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时间:2024-11-28 19:15:35 来源：网络驱动源码

1.Arduino开源机器人汇总(基于 GRBL或Marlin)
2.什么是机械Linux CNC
3.TurtleBot 3 & 2i ROS开源实验平台
4.TOP5开源机器人框架
5.[1](含源码)通过关节力矩指令控制LBR/iiwa机械臂运动
6.桌面机械臂是干什么的用的？

机械臂开源控制源码_开源机械臂控制系统

Arduino开源机器人汇总(基于 GRBL或Marlin)

Arduino开源机器人汇总（基于GRBL或Marlin）

GRBL，作为开源的臂开嵌入式CNC框架，因其高效和低成本，源控源机被广泛应用于多种开源机器人，制源如绘图机器人、码开机械手臂等，械臂系统仓库管理c 源码它的控制代码质量高且易于定制。

XYZ结构机器人

XYZ结构常见于CNC设备，机械如3D打印机，臂开每个轴独立控制，源控源机运动规划简单，制源步进数与滑台位置关系明确。码开推荐入门项目如DrawBot绘图机器人，械臂系统使用GRBL控制。控制

CoreXY结构

CoreXY结构以单同步带控制XY运动，机械紧凑且能提供更大的工作空间，运动速度快。大鱼DIY写字机器人V2.0 Pro就采用了这种结构。

经典项目举例

DrawBot V1.1: henryarnold和MoustafaElkady的开源作品，GRBL控制。

DREMEL CNC: Nikodem Bartnik设计，使用GRBL，教程详尽。

INDYMILL: 金属版CNC升级，GRBL控制，付费安装教程。

大鱼DIY写字机器人V2.0 Pro: GRBL支持，开源且有视频教程。

sffactory 机械臂: Marlin 2.0控制，结构改进，内容丰富。

DArm: 廖洽源作品，Marlin 2.0，提供Solidworks工程。

Drawbot机械臂: Marlin控制，基于DArm设计，但未开源源码。

UArm Swift Pro: GRBL-Mega/Marlin版本，金属机身，结构封闭。

Mirobot六自由度机械臂: 周冬旭博士作品，GRBL控制，固件不开源。

MK2 Plus 机械臂: GRBL控制，作者为Jacky Le，基于MK1的改进。

什么是Linux CNC

LinuxCNC，全称为Linux Computer Numeric Control，源码网站怎么交易是一种专用于控制CNC（Computer Numerical Control）机器的软件。它能够在各种机械设备上实现精确控制，如铣床、车床、3D打印机、激光切割机、等离子切割机、机械臂、六脚架等。

核心功能包括生成和执行NC代码，实现对机械运动的精确控制。它能够支持多种输入文件格式，如G代码、M代码等，允许用户通过编程来实现复杂的加工流程。

LinuxCNC具有开源免费的特点，使得它在个人及企业级应用中有着广泛的应用。用户可以自由修改和扩展其功能，以满足特定的加工需求。它支持多种硬件接口，如步进电机、伺服电机、模拟信号输入等，兼容多种操作系统，包括Windows、Linux、macOS。

对于初学者而言，LinuxCNC的官方网站提供了丰富的文档、教程和社区支持，有助于用户快速上手和解决问题。最新稳定版本2.8带来了更多优化和功能提升，增强了系统的稳定性和兼容性。

总之，LinuxCNC是一款功能强大、灵活可扩展的CNC控制软件，它为个人和企业提供了成本效益高、性能稳定的解决方案，促进了现代制造业的自动化和智能化发展。

TurtleBot 3 & 2i ROS开源实验平台

TurtleBot 3 & 2i ROS开源实验平台是全球最受欢迎的ROS平台，以小型、低成本、可编程的移动机器人形式出现，广泛应用于教育、研究和业余爱好。

TurtleBot3系列，如TurtleBot3 Burger和TurtleBot3 Waffle Pi，c 入门程序源码提供移动跟随功能，集成开放式机械手，能够实现°激光距离传感器LDS-，模块化执行器，以及可扩展性，支持多种自定义选项，如控制板、计算机和传感器等，具有强大的传感器阵容和尺寸小的特性。

TurtleBot3 Burger和Waffle Pi提供了强大的功能，如使用增强的°LiDAR、9轴惯性测量单元和精确编码器，以及Intel®RealSense™和识别SDK等，支持自主定位与导航、SLAM地图构建、物体识别与抓取等功能，适合ROS教学、科学研究、多机器人协作，以及机器人爱好者的产品原型设计。

此外，TurtleBot3还具备强大的传感器阵容，包括增强的°LiDAR、9轴惯性测量单元和精确编码器等，配合功能强大的Intel®RealSense™和识别SDK，以及高效率的Raspberry Pi相机，是制造移动机器人的最佳硬件解决方案。

