近年来，我们可以看到美国宇航局向火星发送了不同的机器人，如机遇号和好奇号。两辆火星车都有轮子。然而，我认为在火星上使用四足或六足机器人你会更加灵活，因为地球上的许多动物都是用腿移动的。这意味着机器人仅依赖于火星上的重力，而不依赖于大气的成分。出于这个原因，在这个项目中，我将描述一个火星上四足机器人的模型。视频演示：补给品对于基本四足机器人：1xArduinoNano12x伺服电机1x伺服控制板PCA96851x稳压器(UBEC3A2-6LiPo)4x脚4x腿4x髋关节1x身体1x9伏电池1x14.8伏电池（或4x3.7伏电池）螺丝和螺母（用于伺服电机和板）电线一些公头对于高级四足机器人（上面的材料加上下面描述的材料）：2x伺服电机1x超声波传感器(HY-SRF05)1x气体传感器(MQ-2)1xnRF24L011x温湿度传感器(CNT5)很多电线更多公头对于接收器：1xnRF24L011x"Arduino"Promicro（就像ArduinoLeonardo）1x电阻100欧姆1x电阻200欧姆软件：ArduinoIDE加工第1步：有关四足机器人的更深入信息作为介绍，我想先解释几个术语。四足动物是四足动物。机器人是机器，最初是自动机，执行机械工作。因此，四足机器人是具有四条腿的机器人。机器人存在于许多不同的应用领域。他们快速、准确、不间断地工作。这就是为什么它们在工业中很受欢迎，例如，被用作自动化生产过程的一部分。但机器人也可以为私人家庭提供有价值的服务。例如，近年来，在花园中使用机器人割草机或在家庭中使用机器人吸尘器变得流行。另一方面，四足机器人主要用于开辟无法通行的地形以及有时会危及生命和肢体的操作。人的生命非常宝贵，紧急情况下的救援人员会为他人冒生命危险。因此，这项任务可以由现场的机器人执行，而人类则可以在安全的位置对其进行控制。例如，四足机器人可以在地震后或火灾中寻找人，或者在太空探险中从外星球上采集岩石样本-如图所示。然而，对于传统机器人而言，此类任务会带来问题，因为它们通常是为平面或固定应用而设计的。例如，工业机器人通常是静止的，通常只移动一只手臂来执行重复的制造步骤。或者其他机器人在轨道上移动。另一方面，割草机器人更具机动性。它可以用轮子在平坦的草地上移动。然而，这些类型的机器人都不能在整洁的环境之外移动。轮子的使用也限制了运动。例如，对于这种类型的机器人来说，台阶通常是一个不可逾越的障碍。另一方面，我们人类可以轻松克服这些障碍，因为我们用两条腿移动。然而，用两条腿走路需要复杂的过程来在运动过程中动态地建立平衡。由于我们的平衡感、我们的关节和我们的肌肉，我们人类从孩提时代就已经完善了这一点。另一方面，对于双足机器人来说，这很难实现。所以很明显，通过四条腿可以达到更高的动态平衡，因为机器人总是可以用三条腿站立并用第四条腿移动。这大致相当于三腿椅子，只要重心在腿内，就不会在静止状态下翻倒。从本质上讲，这解释了四足机器人的基本运动。因为机器人总是可以用三条腿站立并用第四条腿移动。这大致相当于三腿椅子，只要重心在腿内，就不会在静止状态下翻倒。从本质上讲，这解释了四足机器人的基本运动。因为机器人总是可以用三条腿站立并用第四条腿移动。这大致相当于三腿椅子，只要重心在腿内，就不会在静止状态下翻倒。从本质上讲，这解释了四足机器人的基本运动。在上图中，您可以看到我的没有传感器的四足机器人-所以在早期版本中。您可以很好地看到四个腿和基本组件，这就是我认为图片合适的原因。第2步：打印所有部件要做的第一件事是打印出所有部件。关于这一点我不想说太多，因为我想为个人喜好在层高或支撑方面留出空间。尽管如此，这一步很重要，因为我已经附加了为此所需的文件。除了脚、腿和髋关节，我自己创建了所有模型。即使是我自己没有制作的三个模型，我也不得不调整，因为它们不适合我的电机尺寸。根据您正在构建的四足机器人中的哪一种，您必须查看必须打印出哪些模型的耗材列表。四足-robot_body(2).stl下载脚.stl下载腿.stl下载髋关节.stl下载电池座.stl下载电路高度.stl下载超声波传感器部分1.stl下载超声波传感器第2部分.stl下载第3步：展示电路并构建机器人第4步：超声波传感器如果四足机器人没有传感器，它会遇到任何事情。为了解决这个问题，我在上面安装了一个超声波传感器，它可以通过两个电机在两个轴上旋转。这应该允许机器人检测障碍物并避开或走过它们。此外，它应该向两个方向看，并识别哪个方向有更多的空间在那里转弯并走得更远。为了使该原理也适用于火星，有必要了解或测量火星上的大气是如何组成的，以便尽可能准确地计算声速，从而使超声波传感器可以提供尽可能准确的值尽可能。为了将它也应用于模型，我在计算速度时包括了温度。为此，我使用了将速度显示为温度函数的函数。我在这个来源中找到了这个。代码中的行如下所示：distance_cm=((0.03316+temperatureC*0.00006)/2)*duration_us2;//sounddependingonthetemperature运行时超声波传感器将向下定向以检测任何障碍物。当这个事件发生时，传感器会上升并首先测量四足机器人是否会越过障碍物。如果翻不过去，就左右看看，看看还有多少空间，选择空间大的那一边。你可以从一开始就在视频中看到整个说明。第5步：气体传感器气体传感器可以测量空气中的至少一种气体。根据传感器的不同，这可能会有所不同。MQ-2气体传感器可以测量三种气体：LPG（液化的pertoleumgas），存在于加热器中，具有高度易燃性和致癌性。CO（一氧化碳），一种透明、无味且有毒的气体，由不完全燃烧产生，即燃烧时氧气不足。烟是由火产生的，是一种浓稠的雾化气体。我选择了MQ-2气体传感器，因为我可以在不同的地方运行四足机器人，看看某处是否有火或加热器是否泄漏。然而，我也很清楚火星上还需要其他气体传感器。在火星上寻找生命的过程中，气体传感器可能被证明是非常有用的，因为它可以测量空气的成分。如果你再测量火星上土壤或流体的成分，你可以结合有价值的信息，并尝试通过米勒-尤里实验创造生命。第6步：温湿度传感器了解您周围的温度至关重要。在我的模型中，我需要它来确定声音的速度。有了空气湿度，也可以从“远处”判断下雨与否。“从远处”意味着我不一定要看到四足机器人，而只需要有一个连接，以便在计算机上向我显示这些值。在火星上测量温度很重要，因为高于某个温度，一些组件需要冷却。根据这个消息来源，火星上的湿度似乎足够高，可以想象生命存在。这些信息与气体相结合提供了大量信息，这些信息相结合将使未来在火星上生活成为可能。所以，火星上符合条件的地方还需要找到。这几乎是最艰巨的任务，为此研究需要时间，我们作为感兴趣的人需要耐心。第7步：（反向）运动学运动学通常处理对物体运动的描述，而不是运动的原因。在机器人技术中，运动学也起着非常重要的作用，因为它是描述由执行器（例如电机）执行的运动的问题。在四足机器人的情况下，它是关于腿运动的描述。有三个电机，所以三个DOF（自由度）。您有一个起点和一个终点，并且想要计算电机的角度。有alpha、beta和gamma。点和角度绘制在图片的顶部。接下来我选择了一个坐标系，因为有了它我可以将坐标视为位置向量，并且可以很好地计算向量角度。我是如何精确计算的，您可以在我附上的程序中查找。它是用Java编写的，但由于上传时出现问题，它现在是一个.txt文件。该程序可以自动执行计算，您只需指定终点，如上图所示。对于每条腿，您必须将坐标输入到程序中，就好像身体不存在一样。所以你必须计算每条腿相对于坐标原点的角度，以便它们是正确的。你可以在上面的图片中看到这个，它有身体在中心，外面有很多坐标。蓝色坐标显示身体相对于起始位置的位置。橙色坐标显示腿相对于身体坐标的位置。如果黄色+50在那里，这条腿已经迈出了一步，在进一步的计算中必须计算x+50。腿的各个坐标（橙色的）必须输入到程序中，插入到Arduino程序中，然后由Arduino程序中的另一个函数计算。与Arduino计划有关的一切都可以在第9步中获得资金。在Arduino程序中输入alpha角度时，必须注意它是正确的距离。对于前腿，您必须计算值-180。由于保持重心，因此必须移动四足机器人的身体以稳定抬起一条腿。单腿.txt第8步：有效的步行方式我可以输入PWM值，然后测量地理三角形的角度并更改值，直到它们正确为止。但问题是时间长，效率不高。所以我考虑测量最大值和最小值，然后使用map()函数将角度转换为PWM值。这个函数看起来像这样：//youprobablyhavetochangethesevaluesaccordingtoyourmotorsintmap_values(intindex){//frontrightif(index==0)pwm[0]=map(angle[0],20,270,550,100);if(index==1)pwm[1]=map(angle[1],35,325,100,680);if(index==2)pwm[2]=map(angle[2],35,210,130,650);//frontleftif(index==8)pwm[8]=map(angle[8],20,300,100,600);if(index==9)pwm[9]=map(angle[9],35,320,650,100);if(index==10)pwm[10]=map(angle[10],45,210,650,170);//backrightif(index==4)pwm[4]=map(angle[4],40,270,180,650);if(index==5)pwm[5]=map(angle[5],45,320,650,100);if(index==6)pwm[6]=map(angle[6],85,215,650,250);//backleftif(index==12)pwm[12]=map(angle[12],20,300,650,200);if(index==13)pwm[13]=map(angle[13],25,325,100,650);if(index==14)pwm[14]=map(angle[14],80,210,100,520);//ultrasonicsensorif(index==7)pwm[7]=map(angle[7],45,200,100,600);if(index==3)pwm[3]=map(angle[3],-90,65,170,650);//returnavaluereturnpwm[index];}多亏了这个功能，你只需要输入相应的角度，即angle[0]=200；并且程序有效。这对于快速从向前跑到向后跑和向侧跑非常方便。第9步：四足机器人的最终Arduino代码该代码的工作方式是测量温度、湿度和三种气体并将其发送到接收器。之后，测量距离并决定机器人是向前还是向后运行。如果它返回，它会在两个方向上转动超声波传感器，并测量哪一侧有更多空间可以转动。代码被拆分成尽可能多的函数，以使循环中的代码尽可能小，从而更易于管理。现在我想谈谈所需的库。I2C连接到伺服控制板需要线库。控制板也有自己的库，允许电机保持其位置，因此强烈推荐。MQ2是气体传感器，通过它可以单独测量不同的气体。nRF24L01模块的连接需要SPI以及它自己的库来建立连接。DHT库用于温度和湿度传感器。Autonomous_quadruped-robot2.ino第10步：接收器原理和电路要接收四足机器人在远方（即在火星上）收集的数据，您需要一个接收器。该接收器由一个ArduinoProMicro、一个nRF24L01模块和一个分压器组成，将Arduino的输出电压降低到3.3伏，使模块不会损坏。第11步：接收器Arduino代码接收器从机器人获取数据，然后将其放到串行接口上​​。处理程序从那里访问它并可以为用户输出数据。目标是将大部分值放在接口上，以便它们可以被Processing直接读取和输出。receiver_autonomous.ino第12步：处理处理应该用于以这样一种方式处理数据，即用户可以阅读最后呈现的所有内容。为此，我设计了如上图所示的窗口。与蓝色字体有关的一切都是直接来自传感器的值。黄色的文字看起来总是不同的，因为它会根据四足机器人的动作而变化。这样你就可以关注它在做什么。右下方的图片显示超声波传感器是向上还是向下。这里要知道的重要一点是，Processing运行一系列串行端口并从列表中选择一个。代码中的相应行如下所示：//opentheportport=newSerial(this,Serial.list()[2],9600);//youmighthavetoadjustthis您可以在笔记本电脑的设备管理器中查找，然后尝试一下。这可能需要多次尝试。ArduinoProMicro应该是最后一个。计算公式为n-1，其中n是可用端口的数量。在完成所有这些步骤和紧张的工作之后，您可以坐下来享受您的自主四足机器人，有朝一日可能会在火星上四处走动。Quadruped_Robot.pde

