机器人课程设计

1、目录目录第一章第一章 绪论绪论.11.1 机器人简介机器人简介 .1机器人的定义：.1能力评价标准.2机器人的组成.2机器人的发展史.3机器人分类.51.2 课程设计目的及要求课程设计目的及要求.5第二章：硬件设计。第二章：硬件设计。.62.1 双足机器人设计规划双足机器人设计规划 .62.2 机器人的步态规划机器人的步态规划 .62.3 机构的设计机构的设计 .62.4 机器人驱动元件的选择机器人驱动元件的选择 .72.5 MultiFLEX2-AVE 控制器控制器.8功能概述.82.6 光强传感器光强传感器 .92.7 舵机舵机 .9第三章：软件设计。第三章：软件设计。.113.1 设计程

2、序流程图设计程序流程图 .113.2 步态分析步态分析 .123.3 具体实验行动步骤规划具体实验行动步骤规划 .143.4 具体程序具体程序 .14第四章：设计总结（心得体会）第四章：设计总结（心得体会） 。.23参考文献参考文献.24第一章第一章 绪论绪论1.11.1 机器人简介机器人简介机器人的定义机器人的定义机器人（Robot）是靠自身动力和控制能力自动执行工作的一种机器装置。联合国标准化组织采纳了美国机器人协会给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机；或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。 ” 它既可以接受人类指挥，又可以运行预先

3、编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。机器人是高级整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的产物。在工业 、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。 它一门综合性很强的学科，有着极其广泛的研究和应用领域。机器人技术是综合计算机技术、信息融合技术、机构学、传感技术、仿生科学以及人工智能等多学科而形成的高新技术，它不仅涉及到线性、非线性、基于多种传感器。仿人形机器人是机器人技术中的一个重要研究课题，而双足机器人是仿人形机器人研究的前奏。步行技术是人与大多数动物所具有的移动方式，是一种高度自动化的运动

4、，双足步行系统具有非常复杂的动力学特性，具有很强的环境适应性。相对轮式、履带式机器人，它具有无可比拟的优越性，可进入狭窄的作业空间，也可跨越障碍、上下台阶、斜坡及在不平整的地面上工作，以及护理老人、康复医学和一般家庭的家政服务。另一方面，由于双足机器人具有多关节、多驱动器和多传感器的特点，而且一般都具有冗余的自由度，这些特点对其控制问题带来很大难度，为各种控制和优化方法提供理想的实验平台，使其成为一个令人瞩目的研究方向，因此对双足步行机器人行走规划机器控制的研究不仅具有很高的学术价值，而且具有一定的现实意义。 机器人的发展史机器人的发展史机器人技术作为 20 世纪人类最伟大的发明之一，自 60

5、 年代初问世以来，经历40 余年的发展已取得长足的进步。走向成熟的工业机器人，各种用途的特种机器人的实用化，昭示着机器人技术灿烂的明天。机器人大致经历了三个成长阶段，也即三个时代：第一代为简单个体机器人，第二代为群体劳动机器人，第三代为类似人类的智能机器人，它的未来发展方向是有知觉、有思维、能与人对话。第一代机器人属于示教再现型，第二代则具备了感觉能力，第三代机器人是智能机器人，它不仅具备了感觉能力，而且还具有独立判断和行动的能力，并具有记忆、推理和决策的能力，因而能够完成更加复杂的动作。智能机器人在发生故障时，通过自我诊断装置能自我诊断出发生故障部位，并能自我修复。今天，智能机器人的应用范围

6、大大地扩展了。除工农业生产外，机器人已应用到各行各业，并已初步具备了人类的特点。机器人向着智能化、拟人化发展的道路，是没有止境的。从第一台机器人诞生至今，机器人的制造和发展已走过了半个多世纪的历程，全球工业机器人的装机量已超过百万台，形成了一个巨大的机器人产业。同时，非制造业用机器人近几年也发展迅速，并逐步向实用化发展。机器人的制造水平、控制速度和控制精度、可靠性等不断提高，而机器人的制造成本和价格却不断下降。机器人产业的潜力非常巨大，值得强调的是，“机器人产业”应该是“机器人技术”产业，或者叫机器人产业。正如 IT 产业不仅限于 PC 一样，机器人产业也包括所有与机器人技术相关的产业，在产业

