开源六轴协作机械臂MechArm案例演示！
介绍
今天，我将向大家展示一个我独立设计并实现的机械臂模型。这个模型的核心功能是实现实时的手势追踪——只需用手轻轻拖拽，机械臂就能立即跟随你的动作进行移动。
我之所以想要创造这样一个模型，是因为在一些危险环境中，我们可以用机械臂来代替人工进行作业，从而避免人员的生命安全受到威胁。
你可能会问，为什么不直接使用远程的键盘控制、手柄控制或者app控制，而要选择手动拖拽的方式呢？我觉得只有手动操作，才能最大程度上满足我们对动作精准度的需求。因此，我决定开始尝试制作这个模型，并初步完成了整个demo。
我希望，通过这个demo，我能向大家展示出机械臂的无限可能性，同时也希望能激发出大家对未来科技的无限憧憬。
机械臂设备
mecharm 270 m5
mecharm 270 是一款六自由度的机械臂，它精巧的结构设计，能够放入一个书包里，携带和方便。较为重要的一点是开放了很多控制的api，用python能够快速开始对机械臂的控制。没有很复杂的操作，甚至还有图形编程，这对一些不是很懂代码的人也能够快速上手控制机械臂。
mecharm是一款桌面型的仿工业结构的机械臂，工作最大半径在270mm，负载250g，重复定位精度控制在±0.5mm。
project
介绍完基础的设备，我们就开始介绍我时如何制作这个demo过程的记录。
使用的环境
操作系统：windows11
编程语言：python3.9+
python lib：pymycobot，time
pymycobot是大象机器人的一个开源库，专门用来控制大象机器人的机械臂。一段简单的控制代码例子。
code：
#main methods used#create objects to communicate with the robotic arm.mycobot(serial,baud)# angles control robot,send_angles([list_angles],speed)# coords control robotsend_coords([list_coords],speed,mode)example:import timefrom pymycobot.mycobot import mycobot# create a objectmc = mycobot(com7,115200)# angles controlmc.send_angles([0,0,0,0,0,0],100)time.sleep(1)mc.send_angles([90,90,90,90,90,90],100)time.sleep(1)
简单介绍了下如何使用python来控制mecharm，是不是很容易呢。
分析问题
开始项目之前要搭建框架，了解我们具体需要解决什么问题才能够实现。对此我做了一个项目的流程图。下面我将手动施教的机械臂简称为r1，跟随运动的机械臂简称为r2。
control robotic arm：上边已经提到了如何控制机械臂，使用pymycobot库提供的方法就可以实现了。
motion control methods：r1机械臂可以用手拖动，时时刻刻返回当前机械臂的角度信息，r2机械臂接收r1的机械臂角度信息进行控制。
communication between robotic arms：整个项目中这一步骤是比较重要的一步。建立好之后，机械臂能够发送信息就能够很轻易的实现了。
接下来主要讲解motion control methods和communication between robotic arms。
motion control methods
获取实时角度信息
pymycobot提供了”get_angles()方法可以过去当前机械臂的角度信息。
# can obtain the current angle information of the robotic arm in real timeget_angles()# exampleprint(real-time angles:,mc.get_anlges())result: real-time angles:[0,0,0,0,0,0]# continuously obtain the current anglewhile true: angels = mc.get_angles() print(angles) time.sleep(0.1) #go to the next step every 0.1s
机械臂的刷新模式设置
机械臂的刷新模式：主要分为两种插补模式和非插补模式，是指在运动轨迹规划中，控制机械臂末端执行器的移动方式。如果没有设置任何模式，机械臂可能无法正确执行预期的运动，并且可能导致以下后果：
运动不平滑
运动不准确
运动不连续
插补模式：插补模式可以实现平滑连续的轨迹规划，确保机械臂末端执行器的位置和姿态在运动过程中平滑过渡。
非插补模式：非插补模式是指机械臂在运动过程中只关注特定的目标点，而不进行插值计算。在非插补模式下，机械臂的位置和姿态会在关键点之间直接跳跃，而不会经过平滑的过渡。
在进行多个机械臂同时使用插补模式进行运动时，可能会出现等待或排队的情况，所以我们选择使用非插补模式。
#set refresh modeset_fresh_mode(1/0) 1：no interpolation0：interpolationmc.set_fresh_mode(1)
我们将前面的整合在一起的代码如下
code:
import timefrom pymycobot.mycobot import mycobotmc = mycobot(com7, 115200) #release armmb = mycobot(com11, 115200) #move armmb.set_fresh_mode(1) #no interpolationtime.sleep(1)mc.release_all_servos() #release robottime.sleep(1)speed = 100while true: angles = mc.get_angles() #get release arm angles mb.send_angles(angles, speed) #send angles to move arm time.sleep(0.1)
communication between robotic arms：
我们的方案是两台机械臂接入同一个pc，用串口连接的方式.
