这一节我们开始第一个程序，就是机械臂各关节的运动。让我们首先打开Mycobot，然后登入一个终端，我们输入“python”进入python环境。
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。
一直在纠结是先讲头部运动，还是先讲空间坐标系，后来决定还是先讲头部运动，让大家先感受一下机械臂在空间中是怎么定位的，然后我们下一节将详细介绍机械臂的空间坐标是怎么回事。空间坐标是一项非常复杂且需要深度理解的东西，学好空间坐标才能学好机械臂的各种运动。为了更好的体验一下机械臂的空间定位，我们先从这个机械臂头部运动开始，让大家体验一下空间坐标及运动。
目前市场上面的机械臂大多数在10万元左右，由于成本太高，不能广泛应用，只能应用于一些特殊要求的工业场合。那么有没有一款机械臂小巧灵活，价格接地气？
今天我们要介绍的是aikit2023，aikit2023是aikit的全新升级版。
上一讲我们做ssh和vnc的设置，有小伙伴问设置些有什么用，那么这里我先来解释一下这些功能有什么用处，首先我们可以通过ssh在我们的Windows桌面进行程序开发，然后上传到树莓派进行验证，我们也可以在windows平台通过vnc远程操作我们的机械臂，这样你就可以在自己的工作台上自由编程和上网查资料，然后MyCobot他不会占用你的显示器。当然了，你也可以直接拿这个树莓派当做开发机器使用，也是没有问题了。
今天的文章的主题主要介绍一下跟aikit 套件搭配的三款机械臂，它们之间分别有什么不一样的地方。
在电影《钢铁侠》中，我们看到托尼·斯塔克在建造设备时与人工智能贾维斯交流。托尼向贾维斯描述了他需要的零件，贾维斯控制机械臂协助托尼完成任务。随着当今技术的发展，这种实现只是时间问题。因此，我决定尝试自己实现这个功能，用语音控制来操作机械臂，实现人工智能的简单应用。
我是一名专注于机器学习和机器人技术自由者。我的热情始于大学期间的人工智能课程，这促使我探索人机交互的新方法。尤其对于机械臂的操作，我一直想要简化其复杂性，使之更加直观和易于使用。
在本文中，我们将深入探讨机器人学的两个核心概念：正运动学和逆运动学。这两个概念是理解和控制机械臂运动的基础。通过一个具体的7轴机械臂实例，我们将详细介绍如何计算机械臂的正运动学和逆运动学。我们首先会解释正运动学和逆运动学的基本概念和数学原理，然后我们将展示如何应用这些原理来计算7轴机械臂的运动。我们的目标是让读者对机械臂的运动控制有一个深入的理解，并了解如何在实践中应用这些知识。
VR遥操作机械臂是一种将虚拟现实技术与机械臂控制相结合的系统，使用户可以通过虚拟现实设备操控和交互实际的机械臂。这种技术可以应用于多个领域，包括远程操作、培训、危险环境中的工作等。
是不是觉得这个展示会比较新颖，神奇呢？其实这是一项技术，叫做全息投影。全息技术已经成为我们生活中的一部分，它的应用已经涵盖了多个领域。在娱乐领域，我们可以在电影院、游戏厅和主题公园等地方看到全息技术的应用，通过全息投影技术，观众可以享受到更加逼真的视觉效果，进一步提高了娱乐体验。在医疗领域，全息技术被广泛用于医学诊断和手术中，通过呈现高分辨率的三维影像，医生可以更加精准地观察病情，提高了诊断和手术的效果。在教育领域，全息技术被用于制作教学资料和科普展示，帮助学生更好地理解和掌握知识。此外，全息技术还被应用于工程制造、安全监控、虚拟现实等领域，为我们的生活带来了更多的便利和创新。可以预见，随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，全息技术在未来的生活中会发挥更加重要的作用。
myCobot 280 Pi 是一款 6 自由度多功能桌面机械臂。它由大象机器人研发，使用 Raspberry Pi 作为主控制器。该机器人结构紧凑，运行稳定，非常适合新手入门。它还可以使用多种语言进行编程，简单易用，功能丰富。适合那些有兴趣学习如何对机械臂进行编程控制和项目开发的人。
自OpenAI发布ChatGPT以来，世界正迅速朝着更广泛地将AI技术融合到机器人设备中的趋势发展。机械手臂，作为自动化与智能化技术的重要组成部分，在制造业、医疗、服务业等领域的应用日益广泛。随着AI技术的进步，机械手臂不仅能执行复杂的操作任务，还能通过自然语言处理技术进行更加直观的交互，极大提高了灵活性和用户友好性。
在这一系列的V-REP自学笔记中，我们定了一个小目标，完成一个Demo。使用官方提供的KUKA公司的YouBot机器人模型来实验机器人的感知和控制过程，控制机器人从A点抓取物品，然后移动到B点将物品放置在B点的工作台上，这其中涉及到V-REP环境中的机器人感知和控制过程。没有看过前期学习笔记的读者，可以在文末找到往期文章地址。
