入职有一个月左右了，由于工作岗位是做AI算法（目前主要在做自研的深度学习计算框架），读文献的时候经常能发现一些很好玩的AI应用，这个小项目就是上周周末基于某个人体关键点检测网络做的一个小软件，大家感受一下~

原理是用传统cv的maker tracker方法和基于深度学习的关键点检测，分别进行二维码和body landmark的定位；solvePNP之后转换到虚拟三维坐标系；用游戏引擎检测碰撞并且实时渲染模型出来。大概就是这样，没有用到depth camera，只需要一个rgb摄像头，虽然目前帧率还不高且有抖动。

landmark的检测使用的训练数据集是COCO，手部检测模型介绍可以参考CVPR2017的这篇论文《Hand Keypoint Detection in Single Images using Multiview Bootstrapp》

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看一下具体的演示视频↓

感觉摸鱼摸的有点久了
逐梦者计划完成之后回到上海，其间历经终端实习、国庆探亲、找房子、搬家、装修房子、入职培训，直到最近工作生活基本稳定下来，应该可以抽空更新更新博客了，并没有狗带，莫慌

• X-Bot已经部分更新，电路设计和软件固件篇会在近期更新
• Pico的话由于MiniPi正在升级为MiniPi-Plus，所以等新板子出来再一起更新
• 由于刚搬了家，正好把自己的工作环境重新配置了一遍，收拾东西的时候发现很多有意思的工具，想着之后更新一篇文章介绍一下个人平时做项目都是用什么设备怎么做的，不知道大家有兴趣没~

前言

关于相信机械臂大家应该都了解过，小到3D打印机、激光雕刻机，大到工厂里使用的工业机械臂，都是机械臂控制的典型应用。随着工业4.0时代的到来，机械臂这样一类最典型的“机器人”，正在逐渐服务于我们生活的方方面面。

X-Bot就是这样一个机械臂作品，确切地说它是我另一个AI项目的先导作品，由于之前看paper发现一个很有趣的条件生成式对抗网络（CGAN）模型，所以产生了一些脑洞准备动手结合硬件造一个AI灵魂画手。既然是画手，光有AI算法当然还不够传神，所以X-Bot就应运而生了，当时也考虑过好几种机械臂方案，最终选择了CoreXY结构作为X-Bot的设计方案。

关于机械臂

那么CoreXY结构是什么东西呢？

首先我们来了解一下目前比较流行的机械臂结构有哪些：

年轻人的第一次搬砖。

毕业之后在公司进行封闭培训，其中有一个环节是产线实习

工作内容就不说了，起早摸黑就是干，做机做到脑袋疼。

深刻了解到所谓厂弟厂妹是怎样的一群人，其实某些方面很佩服他们

感慨一下，读书真幸福。

• 由于不可抗力原因，近期能更新博客的时间不多，所以关于Pico的后续，我可能会拖更，但保证不会烂尾的😉
• 在产线上接触了一些自动化设备之后产生了一些有趣的想法，马上会有新项目出没
• 有很多读者反映站主常年摸鱼，等待更新苦不堪言，希望能增加RSS订阅功能。这里郑重回复一下，RSS是不可能有RSS的，这辈子不可能有RSS的…不过大家可以关注一下我的微博，以后项目文章的任何更新都会发到微博，nice&easy~

很快就要离开这个地方了，其实挺怀念的。

上一次做磁悬浮应该是大二时候的事情了，那时参加学校的一个电子设计竞赛，做的控制组的题目，就是下推式的磁悬浮装置（结果做的还不错拿了特等奖:D），做完之后我就把项目给开源了，原帖子发在极客工坊和Arduino中文社区。

