【花雕学编程】Arduino FOC 之三足机器人步态控制和平衡控制

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Arduino是一个开放源码的电子原型平台，它可以让你用简单的硬件和软件来创建各种互动的项目。Arduino的核心是一个微控制器板，它可以通过一系列的引脚来连接各种传感器、执行器、显示器等外部设备。Arduino的编程是基于C/C++语言的，你可以使用Arduino IDE（集成开发环境）来编写、编译和上传代码到Arduino板上。Arduino还有一个丰富的库和社区，你可以利用它们来扩展Arduino的功能和学习Arduino的知识。

Arduino的特点是：
1、开放源码：Arduino的硬件和软件都是开放源码的，你可以*地修改、复制和分享它们。
2、易用：Arduino的硬件和软件都是为初学者和非专业人士设计的，你可以轻松地上手和使用它们。
3、便宜：Arduino的硬件和软件都是非常经济的，你可以用很低的成本来实现你的想法。
4、多样：Arduino有多种型号和版本，你可以根据你的需要和喜好来选择合适的Arduino板。
5、创新：Arduino可以让你用电子的方式来表达你的创意和想象，你可以用Arduino来制作各种有趣和有用的项目，如机器人、智能家居、艺术装置等。

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Arduino FOC（Field Oriented Control，场向量控制）是一种先进的电机控制技术，它允许精确控制电机的转矩和速度。这种控制技术特别适用于无刷直流电机（BLDC）和步进电机。在Arduino平台上实现FOC可以提供平滑的运行和高度的扭矩、速度和位置控制，它通过精确控制电机的电流和电压来实现高效率、高精度和低噪声的操作。

主要特点:
1、高性能电机控制：FOC是一种高级的电机控制算法，可以精准控制PMSM(永磁同步电机)和BLDC(无刷直流)电机，实现平滑的转速和扭矩输出。
2、闭环控制架构：FOC采用闭环反馈控制，通过检测电机的位置和速度数据，实时调整输出电压和电流，确保电机动作符合预期。
3、模块化设计：Arduino FOC库采用模块化设计，包含电机建模、速度/位置/电流控制环、PWM生成等子模块，用户可根据需求灵活组合使用。
4、可移植性强：Arduino FOC可移植到多种硬件平台，如Arduino、ESP32、STM32与树莓派等，适用于功率从几十瓦到几千瓦的电机系统。
5、参数自动识别：FOC库具有自动识别电机参数的功能，可以大幅简化电机控制系统的调试过程。

应用场景:
1、工业自动化：在工厂的机器人、传送带、CNC加工设备等领域，Arduino FOC可提供高性能的电机控制解决方案。
2、电动车辆：电动自行车、电动汽车、电动叉车等车载电机驱动系统，可以采用Arduino FOC进行精准控制。
3、家用电器：在电风扇、洗衣机、空调等家用电器中，Arduino FOC可实现细腻的电机速度和扭矩控制。
4、航模和无人机：航模飞机、无人机等对电机控制性能要求很高的领域，Arduino FOC能够提供高精度的电机驱动。
5、机器人：工业机器人、服务机器人、仿生机器人等对电机控制性能有严格要求的领域，Arduino FOC是一个不错的选择。

需要注意的事项:
1、硬件要求：Arduino FOC对控制器的性能(如CPU频率、RAM/ROM容量等)有一定要求，需要选择合适的硬件平台。
2、调试复杂性：FOC算法涉及电机建模、坐标变换、PI调节器等诸多环节，调试和调优过程相对复杂，需要一定的专业知识。
3、噪声抑制：电机驱动电路容易产生噪声干扰，需要采取合理的屏蔽和滤波措施，确保信号质量。
4、安全防护：电机驱动系统可能会产生过电流、过压等故障,需要配备可靠的保护电路，确保人身和设备安全。
5、系统集成：将Arduino FOC集成到完整的电机驱动系统中时，需要考虑机械、电力、控制等各个方面的协调配合。

总的来说，Arduino FOC是一种功能强大、性能优秀的电机控制解决方案,适用于工业自动化、电动车辆、家用电器等众多领域。但在硬件选型、算法调试、噪声抑制和安全防护等方面都需要谨慎考虑，以确保系统稳定可靠地运行。

