBuffer,packetSize);//trackFIFOcounthereincasethereis>1packetavailable//(thisletsusimmediatelyreadmorewithoutwaitingforaninterrupt)fifoCount-=packetSize;#ifdefOUTPUT_READABLE_YAWPITCHROLL//displayEuleranglesindegreesmpu.dmpGetQuaternion(&q,fifoBuffer);mpu.dmpGetGravity(&gravity,&q);mpu.dmpGetYawPitchRoll(ypr,&q,&gravity);Serial.print("ypr\t");Serial.print(ypr[0]*180/M_PI);Serial.print("\t");Serial.print(ypr[1]*180/M_PI);Serial.print("\t");Serial.println(ypr[2]*180/M_PI);if((ypr[1]*180/M_PI){BTSerial.write('F');}elseif((ypr[1]*180/M_PI)>=25){BTSerial.write('B');}elseif((ypr[2]*180/M_PI){BTSerial.write('L');}elseif((ypr[2]*180/M_PI)>=20){BTSerial.write('R');}else{BTSerial.write('S');}#endif}}else{BTSerial.write('S');}}在车载单元上插入从属蓝牙模块，在远程单元上主控蓝牙模块。一切就完成了。直接打开它，就可以开始播放了。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。

在本文中，我将向您展示如何使用无线PlayStation2(PS2)操纵杆来驾驶机器人坦克。该项目的核心使用了一块ArduinoUno板。它接收来自无线控制器的命令并设置电机的速度。也可以使用其他开发板（NodeMCU、Firebeetle等），本文中介绍的原理可以应用于其他模型的机器人和小工具。我还对语音命令进行了一些实验。如果您想在不用手的情况下远程控制机器人，或者如果您想让动作受限的人可以使用它，这可能会起到很大作用。例如，人们可能会想到机器人声控轮椅。这个项目我使用了一个DIY机器人套件，以及一些我最喜欢的工具：Adafruit.io、IFTTT和ArduinoIDE。第1步：工具和材料本项目使用了以下工具：烙铁和电线。直流电机已经带有焊接在其端子上的电线......但它最终会破裂，您可能需要重新焊接它。因此，请考虑手上有一个好的烙铁和电线。EVA泡沫板（或其他非导电材料）。我在这个项目中使用的机器人底盘是铝制的，电路板安装在这个金属部件上。我在板和金属板之间使用了一层泡沫板，以避免可能产生短路。双面胶带。它起到将泡沫板粘合到电路板上，以及安装H桥模块的作用。剪刀，用于切割一些泡沫板矩形。我在我的项目中使用了以下硬件部件：基于ArduinoUno的开发板。它用作机器人的主控制器。它非常易于使用和使用ArduinoIDE进行编程，非常适合电子和编程初学者。L298N双通道H桥模块。该模块允许将来自Wemos（或Arduino）的3.3V信号放大到电机所需的12V。DIY机器人底盘坦克。这个很棒的套件包含建造坦克所需的一切：两个直流电机、齿轮、履带、螺栓、螺母等。它已经配备了组装底盘所需的工具，非常适合初学者！PS2无线遥控器。该视频游戏控制器可以向接收器无线发送命令，接收器可以使用串行通信与微控制器连接。186503.7V电池(x3)。这个机器人使用12V电机。我使用了三个串联的3.7V电池为它们供电。3S18650电池座。可串联放置三节18650电池，并可轻松固定在水箱背面。18650电池充电器。您的电池最终会耗尽电量。发生这种情况时，电池充电器会派上用场。跳线。我使用6个公母跳线用于h桥和Wemos之间的信号，以及2个公母跳线用于5V和Gnd。如果你准备添加一些传感器，您可能需要更多。B型USB电缆。你需要这个来上传你的代码，大多数电路板已经带有自己的电缆。第2步：组装机器人起初，组装似乎很复杂，或者我会遇到诸如缺少零件之类的问题（考虑到组成套件的零件数量）。但是这个套件真的让我很惊讶！在我看来，所有的零件质量都很好，套件中还附有几个备件。因此，工作台下方的螺丝丢失不会使您无法执行您的项目，我发现这非常好（尤其是在丢了几个螺丝之后）。另一个优点是安装机器人所需的所有工具都包含在套件中（几个内六角扳手和螺丝刀）。我相信这使得该套件非常适合没有很多工具的初学者！不过有一个消极的方面，我要强调文档的匮乏，机器人（中文电子表格文件）对用户不是非常友好，而且网上没有很多关于该项目的教程。另一个关注点涉及机器人结构的材料。底座完全由铝制成，如果印刷电路板的引脚接触框架，可能会导致短路。第3步：连接电路机器人背部安装了一个由三块18650电池组成的电源组。它为机器人提供11.1V(3x3.7V)电压。这足以为12V直流电机供电。L298N双通道H桥用于控制电机。它接收Arduino板的一些5V信号，并为电机提供更高的电压。它还允许电机在两个方向上运行，这取决于这些输入信号的组合。根据原理图连接每个设备。遵循您需要连接的引脚列表：ArduinoUno输入/输出：数字引脚3=>H桥ENA引脚数字引脚5=>H桥IN1引脚数字引脚4=>H桥IN2引脚数字引脚8=>H桥IN3引脚数字引脚7=>H桥IN4引脚数字引脚6=>H桥ENB引脚5V引脚=>H桥5V引脚Gnd引脚=>H桥Gnd引脚数字引脚10=>PS2接收器引脚6数字引脚11=>PS2接收器引脚2数字引脚12=>PS2接收器引脚1数字引脚13=>PS2接收器引脚73.3V引脚=>PS2接收器引脚5Gnd引脚=>PS2接收器引脚4H桥输入/输出：ENA引脚=>Arduino数字引脚3IN1引脚=>Arduino数字引脚5IN2引脚=>Arduino数字引脚4IN3引脚=>Arduino数字引脚8IN4引脚=>Arduino数字引脚7ENB引脚=>Arduino数字引脚65V引脚=>Arduino5V引脚接地引脚=>Arduino接地引脚Gndpin=>电池组负极线12V引脚=>电池组正极线OUT1=>右电机负极线OUT2=>右电机正极线OUT3=>左电机正极线OUT4=>左电机负极线PS2接收器：引脚1（数据）=>Arduino数字引脚12引脚2（命令）=>Arduino数字引脚11引脚4（接地）=>ArduinoGnd引脚引脚5（电源）=>Arduino3.3V引脚引脚6（注意）=>Arduino数字引脚10引脚7（时钟）=>Arduino数字引脚13第4步：设置ArduinoIDE对于这个项目，我使用ArduinoIDE对Arduino板进行编程。现在您的开发环境已准备就绪，让我们继续下一步！第5步：解释PS2无线控制器库PS2无线控制器是您的机器人项目的绝佳工具。它有数量惊人的按钮：20个数字按钮和2个模拟摇杆。这样，就有无限的可能性来控制您的机器人。我使用BillPorter的PS2X库将控制器连接到ArduinoUno板。它为控制器定义了一个PS2X类，其中包含一些从操纵杆读取模拟和数字输入的方法。使用以下代码（在设置之前或期间）创建此类的对象：定义对象后，必须使用以下函数将其链接到ArduinoI/O引脚：如果连接或控制器本身有问题，此功能可能会返回一些错误。库中使用的主要功能是用于读取数字和模拟输入的功能。要读取和数字输入，使用以下方法：其中按钮是要读取的按钮的名称。每个按钮的映射如下：方向键：PSB_PAD_UP=方向键向上按钮；PSB_PAD_DOWN=方向键向下按钮；PSB_PAD_LEFT=方向键左键PSB_PAD_RIGHT=方向键右键操作按钮：PSB_GREEN或PSB_TRIANGLE=绿色三角形按钮PSB_RED或PSB_CIRCLE=红色圆圈按钮PSB_BLUE或PSB_CROSS=蓝色x按钮PSB_PINK或PSB_SQUARE=粉红色方形按钮触发器：PSB_L1=左侧触发按钮1PSB_R1=右侧触发按钮1PSB_L2=左侧触发按钮2PSB_R2=右侧触发按钮2棍子：PSB_L3=左摇杆按钮（是的，您可以将摇杆作为按钮按下）PSB_R3=右摇杆按钮菜单：PSB_SELECT=选择按钮PSB_START=开始按钮要读取摇杆的模拟值（使用0到255之间的整数转换器），请使用以下方法：其中stick_axis代表摇杆和要读取的方向，如下：PSS_LY=左摇杆的y位置PSS_LX=左摇杆的x位置PSS_RY=右摇杆的y位置PSS_RX=右摇杆的x位置有了这些基本功能，您就可以在您的项目中使用PS2控制器了！在以下步骤中，我展示了一些结合这些按钮的Arduino草图示例！第6步：草图#1-Dpad按钮旧的视频游戏，例如SEGAMasterSystem和MegaDrive以及NintendoSNES，没有力敏按钮。方向按钮只是开/关按钮。对于这个第一个例子，我想模拟那些游戏机的旧视频游戏中的控件类型。对于第一个Sketch，我使用Dpad按钮作为机器人的输入。机器人使用每个按钮来执行一项基本运动：向前、向右转、向左转或向后移动。这些按钮具有二进制输出。这样，微控制器只会知道按钮被按下了，但不会理解它们被按下的力度。这样，一旦点击给定的按钮，电机就会全速运行。如果您根据我的原理图连接所有内容，您将获得以下输出：PSB_PAD_UP=前进PSB_PAD_DOWN=向后移动PSB_PAD_LEFT=左转PSB_PAD_RIGHT=右转正如我之前所说，电机将以固定速度移动。向左或向右转时，电机将反向运行，从而使机器人绕其轴转动。我在这个项目中付出了很多努力，以使其尽可能清晰和具有教育意义。如果您喜欢它，请不要忘记“喜欢”和“分享”它。您的支持对我很重要！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。

Nox是一款出色（且耗时）的机器人，它使用SLAM(ROS)和Kinect在其环境中导航。Nox是使用ROS、RaspberryPi和Arduino构建的差分驱动机器人。我开始这个项目是作为一个带有基本导航的机器人基地，然后我可以将其用于其他东西，比如吸尘器。然而，我很快决定让它成为一个具有适当设计的独立机器人，因为它经常在DIY机器人中缺失。在当前状态下，机器人可以使用SLAM（gmapping）来创建其周围环境的地图（使用Kinect深度感知来检测墙壁和障碍物）并在地图内定位自己。它可以规划一条通往给定目标的路径，并避开障碍物驱车前往。Nox由11.1v锂离子电池供电并由两个电机驱动。可以拆下前面板来更换电池。一个槽孔和一个螺钉将其固定，并允许放置不同长度的电池。我放了一个带屏幕的电池警报来监控水平。马达是来自两个12V直流电机（107rpm）Banggood。它们很好，但实际上我不需要机器人跑得那么快，我可以用一些速度换取更准确的编码器。关于设计，主要的限制是要有与Kinect很好集成的东西，因为我正在围绕它构建机器人。我的灵感来自许多现代风格物品的三角形外观（我不得不承认很多来自DeusEx）。我真的很想拥有一个漂亮而专业的机器人，因为它是DIY机器人中经常缺少的东西（但不要担心接线会像它应该的那样凌乱）。在CAD模型上花费几周时间来调整一切是必要的。侧面的灯是从我免费获得的除夕夜荧光棒中回收的，用于指示机器人状态。当Arduino没有连接到ROSmaster时（表示机器人程序还没有启动），指示灯非常快地连续闪烁3次。驾驶时，灯有更“呼吸”式的闪烁，闪烁速度取决于机器人的速度。结构如上所述，机器人是差动驱动的，因此电机放置在同一轴上。底座由木头制成，带有两个用于支撑的脚轮。我最初计划使用一个脚轮来避免超静现象，但找不到合适的脚轮。其余的结构主要由木头和金属支架制成，在任何DIY零售店都可以轻松找到。在机器人板的后部可以堆叠以放置电子板。Carter是由黑色塑料板制成，手工切割和粘合（也可以使用3D打印）。硬件主控制器内部是一个运行Ubuntu和ROS的RaspberryPi3B。Raspberry可以从外部计算机通过WiFi和ssh访问以向机器人发出命令。ROS程序使用Kinect执行里程计计算、导航规划和映射。RaspberryPi将速度命令发送到Arduino，后者通过Adafruit电机屏蔽用PID控制两个电机。它读取编码器的值，计算每个电机的速度并将该值发送回Raspberry进行里程计计算。Arduino和RaspberryPi通过USB连接，Arduino程序充当ROS节点（查找rosserial了解更多信息）。在安顿下来之前，我使用了不同类型的Arduino。起初我使用基本的ArduinoUno，但我没有足够的中断引脚来读取编码器值（使用Arduino读取编码器值的最佳方法）。速度和准确性受到限制，因为我不得不求助于其他编程技巧来使其工作。我尝试使用ArduinoLeonardo，但限制因素是内存，我不得不最终切换到ArduinoMega2560。因我有足够的内存和引脚来添加新功能，所以我因祸得福。Kinect360从一开始就是该项目的一部分，因为我想做SLAM（同步定位和映射），但又不想在激光雷达上花费大量资金。kinect基本上是一个25欧元的3D相机（当然不要期望与Hokuyo的精度相同），除了SLAM所需的深度扫描外，还可用于计算机视觉，具有加速度计和麦克风大批。所有这些对于项目的以下步骤都很方便。两个直流转换器用于转换电压。电机直接使用电池电压（或多或少11.1v）运行。命令部分（包括RaspberryPi、Arduino和编码器）在由电池转换的5V电压下运行。Kinect需要一个12v的稳定电压，并且转换器也从电池提供它。软件在软件部分，我使用了ROSKinetic。我真正编写的唯一节点是“nox_controller”，正如他的名字并没有真正暗示的那样，它用于根据Arduino数据（电机速度）计算里程计。在Arduino中，电机控制是通过PWM完成的。PID应该管理每个电机速度，但由于PWM/电机速度比非常线性，我通过直接命令速度获得了很好的结果，现在停用了PID。尽管正确的PID实施和校准正在进行中，但请不要担心。映射和路径规划用于SLAM的算法是gmapping。ROS上已经存在一个很好的实现，我使用了它。我计划在不久的将来尝试RGB-DSLAM。关于路径规划，我尝试了ROS上可用的不同本地规划器并使用DWA本地规划器解决，因为它为差分驱动机器人提供了最佳结果。我仍然有很多调整要做，因为Nox有时会在靠近门或一些障碍物时卡住。此外，经过一段时间的导航，特别是如果机器人正在更衣室，地图开始变得凌乱，机器人迷路了。我主要归咎于kinect的质量（以及它的抖动）和里程计。将来自编码器的里程计与IMU融合可能是解决此问题的下一步。为了尽可能获得最佳里程计，我进行了一些校准。我基本上是在一条直线上驾驶机器人，手动测量到起点的距离并将其与里程计距离进行比较。根据两者之间的差异，我计算了一个比例来纠正里程计测量。我通过自己旋转机器人并将里程计与现实进行比较，对旋转做了同样的事情。项目的后续步骤：具有随机目标生成或探索行为的完全独立的车载导航（目前仍然依赖外部计算机的某些部分）。将里程计与IMU融合（ROS提出了很好的卡尔曼滤波器实现）以提高准确性使用OpenCV添加一些计算机视觉功能实现语音识别（我正在考虑使用HARK-ROS，但如果有人提出建议，我愿意接受）本方案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。

