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aeroelasticitylu/Dummy-Robot

 
 

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Dummy-Robot

我的超迷你机械臂机器人项目。

资料待整理

  • 已添加3D模型设计源文件。
  • 已添加夹爪硬件设计文件和LED灯环PCB
  • 已添加无线空间定位控制器PCB文件
  • 已添加无线示教器Peak软硬件工程(作为submodule)
  • 已添加REF的硬件设计文件
  • 已添加DummyStudio上位机
  • 已添加Dummy核心控制器的固件代码(使用说明见后文)
  • 已添加步进电机驱动器硬件工程(固件每个关节电机有一些区别,会以多个hex形式发布,源码可以直接去XDrive的仓库查看)

关于结构设计

我视频中原版设计使用的步进电机+harmonic的谐波减速模组,其中后者成本较高(我买的二手大搞600元一个),因此为了能让大家尽量复现本项目,我希望后期能添加一个同步轮轮减速+3D打印或者行星减速+3D打印(其实行星减速也不便宜而且从背隙的角度来看还不如同步轮)的方案,如果有同学有结构设计能力的也欢迎自行设计,提交pull request~

关于电路模块

电路为了实现主要的机械臂运动控制功能其实核心就4块板子:

  • REF核心板
  • REF底板也就是机械臂底座里面的控制器电路板
  • 步进电机驱动
  • Peak示教器

其中前两者我都开源了,步进驱动设计的时候参考了: https://github.com/unlir/XDrive 这个项目,这是我一个朋友开源的闭环驱动,基于STM32。该驱动分为开源版和闭源版,闭源版基于分立MOSFET性能极其强劲且功能很完善,开源版用的ADC+斩波驱动芯片,具备基础功能,不带CAN协议。需要的话大家可以自行研究,(另外他家有淘宝店可以直接买闭源成品,非常推荐)。

当然另一种方式是大家也可以自行使用GRBL类的驱动器改装用来驱动本机械臂。

Peak的话我已经软硬件都开源了,可以去SubModules文件夹里面看那边的README说明。

关于固件

这个机械臂的固件核心就是运动学姿态解算,这块我还在整理,后面会封装得更完善一些进行开源已开源,现在写死的很多参数会设计成可配置的,方便大家用本项目学习完后迁移到自己设计的机械臂中

REF的固件使用说明:

固件主要包括几大功能模块:

  • BSP驱动:板载的各种硬件驱动比如OLED、IMU、LED、蜂鸣器、非易失储存等等
  • 3rdParty库:包括U8G2的图形库和Fibre的序列化/反序列化库
  • Core:ST官方的HAL库
  • Driver:ARM的CMSIS驱动
  • Midwares:FreeRTOS支持包
  • Robot:核心机器人库,包括各种算法和驱动代码
  • UserApp:上层应用,可以基于我提供的API接口自行开发其他应用
  • 其中OLED使用Arduino的U8G2库移植而来,可以方便地现实各种调试和系统信息,另外由于STM32的硬件I2C又BUG这里使用了软件I2C驱动屏幕,实测帧率比硬件I2C更高。

DummyRobot类是Dummy的完整定义所在,初始化的时候需要设置好步进电机驱动的信息以及自身的DH参数

其中驱动器信息包含:CAN节点ID、是否反向、减速器的减速比、运动限制范围

而DH参数的含义如下:

机械臂的构型需要满足Pieper判据(机器人的三个相邻关节轴交于一点或三轴线平行),才能得出解析解,所以大家可以根据Dummy的结构进行修改,然后自己替换DH参数即可以移植我的代码。

关于位置的记忆,和上电零点校准:

由于绝对值编码器的位置只在一圈内有效,工业机械臂经过减速后为了获取绝对位置一般是做输出端编码,但是这样精度就降低了30倍(减速比),所以更合理的是做双编码器,而我这个项目中双编码器影响结构紧凑设计,所以用了更巧妙的方式:利用电机驱动的电流环控制上电后进行低力矩的无零点定向运动,碰到机械臂限位之后确认粗零点(无限位开关归零),然后根据单圈绝对值编码器的位置精调零点。这个方式的零点是没有误差的,而且几乎不受加工精度影响,因为在12度(360/30)内都是绝对值编码器的有效精度范围。

Peak的固件说明:

Peak基于X-Track项目,大家可以去Peak仓库查看。

关于上位机

视频中的软件仿真基于RoboDK,我在视频中开发了连接Dummy的Driver(驱动部分官方document有介绍的,原版是基于TCP网络接口,我修改成了串口并兼容dummy的协议)。不过由于这个软件是收费的,因此我也基于Unity3D开发了自己的上位机,已经发布在仓库。

上位机目前暂时没有计划开源,因为还有很多功能要添加,我也是希望最后能做成一个类似RoboDK的通用软件,大家以后自己做机械臂也能用上,当然软件肯定会是免费的。

关于控制算法

首先运动学部分是已经实现了的,正逆解都是传统DH参数计算的,正解(关节角求末端位姿)是唯一解比较好办,逆解(末端位姿求关节角)的话会涉及多解(一般是8个),我这里使用的算法是求解上一姿态和目标姿态中6个关节变化最大角里面最小的那一组作为逆解采用的config。这样可以保证机械臂始终以最小转角进行姿态切换。

然后关节角到电机驱动器输入信号的转换这一块,我使用的是梯形加减速曲线进行速度位置规划。举个例子在MoveJ指令中,当收到一个关节角运动指令,控制器会进行运动角度差分计算,得到6个运动差分角度,然后取6个差分角中最大的角θ,同时根据设置的JointSpeed参数计算运动θ角需要的时间(考虑上加减速),把这一时间作为其余5个电机的运动参数计算各自的加减速度&最高速度,然后6个电机根据计算的参数同步运动,就可以保证其同步性和流畅性了。

另外六个电机使用CAN总线连接,每个电机接受两个ID号的信息(自己的ID、0号ID),0号ID作为信息广播和同步用。电机接收到运动指令后将信息储存在影子寄存器中,待收到广播的同步信号后开始运动,这样能进一步保证电机同步性。

最后,动力学部分还在开发中,这块暂时没有完全实现。上述的运动学和动力学算法都强烈建议去看一下《机器人学导论》这本书,里面写得非常详细。


感谢以下项目作者:

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