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基于Arduino的Delta机器人项目开发

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简介:
本项目采用Arduino平台进行开发,旨在设计和制造一个高效能的Delta机器人。通过精确控制与快速响应实现自动化操作任务,适用于教育、科研及工业应用领域。 这款三角洲机器人能够抓取和移动物体,并且已经连接到Raspberry Pi上,可以利用计算机视觉功能来玩井字游戏。

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  • ArduinoDelta
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    本项目采用Arduino平台进行开发,旨在设计和制造一个高效能的Delta机器人。通过精确控制与快速响应实现自动化操作任务,适用于教育、科研及工业应用领域。 这款三角洲机器人能够抓取和移动物体,并且已经连接到Raspberry Pi上,可以利用计算机视觉功能来玩井字游戏。
  • Arduino Mega控制拾取与放置Delta
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    本项目旨在利用Arduino Mega板卡构建和编程一个高效的三轴Delta机器人,专注于自动化拾取与放置任务,适用于教育及工业应用。 【标题】拾取和放置Delta机器人(由Arduino Mega控制):项目开发 本项目涉及一个自动化机械装置,在工业生产线上的物料搬运任务中非常有用。这种装置被称为Delta机器人,因其独特的三角形设计而得名,它包含三个相同的连杆臂,并且每个臂都连接到一个驱动器以实现高速、高精度的动作。在这个项目中,Arduino Mega被用作机器人的控制系统,负责处理运动指令。 【描述】 这个项目采用fischertechnik套件构建,该公司提供用于教育和工业级模型制作的材料。Arduino Mega是一种高级微控制器板,具有更多的数字输入输出引脚以及模拟输入接口,适合复杂项目的控制需求。这款Delta机器人特别设计用于执行拾取和放置任务——即精准地抓取物体并将其移动到另一个位置,在自动化生产线、装配线或实验室环境中非常有用。 【标签】 1. **Arduino Mega**:基于ATmega2560微控制器的开发板,拥有更大的内存及更多的接口,适合处理复杂的编程逻辑与控制任务。 2. **Delta Robot**:以其高效且快速的动作特性著称,通常用于精密组装和包装应用中。 3. **fischertechnik**:这是一个使用积木式的搭建系统,常用于教学和原型开发,可以快速构建出各种机械结构。 4. **Pick and Place**:机器人的一种基本操作方式,即抓取一个物体并将其放置于另一位置,在自动化领域内非常常见。 【压缩包子文件的名称列表】 1. `deltarobot2.ino` - 控制Delta机器人的Arduino程序代码。设定其运动路径、速度和抓取动作等。 2. `uploads2ftmp2ff0ef069d-3eeb-4095-8de1-406df1c129cc2fimg_3671_pJxV6DTsCm.JPG` - 可能是项目图片,展示Delta机器人的实物或工作过程。 3. `pick-and-place-delta-robot-controlled-by-arduino-mega-3eff40.pdf` - 介绍如何构建和编程该Delta机器人项目的说明书或报告。包括设计原理、硬件配置及软件实现等内容。 4. `uploads2ftmp2f9a86bc4c-9caa-419a-8d5b-bc097efe6b6a2fvakuumgreifer_P8zWEGiCtJ.stl` - 用于3D打印的STL文件,可能是Delta机器人上的真空吸盘部件模型。 此项目旨在通过Arduino Mega控制器实现一个fischertechnik构建的拾取和放置任务用Delta机器人。涵盖硬件搭建、软件编程及控制策略等多个方面,对于学习自动化控制、机械工程与编程的人来说是一个很好的实践平台。
  • Arduino UNO与BlynkWiFi遥控