M1漫游者是一种无人地面车辆，兼容多微控制。在构建了多个室内机器人之后，我决定构建一个能够穿越崎岖地形的室外机器人。我称之为“M1-Robot”。M1-Robot电机可以轻松驱动四个直流电机，使用Arduino驱动，因此它非常适合任何机器人项目，我认为这将为更强大的机器人打造梦幻般的心脏，因此我设计了越野四轮驱动M1挠。它不仅仅是一辆遥控车，它可以被编程为按照一组指令自动驾驶，甚至可以通过远程计算机进行控制，并且可以像遥控车一样通过游戏控制器和自定义操纵杆使用。硬件许可：欧洲核子研究中心许可软件：其他授权文件：CCBY-SA第1步：设计设计您自己的产品或原型很有趣，但是当您决定以实际尺寸制作时，它会变得更加复杂。所以我选择GoogleSketch-up2017作为强大而简单的设计工具，它允许您将模型的蓝图导出到激光切割机甚至3D打印机。我花了前三个星期设计和建造机器人的外壳。至于材料，我得到了一张3毫米的木板。机器人的最后布线不太好，由于时间限制，包括将整个Roadkill塞入船体。我认为我的机器人的一个恰当名称是M1Rover。因为我打算开发它的一个版本，比如M2、M3等。它是在一个套件中设计的，你所要做的就是用一些螺丝组装它。第2步：组件和功能⦁长达三个小时的运行时间！⦁专为ArduinoUno、Mega和Nano设计。⦁5V-9V直流工作电压⦁3mm厚的木质底盘⦁68mm直径轮子L298N双H桥电机/步进⦁9v电池为直流电机供电⦁9v电池为Arduino供电⦁前后LED灯7个⦁HC-06蓝牙模块⦁Arduino传感器扩展板v5.0⦁超声波换能器HCSR04第3步：电机控制器H桥通常用于控制电机速度和方向，但也可用于其他项目，例如驱动某些照明项目（如高功率LED阵列）的亮度。⦁确保你把所有的理由都绑在一起；Arduino、电源和电机控制器。⦁如果您不想控制PWM功能，则不需要PWM引脚。第4步：组装机箱底盘已使用激光切割机切割成几个部分，正如我之前提到的，模型是在易于组装的套件中创建的，因此您只需按照以下说明进行操作。考虑到设计也很重要，当涉及到遥控车时，它应该包含前后灯。在M1-Robot的前面我放了4个白色LED，每个都连接220欧姆的电阻，在后面我放了2个红色的LED，每个都有220欧姆的电阻。这些LED可以由相同的应用程序控制第5步：电路电路有点棘手，因为当你决定同时控制许多电子部件时，你应该注意每个部件的顺序。⦁Arduino传感器扩展板5.0⦁ArduinoUnoR3L298N双H桥电机/步进器⦁9v电池为直流电机供电⦁LED灯7（2个后）和（4个前）⦁HC-06蓝牙模块⦁超声波换能器HCSR04⦁伺服电机9g⦁有源蜂鸣器⦁4个带轮子的直流电机第6步：软件我在编写M1-Robot的代码时考虑了很多事情，通过GUI软件你可以得到更多关于机器人状态的信息。入门套件的基本代码，可以通过蓝牙由手机或笔记本电脑控制：intfrontled=3;//ledintrearled=4;intoutPin1=5;//motor1intoutPin2=6;//motor1intoutPin4=11;//motor2intoutPin3=12;//motor2charbt=0;//BTintbuzzerPin=2;constintpingPin=9;//TriggerPinofUltrasonicSensorconstintechoPin=8;//EchoPinofUltrasonicSensor/*------------------------------------------------------------------------------*/voidsetup(){Serial.begin(9600);pinMode(outPin1,OUTPUT);pinMode(outPin2,OUTPUT);pinMode(outPin3,OUTPUT);pinMode(outPin4,OUTPUT);pinMode(frontled,OUTPUT);pinMode(buzzerPin,OUTPUT);}voidloop(){if(Serial.available()>0){bt=Serial.read();digitalWrite(frontled,1);longduration,inches,cm;pinMode(pingPin,OUTPUT);digitalWrite(pingPin,LOW);delayMicroseconds(2);digitalWrite(pingPin,HIGH);delayMicroseconds(10);digitalWrite(pingPin,LOW);pinMode(echoPin,INPUT);duration=pulseIn(echoPin,HIGH);inches=microsecondsToInches(duration);cm=microsecondsToCentimeters(duration);if(cm>10){//distancetostop/*________________________________________________________________________*/if(bt=='F')//moveforwards{digitalWrite(outPin1,HIGH);digitalWrite(outPin2,LOW);digitalWrite(outPin3,HIGH);digitalWrite(outPin4,LOW);}elseif(bt=='B')//movebackwards{digitalWrite(outPin1,LOW);digitalWrite(outPin2,HIGH);digitalWrite(outPin3,LOW);digitalWrite(outPin4,HIGH);}elseif(bt=='S')//stop!!{digitalWrite(outPin1,LOW);digitalWrite(outPin2,LOW);digitalWrite(outPin3,LOW);digitalWrite(outPin4,LOW);}elseif(bt=='R')//right{digitalWrite(outPin1,HIGH);digitalWrite(outPin2,LOW);digitalWrite(outPin3,LOW);digitalWrite(outPin4,LOW);}elseif(bt=='L')//left{digitalWrite(outPin1,LOW);digitalWrite(outPin2,LOW);digitalWrite(outPin3,HIGH);digitalWrite(outPin4,LOW);}elseif(bt=='I')//forwardright{digitalWrite(outPin1,HIGH);digitalWrite(outPin2,LOW);digitalWrite(outPin3,LOW);digitalWrite(outPin4,HIGH);}elseif(bt=='G')//forwardleft{digitalWrite(outPin1,LOW);digitalWrite(outPin2,HIGH);digitalWrite(outPin3,HIGH);digitalWrite(outPin4,LOW);}}else{digitalWrite(buzzerPin,HIGH);delay(500);digitalWrite(buzzerPin,LOW);delay(500);}}}longmicrosecondsToInches(longmicroseconds){returnmicroseconds/74/2;}longmicrosecondsToCentimeters(longmicroseconds){returnmicroseconds/29/2;}Arduino代码兼容任何类型的控制器，因为所有的电子部件都是通过串口命令编程工作的，所以你可以使用蓝牙模块发送器/接收器、PC、手机。⦁C#windows应用程序（附截图）第7步：包裹起动机该M1-Robot套件包含基本组件，而顶板允许轻松安装任何传感、操作或计算机硬件。只需将传感器连接到车载和Rover电源即可开始使用。探险家Explorer包支持基本的室内和室外自主功能，我使用通过IP地址连接到互联网的手机摄像头代替IP摄像头。映射Explorer包支持基本的GPS跟踪，当然，当车辆在室外时，实时查看坐标路径非常酷。操纵用机械臂和两指50毫米抓手与世界互动。重要提示：并非所有舵机都有完整的180度旋转。许多人没有。您可以编写一个测试来确定机械极限在哪里。使用servo.writeMicroseconds而不是servo.write我更喜欢这个，因为它可以让你使用1000-2000作为基本范围。许多伺服系统将支持超出该范围的范围，从600到2400。所以，尝试不同的值，看看你在哪里得到了告诉你已经达到极限的嗡嗡声。然后只在你写作时保持在这些限制内。您可以在使用servo.attach(pin,min,max)时设置这些限制编辑：我应该说，如果你愿意，你可以在附件中设置最小和最大微秒，然后简单地使用servo.write。它使用map()将您传递的0-180度值更改为微秒值。如果您将其保持在终点站，很快就会出现-它正在拉动大电流并迅速升温-通过以这种方式加载任何时间长度的伺服器来“烹饪”伺服器太容易了。找到真正的运动范围并确保代码不会试图将其推过终点站，constrain()Arduino函数对此很有用：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。

该项目展示了如何使用ESP8266和ArduinoUno设计无线遥控两轮机器人漫游车。本教程展示了如何使用连接到ESP8266Wi-fi模块的ArduinoUno和两个步进电机，通过Wi-Fi网络设计远程控制的两轮机器人漫游车。可以使用HTML设计的界面从普通的互联网浏览器控制机器人。Android智能手机用于将视频和音频从机器人广播到操作员的控制界面。网上有很多形状、尺寸和价格各异的机器人套件。但是，根据您的应用，它们都不适合，您可能会发现它们对于您的实验来说太昂贵了。或者，也许您只是想制作您的机械结构，而不是购买完整的机械结构。本教程还展示了如何为您自己的机器人项目设计和构建低成本的亚克力框架，对于那些没有的人，只需使用普通工具使用那些昂贵的3D打印机或激光切割机。展示了一个简单的机器人平台。第1步：工具构建这个原型需要以下工具：手锯（用于对亚克力板进行初始切割）螺丝刀（用于螺栓和螺母的放置）尺子（尺寸测量用）美工刀（用于切割亚克力板）钻孔机（为螺栓钻孔）砂纸（平滑粗糙的边缘）第二步：机械结构和材料要构建定制机器人，首先您必须设计机械结构。这可能很容易，具体取决于您的应用程序，或者充满细节和限制。根据模型的复杂程度，您可能需要在3DCAD软件中对其进行设计或仅在2D中进行绘制。如果您不想构建自己的机械结构，也可以在线购买完整的结构。网上有很多机器人套件。在这种情况下，您可能会跳到第6步。在本教程中，我们设计了一个低成本的亚克力框架，用于连接电机和其他组件。本教程中介绍的结构是使用123DDesignCAD软件进行3D设计的。每个零件后来都使用Draftsight软件转换为2D。使用了以下材料：2mm亚克力板42x19mm车轮，带橡胶胎面轮胎(x2)49x20x32mm钢球万向轮(x1)M2x10mm螺栓(x12)M2x1,5mm螺母(x12)M3x10mm螺栓(x8)M3x1,5mm螺母(x8)5/32"x1"螺栓(x3)5/32"螺母(x6)手持自拍杆夹3x3厘米铝制支架(x4)基地结构的建设分为以下几个步骤：根据二维图中的尺寸切割亚克力底座；在二维图中所示位置钻孔；根据3D图纸使用螺栓和螺母安装组件。不幸的是，步进电机轴的直径大于轮子上的孔口。因此，您可能需要使用胶水来连接这些组件。在本教程中，我在电机轴和车轮之间临时搭建了一个木制联轴器。第3步：切割结构首先，您需要将模型的尺寸转移到亚克力板上。使用普通打印机在不干胶纸上打印您的2D绘图，然后将纸张切割成合适的尺寸并将该遮罩贴在亚克力表面上。您可以使用手锯根据您的尺寸切割亚克力或使用下面描述的断裂技术。用美工刀和尺子或刻度尺，沿直线切割亚克力。您不需要一直切割整个片材，只需对其进行评分以创建一些轨道，然后将在该轨道上切割该片材。将亚克力放在平坦的表面上，用一些夹子将其固定到位并施加一些压力，直到板材断裂成两半。重复此过程，直到完成所有切割。之后，您可以使用砂纸打磨粗糙的边缘。第4步：钻孔底座用钻孔机在二维图（面罩中所示）所示位置钻孔。亚克力相对容易钻孔。因此，如果您不处理钻孔机，则可以使用锋利的工具（如美工刀）手动钻孔。您也可以使用它来扩大小孔以适应螺栓尺寸。取下面罩，您的底座就准备好了。第5步：组装结构根据图片用螺栓和螺母安装组件，您的结构就准备好了。M3螺栓用于安装步进电机，而5/32"螺栓用于安装前轮和智能手机夹。现在，可以开始在以下步骤中组装电路第6步：电子产品您将需要以下电子元件：ArduinoUnoESP8266Protoshield或普通面包板1kohm电阻器(x2)10kohm电阻(x1)一些跳线带ULN2003driver的步进电机(x2)一台电脑（用于编译和上传Arduino代码）移动电源USB电缆您不需要特定的工具来组装电路。所有组件都可以在您最喜欢的电子商务商店在线找到。该电路由连接到ArduinoUSB端口的移动电源供电。根据原理图连接所有组件。您需要一些跳线来连接ESP-8266模块和步进电机。您可以使用protoshield（用于更紧凑的电路）、普通面包板，或设计您自己的Arduino扩展板。将USB电缆插入ArduinoUno板并继续下一步。第7步：Arduino代码安装最新的ArduinoIDE。在这个项目中stepper.h库用于控制步进电机。与ESP-8266模块通信不需要额外的库。请检查您的ESP8266的波特率并在代码中正确设置。下载Arduino代码(stepperRobot.ino)并用您的wifi路由器SSID替换XXXXX，用路由器密码替换YYYYY。将Arduino板连接到您的计算机USB端口并上传代码。第8步：Android网络摄像头第9步：将电路放入机器人中使用一些M1螺栓将电路安装在机器人顶部，如图所示。之后，使用双面胶带将您的移动电源粘在机器人背面（因为以后很容易取下），然后将您的智能手机放入夹子中。第10步：基于Web的控制界面为控制机器人设计了一个html界面。下载interface.rar并将所有文件解压到指定文件夹。然后在Firefox上打开它。在该界面中使用文本框形式输入ESP模块和视频/音频服务器（来自AndroidIP网络摄像头应用程序）的IP地址。有一个测试但是，它将使机器人旋转，直到收到另一个命令。键盘方向键用于向前或向后移动机器人，以及向左或向右旋转。第11步：使用当Arduino重新启动时，它会尝试自动连接您的Wi-Fi网络。使用串行监视器检查连接是否成功，并获取路由器分配给ESP-8266的IP。在Internet浏览器(Firefox)中打开html文件并在文本框中告知此IP地址。您还可以使用其他方法来找出路由器分配给设备的IP地址。断开ArduinoUno与计算机的连接并将其连接到移动电源。等待它再次连接。在连接到机器人的智能手机中启动IP网络摄像头应用程序。在您的控制界面上输入视频/音频IP并连接到服务器，您就可以开始使用了。您可能需要降低应用中视频的分辨率，以减少传输期间的延迟。单击并按住键盘上的箭头按钮以旋转机器人或向前/向后移动机器人，并享受探索环境的乐趣。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。