7、化大背景的驱动下，不久以后，未来机器人的发展水平将会得到飞跃性的提升。机器人的组成机器人的组成机器人一般由执行机构、 驱动装置、检测装置和控制系统和复杂机械等组成。 执行机构即机器人本体，其臂部一般采用空间开链连杆机构，其中的运动副 （转动副或移动副）常称为关节，关节个数通 常即为机器人的自由度数。根据关节配置型 式和运动坐标形式的不同，机器人执行机构可分 为直角坐标式、圆柱坐标式、 极坐标式和关节坐标式等类型。出于拟人化的考虑，常将 机器人本体的有关部位分别称为基座、腰部、臂部、 腕部、手部（夹持器或末端执行器）和行走部（对于移动机器人）等。 驱动装置是驱使执行机构运动的机构，按照控制系统发

8、出的指令信号，借助于动力元件使机器人进行动作。它输入的是 电信号，输出的是线、角位移量。机器人使用的驱动装置主要是 电力驱动装置，如 步进电机、伺服电机等，此外也有采用 液压、气动等驱动装置。 检测装置的作用是实时检测机器人的运动及工作 情况，根据需要反馈给控制系统，与设定信息进行比较后，对执行机构进行调整，以保证机器人的动作符合预定的要求。作为检测装置的 传感器大致可以分为两类：一类是内部信息传感器，用于检测机器人各部分的内部状况，如各关节的位置、速度、加速度等，并将所测得的信息作为反馈信号送至控制器，形成闭环控制。用于获取有关机器人的作业对象及外界环境等方面的信息，以使机器人的动作能适应外

9、界情况的变化，使之达到更高层次的自动化，甚至使机器人具有某种“感觉”，向智能化发展，例如视觉、声觉等外部传感器给出工作对象、工作环境的有关信息，利用这些信息构成一个大的反馈回路，从而将大大提高机器人的工作精度。 控制系统有两种方式。一种是集中式控制，即机器人的全部控制由一台微型计算机完成。另一种是分散（级）式控制，即采用多台 微机来分担机器人的控制，如当采用上、下两级微机共同完成机器人的控制时，主机常用于负责系统的管理、通讯、运动学和动力学计算，并向下级微机发送指令信息；作为下级从机，各关节分别对应一个CPU，进行插补运算和 伺服控制处理，实现给定的运动，并向主机反馈信息。根据作业任务要求的不

10、同，机器人的控制方式又可分为点位控制、连续轨迹控制和力（力矩）控制。 机器人的发展史机器人的发展史1920 年 捷克斯洛伐克作家 卡雷尔恰佩克在他的科幻小说 罗萨姆的机器人万能公司中，根据 Robota(捷克文，原意为 “劳役、苦工”)和Robotnik(波兰文，原意为“工人”)，创造出“机器人”这个词。 1939 年 美国纽约世博会上展出了 西屋电气公司 制造的家用机器人Elektro。它由电缆控制，可以行走，会说 77 个字，甚至可以抽烟，不过离真正干家务活还差得远。但它让人们对家用机器人的憧憬变得更加具体。 1942 年 美国科幻巨匠 阿西莫夫提出“机器人三定律 ”。虽然这只是科幻小说里

11、的创造，但后来成为学术界默认的研发原则。 1948 年 诺伯特维纳出版控制论，阐述了机器中的通信和控制机能与人的神经、感觉机能的共同规律，率先提出以计算机为核心的自动化工厂。 1954 年 美国人乔治德沃尔制造出世界上第一台可编程的机器人，并注册了专利。这种 机械手能按照不同的程序从事不同的工作，因此具有通用性和灵活性。 1956 年 在达特茅斯会议上， 马文明斯基提出了他对智能机器的看法：智能机器“能够创建周围环境的抽象模型，如果遇到问题，能够从抽象模型中寻找解决方法 ”。这个定义影响到以后 30 年智能机器人的研究方向。 1959 年 德沃尔与美国 发明家约瑟夫英格伯格联手制造出第一台 工

