仿生蛇形机器人03、Dynamixel MX-64AR舵机串联两个修改Demo(例程)进行调节

一、电路连接

参考我第一篇文章里面的电路连接

仿生蛇形机器人01、Dynamixel MX-64AR舵机控制例程的使用【Python 1.0协议】

在原有基础上串联一个舵机
在这里插入图片描述
(注意:我这里是串联两个舵机,利用4pin接口线随意连接一个母线端子即可,如果串联多个舵机,要注意连接的方式,得统一方便控制。)

二、实际操作

1.1、舵机串联的ID修改方式

按理来说,如下图,在Tools中应该会有一个ID Inspection的选项,可能是我的版本太低了,每次跳出来有个升级选项,我没管,这里我更新一下。
在这里插入图片描述
跳出的更新窗口
在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述
点击----重新启动----安装完成
在这里插入图片描述
这时候我们看见了ID Inspection的选项----点击ID Inspection----选择正确的com口和波特率----点击scan**(注意:这里我发现一个问题,原来这个功能并不是所有版本都支持的,看下图)**
在这里插入图片描述
翻译得
在这里插入图片描述
那么,很遗憾,像我们不符合条件的舵机,就真的只能一个一个改了,然后再串联一起。单个修改可以参考我的第一篇文章,里面有关于ID的单个修改。

仿生蛇形机器人01、Dynamixel MX-64AR舵机控制例程的使用【Python 1.0协议】

1.2、例程代码修改

说明:由于我们一般操作的例程就是read_write.py(我是用的是这个python 1.0版本),我们只要在原有的基础上进行ID定义就行了,看下面的两个代码。

修改前代码:read_write.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

################################################################################
# Copyright 2017 ROBOTIS CO., LTD.
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
################################################################################

# Author: Ryu Woon Jung (Leon)

#
# *********     Read and Write Example      *********
#
#
# Available DXL model on this example : All models using Protocol 1.0
# This example is tested with a DXL MX-28, and an USB2DYNAMIXEL
# Be sure that DXL MX properties are already set as %% ID : 1 / Baudnum : 34 (Baudrate : 57600)
#

import os

if os.name == 'nt':
    import msvcrt
    def getch():
        return msvcrt.getch().decode()
else:
    import sys, tty, termios
    fd = sys.stdin.fileno()
    old_settings = termios.tcgetattr(fd)
    def getch():
        try:
            tty.setraw(sys.stdin.fileno())
            ch = sys.stdin.read(1)
        finally:
            termios.tcsetattr(fd, termios.TCSADRAIN, old_settings)
        return ch

from dynamixel_sdk import *                    # Uses Dynamixel SDK library

# Control table address
ADDR_MX_TORQUE_ENABLE      = 24               # Control table address is different in Dynamixel model
ADDR_MX_GOAL_POSITION      = 30
ADDR_MX_PRESENT_POSITION   = 36

# Protocol version
PROTOCOL_VERSION            = 1.0               # See which protocol version is used in the Dynamixel

# Default setting
DXL_ID                      = 1                 # Dynamixel ID : 1
BAUDRATE                    = 57600             # Dynamixel default baudrate : 57600
DEVICENAME                  = 'COM13'    # Check which port is being used on your controller
                                                # ex) Windows: "COM1"   Linux: "/dev/ttyUSB0" Mac: "/dev/tty.usbserial-*"

TORQUE_ENABLE               = 1                 # Value for enabling the torque
TORQUE_DISABLE              = 0                 # Value for disabling the torque
DXL_MINIMUM_POSITION_VALUE  = 10           # Dynamixel will rotate between this value
DXL_MAXIMUM_POSITION_VALUE  = 4000            # and this value (note that the Dynamixel would not move when th
代码下载:完整代码,可直接运行 ;运行版本:2022a或2019b或2014a;若运行有问题,可私信博主; **仿真咨询 1 各类智能优化算法改进及应用** 生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化 **2 机器学习和深度学习方面** 卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断 **3 图像处理方面** 图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 **4 路径规划方面** 旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化 **5 无人机应用方面** 无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配 **6 无线传感器定位及布局方面** 传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化 **7 信号处理方面** 信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化 **8 电力系统方面** 微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置 **9 元胞自动机方面** 交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 **10 雷达方面** 卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
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