我是一名机器人方向的大学生，近期学校安排自主做一个机器人方面相关的项目。学校给我们提供了一个小型的六轴机械臂，mechArm 270M5Stack，我打算使用ChatGPT让它来辅助我学习如何使用这个机械臂并且做一个demo。
大象机器人的Mercury系列，是面向工业自动化和智能制造的新型机械臂产品线。这些机械臂不仅在设计上创新，还在材料选择上使用了碳纤维、铝合金和工程塑料等轻质强韧材料，搭载高精度谐波减速器。Mercury系列的推出，反映了大象机器人对机器人技术未来趋势的洞察，旨在满足工业、教育和研究等多种场景的需求。这些机械臂不仅展现了卓越的性能，还标志着大象机器人在全球机器人技术领域的一大步进。
作为最热门的技术领域，机器人技术正在彻底改变产业，并推动全球的创新。为了满足这个快速发展的领域对技术人才日益增长的需求，大象机器人公司为高校开发了一个开创性的机器人教育解决方案。这个创新的解决方案将自动化水果采摘机的模拟与水果分拣和运送的自动化复合机器人结合起来，为学生提供了一个在最受欢迎和最有趋势的技术领域中的全面学习经验。 在本文中我们将详细为你介绍水果采摘和分拣机器人场景。我们将会从套装的介绍和使用的场景介绍，到套装功能机械臂的实现。
机械臂是一种可编程的、自动化的机械系统，它可以模拟人类的动作，完成各种任务，例如装配、喷涂、包装、搬运、焊接、研磨等。由于其高度灵活性和多功能性，机械臂在现代社会中已经得到了广泛的应用。
这是一款大象机器人生产的小六轴机械臂，以树莓派4B为微处理器，ESP32为辅助控制，结构是中心对称结构（仿工业结构）。mechArm 270-Pi本体重量1kg， 负载250g，工作半径270mm，设计紧凑便携，小巧但功能强大，操作简单，能与人协同、安全工作。
有没有遇到过这样的情况：当你手持手机或相机准备拍摄视频时，心中已经构想了完美的画面，但却因为实际的限制无法捕捉到理想中的角度？这种情况可能会让人感到挫折。例如，如果想要从地面一只蚂蚁的视角拍摄，镜头需要与蚂蚁处于同一水平线上，这在操作上不仅困难，而且往往难以实现。
2020年，为了让更多人学习机械臂知识，我们推出了世界上最小的6轴机器人手臂：myCobot，之后陆续推出码垛机械臂mypalletizer，小六轴mechArm，双臂myBuddy。将昂贵的工业机械臂转化成桌面级机械臂，通过较低的价格，搭建了一个机器人研究和教育平台，降低了AI人工智能领域的学习门槛。
在快速发展的机器人技术领域中，Elephant Robotics的myCobot 600已经证明了其在教育、科研和轻工业领域的显著适用性。作为一款具备六自由度的机械臂，myCobot 600以其600mm的工作半径和2kg的末端负载能力，满足了多样化的操作需求。然而，其原有设计中采用的三个伺服电机和三个谐波减速器的组合，在某些应用场景中表现出了性能的局限性。
3.3、案例的实现：将远距离的木块通过myAGV进行移动，再通过mechArm夹爪，夹取木块来进行整理
本项目致力于探索和实现一种高度集成的机器人系统，旨在通过结合现代机器人操作系统（ROS）和先进的硬件组件，解决特定的自动化任务和挑战。一部分是基于Jetson Orin主板的LIMO PPRO SLAM雷达小车，它具备自主导航、地图构建和路径规划的能力；另一部分是Mycobot 280 M5机械臂，这是一个具有六自由度、工作半径280mm的紧凑型机械臂，能够进行精确的物品搬运和操作。
在过去的几年里，机械臂技术经历了前所未有的发展，其应用领域从传统的制造业扩展到了医疗、服务、物流等多个新兴行业。这种跨界扩展得益于科技的飞速进步，尤其是在传感器、控制系统和人工智能领域的突破。特别是去年，人工智能技术的热潮为机械臂的智能化升级提供了更多的可能性，从而极大地拓宽了其应用场景和提高了作业效率与智能水平。
2023 年1月18日，工业和信息化部、教育部等十七部门印发《“机器人+”应用行动实施方案》（以下简称《方案》）。
机械臂的运动学研究机械臂关节空间和任务空间的映射关系， 分为正运动学和逆运动学。 其中， 在关节空间已知的条件下求解任务空间的位置和姿态称为正动学问题； 相反， 通过已知的任务空间求解关节空间各个关节的位置， 称为逆运动学问题。冗余机器人的逆向运动学主要有以下几种方法：