12、业机器人。随后，成立了世界上第一家机器人制造工厂 Unimation 公司。由于英格伯格对工业机器人的研发和宣传，他也被称为 “工业机器人之父 ”。 1962 年 美国 AMF 公司生产出“VERSTRAN”(意思是万能搬运 ),与Unimation 公司生产的 Unimate 一样成为真正商业化的工业机器人，并出口到世界各国，掀起了全世界对机器人和机器人研究的热潮。 1962 年-1963 年传感器的应用提高了机器人的可操作性。人们试着在机器人上安装各种各样的传感器，包括 1961 年恩斯特采用的触觉传感器， 托莫维奇和博尼 1962 年在世界上最早的 “灵巧手”上用到了压力传感器，而 麦卡

13、锡 1963 年则开始在机器人中加入视觉传感系统，并在1964 年，帮助 MIT推出了世界上第一个带有 视觉传感器，能识别并定位积木的 机器人系统。 1965 年约翰霍普金斯大学 应用物理实验室研制出 Beast 机器人。Beast已经能通过声纳系统、光电管等装置，根据环境校正自己的位置。 20 世纪60 年代中期开始，美国麻省理工学院、 斯坦福大学、英国爱丁堡大学等陆续成立了机器人实验室。美国兴起研究第二代带传感器、 “有感觉”的机器人，并向人工智能进发。 1968 年 美国斯坦福研究所公布他们研发成功的机器人 Shakey。它带有视觉传感器，能根据人的指令发现并抓取积木 ,不过控制它的计算

14、机有一个房间那么大。Shakey 可以算是世界第一台智能机器人，拉开了第三代机器人研发的序幕。 1969 年 日本早稻田大学加藤一郎实验室研发出第一台以双脚走路的机器人。加藤一郎长期致力于研究 仿人机器人，被誉为“仿人机器人之父 ”。日本专家一向以研发仿人机器人和娱乐机器人的技术见长，后来更进一步，催生出本田公司的 ASIMO 和索尼公司的 QRIO。 1973 年 世界上第一次机器人和 小型计算机携手合作，就诞生了美国 Cincinnati Milacron公司的机器人 T3。 1978 年 美美国国 U Un ni im ma at ti io on n 公公司司推出通用工业机器人 PUM

15、A，这标志着工业机器人技术已经完全成熟。PUMA 至今仍然工作在 工厂第一线。 1984 年 英格伯格再推机器人 Helpmate，这种机器人能在医院里为病人送饭、 送药、送邮件。同年，他还预言： “我要让机器人擦地板，做饭，出去帮我洗车，检查安全 ”。 1990 年 我国著名学者 周海中教授在论机器人一文中预言：到二十一世纪中叶，纳米机器人将彻底改变人类的劳动和生活方式。 1998 年 丹麦乐高公司推出机器人 (Mind-storms)套件，让机器人制造变得跟搭积木一样，相对简单又能任意拼装，使机器人开始走入个人世界。 1999 年 日本索尼公司推出 犬型机器人爱宝(AIBO)，当即销售一空

16、，从此娱 乐机器人成为目前机器人迈进普通家庭的途 径之一。 2002 年 美国 iRobot 公司推出了吸尘器机器人Roomba，它能避开障碍，自 动设计行进路线，还能在电量不足时，自动驶向 充电座。Roomba 是目前世界上销量最大、最商业化的家用机器 人。iRobot 公司北京区授权代理商：北京微网 智宏科技有限公司。 2006 年 6 月，微软公司推出 Microsoft Robotics Studio，机器人模块化、平台统一化的趋势越来越明显， 比尔盖茨预言，家用机器人很快将席卷全球。机器人分类机器人分类操作型机器人： 能自动控制，可重复编程，多功能，有几个自由度，可固定或运动，用于相

17、关自动化系统中。 程控型机器人： 按预先要求的顺序及条件，依次控制机器人的机械动作。 示教再现型机器人： 通过引导或其它方式，先教会机器人动作，输入工作程序，机器人则自动重复进行作业。 数控型机器人： 不必使机器人动作，通过数值、语言等对机器人进行示教，机器人根据示教后的信息进行作业。 感觉控制型机器人： 利用传感器获取的信息控制机器人的动作。 适应控制型机器人： 能适应环境的变化，控制其自身的行动。 学习控制型机器人： 能“体会”工作的经验，具有一定的学习功能，并将所“学”的经验用于工作中。 智能机器人： 以人工智能决定其行动的机器人。1.21.2 课程设计目的及要求课程设计目的及要求设计一