TurtleBot3的硬件、固件和软件是开源的，方便用户下载、修改和共享源代码，所有组件均采用注模塑料制造，成本低廉，也提供3D CAD数据用于3D打印。对于想要自己制作OpenCR1.0板的用户，详细信息包括原理图、PCB gerber文件、BOM和固件源代码均已开放。

TurtleBot3的视觉PRO版-TB3汉堡视觉PRO版，结合度SLAM导航和规划、3D点云探测、二维码识别和WIFI通讯模块，实现多智能体组网。旨在成为学生“软件开发”、“动手实践”、“多机器人协作”、“创意展示”、打赏播放源码“竞赛”等综合平台，最大程度激发学生们对机器人学习兴趣。

TurtleBot 2i移动研究机器人基于ROS的模块化机器人平台，对TurtleBot的先前迭代进行了改进，具有全新设计的模块化底盘，并实现了对机械臂的本地支持，提供Pincher MK3 4 DOF机械臂，允许机器人与现实世界中的小物体交互，适合个人自主搭建、机器人研发与教育、多功能机器人研究以及开源社区软件培训。

TurtleBot 2i配备有ROS开放源码的SDK及示例源代码，帮助使用者开发和测试自己的机器人算法程序，价格便宜，非常适合做机器人研究以及提供个人或家庭的机器人开发平台，广泛被院校、研究所以及个人采用。智能佳提供专业的技术服务支持团队，确保购买后无忧使用。

TOP5开源机器人框架

在机器人技术的浩瀚海洋中，开源框架如同灯塔，引领着开发者探索无限可能。下面，我们将揭示当今最热门的五个开源机器人框架，为你揭示机器人从业者的理想选择。

1. ROS（机器人操作系统）

诞生于年的ROS，是开源社区的瑰宝，旨在简化机器人软件开发的复杂性。它以强大的BSD许可证保驾护航，其核心组件包括通信基础设施、消息传递、远程过程调用等，为异步和同步通信提供了坚实的基础。ROS库丰富多样，从几何库追踪机器人组件位置，到诊断、定位和导航工具，都是它的亮点。它的开发工具如rviz和rqt，更使调试和可视化变得直观易行。

2. YARP（Yet Another Robot Platform）

专为人形机器人打造的YARP，以C++编写，聚焦于构建机器人控制系统。它的工具包如yarpmanager和yarpmotorgui，提供了一站式的机器人控制和数据管理。无论是监控还是分析，YARP都展现出了卓越的phpthink项目实战源码灵活性。

3. MRPT（移动机器人编程工具包）

MRPT是C++编程的宝藏，涵盖计算机视觉、运动规划和SLAM等领域，为研究者提供了一系列实用的工具和算法。从机械臂运动学管理到高级视觉探测，MRPT的实用性不容小觑。

4. Gazebo（3D机器人模拟器）

Gazebo，作为免费的3D模拟器，为机器人在现实世界的模拟提供了卓越的环境。它以精细的渲染和动态仿真，支持大规模机器人群体模拟，是验证和优化机器人行为的理想平台。

5. OROCOS（开放式机器人控制软件）

OROCOS集合了C++库的精华，如KDL、BFL和Orocos工具链，为高级机器人控制提供了强大的基石。它的模块化设计和跨平台兼容性，使得实时机器人应用的构建变得轻而易举。

这些开源框架不仅是技术进步的驱动力，也见证了社区的活跃与繁荣。尽管Player Project和CARMEN曾备受瞩目，但目前的开发活力集中在ROS、YARP、MRPT、Gazebo和OROCOS上。作为从业者，选择哪个框架，取决于你的具体需求和项目特性。让我们在这些开源框架的引领下，一同驶向未来机器人技术的星辰大海。

[1](含源码)通过关节力矩指令控制LBR/iiwa机械臂运动

本文改编自 MATLAB 的自带帮助文档，介绍了如何使用 MATLAB 和 V-REP 进行 LBR/iiwa 机械臂的计算力矩控制仿真。相较于使用 Gazebo 的原例程，本例程旨在通过将 Gazebo 替换为 V-REP，实现 V-REP 和 MATLAB 的通信与数据交互。本文将逐步指导实现这一仿真过程。

首先，构建项目结构，包括用于存放场景文件、通信文件和控制文件的三个子文件夹。确保 MATLAB 版本不低于 b，以便加载 URDF 文件。然后，利用 MATLAB 的自带 LBR/iiwa 机械臂的 URDF 文件及三维模型文件，创建场景文件并将其加载至 V-REP 中。处理可能出现的路径兼容性问题，确保仿真环境的搭建无误。