问题描述 该问题来源于参加某知名外企的校招面试。根据面试官描述，一块木板有数百个小孔（坐标已知），现在需要通过机械臂在木板上钻孔，要求对打孔路径进行规划，力求使打孔总路径最短，这对于提高机械臂打孔的生产效能、降低生产成本具有重要的意义。 数学模型建立 问题分析 机械臂打孔生产效能主要取决于以下三个方面： 单个孔的钻孔作业时间，这是由生产工艺所决定的，不在优化范围内，本文假定对于同一孔型钻孔的作业时间是相同的。 打孔机在加工作业时，钻头的行进时间。 针对不同孔型加工作业时间，刀具的转换时间。 在机
大家好，今天这篇文章的主要内容是讲解以及使用一些myCobot 280 的配件，来了解这些末端执行器都能够完成哪些功能，从而帮助大家能够正确的选择一款适合的配件来进行使用。
在上篇文章中，我们探讨了如何创造一个能够进行Connect4的对弈大脑。简单的介绍了几种对弈算法，例如极小化极大算法，Alpha-Beta剪枝算法等，最关键的是目前最流行的神经网络算法和深度学习。神经网络算法，让计算机也有一个想人类一样能够思考的大脑，设置独特的场景来进行学习下棋。在本篇文章中，我们将进一步探讨如何让机械臂来实现下棋动作，将想法给实现出来。（换句话说就是，AI机械臂下棋）
随着人工智能和机器人技术的快速发展，机械臂在工业、医疗和服务业等领域的应用越来越广泛。通过结合大模型和多模态AI，机械臂能够实现更加复杂和智能化的任务，提升了人机协作的效率和效果。我们个人平时接触不太到机械臂这类的机器人产品，但是有一种小型的机械臂我们人人都可以拥有它myCobot，价格低廉的一种桌面型机械臂。
对于机械臂系统最简单的控制策略即在机械臂运动速度不大时，可以忽略其离心力、科氏力影响以及各连杆的耦合，进而将机械臂视为解耦的线性系统，对其控制采用基于 个独立关节的控制，对每个关节施加PD控制。其控制率如下：
机械臂在完成力控制相关时，需要保证对接方向上精确力控制以及其他方向上的柔顺控制，并且机械臂需要避免与环境的碰撞。针对力控制任务的特点，本文提出基于空间七自由度冗余机械臂混合阻抗控制策略；在冗余机械臂控制中，改进了传统基于运动学构型控制的冗余分解方法，增加运动学相关函数（臂角）作为其扩展任务，引入阻尼项系数避免运动学奇异，由此提出具有奇异鲁棒性的加速度级冗余分解方法；
机械臂的动力学在机械臂的控制中具有十分重要的意义，建立机械臂的动力学模型，是描述控制系统的依据，也是设计控制器的前提。机械臂动力学建模的常用方法是拉格朗日法和牛顿-欧拉法。采用牛顿-欧拉法建立机械臂动力学模型时，要计算每个部分加速度，然后消去内作用力，牛顿-欧拉法是解决动力学问题的力平衡方法。但是，当机械臂变得复杂，此方法的计算也将变得复杂。拉格朗日法依据的是能量平衡原理，不需要对内作用力进行求解。对于多自由度复杂度高的机械臂，拉格朗日法比牛顿-欧拉法的求解更适用。
机械臂是由多个电机驱动，常见的工业机械臂大多数具有六个自由度，由六个直流伺服电机驱动，是一个多变量的复杂对象。本节以机械臂的结构作为出发点，进行分析。关节类型主要分为移动关节和旋转关节：
根据冗余空间机器人的拓扑形式，建立其运动学方程，进而可以得到各个部分之间的位置关系、速度关系以及加速度关系。基座的运动将会引起机械臂末端的位置和姿态的变化，由于空间机器人在自由漂浮状态系下的动量守恒，任意时刻基座的动量和机械臂的动量可以表示成一阶微分形式，进而，基座的运动关系可以表示为机械臂的各个关节角度的表达式。
该问题来源于参加某知名外企的校招面试。根据面试官描述，一块木板有数百个小孔（坐标已知），现在需要通过机械臂在木板上钻孔，要求对打孔路径进行规划，力求使打孔总路径最短，这对于提高机械臂打孔的生产效能、降低生产成本具有重要的意义。
冗余机械臂的微分逆运动学一般可以增加额外的优化任务。 最常用的是梯度投影算法 GPM (Gradient Project Method)，文献 [1] 中第一次将梯度投影法应用于关节极限位置限位中。 该算法中设计基于关节极限位置的优化指标， 并在主任务的零空间中完成任务优化。 此种思想也用于机械臂的奇异等指标优化中。 Colome 等 对比分析了速度级微分逆向运动学中的关节极限位置指标优化问题， 但是其研究中的算法存在一定的累计误差， 因而系统的收敛性和算法的计算稳定性难以得到保证。 其他学者综合多种机器人逆向运动学方法， 衍生出二次计算方法、 梯度最小二乘以及模糊逻辑加权最小范数方法等算法。Flacco 等 针对七自 由度机械臂提出一种新的零空间任务饱和迭代算法， 当机械臂到达关节限位时， 关节空间利用主任务的冗余度进行构型调整， 从而使得机械臂回避极限位置。 近年来， 关于关节极限回避情况下的冗余机械臂运动规划成为了很多学者的研究方向， 相应的改进 策 略 也 很 多.