• 当时是用的Arduino来做的这个项目，用过Arduino的都知道，它是没有定时器中断的，所以在控制项目中，哪怕是很简单的PID算法，都是无法做到精确地固定周期运行。当然Arduino也有它的好处，就是利用各种方便的库函数进行快速的原型验证。整个装置其实并不复杂，不过是需要控制几个ADC读取霍尔传感器，输出几个PWM控制线圈，中间加点控制算法而已。经典如PID，对于这种低阶系统其实完全够用了，所以当时经过参数的优化之后，整体的运行效果也还可以接受。

• 但是毕竟Arduino性能有限，运行一些复杂点的算法还是力不从心，而且最明显的缺点是，其PWM频率恰恰是490Hz（有几个口是980Hz，也有第三方库可以改），不偏不倚就是人耳听觉范围最灵敏的频段，也因此整个装置运行时会发出谜之噪音，容易引起强烈不适!😠

那这一次为什么又重新捡起这个项目呢，因为这是今年ST峰会那边邀请我帮忙设计的一个技术展示方案，在上个月的峰会演讲中有介绍这个项目的具体技术实现。

那么首先这次做的有两个方向，大家都知道磁悬浮分为上拉和下推两种，前者靠一个顶部线圈控制浮子悬浮，而后者则是靠四个线圈控制浮子。

其中下推式的由于我之前就做过也有教程，这里就不详细介绍了，重点说一下上拉式的一些特性，相比于那时候的程序只用了PID来控制线圈，这次由于经验丰富了，采用了更复杂的控制算法，最终的悬浮效果非常理想，主要来说，这次这个装置有以下几个特点：

• 悬浮更稳定，几乎看不出浮子有任何抖动，这归功于改进的LQR控制算法
• 几乎零噪声，上面说了，由于Arduino的pwm频率为490Hz，这是在人耳的听觉范围内的，所以可以听到之前的装置工作时会发出刺耳的声音，而这次将pwm频率提高到了20kHz，且控制算法进行了内插滤波，所以噪声几乎被消除了
• 功耗得到了极大的控制，整个装置异常省电，是的你没听错，磁悬浮是很省电的，还是由于改良的控制算法，使用了多个闭环控制，其中包括一个电流环，也就是说算法会调节浮子到一个合适的位置，而这个位置的磁力（不包括线圈的力）是和重力完美平衡的，这样就让磁力抵消了几乎所有的重力，线圈只需要在这个平衡点附近，进行极其轻微的调整，因此电流是非常小的，实测待机电流30ma，加上浮子工作的电流50ma，也就是说线圈消耗的电流只有20ma左右，甚至跟单片机的功耗差不多
• 浮子重量大大增加，这个装置最大可以悬浮多大的浮子呢？大到夸张，2kg左右都没问题，这是由于上面那一点，电流环的加持，不管浮子多重，其重力都会和磁力相平衡，只不过浮子越重，最终平衡的位置就离线圈的铁芯越近而已。更有意思的是，不管浮子多重，最终的功耗是不会变的，都是50ma左右，因为平衡点附近所需要的线圈磁力非常小
• 这也是很有意思的一点，装置可以实现断电浮子自动上吸。在实际应用中，断电的时候，浮子如果掉下来可能会损坏挂在上面的物品，所以有必要实现断电的自动上吸。但是，照理说，断电的时候，单片机都不工作了，怎么还能控制浮子呢？如果不控制，由于浮子是稳定在平衡点附近，那么断电时候上吸还是下落完全是随机的啊，怎么保证百分百上吸呢？答案是，不让它工作在平衡点附近，也就是说，让它工作在平衡点上面一点点，这样的话，实际上线圈所提供的不是吸力，而是斥力来使得浮子平衡，于是一旦断电，斥力消失，浮子就自己上吸啦。这也是为什么，待机电流30ma，而工作电流有50ma的原因，其中20ma被用于线圈提供斥力了。实际上，如果不要求这个功能的话，线圈的功耗几乎可以降至0！
• 也是最核心的一点，所有的参数都是自整定的，所以可以自适应浮子的重量

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看一下具体的演示视频↓