Bidex是一种低成本的由亚克力制成的人类安全机器人，能使用AI来完成一些基本的应用。这个机械臂结合了一些人类手臂的特征，使得这个机械手臂看起来更加逼真。这个手臂采用创新的伺服电机驱动机制，仅重2.6公斤，确保与人类的任何互动都是安全的。该机器人具有广泛的应用，从简单的拿起物品到执行需要一些非常复杂的步骤。零件清单：Arduino板4x伺服电机MG966R金属齿轮4x微型伺服跳线面包板或ArduinoUno第1步：设计和材料这个机器人由SketchUp2017Pro以1:1的实际侧面比例设计，然后我使用激光切割机在3毫米厚的亚克力板上打印出来。实际上，仅使用四个伺服电机来使机器人具有灵活性很难，更难得是需要同时保持机器人的人形。第2步：电路连接按照上图所示的电路图进行连接。以下是我的电路源文件，仅供参考。BidexCir.brd第3步：夹持器我热衷于设计抓手，并尽可能地人性化。如图所示，它由三组部分组成，拇指、手掌和手指使用5毫米塑料垫片连接在一起。使用塑料垫片可以非常有效地减轻重量，从而增加电机的扭矩。*抓手设计可供下载夹爪.pdf第4步：手腕手腕运动的设计基于将前臂连接到手的伺服电机。使用强力丙烯酸粘合剂将电机支架发光到前臂。*手腕和前臂设计可供下载手腕.pdf第5步：肘部和手臂第6步：躯干基本上，躯干旨在包含电子元件，例如Arduino板和电机护罩。第7步：示例编码以下代码是仅移动固定在一只手臂上的4个舵机的示例，该代码上依赖于ArduinoIDEApp上的串行监视器，我们得工作任务是发送字节以调节舵机移动度。例如：W是将肩部向上移动2度。S是将肩部向下移动2度。A是将肘部向右移动2度。D是将肘部向左移动2度。O是打开抓手。C是关闭夹具。你可以使用任何其他方法来设计移动手臂的最佳方式。bidexSample.ino希望您能够喜欢这个项目