我希望我能用手控制一切！坐在我的椅子上，像BOSS一样控制东西。我会喜欢的！所以我终于出来了一个很酷的DIY手势识别机器人，它可以遵循手势发出的命令。听起来很疯狂，但我保证这很简单。制作手势控制机器人其实很简单。这个机器人是我的另一个使用射频模块的DIY项目遥控车的改进。在这里，机器人也分为两部分，发射器和接收器。接收电路和老帖一样，只是发射电路略有变化，这里我们需要对发射电路进行编程。所以我将使用Arduino作为编程平台。为了识别做出的手势，我将使用加速度计传感器。所以让我们开始建造吧！什么是加速度计(ADXL335)？简而言之，加速度计是一种三轴加速度测量装置。这里使用的加速度计是ADXL335，它有3轴(XYZ)。现在几乎所有的智能手机都有加速度计（即使我们不会从智能手机上拿它）。你肯定在你的手机上玩过动作游戏（例如神庙逃亡），当你分别向左和向右倾斜手机时，游戏中的角色会左右移动，这是由加速度计完成的。在智能手机中发现了另一种称为陀螺仪的传感器，我们现在不需要它。它是如何工作和识别手势的？在这里，机器人的大脑是ArduinoUno(Atmega32)，它带有一些代码集。用手做出的手势/动作由称为加速度计(ADXL335)的加速度测量设备识别。这里加速度计在我们手动做手势时读取XYZ坐标并将XYZ坐标发送到Arduino（这里我们不需要Z轴，我们只需要两个协调的X和Y，因此忽略Z坐标）。Arduino检查坐标值并将4位代码发送到编码器IC。编码器将数据传递给发射器，发射的数据由射频接收器接收。接收器将4位代码发送到解码器IC，解码器将其传递给电机驱动器IC。稍后，电机驱动器决定沿所需方向转动两个电机。做电源首先，我们将从电源电路开始。我们需要两个电源电路：一个用于发射器，一个用于接收器。接收器电路需要使用12V电源供电（因为我使用的是12V电机），而发射器电路可以使用9V电池供电。您可以在右侧看到接收器电源的电路。使用此图连接电源电路。您还可以通过一个1k电阻添加一个LED来指示电源状态。IC7805将12V电源调节为5V（如果您无法获得12V电源，您可以使用9V电源）0.1uf和470uf电容状态LED的1k电阻注意：使用7805的散热器，因为我们降低了7V(12-5)，因此会产生大量热量来烧毁稳压器，因此建议使用散热器。让我们开始制作发射器（远程）发射器部分由一个加速度计组成，用于检测手势并将数据发送到Arduino。之后Arduino根据从加速度计接收到的数据向EncoderIC发送数据，然后将数据传输到接收器。按照以下电路接线：注意：请注意，某些加速度计使用3.3V电源，可能会被5V损坏。检查供应商的文档以找出正确的电压。这只是发射器的一个例子：制作接收器接收电路由2个IC（HT12D解码器、L293D电机驱动器）、RF接收模块组成。按照上述接收器原理图连接电路。接收器板上有2个LED，一个在给接收器供电时亮起，另一个在给发射器电路供电时亮起。ICHT12D附近的LED应该亮起，如果您的连接或RF-TX-RX模块没有问题，那么这会在发送器上电时为您提供有效的传输(VT)。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。

介绍从我记事起，关于机器人的某些东西就已经俘获了我的想象力。每当我开始新的创客冒险时，它们就是我的舒适区；一旦我通过“闪烁LED”项目，在学习新平台或技术时，基本机器人始终是我的首选项目。因此，当我决定尝试WindowsIoTCore时，这个项目自然是我的起点。Rover是一个简单的机器人，所以它是一个很好的起点，但它也可以无限扩展。这是一个初学者项目，不需要高级软件或硬件技能。排除先决条件，如果您有任何Arduino或类似的微控制器经验，这个项目可以在1.5到2小时内完成。如果这是您的第一个电子项目，我建议您在开始之前花几个小时观看一些介绍性的Arduino和RaspberryPi视频。我还有一些改进要做：用于前灯的光敏电阻器和LED。模拟数字GPIO引脚上的PWM信号以调整Rover速度的代码。3D打印一个身体来隐藏所有的电子设备（也可能打印一个底盘）。如果您尝试任何这些增强功能或您想出的任何其他增强功能，请发表评论并让我知道它是如何进行的。先决条件在RaspberryPi2上运行Windows10IoTCore。在您的PC上运行Windows10和VisualStudio2015。将一个简单的Windows应用程序部署到RaspberryPi，以确保一切正常。你需要什么部分：树莓派2及标准配件：5v2A电源、8GBclass10microSD卡、机箱、网线跳线–公/公和公/母迷你面包板机器人汽车底盘套件，包括底座、电机和车轮L298N电机控制器HC-SR04超声波距离传感器1k和2.2k欧姆电阻LM2577DC-DC可调升压电源转换器模块3x1.5vAA电池座可选：4x1.5vAA电池座，带开/关开关和盖子可选：双面胶带或魔术贴或橡皮筋工具：万用表十字头螺丝刀小尖嘴钳可选：剥线钳可选：烙铁可选：电工胶带第1步：组装机器人底盘时间：30分钟工具：#1十字头螺丝刀；烙铁或电工胶带；可选剥线器零件：机器人底盘套件；可选4xAA电池座，带开/关开关市场上有多种机器人套件可用于该项目。您只需要一个带有两个从动轮和第三个用于平衡的套件。按照机器人底盘套件随附的说明组装底板、电机和轮子。如果您有烙铁，请继续将随附的电线焊接到电机上。如果您没有烙铁，您只需弯曲暴露的电线末端并将它们钩在电机端子上，然后将电工胶带缠绕在电机上的两个电线/端子连接上以固定它们。我没有使用机器人套件随附的4xAA电池座，而是使用了另一个带有盖子和开/关开关的电池座。这是一个可选的替换，因为它根本不会改变机器人的性能或功能。我只是喜欢使用内置在电池座中的开关轻松关闭电机电源的便利性。由于我将RaspberryPi直接安装在电池座的顶部，因此卸下电池以切断电机的电源要困难一些。电池盒可以通过多种方式安装到底座上。如果机器人底座上的孔与电池盒上的孔对齐，并且您有合适尺寸的螺钉，则可以将外壳拧到底座上。否则，请使用魔术贴、双面胶带或橡皮筋。我用橡皮筋，它们工作得很好。我将外壳安装在底座的中间，以保持重心靠近底座的中点。第2步：为L298N电机驱动器接线时间：20分钟工具：#1十字头螺丝刀；小尖嘴钳配件：L298N电机驱动器；跳线L298N电机驱动器允许您使用少量GPIO引脚向前和向后旋转电机。首先，将您在上一步中固定到每台电机的两根电线连接到一对电机端子-从一个电机到“电机A”的红黑线和从另一个电机到“电机B”的红黑线.极性并不重要，如果您在部署代码时电机最终以错误的方式旋转，您可以随时切换电线的顺序。接下来，将4xAA电池座的电线连接到电源端子-红色连接+12v输入，黑色连接接地；4节AA电池是电机的电源。还要确保从L298N上的接地端子连接到RaspberryPi上的GNDGPIO引脚（引脚6）。L298N旨在支持电机和微控制器/计算机的单一电源。来自电源的全电压被路由到电机。同时，来自电源的电压被转换并调节为5v供微控制器/计算机使用，并通过电源块上的+5v端子供电。然而，通过过去的电机项目，我发现L298N的5v电源的功率变化太大——即，当电机停转时，5v输出中的电压降很大（大到足以重置RaspberryPi）。此外，即使电机没有运行，我也仅测量到5v电源的4.35v输出。而实际上，这足以为RaspberryPi供电（即使RaspberryPi的规范声明它低于所需的最低电压），我不想冒险——在RaspberryPi中追逐不一致的行为并不有趣，尤其是当它可能是由于非常小的电压变化时。因此，对于这个项目，我决定使用两种电源——一种用于电机，一种用于RaspberryPi。在此步骤的早些时候，我们将4节AA电池连接到+12v端子为电机供电。在下一步中，我们将连接3节AA电池为RaspberryPi供电。但是，当我们设置L298N时，我们将继续将RaspberryPi的电源连接到L298N。首先，从L298N上取下物理跳线（照片中标记为“5venable”）。这将电机控制器逻辑设置为由RaspberryPi通过电源块上的+5v端子供电，而不是从连接到+12v端子的电源供电。重要提示：确保移除L298N上的物理5v启用跳线。如果不这样做，那么L298N将通过+5v端子输出可变的4-5v，这可能会导致RaspberryPi出现性能问题。不幸的是，RaspberryPi只有两个5v引脚，我需要三个用于这个项目。所以，我决定在我的面包板上创建一个电源轨——使用面包板上的互连行来分配来自RaspberryPi的电源。要创建电源轨，请将母/公跳线从RaspberryPi的引脚2（5v引脚）连接到面包板上任何未使用的行（我通常使用第一行或最后一行）。现在，可以通过插入面包板上的同一行，将来自RaspberryPi的5v电压分配到整个项目中。使用公/公跳线将L298N上的+5v端子连接到电源轨。所需的最后连接是将RaspberryPi的4个GPIO引脚连接到L298N上的4个电机输入引脚。IN1和IN2控制电机A的方向，IN3和IN4控制电机B的方向。将L298N上的跳线连接到两组电机使能引脚-ENA和ENB-保持原位。我的连接如下：IN1->GPIO27/物理13IN2->GPIO22/物理15IN3->GPIO5/物理29IN4->GPIO6/物理31现在，您的连接应该与此图匹配：第3步：为DC-DC升压电源转换器接线时间：20分钟工具：万用表；烙铁或电工胶带；可选剥线器零件：DC-DC升压电源转换器；3xAA电池座；跳线如第2步所述，我决定为RaspberryPi和电机使用单独的电源。不幸的是，RaspberryPi不支持广泛的输入电源——3节AA电池不够用，4节太多——所以你需要在电池组和RaspberryPi之间使用一些东西来输出稳定的5v。为了尽可能减轻负载，我选择使用3节AA电池而不是4节。DC-DC升压转换器可以从3节AA电池中获取4.5v输入，并且可以为RaspberryPi输出5v.将3xAA电池座的红线和黑线分别焊接到直流转换器上的In+和In-焊盘，或者，对于那些没有烙铁的，将电线的末端钩到焊盘上——标有“电源”从照片中的电池输入-并将电工胶带缠绕在它们周围几次。将三块电池放入支架中，然后使用万用表测量从直流转换器输出的直流电压。使用转换器的内置电位计“拨入”5v输出。重要提示：确保在将DC转换器连接到RaspberryPi之前将其输出设置为5v。开箱即用，转换器的功率输出通常要高得多-高到足以损坏RaspberryPi。最后，将DC转换器的输出连接到RaspberryPi。使用剥线钳，我将两个公/母跳线的公端剪掉，剥掉一点绝缘层，给裸露的电线镀锡，然后将它们焊接到Out+（红色跳线）和Out-（黑色跳线）。或者，扭转暴露的线股，将它们钩在直流转换器的焊盘上，然后用胶带粘住。将跳线的母端连接到RaspberryPi上的5v引脚（红线到引脚4）和GND引脚（黑线到引脚14）。第4步：连接超声波距离传感器时间：20分钟工具：不适用配件：HC-SR04超声波距离传感器；迷你面包板；1k和2.2k欧姆电阻；跳线HC-SR04有4个引脚–VCC、Trig、Echo和GND。我将传感器安装在一个迷你面包板上，以将其固定在机器人上并简化所有必要的连接。传感器上的VCC应连接到5v，因此使用公/公跳线将距离传感器的VCC连接到第2步中创建的面包板上的电源轨。现在传感器已通电，让我们完成与其他三个引脚的连接。将母/公跳线从RaspberryPi上的GPIO引脚连接到传感器的Trig引脚-在我的项目中，我使用RaspberryPi的GPIO23/物理引脚16。对Echo引脚执行相同操作，但首先放置1K欧姆传感器的回声引脚和RaspberryPi的GPIO引脚之间的电阻器——在我的项目中，我将RaspberryPi的GPIO24/物理引脚18连接到电阻器，然后将电阻器连接到传感器的回声引脚。将第二个电阻器（2.2k欧姆）连接到GPIO24的跳线和传感器的GND引脚。在传感器的GND引脚和RaspberryPi中的接地引脚（即引脚20）之间运行另一个跳线。（传感器将通过回波引脚提供5v电压，但RPi仅喜欢GPIO引脚上的3.3v，因此我们需要对电压进行分压。)第5步：将组件安装到机器人底盘上时间：20分钟工具：不适用零件：可选的橡皮筋或双面胶带或魔术贴有多种布局可供选择，当然，这取决于您选择的机器人套件。对于我的，我将4芯电池组放在机箱中间，将RaspberryPi放在电池组顶部的外壳中，将L298N放在RaspberryPi顶部——所有这些都用橡皮筋固定。DC-DC升压转换器放置在4芯电池组旁边的底盘上，并由固定电池组、RaspberryPi和电机控制器的橡皮筋固定到位。3芯电池组位于该电池组后面。第6步：下载并部署代码时间：20分钟工具：VisualStudio2015社区版零件：完成的漫游者从下方链接下载源代码并将项目加载到VisualStudio。程序的主要部分很简单——只有两个while循环。只要GPIO引脚正确初始化，第一个while循环就会无限期地驱动机器人前进。嵌套在其中的是第二个while循环，只要有障碍物挡在它的路上，它就会简单地转动机器人来改变它的路线。由于我们将跳线留在L298N上的电机启用引脚中，因此电机始终处于启用状态。您可以使用输入引脚（每个电机2个引脚）向前驱动、停止它们和反向驱动它们。如果您将两个引脚都设置为低电平，则电机停止。如果您将一个引脚设置为高电平，将一个引脚设置为低电平，则电机旋转；反转两个输入引脚上的高/低设置，以相反方向旋转电机。提示：如果电机旋转方向错误，请交换代码中的引脚设置或交换端子块中来自电机的物理电线。这个最初的项目只需要前进、右转和停止。但是，在代码中，您还将看到反向和左转的子程序。该功能暂时被注释掉了；我把它留在了，因为当我扩展我的项目时很快就会需要它。ObstacleDetected子程序简单地比较机器人与检测到的物体的距离，并确定机器人是否足够接近以保证改变路线。距离传感器的规格表明它可以测量长达几百厘米的距离。仅仅因为房间另一侧的墙壁距离300厘米并不意味着它目前是障碍物，机器人需要进行路线修正。因此，我随意选择了30厘米的距离——机器人前方小于30厘米的任何物体都被视为障碍物，因此需要通过路线修正来避免。DistanceReading子程序控制距离传感器读取读数。获取距离读数的过程如下：确保触发器已关闭并给它一些时间来稳定下来。打开触发器10微秒等到回声打开一旦回声打开，然后启动秒表等到回声关闭一旦回声关闭，然后停止秒表根据记录的时间计算到物体的距离一切正常运行后，您可以将程序设置为在启动时运行，这样您就无需手动启动程序本方案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。

本项目是一个带ESP8266的本地设备控制的4X4机器人想要制作该项目，你需要：一个ESP8266微控制器（NodeMCU）双H桥电机驱动器（MX1508、DRV8833等，尺寸尽可能小）4个3伏N20减速直流电机4个适用于直径一块3.7伏锂聚合物电池（推荐容量>=600mAh）电池充电控制器模块21SWG电线2个1x15母头一个1x3公头一个1x3母头或杜邦连接器（用于电池）4个7mm长的自攻螺钉，外螺纹直径为2.5mm4个7mm长的自攻螺钉，外螺纹直径为3mm4个10毫米长的自攻螺钉，外螺纹直径为3毫米一个7毫米长的自攻螺钉，具有宽头和2.5毫米外螺纹直径一把十字头螺丝刀一个烙铁焊锡丝助焊剂（推荐）热胶枪第1步：对微控制器进行编程第2步：记下ESP的IP地址对微控制器进行编程后，打开串口监视器并等待ESP连接到Wi-Fi路由器。连接后，您应该会在串行监视器上看到其IP地址。您可以记下它并在连接到同一路由器的设备的任何浏览器的地址栏中输入它，您应该登陆带有滑块和几个按钮的网页。第3步：打印零件第4步：研究电路原理图通过电路原理图了解如何将所有组件和模块连接在一起。第5步：将电线焊接到电机上使用一点热胶固定电线。第6步：在机箱中安装电机第7步：将电线焊接到电机驱动器的电源和输入端第8步：将车轮连接到电机第9步：将电机连接到电机驱动器第10步：拧上机箱盖将电机驱动器的电线从盖子的孔中引出，并使用10mm长、3mm宽螺纹的螺钉将其拧紧。第11步：将电池放在盖子上第12步：拧上微控制器的安装座从一侧布置输入线，从安装座中心的另一侧布置电源线，并用7毫米长、3毫米宽的螺纹拧在微控制器的安装座上，确保电池就位。您还可以在拧上底座之前在电池上放一小块折叠纸，以确保其牢固安装。第13步：进行接线连接按照电路原理图将适当的电线焊接到每个模块和组件上。为了连接母头，将它们插入微控制器以确保电线焊接到正确的引脚上。请特别注意极性，确保不要将电源线和信号线混在一起。使用热胶固定连接。推动电池连接器公头的最末端引脚之一，将其标记为-ve端子。在拧上微控制器的安装座之前，我实际上已经进行了接线连接（如左图所示），将组件穿过孔有点困难。第14步：粘上开关如上图所示，将开关粘在底座侧面。另一侧用于安装充电器控制器。第15步：安装充电控制器将PCB推入开关对面的区域，如上图所示。它非常合身，因此请确保使用足够的力量并注意不要破坏任何东西。第16步：固定充电控制器的夹子保持夹子较长的一面朝上并朝向PCB的USB端口的方向，用7毫米长和2.5毫米宽的螺纹将其固定到位。第17步：将微控制器插入接头中确保以正确的方向在每一侧插入正确的接头。第18步：拧上微控制器拧上微控制器以确保其牢固地固定到位。第19步：连接电池接下来只需要启动你的机器人就可以了，到这里已经完成该方案的制作了。制作过程中所用到的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。