通信准备阶段，复制 V-REP 相关组件至 MATLAB 文件夹，并利用 vrchk.m 文件进行通信失败类型提示。创建 iiwa_computer_torque_control_workcell_init.m 函数文件，用于初始化 V-REP 与 MATLAB 之间的通信链路，包括获取关节句柄和进行 streaming 初始化。

接下来，实现与 V-REP 的通信代码。在 iiwa_computed_torque_control 文件夹内，建立 iiwa_computed_torque_control.m 文件，其中包含通信代码框架，以适应后续的控制逻辑。在此阶段，主要关注同步模式控制的实现，确保机械臂在 MATLAB 的控制指令下按照预定轨迹运行。

在控制代码编写中，遵循关节力矩控制原理，选择同步模式进行仿真。此模式下，控制输入与 V-REP 的动作同步，即在 MATLAB 发出控制指令后，V-REP 在预设的时间间隔内执行该指令。通过调用 V-REP 的 API，实现关节位置、速度与加速度的控制，以及力矩的计算与应用，使机械臂按照预期轨迹运行。

为了保证控制的准确性，进行数据处理以对比前馈和反馈力矩，以及期望与实际关节位置和速度。此阶段的分析结果有助于优化控制算法，确保机械臂能够精确地按照预设路径运动。

最后，进行仿真运行前的系统配置，确保 V-REP 和 MATLAB 都已关闭，然后按照特定流程启动 V-REP，加载场景文件，并在 MATLAB 中运行相关代码。通过观察 V-REP 中的仿真动画，验证仿真过程的正确性与稳定性。

此过程不仅适用于学术研究和学习，也为实际应用提供了参考，旨在推动机器人控制技术的发展。通过分享此例程，旨在激发更多人对机器人控制的兴趣，并欢迎各界反馈与建议，共同促进技术进步。

桌面机械臂是干什么的用的？

桌面机械臂uArm包括一个连杆式的机械臂，一款基于开源硬件Arduino的开发板用于控制整个操作，它的控制部分基于开源卡特硬件Arduino，便于编程控制。在功能上也与Leapmotion合作，玩家可以通过手势操作机械臂。在Processing后台，你也可以对Leapmotion所开放的接口编程，把uArm变成你定制化的机械臂kate。

三分钟告诉你Arduino是什么

Arduino作为一款开源硬件，在全球范围内激发了创意思维的浪潮。它的开放源代码、亲民价格与较低的学习成本，使得Arduino成为了众多创意思考者和实践者的首选工具。在各类创新项目中，Arduino扮演着核心角色，其广泛的运用和强大的功能令人瞩目。

让我们深入探讨Arduino的各个方面。首先，我们来了解Arduino创意项目。Arduino不仅是一个硬件平台，它为各种创意项目提供了无限的可能性。通过连接各种传感器，Arduino可以感知并响应环境的变化，例如体重、心率、降雨量、火焰、烟雾、亮度、声音、温湿度等。这一连接方式极其简单，无需额外工具，只需插拔杜邦线即可完成电路搭建。配合Arduino IDE编程软件，用户可以轻松创建出各种智能创意项目。

Arduino的诞生始于年意大利的一所高科技设计学校。马西莫·班兹老师因学生抱怨找不到合适的微控制器而萌生了创建Arduino的想法。通过与芯片工程师的合作，Arduino的原型设计仅用了三天时间。为了让更多人了解这个项目，几位创始人决定将其开源。这个由学校孕育出的平台，在教育领域产生了巨大影响。

为了进一步推动Arduino的普及与应用，肖生克教育科技在中职院校中推出了Arduino创意课程。课程包括Arduino机械臂、Arduino智能浇花系统和Arduino机械时钟三个项目。通过这些课程，学生可以亲身体验Arduino的无限潜力，从理论到实践，逐步掌握Arduino的使用技巧。

Arduino不仅仅是一种硬件，它更是一种创新思维的催化剂。通过Arduino，人们能够实现自己的创意，展现出个性化的想法和技能。在追求个性化的时代，Arduino让每个人都有机会通过自己的双手，创造出改变生活的智能作品，享受到创造的乐趣。

基于CoppeliaSim和KUKA youBot的移动机械臂抓取仿真(-):仿真平台介绍

CoppeliaSim，全名V-REP，是一款功能强大的机器人仿真平台，广泛用于设计、测试和验证各种机器人系统与算法。它构建了一个多功能仿真环境，能模拟机器人、传感器与环境，提供丰富的工具与功能，支持机器人仿真与控制应用的开发。以下是CoppeliaSim平台的关键特点与功能：