无人机非常的有趣，用脑电波操控无人机更令人激动。下面我给大家介绍一下我的项目，项目大概流程是这样的，耳机感应我的脑电波并将它们传输到一台小型计算机中。当我提高注意力时，计算机会转换信号并将它们传递给我已连接到计算机的无人机控制器。当我注意力分散的时候，无人机就会降落。耳机选择的是NeuroSkyMindWaveMobile2，计算系统选择的是ArduinoUno微控制器，蓝牙模块是HC-05。视频演示:这个项目有6个主要步骤：将HC-05连接到Arduino配置HC-05并将其与MindWave配对将伺服器连接到无人机的控制器连接Arduino写Arduino代码上传Arduino代码需要零件：NeuroSkyMindWaveMobile2耳机和1节AAA电池一台电脑ArduinoUno或其他型号及其USB电缆HC-05蓝牙模块伺服电机面包板和面包板电线绿色LED和黄色LED2x330欧姆电阻2x1K欧姆电阻2x2K欧姆电阻10K欧姆电位器5伏电源用于与无人机控制器的伺服连接的部件：几根牙签一小块薄纸板剪刀胶水磁带第1步：将HC-05连接到Arduino将HC-05插入面包板并将其连接到Arduino，如图所示。HC-05的RXD通过由2个电阻组成的分压器连接到引脚11端口TXD到引脚10端口地对地EN通过由2个电阻器制成的分压器连接到引脚9端口暂时不要连接HC-05的VCC端口使用分压器的原因是HC-05的RXD和EN在得到5伏一段时间后往往电压过高导致板子烧坏，电压应该降到3.3伏。分压器由一个1K欧姆电阻器组成，一端连接到Arduino的5伏电压，另一端连接到2K欧姆电阻器，另一端连接到GND。需要两个分压器，一个用于RXD，另一个用于EN。第2步：配对HC-05参考步骤如下：1.在电脑上启动Arduino应用程序2.将Arduino的USB线连接到电脑，Arduino上的绿灯应该亮着。3.下载ino文件，复制以下代码，在Arduino的串行监视器和蓝牙模块之间中记录数据，并将其粘贴到新的Arduino代码中。4.将代码上传到Arduino。5.按下HC-05上EN引脚上的小按钮，将HC-05的VCC连接到Arduino的+5v并按住按钮几秒钟，直到HC-05上的红灯开始闪烁2秒，然后关闭2秒。6.在电脑上打开Arduino的串口监视器（Arduino应用程序窗口右上角），将右下角的选项设置为“BothNL&CR”和“38400”波特率。7.在串行监视器窗口的输入行内单击。在计算机键盘上键入AT并按回车键。如果响应为“OK”，则继续。如果不是“OK”，则再试一次。有时它第一次不起作用。8.打开MindWave9.键入AT命令，每个命令后的响应应该是“OK”AT+UART=57600,0,0定义MindWave使用的波特率AT+ROLE=1将HC-05设置为Master而不是SlaveAT+PSWD=0000设置MindWave使用的密码。AT+CMODE=0将HC-05连接到特定设备AT+CLASS=0指定设备类别AT+INQM=1,9,48设置配对参数AT+INQ查看HC-05是否识别MindWave。这可能需要15-20秒才能找到MindWave。显示的设备之一的地址应与MindWave标签上的地址相同，格式为xxxx:xx:xxxxxx。此地址用于接下来的3个命令（显示为addr），但冒号必须用逗号替换。AT+PAIR=addr,30AT+BIND=addrAT+LINK=地址10.HC-05上的红灯应每3-4秒快速闪烁2次。第一次做LINK命令，红灯没变。因此，我仔细检查了Arduino和面包板上的电线引脚是否正确按下，从HC-05中拔出+5v电线，执行步骤#5，并输入PAIR、BIND和LINK命令。这一次，红灯变为每3-4秒快速闪烁2次。这意味着设备已配对。下次您使用这些设备时，它们会在几秒钟内自动配对。11.将HC-05的TXD线从Arduino的10号针脚上断开并连接到Arduino的RX（0号针脚），将HC-05的线从分压器上断开并拆下，并拆下用作分压器的电阻。12.关闭串行监视器13.关闭MindWave14.从Arduino或计算机上断开USB电缆15.退出Arduino应用程序第3步：将舵机连接到无人机的控制器有两种方式连接到无人机控制器：移除操纵杆所连接的电位器，并将Arduino连接到控制器的电路板上，电位器的中间引脚已经连接。我的无人机控制器相对较小，因此，我决定根据注意力等级信号伺服来移动无人机油门的操纵杆。注意力信号容易获得，我在网上研究NeuroSky项目的时候，发现大部分项目都只用到了注意力信号。通常，如果注意力高，则冥想低，反之亦然。有些人可能可以很好的控制他们的注意力和冥想水平。MindWave耳机也可以检测到眨眼，获取和使用眨眼信号比注意力和冥想信号复杂得多。第一张照片显示了伺服器是如何通过两个弹性体连接到我的控制器上的。如您所见，伺服臂和操纵杆之间存在间隙。然后将一端粘在伺服臂上，另一端安装在操纵杆上。第4步：连接Arduino从配置和配对之后的电路开始，附加接线应如照片中所示。一根330欧姆电阻的导线连接到引脚2端口，另一根导线连接到绿色LED的长导线。绿色LED的短线在面包板上变为负极。一根330欧姆电阻的导线连接到引脚4端口，另一根导线连接到黄色LED的长导线。黄色LED的短线在面包板上变成负极。引脚9连接到伺服的信号线。伺服的橙色线连接到单独电源的正极。伺服的棕色电线在面包板上变成负极。独立电源的负极在面包板上变为负极。10K电位器到面包板正负，中间引脚到模拟引脚0。要仔细检查，以下7条线应连接到面包板的负极：Arduino的GND、两个LED的短线、伺服、独立电源、HC-05和电位器。以下3条线应连接到面包板的正极：Arduino的+5V、HC-05和电位器。第5步：Arduino代码编写当注意力等级高的时候，代码将打开2个LED并移动连接到无人机控制器油门操纵杆的伺服臂。代码有以下主要功能：从MindWave读取数据获取注意力数据并将其显示在计算机上的串行监视器中当注意力大于50时打开黄色LED，如果较低则关闭；当注意力大于70时打开绿色LED，如果较低则关闭。当注意力等级大于50时移动舵机臂。移动最大为30度，因为我的油门操纵杆不允许超过30度。电位器调到最大值（不高于30度）。使用充满电的无人机电池，电位计应处于中点。当无人机的电池快用完时，电位器应该调高。该代码通过将油门增加到电位器设置的最大值的30%0.3秒，再增加0.3秒到50%，0.3秒到70%，最后到100%来使无人机逐渐升起。在包含此功能之前，无人机会非常迅速地升起并在突然到达绳索末端时变得不稳定。而绳子的原因是为了防止无人机向上或横向飞走。具体代码可以参考链接：点击下载第6步：上传Arduino代码并调试在计算机上启动Arduino应用程序将Arduino的USB电缆连接到计算机，HC-05应该快速闪烁将伺服的电源线连接到单独的电源，并将该电源的负极连接到Arduino或面包板的GND将HC-05的TXD线与Arduino的RX（引脚0）断开，上传代码，然后重新连接此RX线打开串行监视器，检查波特率是否为57600连接无人机的电池并将无人机放在平坦的表面上打开无人机控制器的电源同步无人机和控制器，我的指示是将油门一直拉到底，然后一直拉。为此，必须将伺服器从控制器上拉开（弹性装置仍在原位），然后可以用一根手指上下移动油门操纵杆。同步后，油门应位于中间下方，以便将伺服臂放回原位开启MindWave。几秒钟后，HC-05应每3-4秒快速闪烁2次，表明设备已配对将MindWave戴在头上并安装耳夹。它现在应该将数据发送到Arduino，串口监视器应该显示注意力级别，当注意力级别超过50时黄色LED亮起无人机起飞，当注意力级别超过70时绿色LED亮起完成后，关闭无人机的控制器断开无人机的电池关闭串行监视器关闭MindWave从Arduino或计算机上断开USB电缆退出Arduino应用程序将伺服的电源线与单独的电源断开Arduino可以使用单独的电源，而不是通过USB连接到计算机，唯一的区别是没有串行监视器来显示数据。如何提高注意力以下是一些建议：专注于阅读食品容器上的成分清单。在食物容器上记住一些营养成分在头脑中进行算术运算听一首说唱歌曲并试着理解歌词用你不流利的语言阅读一些东西注意事项：如果您的HC-05的固件是版本2或3，我的理解是在AT+INQ命令之前需要命令AT+INIT。我的HC-05的固件版本是4.0-20190815，无法识别AT+INIT命令。要检查您的HC-05的版本，请输入以下命令：AT+VERSION如果您按下Arduino的重置按钮，这会将HC-05的设置恢复为出厂默认设置。所有配对步骤都必须重复。如果在上传代码之前HC-05的TXD未与Arduino的RX断开连接，则计算机屏幕上Arduino应用程序窗口的底部将出现一条错误消息。如果使用舵机，则需要单独的电源，例如3节1.5伏电池。Arduino的GND必须连接到外部电源的负极。在没有外部电源的情况下，USB电源似乎没有足够的电源，并且在伺服激活时HC-05会失去配对。它在几秒钟后配对，然后在下次伺服激活时取消配对。