ZeroBug是由RaspberryPiZero和STM32F103驱动的3D打印微型伺服六足机器人。PiZero负责输入法和前端，使机器人可以通过鼠标、键盘、多点触控或简单的蓝牙游戏手柄进行控制。为了让机器人行走，STM32处理腿部运动、反向运动并控制其18个伺服系统。所有这些计算都以50Hz的频率运行，使Hexapod能够平稳且高精度地移动。其紧凑的框架是完全3D打印的。一些主要功能：•自定义运动引擎•紧凑的CAD设计和3D打印组件•带有键盘、鼠标和多点触控输入的Web界面通过websocket•蓝牙游戏控制器支持•用于对象操作的爪在让机器人行走时，STM32F103承担了繁重的工作。它计算运动、反向运动学、身体旋转/平移并最终驱动伺服系统。通过简单的串行协议，可以直接发送命令来控制机器人。串行接口也是RaspberryPiZeroW所连接的接口。它正在运行为轮式Zerobot创建的软件的改进版本，该软件拥有用于鼠标和触摸控制的Web界面。最重要的是，通过pygame支持无线游戏手柄。硬件方面，定制电路板装有STM32、PWM控制器和一些其他组件，而RaspberryPiZero则插入PCB的背面。使用的舵机是便宜的EMAXES08AII。除了电子设备和伺服系统之外的任何东西都是3D打印的。结合硬件和软件将运动代码从Processing模拟移植到STM32相对简单。必须添加一些安全检查，以防止机器人意外地将其腿相互碰撞。微控制器在不到20毫秒的时间内管理运动、旋转、IK和其他所有内容的计算。当然可以进行一些优化以使其运行更顺畅。我编写了一个简单的协议来通过UART控制STM32。该协议可用于从USB或RaspberryPiZero接收命令。RaspberryPi运行一个Python脚本来处理Websocket通信、UART和pygame。一旦客户端连接到Pi，就会加载一个网站，该网站可用于通过键盘、鼠标或触摸输入来控制六足动物。Pygame允许与游戏控制器进行蓝牙连接。RaspberryPi翻译命令并通过串行将它们发送到STM32。Pi还会发送一个周期性的心跳信号，因此STM32可以停止伺服系统，以防RaspberryPi冻结。RaspberryPi和微控制器的这种组合效果非常好。控制六足机器人非常有趣，尤其是使用Xbox控制器。您可以在下面看到有关控制器如何映射到六足轴的视频：总的来说，我对这个项目的结果感到满意。六足动物可以像我想的那样行走，并且可以以惊人的精度进行控制。开发并不总是像阅读这些项目日志时看起来的那样顺利。实际上，我在2014年开始研究模拟器，但出于沮丧而搁置了整个项目，几年后才将其挖掘出来。就在今年年初，它真的很受欢迎，我有动力完成这个项目。回想起来，ESP32可能是RaspberryPi和STM32的替代品。性能和与游戏控制器的兼容性可能是一个问题。转向硬件模拟完成后，是时候继续使用物理六足机器人了。我开始设计单腿零件并寻找合适的伺服电机。由于该六足机器人需要18个舵机，因此它们决定了机器人的总成本。我选择了一些便宜的EmaxES08AII微型舵机。它们的尺寸非常强大，到目前为止，它们的塑料齿轮似乎保持良好。我为整套伺服系统支付了大约80欧元。当为机器人使用合适的智能伺服系统时，单个单元的成本可能会很高。虽然它们是“微型”的，但这些伺服器可以吸收大量电流。我本来打算先用锂电池，后来改用NIMH。巨大的优势是六个1.2VNIMH电池加起来很好地达到了伺服系统所需的6V。锂电池需要稳压器，并且需要大电流，这会使项目不必要地复杂化。驱动伺服系统需要18个PWM输出。一开始，我试图找到一个有足够IO的微控制器来直接连接舵机。Teensy4.0可能是一个很好的候选者。然而，机器人的电子设备空间非常有限，而且青少年板似乎不合适。STM32F103是下一个最佳选择，因为它与Arduino兼容，而且我已经积累了一些使用宏键盘的经验。由于IO和定时器的限制，PCA9685PWM驱动器用于控制16个舵机，而其余四个可由STM32本身处理。您可以在下方查看在宏键盘原型上运行的hexapod软件：选择微控制器后，机器人仍然无法从外部进行控制。为了添加无线连接，我决定添加一个RaspberryPiZeroW。对于我的基于PiZero的Zerobot机器人，我已经为Web界面创建了软件，我认为添加蓝牙游戏控制器应该不是问题。选择最重要的部分后，我继续创建PCB。在ZeroBug板上，微控制器和RaspberryPi通过UART连接。我正在使用底部入口针头。这允许非常紧凑的组装，而无需焊接RaspberryPi。STM32可以使用其USB接口进行编程，而RaspberryPi则使用其WIFI连接通过SSH或VNC查看器进行访问。为组件供电很棘手，因为我希望能够通过USB连接或电池为电路板供电。这是通过创建一个二极管或电路（见下图）来完成的：仅连接USB，Pi提供（几乎）5V，无论如何它内部会下降到3.3V。此外，STM32有自己的3.3V稳压器。连接电池后，它会通过简单的反极性保护直接为舵机供电。一个额外的5VLDO为RaspberryPi和微控制器供电。实际上，这效果很好。只有在电池电量非常低的情况下，RaspberryPi可能会在快速移动期间重置。出于这个原因，我正在使用STM32测量电池电压。在定位部件时，必须考虑一些方面：USB插座必须易于接近。伺服连接器的位置必须尽量减少电线长度。为了让RaspberryPi的天线远离电机和电池，我不得不将其指向地面。最后，摄像头连接器面向机器人的正面，以便稍后连接摄像头。我忽略了伺服器的排针和伺服插头的长度，它们太大而无法装入机器人。因此，必须稍后焊接伺服电缆。我设法将所有组件安装在两层板上。甚至还有用于MPU6050运动传感器和用于I2COLED显示器的连接器的空间。该连接器可用于测试，因为OLED屏幕可以显示腿的状态，而无需为伺服系统供电。我在早期的四足机器人上犯的一个错误是在不知道如何完成软件的情况下构建硬件。对于这个项目，我想在投入时间和金钱到物理原型之前绝对确定我可以让机器人行走。最好的方法是使用模拟。我决定再次使用Processing，而不是专门的机器人模拟器，我已经用它为我的四足机器人创建了一个模拟器。Processing是一种编程语言和IDE，与Arduino非常相似，只是它基于Java而不是C++。对我来说，最大的好处之一是语言非常相似，为处理桌面应用程序开发的代码只需稍作修改即可轻松移植到Arduino。最困难的部分是弄清楚运动。由于运动的速度、方向和旋转是可变的，六足动物必须确定在给定时间将哪些腿移动到什么位置。现在我的运动引擎实现是这样的：每条腿都有树坐标：默认位置、起始位置及其当前位置。默认是腿将尝试恢复的坐标。在这个默认位置，机器人的每条腿都处于中立姿势。当六足动物开始行走时，它的腿首先与身体相反。这意味着在双腿着地时改变起始位置和当前位置。显然，如果腿不迈出一步，它们将很快超出其运动范围。使用步态序列来确定抬起哪条腿。这只不过是一个查找表，说明哪条腿可以在序列中的什么时间迈出一步。如果轮到腿迈步，则起始坐标被冻结。腿现在沿着起始坐标之间的路径朝向默认位置，直到它到达其目标。台阶高度由沿该路径的进展决定，使腿以倒抛物线的形状移动。当代码循环遍历步态序列时，每条腿都试图跟上身体的运动，试图达到它们的默认位置。这是我能想到的最简单的方法，足以让机器人移动得非常顺畅。在开发了这个运动功能之后，剩下的就很容易实现了。为了使六足动物静态移动和旋转，腿坐标将围绕身体的中心点平移/旋转。为了确定腿部关节的角度，需要计算反向运动学。虽然这听起来可能很复杂，但这只是必须为每条腿执行的基本数学方程式。对于模拟器，Processing的3D渲染用于将六足机器人显示为金属丝网或其后期的CAD文件。控制机器人是通过鼠标和键盘完成的。这足以了解步行的样子，而无需任何硬件。本方案中用到的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。外文原文：点击进入声明：本文由Hackaday授权电路城翻译，系电路城的原创内容，转载请注明出处！

