klipper循环打印

背景:

使用klipper固件的打印机,实现在Z轴不变的情况下,让喷嘴循环走路径,比如在气溶胶打印、激光打标等应用中。

问题:

klipper不支持M98指令,不能通过调用子程序的方式实现循环。

解决思路:

使用klipper的sdcard_loop和M808质量,参考网址:
https://www.klipper3d.org/zh/Config_Reference.html#sdcard_loop
https://github.com/Klipper3d/klipper/blob/master/config/sample-macros.cfg

具体过程:

(1)在printer.cfg中插入:

# SDCard 'looping' (aka Marlin M808 commands) support
#
# Support SDCard looping
[sdcard_loop]

# 'Marlin' style M808 compatibility macro for SDCard looping
[gcode_macro M808]
gcode:
    {% if params.K is not defined and params.L is defined %}SDCARD_LOOP_BEGIN COUNT={params.L|int}{% endif %}
    {% if params.K is not defined and params.L is not defined %}SDCARD_LOOP_END{% endif %}
    {% if params.K is defined and params.L is not defined %}SDCARD_LOOP_DESIST{% endif %}

(2)在Gcode文件中需要循环的路径段添加M808指令:

.....
;以M808开始,以M808结束,L 指定循环次数
M808 L5
;需要循环的gcode指令
M808
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全、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、安全性与能效最优的路径,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与工程技术人员,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与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)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与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
在科技快速演进的时代背景下,移动终端性能持续提升,用户对移动应用的功能需求日益增长。增强现实、虚拟现实、机器人导航、自动驾驶辅助、手势识别、物体检测与距离测量等前沿技术正成为研究与应用的热点。作为支撑这些技术的核心,双目视觉系统通过模仿人类双眼的成像机制,同步获取两路图像数据,并借助图像处理与立体匹配算法提取场景深度信息,进而生成点云并实现三维重建。这一技术体系对提高移动终端的智能化程度及优化人机交互体验具有关键作用。 双目视觉系统需对同步采集的两路视频流进行严格的时间同步与空间校正,确保图像在时空维度上精确对齐,这是后续深度计算与立体匹配的基础。立体匹配旨在建立两幅图像中对应特征点的关联,通常依赖复杂且高效的计算算法以满足实时处理的要求。点云生成则是将匹配后的特征点转换为三维空间坐标集合,以表征物体的立体结构;其质量直接取决于图像处理效率与匹配算法的精度。三维重建基于点云数据,运用计算机图形学方法构建物体或场景的三维模型,该技术在增强现实与虚拟现实等领域尤为重要,能够为用户创造高度沉浸的交互环境。 双目视觉技术已广泛应用于多个领域:在增强现实与虚拟现实中,它可提升场景的真实感与沉浸感;在机器人导航与自动驾驶辅助系统中,能实时感知环境并完成距离测量,为路径规划与决策提供依据;在手势识别与物体检测方面,可精准捕捉用户动作与物体位置,推动人机交互设计与智能识别系统的发展。此外,结合深度计算与点云技术,双目系统在精确距离测量方面展现出显著潜力,能为多样化的应用场景提供可靠数据支持。 综上所述,双目视觉技术在图像处理、深度计算、立体匹配、点云生成及三维重建等环节均扮演着不可或缺的角色。其应用跨越多个科技前沿领域,不仅推动了移动设备智能化的发展,也为丰富交互体验提供了坚实的技术基础。随着相关算法的持续优化与硬件性能的不断提升,未来双目视觉技术有望在各类智能系统中实现更广泛、更深层次的应用。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### 集成 PrusaSlicer 和 Klipper 的方法 PrusaSlicer 是一款功能强大的切片软件,而 Klipper 则是一个高性能的 3D 打印机固件。两者可以通过特定配置实现无缝协作。 #### G-code 输出设置 在 PrusaSlicer 中生成适合 Klipper 使用的 G-code 文件时,需调整一些参数以匹配 Klipper 对命令的支持方式[^1]。具体操作如下: - **自定义起始/结束脚本** 在 PrusaSlicer 的打印设置中,可以修改打印机启动和关闭阶段发送给控制器的具体指令。Klipper 支持标准 G-code 命令集,因此通常无需大幅更改默认模板。然而,某些特殊硬件可能需要额外初始化语句。例如,如果使用了外部风扇控制,则应加入 `M106` 调节 PWM 占空比[^2]。 ```gcode ; Example of custom start script for a typical Cartesian printer setup. G28 ; Home all axes M82 ; Set extruder to absolute mode G92 E0 ; Reset filament position counter ``` - **温度管理宏调用** 如果希望利用 Klipber 提供的强大温控机制而非单纯依赖传统 PID 循环,在 Slicr 内部指定加热过程时可替换为对应名称前缀带 “SET_” 字样的高级版替代品[^3]。比如将常规 Tn 设定改为 SET_HEATER_N 请求形式即可触发更精确算法计算目标值变化轨迹。 #### 远程上传流程说明 完成上述本地端准备工作之后,下一步便是考虑如何便捷地把最终产物传输至实际运行环境当中去执行。目前存在多种途径可供选择: - **通过网络接口直接提交作业** 当主机设备能够访问互联网或者局域网内部服务地址的时候,可以直接借助 HTTP POST 方法向监听中的 Moonraker API 发送请求来加载新任务文件并立即开始处理它[^4]。此方案优点在于自动化程度高且延迟较低;缺点则是安全性方面需要注意防火墙策略以及认证授权等问题以免遭受恶意攻击威胁。 - **保存到 USB 存储介质后再手动导入** 另一种更为保守的方式就是先把结果导出存放到 U盘之类的便携载体上,随后连接至目标机器读取数据继续后续步骤。这种方式虽然相对繁琐一点但是稳定性较好特别适用于那些缺乏稳定联网条件下的场合应用情形下显得尤为重要实用价值不可忽视。 --- ### 注意事项 尽管二者兼容良好但仍可能存在个别差异之处需要用户自行摸索解决办法。例如部分老旧版本之间可能会因为协议细节不同而导致解析失败现象发生所以建议始终采用最新发行候选版本组合测试验证最佳效果表现情况最为理想状态呈现出来供大家参考学习借鉴之用[^5]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值