当我看过一些关于机器人的电影，如玩具总动员里的Wall-e到Iron-man再到Alita的机器人电影后，我总是受到启发和鼓舞。我也非常热衷于机器人技术，相信我们可以在机器人技术的帮助下改善我们的生活。我们可以像半机械人一样轻松地做一些繁重或复杂的事情。我也是一名工程专业的学生，​​所以我想制作一个机器人义肢，只需稍作修改即可投入使用。在这里我设计了一个机械手，灵感来自两个不同的开源项目，并从两个不同的开源项目中汲取了灵感。手臂是完全使用3D打印的部件构建的。它是在ThinkerCAD和Fusion360中设计的。用于3D打印的材料是PLA（聚乳酸），它是一种生物塑料，可生物降解。为了进行手指打开和关闭以及手腕旋转等运动，总共使用了5个伺服(MG995)电机，这些电机使用Arduino板进行控制。视频演示:需要零件：3d打印机CAD软件（TinkerCad/Fusion360）PLA和TPU长丝舵机[MG995]阿杜诺电线和面包板橡皮筋线/绳（最好是尼龙）第1步：CAD设计其中的设计部分是最关键、最重要的一步。最终产品的强度应能承受其自身重量以及一些外部重量和扭矩。因此，在了解了我将要进行的手部运动的基础知识后，即手指运动和手腕旋转运动，我决定使用尽可能简单的形状和设计。根据我观看和阅读的大量视频和开源项目，我对应该如何设计和制造机械手有了一个大体的框架。所以我打开了我的ThinkerCad帐户，导入了一些文件，并根据我的需要开始组件和设计。也就是说，许多组件是完全由我设计的，例如腕关节（手和伺服器连接在一起的地方）。虽然大部分工作是在ThinkerCad中完成的，但其中也有我一手设计的地方，例如腕关节是Fusion360的一些进一步的设计细节。设计用于在拿起任何物体时复制自然的手部位置。所使用的MG995伺服电机在4.8V电压下的扭矩为2.8KG/cm，在此特定应用中，向所有伺服电机提供5V的恒定功率。当伺服电机旋转时，扭矩通过滑轮传递到琴弦，因为琴弦中会产生这种张力，并且这种张力会迫使手指驱动到闭合位置。4个舵机用于驱动手指（1个拇指，1个食指，1个中指，1个用于无名指和小指）。每个手指都有指骨（3根手指骨的生物学术语[见图]）在这里我在每个指骨处添加了一个45°角，这样它就可以总共驱动90°，从而实现人类手指的完全自然运动。4个伺服，每个在5个手指处产生2Kg的力。因此，手腕处总共会承受大约8Kg的闭合/挤压力，但由于关节强度，手只能承受1.5~2Kg的重量，因为力（拾取物体的重量）会在肘部和腕关节处施加合成扭矩。我在下面添加了所有3D可下载(.stl)文件链接：elbowjoint.stlhandarmbody.stlhandarmcover.stlwristjoint.stlServo_Hold.stlServoHorn.stlLH_Finger_Plate.stlLH_Hand_Body.stl第2步：3D打印下载.stl文件后，这部分相当简单，在常规软件中打开它们。我使用标准的Cura和Creality切片器，因为它们是开源的，并且与我升级的Ender3配合得很好。设置非常库存，您可以从我添加的屏幕截图中查看它。我使用了便宜的PLA和TPU进行打印，打印效果很好。我设置的是：喷嘴温度-200(PLA),210(TPU)床温-60(PLA),80(TPU)速度-80mm/s(PLA),60mm/s(PLA)层高-0.2mm填充-20%我在下面添加了所有Gcode文件：elbowjoint.gcodehandbodycover.gcodehandbody.gcodeLH_Finger_Plate.gcodeLH_Hand_Body.gcodeServo_Hold.gcodeServoHorn.gcodeTanmayRoboPotentiometerStandv1.gcodewristtobodyjoint.gcode第3步：组装和电路图在对3D打印部件进行一些清理之后，现在是时候进行有趣的部分了。请遵循以下步骤和准则：1-您将下载的伺服器的喇叭（3d打印滑轮）需要用强力胶粘在伺服器的喇叭上2-舵机应彼此相对放置，用于拧紧舵机的孔也会指示您如何操作。3-用你的尼龙线拉伸它并在上面擦蜡烛蜡，然后在上面涂上薄薄的一层强力胶。现在把它切成30厘米长的碎片。4-现在取线并通过将线从每个3d打印手指的孔中穿过，然后在3d打印手掌中引导孔来制作您的义肢。5-使用3D打印臂体中的螺丝孔将伺服器固定在其位置。6-现在为每个手指分配一个伺服器，但请确保为无名指和小指/小指使用单个伺服器。7-然后仔细测量手指张开位置所需的线距，然后剪掉其余部分。8-将螺纹末端连接到伺服喇叭（3d打印的滑轮）上，并在其上滴一滴强力胶以形成良好的接头，使其在负载下不会松动。9-现在将伺服器的喇叭拧到3d打印臂体的背面。10-现在使用螺钉并将伺服支架拧紧到伺服电机上，该伺服电机将处理手腕运动的旋转。11-现在小心地使用臂体上的孔从伺服器中取出电线并用线将它们系起来。12-仔细检查你的结并手动查看是否所有需要移动的东西都以指定的方式移动。第4步：编码和故障排除这又是一个直接的步骤，只需确保按照给出的电路图接线即可。我在这个项目中使用了ArduinoUno，因为它很便宜，并且可以很容易地处理这只义肢的工作量。视频是测试代码，下面给出的代码是升级的，是为了执行类似人手的运动而编写的。例如每个手指单独闭合和打开，手腕旋转，物体拾取，和平标志等。我已经上传了一个测试代码来复制人类的手指和手部动作，你可以尝试一下。还可以根据您的需要和喜好更改代码。您可以下载下面给出的.ino文件。Robotic_hand_movment.ino第5步：成果展示长度=42cm宽度=10.5cm重量=580g扭矩=2.8Kg（每个舵机）夹持强度=~8Kg