通过这款自动驾驶机器人，通过物体检测识别和监控垃圾。它还部署了视频流和跌倒检测系统。用术语来说，乱扔垃圾是对废弃产品的不当处置。尽管乱扔垃圾可能有意或无意发生，但乱扔垃圾会对环境造成严重和有害的后果：1)垃圾造成水、土壤和空气污染。随着垃圾的降解，化学物质和微粒会被释放出来。这些化学物质对环境来说不是天然的，因此会导致一些问题。它们可以进入土壤和淡水源，无论如何都会影响人类和动物。此外，研究人员估计，世界上超过40%的垃圾在露天燃烧，导致有毒排放物。这些排放物会导致呼吸系统问题、其他健康问题，甚至酸雨。2)垃圾每天都会杀死无辜的动物。研究人员估计，每年有超过100万只动物在摄入或陷入不当丢弃的废物中后死亡。塑料垃圾是最常见的动物杀手，海洋动物受到的影响最为显着。3)垃圾通过直接和间接接触促进和加速疾病的传播。不当丢弃的废物是细菌、病毒、病菌和寄生虫的温床。细菌可以通过与垃圾的物理相互作用直接传播。细菌、寄生虫和传染性病原体可以通过受影响的载体间接传播给人类。媒介是接触受污染的垃圾然后将这些污染物传播给人类的动物或昆虫。尽管明知提到了有害的后果，但不幸的是，我们用废物污染地球的速度比它恢复和补充的速度还要快。如果这种无休止和无休止的污染继续扩大，它最终将阻碍生态系统循环，并促使石化预兆的过程成为我们的日常现实。当地球被我们的废物淹没时，醒来发现一个不可恢复的世界的迫在眉睫的危险正在逼近。因此，在这个项目中，我重点考虑了一种避免浪费的解决方案。检查景观以发现散落的垃圾需要不合理的工作量，甚至在开始清理之前在经济上也具有挑战性。由于对抗垃圾入侵的最大问题之一是在为时已晚之前找到垃圾的位置，以防止垃圾扩散，因此我决定开发这种自主（自动驾驶）机器人，通过物体检测跟踪和监控垃圾。在这个机器人的帮助下，可以毫不费力地以极小的工作量搜索和找到乱扔垃圾的区域。哪怕是一小步，也希望这个原型能够在对抗废物入侵中起到有益的和实用的作用。我使用EdgeImpulse构建了一个神经网络模型，用于在这三类下通过物体检测来检测垃圾：瓶子（玻璃和塑料）罐（金属）包装（塑料、纸、纸板等）EdgeImpulse还可以在连接到RaspberryPi后提供实时视频流。因此，我无需创建网络摄像头服务器(Motion)即可使用RaspberryPi为该项目进行直播。在训练模型并在RaspberryPi上运行后，我设计并组装了我的自主垃圾检测机器人，其中包括RPLIDARA1M8360度激光扫描仪（激光雷达）、机器人底盘和USB网络摄像头。然后，我用ArduinoNano和一个6轴加速度计构建了一个跌倒检测系统，让机器人可以防止碰撞。第1步：在EdgeImpulse中构建平衡良好的数据集EdgeImpulse是一个免费的嵌入式机器学习开发平台，供开发人员（新手或专家）从学习到部署。它具有许多功能和内置神经网络模型，可满足各种要求，例如用于多目标检测的迁移学习。此外，该平台还提供来自连接设备摄像头的实时视频流。因此，我决定在这个项目中使用EdgeImpulse来识别和监控垃圾。在构建用于物体检测的神经网络模型之前，我需要创建一个平衡良好的数据集来检测多个垃圾类别：瓶子（玻璃和塑料）罐（金属）包装（塑料、纸、纸板等）通过精心挑选与上述垃圾类别相关的最合适的图像，我结合了废物和垃圾的两个不同数据集：垃圾分类数据集|检查TACO垃圾数据集|检查选择后，我每个类别大约有100张图像，总共292张。通常，像这样的小数据集无法在垃圾检测中得到准确的结果。然而，EdgeImpulse在训练模型时采用了迁移学习，所以我得到了相当不错的结果，而且准确率很高。首先，注册EdgeImpulse并创建一个新项目（垃圾检测机器人）。为了能够使用对象检测模型，请转到仪表板➡项目信息➡标签方法并选择Boundingbox(objectdetection)。然后，转到数据获取并选择上传数据（上传现有数据）。最后，将每个垃圾类别的图像上传到EdgeImpulse以创建数据集。它可以自动将它们拆分为训练集和测试集。步骤1.1：为多目标检测标记数据（废品）成功上传我的垃圾数据集后，我用提到的三个垃圾类别标记每个图像-瓶子、罐头、包装。在EdgeImpulse中，标记一个对象就像在它周围拖动一个框并输入一个标签一样简单。此外，EdgeImpulse在标记对象时在后台运行跟踪算法，因此它会自动为不同图像中的相同对象移动框。⭐转至数据获取➡标签队列（Objectdetectionlabeling）。它显示了数据集中剩余的所有未标记图像。⭐然后，选择一个未标记的图像，拖动框，单击Savelabels，然后重复此操作，直到整个数据集都被标记。完成标记后，我在数据采集下列出了一个平衡良好的数据集，用于垃圾检测。第2步：在EdgeImpulse中设计脉冲（神经网络模型）脉冲是边缘脉冲中的自定义神经网络模型。在这个项目中，我设计了一个脉冲，它获取原始图像数据，调整图像大小，使用预处理块来处理图像，然后利用学习块对新数据进行分类：图像预处理块➡取彩色图像中的数据，可选地使图像灰度化，然后将数据转化为特征数组。迁移学习学习块-对象检测（图像）➡接收所有图像并学习区分三种（瓶子、罐子、包装）垃圾类别。预处理块总是为相同的输入返回相同的值（例如，将彩色图像转换为灰度图像），而学习块则从过去的经验中学习。除了内置的预处理块，EdgeImpulse还允许用户创建自定义预处理块（步骤）。⭐进入创建脉冲，设置图像宽度和图像高度为320，调整大小模式为适合最短轴。然后，添加图像和对象检测（图像）块。最后，单击SaveImpulse。步骤2.1：配置处理块和功能⭐要配置处理块，请转到Impulsedesign下的Image，选择颜色深度为RGB，然后单击Saveparameters。处理块为模型适当地格式化原始图像数据。然后，在特征生成屏幕上，单击生成特征以：调整图像数据大小，将处理块应用于图像数据，并创建完整的垃圾数据集的3D可视化。第3步：使用迁移学习训练神经网络模型（脉冲）它正在努力从头开始构建准确的计算机视觉模型，因为该模型需要各种各样的输入数据才能很好地泛化，并且在GPU上训练此类模型可能需要数天时间。然而，EdgeImpulse在训练用于对象检测的神经网络模型时采用了迁移学习。转移学习方法重新训练训练有素的神经网络模型的上层以进行对象检测，从而产生更可靠的模型，这些模型可以在很短的时间内进行训练并使用更小的数据集。尽管迁移学习使训练对象检测模型变得轻松，但使用机器学习识别和监控垃圾仍然具有挑战性。由于垃圾种类的颜色、形状和材料各不相同，因此我从两个不同的数据集中精心挑选了292张最合适的图像，如前面的步骤所述。处理完我的数据集后，我用整个数据集训练模型以区分三种不同的垃圾类别（瓶子、罐头、包装）。使用我的数据集训练模型后，EdgeImpulse将精度分数（准确度）评估为60.2%。⭐进入Impulsedesign下的Objectdetection，选择默认的基础模型，并设置：训练周期数➡40学习率➡0.01步骤3.1：验证神经网络模型由于我使用整个数据集来训练模型，因此我上传了新图像作为测试数据集来验证模型。在验证模型后，我推断它区分瓶子（塑料和玻璃）和罐子（金属）的准确率超过88%。然而，它很难检测包装（塑料、纸、纸板等），因为包装在很多方面都不同——形状、颜色、材料等。由于收集的种类繁多，包装的准确度在45%到55%之间。因此，我仍在收集数据以改进我的数据集和包装的准确性。使用测试数据集（大约50张图像），EdgeImpulse评估模型精度为84.11%。⭐要验证模型，请转到模型测试并选择Classifyall。第4步：将RaspberryPi4连接到EdgeImpulse经过设计、训练、验证和验证后，我将我的模型部署到了树莓派4。由于EdgeImpulse官方支持树莓派4，因此使用此开发板部署和运行模型非常简单。⭐首先，打开终端，运行以下命令安装依赖和模块：安装依赖项后，将USB网络摄像头连接到RaspberryPi4并运行以下命令：边缘脉冲Linux然后，登录并使用终端向导选择一个EdgeImpulse项目（垃圾检测机器人）。要验证树莓派4是否成功连接到所选EdgeImpulse项目，请转到项目页面并单击Devices。第5步：在RaspberryPi4上部署和运行模型⭐要在RaspberryPi4本地部署和运行模型，请打开终端并在下面输入以下命令：edge-impulse-linux-runner⭐然后，EdgeImpulse会自动编译具有完整硬件加速的模型并将其下载到RaspberryPi4。在这方面，该模型以最小的延迟和功耗运行。在RaspberryPi4上部署我的模型后，我将它和USB网络摄像头连接到机器人底盘。然后，我运行了模型，它立即开始在三个垃圾类别之间进行分类。瓶子（玻璃和塑料）罐（金属）包装（塑料、纸、纸板等）由于EdgeImpulse在模型运行时提供带有来自连接的网络摄像头的分类结果的实时视频流，因此当垃圾检测机器人运行时，我不需要创建带有Motion或其他模块的网络摄像头服务器来显示分类结果。⭐要显示实时视频流和分类结果，请在运行模型后转到终端中给定的URL：第6步：在RaspberryPi4上设置RPLIDARA1M8360度激光雷达为了让垃圾检测机器人自主移动，我使用了RPLIDARA1M8-R6-360度激光扫描仪（激光雷达）。该激光雷达可以在12米范围内执行360度扫描，每秒生成多达8000个样本。我没有绘制环境来导航机器人（SLAM），而是使用激光雷达来检测三个不同方向（右、左和前）的障碍物，因为我想让机器人在不受环境（室内或室外）任何限制的情况下运行）。为了获得RPLIDARA1M8和RaspberryPi生成的360度扫描数据，我使用了AdafruitCircuitPythonRPLIDAR库。在使用库收集数据之前，我将RPLIDARA1M8连接到我的计算机(Windows)并运行FrameGrabber应用程序以在扫描周围环境的同时检查角度方向和距离测量值。第7步：使用RPLIDARA1M8检测障碍物并控制机器人底盘RPLIDARA1M8不是采用步进读取方法，而是通过直流电机驱动旋转扫描仪，并根据扫描仪获得的角度生成距离读数。这样，单次旋转不能保证为每个可能的角度（从0到360）产生距离值。只需旋转几次，即可使用此激光雷达进行完整的360度扫描。因此，在不调试生成的扫描数据点的情况下，使用RPLIDARA1M8进行避障可能会非常棘手和困难。在设置好RPLIDARA1M8并包括所需的模块后，我对扫描仪每转产生的不完整的360度扫描数据进行调试和处理，以检测三个不同方向的障碍物。对于每个方向，我定义了一个起始角和一个终止角（顺时针）：右➡开始：60，结束：120左➡开始：240，结束：300前➡开始：340结束：20在每个方向范围内，代码搜索准确的距离测量作为起点和终点：起点➡从起始角到起始角+15,终点➡从终点角度到终点角度-15.这样，代码覆盖每个方向的30度范围，以得出准确的距离测量值（起点和终点），不会出现错误或遗漏。然后，如果引出的方向起点和终点小于给定阈值（40cm），则代码激活机器人底盘（L298N）以避开该方向检测到的障碍物。在完成代码并将激光雷达（RPLIDARA1M8）安装到机器人底盘上后，我在外壳上测试了垃圾检测机器人的避障系统。第8步：使用Arduino为机器人构建跌倒检测系统完成上述步骤后，我决定为垃圾检测机器人添加一个6轴加速度计作为跌倒检测系统，以防止碰撞。跌倒检测系统还显示X、Y和Z轴的加速度测量值。下载所需的库以从DFRobot串行6轴加速度计获取数据：DFRobot_WT61PC|库下载控制SSD1306OLED屏幕所需的库：Adafruit_SSD1306|库Adafruit_GFX|库连接和调整首先，我组装了DFRobotBlackGladiator（履带式机器人底盘）并将L298N电机驱动模块连接到机器人底盘，以使用RaspberryPiGPIO引脚轻松控制其直流电机。然后，我将RPLIDARA1M8360度激光扫描仪（激光雷达）和USB网络摄像头连接到RaspberryPi4。通过使用公母黄铜六角PCB垫片（支架），我将RPLIDARA1M8连接到机器人底盘上。然后，我通过其GPIO引脚将L298N电机驱动器模块连接到RaspberryPi4。为RaspberryPi4和L298N电机驱动模块供电，我使用了小米20000mAh3ProType-C移动电源。我将USB升降压转换器板连接到小米移动电源，为机器人底盘的直流电机提供稳定的12V电压。为了构建机器人的跌倒检测系统，我将DFRobot串行6轴加速度计、SSD1306OLED屏幕（128x32）和蜂鸣器连接到ArduinoNano。为了提供ArduinoNano，我将它连接到RaspberryPi4：ArduinoNano➡树莓派4VIN➡5V地➡地最后，我将USB网络摄像头连接到RaspberryPi4，并用热胶枪将所有组件固定到机器人底盘上。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。