附录：系列目录
1、Arduino FOC的特点、场景和使用事项
/WZhYL
2、Arduino FOC 之简单FOC库 - 跨平台的无刷直流和步进电机FOC实现
/p9ADE
3、Arduino FOC 之无刷直流电机速度控制
/gZ7CY
4、Arduino FOC 之步进电机位置控制
/VYbIb
5、Arduino FOC 之无刷直流电机电流控制
/wWGVu
6、Arduino FOC 之 SimpleFOC 库的主要函数
/S26MC
7、Arduino FOC 之 ArduinoFOC库的核心函数
/3VLzF
8、Arduino FOC 之传感器校准
/NS3TR
9、Arduino FOC 之SimpleFOCShield v2.0.4无刷电机驱动板
/g9mP7
10、Arduino FOC 之 AS5600角度读取
/dmI6F
11、Arduino FOC 之 FOC算法
/ENxc0
12、Arduino FOC 之 SimpleFOC库的适配电机方案
/QdH6k

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1、主要特点:
基于先进的逆运动学算法,能快速计算出实现目标位置所需的各关节角度。
采用动态规划方法优化步态轨迹,实现平稳连续的步态运动。
融合了姿态估计和重心位置控制,能主动维持机器人的动态平衡。
算法实时性强,能适应复杂多变的地形环境。

2、应用场景:
三足机器人:利用三足独立驱动的特点,实现全向移动和姿态调整。
户外巡检机器人:借助强大的平衡控制能力,可在复杂地形中稳定行走。
灾难响应机器人:通过自主平衡和适应性步态,可进入狭窄危险环境执行任务。
娱乐/教育机器人:生动有趣的步态和平衡动作,能吸引人们的关注。

3、需要注意的事项:
逆运动学计算和动态规划算法复杂度较高,对MCU性能要求较大,需权衡选用合适的Arduino板卡。
准确的姿态估计和重心位置测量是关键,需优化传感器布局和标定过程。
步态轨迹生成和平衡控制参数需要大量调试和实测,以适应不同环境。
三足机构本身受力学特性影响,可能存在自身稳定性问题,需要仔细分析。
整体系统集成涉及机械、电子、控制等多个领域,需要跨学科合作。

总之,Arduino FOC为三足机器人提供了强大的步态控制和平衡控制功能,在多个应用场景中展现出广阔前景。但在具体实现时需要关注算法复杂度、传感器精度、参数调校等诸多因素,以发挥其最大潜能。

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1、三足机器人步态控制:

#include <>
#include <>

// 电机设置
BLDCMotor motor1(14, 15, 16);
BLDCMotor motor2(17, 18, 19);
BLDCMotor motor3(20, 21, 22);

void setup() {
  // 初始化电机
  motor1.linkCommandToMotor(2);
  motor2.linkCommandToMotor(3);
  motor3.linkCommandToMotor(4);
  
  // 配置电机参数
  motor1.configure(pole_pairs, voltage_limit, current_limit);
  motor2.configure(pole_pairs, voltage_limit, current_limit);
  motor3.configure(pole_pairs, voltage_limit, current_limit);
  
  // 初始化FOC控制器
  motor1.initFOC();
  motor2.initFOC();
  motor3.initFOC();
}

void loop() {
  // 读取步态命令
  float step_command1 = get_step_command_1();
  float step_command2 = get_step_command_2();
  float step_command3 = get_step_command_3();
  
  // 执行步态控制
  motor1.move(step_command1);
  motor2.move(step_command2);
  motor3.move(step_command3);
  
  // 其他控制逻辑
  // ...
}

要点解读:
使用 SimpleFOC 库初始化三个电机,并配置其电机参数。
在 loop() 函数中,读取三个电机的步态命令,并通过 move() 函数执行电机控制。
您需要实现 get_step_command_1(), get_step_command_2() 和 get_step_command_3() 函数,以根据步态算法生成相应的步态命令。

2、三足机器人平衡控制:

#include <>
#include <>
#include <Adafruit_MPU6050.h>

// 电机设置
BLDCMotor motor1(14, 15, 16);
BLDCMotor motor2(17, 18, 19);
BLDCMotor motor3(20, 21, 22);