# build connectionfrom pymycobot.mycobot import mycobotmc = mycobot(com7, 115200) mb = mycobot(com11, 115200)
用最基础的usb数据线进行连接，我们电脑上就有两个机械臂的串口号，可以对他们分别发送指令任务。
让我们一起来看看效果如何
总结
根据内容可以看出来虽然说是能够做到百分之七八十的同步。也会因为一些其他的因素所影响 ，造成了不小的延迟。造成延迟的原因可能有几个方面，比如说数据处理和传输的速度，机械臂的反应速度，软件的优化，硬件的性能等等，这些都是可能 产生延迟的因素。
除此之外，还有一个很大的局限性就是，它们的通信通过串口进行连接的，如果距离稍微远一点的话就没办法在用这种方法去使用，实用性不强，后期我会尝试使用蓝牙，wifi等无限连接的方式来尝试控制。
本次记录就更新到这里，如果你有更好的想法，无论是优化的功能或者说是其他的建议欢迎在下方留言。
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你可能会问，为什么不直接使用远程的键盘控制、手柄控制或者app控制，而要选择手动拖拽的方式呢？我觉得只有手动操作，才能最大程度上满足我们对动作精准度的需求。因此，我决定开始尝试制作这个模型，并初步完成了整个demo。
我希望，通过这个demo，我能向大家展示出机械臂的无限可能性，同时也希望能激发出大家对未来科技的无限憧憬。
机械臂设备
mecharm 270 m5
mecharm 270 是一款六自由度的机械臂，它精巧的结构设计，能够放入一个书包里，携带和方便。较为重要的一点是开放了很多控制的api，用python能够快速开始对机械臂的控制。没有很复杂的操作，甚至还有图形编程，这对一些不是很懂代码的人也能够快速上手控制机械臂。
mecharm是一款桌面型的仿工业结构的机械臂，工作最大半径在270mm，负载250g，重复定位精度控制在±0.5mm。
project
介绍完基础的设备，我们就开始介绍我时如何制作这个demo过程的记录。
使用的环境
操作系统：windows11
编程语言：python3.9+
python lib：pymycobot，time
pymycobot是大象机器人的一个开源库，专门用来控制大象机器人的机械臂。一段简单的控制代码例子。
code：
#main methods used#create objects to communicate with the robotic arm.mycobot(serial,baud)# angles control robot,send_angles([list_angles],speed)# coords control robotsend_coords([list_coords],speed,mode)example:import timefrom pymycobot.mycobot import mycobot# create a objectmc = mycobot(com7,115200)# angles controlmc.send_angles([0,0,0,0,0,0],100)time.sleep(1)mc.send_angles([90,90,90,90,90,90],100)time.sleep(1)
简单介绍了下如何使用python来控制mecharm，是不是很容易呢。
分析问题
开始项目之前要搭建框架，了解我们具体需要解决什么问题才能够实现。对此我做了一个项目的流程图。下面我将手动施教的机械臂简称为r1，跟随运动的机械臂简称为r2。
control robotic arm：上边已经提到了如何控制机械臂，使用pymycobot库提供的方法就可以实现了。
motion control methods：r1机械臂可以用手拖动，时时刻刻返回当前机械臂的角度信息，r2机械臂接收r1的机械臂角度信息进行控制。
communication between robotic arms：整个项目中这一步骤是比较重要的一步。建立好之后，机械臂能够发送信息就能够很轻易的实现了。
接下来主要讲解motion control methods和communication between robotic arms。
motion control methods
获取实时角度信息
pymycobot提供了”get_angles()方法可以过去当前机械臂的角度信息。
# can obtain the current angle information of the robotic arm in real timeget_angles()# exampleprint(real-time angles:,mc.get_anlges())result: real-time angles:[0,0,0,0,0,0]# continuously obtain the current anglewhile true: angels = mc.get_angles() print(angles) time.sleep(0.1) #go to the next step every 0.1s
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运动不准确
运动不连续
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非插补模式：非插补模式是指机械臂在运动过程中只关注特定的目标点，而不进行插值计算。在非插补模式下，机械臂的位置和姿态会在关键点之间直接跳跃，而不会经过平滑的过渡。
在进行多个机械臂同时使用插补模式进行运动时，可能会出现等待或排队的情况，所以我们选择使用非插补模式。
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code:
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总结
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除此之外，还有一个很大的局限性就是，它们的通信通过串口进行连接的，如果距离稍微远一点的话就没办法在用这种方法去使用，实用性不强，后期我会尝试使用蓝牙，wifi等无限连接的方式来尝试控制。
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