我“手工”制作了一个Arduino四足机器人，这意味着没有套件或3D打印机。它使用“长步”步态行走，看起来非常流畅和自然。虽然它并没有完全按照我想要的方式出现。然而，为了让我的机器人独一无二，我想在地板上创造一种掠过式的运动，类似于船夫水甲虫游泳的方式。在我所有的在线搜索中，我还没有遇到过被编程为以这种方式移动的四足机器人，所以这可能是第一个在线发布的此类机器人（？）。浏览动作是一种笨拙、生涩的移动方式，但非常有趣，而且比走路快得多。此外，它允许我编程一个“抓手模式”，前部让机器人能够拾取小的、重量轻的物体。在下面的第一个视频中，机器人先走，然后沿着地板掠过。在第二个视频中，机器人会走路，然后大约在视频播放到一半时它会抓住垃圾并在掠过之前将其处理掉。这不是一个初学者项目，所以我假设你有一些关于使用Arduino和上传草图等的知识.第1步：设计概述每条腿由三个部分组成，并带有伺服电机来移动每个部分。这三个马达被命名为：臀部、股骨和胫骨，并为每条腿编号。例如，在第1腿的电机编程中，它们被称为“hip1”、“fem1”和“tib1”。每个臀部马达的底部是一个½英寸的小脚轮，可以在撇脂运动中滚动。机器人使用两节9伏电池。一个为ArduinoNano供电，后者又为伺服电机驱动器和遥控接收器供电。另一个电池用于电机，它很轻但提供了足够的电压。我使用红外线(IR)遥控器来控制机器人。它们易于使用，可通过Internet上的预编程代码使用，并且具有许多按钮，可以轻松运行机器人的所有不同功能。第1步：获取零件伺服电机SG90(x12)–带伺服喇叭（随伺服电机提供：4个十字型，8个单杆型）和附带的螺钉纳米微控制器(x1)迷你170孔面包板(x1)脉波调制(PWM)伺服驱动器(x1)½”脚轮(x4)聚苯乙烯塑料板-3.2毫米厚聚苯乙烯塑料板（只需一块废料即可）聚苯乙烯“L”形塑料角钢（4.8mm）红外接收器模块和红外遥控器9VNiMh可充电电池(x2)和充电器9v电池(x2)的连接器M2螺丝10mm(x38)M2螺母(x60)M2螺丝6mm(x14)M3螺丝14mm(x2)M3螺母(x4)5毫米LED1000欧姆电阻跳线，公对母可选：橡胶乐高轮胎其他工具/用品：ArduinoIDEMiniUSB电缆Testors模型胶水尖嘴钳带2毫米钻头和更大钻头的电钻Twist手电钻-用于手持小钻头进行手钻M2螺丝的小螺丝刀砂纸烙铁和焊料主体由3.2毫米塑料聚苯乙烯制成。我是从多伦多的这家商店买的，但是你不能在他们的网站上搜索。较薄的片材（例如2毫米）可能足够硬，但重量不会太大。无论如何，聚苯乙烯很容易切割、钻孔和粘合在一起，所以我推荐它用于这个项目。模型胶将碎片熔化在一起，形成牢固的粘合。第2步：制作每个可容纳两个电机的髋部框架要制作臀部框架的模板，首先在纸上描绘出伺服电机底部的尺寸。这代表伺服器将滑入的孔（尽管最后您需要使孔比这大一点）。接下来绘制一个更大的矩形，使伺服孔周围至少有0.5厘米，但一侧应为1厘米。使用这个模板、一把尺子和一个正方形，在聚苯乙烯中标记框架的外边缘。然后用模板用你的刀尖通过模板按压所有角落的位置。重复直到有八个框架，外边缘标记为电机的内部矩形。如果做直线，切割聚苯乙烯非常容易。用一把尺子或方形尺子，用X-acto刀划几下，在聚苯乙烯上划出划痕。它不需要太深。您应该能够用手弯曲纸张，它会沿着刻痕线折断。它并不总是一种精确的塑料切割方式，但它既快速又简单。对于太小而无法用手握住的零件，请使用尖嘴钳夹住，但用纸盖住塑料，以免钳子留下痕迹。切割后，用刀或砂纸修整边缘，使切割过程留下的凹凸不平。因为伺服孔在塑料内，所以不能刻痕和折断。因此，对于每个伺服孔，使用尺子和刀在伺服孔内约2毫米处标出第二个较小的内部矩形。使用这个双矩形，外部矩形将大致是完成的伺服孔的尺寸，而较小的内部矩形为制作穿孔提供了有用的物理指南。这是通过使用带有2毫米钻头的钻头完成的，并在不损坏外部矩形的情况下沿着内部矩形打很多孔。然后按x-acto刀切割穿孔以获得一个粗糙的孔。用刀削掉矩形的内部，将其加宽，直到它大到足以让伺服器滑入而不会损坏电线。这个矩形需要更长一点，以防止在您稍后插入电机时损坏电线。（请注意，有些伺服器的电线从底部边缘而不是从外壳的侧面出来，这样更容易进入。）要将两个矩形以90度放在一起，请在每个矩形的外边缘切一个0.5厘米深的槽。它们足够宽(3.2毫米)可以将两个插槽互锁在一起。这最终会将八个部分变成四个臀部框架，但不要将它们粘合起来。确保插槽的深度不要太深，以免堵塞伺服孔。另外，请记住，每个臀部框架都是两个相邻电机的镜像：腿1和4的股骨电机齿轮面向前方，而两个后股骨伺服机构，腿2和3的齿轮面向落后。换句话说，腿1和2分别是腿4和3的镜像。当所有的槽都完成后，用刀在角上划痕，然后用尖嘴钳夹住角，然后将它们一个一个地折断，将矩形做成六边形。用刀和锉刀清理边缘。现在将六边形粘合起来形成4个臀部框架，仔细检查方向，以便有两对彼此镜像。为了加强髋部框架的接合处，切下“L”形角塑料片并将它们沿着接合处粘上。胶水干燥后，将电机滑动到位，而不会损坏电线。如果需要，将伺服器的孔变大。然后使用2毫米钻头和手持钻头支架标记孔的位置。对髋部框架中的所有8个电机重复上述操作，然后用2毫米钻头和电钻钻出这些孔。第3步：准备伺服喇叭——钻2毫米孔舵机通常带有许多不同形状的舵机喇叭。使用十字形喇叭将臀部电机连接到主体上。十字形舵机喇叭的两个较长的臂长不一样。使用最长手臂上的倒数第二个孔，以及另一只手臂上的倒数第三个孔。您应该只需要两颗螺钉即可将十字形喇叭连接到主体上。喇叭上的孔对于M2螺钉来说太小了，因此用手用2毫米钻头将它们加宽。对于每个股骨和胫骨伺服系统，使用单臂喇叭（总共八个）。这些喇叭末端的宽度也可能太窄而无法固定M2螺钉，因此请使用倒数第二个孔。第4步：制作胫骨件在其他项目中，胫骨块的形状有很多变化。这个机器人的顶部宽2厘米，长7厘米。在胫骨的顶部为伺服切割矩形孔，在两侧和顶端留下0.5厘米的聚苯乙烯。使用尺子、刀子和钳子，在胫骨件的锥形底端进行刻划和切割，并去除两个顶角。第5步：制作股骨碎片股骨与胫骨的宽度相同（2厘米x7厘米）。用铅笔沿着股骨中心画一条纵向线。这将用于对齐伺服喇叭并标记将喇叭固定到股骨块的螺钉的位置。为此，请在股骨片上标出tib和fem电机的齿轮中心所在的位置，距每端约1厘米。用小钻头打一个孔，然后用更大的钻头逐渐加宽这些孔，直到可以插入喇叭的圆形部分。重复使每个股骨块都有两个孔。然后一个一个地将喇叭对齐到位，并用2毫米钻头穿过喇叭标记在聚苯乙烯塑料上钻孔的位置。取下喇叭并钻出2毫米的孔。稍后，当需要安装时，一个M2螺丝会穿过每个喇叭。第6步：制作主体主体是一块3.2毫米的聚苯乙烯，尺寸为9厘米x12厘米。身体前后比宽。要标记并钻出用于安装髋关节电机的孔，请将髋关节电机放入髋部框架和不带螺钉的十字形伺服系统中。髋部电机放置在臀部框架中，使前部电机的齿轮不在主体前部，后部髋部电机的齿轮不在后面。两个前股骨马达朝前，两个后股骨马达朝后。此外，确保伺服喇叭的方向一致——前电机（1和4）的最长臂指向后，后电机（2和3）指向前。确保这三个对齐点后，将臀部框架的边缘与主体的边缘对齐。例如，固定电机hip1的框架的前左侧与主体的左前角对齐。（臀部框架的前部和左侧与主体的前部和左侧）。将伺服喇叭放在正确的方向上，将其牢固地靠在主体上，然后卸下伺服和臀部部件，使喇叭靠在机器人主体的下侧就位。标记M2安装螺钉所在的两个扩大孔的位置。更换喇叭并三重检查1)定位喇叭到电机，2)臀部框架的方向，3)臀部与主体边缘对齐，以及4)钻孔前的孔位置用2毫米钻头钻孔。在顶面上，您可以使用更大的钻头小心地加宽开口，以便能够埋头钻螺钉。第7步：组装腿将所有舵机居中至90度。您可以在ArduinoIDE的伺服示例草图中修改扫描草图。现在是有趣的部分！使用四个M2螺钉和螺母将两个电机连接到臀部框架。记住臀部框架中臀部马达的方向，并将fem马达的方向与齿轮靠近底部。然后使用伺服随附的安装螺钉将十字形伺服喇叭连接到臀部电机。这是通过喇叭的顶部中心拧入电机的齿轮。然后将臀部电机安装到主体上，将臀部框架的边缘与主体边缘对齐，并用尖嘴钳夹住M2螺母，同时从主体顶部拧紧M2螺钉。股骨片应垂直安装，平行于主体。将短的单杠杆角压入股骨块，并用M2螺钉和螺母连接。我为tib电机的喇叭使用了6毫米M2螺钉，因为蓝色电机在喇叭下方的间隙较小，并且固定喇叭的10毫米螺钉的末端会接触到伺服的外壳。然后将胫骨电机安装到胫骨件上，使齿轮更靠近顶部。现在股骨上的角可以安装在股骨和胫骨电机上，这应该完成腿！当机器人掠过时，在每条腿的末端放置一个小的橡胶乐高轮胎将有助于牵引。第8步：接线组件将Nano插入面包板。我将跳线的公针连接到9V电池连接器的引线末端。这样，来自9V电池的红色引线和黑色引线分别连接到Nano的“Vin”和“GND”引脚。PWM电机驱动器的连接方式如图表和Fritzing接线图所示。所有跳线的连接如下：GND.......................GNDSCL............................A5SDA......................A4VCC..........................5V电机连接到PWM/伺服驱动器，确保来自伺服系统的3根电线正确定向到电机驱动器上的每排3个引脚。驱动器上伺服器的引脚标有5V、接地(GND)和数据线。舵机的线一般为红色为5V，黑色或棕色为地线，橙色为数据线。在这个方向上，电机连接到PWM/伺服驱动器，如下所示：hip1.....................0fem1.........................1tib1.....................2hip2..........4hip3....................8fem3.........................9tib3......................10hip4.....................12fem4........................13tib4...................................14注：3、7和11未使用。第二块9V电池通过连接线连接到PWM电机驱动器的螺丝端子，红色引线接正极，黑色引线接负极。红外传感器通过跳线通过面包板连接到Nano，如下所示：Vcc....................5VGND..............GND数据.......D12发光二极管(LED)用于指示机器人何时等待另一个命令。因为步行动作需要一些时间。这很有帮助，因为如果您过早按下遥控器，机器人将错过命令。如果您连续多次按下，遥控器会发出机器人未编程的“重复”命令。LED连接到面包板，LED的阳极（长引线）连接到Nano的引脚D13。1kOhm电阻器将阴极连接到Nano的地(GND)。第9步：将组件连接到主体将带有Nano、PWM伺服驱动器、IR接收器和两块电池的面包板放在主体的顶部中央，以确保东西居中并有足够的空间。带有Nano的面包板位于机器人后部的中央。放置Nano时，请注意，如果您需要修改编程，则需要将miniUSB电缆插入Nano，同时腿仍然可以移动。一旦您对位置感到满意，您就必须能够安装面包板。面包板底部有一个双面胶垫，但如果你以后想移动它，你可以用螺丝代替。面包板有两个螺丝孔，但10毫米M2螺丝不够长，无法穿过面包板和3.2毫米聚苯乙烯。因此，在面包板就位后，使用2毫米的小钻头标记孔的位置。这意味着切割双面胶带并切入机器人的主体。取下面包板并完成两个2mm孔的钻孔。然后从机身底部取出10毫米M2螺丝，并在顶部用螺母固定。两个螺丝的轴从主体上伸出。将面包板放在这些螺丝上，以防止面包板四处滑动，但可以轻松地将面包板抬离原位。PWM伺服驱动器集中在机器人的前部。标记钻孔的位置。伺服驱动器用两个M3螺钉和螺母固定到位。对于每个螺钉，您可以在主体和伺服驱动器之间放一个螺母，以留出一点空间。用胶水粘上四段“L”形聚苯乙烯，将电池固定到位，以免它们四处滑动。红外接收器放置在左后方，靠近第二条腿，并用两个6毫米M2螺钉固定到位。请记住，红外接收器必须对遥控器“可见”，因此任何东西都不能阻挡接收器的视线。两个M2螺母可用作垫片，两个螺母可用作固定IR接收器。第10步：将脚轮连接到臀部伺服器的底部为了连接1/2英寸脚轮，我们构建了一个盒子以适合每个髋部伺服器的底部。盒子的底部是一块3.2mm的聚苯乙烯，大小与臀部舵机底部一样大。盒子的三(3)个侧面是“L”形角塑料片。这些位于3.2毫米的部件上，水平边的角以45度角切割，以形成盒子的紧角。（在图片中，您可以看到我在将它们粘在一起之前将要粘合的表面粗糙化，但这不是必需的，因为胶水会将表面熔化在一起。）此时，将脚轮放在盒子底部的中心并标记通过底部钻孔进入盒子的内部。在盒子中使用更大的钻头，以便能够埋头钻M2螺钉的头部。埋头孔将使伺服器尽可能深地放置在盒子中。盒子的第四面是一块较薄的聚苯乙烯，从盒子的侧面伸出约0.5厘米，制成一个标签。它比其他三个边高，因为这个凸片用于将螺钉安装到臀部框架的垂直部分。将一小块3.2毫米聚苯乙烯放在此标签上以紧密贴合。切割并粘合四小块“L”形角塑料以加固盒子。然后使用两个6毫米M2螺钉从盒子内部穿过舵机的安装孔。使用M2螺母和尖嘴钳将脚轮连接到盒子上。最后将盒子滑过伺服器的底部。第11步：代码有很多关于如何将代码上传到Arduino（ArduinoIDE、YouTube、带有Arduino套件等）的教程，所以我不会解释。但是，我将解释代码的一些亮点。代码远非完美，而且很长，所以我不会全部介绍。其中大部分基于Adafruit的PWM/Servo驱动程序示例草图（链接）和DronebotWorkshop的IR远程控制教程（链接）。该代码依赖于三个库作为后台编程。这些是：远程文件Wire.hAdafruit_PWMServoDriver.hPWMServoDriver可以从上面的Adafruit链接下载。顾名思义，它控制控制伺服电机的伺服驱动器。Wire库是ArduinoIDE软件附带的标准库。IRremote库可以在ArduinoIDE的库管理器中找到。代码中的变量之一是在代码顶部附近声明的“togglePosture”。这会跟踪机器人的模式：行走、浏览或抓取。当机器人即将移动时，Nano会检查togglePosture的值以确定当前的模式。如有必要，它将运行适当的函数来改变姿势，然后将togglePosture变量更新为新模式（skimming=0，或standing=1，或grip/skimming=2，或这些都没有=3）。例如，这允许用户在机器人站立时激活“skimForward”功能。由于机器人不处于浏览模式，togglePosture不等于0。因此，机器人将调用“skimPosture”函数，使机器人下降到脚轮，然后togglePosture变量的值将是更新为等于0，由于电机的方向，有些电机顺时针转动以向上弯曲或前进，而另一些则逆时针转动以进行相同的运动。因此，例如，对于tib1和tib3，值100是完全弯曲的。但是，对于tib2和tib4，600的值是完全弯曲的。对于步行，前后运动意味着平滑的协调运动，一次移动多个关节。它需要一系列动作，机器人移动其重量以将重心保持在三条腿下方，同时抬起并缓慢移动第四条腿。为了做到这一点，向前和向后行走函数在代码中被分成几个“for”循环（类似于伺服库的“扫描”示例代码的编程，如果你已经使用过它的话）。例如，向前行走的第一个动作之一是将重心转移到第4腿。这有以下代码：for(tib2=400;tib2if(fem2if(hip3if(tib4>300)tib4=tib4-1;if(hip1>350)hip1=hip1-1;}pwm.setPWM(0,0,hip1);pwm.setPWM(5,0,fem2);pwm.setPWM(8,0,hip3);pwm.setPWM(14,0,tib4);pwm.setPWM(6,0,tib2);delay(delayTime);}解释这一行：变量tib2对应第二条腿上胫骨电机的位置，从400开始。这一行还规定只要tib2的值低于500，Nano就会循环遍历11个代码行一遍又一遍，但每次都会将tib2值增加+1。接下来的几行代码是几个“if”语句，其中随着tib2的增加，fem1和hip3也会在每次循环中将位置值增加1，而tib4和hip1每次都会减少1。带有“pwm.setPWM”的行是指示PWM伺服驱动器将电机推进到由“for”和“if”语句指示的新位置的函数。因为每个电机位置只变化1，所以运动只是很小的运动。通过一次增加这些变量一个值，腿将缓慢而平稳地移动。此外，由于tib2、fem1、hip3、tib4和hip1都受到影响，这五个电机将同时运动，就像机器人同时协调多个关节一样。delay(delayTime)行导致Nano在此代码的每个循环之前暂停。变量“delayTime”是在整个代码的最开始定义的，就像togglePosture变量一样。但是，此变量以毫秒为单位表示暂停的持续时间。因此，它控制Nano一遍又一遍地执行这部分代码的速度。暂停时间必须足够短，以免电机在每次增量运动之间停止，否则它会像模拟手表上的秒针一样移动。通过在代码段的每个循环之间使用这个暂停，行走会故意变慢和平滑。当tib2达到500时，“for”循环将结束，Nano将转到下一段代码（此处未显示），这将使用不同的电机协调一组不同的运动。与步行相比，撇去和抓握动作的代码要快得多，因此动作不会像步行那样在“for”循环中增加。例如，在“skimForward”函数的开头附近是这段代码的摘录：fem2=330，fem3=390；//股骨向上pwm.setPWM(5,0,fem2);pwm.setPWM(9,0,fem3);if（togglePosture==0）{fem1=375;pwm.setPWM(1,0,fem1);fem4=300;pwm.setPWM(13,0,fem4);}延迟（10）；在这段代码中，fem2和fem3的值都改变了，这样两条腿就会抬起。两条pwm.setPWM线对电机执行这两个运动，没有增加运动，只有一个命令，所以它会突然而快速。这段代码中的“if”语句是为了检查机器人是否处于“skim”模式，在这种情况下，接下来的两行（大括号{}之间）将被执行，这也会带来前腿，腿1和4，也起来。如果togglePosture变量不为零，则机器人将处于抓手模式，因此两条前腿不用于移动，因此此处不会移动腿1和4。delay(10)函数将机器人延迟10毫秒，让电机有足够的时间到达新位置。voidloop(){if(irrecv.decode(&results)){if(results.value!=0xFFFFFF){//0xFFFFFFisthe"repeat"commandfromtheremote,sotherobotwillignoreitdigitalWrite(LED_PIN,LOW);//turnoffstandbyLEDval=results.value;irrecv.resume();switch(val){//Whichfunctionstocallwhenbuttonispressed,buttonsweredefinedbeforethesetupcaseP:Pause();break;caseFr:forward();break;caseB:back();break;caseL:left();break;caseR:right();break;caseSt:stand();break;caseLu:legsUp();break;caseLd:legsDown();break;caselt:legsTogether();break;caseEq:gripPosture();break;caseLa:legsApart();break;caseSf:skimForward();break;caseSb:skimBack();break;caseSr:skimRight();break;caseSl:skimLeft();break;caseS:skimPosture();break;default:break;}}}digitalWrite(LED_PIN,HIGH);//turnonthestandbyLEDjustincase}如果红外传感器接收到来自遥控器的红外信号，这条线路将调用Nano解码来自遥控器的红外信号。在“val=results.value”行中，IR信号的值记录在名为“val”的变量中。然后在switch函数中使用这个变量，该函数将“val”与不同的情况进行比较，每个情况都对应于一个移动函数。Nano将运行该移动函数，然后在代码中返回到循环部分的开头以解码下一个IR信号。您可以在此处下载当前版本的代码：Robot_WalkSkimGrip_July2021.ino第12步：使用红外遥控器控制机器人实际遥控器可以在这个教学的第一张图片中看到。遥控器的按钮将使Nano分别运行代码中的单个功能（请参阅遥控器和功能图）。按钮和函数名称（带引号）如下：ON/Off=“Pause”这会导致机器人下降到脚轮并收回所有4条腿。用于卸载电机，从而卸载电池Vol+=“forward”如果还没有这样做，机器人将站立并向前走。这是腿部的一系列平滑运动。RevPlay=“stand”如果还没有这样做，机器人将站立FastForward>>=“right”如果机器人还没有站立，则机器人将站立并向右转。这是腿的快速洗牌Vol-=“back”如果机器人不这样做，机器人会站起来，然后向后走。这是腿部的一系列平滑运动。Arrowup=“GripUp”当机器人处于抓手模式时，机器人会抬高前腿的水平Arrowdown=“GripDown”当机器人处于抓手模式时，机器人会降低前腿的水平0=“gripTogether”当机器人处于抓手模式时，机器人会将前腿拉近EQ=“GripPosture”机器人将采取抓手模式的姿势。前腿收起，后腿向两侧伸出ST/REPT=“GripTogether”因为当机器人处于抓手模式时，机器人会将腿拉得更远2=“skimForward”机器人将向前撇去，用腿向外推。这是一个快速推动，可以在略读模式或抓手模式下完成4=“skimLeft”机器人将向左撇去，双腿向外。这是一个快速推动，可以在略读模式或抓手模式下完成5=“skim”机器人将采取撇渣器模式姿势（如果尚未这样做）。所有四条腿都将伸向两侧6=“skimRight”机器人将向右撇去，双腿向外。这是一个快速推动，可以在略读模式或抓手模式下完成8=“skimBack”机器人将向后掠过，将自己的腿向外推。这是一个快速推动，可以在略读模式或抓手模式下完成以上就是项目的全部内容了，希望您能够喜欢！

