Construction of a prototype of the basic module of a scalable robotic system for simulation of composite surfaces for dynamic tests


Citar

Texto integral

Resumo

The authors of the article developed a mathematical model of Stewart platform management. The angles of rotation of the servo shafts were obtained when setting various laws of motion of the mobile platform, in matrix mode. The hardware part of the prototype of the basic module of a scalable robotics system for modeling composite surfaces for dynamic tests was developed. The results of calculations of the maximum permissible load on the shafts of servos are presented. The CubeIDE settings for programming the STM32 microcontroller are given. The results of software development for the control of this prototype were obtained, namely, a library for controlling 6 servo drives under driver control was written. The problems that may arise during the above-described developments by future developers are considered, solutions to these problems are obtained. Detailed design features of this prototype are described, the control code of the servo drive is given; steps for further development of the final robotic system are considered

Sobre autores

A. Grafkin

Samara National Research University

Autor responsável pela correspondência
Email: lvg_alex@mail.ru

Associate Professor, Department of Information Systems Security

Rússia

D. Ponamarenko

Volga State Transport University

Email: maestrodark@icloud.com

Senior Lecturer of the Department of Mechanics and Engineering Graphics

Rússia

Bibliografia

  1. Grafkin A.V., Ponamarenko D.I., Mylnikov E.N. Basic module of a scale robotics system for simulation of complex surfaces for dynamic testing with WEB – constructor. Proceedings of Young Scientists and Specialists of the Samara University. 2022. No. 2 (21). P. 69-77. (In Russ.)
  2. Grafkin A.V., Mylnikov E.N., Ponamarenko D.I. WEB-constructor of scalable robotic systems for simulation of complex surfaces for dynamic testing. Proceedings of Young Scientists and Specialists of the Samara University. 2022. No. 2 (21). P. 78-86. (In Russ.)
  3. Low & medium-density value line, advanced ARM®-based 32-bit MCU with 16 to 128 KB Flash, 12 timers, ADC, DAC & 8 comm interfaces. Available at: https://www.st.com/resource/en/datasheet/stm32f100cb.pdf.html
  4. SG90 Dataset, Equivalent, Micro Servo. Available at: https://datasheetspdf.com/datasheet-pdf/791970/SG90.html

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Declaração de direitos autorais © VESTNIK of Samara University. Aerospace and Mechanical Engineering, 2024

Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição–Compartilhalgual 4.0 Internacional.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».