在双臂移动家用机器人的控制系统中，低预算约束要求我们优先选择性价比高的硬件组件，并通过高效的软件算法实现精确的动作协调和环境感知。这种设计理念强调模块化集成，避免复杂的高端设备，从而确保系统在 660 美元预算内可行。根据 XLeRobot 项目的实践，该机器人总成本控制在约 660 美元，包括双臂执行器和移动底盘的基本配置，这证明了低成本硬件也能支持家务任务如拾取和放置物品。
硬件执行器的整合是控制系统的核心基础。在预算限制下，我们选用 SO-100 系列伺服臂作为双臂执行器，每臂配备 6 个自由度关节，使用廉价的步进电机或伺服电机，总成本不超过 200 美元。这种选择基于其高扭矩输出和低功耗特性，适合家用场景的轻负载操作。例如，通过串口通信接口连接 Raspberry Pi 或类似单板计算机，实现实时关节控制。证据显示，在类似开源项目中，这种执行器能承受 2kg 负载，响应时间小于 100ms。为了落地，我们提供以下参数清单：1）电机规格：扭矩≥1.5Nm，电压 12V；2）驱动器：使用 TB6600 步进驱动板，支持微步细分至 1/16；3）连接协议：UART 或 I2C，确保延迟 < 50ms；4）安全限位：集成霍尔传感器，设置关节角度限制为 - 90° 至 90°；5）电源管理：采用 5V/3A 稳压模块，避免过载。组装时，先固定底盘上的臂基座，然后校准零位，确保双臂同步误差 < 5°。这种配置不仅控制成本，还提升了系统的鲁棒性，适用于厨房清理等任务。
传感器融合技术进一步增强了系统的环境适应性。在低预算下，融合 RGB 摄像头和 IMU 传感器实现姿态估计和物体检测，避免昂贵的 LiDAR。RGB 摄像头（如 USB Webcam，成本约 30 美元）提供视觉输入，IMU（加速度计 + 陀螺仪，约 20 美元）补充运动数据。通过卡尔曼滤波器融合这些信号，得到精确的机器人位姿。实践证据表明，这种融合方法在室内环境中，定位精度可达 5cm，远优于单一传感器。XLeRobot 项目中，类似融合支持了自主导航，证明其在预算内有效。为可落地实施，建议以下阈值和清单：1）滤波参数：过程噪声协方差 Q=0.01，测量噪声 R=0.1；2）融合频率：50Hz，确保实时性；3）物体检测：使用 OpenCV 的 Haar 级联或 YOLO-lite 模型，置信阈值 > 0.7；4）异常处理：若融合误差 > 10cm，切换到手动模式；5）校准步骤：先静态校准 IMU 零偏，然后动态验证摄像头 - IMU 同步。通过这些参数，系统能在杂乱家居环境中可靠融合数据，支持任务如跟随用户或避障。
路径规划算法的集成确保机器人高效执行家务路径。在 660 美元预算内，我们采用 A * 算法结合逆运动学（IK）求解器，实现从移动到抓取的无缝过渡。移动底盘使用差分驱动轮组（成本约 100 美元），臂部 IK 使用开源库如 MoveIt。证据来自模拟测试，在 MuJoCo 环境中，这种规划路径长度误差 <10%，规划时间 < 200ms，适用于客厅到厨房的短距导航。XLeRobot 的软件栈支持类似路径规划，用于家务演示，验证了其低成本可行性。落地清单包括：1）规划分辨率：网格大小 0.1m，启发式权重 h=1.0；2）IK 求解器：使用 TRAC-IK，迭代上限 500 次，容差 1e-3；3）碰撞检测：集成简单 AABB 包围盒，阈值距离> 0.05m；4）路径平滑：Bezier 曲线插值，速度限制 0.3m/s；5）回滚策略：若规划失败，退回最近安全点，并日志记录错误码。通过这些设置，机器人能规划拾取地板物品的完整路径，包括底盘移动和臂伸展，避免碰撞家具。
在实际部署中，控制系统的整体优化需关注实时性和安全性。使用 ROS2 框架作为中间件，协调执行器、融合和规划模块，总延迟控制在 100ms 内。预算内选用 Raspberry Pi 4（约 50 美元）作为主控板，支持多线程处理。风险包括传感器噪声导致的漂移，可通过定期重置融合状态缓解。监控点：CPU 利用率 < 80%，关节电流 < 2A。最终，这种集成方案不仅符合预算，还提供家务任务的端到端自动化，如自动整理桌面：规划路径至目标，融合传感器确认物体位置，执行器抓取并放置。通过上述参数和清单，开发者可在 4 小时内组装并测试系统，实现从原型到实用的快速迭代。
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