关于#stm32#的问题：#合工大实验室想请问一下（相关搜索：机械臂）

Question

#合工大实验室
想请问一下，您是合工大的哪位学长？想咨询一下有关机械臂避障的相关问题。如果学长看到的话，请联系[e-mail]这个邮箱，感谢您的关注。

Answer 1

让 “紫雾凌寒” 来帮你回答,本回答结合 DeepSeek

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1. 关键点分析：
   - 提问者来自合工大实验室，想咨询机械臂避障问题，希望合工大的学长看到并通过指定邮箱联系。
2. 解决方案：
   - 关于机械臂避障，常见的方法有多种。
   - 基于传感器的避障：
   • 超声波传感器：
   • 原理：超声波传感器向周围发射超声波信号，当遇到障碍物时，超声波会反射回来，传感器接收到反射波后，通过测量发射和接收的时间差来计算距离障碍物的距离。
   • 示例代码（以STM32为例）：

#include "stm32f10x.h"
#include "stdio.h"

#define TRIG_GPIO_PORT GPIOA
#define TRIG_GPIO_PIN GPIO_Pin_0
#define ECHO_GPIO_PORT GPIOA
#define ECHO_GPIO_PIN GPIO_Pin_1

void GPIO_Configuration(void)
{
    GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure;

    // 使能GPIOA时钟
    RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_GPIOA, ENABLE);

    // 配置TRIG为推挽输出
    GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = TRIG_GPIO_PIN;
    GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_Out_PP;
    GPIO_InitStructure.GPIO_Speed = GPIO_Speed_High;
    GPIO_Init(TRIG_GPIO_PORT, &GPIO_InitStructure);

    // 配置ECHO为浮空输入
    GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = ECHO_GPIO_PIN;
    GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_IN_FLOATING;
    GPIO_Init(ECHO_GPIO_PORT, &GPIO_InitStructure);
}

uint16_t GetDistance(void)
{
    GPIO_SetBits(TRIG_GPIO_PORT, TRIG_GPIO_PIN);
    Delay_us(10);
    GPIO_ResetBits(TRIG_GPIO_PORT, TRIG_GPIO_PIN);

    while (!GPIO_ReadInputDataBit(ECHO_GPIO_PORT, ECHO_GPIO_PIN));
    uint32_t start_time = GetSysTime();
    while (GPIO_ReadInputDataBit(ECHO_GPIO_PORT, ECHO_GPIO_PIN));
    uint32_t end_time = GetSysTime();

    uint32_t time_spent = end_time - start_time;
    uint16_t distance = time_spent / 58; // 声速3声速340m/s，换算公式：距离（cm）=时间（us）/58

    return distance;
}

int main(void)
{
    GPIO_Configuration();

    while (1)
    {
        uint16_t dist = GetDistance();
        printf("Distance: %d cm\n", dist);
        Delay_ms(500);
    }
}

 - **优点**：成本较低，安装方便，能实时获取障碍物距离信息。
 - **缺点**：检测角度有限，对小物体检测效果可能不佳，受环境影响较大（如温度、湿度等）。

• 激光雷达：
  • 原理：激光雷达通过发射激光束并测量反射光的时间来确定障碍物的距离和角度，从而构建周围环境的点云图。
  • 示例代码（以常见的激光雷达模块为例，不同模块代码不同）：

import rclpy
from rclpy.node import Node
from sensor_msgs.msg import LaserScan

class LaserSubscriber(Node):

    def __init__(self):
        super().__init__('laser_subscriber')
        self.subscription = self.create_subscription(
            LaserScan,
            'laser_scan',
            self.listener_callback,
            10)
        self.subscription  # prevent unused variable warning

    def listener_callback(self, msg):
        ranges = msg.ranges
        for i, range in enumerate(ranges):
            if range < msg.range_min or range > msg.range_max:
                ranges[i] = 0.0
            print(f"Angle {msg.angle_min + i * msg.angle_increment}: {range} m")


def main(args=None):
    rclpy.init(args=args)

    laser_subscriber = LaserSubscriber()

    rclpy.spin(laser_subscriber)

    laser_subscriber.destroy_node()
    rclpy.shutdown()


if __name__ == '__main__':
    main()

 - **优点**：精度高，能提供丰富的环境信息，检测范围广。
 - **缺点**：价格相对较高，数据处理复杂，对安装位置和角度有要求。

• 摄像头：
  • 原理：摄像头通过拍摄图像，利用图像处理算法识别图像中的障碍物。
  • 示例代码（以OpenCV库为例）：

import cv2

def detect_obstacle(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
    contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    for contour in contours:
        if cv2.contourArea(contour) > 100:
            cv2.drawContours(image, [contour], -1, (x, 0, 255), 2)
            M = cv2.moments(contour)
            if M["m00"] != zero:
                cX = int(M["m10"] / M["m00"])
                cY = int(M["m01"] / M["m00"])
                cv2.circle(image, (cX, cY), 7, (0, 0, 255), -1)
    return image

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    result = detect_obstacle(frame)
    cv2.imshow('Obstacle Detection', result)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

 - **优点**：能获取直观的图像信息，可识别多种类型障碍物，便于进行复杂场景分析。
 - **缺点**：受光照、遮挡等影响大，算法复杂，实时性要求高时处理速度可能受限。

1. 多种解决方案优缺点总结：
   - 超声波传感器：
   • 优点：成本低、安装简单、实时测距。
   • 缺点：检测角度窄、对小物体检测差、受环境影响大。
   • 激光雷达：
   • 优点：精度高、信息丰富、检测范围广。
   • 缺点：价格高、数据处理复杂、安装要求高。
   • 摄像头：
   • 优点：图像信息直观、可识别多种障碍物、便于复杂场景分析。
   • 缺点：受环境影响大、算法复杂、实时性处理可能受限。
2. 总结：
   - 机械臂避障可采用多种传感器方案，各有优劣。超声波传感器适合简单低成本场景；激光雷达精度高但成本高；摄像头能提供丰富图像信息但处理复杂。在实际应用中，可根据需求和成本等因素综合选择合适的避障方案，并结合相应的算法和控制策略来实现机械臂的有效避障。同时，提问者可以通过在合工大校内论坛、相关专业群等渠道发布信息，也许能更快找到熟悉机械臂避障的学长来解答问题。

需要注意的是，对于具体的STM32编程实现机械臂避障逻辑，还需要根据实际的机械臂运动控制方式等进行进一步的整合和优化，上述代码仅为传感器部分的示例代码。

希望以上解答对您有所帮助。如果您有任何疑问，欢迎在评论区提出。