Yahboom STM32 Selbstbalancierender Roboterwagen-Bausatz, 4KG Traglast, STM32F103RCT6, 6-Achsen-IMU, OLED, BT 5.0

Überblick

Der STM32 selbstbalancierende Roboterwagen ist eine Lern- und Experimentierplattform für Roboterwagen, die auf dem STM32-Mikrocontroller basiert und zur Erkundung von Robotik- und Steuerungssystemen dient. Er integriert eine STM32F103RCT6-Hauptsteuerung, einen 6-Achsen-IMU-Lagesensor (Beschleunigungsmesser + Gyroskop), Hochleistungs-Reduktionsmotoren und ein Metallchassis, das Echtzeit-Neigungserkennung und Gleichgewichtsstabilisierung mittels PID-Regelung ermöglicht. Die Plattform unterstützt eine maximale Last von 4KG und bietet ein OLED-Display sowie eine mobile APP zur Fehlerbehebung und Steuerung (unterstützt nur Android, nicht iOS). Mehrere Erweiterungsstile werden unterstützt, um mit verschiedenen Sensoren kombiniert zu werden.

Hauptmerkmale

• Ausgestattet mit STM32F103RCT6-Chip
• AB-Phasen-Geschwindigkeitsencoder
• Hochleistungs-DC-Motor
• Mit Batterieschutzbox
• Parameter in der APP anpassen
• PID- und LQR-Steuerung
• 6-Achsen-IMU-Lagesensorik
• Niederspannungswarnung
• Mathematisches Modell des Balancewagens
• Ultraschall-Ausweich-/Folgefunktionen (über Ultraschallmodul)
• OLED-Datenanzeige (unterstützt die Anzeige des aktuellen Modus und der Spannung)
• Haltungserkennung (6-Achsen-IMU kann das Gleichgewicht starten, wenn es auf den Boden gestellt wird; kann das Gleichgewicht abschalten, wenn es vertikal in einem aufrechten Zustand angehoben wird)
• Kletterfähigkeit: Steigungen von etwa 30°

Optionale Erweiterungsfunktionen (abhängig von Kit/Modulen)

• Lidar-Wandverfolgung (Optional)
• Lidar-Ausweich-/Folgefunktion (Optional)
• Lidar-Schutz (Optional)
• K210 QR-Code-Steuerung (Optional)
• K210 Farblinienverfolgung (Optional)
• K210 Farbverfolgung (Optional)
• K210 Selbstlernen (Optional)
• K210 Nummernerkennung (Optional)

Spezifikationen

Hauptcontroller (MCU)

Der STM32F103RCT6 wird als leistungsstarker 32-Bit-MCU mit bis zu 256KB Flash und 48KB SRAM beschrieben, der 51 programmierbare Ein-/Ausgabepins für komplexe Anwendungen wie Robotersteuerungssysteme und selbstbalancierende Roboterautosteuerungssysteme bietet.

Chassis

Motorparameter

Encoder-Parameter

Tragfähigkeit

Steuerungs-&Haltungsalgorithmen (wie bereitgestellt)

• Steuerungsalgorithmus: PID/LQR
• Haltungsalgorithmus: Kalman-Filter / Komplementärfilter / DMP

Encoder-Motorverkabelung (PH2.0 6Pin)

APP-Steuerung (nur Android)

Das APP-Steuerungsprogramm wurde vor dem Versand geschrieben. Es enthält bis zu 20 Funktionen und Spielmodi. Es ist nicht erforderlich, das Programm herunterzuladen; es kann sofort verwendet werden. Drehen Sie die Räder sanft, um das Roboterauto in verschiedene Funktionsmodi zu schalten.

Hauptsteuerungsoberfläche (Beschriftungen)

1. Bluetooth-Schalter
2. Schwerkraftanzeige
3. Motorgeschwindigkeitsanzeige
4. Ultraschall-Entfernungsanzeige
5. Hauptsteuerungsoberflächenknopf
6. Batteriespannungsanzeige
7. Rechts drehen
8. Links drehen
9. Links-rechts-Motorgeschwindigkeitsanzeige
10. Drei Steuerungsmethoden: Knopf, Schwerkraft, Joystick

• Knopfsteuerung: Drücken Sie nach oben, unten, links und rechts, um zu aktivieren, loslassen, um zu stoppen.
• Schwerkraftsensor: Steuern Sie das Roboterauto, um sich vorwärts, rückwärts, nach links und rechts entsprechend der Haltung des Telefons zu bewegen.
• Joystick-Steuerung: Drücken Sie den Kreis in der Mitte in verschiedene Richtungen, um die Bewegung des Roboterautos zu steuern.