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    本项目旨在利用Arduino UNO和Blynk平台创建一个可通过Wi-Fi远程控制的机器人。通过简单的手机应用操作,实现对机器人的精准操控,为教育、娱乐提供了新的可能性。 在这个使用Arduino UNO及Blynk应用的WiFi控制机器人项目中,我们将探讨如何将物联网(IoT)技术应用于机器人的远程操控上。本项目的重点组件包括Arduino UNO微控制器、ARMA IoT防护罩以及Blynk应用程序。 首先来看一下核心元件:Arduino UNO基于Atmel AVR ATmega328P的开源硬件平台,它为开发者和电子爱好者提供了易于编程与使用的接口,在此项目中充当机器人的“大脑”,处理来自Blynk应用指令,并将其转换成机器人行动。ARMA IoT防护罩是一种专为增强Arduino UNO功能而设计的扩展板,使UNO能够接入互联网并使用Wi-Fi模块(如ESP8266或ESP32)来连接WiFi网络并与Blynk应用程序进行通信。 接下来是Blynk应用:这是一个强大的物联网平台,允许用户通过智能手机和平板电脑创建自定义界面。在本项目中,我们将利用它设计一个简单的控制面板,在上面设置按钮、滑块和开关以远程操控机器人的移动方向、速度等特性。 以下是实现项目的步骤: 1. **配置ARMA IoT防护罩**:将扩展板正确连接到Arduino UNO,并确保所有必要的电源、IO及通信引脚已接好。之后,安装固件以便与Blynk应用进行交互。 2. **下载并设置Blynk应用**:在手机或平板电脑上获取Blynk应用程序,创建一个新的项目,并获得项目的授权令牌。 3. **编写Arduino代码**:使用提供的arma_iot_and_blynk_interfacing.ino文件来实现与Blynk的通信。此代码需包括WiFi连接初始化、设置Blynk令牌以及处理来自应用输入等功能。 4. **设计Blynk用户界面(UI)**:在应用程序中创建所需的虚拟设备,例如按钮和开关,并将其映射到Arduino中的相应引脚,以便控制机器人的电机或其他执行器。 5. **测试与调试**:将Arduino UNO连接至防护罩并与机器人相连。确保所有硬件连接无误后通过Blynk应用发送指令以验证响应是否如预期那样工作。 6. **安全和优化**:考虑实施措施防止未经授权的访问,并且可以进一步改进控制逻辑,提高机器人的反应速度与稳定性。 项目指南文档可能提供了更详细的步骤及注意事项。此外,示例图片展示了硬件布局或Blynk应用UI设计的具体方案。 通过该项目的学习过程,你可以掌握物联网技术、Arduino编程、硬件接口设计以及移动应用程序开发的综合知识,并为探索更加复杂的机器人控制系统打下基础(如添加传感器和AI决策算法等)。
  • OpenCV和Arduino脸追踪
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    本项目运用OpenCV库进行人脸识别与跟踪,并通过Arduino控制外部设备响应面部动作,实现人机交互创新应用。 使用OpenCV的面部识别功能来跟踪您的脸部。
  • TensorFlow和Arduino员检测
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    本项目运用TensorFlow进行机器学习模型训练,结合Arduino实现精准的人体检测与追踪系统,适用于智能家居、安全监控等领域。 在本项目中,我们将探讨如何使用TensorFlow Lite与Arduino进行人员检测。这项创新应用结合了计算机视觉、嵌入式系统、物联网(IoT)及机器学习技术。 首先,我们要理解TensorFlow Lite的工作原理。它是一个为移动和嵌入式设备优化的轻量级机器学习框架,允许在资源有限的平台上运行复杂的模型。在这个项目中使用的人员检测模型可能是预先训练好的YOLO(You Only Look Once)或SSD(Single Shot Detection)等。 接下来,我们将把该模型集成到Arduino硬件上。Arduino是一个适合初学者和专业人士进行硬件编程的开源电子原型平台。尽管它的处理能力相对较弱,但TensorFlow Lite的优化使得在Arduino上运行人员检测成为可能。文件person_detection_with_ble.c可能是实现这一功能的C代码,它包含了连接蓝牙低功耗(BLE)设备和运行模型的逻辑。