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文档简介
任务3-1积木搬运(图形化编程)《智能机械臂控制》知识链接:机械臂基础基础知识1.机械臂结构机械臂组成:底座、大臂、小臂、末端执行器坐标系:关节坐标系、笛卡尔坐标系机械臂端口:底座端口、小臂端口2.机械臂开机、关机及告警处理
开机步骤:大小臂夹角约45度角,开机键
告警处理:按下“解锁”按钮,调整机械臂姿态
关机:关机键、等待归位、断电3.上位机软件DobotStudio
示教、画画、图形化编程、脚本编程。。。任务解析图形化编程积木搬运(图形化编程)通过DobotStudio进行Blockly图形化编程,实现积木搬运动作。任务实施:积木搬运(图形化编程)Step01:开机图形化编程姿态大臂小臂夹角约45°电源按下电源按钮等待等待约5秒一声短响指示灯黄色:等待绿色:正常红色:异常约45°电源开关Step01:开机图形化编程开机:指示灯红灯异常:限位约45°按住解锁按钮拖动大臂和小臂大臂和小臂夹角约45°Step02:连接上位机图形化编程DobotStudioStep03:归零图形化编程机械臂在出厂时已进行过校准,如果机械臂在运行过程中发生碰撞或丢步,导致坐标读数异常,此时需对机械臂进行归零操作,提高定位精度。首次使用机械臂时,建议先归零注意:机械臂运动范围内无障碍物开始归零归零归零成功一声短响指示灯绿色Step04:Blockly编程图形化编程进入“Blockly”界面Blockly
是一套图形化编程平台。通过该平台,用户可通过拼图的方式进行编程来控制机械臂的运行,直观易懂。Step04:Blockly编程图形化编程图形化模块选择区Blockly编程区Blockly图形化模块对应的程序代码机械臂运行日志信息Step05:积木搬运图形化编程积木搬运起始坐标目的坐标积木尺寸(mm)初始位置搬运3个积木起始位置目标位置Z轴坐标调整任务实施图形化编程随堂任务
积木搬运(图形化编程)通过DobotStudio进行Blockly图形化编程,实现积木搬运动作。(1)学号尾号为奇数:实现3个积木(25mm)搬运,其中:
起始地点积木垂直叠放,目标地点积木水平摆放(2)学号尾号为偶数:实现4张纸牌(55x85mm)搬运,其中:
起始地点纸牌水平摆放,目标地点纸牌垂直摆放【作业提交】:代码截图,机械臂搬运效果截图Thankyou机器人,有“控”玩。任务3-2关节坐标运动控制(脚本编程)《智能机械臂控制》知识链接:脚本编程DobotMagician机械臂控制器支持两类指令:立即指令与队列指令。立即指令:控制器将在收到指令后立即处理该指令,而不管当前控制器是否还在处理其他指令。返回值=0。队列指令:控制器在收到指令后,会将该指令放入控制器内部的指令队列中。控制器将顺序执行指令。返回值=队列命令索引。Step01:环境准备脚本编程机械臂已正常开机机械臂与DobotStudio正常连接电源按钮指示灯:绿色DobotStudioStep02:脚本编程脚本编程进入“脚本控制”界面可通过脚本控制机械臂的运行,DobotMagician提供丰富的API接口,如:速度/加速度设置、运动模式设置、I/O配置等,采用Python脚本语言开发,可供用户二次开发时调用。Step02:脚本编程脚本编程区函数选择函数解析运行、停止脚本编程Step03:关节坐标运动控制脚本编程Step04:点到点PTP运动控制脚本编程随堂任务
脚本编程基础——积木搬运参考任务3-1积木搬运的通用代码,通过DobotStudio进行脚本编程,实现积木搬运【作业提交】:积木搬运脚本截图任务实施Thankyou机器人,有“控”玩。任务3-3积木搬运(python编程)《智能机械臂控制》任务解析python积木搬运(python编程)通过pycharm进行python编程,实现积木搬运动作。函数查询:Dobot-Magician-API-V1.2.3.pdf任务实施:积木搬运(python)Step01:环境搭建(1)开始菜单,打开Anaconda->AnacondaPrompt(2)获取虚拟环境路径
condainfo–e
PythonStep01:环境搭建(3)将pp_py37.tar.gz拷贝到虚拟环境所在文件夹(4)右击,解压到当前文件夹PythonStep02:新建工程Python(1)在磁盘根目录下新建文件夹ArmPy(2)打开Pycharm,新建工程Step02:新建工程(3)输入ArmPy文件夹路径、勾选编译器PythonStep02:新建工程(4)在Conda环境下,选择pp_py37虚拟环境PythonStep02:新建工程(5)创建工程PythonStep03:创建目录(1)创建目录(2)输入目录名称:python_blockPythonStep04:创建python文件在目录python_block下,创建python文件:
DobotControl_block.pyPython在pycharm右下角,再次确认环境:Step05:拷贝机械臂动态库将机械臂动态库拷贝到目录python_block下Python积木搬运Step61导入库函数定义连接状态初始化动态库连接机械臂Step06:代码编写积木搬运Step62机械臂动作控制函数Step06:代码编写积木搬运Step63机械臂断开连接函数主函数Step06:代码编写Step71拷贝blockly积木搬运对应的python代码注意:此处以积木搬运为例,大家需根据任务要求,修改blockly代码Step07:图形化编程代码移植积木搬运积木搬运DobotStudio代码拷贝到python文件Step72将积木代码拷贝到python文件注意:要做代码缩进,Tab键Step07:图形化编程代码移植积木搬运Step73:修改代码(1)去掉所有指令后的Ex后缀,