18、个简单的双足机器人系统，该机器人能够模仿人类行走方式迈步行进，能感知光源，并能转向光源，朝光源前进；1.进行结构设计，每个足要包括腕、膝、胯三个关节，画出机器人的机构运动简图；2.进行步态分析，并编写前进、左转、右转的步态流程；3.进行传感器种类及功能介绍，基于智能创新实验室实验套件选定传感方案；4.设计追光策略；5.用 NorthStar 设计完整的双足机器人追光程序；6.完成课程设计说明书，内容：方案设计、原理说明、策略分析、程序编制、注意事项、心得体会（报告用 A4 纸，用设计模板提供的封面） 。第二章：硬件设计。第二章：硬件设计。2.12.1 双足机器人设计规划双足机器人设计规划机器人

19、系统是模仿人类等生物的结构、思维而构建的，所以我们也可以以我们自身为范本来设计机器人。人类躲避障碍物的一般流程是这样的，首先用眼睛看到影响，再用脑思考是否需要躲避障碍物，然后大脑控制肌肉做出动作，最后肌肉带动骨骼完成回避动作。对于机器人，上述存在于我们自身的结构也可以用机械结构近似的模拟出来。眼替代为传感器，脑代替为控制器，肌肉代替为舵机，骨骼代替为结构件。人类的思维在机器人上以软件的形式模拟，将控制人类行为方式的逻辑思维用逻辑判断算法模拟，将人类对肌肉的协调控制用机器人对舵机的协调控制进行模拟。2.22.2 机器人的步态规划机器人的步态规划目前双足机器人的步态规划一般采用两种方法：一种是应用

20、数学手段通过建立机器人的数学模型进行规划，另一种方法是模拟人的行走过程及人的生理结构。该设计采用后者。人类步行运动是以一条腿交替地作为支撑，向前摆动另一条腿，并伴以躯干和手臂的运动而实现的。其过程和机理非常复杂。研究表明：双足机器人在平稳步行的条件下，能够实现上身躯和下肢的运动解耦，并易于对下身躯的各个关节角进行角度规划，因此可利用解耦控制分别控制上身躯和下身躯的运动，并且对下身躯的各个关节角实施规划。因此。分析和模拟人类的步行运动时，应重点抓住下肢的主要动作特点和要领。2.32.3 机构的设计机构的设计控制器作为机器人的躯干，左右手臂用 ID 编号为 7、8 的舵机来驱动胳膊部位与肘关节的运

21、动，其间省略了手部关节的运动，右手臂用 ID 编号为 9、10 的舵机来驱动胳膊部位与肘关节的运动。腿部分别用 ID 编号为 1、2、3 的舵机作为左腿的脚踝、膝盖、胯部得转动电机。右腿的脚踝、膝盖、胯部用 ID 编号为4、5、6 的舵机。并用两个光强传感器作为机器人的“眼睛”，通过对1、2、3、4、5、6 号舵机的设置，可以使机器人灵活的行走并且与光强传感器相结合实现避障功能。另外在机器人的腰部加入 12 号舵机作为腰部转身的关节电机，以实现机器人的左右转向功能。胳膊关节肘关节腰部关节2.42.4 机器人驱动元件的选择机器人驱动元件的选择在驱动元件的选择上，早期研究者曾试图模仿人的肌肉运动方

22、式用气动人工肌肉作为双足步行机的驱动元件，这种气动人工肌肉通过橡胶管充气膨胀引起的收缩来代替人体肌纤维的收缩运动，但由于技术水平的限制，人工肌肉在体积和力学特性等方面都与真正肌肉有较大差距，实际效果并不好。目前，大部分机器人采用伺服电机作为驱动元件。伺服电机具有速度快、扭矩大的特点，并配备双向接口，能够监测当前电机位置，因此得到广泛应用，并取得良好效果。 微型伺服电机内部包括一个小型直流马达、一组变速齿轮、一个反馈可调电位器及一块电子控制板，是一种可定位的直流电机接收到一个位置指令时，就会运动到指定的位置。微型伺服电机马达具有高力矩、高性能、控制简单、装配灵活、价格低等优点。从各方面因素考虑，

