STM32伺服控制器: 数控与3D打印应用解析

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资源摘要信息:"STM32_Servo_Controller-master.zip_coupleevw_stm32 servo_stm32 c"是一个与STM32微控制器相关的伺服控制项目。STM32是由STMicroelectronics(意法半导体)生产的一系列32位ARM Cortex-M微控制器,广泛应用于工业控制、汽车电子、通信设备等领域。该资源被标记为"coupleevw stm32__servo stm32_cnc stm32_servo",意味着它是一个特定于伺服电机控制以及可能涉及到数控(CNC)和3D打印机控制器的应用。 从文件名STM32_Servo_Controller-master.zip可以看出,这是一个具有伺服控制功能的STM32控制器的源代码压缩包,通常这类控制器能够实现对电机的精确控制,包括位置、速度和加速度的控制。 描述中提到的“STM32伺服/数控/ 3D打印机控制器”,具体指出了该控制器可以应用于三个主要领域: 1. 伺服控制:在工业自动化领域,伺服控制系统用于控制电机以精确执行预定任务。STM32系列微控制器因其高性能、灵活性和成本效益而被广泛应用于伺服控制解决方案中。它们能够处理复杂的算法,例如PID(比例-积分-微分)控制,以确保电机精确地跟随命令信号。 2. 数控(CNC):数控系统广泛应用于机床和其他精密设备,用于控制工具的运动路径和速度。STM32微控制器的强大处理能力和丰富的外设接口使其成为开发数控应用的理想选择。这类控制器可以实现复杂的轨迹生成、速度规划和实时反馈控制。 3. 3D打印机控制器:随着3D打印技术的普及,对3D打印机控制器的需求也日益增长。STM32微控制器能够提供精确的步进电机控制,以及温度监控、层厚控制等高级功能,对于保证3D打印的质量和精确度至关重要。 文件名称列表中只给出了"STM32_Servo_Controller-master",这表明压缩包中可能包含了该项目的主文件夹或主分支,其中可能包含有项目的主要源代码文件、配置文件、文档说明以及可能的示例代码。由于文件列表没有具体展开,我们无法得知具体包含哪些子文件或文件夹,但可以推测这应该包括了用于编程和配置STM32微控制器的软件,例如STM32CubeMX配置工具生成的代码、HAL库文件、源代码文件(.c和.h文件)、编译构建脚本、固件下载程序以及可能的硬件设计文件(如电路图和PCB设计文件)。 该压缩包可能是一个开源项目,因为通常这类项目都会使用GitHub或其他代码托管平台进行版本控制和协作开发。开源项目的好处是,开发者可以访问到源代码,了解如何使用STM32微控制器进行伺服控制、数控和3D打印控制,并且可以根据自己的需要对代码进行修改和扩展。 总结而言,STM32_Servo_Controller-master.zip资源为工业自动化、数控机械和3D打印爱好者或专业人士提供了一个集成了STM32微控制器的伺服控制解决方案。该资源的应用场景广泛,涵盖了伺服电机控制、CNC机械控制以及3D打印机的精确运动控制。资源的具体实现细节,如编程接口、控制算法和硬件设计等,需要进一步探索压缩包中的文件才能深入理解。
2020-06-22 上传
## UR5 Realtime client Lightweight python library for controlling UR5 robot from Universal Robot family. Robot kinematics are calculated based on the following paper: [tech report](https://smartech.gatech.edu/handle/1853/50782) ### Requirements * UR Control Box (simulated or real) * Tested on UR Robot software 3.5.1 ### Try it out! ```python >>> from realtime_client import RTClient >>> import numpy as np # connect to address 127.0.0.1 and port 30003 >>> rtc = RTClient('127.0.0.1', 30003) # move end effector to joint goal [q1, q2, q3, q4, q5, q6] >>> joint_values = [d * (np.pi / 180) for d in [-90, -90, -90, -90, 89, 5]] >>> rtc.move_j(joint_values) # move end effector to pose goal [x,y,z,rx,ry,rz] (3D translation and 3D rotation) >>> pose = np.array([-0.46481069, -0.18235116, 0.13827986, -1.58136603, -2.69628063, -0.01169701]) >>> rtc.move_l(pose) # velocity-based controller, move to pose goal [x,y,z,rx,ry,rz] >>> pose = np.array([0.470, -0.491, 0.430, 0.13, 3.15, -0.00]) >>> rtc.move_v(pose) # kinematic test >>> from kinematics import KinematicsUR5 >>> from math_tools import pose2tf >>> kin = KinematicsUR5() >>> target_ee = np.array([-1.10586325e-01, -4.86899999e-01, 4.31871547e-01, -1.36273738e-01, -3.12118227e+00, 1.18929713e-03]) >>> target_pose = pose2tf(target_ee) >>> solutions = kin.inv_kin(target_pose) >>> closest_solution = kin.get_closest_solution(solutions, rtc.get_feedback('joint_values')) >>> rtc.move_j(closest_solution) >>> assert np.allclose(rtc.get_feedback('tool_pose'), target_ee) >>> rtc.close_connection() ```