目前的DLL版本不支持带Ex后缀的指令Step07:图形化编程代码移植积木搬运Step74:修改代码(2)末端执行器控制函数,需要在括号里面添加最后一项参数,
"isQueued=1",如果不写,默认是"isQueued=0"
因为所有的指令都是队列模式,即:命令加入队列后逐个执行,
末端执行器的指令也需加入队列Step07:图形化编程代码移植积木搬运Step75:修改代码(3)在最后一项指令,前面添加lastIndex=末尾添加[0]
获取最后一条指令的执行索引,为后面等待时长设置依据Step07:图形化编程代码移植积木搬运Step76将api替换为self.api最终的代码注意:要做代码缩进,Tab键Step07:图形化编程代码移植任务实施积木搬运随堂任务积木搬运(python)通过pycharm进行python编程,实现积木搬运动作。(1)学号尾号为奇数:实现3个积木(3cm)搬运,其中:
起始地点积木垂直叠放,目的地积木水平摆放。(2)学号尾号为偶数:实现4张纸牌(5.5x8.5cm)搬运,其中:
起始地点纸牌水平摆放,目的纸牌垂直摆放。【作业提交】:代码截图,机械臂搬运截图。Thankyou机器人,有“控”玩。任务3-4人脸解锁机械臂《智能机械臂控制》人脸识别人脸解锁机械臂解锁成功:机械臂开始积木搬运解锁失败:机械臂不动作任务解析知识链接1:face_recognition人脸识别人脸识别face_recognition是一个功能强大、简单且易上手的人脸识别开源项目。基于face_recognition人脸识别库,可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。face_recognition人脸识别基于业内领先的C++开源库dlib中的深度学习模型,并在LabeledFacesintheWild人脸数据集进行了测试,可达到99.38%的准确率。face_recognition项目网址:https:///ageitgey/face_recognition安装方法:pip3installface_recognition知识链接1:face_recognition人脸识别人脸识别face_recognition特性1:从图片中找到人脸importface_recognitionimage=face_recognition.load_image_file(“lena.jpg")top,right,bottom,left=face_recognition.face_locations(image)face_image=image[top:bottom,left:right]知识链接1:face_recognition人脸识别人脸识别face_recognition特性2:识别人脸关键点(眼睛、鼻子、嘴和下巴等)importface_recognitionimage=face_recognition.load_image_file("your_file.jpg")face_landmarks_list=face_recognition.face_landmarks(image)知识链接1:face_recognition人脸识别人脸识别face_recognition特性3:识别图片中的人是谁importface_recognitionknown_image=face_recognition.load_image_file(“lena.jpg")unknown_image=face_recognition.load_image_file("unknown.jpg")lena_encoding=face_recognition.face_encodings(known_image)[0]unknown_encoding=face_recognition.face_encodings(unknown_image)[0]results=face_recognition.compare_faces([lena_encoding],unknown_encoding)“lena”知识链接2:Dlib人脸识别Dlib是一个开源C++开工具箱,其中包含机器学习算法和工具,广泛应用于工业界和学术界。主要特点:机器学习算法、数值计算算法、图形模型推理算法、图像处理等。安装:pipinstallcmakepipinstalldlib参考网址:http:/// http:///python/index.html摄像头知识链接3:硬件介绍任务实施:人脸解锁机械臂人脸识别(1)以任务3-3python工程为基础(2)face拷贝到工程目录。(3)新建python文件faceRecognition.pyStep01:工程搭建人脸识别(1)通摄像头采集不少于3个人的人脸,
并进行裁剪,图像推荐宽度480像素以下(2)图像保存在目录face\img\face_recognition下(3)每张图片,以姓名拼音命名Step02:素材准备人脸识别DobotControl_block.py注释掉主函数(快捷键:Ctrl+/);使得机械臂
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