视频中提到沉没成本为12,000美元,预计零件成本为每单位1400美元,这确实是一笔可观的钱,当我为Thesis项目花费1000美元购买零件时,这被认为是过分的,因此将其提高了另一个数量级。
我的论文项目(2D乒乓球演奏机器人-线性轴承导轨,电动同步带上的拨片,桌子上方的87 fps uEye USB 2.0相机和在PC上运行的计算机视觉算法,将命令发送到基于NXP LPC23xx的PID马达控制器)也大约1000美元,这被认为是昂贵的,'s why I'm如此震惊,一个学生有能力花掉$ 12k。但是我在2008年完成了我的项目,当时在波兰,情况截然不同。
我工作了3个工作来支付该项目的费用(并非同时完成,一次只有2个),还全职学习。
Chapeau bas!

这是认真的承诺。
运动控制非常有趣,您是否曾经对系统进行过真实的测量?我花了一年的时间在某些科学应用中进行精确定位,当我们实际测量结果达到所需的梯形轮廓时,任何更复杂的事情都不会增加精度或速度。
不完全是,只是四处乱逛。几年前,我买了CNC-3020T,将STM32F4连接到原始控制器(基于LPT),并编写了各种代码,运动控制,奇特的C ++ g代码解析器。一世've首先实现了这一点:
http://staff.bath.ac.uk/ensmns/Publications/pc074.pdf (它的缺点是-轮廓必须对称),然后受到TinyG代码的启发,但是最后我希望机器能够正常工作,而不仅仅是占用桌面空间,因此我放弃了STM32和C ++实验,并使用Beagle Bone Black连接了LinuxCNC(MachineKit)并使计算机立即运行。
从我的短暂经验来看,梯形轮廓对于基于丝杠等重量较大,阻尼较大的机器(例如我的中文CNC)似乎非常合适。也许对于具有非常轻巧的挤出机和同步皮带的3D打印机而言,S形曲线会更加合理,因为它们可以限制抖动。您必须承认,这个TinyG演示视频令人印象深刻:
在3D打印机和便宜的CNC中困扰我的另一件事是缺乏反馈回路。前一阵子,我发现业余时间想尝试一下时,从Austria Microsystems购买了AS5311线性磁性编码器和300 mm磁性胶条。