15、可测试机器人程序编写与Arduino IDE调试

可测试机器人程序编写与Arduino IDE调试

1. 通信协议分析与程序可测试性

在机器人开发中,通信协议的分析至关重要。例如,通过采样信号能看到SPI协议解码器的输出,可观察到从Arduino传输到MCP3008的各个位和对应的三个字节,以及MCP3008同时返回给Arduino的位和字节。从这些数据可知,Arduino请求MCP3008通道0上的单端模拟电压电平,MCP返回10位二进制值1101001101(即845),在参考电压为5V时,对应测量电压为4.13V。

sigrok具备内置的协议解码器,能轻松查看传输的数据,这在调试通信问题时非常有用,可将实际情况与组件数据手册要求进行对比。

编写可测试的机器人程序也很关键。了解运行在Arduino上的程序内部工作原理比调试机器人电子系统更难,因此从一开始就要考虑程序的可测试性。可测试性的关键在于模块化,它能让我们运行只包含部分整体程序的小模块并独立测试。之前学过的合作式多任务处理和面向对象编程(OOP)就是实现模块化的重要技术。若程序由多个合作任务同时运行,可禁用其他任务只测试一个;若有能执行特定核心功能的类,如Blinker类,只需测试一次,确认其按预期工作后,就可在未来程序中可靠使用。

2. 编写可测试、模块化程序的方法

编写可测试、模块化程序需要前期的努力和设计考量。以基于距离传感器输入控制机器人位置的控制器为例,该控制器应仅实现控制算法,传感器采样和电机控制应在单独的函数中进行。这样,控制器成为独立模块,接收数据(可来自距离传感器)并输出控制信号(用于控制电机)。可以使用不同信号(如电位器信号)生成测试输入,在Arduino IDE的串行绘图仪中观察输出进行调优和调试,即使

复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架,用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型,以适应目标体积和模型比较。专为骨科、生物力学和计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点: 球体模型生成 1.多球体模型生成:Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放 基于体素的球体模型和参考几何体的交集。 迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较:不同模型体素占用率的频率分析(多个评分指标) 4.几何分析:原始曲面模型和球体模型之间的顶点到最近邻距离映射(带颜色编码结果)。 如何使用: 1.代码结构:Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入:将STL(或网格)导入MATLAB,并确保所需的函数,如DEM clusteredSphere(populateSpheres)和inpolyhedron,已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型:使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点:计算多球体模型和参考几何体之间的基于体素的交点,并调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较和可视化模型:比较多个多球体模型的体素频率,并计算多球体模型原始表面模型之间的距离,以进行2D/3D可视化 使用案例: 骨科和生物力学体积建模 复杂结构的多球模型形状近似 基于体素拟合度量的模型选择 基于距离的患者特定几何形状和近似值分析 优点: 复杂几何的多球体模型 可扩展模型(基于体素)-自动调整到目标体积 可视化就绪输出(距离图)
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