为了有效的进行冗余机械臂位置控制，本文采用基于运动学的构型控制策略，选择臂角为构型控制中的运动学函数，以此参数化其“自运动”。为了检验算法的正确性，本文建立了空间七自由度机械臂的数值仿真系统，仿真结果表明，基于该算法可以有效控制冗余机械臂的运动。
机械臂在不同环境下、不同任务条件下其控制的目的和策略也不同。当机械臂在自由空间中时，其主要进行位置和姿态的控制，根据任务轨迹的不同，其包括点到点的控制以及轨迹跟踪控制。当机械臂与环境接触时，机械臂与环境之间会产生接触力，为了完成既定的力控制或者与环境之间良好的接触，因此需要对交互力进行控制。对于冗余机械臂的控制即在非冗余机械臂的控制算法基础上加入冗余度的分解，而冗余机械臂的控制的关键在于运动学与动力学的优化。
金磊 萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 别人的国庆节，硬生生造了一只钢铁侠的机械臂！ 依旧是来自华为天才少年稚晖君，还是他迄今为止搞的项目中，最复杂的那种。 来吧，展示——给葡萄缝针： 在“葡萄包扎术”后，原本裂开小口的它，变成了这个样子： 划个重点： 上面的所有过程，可以在厕所远程、实时完成！ 它的名字也非常有趣——叫做Dummy。 但毕竟头顶着“B站野生钢铁侠”光环的稚晖君，都说这是自己最复杂的项目（耗时4个月），硬核程度定然不仅于此。 真实情况是——这台机械臂，里里外外
经常在一些大牛的算法中会看到“零空间”的概念，零空间是不是与动漫中的“异次元空间”类似尼，答案是显然不是。机器人的零空间是表示笛卡尔空间与关节空间关联过程中衍生出来的数据集空间。机器人在完成任务的时候，会将任务最终分解成位姿伺服问题或者力/力矩伺服问题。而零空间内的机器人关节运动将不会影响主任务的完成。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 参考：https://blog.csdn.net/yaked/article/details/77161160?utm_medium=distribut
ArUco标记是一种基于二维码的标记，可以被用于高效的场景识别和位置跟踪。这些标记的简单性和高效性使其成为机器视觉领域的理想选择，特别是在需要实时和高精度跟踪的场景中。结合机器学习和先进的图像处理技术，使用ArUco标记的机械臂系统可以实现更高级的自动化功能，如精确定位、导航和复杂动作的执行。
当你颤颤巍巍地捧起饭后收拾好的碗碟，发现还有一只碗落在桌上怎么都拿不了的时候；当你“昏天暗地”地码字，手机被不小心碰下桌想要捡的时候；当你在公司焦头烂额地寻找一份资料，正巧有一个电话打进来的时候……
机械臂是现代工业和科研领域中的重要工具，它们在制造业、医疗、农业、教育等多个领域都有广泛的应用。这些机器臂不仅可以进行精密操作，而且能够在人类无法进入的危险环境中工作，大大提高了工作效率和安全性。然而，传统的机械臂控制方式往往需要专业知识和复杂的编程，这在某种程度上限制了其普及和应用。因此，手机APP控制机械臂的方法应运而生。手机APP控制的优点在于，它可以使非专业人士也能方便地操控机械臂，同时，通过手机APP，用户可以远程控制机械臂，极大地提高了操作的便利性和灵活性。本文的目的是深入探讨这这个主题，今天我将用MyCobot Controlller APP 使用手机来控制myCobot 320 M5Stack。
最近开始准备自己的毕业答辩，选题方向涉及使用小六轴机械臂。在搜索资料时，在B站看到了一个很厉害的视频，UP主从0到1完成了机械臂的制作，让机械臂完成像人手一样的控制。是我想象中的机械臂达到的效果，便开始了机械臂的学习之旅。
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