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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/robotica-con-python-y-arduino-robot-omnidireccional-3-ruedas/
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**课程名称：** 三轮全向机器人：自主导航 **课程概述：** 本课程旨在教授学员如何基于机器人的运动学模型，利用Python和Arduino设计控制算法，以实现机器人的定位、轨迹跟踪和路径跟踪任务。 **核心内容：** * **运动学模型：** 通过运动学计算机器人的速度、位置和方向，将其与控制输入（电机速度）联系起来。 * **控制算法设计：** 从零开始，基于**Lyapunov理论**（稳定性分析）设计各种控制算法。 * **仿真与实验：** * **仿真：** 在一个新颖的、易于使用的Python 3D环境中进行模拟测试。该环境支持使用提供的3D模型或导入用户自己的CAD设计（如Sketchup, FreeCad, Solidworks）。 * **实验：** 从头开始构建一个三轮全向机器人，并使用Arduino实现低成本的PID控制（用于电机补偿）。 * **定位与传感器：** 利用电机上的**编码器**测量轮子角速度，通过**里程计**法估计机器人的位置。 * **软硬件结合：** * Python用于实现高级控制算法。 * Arduino用于实现低级控制（PID）和与传感器、执行器交互。 * 通过**蓝牙**实现Python和Arduino之间的无线通信。 * **额外赠送：** 提供Arduino和Python的代码模板，方便学员在自己的项目中复用。 **课程涵盖的技能点：** * Arduino在机器人领域的应用。 * quadrature编码器的使用。 * 计算电机速度、角度位置和旋转方向。 * PID低级控制器的实现。 * 使用Lambda方法进行PID控制器调优。 * 机器人运动学模型。 * 三轮全向机器人模型。 * 带偏移控制点的三轮全向机器人模型。 * 控制算法仿真。 * 不考虑方向的基于Lyapunov的位置控制。 * 基于Lyapunov和自适应增益的不考虑方向的位置控制。 * 考虑方向的基于Lyapunov的位置控制。 * 基于Lyapunov的轨迹跟踪控制。 * 路径跟踪控制。 **附加资源：** * 包含机器人结构3D打印文件的.STL文件。 * （可选）包含全向轮3D打印文件的.STL文件（但建议购买商用轮子）。 **材料需求（不包含在课程中）：** * 三轮全向机器人本体。 * Arduino Nano或Uno。 * HC-05蓝牙模块。 * DRV8833或其他类似的电机驱动模块。 * 带 quadrature 编码器的电机（课程推荐Chihai 140RPM 12V电机，也兼容120-350 RPM的6-12V电机）。 * 蜂鸣器。 * 2S LiPo电池及充电器。 * 开关。 * 用于电池电压监测和蓝牙通信的分压电阻。 * 连接线、杜邦线、面包板。 **重要提示：** 课程基于上述特定组件。使用其他组件（如Arduino Mega, Esp32, Raspberry Pi）则需要学员自行适配。
ReseñasJuan Camilo Herrera Pineda⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️Me gustó mucho, información muy completa y con buena explicación. Es fácil de replicar el conocimiento aprendido desde el hogar.Visita mi Página Web, allí encontrarás descuentos y novedades de los cursos disponibles.DescripciónEl objetivo de este curso es diseñar algoritmos de control basados en el modelo cinemático del robot para tareas de posicionamiento, seguimiento de trayectoria y seguimiento de camino utilizando Python y Arduino.Mediante la cinemática vamos a calcular la velocidad, posición y orientación del robot con respecto a un sistema de referencia cartesiano en función de las velocidades de control (Velocidades de los motores).Los algoritmos de control son diseñados desde cero mediante la teoría de Lyapunov (Análisis de estabilidad).Todos los controladores son testeados de manera simulada y experimental.La simulación se realiza en un novedoso entorno 3D diseñado en Python muy fácil de utilizar y se puede usar los modelos 3D proporcionados en el área de recursos (archivos descargables) o si prefieres importar tus propios diseños 3D realizados en un software CAD como Sketchup, FreeCad, Solidworks. (Ojo en este curso no se muestra como diseñar en los software mencionados, es decir, ya debe tener listo su diseño)Para las pruebas experimentales se va a construir desde cero un Robot móvil tipo omnidireccional de 3 ruedas utilizando la tarjeta Arduino. En Arduino se implementa un control de bajo nivel (Control PID) en cada uno de los motores para compensar la dinámica del robot.Para estimar la posición del robot con respecto a un sistema de referencia se usa la velocidad angular de las ruedas medidas por los encoders colocados en los motores (Odometría).Los algoritmos de control son implementados en Python y una vez calculadas las acciones control son enviadas al Arduino y de Arduino se envía a Python las velocidades medidas para realimentar el controlador, para comunicar Python y Arduino se utiliza una comunicación inalámbrica (Bluetooth).Como bono, este curso incluye plantillas de código de Arduino y Python que puedes descargar y usar en tus propios proyectos. Una vez que adquiera el curso no solo estaré presente en los vídeos sino que también podrás preguntarme todas tus inquietudes acerca del curso.Este curso te ofrece:Arduino aplicado a la robóticaUso de encoders de cuadratura para robóticaCómo calcular la velocidad ,posición angular y sentido de giro en motores.Implementación de controladores de bajo nivel (PID)Sintonía de controladores PID usando el método LambdaModelo cinemáticoRobot tipo omnidireccional de 3 ruedas.Robot tipo omnidireccional de 3 ruedas con punto de control desplazado.Simulación Algoritmos de control.Control de posición sin orientación basada en LyapunovControl de posición sin orientación con ganancia adaptiva basada en Lyapunov Control de posición con orientación basada en LyapunovControl de seguimiento de trayectoria basada en LyapunovControl de seguimiento CaminoTAMBIEN INCLUYE ARCHIVOS.STL PARA LA IMPRESIÓN 3D DE LA ESTRUCTURA DEL ROBOT.OPCIONAL: SE INCLUYEN ARCHIVOS.STL PARA LA IMPRESIÓN 3D DE LAS RUEDAS OMNIDIRECCIONALES, PERO SON RUEDAS DE PRUEBA, NO SE OFRECE GARANTIA DEL CORRECTO FUNCIONAMEINTO LO RECOMENDABLE ES ADQUIRIR UNA COMERCIAL.MATERIALES NECESARIOS (NO INCLUYE)Robot Omnidireccional 3 Ruedas1 Arduino Nano o Uno1 Módulo Bluetooh HC-052 Módulo DRV8833 o similar3 Motores con encoder de cuadratura (En este curso se usa el motor Chihai de 140RPM a 12V, sin embargo, puede usar versiones similares de 120 a 350 RPM de 6 o 12Voltios, recomiendo marca Chihai y Pololu) (Ojo: Es obligatorio el uso de encoder magnético de cuadratura)1 buzzer o zumbador1 batería LiPo 2S (En este curso se usa batería LiPo 2S 1000mAh Turnigy, sin embargo, puede usar otra batería que abastezca todo el circuito como Arduino y motores).Cargador de batería LiPo 2S1 switch3 resistencias 10k (Divisor de voltaje para monitoreo de la batería)1 resistencia 4.7k (Divisor de voltaje para Bluetooth)1 resistencia 5.1k (Divisor de voltaje para Bluetooth)20 Cables de conexión macho-macho3 metros alambre de timbre2 protoboard pequeñoOjo: El curso se basa en función de estos componentes electrónicos, si desea implementar otros similares ( Arduino Mega, Esp32, Raspberry Pi) el cambio corre por cuenta del estudiante.
