（1）项目级别：省级

（2）项目名称：基于STM32和MicroPython的六足机器人控制系统

（3）成果年份：2024

（4）项目导师：田卫华 教授 人工智能在电力系统中的应用

（5）项目成员：

梁永增  2022级  人工智能

李涛  2022级  人工智能

杨翔宇  2021级  人工智能

王妍惠 2021级 自动化

张世博  毕业生 自动化

王丹妮  毕业生 自动化

郝元培  毕业生  自动化

（6）项目简介：

本项目拟研究设计一种六足机器人智能控制系统，以STM32为核心的控制芯片构建硬件控制系统，采用MicroPython语言进行软件编程。利用无线遥控器芯片的通用定时器产生18路PWM波控制机器人各个关节的运动，同时通过串口能在上位机实时显示GPS、超声波测距传感器、加速度计、陀螺仪的输出数据。通过基于仿生学原理的算法编程，该机器人能严格按三角步态行走，实现诸如直线、转弯、躲避障碍物等运动功能。六足机器人拥有较好的机动性，在复杂地形中容易实现稳定行走，且对环境的破坏程度小，能够应用于多个领域。因此，本项目具有重要的研究意义和应用前景

（7）项目图片（含图表）：

机器人运行

代码撰写界面

对机器人进行调试

（8）项目创新点：

在硬件上选择了比STM32F103性能、功能更加优秀的STM32F407。STM32F407给予了更多的接口，能让外设资源更加丰富，它在售价上也是比较优越、体积也比较小，能有效控制器械规模,STM32F4内核采用的是Cortex M4内核，比F1系列的M3内核更加完善。在软件上我们选择比汇编语言与C语言更加简单的MicroPython，因为Python语言语法简洁直观，容易上手，是目前最炙手可热的编程语言之一。而MicroPython提供了使用Python语言操控硬件设备的接口,对于智能算法的实现也更为有利。面对六足机器人的行动、探测等都涉及了编程上的问题，如果数据量特别大的时候，那么计算梯度非常耗时，因此采用了MicroPython对它进行算法的优化，让它能够在众多方案或者参数之中寻找出最优的方案或者参数值，让它性能达到最优。

（9）指导教师简介：

田卫华，1970年1月出生，2008年毕业于东北大学控制理论与控制工程专业，博士，教授。主要从事基于人工智能的新能源发电预测与优化控制策略研究以及基于深度学习的电力系统故障诊断方面的研究。近3年来指导本科毕业设计29人，指导省级大学生创新训练项目2项。在科研方面，主持辽宁省教育厅面上项目“基于Attention-GRU循环神经网络的短期风电功率预测研究”；主持完成辽宁省科技厅项目“辽宁省实质性产学研联盟运行及评价体系研究”；主持横向项目累计到款81万元；主持完成中央地方共建实验室项目2项，总资金350万元；主持省级教改项目 3项。已授权发明专利3项，实用新型专利11项，软件著作权2项；在国内外学术期刊或国际会议上公开发表学术论文30余篇，其中，9篇被SCI或EI收录；主编出版教材3部。主要讲授课程：电力电子技术、运动控制系统、人工智能导论等。

（10）作品参加过创新创业竞赛的，请注明：竞赛名称、获奖时间、奖励级别。（没有可以忽略此条）