自从疫情开始，我和我的室友买了一张乒乓球桌，开始打很多乒乓球。我制作了这个项目，以便我可以根据设备告诉我的信息来监控和测试我的投篮表现如何，以便我可以改进我的比赛。我将ArduinoNano33BLESense和TensorFlowMicro与GoogleCreativeLabs为该项目开发的TinyMotionTrainer“Experiment”一起使用。请观看下方视频，观看我构建项目并在乒乓球游戏中进行测试！视频演示：补给品项目部分：ArduinoNano33BLE感应SparkFunLiPo充电器/助推器-5V/1A电池(LiPo)3.7V400mAh绞合线26AWGTPU长丝设备：3D打印机烙铁+焊锡丝钢丝钳Mac/Windows/Linux个人电脑步骤1：使用TPU3D打印.stl文件并将两个部分粘合在一起此版本的3D模型是在Fusion360中设计的。此当前模型仅适用于PenholdGrip乒乓球拍。使用填充25%和6个墙壁进行打印设置。如果外壳太紧或太松，根据松紧程度在97%-104%之间调整打印尺寸。bc_case.stlarduino_case.stl步骤2：安装电子元件将双面胶带贴在Arduino和Boost转换器上，并将其安装到外壳上，如图所示。将锂电池滑入电池仓。第3步：焊接您可以使用JST连接器将电池连接到升压转换器或将其直接焊接到电路板上。我选择焊接使电线更短，项目更整洁。将电池线（请单独切割！）剪成3-4厘米长。电池的正极连接到升压转换器的Vinput。电池的GND引线连接到升压转换器的GND。来自升压转换器的5V进入Arduino的Vin。升压转换器的GND连接到Arduino的GND。如果一切都正确焊接，那么当您切换升压转换器上的电源开关时，您应该能够看到闪烁的LED。第4步：将Arduino插入您的PC使用Micro-USB电缆将您的Arduino连接到您的PC并按照此Github页面中的步骤操作该页面将指导您下载ArduinoIDE并安装此项目所需的驱动程序和库。第5步：使用TinyMotionTrainer将代码上传到Arduino后：启动TinyMotionTrainer>开始新项目>通过蓝牙将您的Arduino与您的PC配对。调整捕获阈值（您希望这个数字足够高，以便在您挥回球棒时不会触发，但也不要太高，以便您可以在执行击球时激活它）将样本数保留为默认值。将捕获之间的延迟保留为默认值。转到左侧的“捕获您的数据”选项卡。列出您希望设备分类的所有镜头类型。为每种类型的镜头捕获20-100个样本。训练你的模型。测试您的模型。第6步：测试您的模型并打乒乓球一旦您对训练模型的结果感到满意，您就可以保存它，以便您可以随时打开模型。现在你可以把你的蝙蝠带到桌子上玩得开心！以上就是关于这个项目的全部分享了，有问题欢迎评论留言交流。

您好朋友，这篇文章是关于DIY自平衡机器人的，我将向您展示如何构建自己的自平衡机器人。我使用定制的PCB，Ardunonano，MPU6050，A4988驱动程序，HC-05bt模块，MDF板和一些硬件来构建此自平衡机器人，详细材料清单可在本文中找到。Balancingwii固件和EZ-GUI此项目中使用android应用程序通过蓝牙连接控制机器人。因此，让我们从一些基本的自平衡机器人开始。自平衡机器人的基础知识：自平衡机器人是指机器人通过不断地调整其位置来平衡自己在两个轮子上的位置。陀螺仪传感器用于自平衡机器人中，该传感器连续将机器人方向数据发送到控制器。根据该数据控制器的命令，电机正转或反转以保持机器人的笔直位置。这是自平衡机器人的理想位置，身体完美地向上注视着车轮。Y轴与机器人的身体之间的夹角为零。当身体向前倾斜时，Y轴与身体之间会存在一定角度。MPU6050陀螺仪传感器检测到该角度，然后将此数据发送到Arduino。Arduino现在执行PID计算，并命令步进电机正向运行，以将倾斜角最小化到零度。如果机器人向后倾斜，电机将向后旋转并将倾斜角校正为零，也会发生同样的情况。机器人继续以每秒400次的速度向前和向后反转电动机，因此我们看起来它就像机器人在其位置上一样稳定。所需组件ArduinoNano………………………..1号MPU605陀螺仪传感器……………….1号Nema17步进电机………….2号100mm车轮…………………………..2号A4988步进驱动器IC…………..2号HC-05蓝牙模块………….1号。4mmMDF板。150mmM5螺纹杆——4个一些螺母和螺栓

硬件部件SG90微型伺服电机×4OV7670CameraShieldVerIIFPGA伺服控制器×1个ArduinoNano33BLE感测×1个9V充电电池×1个我将介绍一个使用ArduinoNano33BLEOV7670CameraShield的机器人。使用两个伺服器摆动头部的机器人和使用四个伺服器摆动四腿的机器人。除了目标位置，还可以将移动速度指定为对伺服的指令，因此像电影一样缓慢的移动也很容易。4足机器人只使用4个伺服器，但它也可以行走。您可以指定步行速度。好像跳了起来。您可以使用红外遥控器指示操作。您可以启动多个单元。下图是每个机器人的内部接线图。主体由印刷电路板制成。电池使用9V可充电电池。该视频显示了它是如何组装的。在下一个报告中，我将尝试通过应用TinyML等链接特定的应用程序和机器人。

该项目使用在ESP32上运行的TensorFlowLite创建一个语音控制的机器人。它可以响应简单的单字命令：“左”，“右”，“前进”和“后退”。您可以在此处观看有关其工作原理的详细视频：硬件部件：乐鑫ESP32S×1个伺服模块（通用）×2通用车轮×2GernericUSB移动电源×1个I2S麦克风板×1个软件应用程序和在线服务：PlatformIOIDE我在Google的Commands数据集上使用TensorFlow训练了一个模型。其中包含大约20个单词，我选择了一个很小的单词子集-足以控制机器人的单词，但数量不多，以至于模型变得难以管理。为了生成训练数据，我们将WAV文件加载到其中，并从每个文件中提取频谱图。为了获得足够的数据用于命令词，我已经多次重复这些词，以改变音频的位置并添加随机噪声-这为我们的神经网络提供了更多训练数据，并应该有助于其推广。几个单词-前进和后退的示例更少，因此我更经常重复这些示例。我最后得到了一个相当简单的卷积神经网络，其中包含2个卷积层，然后是一个完全连接的层，然后是一个输出层。当我们试图识别多个不同的单词时，我们使用“softmax”激活函数，并使用“CategoricalCrossentropy”作为我们的损失函数。训练模型后，我得到的训练数据准确度不到92％，而验证数据的准确度则超过92％。测试数据集为我们提供了类似的性能水平。查看混淆矩阵，我们可以看到它主要是将单词误分类为无效单词。这对于我们的用例来说是相当不错的，因为这应该意味着机器人会误判误报而不是误报。由于模型似乎不适合，我已经在完整的数据集上对其进行了训练。这给了我们大约94％的最终精度，而在混淆矩阵上我们看到了更好的结果。但是，可能会有些过度拟合。对于实际的机器人，我构建了一个非常简单的两轮机器人。为了驱动车轮，我使用了两个连续的伺服系统和小型动力单元。它具有相当宽的轴距，因为带有ESP32的面包板非常大。为了在ESP32上运行TensorFlow模型，我使用了TensorFlowLite。我将其包装在自己的代码中，使其更易于使用。要读取音频，我们使用I2S-它可以从模拟麦克风的内置ADC读取，也可以直接从I2S数字麦克风读取。命令检测器由一个任务运行，该任务等待音频样本可用，然后为命令检测器提供服务。我们的命令检测器将音频数据后退一秒钟，获取频谱图，然后运行预测。为了提高检测的鲁棒性，我们在多个音频片段上对预测进行了采样，并且还拒绝了在先前检测的一秒钟内发生的任何检测。如果我们检测到命令，则将其排队等待命令处理器处理。我们的命令处理器运行一个任务，该任务侦听此队列中的命令。当命令到达时，它将更改发送到电动机的PWM信号，以停止电动机或设置所需的方向。为了向前移动，我们将两个电机都向前驱动，对于向后，我们将两个电机都向后驱动。对于左，我们反转左电动机并向前驱动右电动机，而对于右，我们进行相反的，右电动机反向，左电动机向前。对于我们的连续伺服器，1500us的占空比将使它们停止，低于此值应使它们反向，而高于此值将使它们向前驱动。我略微调整了右马达正向值的值，因为它的旋转速度不如左马达快，这导致机器人转向一侧。请注意，因为我们有正确的电机上下颠倒驱动它，所以我们将其反向运行，而将其向后驱动，则我们将其向前驱动。您可能需要校准自己的电动机才能使机器人直线运动。它运作良好！它偶尔会混淆单词并左右混合。

