27、打造远程临场机器人:硬件搭建与软件控制全解析

打造远程临场机器人:硬件搭建与软件控制全解析

1. 机器人硬件搭建

远程临场机器人的独特之处在于它能够携带手机或平板电脑运行视频会议应用,如 FaceTime、Google Meet、Skype 或 Zoom,让用户能远程身临其境。为了获得良好体验,手机需置于较高位置,这就要求手机支架有一定的延伸高度。同时,由于机器人在两轮上行驶和平衡时会前后倾斜,手机支架还需能补偿这种运动,以提供稳定的摄像头图像。

以下是搭建手机支架的步骤:
1. 选择手机支架 :可以选择使用低成本的自拍杆作为手机支架,例如 这款自拍杆 。不过,自拍杆稳定手机的轴方向不对,所以需要设计并 3D 打印两个适配器,使手机能以 90 度旋转偏移安装在自拍杆上。
2. 固定自拍杆 :自拍杆是手持设备,需找到将其牢固连接到机器人木质框架的方法。可以再次利用 CAD 和 3D 打印技术,设计并打印一个适配器,一侧与机器人牢固连接,另一侧有一个能紧密适配自拍杆手柄的孔。

完成上述硬件更改后,机器人就准备好进行测试了。

2. 编写控制软件

接下来深入了解为新机器人编写的 Arduino 代码。该机器人的 Arduino 程序代码量比之前开发的都多,这里不会展示完整代码,仅展示有助于理解关键概念的部分,完整代码可在 GitHub 仓库中查看。

2.1 驱动电机

使用的电机驱动板与之前相同,虽可直接复用电机驱动代码

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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