PID-Debugging-Schnittstelle (Beschriftungen)

1. Balance-Schleifen-Parameter D
2. Balance-Schleifen-Parameter P
3. Geschwindigkeits-Schleifen-Parameter I
4. Geschwindigkeits-Schleifen-Parameter P
5. Lenk-Schleifen-Parameter D
6. Lenk-Schleifen-Parameter P
7. PID-Debugging-Schnittstellenknopf
8. Standard wiederherstellen
9. Lenk-Schleifen-PID aktualisieren
10. Geschwindigkeits-Schleifen-PID aktualisieren
11. Balance-Schleifen-PID aktualisieren
12. PID abfragen

Die PID-Debugging-Funktion kann die PID-Daten des Autos aktualisieren und auf der APP-Oberfläche anzeigen. Sie kann auch die PID-Parameter anpassen und die Standardparameter mit einem Klick wiederherstellen.

Wellenform-Anzeigeoberfläche

Unterstützt die gleichzeitige Anzeige von mehrkanaligen Wellenformen. Wellenformdetails können vergrößert und verkleinert werden, und der Bewegungsstatus des Roboterautos kann auf einem Mobiltelefon beobachtet werden.

Funktionsmodi-Liste (wie bereitgestellt)

Was ist enthalten

Verschiedene Kits sind verfügbar.Die folgenden Bausatzinhalte werden wie angegeben bereitgestellt.

Standard-Kit

• STM32 selbstbalancierendes Roboterauto
• Ultraschallmodul
• OLED-Display
• BT 5.0 Modul

Beschreibung der Standard-Kit-Funktionen: PID-Parameteranpassung, Haltungserkennung, Lastenausgleich, Klettern, Fernsteuerung per Handy-App, Ultraschall-Hindernisvermeidung und Folgefunktionen.

Linienverfolgungs-Kit

• Standard-Kit
• 4-Kanal-Verfolgungsmodul
• Draht + Schraubenpaket

Hinweise zum Linienverfolgungs-Kit: Geeignet für die Verfolgung von schwarzen Linien mit einer Breite von 1,6~2CM und unterstützt die Verfolgung von Linien mit hohem Schwierigkeitsgrad wie rechtwinklige Kurven und Kreuzungen.

Griffsteuerungskit

• Standard-Kit
• PS2-Griff
• AAA-Batterie
• PS2-Adapterplatine
• PS2-Griffempfänger
• Kabel + Schraubenpaket

Hinweise zum Griffsteuerungskit: Kann 2,4G drahtlose Griff-Fernsteuerung realisieren.

K210 Vision Kit

• Standard-Kit
• K210-Vision-Modul
• Scharnier-Montageplatte
• Dämpfungsscharnierplatte
• K210-Adapter
• Schraubenpaket
• TF-Karte
• Kartenleser

Hinweise zum K210 Vision Kit: Kann visuelle Erkennung und interaktive Funktionen wie visuelles Folgen, visuelle Linienverfolgung, QR-Code-Steuerung und andere Funktionen realisieren.

Lidar-Kit

• Standard-Kit
• T-MINI PLUS Lidar
• Draht- + Schraubenpaket

Lidar-Kit-Hinweise: Basierend auf Lidar-Entfernungsfunktionen können Lidar-Überwachung, Hindernisvermeidung, Folgen, Patrouillieren und andere Spielmodi realisiert werden.

Für Hilfe bei der Auswahl des richtigen Kits und Zubehörs kontaktieren Sie [email protected] or besuchen Sie https://rcdrone.top/.

Anwendungen

• Robotik-Ausbildung und Klassenzimmer-Demonstrationen
• Erlernen von Regelungsalgorithmen (PID / LQR) und Parameter-Debugging
• Sensorerweiterungsexperimente (Ultraschall, Infrarot-Linienverfolgung, 2.4G Wireless-Handle, K210 Vision-Modul, Lidar)

Handbücher

Tutorial-Link

STM32 Selbstbalancierendes Roboterauto

Code-Analyse Video-Tutorial mit englischen Untertiteln (wie aufgeführt)

