基于 Arduino MKR1000 与 ThingSpeak 的远程 IoT 机械臂控制系统
项目概述
本项目从零设计、制造并编程一款 5 自由度机械臂，核心控制器为 Arduino MKR1000，结合 MATLAB/Simulink 与 ThingSpeak IoT 平台，实现全球任意位置的远程控制。项目重点在于编程实现：从舵机基础控制进阶到逆运动学解算与 IoT 远程指令交互。
硬件清单
- Arduino MKR1000 × 1
- GS9025MG 微型金属齿轮舵机 × 5
- 1/8 英寸胶合板（15″×20″）
- 2.1mm DC 电源插座 & 6V 电源适配器
- M2/M3 螺丝螺母若干
- 2N2222A 晶体管 × 3
- 跳线、面包板等
软件环境
- MATLAB / Simulink
- MATLAB Support Package for Arduino Hardware
- Simulink Support Package for Arduino Hardware
- MATLAB Support Package for ThingSpeak
机械结构设计
为适配微型舵机扭矩限制，采用 1/8 英寸胶合板减重，缩短连杆长度。使用 Fusion 360 建模导出 DXF 激光切割。舵机供电必须使用市电适配器，电池无法满足峰值电流需求。
Arduino MKR1000 仅有 4 路 PWM，需控制 5 个舵机。解决方案：1 路 PWM 共用驱动 2 个舵机，配合 1 个数字引脚通过晶体管切换控制对象。电路原理图见文中图示。
编程实现：两阶段开发
阶段一：原型调试
在 Simulink 中使用滑块/常量模块直接指定舵机角度，测量指令角与实际角度的偏差，确定各舵机可动范围。引入二维平面逆运动学模型，将目标 XY 坐标转换为关节角度。参考教程：appliedgo.net/roboticarm
阶段二：精准 IoT 控制
构建完整 Simulink 模型：
- 输入：从 ThingSpeak 读取 X、Y 目标坐标（云图标模块）
- 核心：MATLAB Function 模块
loc2angles执行逆运动学解算 - 输出：舵机写入模块（齿轮图标）
- 监视：正运动学
angles2loc验证末端位置 - 利用 Simulink External Mode 实时监控硬件运行状态
ThingSpeak 通道配置步骤
- 登录 ThingSpeak（MathWorks 账号）
- 创建新通道，字段 1-5 分别对应 X、Y 及辅助参数
- 保存获取 Channel ID、Write API Key、Read API Key
- MATLAB 中使用
thingSpeakWrite写入目标坐标
模型部署与运行
- Simulink 模型配置：硬件板选 Arduino MKR1000，填入 WiFi 凭据
- 点击“运行”进入 External Mode 调试，或“部署”固化到设备
- 通过 MATLAB 或 MATLAB Mobile App 修改 ThingSpeak 字段值，实时观察机械臂响应
完整代码与模型下载
Arduino Nano 智能礼服：心率感应 LED 装饰，融合 CrazyCircuits 与 DFRobot 传感器
口袋金属探测器：Arduino Pro Mini 驱动四线圈脉冲感应，3D 打印外壳
制造工艺
- 基于 Arduino、1Sheeld 与红外控制的万能安卓遥控器
- 智能存钱罐：Arduino Nano 控制硬币识别器实现余额显示
- Arduino 电源控制中心：N-FET/P-FET/继电器/RTC 多功能扩展板
- 基于 Arduino 与 MAX30100 的实时物联网心率监测系统
- 智能物联网罐：ESP8266 + Arduino + 超声波传感器实时监测罐内物位
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