23、本设计选用微型伺服电机作为驱动元件。通信，由主控制器打包传输通信数据。2.52.5 MultiFLEX2-MultiFLEX2-AVEAVE 控制器控制器MultiFLEX2-AVE 控制器是一款小型机器人通用控制器。MultiFLEX2- AVE 控制器功能高度集成，具有众多 IO/AD 接口，能够控制 R/C 舵机，机器人舵机，具有 RS-232 接口和 RS-422 总线接口，能够胜任常规的机器人控制；MultiFLEX2-AVE 控制器开发简单，使用图形化集成开发坏境，只需要编写程序逻辑流程图就能够自主生成 C 码，下载到控制器后就可实现机器人的功能控制。1、对照示意图，MultiFL

24、EX2-AVE 控制器功能如下所示：2、ATmega12816MHz3、6 个机器人舵机接口，完全兼容 Robotis DynamixelAX12+4、8 个 R/C 舵机接口5、12 个 TTL 电平的双向 I/O 口，GND/SIG/VCC 三线制6、8 个 AD 转换器接口7、1 个无源蜂鸣器通过 RS-232 与上位机通讯，可选无线通讯模组，使用 USB 接口的ISP 下载调试器。2.62.6 光强传感器光强传感器光强传感器对可见光波的光照强度很敏感，其核心元件是以只光敏电阻，其输出信号为与光强相关的模拟信号。2.72.7 舵机舵机机器人舵机的概念起源于对“航模舵机”的改进。长期在各种

25、教育娱乐机器人上大量使用的“航模舵机”可以实现位置伺服的功能；由于它具有高度集成、标准统一、控制简单、价格较低等特点，因此广泛使用在各类教育娱乐机器人上。但是，“航模舵机”毕竟是用于航模的产品，用作机器人关节伺服单元，有控制精度不高、无法整周旋转、没有反馈信息、响应较慢、线缆杂乱等明显的不足。博创科技开发的 proMOTION CDS 系列机器人舵机，解决了传统舵机用在机器人上的各种问题，同时继承了传统舵机的各种优势。CDS5516CDS5516 机器人舵机的主要特色（与航模舵机对比）机器人舵机的主要特色（与航模舵机对比）控制精度高。位置伺服控制分辨率可达 0.35 度。响应速度快。响应时间可

26、达 2ms，而传统航模舵机为 20ms。通过串行总线控制，可最多连接数百个单元；每个单元均具有位置、速度、力矩等反馈，用 CDS 系列舵机搭建的机器人可以用人工示教来设定动作；即用户用手调整机器人的各个关节姿态，机器人舵机能够自动记录位置、速度等参数，并由用户播放。不再需要一个关节一个关节地设置参数，不再需要设置参数后再观察关节是否到位、参数是否合适。能整周旋转，适合用在机器人关节上，也可作为轮式机器人的动力驱动。具有强大的保护功能。可以限制电流、温度等参数，如果温度过高等可以报警或自动停机，防止损坏。CDS5516CDS5516 机器人舵机的主要特色（与机器人舵机的主要特色（与 Dynami

27、xelDynamixel 舵机对比）舵机对比）运行速度快.Dynamixel AX12+的最高转速为 50rpm，博创 CDS5516 为62rpm。兼容传统舵机外形。CDS5516 可以直接替换传统舵机，将使用传统舵机的机器人升级为采用机器人舵机；而 AX12+结构和通讯方式不兼容传统舵机，用户需要重新设计机器人整体结构，以往的设计工作就失去了价值。价格较低。第三章：软件设计。第三章：软件设计。3.13.1 设计程序流程图设计程序流程图开始读入传感器数值左眼 a=0右眼 b=0前进左眼 a=1右眼 b=0左眼 a=0右眼 b=1左转挥手右转挥手前进两步3.23.2 步态分析步态分析立正姿态左

28、抬脚左踏步右踏步右抬脚步态流程图具体前进步伐如下图脚部脚踝关节膝盖关节胯部关节上半身1.立正姿态脚部脚踝关节膝盖关节胯部关节上半身2.抬脚姿态脚部脚踝关节膝盖关节胯部关节上半身3.前踏步时前脚姿态脚部脚踝关节膝盖关节胯部关节上半身4.前踏步时后脚姿态脚部脚踝关节膝盖关节胯部关节上半身5.回复立正时姿态3.33.3 具体实验行动步骤规划具体实验行动步骤规划由于传感器问题，在实验过程中我们小组成员经讨论将传感器模块去掉，采用前进步循环 10 次，然后左转身挥右手，右转身挥左手，最后面向前方双手挥起的动作。流程图如下：开始前进行走 10 次左转身右挥手右转身左挥手前转身挥双手3.43.4 具体程序具

