基于树莓派的AI视觉六轴机械臂设计

摘要：本文设计并实现了一种基于树莓派（Raspberry Pi）的低成本AI视觉识别机械臂系统，旨在通过软硬件协同优化，解决传统机械臂在动态场景下自主感知与实时控制能力不足的问题。系统以树莓派4B/5为主控制器，结合摄像头模块、六自由度（6-DOF）机械臂及舵机驱动电路，构建了从环境感知到运动执行的完整闭环架构。可应用于教育、科研及工业、智能家居、创业开发项目等应用环境，应用前景广阔。

关键词：树莓派；视觉识别；机械臂控制；ROS系统

引言

传统机械臂多依赖预设程序或人工远程操控，缺乏自主环境感知与实时决策能力，难以适应动态场景的需求。而融合视觉识别技术的机械臂系统，能够通过图像采集、目标检测与定位实现自主操作，显著提升智能化水平和应用范围。难以满足大规模的应用需求，基于视觉引导的智能机械臂系统可以高效完成这些任务。

1.总体架构

本文设计的六轴AI视觉机械臂由硬件和软件两部分组成，，通过软硬件协同优化。系统以树莓派4B/5为主控制器，结合摄像头模块、六自由度（6-DOF）机械臂及舵机驱动电路，构建了从环境感知到运动执行的完整闭环架构系统软件采用多线程设计，实现图像采集、数据处理和机械臂控制的并行执行，通过ROS（Robot Operating System）或自定义通信协议完成模块间高效协同。

2. PID算法

3. 原理

数字式 PID 控制算法可以分为位置式 PID 和增量式 PID 控制算法。

位置式 PID 算法 ：

e（k）： 用户设定的

值（目标值） - 控制对象的当前的状态值

比例P ： e（k）

积分I ： ∑e（i） 误差的累加

微分D ： e（k） - e（k-1） 这次误差-上次误差

因为有误差积分 ∑e（i），一直累加，也就是当前的输出u（k）与过去的所有状态都有关系，用到了误差的累加值；（误差e会有误差累加），输出的u（k）对应的是执行机构的实际位置，一旦控制输出出错（控制对象的当前的状态值出现问题 ），u（k）的大幅变化会引起系统的大幅变化并且位置式PID在积分项达到饱和时，误差仍然会在积分作用下继续累积，一旦误差开始反向变化，系统需要一定时间从饱和区退出，所以在u（k）达到最大和最小时，要停止积分作用。并且要有积分限幅和输出限幅所以在使用位置式PID时，一般我们直接使用PD控制而位置式 PID 适用于执行机构不带积分部件的对象，如舵机和平衡小车的直立和温控系统的控制。

4.六轴AI视觉机械臂系统简介

六轴AI视觉机械臂系统使用的是ROS（Robot Operating System，简称“ROS”）系统，它是一个适用于机器人的开源的操作系统。它也可以提供用于获取、编译、编写、和跨计算机运行代码所需的工具和库函数。ROS 的主要目标是为机器人研究和开发提供代码复用的支持。ROS是一个分布式的进程（也就是“节点”）框架，这些进程被封装在易于被分享和发布的程序包和功能包中。ROS也支持一种类似于代码储存库的联合系统，这个系统也可以实现工程的协作及发布。这个设计可以使一个工程的开发和实现从文件系统到用户接口完全独立决策（不受ROS限制）。同时，所有的工程都可以被ROS的基础工具整合在一起。

5.基于视觉识别的六轴机械臂智能抓取的设计与实现

4.1 总体功能需求

本系统是一个集图像采集和信息处理于一身的综合应用系统。系统不仅需要能满足机器视觉对目标物的图像采集，还需要六轴机械臂对目标物的抓取，为了完成这些功能，必须利用编程，实现坐标变换来建立它们之间的联系。

4.2系统设计与实现

如图1所示，本系统设计基于两个方面。一方面是目标物识别与定位，目标物识别是依赖于机器视

觉的图像匹配过程，是通过比较目标物图像与模板图像来实现的。目标物定位包括目标物位置定位和工件姿态定位。另一方面是软件设计，通过opencv调用yolov4-tiny进行物体识别检测，可以识别出多数物体名字。本系统构建模型网络结构首先使用 cv2.dnn.readNet（） 函数构造CSPDarknet53网络结构，

传入模型结构cfg文件，以及网络权重weights文件。opencv针对神经网络模块提供了支持图像分类、检测、分割的几种方法，自动实现输入图像的预处理及后处理。然后是使用目标检测模块cv2.dnn_DetectionModel（） 传入网络模型实现目标检测与定位。然后控制机械臂进行智能抓取目标物品。

6.总结

本文设计了一种基于树莓派的六轴AI视觉机械臂系统，旨在通过软硬件协同优化，解决传统机械臂在动态场景下自主感知与实时控制能力不足的问题。系统以树莓派4B/5为主控制器，结合摄像头模块、六自由度（6-DOF）机械臂及舵机驱动电路，构建了从环境感知到运动执行的完整闭环架构系统。本系统结合了低成本硬件、高灵活度机械结构与智能视觉算法，其用途可覆盖教育、科研及工业、智能家居、创业开发项目等应用环境，应用前景广阔。

参考文献

[1]党希超.基于视觉导向的机械手抓取定位技术研究[D].华南理工大学2013

[2]刘晓坤.基于视觉的机械臂控制技术研究[D].哈尔滨工程大学2013 （01）

[3]朱海波.基于视觉引导的工业机器人工件搬运技术研究[D].沈阳工业大学2013

[4]王修岩，程婷婷.基于单目视觉的工业机器人目标识别技术研究[J].机械设计与 制造.2011（04）

[5]基于树莓派的六轴机械臂控制系统设计. （2023）. 电子技术应用， （5）， 45-48.

[6]机器视觉在工业自动化中的应用. （2024）. 自动化技术与应用， （2）， 23-26.

[7]六轴机械臂的运动学分析与控制算法研究. （2023）. 机械工程学报

作者简介：

弓美桃（1984年），女，汉族，内蒙古乌兰察布市人，讲师，硕士，内蒙古集宁师范学院教师，研究方向为嵌入式系统设计、信号处理。

菅中硕（2003年），男，满族，内蒙古包头市人，本科，内蒙古集宁师范学院学生，研究方向为人工智能。