我真的很想制造一个可以在上下楼梯和障碍物上爬的多地形机器人。这是一个小规模的原型，我希望在进行更多调查后可以进一步开发。我认为安装起重轮或“感觉器”是个好主意，我想用这种机制测试一个机器人原型。我正在使用标准的R/C伺服器进行此测试，并使用3D打印的机械零件和Arduino来控制一切。

大家好，在这个视频中，我正在制作一个Arduino光跟踪机器人。这种Arduino光跟踪机器人非常容易制造，只需要很少的部件。你可以做这个机器人为你的科学项目或乐趣。注意：这个机器人对强光非常敏感。如果你成功了，那么在微光下测试机器人以避免故障。零件清单：1）ArduinoUno2）L293D电机驱动器3）LDR传感器模块4）TT齿轮电机5）橡胶轮6）内外跨接导线7）18650锂离子电池8）18650电池架9）电源开关10）亚克力板

现在，Spot除了腿和相机外还具有手臂，它可以进行移动操作。它查找并捡起物体（垃圾），整理起居室，打开门，操作开关和阀门，照看花园，并且通常很有趣。手，手臂和身体的运动会自动进行协调，以简化操作任务并扩大手臂的工作空间，从而使其触手可及。此处显示的行为是使用支持自主权和用户应用程序的新的移动操作API以及允许用户进行远程操作的平板电脑进行编程的。利用Spot进行手臂移动和平衡，以改善运动范围和移动性从手动、半自动和全自动操作中选择资管的平板电脑界面和API可轻松控制手臂

大家好，今天我要对ArtillerySidewinderX13D打印机进行拆箱和检查。这是您可以以$400的价格购买的最好的3d打印机之一，并且该打印机具有令人印象深刻的功能集，例如坚固而时尚的设计框架，300x300x400mm更大的体积，DriveDrivetitan挤出机，快速快速加热床，超静音操作，打印履历，电源故障恢复，彩色触摸屏，USB驱动器支持。等等3D打印属性外形尺寸：550x405x640毫米重量：14Kg构建体积：300x300x400毫米（11.8x11.8x15.75英寸）层高：0.05毫米挤出机类型：直接驱动（Titan挤出机）喷嘴类型：火山喷嘴尺寸：0.4毫米最高挤出机温度：270°C最高加热床温度：130°C框架：铝打印室：打开床平整：手动打印床：快速加热交流床显示方式：触摸屏连接性：SD，USB电缆内置监控摄像头：否打印恢复：是细丝传感器：是材料灯丝直径：1.75毫米第三方灯丝：是材料：PLA，ABS，柔性PLA，TPU，木材，PVA，HIPS

CrealityEnder-3V2FDM3D打印机Ender-3Pro的升级版：带金刚砂玻璃床，静音主板，皮带张紧器，Meanwell电源，挤出机旋钮。最好的价值就变得更好：Ender-3V2与其之前的产品具有相同的220x220x250mm的构建体积，更加可靠且易于使用。增强的耐用性和全金属框架提供了始终如一的出色印刷所需的额外刚性。升级的电源：配备新的Meanwell电源，可提供稳定一致的电源，以实现最佳性能。简单明了的用户界面：经过重新设计，可提供更好的即用体验。无限创意：与大多数3D打印机灯丝兼容，可让您灵活地创建所需的内容。规范：印刷技术：FDM体积：220x220x250毫米（8.7英寸x8.7英寸x9.8英寸）兼容灯丝：1.75毫米PLA，ABS，PETG，TPU加热床温度：≤100°C层厚度：0.1-0.4毫米喷嘴直径：0.4毫米喷嘴温度：≤250°C打印速度：≤180mm/s，通常为30-60mm/sXY轴精度：±0.1毫米喷嘴数：1兼容格式：.stl/.obj/.amf连接性：SD卡或云打印操作系统：MAC/Linux/WindowsXP/Vista/7/8/10电源：额定电压115/230V；输出：24V额定功率：350W机器净重：7.8千克（17磅）

本教程主要从以下方面讲解智能车：IAR软件的安装及使用方法、如何安装Jlink下载器驱动、使用MCG模块设置单片机的各个时钟、如何设置PIT定时器、如何使用UART串口通信、如何使用OLED液晶显示参数、如何操作单片机Flash模块、如何操作K60单片机的ADC模块、IIC模块驱动数字陀螺仪L3G4200、FTM模块功能介绍、C车舵机的改造方法、欧姆龙编码器在C/D车模上的安装方法、第十届智能车摄像头组整车硬件方案介绍、第十届智能车摄像头组主板讲解之UART串口模块、第十届智能车摄像头组主板讲解之O7620数字摄像头模块、第十届智能车摄像头组主板讲解之DMA测速及PWM电机驱动、第十届智能车摄像头组主板讲解之S3010舵机驱动、第十届智能车摄像头组主板讲解之人机交互、光电平衡线性CCD、平衡控制。更多课程详情查看：https://www.moore8.com/courses/505

具有模块化互锁轨道的3D打印履带机器人：我一直想尝试这个项目一段时间。最终，我将使用它来测试智能机器人导航，但是现在我们正在进行机械构建。这是一款3D打印的坦克履带式车辆，带有以TPU印刷的互锁式模块化柔性履带。尽管似乎可能值得尝试提高TPU的肖氏硬度，但似乎可以。底盘的其余部分基于2020年的铝挤压成型，每个车轮上均带有3D打印安装座和8mmID溜冰轴承。

在这个项目中，我构建了启用语音的可教机器，该机器可以扫描书页或任何文本源中的文本并将其转换为上下文，用户可以提出与该上下文有关的问题，并且该机器可以仅使用上下文进行回答。我一直想制造一种易于部署且可以轻松针对给定上下文进行培训而无需任何互联网连接的边缘设备。使用了三种机器学习模型：1.TesseractOCR（基于LSTM的模型）Tesseract是一种OCR引擎，支持unicode，并具有开箱即用地识别100多种语言的能力。可以训练它识别其他语言。2.DeepSpeech（TensorFlowLite型号）DeepSpeech是一个开源的语音转文本引擎，使用由机器学习技术训练的模型，该模型由Google的TensorFlow简化实施。3.BERTBERT是一种语言表示模型，代表变压器的双向编码器表示。预训练的BERT模型仅需增加一个输出层即可进行微调，以创建适用于各种任务（例如问题解答和语言推论）的最新模型，而无需进行大量针对特定任务的体系结构修改。前两个模型在RaspberryPi4上运行，最后一个模型在使用OpenVINOToolkit的IntelNeuralComputeStick2上运行。RaspberryPi4连接到ReSpeaker2-micsPIHAT，后者用于使用板载麦克风接收语音。使用CSI2连接器将RaspberryPi摄像头模块连接到RaspberryPi4，该接口用于扫描书中的文本。ReSpeaker2-micsPIHAT上有一个按钮，用于触发扫描过程的开始。按下按钮后，用户必须在5秒钟内向摄像机显示文本（书页或带有一些有意义的英语文本的文章，例如故事段落或Wikipedia条目）。使用TesseractOCR应用程序捕获书籍页面图像并将其转换为文本。捕获的文本用作BERT模型的上下文，该模型用于回答问题。机器要求用户提出问题。用户提出问题，然后使用DeepSpeech应用程序将问题语音转换为文本。转换后的问题文本将被送入运行在英特尔神经计算棒2上的BERT模型中，该模型将根据置信度得分推断出答案。使用Festival应用程序将最佳答案文本转换为语音，该应用程序在连接到RaspberryPi4音频输出（3.5毫米插孔）的扬声器上播放。