// IMU设置
Adafruit_MPU6050 mpu;

void setup() {
  // 初始化电机
  motor1.linkCommandToMotor(2);
  motor2.linkCommandToMotor(3);
  motor3.linkCommandToMotor(4);
  
  // 配置电机参数
  motor1.configure(pole_pairs, voltage_limit, current_limit);
  motor2.configure(pole_pairs, voltage_limit, current_limit);
  motor3.configure(pole_pairs, voltage_limit, current_limit);
  
  // 初始化FOC控制器
  motor1.initFOC();
  motor2.initFOC();
  motor3.initFOC();
  
  // 初始化IMU
  mpu.begin();
}

void loop() {
  // 读取IMU数据
  sensors_event_t a, g, temp;
  mpu.getEvent(&a, &g, &temp);
  
  // 计算平衡控制命令
  float balance_command1 = calculate_balance_command_1(a.acceleration.x, a.acceleration.y, a.acceleration.z);
  float balance_command2 = calculate_balance_command_2(a.acceleration.x, a.acceleration.y, a.acceleration.z);
  float balance_command3 = calculate_balance_command_3(a.acceleration.x, a.acceleration.y, a.acceleration.z);
  
  // 执行平衡控制
  motor1.move(balance_command1);
  motor2.move(balance_command2);
  motor3.move(balance_command3);
  
  // 其他控制逻辑
  // ...
}

要点解读:
使用 Adafruit_MPU6050 库初始化 IMU 传感器,用于获取三轴加速度数据。
在 loop() 函数中,读取 IMU 数据,并根据平衡控制算法计算出三个电机的平衡控制命令。
您需要实现 calculate_balance_command_1(), calculate_balance_command_2() 和 calculate_balance_command_3() 函数,以根据平衡控制算法生成相应的平衡控制命令。

3、混合步态和平衡控制:

#include <>
#include <>
#include <Adafruit_MPU6050.h>

// 电机设置
BLDCMotor motor1(14, 15, 16);
BLDCMotor motor2(17, 18, 19);
BLDCMotor motor3(20, 21, 22);

// IMU设置
Adafruit_MPU6050 mpu;

void setup() {
  // 初始化电机
  motor1.linkCommandToMotor(2);
  motor2.linkCommandToMotor(3);
  motor3.linkCommandToMotor(4);
  
  // 配置电机参数
  motor1.configure(pole_pairs, voltage_limit, current_limit);
  motor2.configure(pole_pairs, voltage_limit, current_limit);
  motor3.configure(pole_pairs, voltage_limit, current_limit);
  
  // 初始化FOC控制器
  motor1.initFOC();
  motor2.initFOC();
  motor3.initFOC();
  
  // 初始化IMU
  mpu.begin();
}

void loop() {
  // 读取步态命令
  float step_command1 = get_step_command_1();
  float step_command2 = get_step_command_2();
  float step_command3 = get_step_command_3();
  
  // 读取IMU数据
  sensors_event_t a, g, temp;
  mpu.getEvent(&a, &g, &temp);
  
  // 计算平衡控制命令
  float balance_command1 = calculate_balance_command_1(a.acceleration.x, a.acceleration.y, a.acceleration.z);
  float balance_command2 = calculate_balance_command_2(a.acceleration.x, a.acceleration.y, a.acceleration.z);
  float balance_command3 = calculate_balance_command_3(a.acceleration.x, a.acceleration.y, a.acceleration.z);
  
  // 混合步态和平衡控制命令
  float final_command1 = step_command1 + balance_command1;
  float final_command2 = step_command2 + balance_command2;
  float final_command3 = step_command3 + balance_command3;
  
  // 执行混合控制
  motor1.move(final_command1);
  motor2.move(final_command2);
  motor3.move(final_command3);
  
  // 其他控制逻辑
  // ...
}

要点解读:
该程序同时实现了步态控制和平衡控制,并将两者的控制命令进行加权混合。
在 loop() 函数中,首先读取步态命令和 IMU 数据,然后计算出平衡控制命令,最后将两者的控制命令相加得到最终的控制命令。
您需要实现 get_step_command_1(), get_step_command_2(), get_step_command_3(), calculate_balance_command_1(), calculate_balance_command_2() 和 calculate_balance_command_3() 函数,以生成相应的步态命令和平衡控制命令。