• Umgebungskonstruktion und Entwicklung
  • 1.1 MDK-ARM installation.mp4
  • 1.2 STM32CubeIDE installation.mp4
  • 1.3 Gemeinsamer Treiber installation.mp4
  • 1.4 Laden Sie das program.mp4
  • 1.5 MDK-ARM Projekt usage.mp4
  • 1.6 Programm simulation.mp4
  • 1.7 VSCode install.mp4
• STM32 Erweiterungskurs
  • 3.1 Batterie-Spannungserkennung (ADC).mp4
  • 3.2 Ultraschallmodul-Entfernungsmessung (TIM).mp4
  • 3.3 Motorantrieb+Encoder (TIM).mp4
  • 3.4 OLED Datenanzeige (I2C).mp4
  • 3.5 MPU6050-Datenauslesung (I2C).mp4
  • 3.6 Bluetooth-Modul-Daten lesen (USART).mp4
  • 3.7 2.4G Griff-Steuermodul lesen (SPI).mp4
  • 3.8 Verfolgungsmodul-Status lesen (GPIO).mp4
  • 3.9 CCD-Modul-Daten lesen (ADC).mp4
  • 3.10 Elektromagnetisches Modul-Daten lesen (ADC).mp4
  • 3.11 K210-Modul-Serielle Kommunikation (USART).mp4
  • 3.12 Tmini-Plus Lidar-Daten lesen (USART).mp4
• Roboterauto PID-Regelungskurs
  • 4.1 PID-Grundlagen concept.mp4
  • 4.2 PID-Beispiel analysis.mp4
  • 4.3 P, PI, PD-Regler theory.mp4
  • 4.4 Position PID.mp4
  • 4.5 Inkremental PID.mp4
  • 4.6 Kaskade PID.mp4
  • 4.7 Balance-Prinzip von car.mp4
  • 4.8 Auto aufrechte Steuerung (PD).mp4
  • 4.9 Auto Geschwindigkeitsregelung (PI).mp4
  • 4.10 Auto Lenkregelung (PD).mp4
  • 4.11 Winkel und Winkelgeschwindigkeit erhalten (DMP-Algorithmus).mp4
  • 4.12 Winkel und Winkelgeschwindigkeit erhalten (Kalman-Filter-Algorithmus).mp4
  • 4.13 Winkel und Winkelgeschwindigkeit erhalten (Komplementärfilter ...)
• Roboterauto Grundkurs
  • 5.1 Auto Parameter adjustment.mp4
  • 5.2 Ultraschall Hindernis avoidance.mp4
  • 5.3 Ultraschall follow.mp4
  • 5.4 Bluetooth Fernbedienung control.mp4
  • 5.5 Laden balance.mp4
• Roboterauto Fortgeschrittenenkurs
  • 6.1 4-Kanal tracking.mp4
  • 6.2 4-Kanal Verfolgung avoid.mp4
  • 6.3 2.4G Steuerung control.mp4
  • 6.4 CCD tracking.mp4
  • 6.5 CCD Verfolgung avoid.mp4
  • 6.6 Elektromagnetisch tracking.mp4
  • 6.7 K210-QR-Code recognition.mp4
  • 6.8 K210-Farbige Linie tracking.mp4
  • 6.9 K210-Farbe follow.mp4
  • 6.10 K210-Selbst learning.mp4
  • 6.11 K210-Nummer recognition.mp4
  • 6.12 Lidar avoid.mp4
  • 6.13 Lidar guard.mp4
  • 6.14 Lidar follow.mp4
  • 6.15 Lidar patrol.mp4
  • 6.16 Lidar Wandverfolgung-gerade line.mp4
  • 6.17 Lidar Wandverfolgung-mehrfach walls.mp4
  • 6.18 DIY Automatisches Fahren car.mp4

Details

Eine kompakte, auf STM32 basierende selbstbalancierende Roboterplattform, die für das Lernen von Steuerungssystemen, das Abstimmen und die Erweiterung von Sensoren entwickelt wurde.

Ein Überblick über die Steuerungshardware der Plattform, Sensoren und Kernbalancierungsfunktionen sowie ein Marktvergleich für eine schnelle Auswahl.

Schritt-für-Schritt-Lernressourcen decken die Einrichtung der Umgebung, Erweiterungslektionen, PID-Abstimmung und fortschreitende Roboterkurse ab.

Wählen Sie das Standard-Kit für Kernbalance plus Ultraschallfunktionen und On-Device-Statusanzeige.

Fügen Sie das Linienverfolgungs-Kit hinzu, um schwarzen Klebebandrouten zu folgen und rechtwinklige Kurven und Kreuzungen zu bewältigen.