29、体程序#include Apps/SystemTask.huint8 SERVO_MAPPING12 = 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12;int main() int a = 0; MFInit(); MFInitServoMapping(&SERVO_MAPPING0,12); MFSetPortDirect(0 x00000FFC); MFSetServoMode(1,0); MFSetServoMode(2,0); MFSetServoMode(3,0); MFSetServoMode(4,0); MFSetServoMode(5,0); MFSetServ

30、oMode(6,0); MFSetServoMode(7,0); MFSetServoMode(8,0); MFSetServoMode(9,0); MFSetServoMode(10,0); MFSetServoMode(11,0); MFSetServoMode(12,0); while (1) for (a=0;a10;a+) /左tai MFSetServoPos(1,459,512); MFSetServoPos(2,672,512); MFSetServoPos(3,546,512); MFSetServoPos(4,672,512); MFSetServoPos(5,355,51

31、2); MFSetServoPos(6,478,512); MFSetServoPos(7,357,512); MFSetServoPos(8,437,512); MFSetServoPos(9,308,512); MFSetServoPos(10,634,512); MFSetServoPos(11,512,512); MFSetServoPos(12,144,512); MFServoAction(); DelayMS(1000); /左踏步 MFSetServoPos(1,459,512); MFSetServoPos(2,672,512); MFSetServoPos(3,546,51

32、2); MFSetServoPos(4,638,512); MFSetServoPos(5,594,512); MFSetServoPos(6,691,512); MFSetServoPos(7,357,512); MFSetServoPos(8,437,512); MFSetServoPos(9,308,512); MFSetServoPos(10,634,512); MFSetServoPos(11,512,512); MFSetServoPos(12,144,512); MFServoAction(); DelayMS(1000); /右tai MFSetServoPos(1,576,5

33、12); MFSetServoPos(2,452,512); MFSetServoPos(3,372,512); MFSetServoPos(4,533,512); MFSetServoPos(5,592,512); MFSetServoPos(6,596,512); MFSetServoPos(7,357,512); MFSetServoPos(8,437,512); MFSetServoPos(9,308,512); MFSetServoPos(10,634,512); MFSetServoPos(11,512,512); MFSetServoPos(12,144,512); MFServ

34、oAction(); DelayMS(1000); /右踏步 MFSetServoPos(1,528,512); MFSetServoPos(2,662,512); MFSetServoPos(3,578,512); MFSetServoPos(4,533,512); MFSetServoPos(5,592,512); MFSetServoPos(6,596,512); MFSetServoPos(7,357,512); MFSetServoPos(8,437,512); MFSetServoPos(9,308,512); MFSetServoPos(10,634,512); MFSetSer

35、voPos(11,512,512); MFSetServoPos(12,144,512); MFServoAction(); DelayMS(1000); /立正 MFSetServoPos(1,529,512); MFSetServoPos(2,609,512); MFSetServoPos(3,549,512); MFSetServoPos(4,647,512); MFSetServoPos(5,542,512); MFSetServoPos(6,659,512); MFSetServoPos(7,357,512); MFSetServoPos(8,437,512); MFSetServo

36、Pos(9,308,512); MFSetServoPos(10,634,512); MFSetServoPos(11,512,512); MFSetServoPos(12,144,512); MFServoAction(); DelayMS(1000); /左转身右抬手 MFSetServoPos(1,529,512); MFSetServoPos(2,609,512); MFSetServoPos(3,549,512); MFSetServoPos(4,647,512); MFSetServoPos(5,542,512); MFSetServoPos(6,659,512); MFSetSe

37、rvoPos(7,357,512); MFSetServoPos(8,1023,512); MFSetServoPos(9,308,512); MFSetServoPos(10,634,512); MFSetServoPos(11,512,512); MFSetServoPos(12,285,512); MFServoAction(); DelayMS(1000); /左转身右抬手左摆 MFSetServoPos(1,529,512); MFSetServoPos(2,609,512); MFSetServoPos(3,549,512); MFSetServoPos(4,647,512); M