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4、三足机器人的步态控制

#include <>

// 电机参数
BLDCMotor motor1 = BLDCMotor(7, 6, 5, 4, 3, 2);
BLDCDriver6PWM driver1 = BLDCDriver6PWM(9, 10, 11, 12, 13, 8);
BLDCMotor motor2 = BLDCMotor(14, 15, 16, 17, 18, 19);
BLDCDriver6PWM driver2 = BLDCDriver6PWM(20, 21, 22, 23, 24, 25);
BLDCMotor motor3 = BLDCMotor(26, 27, 28, 29, 30, 31);
BLDCDriver6PWM driver3 = BLDCDriver6PWM(32, 33, 34, 35, 36, 37);

// 步态参数
float step_height = 0.2; // 步幅
float step_period = 1.0; // 步频
float current_time = 0.0;

void setup() {
  // 电机初始化
  motor1.linkDriver(&driver1);
  motor2.linkDriver(&driver2);
  motor3.linkDriver(&driver3);
  motor1.init();
  motor2.init();
  motor3.init();
  motor1.initFOC();
  motor2.initFOC();
  motor3.initFOC();

  // 设置电机速度和加速度
  motor1.velControlSettings(10.0, 20.0);
  motor2.velControlSettings(10.0, 20.0);
  motor3.velControlSettings(10.0, 20.0);
}

void loop() {
  // 计算当前时间
  current_time += 0.01;

  // 计算每个电机的目标角度
  float motor1_target = step_height * sin(2 * PI * current_time / step_period);
  float motor2_target = step_height * sin(2 * PI * current_time / step_period + 2 * PI / 3);
  float motor3_target = step_height * sin(2 * PI * current_time / step_period + 4 * PI / 3);

  // 设置电机目标位置
  motor1.move(motor1_target);
  motor2.move(motor2_target);
  motor3.move(motor3_target);

  // 执行FOC控制
  motor1.loopFOC();
  motor2.loopFOC();
  motor3.loopFOC();

  // 延迟一小段时间
  delay(10);
}

要点解读:
该程序使用Arduino FOC库控制三个电机,实现三足机器人的步态控制。
通过设置步幅(step_height)和步频(step_period),计算出每个电机的目标角度。
将目标角度传递给电机控制器,执行FOC控制使电机按照设计的步态运动。
通过delay()函数适当延迟,使电机运动平稳。

5、三足机器人的平衡控制

#include <>
#include <>

// 电机参数
BLDCMotor motor1 = BLDCMotor(7, 6, 5, 4, 3, 2);
BLDCDriver6PWM driver1 = BLDCDriver6PWM(9, 10, 11, 12, 13, 8);
BLDCMotor motor2 = BLDCMotor(14, 15, 16, 17, 18, 19);
BLDCDriver6PWM driver2 = BLDCDriver6PWM(20, 21, 22, 23, 24, 25);
BLDCMotor motor3 = BLDCMotor(26, 27, 28, 29, 30, 31);
BLDCDriver6PWM driver3 = BLDCDriver6PWM(32, 33, 34, 35, 36, 37);

// IMU传感器
MPU6050 imu;
float target_roll = 0.0;
float target_pitch = 0.0;

void setup() {
  // 电机初始化
  motor1.linkDriver(&driver1);
  motor2.linkDriver(&driver2);
  motor3.linkDriver(&driver3);
  motor1.init();
  motor2.init();
  motor3.init();
  motor1.initFOC();
  motor2.initFOC();
  motor3.initFOC();

  // IMU初始化
  imu.begin();

  // 设置电机速度和加速度
  motor1.velControlSettings(10.0, 20.0);
  motor2.velControlSettings(10.0, 20.0);
  motor3.velControlSettings(10.0, 20.0);
}

void loop() {
  // 读取IMU数据
  imu.update();
  float current_roll = imu.getAngleX();
  float current_pitch = imu.getAngleY();

  // 计算目标角度
  target_roll = 0.0; // 保持静止
  target_pitch = 0.0; // 保持静止

  // 计算每个电机的目标角度
  float motor1_target = target_roll + target_pitch;
  float motor2_target = target_roll - 0.5 * target_pitch;
  float motor3_target = target_roll - 0.5 * target_pitch;

  // 设置电机目标位置
  motor1.move(motor1_target);
  motor2.move(motor2_target);
  motor3.move(motor3_target);