在本教程中，我将教您如何构建避障机器人。该机器人将是一辆小巧而简单的两轮汽车，它将向前移动，直到它检测到路径上的障碍物。这样做时，它会停下来，向后移动一点，然后向左和向右看。然后它会比较两边的可用距离，然后转向可用距离似乎更相对的方向。这样它就可以在充满障碍物的环境中移动而不会与任何障碍物发生碰撞。这是在仓库机器人、无人驾驶汽车等各种应用中使用的防撞概念的一个小代表。为了检测距离，机器人使用HC-SR04超声波传感器。所以这个传感器每10微秒发送一次超声波，如果前方有任何障碍物，传感器就会收到回声。根据行程时间，它知道传感器和物体之间的距离。那么让我们开始吧！第1步：收集组件首先，首先，我们显然需要收集构建机器人所需的组件和工具。在下面找到所需的组件和工具：单个组件：阿杜诺UNOL293D电机护罩底盘（包括电机和车轮）电线电池座微型伺服电机SG90HC-SR04超声波传感器传感器安装（可选）工具（可选）：烙铁热胶枪钢丝钳螺丝刀第2步：连接电机和车轮我对底盘做的第一件事是在前部添加一个脚轮，作为前部的第三个支撑轮，它可以自由旋转，因为它具有360度自由度。这样我们就可以避免使用4个轮子，而避免使用2轮机器人。接下来我们需要做的是任何车辆相关项目中的经典步骤。将电机和车轮连接到底盘上。没有特别的方法可以做到这一点，因为每个人可能使用不同的底盘，但我想在这里提一件事：确保电机牢固固定并且水平相同，并且车轮完全指向前方。否则，您以后可能会遇到一些与运动相关的问题。第3步：连接Arduino和电机扩展板将Arduino板连接到机箱顶部。您可以以任何更喜欢的方式附加它。这可以使用一些垫片和螺钉，也可以使用一块双面胶带将Arduino板直接粘在机箱上。就个人而言，我总是会采用第一种方法，因为它看起来更专业。然后只需将电机护罩插入Arduino板的顶部，您就可以开始了！第4步：添加伺服电机和超声波传感器现在我们需要添加机器人的传感机制。这包括三个组成部分。用于感应前方距离的超声波传感器用于左右旋转传感器的伺服电机将传感器固定在伺服电机上的传感器支架我的底盘有一个用于连接伺服电机的切口，所以我只需将它插入切口中。如果你的也有，那就太好了。如果没有，则只需使用一条双面胶带将其粘在机箱正面。然后使用传感器安装，将传感器连接到伺服电机并继续下一步！第5步：接线我们在这里再次提出三件事。因此，在为机器人接线时，我们需要注意三件事：马达电机屏蔽具有用于连接多达四个电机的端口，采用螺钉端子的形式。只需将电机连接到任意两个端子，因为我们只使用两个电机。伺服电机伺服电机只有一根插头线，里面有三根线。只需将其插入电机屏蔽上的伺服端子即S1即可。超声波传感器有关超声波传感器与Arduino板的连接，请参阅上图。（或）连接：传感器GND:ArduinoGND传感器VCC:Arduino+5V传感器之旅：ArduinoA4传感器回声：ArduinoA5另外，将电池座连接到电机护罩的电池螺钉端子，然后再继续前进！第6步：编码//resetingthevariableaftertheoperationsdistance=readPing();}intlookRight(){myservo.write(0);delay(500);intdistance=readPing();delay(100);myservo.write(90);returndistance;}intlookLeft(){myservo.write(180);delay(500);intdistance=readPing();delay(100);myservo.write(90);returndistance;delay(100);}intreadPing(){delay(70);intcm=sonar.ping_cm();if(cm==0){cm=250;}returncm;}voidmoveStop(){motor1.run(RELEASE);motor2.run(RELEASE);}voidmoveForward(){if(!goesForward){goesForward=true;motor1.run(FORWARD);motor2.run(FORWARD);for(speedSet=0;speedSet{motor1.setSpeed(speedSet);motor2.setSpeed(speedSet+MAX_SPEED_OFFSET);delay(5);}}}voidmoveBackward(){goesForward=false;motor1.run(BACKWARD);motor2.run(BACKWARD);for(speedSet=0;speedSet{motor1.setSpeed(speedSet);motor2.setSpeed(speedSet+MAX_SPEED_OFFSET);delay(5);}}voidturnRight(){Serial.println("TurningRight");motor1.run(FORWARD);motor2.run(BACKWARD);delay(turn_amount);motor1.run(FORWARD);motor2.run(FORWARD);}voidturnLeft(){Serial.println("TurningLeft");motor1.run(BACKWARD);motor2.run(FORWARD);delay(turn_amount);motor1.run(FORWARD);motor2.run(FORWARD);}以上就是项目的全部内容了，希望您能够喜欢！

ROBOEMPOTO是一个非常好奇和情感的机器人。虽然实际上本质上毫无用处，但ROBO注定是为了更大的材料操纵目的。需要材料：1x微控制器(ArduinoUno)1xL293D直流电机驱动屏蔽步进电机驱动屏蔽1x半+面包板1x16x2行液晶屏4节AA电池+外壳4x直流电机1x底盘1x1000k电位器1x无源蜂鸣器许多杜邦电线第1步：组装机箱第一步是组装底盘，包括车轮、电机和底盘车身。第2步：组装电子零件并连接到电线按照图中的图连接零件参考代码：CODE__intbuzzerPin=A3;intmaximum=100;intbuzzDuration=50;voidsetup(){pinMode(buzzerPin,OUTPUT);}voidrandSound(intmaximum){NewTone(buzzerPin,random(maximum,10*maximum),buzzDuration);delay(maximum/10);noNewTone(buzzerPin);}voidLoop(){randSound();}第4步：机器人“本”面部表情的代码构成roboemoto总共有3个定制的lcd面。一张快乐的脸，一张扑克脸和一张悲伤的脸。为了实现这一点，我们需要制作一些自定义字符以及使用一些内置字符，如图所示。第5步：ROBOEMOTO避障的操作逻辑ROBO使用与蜂鸣器和LCD屏幕相同的传感器，继续向前移动，直到即将撞到物体。它通过超声波传感器的读数来做到这一点。一旦离得太近，它就会停止马达，转身，继续前进。参考链接在评论部分告诉我您的想法，如果您尝试构建你自己的，请告诉我！

本文将教你如何制作一个迷你“雕刻师”。这个“雕刻师”将能够雕刻纸板，木材，乙烯基贴纸等。教程视频所需材料（一）硬件清单ArduinoUNO（带USB电缆）2个DVD驱动器步进机构2个A4988步进电机驱动器模块（或CNC屏蔽）250mW激光，透镜可调最低12v2Amp电源1个IRFZ44NN通道Mosfet等。（二）工具清单烙铁钻孔机金属锉砂纸钢丝钳强力胶操作步骤步骤1：DVD驱动器步进机制对于这个项目，我们需要两个DVD刻录机机制。一个用于X轴，另一个用于Y轴。您可以从损坏的CPU或本地硬件商店中找到该DVD刻录机。也可以当地的五金店以非常便宜的价格买到。拆卸DVD刻录机步骤：使用飞利浦头螺丝刀卸下所有螺钉。从DVD驱动器上拔下所有连接器和电缆打开磁盘支架并拧松滑动机构。分离滑动机构。步进电机是4针双极步进电机。步骤二：找到步进电机步进电机是4针双极步进电机。它是一种机电设备，可将一系列电脉冲转换为离散的角位移，这意味着它能够根据其控制输入推进一系列的步进。步进电机的行为与数模（D/A）转换器相同，并且可以由逻辑系统的脉冲驱动。它的主要应用包括变频电机，无刷直流电机步骤三：步进电机接线使用万用表的连续性模式，确定确定2个线圈，线圈A和线圈B。我通过颜色区分制作了两对电线，一对用于线圈A，第二对用于线圈B。步骤4：X轴和Y轴坐标连接使用胶水将X和Y轴的滑块相互垂直地连接在一起。并在其上方附加一块切割好的木片作为工作床。步骤5：组装激光支架步骤6：激光组装我使用的是200-250mW650nm激光模块，它具有可聚焦透镜，用于调整激光点。必须连接所需的散热器才能获得较长时间的性能。您可以从网上购买全新的散热器，也可以像我一样使用旧主板散热器，使用强力胶将散热器与X轴滑块相连，将激光与支架相连。步骤7：电机组装固定将电机和激光线连接到CNC防护罩步骤8：下载并安装Benbox激光雕刻机3.7.991.下载并解压缩Benbox2.选择Benbox并运行安装向导3.下载并安装ArduinoIDE。https://www.arduino.cc/zh/Main/software4.单击并安装CH340驱动程序。5.重新启动计算机6.在计算机和雕刻机之间连接USB电缆。步骤9：安装ArduinoNano固件要安装固件，请单击菜单顶部的闪电符号（最右边的图标）。1.选择适当的COM端口。2.选择nano（328p）。3.选择并安装Lx.Hex固件。4.单击安装。成功安装固件后，您将在顶部的更新固件标题旁边看到一个绿色的对勾。步骤10：设置Benbox激光雕刻机参数最后一步是设置雕刻机的参数。1.单击软件右上角的蓝色菜单图标。2.单击菜单图标下方的向右箭头以访问参数列表。3.如图所示，输入参数值。步骤11：制作第一个雕刻品该起始点将与（0，0）位置上的红色弧相关（请参阅图像）。使用左侧的绘图工具绘制一个简单的图像。按绿色的开始按钮开始打印。单击带有调整的圆形激光按钮，直到光束清晰为止。最后：恭喜您成功制作出第一台雕刻机

我的项目是一个简单的直线跟随器机器人。顾名思义，它是可以跟随直线的机器人。在这种情况下，它是白色表面上的黑线。在本教程中，我将解释如何制作追随者机器人，并展示由我自己制造的机器人。我决定以娱乐为目的。我从RoboIndia购买了Arduino入门套件。无需使用该套件即可制作。但是，这样做很容易，因为您不必搜索单个组件。这是必需组件的完整列表：1.底盘-通常必须购买底盘，但也可以是木材，您可以自行购买。2.Wheels-这些通常必须是橡胶轮。3.电池盒-用于放置电池并运行机器人。应该适合6节AA电池。4.Arduino开发板5.电机罩。一个简单的电动机罩就足够了，并且有用于连接到Arduino板的地方。通常，由于电动机屏蔽板与Arduino板直接连接，因此，如果您将某些东西连接到电动机屏蔽板上的引脚，则它将连接到Arduino板。6.红外传感器-2个红外传感器用于检测表面的颜色。7.BO电机：-这些是实际上将用于转动车轮的电机。其中2个就足够了。8.脚轮-这是超市手推车中使用的轮子。现在，让我们开始制造机器人！组装起来并不难。所有需要做的就是将轮子放在机器人下面。红外传感器的放置方式应使其上的两个LED面向机器人将要运行的表面。HCSR04应该放置在您认为可以检测到其他物体的地方。最好在更高的地方比较好，尽管这完全取决于您。电池组可以放置在任何地方。我将其连接在主机架下。在这里，您可以看到红外传感器朝下，HCSR04被一个盒子包围，而Arduino板在顶部。从组件到电路板的连接非常重要。电机应连接到电机驱动器。我的是L293D。在BOMotors中，一根线用于向后移动，而另一根线用于向前移动。因此，在将电线连接到电动机屏蔽罩时，通常最好将同一电动机的两条电线彼此相邻连接。我的电机护罩是从RoboIndia购买的，带有用于放置电线位置的标签。电机连接到电机护罩所有其他组件必须正常连接。它们可以连接到Arduino或电动机护罩，因为许多电动机护罩已经连接到Arduino。您将需要确认电机屏蔽罩上的引脚号是否与Arduino上的引脚号匹配。红外传感器具有三根导线。这是将红外传感器连接到Arduino的方法：红外线->Arduino5v->5v地线->地线D->您想要的任何图钉。我的红外传感器连接到引脚7和8。我的左传感器连接到引脚7，我的右传感器连接到引脚8。我的电动机屏蔽罩带有用于5v和GND的多个引脚。如果电动机护罩不是这种情况，请考虑使用面包板。这些连接很容易理解。红外传感器需要有5v的电源，然后应将其接地以完成电路。需要一个引脚来对传感器进行编程！接下来是HCSR04的连接。如果我们可以连接它，那么我们就完成了！HCSR04->Arduino的VCC->5伏回声->任何销触发->任何销我已将Echo连接到引脚10，将Trig连接到引脚9。HCSR04可以计算从它到最前面物体的距离。触发发送声音脉冲，而回声接收声音脉冲。使用为此花费的时间，可以计算出距离。但是，在我的代码中，我正在使用一个库来简化事情。这就是设置所需要的。最后一点也是非常明显的，就是将电池放入电池盒中。现在，我们可以对机器人进行编程了。我在下面详细解释了代码。在深入研究代码之前，必须必须了解机器人的工作方式。•首先测量到最近物体的距离。•如果距离超过29厘米，则表示机器人不会停止。•然后，它检查红外传感器。•如果左红外传感器检测到黑色，则机器人将向左移动以校正其路径。•如果右侧的红外传感器检测到黑色，它将向右移动以校正其路径。•当两个红外传感器都检测到白色时，它将向前移动。•最后，如果两个红外传感器都检测到黑色，它将停止。这有利于使其停止。现在，介绍机器人如何执行动作。•为了向前移动，两个电动机都必须沿向前方向旋转。很简单。•要向右转，右马达必须停止，只有左马达必须向前旋转。•要向左转，左电动机必须停止，而只有右电动机必须向前旋转。•要停止，两个电动机都必须停止旋转。这是机器人工作的视频：原理图：