首先，CoppeliaSim提供了一个逼真的3D仿真环境，允许用户通过拖放与编辑工具创建和模拟仿真场景，并设置物体的物理特性和运动属性。平台支持多种机器人模型，包括移动机器人、人形机器人、工业机械臂等。用户可选择适合需求的机器人模型，并进行配置与控制。

其次，CoppeliaSim支持各种传感器模拟，如激光雷达、摄像头、红外传感器等，用户可将传感器放置在机器人或环境中，模拟其感知与数据采集功能。此外，CoppeliaSim允许使用不同编程语言（如Lua、Python、C++）编写控制逻辑与算法，用户可与仿真环境交互，通过编程接口控制机器人的运动、感知与决策。

CoppeliaSim提供了强大的物理引擎，模拟物体的运动、碰撞与物理特性，支持实时碰撞检测与物体间的力学交互，使仿真更加真实与准确。它也提供控制算法与路径规划功能，适用于导航、运动规划、抓取与协作等任务。CoppeliaSim允许用户记录与分析仿真过程中的数据，获取机器人的状态、传感器数据与控制指令，进行后续的数据分析与评估。

总结而言，CoppeliaSim是一个功能强大且灵活的机器人仿真平台，支持机器人系统与算法的开发与测试。它适用于机器人研究、教育、工业自动化与虚拟现实等领域，通过仿真降低实际机器人开发的风险与成本，加速迭代与优化速度。

此外，CoppeliaSim具有用户友好的界面与强大的可视化功能，使用户能直观观察仿真结果并进行交互式调试。平台提供广泛的学习资源与示例场景，帮助用户快速上手并深入理解机器人仿真的原理与技术。

值得注意的是，CoppeliaSim是一个仿真平台，用于虚拟环境下的机器人开发与测试。在将算法与系统部署到实际机器人上之前，仍需进行实际硬件集成与验证。然而，通过在CoppeliaSim中进行仿真，能显著减少实验与开发过程中的风险，并加快机器人系统的迭代与优化速度。

最后，KUKA youBot是一款专为教育与科研设计的移动机器人平台，其控制程序是开源的，并提供多种程序接口界面（如KUKA youBot API、ROS或OROCOS）。它由一个四轮万向移动平台与一个（或两个）带夹持器的5自由度机械臂组成，非常适合用于移动机器人领域的科研与教学应用。

KUKA youBot结合了移动与机械臂功能，旨在执行各种任务，如抓取、放置、运输与协作等。其底盘具备全向移动能力，采用麦轮驱动，配备四个轮子与独立驱动器，使机器人能自由移动与转向。底盘还装备激光传感器与编码器，帮助机器人感知与导航环境。

机械臂由五个关节组成，使用电机与传动系统提供旋转与运动控制。机械臂具备良好的灵活性与精确性，能实现多种姿态与动作，末端配备抓取工具，允许机器人进行物体抓取与操纵。

KUKA youBot的控制系统包括硬件与软件部分，硬件包含电机、传感器与执行器，用于实现底盘与机械臂的运动。软件部分包括运动规划、轨迹控制与感知算法等，用于控制与协调机器人的行为。KUKA youBot也提供编程与控制接口，允许用户使用编程语言（如C++、Python）或机器人控制软件（如ROS）开发应用程序与算法，控制机器人的移动与机械臂的运动。

KUKA youBot的移动机械臂广泛应用于工业自动化、物流与仓储、医疗保健、教育与研究等众多领域。它执行物体搬运、装配、检测、操作与协作等任务，为人们的工作与生活带来便利与效率提升。

ubuntu安装虚拟磁带库mhvtl的方法

1 下载源码

从网站/site/linuxvtl2/home#mhvtl-download下载最新版的mhvtl，我下的是最新的mhvtl---.tgz版本。

2 确保内核版本的一致性

确保你的内核开发包和你系统正在运行的内核是一个版本的，因为mhvtl有会编译它编写的一个内核模块，如果内核开发包和你系统正在运行的内核不是一个版本的话，在安装mhvtl中的内核模块的时候是加载不到内核中的，虽然可以通过源码中的include/linux/vermagic.h中的VERMAGIC_STRING修改成与当前PC内核uname -r一致即可，不过不推荐使用。

3 解压缩源代码

tar xvfz mhvtl---.tgz

4 安装四个包lsscsi,sg3_utils,liblzo2-dev,mtx直接用apt-get install命令安装就可以了

apt-get lsscsi sg3_utils liblzo2-dev mtx

没有装liblzo2-dev包在编译mhvtl时会提示找不到文件 lzo/lzoconf.h

5 创建mhvtl的组和用户

/usr/sbin/groupadd --system vtl

/usr/sbin/useradd --system -c "Vitrual Tape Library" -d /opt/vtl -g vtl -m vtl

6 编译内核模块

cd mhvtl---/kernel

make

make install