  // 执行FOC控制
  motor1.loopFOC();
  motor2.loopFOC();
  motor3.loopFOC();

  // 延迟一小段时间
  delay(10);
}

要点解读:
该程序使用Arduino FOC库控制三个电机,实现三足机器人的平衡控制。
通过MPU6050 IMU传感器获取机器人的当前倾斜角度(roll和pitch)。
根据目标角度(target_roll和target_pitch)和当前角度计算出每个电机的目标角度。
将目标角度传递给电机控制器,执行FOC控制使电机按照设计的角度运动,实现机器人的平衡。
通过delay()函数适当延迟,使电机运动平稳。

6、结合步态和平衡的三足机器人控制

#include <>
#include <>

// 电机参数
BLDCMotor motor1 = BLDCMotor(7, 6, 5, 4, 3, 2);
BLDCDriver6PWM driver1 = BLDCDriver6PWM(9, 10, 11, 12, 13, 8);
BLDCMotor motor2 = BLDCMotor(14, 15, 16, 17, 18, 19);
BLDCDriver6PWM driver2 = BLDCDriver6PWM(20, 21, 22, 23, 24, 25);
BLDCMotor motor3 = BLDCMotor(26, 27, 28, 29, 30, 31);
BLDCDriver6PWM driver3 = BLDCDriver6PWM(32, 33, 34, 35, 36, 37);

// IMU传感器
MPU6050 imu;
float step_height = 0.2;
float step_period = 1.0;
float current_time = 0.0;
float target_roll = 0.0;
float target_pitch = 0.0;

void setup() {
  // 电机初始化
  motor1.linkDriver(&driver1);
  motor2.linkDriver(&driver2);
  motor3.linkDriver(&driver3);
  motor1.init();
  motor2.init();
  motor3.init();
  motor1.initFOC();
  motor2.initFOC();
  motor3.initFOC();

  // IMU初始化
  imu.begin();

  // 设置电机速度和加速度
  motor1.velControlSettings(10.0, 20.0);
  motor2.velControlSettings(10.0, 20.0);
  motor3.velControlSettings(10.0, 20.0);
}

void loop() {
  // 计算当前时间
  current_time += 0.01;

  // 读取IMU数据
  imu.update();
  float current_roll = imu.getAngleX();
  float current_pitch = imu.getAngleY();

  // 计算目标角度
  target_roll = 0.0; // 保持静止
  target_pitch = 0.0; // 保持静止

  // 计算每个电机的目标角度
  float motor1_target = step_height * sin(2 * PI * current_time / step_period) + target_roll + target_pitch;
  float motor2_target = step_height * sin(2 * PI * current_time / step_period + 2 * PI / 3) + target_roll - 0.5 * target_pitch;
  float motor3_target = step_height * sin(2 * PI * current_time / step_period + 4 * PI / 3) + target_roll - 0.5 * target_pitch;

  // 设置电机目标位置
  motor1.move(motor1_target);
  motor2.move(motor2_target);
  motor3.move(motor3_target);

  // 执行FOC控制
  motor1.loopFOC();
  motor2.loopFOC();
  motor3.loopFOC();

  // 延迟一小段时间
  delay(10);
}

要点解读:
该程序结合了步态控制和平衡控制,实现了三足机器人的综合控制。
通过设置步幅(step_height)和步频(step_period),计算出每个电机的步态目标角度。
通过MPU6050 IMU传感器获取机器人的当前倾斜角度(roll和pitch),并计算出目标角度。
将步态目标角度和平衡目标角度相加,得到最终的每个电机的目标角度。
将目标角度传递给电机控制器,执行FOC控制使电机按照设计的角度运动,实现机器人的步态和平衡。
通过delay()函数适当延迟,使电机运动平稳。

注意，以上案例只是为了拓展思路，仅供参考。它们可能有错误、不适用或者无法编译。您的硬件平台、使用场景和Arduino版本可能影响使用方法的选择。实际编程时，您要根据自己的硬件配置、使用场景和具体需求进行调整，并多次实际测试。您还要正确连接硬件，了解所用传感器和设备的规范和特性。涉及硬件操作的代码，您要在使用前确认引脚和电平等参数的正确性和安全性。

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