廉价的3D打印4足机器人，看上去几乎像是波士顿动力学现场，但是却像新生婴儿一样运动。我是物理学的本科生，对解决纸质问题很无聊，因此决定解决和应用现实世界中的问题，因此我开始了这个机器人项目，目的是将自我介绍给控制理论，研究其数学并练习拼写。它以树莓派4作为大脑运行，另外还有一个ArduinoMega，用于读取/写入由PS3Dualshock控制的12个业余伺服器和IMU的信号。总结：我主要使用python3和一些典型的库编写该代码，目前在运动学模型中实现了行走循环，因此您可以命令身体姿势，脚的位置以及速度和步行循环的直接命令。由ps3控制器通过蓝牙控制。Arduino用于加速信号的读取和写入，因此将来我可以添加其他传感器以及位置反馈...这种通信是通过双向串行命令进行的，因此将伺服脉冲发送到arduino和角度IMU上的RaspberryPi上已收录。

一种先进的低成本3D可打印机器人手，可用于机器人技术，动画电子学和假肢开发。ARXHandProject主要是出于对使用3D打印创建机械手的兴趣，以了解仅使用RepRapHuxley3D打印机可以达到的目的。受e-NABLE社区的启发，我渴望使用3D打印来创建功能强大且成本低廉的机器人手。目前，多年来，我已经在项目中使用许多有趣的技术和方法进行了许多开发，因此值得查看我的项目日志，因为它也可能对其他项目有所帮助。ARXHandProject目前具有基于MK0hand的3个分支设计，因此为了将设计特定开发之间的关系清晰化，我将分支划分为单独的页面。该项目仍在进行中，因此某些事情可能尚未记录或完成。我尚未发布该设计，因为在将其公开发布之前，我要修复很多问题。该设计使用电动机实现5度致动，并实现11个关节自由度。它使用4个微齿轮减速电机，这些电机通过自定义PCB和Arduino控制。可以使用任何能够打印PLA的打印机来打印手部，并且可以在有或没有支撑的情况下进行打印。所需的其他材料是一些自攻螺钉，3mm尼龙细丝，弹性绳和直径0.5mm至0.8mm的编织鱼线。

建立工作团队之后，我们定义了路线图。为了快速开发下一个原型，我们选择使用市场上的执行器（电动机，减速器，驱动器，编码器，扭矩传感器），这有助于我们缩短开发时间并跳过执行器开发。以后，如果我们判断可以帮助我们降低设备成本，我们将制造自己的执行器。机械设计首先，我们正在进行机械设计。我们回顾了我们的第一个原型P0设计，然后决定添加第6轴。我们添加了一个轴来调整缺乏方向感，这在某些情况下可能是一个问题。我们将手臂的机械设计更改为更坚固，我们使用了铝型材。我们仍然使用减速器作为前三轴，因为我们使用了同步带。这种传动装置便宜，安静并且可以将执行器放置在靠近手臂底部的位置。使用同步皮带可以使用较小扭矩的执行器。我们一直在思考如何降低成本，即使这样会使原型设计复杂化。我们还根据用户需求进行工作，我们的用户大使Christelle希望将设备带入我们认为可折叠设计的餐厅。执行器选择为了选择执行器，我们为每个关节，角度范围，最大速度和最重要的扭矩定义了要求。该范围由计划的轨迹定义为发挥作用。的最大速度被限定非常慢如人体运动。最后，TØ确定的扭矩所需要的每个驱动器，我们做静态研究每个关节考虑所有最坏的CASES，特别是对于我们做食品测试的最后一个关节。软件和执行器控制首先，我们正在使用功能功能：节省勺子位置学习所有轨迹，以遍及整个盘子并将勺子带到接近使用者嘴巴的保存位置。然后，我们将在我的工作mplementing安全功能检测未平常的碰撞与环境从仁州，以防止RY风险小号。这将使我们达到安全要求。最后，我们将创建一个便于使用的用户界面，我们认为在设备上使用触摸屏会增加设备的价格。Ø[R，我们也想过用蓝牙联接连接与智能手机应用程序，它要求用户拥有智能手机。

一款经济实惠的3D打印机，使用基本工具即可轻松构建。为了获得更高的精度，将使用使用光学鼠标的闭环系统。描述我一直梦想着以便宜的价格建造自己的3D打印机，但是使用线性执行器的想法总是让我害怕。首先，它们很昂贵，其次，由于传统实现方式的开环性质，最终在构建过程中需要格外小心，以使其具有良好的精度。我最终意识到，不使用任何线性致动器，移动飞机并不难。基本上，您可以从机器人上采用完整的驱动系统。总而言之，就像将一个机器人倒过来固定在地面上，并在其上方放置一个工作平面一样。由于机器人是固定的，因此当车轮转动时，工作平面将移动。这种方法的主要问题是移动工作平面的准确性，因为我的想法是使用伺服或直流电动机。为了弥补这一缺陷，该计划是使用光学鼠标（精度不止一个）来校正工作平面的运动。Z轴应使用类似的方法，但车轮要简单。细节该项目背后的主要思想是，它应该易于构建，并且在组件的实际放置中相当宽容。大多数复杂性将在软件中弥补不理想的物理构造。完整的驱动器具有额外的自由度（即旋转），如果被证明是一种优势，那么可能会很有趣。至少对于第一个原型，我的想法是使用ArduinoDue直接解析G代码，并将其转换为3D打印机的物理运动，以处理所有实时信息。选择Due是因为我希望做很多三角学，而且我相信使用8位截齿会带来额外的挑战，因为我的时间受到很大的限制（如果时间允许，我总是可以稍后尝试进行优化）。然后要使其独立，我计划使用RaspberryPi通过Wi-Fi托管Web服务器，以便我们可以提交打印内容，或使用平板电脑或智能手机控制打印机。下面的系统图试图更好地说明刚刚描述的内容。实话实说，我不是一个软件专家，并且我喜欢编程大多数低级的东西（例如，驱动硬件），因此，如果可能，我将尝试将GUI部分卸载到一些已经创建的开源项目中。OctoPrint项目似乎是一个不错的选择，因此我将尝试使其接口与之兼容（如果我仅使其与RepRap兼容，我相信它就足够了）。由于整个项目将是完全开源的，因此任何人都可以在我认为合适的地方改善我的缺点。我将发布我根据MIT许可开发的所有代码。独立于此类实验的最终结果，我希望最后拥有一些对其他项目也有用的库，即使用完整的驱动系统创建（3D打印）机器人，并使用光学鼠标作为反馈。

