产品描述

PmodCON3可以非常方便地用于连接多达4个小伺服马达,传递50至300盎司/英寸的转矩。PmodCON3所能连接的伺服马达通常被用于各种无线电控制的小飞机、小车、以及一些机电项目。PmodCON3可通过主板进行供电,也可以通过一对螺丝接线端从外部电源供电。

产品特点:

  • 4个标准的3线伺服马达连接器

  • 易于与各类Digilent主板连接

  • 伺服机供电方式灵活

  • 适用于各种设计的小型PCB(2.5cm x 2.0cm)

  • 有GPIO接口的6引脚Pmod连接器

  • 遵循Digilent Pmod接口规范类型1

  • 可在资料库获得示例编码

产品包含:

  • PmodCON3

  • 专用防静电Pmod包装


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项目案例

通过手机蓝牙和LabVIEW控制伺服电机

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本项目使用chipKIT WF32,LabVIEW,LabVIEW MakerHub LINX,PmodBT2(RN-42)和PmodCON3,实现了通过智能手机控制两个伺服电机。项目中的DIY动手指南,将带你掌握如何通过蓝牙控制机器人或者其它硬件设备。

基于Basys 3的自制抓娃娃机

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每个妹子的豆蔻年华都会有一段叫做“抓娃娃机”的美好回忆。而对于汉子们而言,陪女盆友在游乐场玩娃娃机则是美好恋爱故事中的标配桥段(以防创伤,单身汪请自动绕过上述这段)。当然,这些回忆中肯定少不了妹子指明相中了有机玻璃箱中的某个娃娃,汉子丢下诸多硬币,撩起袖管,却无奈于一次次抓取失败后的一脸懵逼…


在今年的NIWeek上,就出现了这样一款把妹神器 — 「用FPGA开发板自制的抓娃娃机」。无论你的目的是出于之后可以在寝室暗自猛练抓娃娃技术然后带着妹子去汤姆熊炫耀,还是直接将之作为礼物送给你的女神(单身汪们可以看回来了),相信此技(计)一出,妥妥的工科男界的一股清流,帮助你迎来女神崇拜的目光。点击页面右上角“DIY动手指南”,手把手跟着制作一台属于自己的抓娃娃机吧!

如何使用FPGA控制伺服(借助PmodCON3)

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此动手指南是之前所介绍的一个大项目:【基于Basys 3的自制抓娃娃机】中某一实现步骤的详解部分。项目中,作者使用伺服来控制娃娃机抓手的打开和关闭动作。


由于Basys3的输出引脚不能提供足够的电流直接去驱动伺服,项目中必须使用到PmodCON3伺服连接器作为外接电源接口以实现对伺服的控制。


这篇DIY动手指南将带你了解并掌握如何让FPGA发送正确的信号到伺服机,通过让伺服机接收到角度值而非PWM信号去控制它。为了便于演示,此项目为每一个开关分配了一个角度值,每个开关角度值的增量为24度,从而达到0到360度的控制。

工业4.0教学平台项目一:使用FPGA控制机械手臂抓取产品

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工业4.0最初由德国政府提出,是指在制造过程中的物料本身携带信息,物料与设备能够交换信息,基于信息能够形成智能、灵活的生产制造流程,从而使生产制造模式发生根本性改变。基于工业4.0的背景,我们设计了这套基于FPGA的工业4.0系统。这个系统模拟工厂生产线,利用机械手臂进行分拣,实现智能化生产。作为工业4.0教学套件,完全模拟生产线环境,使用BASYS3配合多种传感器采集数据,并使用Zedboard运行LINUX系统,将数据传输到云端。它具有低延时、高效率、传感器丰富各种数据应有尽有、真实还原产线环境的特点。


整个教学平台共由3个项目构成。今天介绍的是项目一:使用FPGA控制机械手臂抓取产品。基于Digilent的Zedboard Zynq-7000 开发板开发,配合4个舵机控制机械手臂运动实现夹取物品。得益于FPGA的多任务并行操作特性,可以同时控制4个舵机运动,达到手臂实时运动的效果。FPGA与4个舵机之间连接使用Digilent的R/C Servo Connectors实现。考虑到4个舵机的功率总和较大,需要使用独立供电接口,FPGA与舵机之间只连接信号线。项目一有两种工作模式,在自动模式时,系统按照规划好的轨迹运动,进行物件夹取与放置。在手动模式时,通过两个双轴摇杆控制四个舵机的运动,机械手臂按照操作者意图运动。

乒乓球机器人

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乒乓球是中国的国球,目前市场上只有可以发球的机器,并没有可以回球的机器人,因此我们便想尝试做一台乒乓球机器人,作为陪练之用。


乒乓球机器人是一个对实时性要求非常高的系统,其涉及的高速运动物体识别、图像处理、快速预测以及机械臂精确控制算法有着广泛的研究背景与研究价值。因此,研究兵乓球机器人不仅可以将上述技术得到实践的检验,总体效果来看,还能丰富大众的乒乓球锻炼生活以及专业运动员的训练手段。


本项目是第三届江苏省虚拟仪器竞赛的一等奖作品,其创新点包括:

1. 通过GigEVision协议传输图像,延迟小,可靠性高。

2. 每秒处理100张图片,实时性强。

3. 用双目视觉原理实现乒乓球的三维定位,误差小。

4. 基于一阶空气阻力模型预测乒乓球轨迹,速度快,准确度较高。


在此我们主要与小伙伴们分享一下设计思路。

乒乓球机器人(滑轨式改进版)

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我们的作品是乒乓球机器人,视觉系统采集乒乓球的运动图像,将图像通过千兆网卡传回PC,并对采集的图像进行处理,计算三维坐标;预测系统根据计算出来的三维坐标预测乒乓球的落点以及击球点;控制系统根据运动轨迹计算出的击球点,发出控制命令,控制机械臂和滑轨完成击球。