无人机飞行器风靡一时，各种各样的无人机席卷了市场，无人机受到了电子爱好者的追捧，整理了电路城上8个四轴无人机方案，赶快学起来吧。1、小马哥STM32开源RoboFly四轴飞行器原理图PCB工程源代码3D模型文件等这款四轴面向的人群是电子相关专业（包括自动化、电气自动化、电子信息工程、计算机、测控等专业）的大学生，通过一个完整的四轴项目来学习贴片元器件的焊接、PCB设计软件AD的使用、电路基本知识、旋翼型无人机的基本原理、STM32单片机编程与基本使用、飞控算法的实现等。https://www.cirmall.com/circuit/102112、科研级别的小四轴STM32F4芯片支持WIFI且android手机控制自适应控制该飞机面向有科研和强烈学习意向的小伙伴们使用，如果只是想玩的话你肯定不会喜欢这套四轴的，主要设计思想是提供一个高性能的控制和姿态算法验证平台，因此牺牲了许多“玩”的性能，却大幅的提高了通信和运算的能力。该机可以承载很大的通信数据量，通信部分我已经做了多线程时线程安全的考虑，可以随意的printf给上位机，完全不用自己考虑线程安全和数据胡乱穿插的问题（还没测试过最大能承载多大的数据量，但是实时发送存储飞控数据已经足够了）。最关键的是中央最优越的地理位置被一颗螺丝孔霸占了……这是做控制算法的人所必须的，连接万向节测试控制效果。上下位机软件的开发遵循“最简，方便修改”的原则，实现了大多数的功能，但是没有把程序写到“很大很复杂”，这样使用我程序的小伙伴们就可以非常方便的找到核心代码并按照自己的需求进行更改。https://www.cirmall.com/circuit/26843、参赛-基于STM32F4的四轴航拍飞行器（开源分享）本设计是基于STM32F4的四轴航拍平台。以STM32F407为控制核心，四轴飞行器为载体，辅以云台的航拍系统。硬件上由飞控电路，电源管理，通信模块，动力系统，机架，云台伺服系统组成。算法上采用简洁稳定的四元数加互补滤波作为姿态解算算法，PID作为控制器，实现飞行，云台增稳等功能。具有灵活轻盈，延展性，适应性强好等特点。https://www.cirmall.com/circuit/13894、基于STM32F103C8T6设计的开源四轴飞行器电路方案（源码+原理图+pcb）STM32开源小四轴验证可行，带气压定高https://www.cirmall.com/circuit/185995、基于STM32F103设计的开源四轴飞行器电路方案（原理图+源码+bom表）1.匿名主机PID调节2.互补滤波姿态解，级联PID3.NRF24L012.4G遥控器，OLED实时显示四轴姿态，电压返回，可二次开发4.STM32F103主控制器，集成了MPU6050，BMP280气压计，WS2812B全彩指示灯，预留的可扩展接口https://www.cirmall.com/circuit/188546、新唐M452设计的四轴飞控板四轴飞行器电路原理图、PCB、源代码最新版新唐NuMicro™M451USB系列是基于ARM®Cortex™-M4内核的新一代32位的微控制器，宽工作电压(2.5V~5.5V)，工业级温度(-40℃~105℃)，内置22.1184MHz晶振(在25℃，5V时精度1%)，可配置DataFlash，强抗干扰性(ESD8KV，EFT4KV)，封装类型有LQFP48、LQFP64和LQFP100。该方案采用新唐M45x系列Cortex-M4MCU四轴飞控板方案遥控器采用新唐N79E814,并且配合南方硅谷2.4GRF做无线遥控https://www.cirmall.com/circuit/153387、基于STM32四轴飞行器设计方案使用STM32主控MPU6050传感器设计的迷你四轴飞行器，使用蓝牙串口遥控。1607空心杯电机。资料包含PCB工程包含原理图、元件库、封装库等完整的文件。有飞控程序和参考资料。https://www.cirmall.com/circuit/157228、最火微型小四轴完整资料微型四轴硬件描述：（1）主控芯片STM32F103C8T6（STM32F103C8T6数据手册），传感器采用三轴陀螺仪三轴加速度传感器MPU6050（MPU6050数据手册）（2）电机采用空心杯电机，价格便宜。易于更换。（3）小四轴具有安全系数高，运动灵活，玩赏性高的特点。（4）电路图有具体的元器件库，以及电路的详细参数。https://www.cirmall.com/circuit/1455

在自主行走机器人系统中，机器人要实现在未知和不确定环境下行走，必须实时采集环境信息，以实现避障和导航，这必须依靠能实现感知环境信息的传感器系统来实现。视觉、红外、激光、超声波等传感器都在行走机器人中得到广泛应用。由于超声波测距方法设备简单、价格便宜、体积小、设计简单、易于做到实时控制，并且在测量距离、测量等方面能达到工业实用的要求，因此得到了广泛的应用。本文所介绍的机器人采用三方超声波测距系统，该系统可为机器人识别其运动的前方、左方和右方环境而提供关于运动距离的信息。超声波测距原理超声波发生器内部由两个压电片和一个共振板组成。当它的两极外加脉冲信号，且其频率等于压电晶片的固有振荡频率时，压电晶片将会发生共振，并带动共振板振动，便产生超声波。反之，如果两极间未加外电压，当共振板接收到超声波时，就成为超声波接收器。超声波测距一般有两种方法：①取输出脉冲的平均电压值，该电压与距离成正比，测量电压即可测量距离；②测量输出脉冲的宽度，即发射超声波与接收超声波的时间间隔t，根据被测距离s=vt？2来得到测量距离，由于超声波速度v与温度有关，所以如果温度变化比较大，应通过温度补偿的方法加以校正。本测量系统采用第二种方法，由于测量要求不是特别高，所以可以认为温度基本不变。本系统以PIC16F877单片机为，通过软件编程实现其对外围电路的实时控制，并提供给外围电路所需的信号，包括频率振动信号、数据处理信号等，从而简化了外围电路，且移植性好。系统硬件电路方框图见图1。图1系统硬件电路方框图由于本系统只需要清楚机器人前方、左方、右方是否有障碍物，并不需要知道障碍物与机器人的具体距离，因此不需要显示电路，只需要设定一距离阀值，使障碍物与机器人的距离达到某一值时，单片机控制机器人电机停转，这可通过软件编程实现。超声波发射电路超声波发射电路以PIC16F877为，当单片机上电时，单片机从RA0口产生40kHz的超声波信号，但是此时该信号无法通过与非门进入放大电路使超声波发射头发射超声波，只有闭合开关S1时，从RA1口发射出一门控信号，该信号的频率为4kHz，同时启动单片机内部的定时器TMR1，开始计数。该门控信号每发射一个周期的波形，超声波就会发射10个完整的波形，这可由它们的频率得出。超声波的周期为1（40kHz）=01025ms，而门控信号的周期为1（4kHz）=0125ms。根据s=vt2求出障碍物与移动机器人的距离。当超声波接收头收到反射回来的超声波时，计数器停止计数，时间t可以根据计数器的计数与门控信号的周期求出。RA2口接RS触发器，RS触发器可以自动控制超声波的发射和停止。本系统的电路还包括人工复位电路，由单片机的MCLR引脚接S2来控制，超声波发射电路图见图2。图2超声波发射电路图门控电路（RS触发器）为实现对超声波发射和接收的自动控制，须在电路中加一门控电路，该门控信号频率为4kHz，如把输出脉冲作为闸门信号，让已知频率fc的脉冲恰好通过闸门，那么t=NTc，其中，Tc为已知脉冲的周期，N为脉冲的个数。门控电路由RS触发器组成，当输入端R=1（S=0）时复位，即输出端Q=0;当R=0（S=1）时置位，即Q=1。RS触发器与单片机的RA2口相连。超声波放大电路超声波放大电路由三极管等组成，由于单片机RA口多只有20mA～25mA上拉电流，而超声波发射器需要60mA的电流，所以在与非门后加放大电路来放大电流，以完成超声波的发射。超声波放大发射电路见图3。图3超声波放大发射电路图超声波接收放大电路由于超声波接收头接收到的超声波信号很微弱，所以在其后需加一超声波接收放大电路。该电路采用两个集成运放，设计为两级，两级都为同相输入，因为同相输入的电压放大倍数为1+RfR，所以每的放大倍数为10，两级放大倍数接近100倍，这样后续电路就可以很容易地检测到输入的信号。集成运放采用双电源供电，超声波接收放大电路见图4。图4超声波接收放大电路图信号滤波电路从信号放大电路出来的声波带有一定的干扰，为了去除干扰信号，需要一滤波电路，信号滤波电路选用带通滤波器电路，使其中心频率为40kHz、带宽为2kHz，外加一过零比较器，使输出信号转化为方波信号。信号滤波电路见图5。图5信号滤波电路图信号整形电路从信号滤波电路出来的方波信号很不规则，故其后加一整形电路，整形电路由两级非门串联，并联一电阻组成，整形后再送单片机进行处理，信号整形电路见图6。图6信号整形电路图本文设计的超声波测距系统采用了单片机编程技术，配合硬件完成了系统的要求，其能满足大部分的工程需要。与传统的测距系统相比，具有结构简单、价格便宜、移植性好等特点。来源：维库电子市场网

描述这个项目是我寻求建立一个机器人时钟的延续，该时钟可以日复一日不断地编写和重写时间，并继续进行下去。我第一次使用DoodleClock进行的尝试是由于标记变干而导致的失败，而第二次DoodleDoodle2的尝试失败了，因为显示屏很快就被划伤了。这个时钟的灵感来自我女儿的T恤，上面贴有图案变化的亮片布。从供应商那里买了一些库存面料后，我根据布料的最小分辨率计算出时钟的大小。织物上有5毫米的线圈，针距为3毫米。时钟的另一个限制是我的打印机底座尺寸为245x170mm。运动学时钟的运动学由h-bot和笛卡尔系统组成。y轴由两个24byj48电动机驱动的位于时钟末端的两个环组成。齿圈基本上是限制在外轮中的齿轮，类似于无轮毂轮。x轴由将两个环保持在一起并驱动在基于h机器人的路径上路由的皮带的撑杆组成。皮带由两个电机驱动。电动机在相同方向上移动时，笔架在x轴上向左或向右移动，然后在相反方向上移动时，则向上或向下移动笔架。弄清楚布背衬亮片布由缝制在织物背衬上的圆盘组成。将磁盘安装在具有柔软背衬的T恤或书包上时，用手指可以轻松翻转。但是当我将其安装在圆柱体上时，由于磁盘受坚硬背衬的限制而停止翻转。首先，我尝试使用肋状结构作为底布，并在其上拉伸织物。它虽然有效，但使其构造非常复杂。最终，我发现一种更简单的方法是在布上添加3mm海绵作为底衬，使磁盘可以自由翻转。笔尖笔尖很难弄清楚。使材料像人的指尖一样动作并不是很简单。磁盘非常光滑，只需适当的摩擦力即可翻转它们。最终的解决方案是使用带分离钩的Tpu尖端制造。组件：数量组件名称1个×纳米纳米1个×纳米数控屏蔽3×踏板a49821个×霍尔传感器2×红外反射传感器4×24byj481:64步进电机1个×3mm2gt皮带12×602轴承原型＃2我再次重新设计了这个，使其更加干净。y轴现在是无轴的轴，可在包含的外圈中移动。借助于橡胶带上的白色标记，y轴位于背面的霍尔传感器，x轴位于右侧的光学传感器。笔归位非常棘手。经过大量的试验和错误后，我发现了一种解决方法，首先将x轴归位，然后备份一点，然后将笔以已知的皮带标记归位到时钟左侧的传感器，然后最后移动固定距离将其归零。这是不完美的，因为它有时会超过标记，但是在这种情况下笔上的1mm误差是可以的。外文原文：点击进入声明：本文由Hackaday授权电路城翻译，系电路城的原创内容，转载请注明出处！

智能车种类众多，其中两轮平衡车特别受到了工程师的喜爱，整理了8个两轮平衡车的资料，一起看看这个小可爱吧。1、基于ARM-STM32的两轮自平衡小车小车直立和方向控制任务都是直接通过控制小车两个电机完成的。假设小车电机可以虚拟地拆解成两个不同功能的驱动电机，它们同轴相连，分别控制小车的直立平衡、左右方向。在实际控制中，是将控制小车直立和方向的控制信号叠加在一起加载电机上，只要电机处于线性状态就可以同时完成上面两个任务。小车的速度是通过调节小车倾角来完成的。小车不同的倾角会引起小车的加减速，从而达到对于速度的控制。https://www.cirmall.com/circuit/10072、模块化迷你两轮平衡小车很多人对平衡车的相关技术很有兴趣，但是在实际搭建平衡车或者购买套件时会发现其实成本很高，动辄需要300~400的价钱，而且搭建出来的东西块头很大，做好后的存放是个问题...针对这些问题，我们专门设计了一款非常小巧的平衡小车，这个平衡小车在实现了平衡的前提下做到了非常小的尺寸以及高度的模块化设计，其整体尺寸仅为8cm*4cm*4cm;其模块化设计做到了将传感器，电机驱动器，红外遥控接收器，以及马达和电池都是可以拆卸的模块。其次就是关于代码和资料方面，源代码全部由我们自行设计与实现，因此可以提供非常详细的代码注释。电路设计，pcb设计也是原创。如果需要，可以在此基础上进行二次开发。https://www.cirmall.com/circuit/51063、基于STM32的两轮自平衡小车（硬件+软件+设计说明等）本小车主控采用STM32F103ZET6，驱动模块为L298N，采用直流减速电机配高精度码盘测速，三层PID嵌套算法，MPU6050姿态传感器，内含两种自平衡算法，可使用红外遥控，可用无线NRF24L01以及蓝牙控制。附件内容包括全套程序，原理图和PCB以及主要的材料采购清单等。https://www.cirmall.com/circuit/21194、两轮平衡小车集成化主控板原理图+PCB+程序源码主控芯片是STM32F103C8T6，电机驱动是TB6612，姿态芯片是MPU6050，板载蓝牙2.0模块，电源用的LM2596-5V和AMS117-3.3两个芯片构成，串口用的CH340，留出所有IO口，有NRF2401、CCD摄像头、超声波和OLED接口。串口1和串口3都有留出IO口。可以改成寻迹小车和各种多功能的小车。这是两轮平衡小车的主控板，所有模块集成到一个板子上，有电源，驱动，OLED,MPOU6050,蓝牙，串口。可直接给工厂打样，焊接好后下载相应源码即可运行。https://www.cirmall.com/circuit/58955、基于STM32和MPU6050和NRF24L01的两轮自平衡小车全套资料基于STM32单片机和MPU6050传感器和NRF24L01无线的两轮自平衡小车全套资料。小车采用BTS7960电机驱动，性能稳定，不怕烧坏。在小车向前走时立刻向后随意遥控都不会倒，可以高速转圈。小车采用MPU6050的DMP库函数直接返回各个参数。有各个部分的测试程序，容易看懂。串口示波器有我写的详细的安装教程，通过串口可以实时显示四路波形。用陀螺仪测试函数可以直接返回MPU6050的各参数的波形图，方便观察调试。有PID调试参考视频。这是非常完善的教程。https://www.cirmall.com/circuit/19396、体感控制两轮自平衡小车的设计该两轮自平衡小车主要由两部分组成，分别是上位机体感识别的部分和下位机两轮自平衡部分。主要是使用微软的Kinect摄像头，这个摄像头可以输出景深图像，骨骼数据以及RGB数据。所谓的景深数据就是可以反应图像深度的数据，简单来说就是有这个数据可以得到视场范围内每一个点的三维坐标，然后根据这个三维坐标做图像处理得到骨骼数据。图像处理非常复杂，由微软提供，RGB数据我没有处理，直接显示了，然后做了一个简单的动作识别，基于空间点坐标和点之间向量，计算阀值，然后用WIFI传输数据，WIFI使用亚信提供的WIFI转串口方案，虽然我花了半个月时间看计算机网络，看TCP/IP协议，也没用看懂，到最后也没用用上。https://www.cirmall.com/circuit/15227、【毕业设计（论文）】体感控制的两轮平衡小车，全部制作资料开源分享体感控制两轮自平衡小车原理：使用微软的Kinect摄像头，这个摄像头可以输出景深图像，骨骼数据，和RGB数据。景深数据就是，可以反应图像深度的数据，简单来讲就是由这个数据可以得到视场范围内每一个点的3维坐标，然后根据这个三维坐标做图像处理得到骨骼数据，图像处理非常复杂，由微软提供。下位机用陀螺仪和三轴加速度采样信号，用一个凯尔曼滤波做了一个数据融合，计算出角度和角加速度，然后就是几个PI调节器做的一个3闭环，姿态，速度，位置，实现细节在论文里面有。凯尔曼滤波用的是别人的代码，这个是一个自适应的算法，参数神马的都不需要改动，只要求单片机速度就可以了，M051的确是快。https://www.cirmall.com/circuit/50328、毕设完整资料开源：基于STM32打造的两轮直立自平衡小车STM32F103VET6主控芯片；两个microusb口，第一个是MCU的串口1，可作为普通的串口收发数据，通过调节板上BOOT选项，也可将其作为ISP下载程序接口；第二个是SWD硬件仿真接口；蓝牙模块，与MCU的串口2连接；WIFI模块，与MCU的串口3相连；一块1.3寸IIC协议的液晶接口；超声波接口；双电机驱动；六轴陀螺仪；电池电压检测；4个用于调试的LED；4个独立式按键；一组4P的拨码开关；有源蜂鸣器；两个6P带AB相编码器的电机接口。https://www.cirmall.com/circuit/10116