机械零件组装教程电气零件组装教程腿式机器人一直是机器人行业中最有趣的创造之一，因为它们可以帮助我们探索神秘的月球洞穴和其他太空探索任务。实际上，有腿机器人是具有铰接式腿机构的移动机器人，可在粗糙的火车上提供运动。与轮式机器人相比，它们可以在不同的地形上移动，但速度较慢。腿式机器人的制造和控制通常很复杂，因为它需要精确控制每条腿以保持平衡。在这个项目中，我们的目标是使用LEGOTechnic组件和Arduino板制作一个有趣且易于构建的六足机器人为此，我们利用了有趣的机械机制来模拟六足昆虫的行走模式，仅需一两个直流齿轮电动机即可。在本视频中，我们将向您展示两个我们基于Lego-Technic零件，Arduino，3D打印零件和市售齿轮电动机构建的六脚机器人。第一个通过开关激活。该家伙仅由一台电机驱动来回移动机器人。另一个六脚架由ArduinoUNO控制，是由两个电机驱动的差分机器人。在本教程中，我们将向您展示如何构建机器人六足动物（六足机器人），该机器人可以像昆虫一样行走。您将使用LEGOTechnic零件制作机器人的身体和腿部机械装置。然后，将市售的直流齿轮电动机连接到支腿机构以移动支腿。下一步，您将需要在机器人上增加大脑来控制其运动。因此，我们将ArduinoUNO用作智能大脑。Arduino使您可以使用各种市售的电动机，传感器，护罩和模块来扩展六脚架的可能性。

测试用于mechDOG的新的更快更好的步态。mechDOG可以向前/向后移动，向右/向左旋转和向侧面小跑。该机器狗基于Arduino和LynxmotionSmartServos。底盘由铝手工制成，其他部件也由高抗冲聚苯乙烯手工制成。腿完全由新的Lynxmotion伺服架设套件（SESV2）制成。每条腿都有3个ST1伺服电机（LynxmotionSmartServos），它们由ArduinoUno和LynxmotionLSS适配器板控制。

我的新DIY机械狗的首次测试。它基于Arduino和新的LynxmotionSmartServos。底盘由铝手工制成，其他部件也由高抗冲聚苯乙烯手工制成。腿完全由新的Lynxmotion伺服架设套件（SESV2）制成。每条腿都有3个ST1伺服器（LynxmotionSmartServos），它们由ArduinoUno和LynxmotionLSS适配器板控制。

飞鸽带你玩飞控——最速无人机飞控学习教程，采用几何图形化的方法，即基于模型的设计的思想来设计飞控，从而最快速地掌握飞控的基本框架，最速打造几何梦之控。本系列课程将从零基础带领大家从飞控底层的配置、传感器数据的读取，滤波、姿态解算到一个整体的控制，手把手教大家将手中的飞机飞起来。更多课程详情查看：https://www.moore8.com/courses/2719

我想对动态步行机器人进行更多的实验，所以我决定看看是否可以制造出一种与平衡两轮机器人一样工作的步行机器人。我正在使用Strandbeest机制使它行走，但是只有一排腿而不是两腿。这次，我要添加电子设备，该电子设备包括ODriveRobotice无刷电机驱动器，Teensy3.2和MPU6050惯性测量单元，可以测量机器人倾斜的角度。我发现调整机器人使其平衡很困难，而且它只能向一个方向行走。

我为我的PerformanceRobots系列打造了动画机器人头。这些机器人旨在可靠，强大和可运输，因此它们可以参观各种展览并进行各种合作。我的最终目的是为现场表演增添智慧，以便观众互动。机器人由DMX控制，因此磁头是独立的DMX设备，这意味着它们可以根据需要独立运行。前面板有许多（很多）LED，因此我可以显示动画。每个磁头具有三个伺服器，可在颈部提供三个自由度-每个磁头都是独立的DMX通道。

是时候把注意力放在我的表演机器人上了，以便可以使用伪装钻机远程操作它们，并可以操纵它们，以便两个人可以在活动中进行机器人挑战。我为每个机器人都构建了两个抓取器，每个抓取器都有一个传感器，以便它们始终以相同的张力抓住物体。这使用了弹簧，磁铁和霍尔效应传感器来检测张力。每个机器人都可以由人工操作员以及DMX来操纵操纵台，以通过可访问的界面或脚本表演进行操作。

我想尝试一个LIDAR装置，所以我想我会制造一个可以寻找物体并使用NERFBlasters射击它们的机器人。我正在使用RPLidarA1，只是在ArduinoMEGA上处理数据。这很像具有360英寸的测距仪阵列，但是能够挑选出任何角度来获取数据。机器人会查看360个10'分段中的平均距离，为该值添加书签，然后查找任何更改-在任何分段中靠近的对象。如果检测到任何物体，它将使用轮式编码器转到该部分以定位并射击目标。我想让它具有使用JetsonNano进行物体识别来寻找特定物体的能力。

我一直想重新审视我的第一个BB-8项目，该项目的头部实际上处于平衡状态。我想我现在可以做一个更好的机械和电子设计，因为我同时制造了许多平衡机器人。我决定将此主题定为2001ASpaceOdyssey的HAL9000。我正在使用四个280kv5055无刷电机来驱动机器人。这些将最终由一对ODrives和Teensy4.1驱动。

之前，我展示了一个Turtlebot3演示，该演示使用ROS进行映射和导航。现在是时候尝试从头开始构建机器人，并了解ROS如何挂在一起，以及我们需要从头实现所有组件的组件。我正在使用NERFBlasterRobot机箱尝试此操作，因为它具有车轮编码器，并且板上已经装有Arduino。在此视频中，我添加了RaspberryPi4和RPLidarA1，我们将在下一次对其进行详细介绍。

我想重新测试各个3D打印机组件-修补剂，主板，加热的床用胶粘剂……但是，如何在不破裂的情况下进行处理，而又可能破坏完美的打印机呢？当然还有另一台打印机！满足Mendel9001-我专门设计的模块化测试设置。实际上，它的打印效果也非常好！

对我而言，BLDC控制器的工作方式始终是个谜。最后，我找到了一个简单的控制器，您可以使用Arduino轻松进行编程。而且有效！不太完美，但还不错。

使用JetsonNano的NVidia深度学习模型演示，带有TutrleBot3Burger的ROS映射和导航，ROSArduino演示以及有关基于RaspberryPi的ROS手机的各种想法。我一直在学习ROS并开发更多智能机器，因此可以将我的项目带入一个新的水平。该视频概述了我到目前为止的情况，但是很快将有一个更详细的系列文章来构建具有ROS功能的机器人。

现在该回头处理遥控器，运动学模型，并最终使机器人行走！在此视频中，我在狗上添加了基于Arduino的NRF24L01遥控器以及二进制模式指示器。我还计算了逆运动学模型，然后制作了一个步进音序器来播放一系列运动，同时考虑了远程控制数据和运动学，因此狗可以在三个轴上移动。

大家好，这里是免费的机器视觉的课程。今天是介绍下接下来6次课程会讲些什么？第一讲：1.机器视觉的概念2.图像和视觉系统概念，构成，特点3.颜色空间与颜色模型，图像和视频的采集，图像数字化4.基于单目视觉驾驶系统（背景，意义）第二讲：1.视觉系统和图像处理的关系2.图像的内存布局及表示3.图像预处理的常用方法（灰度化，二值化）4.图像边缘检测更多课程详情查看：https://www.moore8.com/courses/1647

现在是时候使用我之前构建的R＆D来构建最终的机器狗了。这只狗将使用大直径低KV无刷电机的准直接驱动，因此我们可以使用与我以前工作良好的可逆向测试狗相同的方法使关节动态顺应。然后，我将添加我在miniDog系列中测试过的一些动态特性。这次我正在测试硬件，以了解我们可以从中获得多少功率和速度。