BLE使Arduino能够与其它设备如智能手机交换数据,这对于实时显示检测结果或远程控制非常有用。 文件peripheral_device.c可能负责处理Arduino作为外围设备的角色,初始化蓝牙模块、接收命令以及发送检测结果等任务。在物联网应用中,这样的设备通常作为传感器节点来收集环境信息并将其发送到中央服务器或控制中心。 项目文档提供了详细的步骤指导,包括设置开发环境、安装必要的库、加载模型至Arduino、调试代码及测试人员检测性能的说明。通过阅读这份文档,开发者可以了解从零开始构建项目的流程,涵盖硬件连接、软件配置和代码编写等方面的内容。 为了在Arduino上运行人员检测,我们需要关注几个关键点:选择一个适合小型设备且计算效率高的模型;正确地转换并优化模型以适应Arduino内存限制;加载及执行模型的C代码编写;确保通信接口(如BLE)正常工作,并能及时传递检测结果。此外,为提高准确性和实时性,可能还需要对相机输入进行预处理,例如调整分辨率、灰度化或归一化等操作。同时,为了降低功耗,可以采用动态调度策略,在特定时间或检测到活动时运行模型。 总之,这个项目展示了如何利用TensorFlow Lite将先进的计算机视觉技术引入资源受限的嵌入式系统中,并通过Arduino和物联网技术实现人员检测的应用。这种技术不仅可用于安全监控领域,还可在智能家居、智能零售等场景发挥重要作用。通过学习并实践这样的项目,开发者可以深入了解在实际应用中集成机器学习的方法,并拓宽了物联网设备的功能范围。
  • 利用Dabble管理Arduino四轮-
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    本项目介绍如何运用Dabble平台管理和编程一个基于Arduino控制的四轮机器人,涵盖硬件搭建、软件配置及实际操作技巧。 该项目将向您展示如何制作一个DIY的4轮机器人,并通过移动应用程序Dabble使用智能手机对其进行控制。
  • ZESBEEN:Arduino六足步行
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    ZESBEEN是一款使用Arduino开发的六足行走机器人项目,旨在探索和实践多腿机器人的运动控制与编程技巧。 泽斯本(Zesbeen)正在进行中——尚未完成或完全上传!这是一个Arduino项目,用于步行六足机器人。“zesbeen”的发音为“zesbane”,意即“六脚”。该项目包括机器人的硬件与软件部分,机器人在六个腿上行走,每个腿上有两个伺服电机分别控制关节和膝盖。前腿和后腿还有一个额外的伺服器来控制肩部转动。 项目使用了两个Arduino Mega:一个用于步行运动程序,另一个负责传感器(以及肩部)的数据处理。这两个Arduino通过光耦合器进行通信。软件部分包括两个主程序和多个类,这些类主要用于封装硬件组件。其中一些主要的类有: - MP_GEWERK(关节)——封装伺服电机。 - MP_BEEST(野兽)——将六个腿作为一组来封装传感器控制器,接收现实世界的信息,并将其转换为事件。每个事件会导致状态机中的状态更改,而每个状态对应于ZESBEE的不同行为或动作。
  • Arduino、乐高及3D打印组件DIY六足
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    本项目旨在利用Arduino控制板、乐高积木和3D打印部件打造一款可编程的六足行走机器人,适合科技爱好者进行创新实践。 这款可编程的六足机器人使用乐高积木、Arduino以及两个现成的直流齿轮电动机构建,旨在用于基于项目的STEM学习。
  • ArduinoCAN总线
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    本项目利用Arduino平台进行CAN总线通信技术的研究与实践,旨在实现汽车电子控制单元间的高效数据传输和交互。 我们使用MCP2515模块实现CAN总线通信,在两个Arduino之间传输数据,以便从DHT传感器发送温度信息。
  • ArduinoModbus(RS-485)
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    本项目采用Arduino平台结合RS-485通信接口实现Modbus协议的应用开发,旨在为用户提供一个简单高效的工业数据传输解决方案。 我们使用MAX485模块在两个Arduino之间实现RS-485协议的通信。