Das Griffsteuerungs-Kit ermöglicht drahtloses PS2-ähnliches Fernfahren und Geschwindigkeitskontrolle.

Das K210 Vision Kit eröffnet KI-ähnliche Interaktionen wie QR-Steuerung, Farbverfolgung und visuelles Folgen.

Rüsten Sie auf Lidar auf für fortschrittliche Navigationsverhalten wie Folgen, Hindernisvermeidung und Wachmodi.

Gebaut um einen STM32F103RCT6 MCU, um Echtzeit-Balancekontrolle und umfangreiche Peripherieerweiterung zu unterstützen.

Ein steifes Metallchassis und Encoder-Motoren bieten stabiles Feedback für Balancekontrolle und Geschwindigkeitsmessung.

Details zur Motorkonstruktion und Anleitungen zur Verkabelung helfen bei der Montage, Fehlersuche und Steuerungsexperimenten.

Eine Android-App unterstützt die Parameteranpassung und das Umschalten zwischen mehreren Bewegungs- und Sensormodi.

Steuerung, PID-Abstimmung und Wellenformvisualisierung sind in dedizierte App-Bildschirme organisiert, um schnelleres Debugging zu ermöglichen.

Kernfunktionen umfassen Haltungskennung, bis zu 4 kg Tragfähigkeit, Kletterfähigkeit, Ultraschallvermeidung und OLED-Anzeigen.

Der Yahboom STM32 selbstbalancierende Roboterwagen unterstützt LiDAR-basiertes Wandfolgen, Hindernisvermeidung, Patrouille, Wach- und Folgeverhalten.

Der Yahboom STM32 selbstbalancierende Roboterwagen unterstützt Linienverfolgung, Farbverfolgung, QR-Code-Steuerung und visuelle Erkennungsaufgaben für interaktive Projekte.

Der Yahboom STM32 selbstbalancierende Roboter verwendet eine modulare Controller-Platine mit Bluetooth, Ultraschallsensorik, OLED-Display und einem MPU6050-Gyromodul für Feinabstimmung und PID-Lernen.

Das Yahboom STM32 selbstbalancierende Roboter-Kit unterstützt zusätzliche Sensorzubehörteile und enthält ein Zweirad-Chassis, ein Kameramodul und einen Gamepad-ähnlichen Controller.

Mathematische Modellierungsnotizen und PID/LQR-Steuerungsquellcode unterstützen die Feinabstimmung und Steuerungsentwicklung für den STM32 selbstbalancierenden Roboter.

Der Yahboom STM32 selbstbalancierende Roboter wird mit herunterladbaren Quellcode-Ordnern geliefert, einschließlich Bibliotheksfunktionen und HAL-Versionen für die Entwicklung.

Der Yahboom STM32 selbstbalancierende Roboter enthält ein detailliertes Funktionsentwicklungs-Handbuch und ein BSP-Treiberdatenbank-Dokument zur Unterstützung von Codierung und Einrichtung.

Der Yahboom STM32 selbstbalancierende Roboter-Code unterstützt DMP, Kalman-Filter und Komplementärfilter-Optionen für die Winkelerfassung und -abstimmung.

Die Kursmaterialien für den Yahboom STM32 selbstbalancierenden Roboter enthalten Schritt-für-Schritt-Lektionen zur Montage, Programmierung mit STM32CubeIDE und PID-Abstimmung.

Die Dokumentation des Yahboom STM32 selbstbalancierenden Roboters umfasst organisierte Tutorial-Ordner und Videolektionen zur Anleitung von Einrichtung und Programmierung.

Der STM32 selbstbalancierende Roboter verwendet ein Metallchassis mit einem geschlossenen Batteriefach, rutschfesten Rädern und modularen Erweiterungs- und Sensorplatinen für eine einfache Montage.

Die STM32 Roboter-Erweiterungsplatine verwendet klar beschriftete Anschlüsse für Stromversorgung, Motoren, Sensoren (MPU6050, Ultraschall, Lidar) und Programmierung, um die Verkabelung und Einrichtung zu vereinfachen.

Der Yahboom STM32 selbstbalancierende Roboter verwendet einen STM32F103C8T6-Controller und listet einen 7.

4V 2200mAh Batterie zusammen mit den wichtigsten Abmessungen für die Passformplanung.

Das Yahboom STM32 Selbstbalancierender Roboter-Kit enthält Zubehör für die Linienverfolgung, ein PS2 Wireless-Handle-Set, K210 Vision-Modulteile und T-MINI PLUS LiDAR-Zubehör für die Erweiterung.