38、FSetServoPos(5,542,512); MFSetServoPos(6,659,512); MFSetServoPos(7,537,512); MFSetServoPos(8,1023,512); MFSetServoPos(9,308,512); MFSetServoPos(10,634,512); MFSetServoPos(11,512,512); MFSetServoPos(12,285,512); MFServoAction(); DelayMS(1000); /左转身右抬手右摆 MFSetServoPos(1,529,512); MFSetServoPos(2,609,5

39、12); MFSetServoPos(3,549,512); MFSetServoPos(4,647,512); MFSetServoPos(5,542,512); MFSetServoPos(6,659,512); MFSetServoPos(7,257,512); MFSetServoPos(8,1023,512); MFSetServoPos(9,308,512); MFSetServoPos(10,634,512); MFSetServoPos(11,512,512); MFSetServoPos(12,285,512); MFServoAction(); DelayMS(1000);

40、 /立正 MFSetServoPos(1,529,512); MFSetServoPos(2,609,512); MFSetServoPos(3,549,512); MFSetServoPos(4,647,512); MFSetServoPos(5,542,512); MFSetServoPos(6,659,512); MFSetServoPos(7,357,512); MFSetServoPos(8,437,512); MFSetServoPos(9,308,512); MFSetServoPos(10,634,512); MFSetServoPos(11,512,512); MFSetSe

41、rvoPos(12,144,512); MFServoAction(); DelayMS(1000); /立正 MFSetServoPos(1,529,512); MFSetServoPos(2,609,512); MFSetServoPos(3,549,512); MFSetServoPos(4,647,512); MFSetServoPos(5,542,512); MFSetServoPos(6,659,512); MFSetServoPos(7,357,512); MFSetServoPos(8,437,512); MFSetServoPos(9,308,512); MFSetServo

42、Pos(10,634,512); MFSetServoPos(11,512,512); MFSetServoPos(12,144,512); MFServoAction(); DelayMS(1000); /右转身左抬手 MFSetServoPos(1,529,512); MFSetServoPos(2,609,512); MFSetServoPos(3,549,512); MFSetServoPos(4,647,512); MFSetServoPos(5,542,512); MFSetServoPos(6,659,512); MFSetServoPos(7,357,512); MFSetSe

43、rvoPos(8,898,512); MFSetServoPos(9,898,512); MFSetServoPos(10,634,512); MFSetServoPos(11,512,512); MFSetServoPos(12,6,512); MFServoAction(); DelayMS(1000); /右转身左抬手左摆 MFSetServoPos(1,529,512); MFSetServoPos(2,609,512); MFSetServoPos(3,549,512); MFSetServoPos(4,647,512); MFSetServoPos(5,542,512); MFSe

44、tServoPos(6,659,512); MFSetServoPos(7,357,512); MFSetServoPos(8,898,512); MFSetServoPos(9,638,512); MFSetServoPos(10,512,512); MFSetServoPos(11,512,512); MFSetServoPos(12,6,512); MFServoAction(); DelayMS(1000); /右转身左抬手右摆 MFSetServoPos(1,529,512); MFSetServoPos(2,609,512); MFSetServoPos(3,549,512); M

45、FSetServoPos(4,647,512); MFSetServoPos(5,542,512); MFSetServoPos(6,659,512); MFSetServoPos(7,357,512); MFSetServoPos(8,898,512); MFSetServoPos(9,638,512); MFSetServoPos(10,727,512); MFSetServoPos(11,512,512); MFSetServoPos(12,6,512); MFServoAction(); DelayMS(1000); /立正 MFSetServoPos(1,529,512); MFSe

46、tServoPos(2,609,512); MFSetServoPos(3,549,512); MFSetServoPos(4,647,512); MFSetServoPos(5,542,512); MFSetServoPos(6,659,512); MFSetServoPos(7,357,512); MFSetServoPos(8,437,512); MFSetServoPos(9,308,512); MFSetServoPos(10,634,512); MFSetServoPos(11,512,512); MFSetServoPos(12,144,512); MFServoAction(); DelayMS(1000); /立正 MFSetServoPos(1,529,512); MFSetServoPos(2,609,512); MFSetServoPos(3,549,512); M