本项目是一款全开源 6 自由度桌面级 DIY 机械臂，采用Arduino Nano 33 BLE 下位机 + 树莓派上位机分层控制架构，基于 Nema 17 步进电机驱动，搭配 CNC 精密加工机械结构，完整实现机械臂正向与逆向运动学解算。

项目硬件完全开源，包含 KiCad 适配板工程、Gerber 制版文件、全套 CAD 结构图纸；软件搭载 Python 开发的上位机可视化控制界面，内置 CCD 循环坐标下降、雅可比矩阵、欧拉角、四元数四种逆运动学求解算法，支持轨迹规划、位姿调试与参数可视化。

整机采用微动限位开关实现关节零位校准，无商用闭源模块，所有代码、硬件图纸、装配资料全部公开可复刻。既可作为机器人运动学、嵌入式分层控制、算法仿真的教学实验平台，也能实现桌面小件搬运、简易分拣、自动绘图等轻量化自动化场景，适合创客学习、高校实训、二次开发与创意改造，同时项目已归档维护，后续可迭代升级绝对值编码器提升定位精度。

机械臂核心信息

• 自由度与硬件：6 自由度机械臂，采用 Nema 17 步进电机驱动，通过 CNC 加工零件组装。

• 定位方式：使用微动开关实现关节的近似零位校准，V3 版本计划改用绝对值编码器提升精度。

• 控制方案：

  1. 下位机：Arduino Nano 33 BLE 负责电机控制

  2. 上位机：树莓派运行 Python 程序，提供正向运动学（FK）和逆向运动学（IK）求解界面，支持雅可比矩阵、CCD（循环坐标下降）等多种逆解算法。

• 用户界面：支持运动学参数可视化调试，通过界面可直接查看机械臂位姿与轨迹规划效果。

项目文件结构

项目亮点

1. 完整的 6 自由度机械臂技术栈

• 多算法逆运动学（IK）实现：

  内置 4 种不同的逆运动学求解方法（CCD、雅可比矩阵、欧拉角、四元数），支持对比学习不同算法的优缺点，是非常珍贵的实践案例。

• 分层控制架构：

  采用「Arduino Nano 33 BLE 下位机 + 树莓派上位机」的经典架构，下位机负责步进电机驱动与实时控制，上位机提供 Python 可视化界面与运动学解算，结构清晰，便于扩展。

2. 全流程开源，零黑箱设计

• 硬件全开源：

  从机械结构（CNC 加工图纸、Step 文件）到 PCB（KiCad 工程、Gerber 文件）全部公开，甚至包含手工焊接适配板的设计说明，没有任何 “闭源模块”。

• 软件全透明：

  Python 控制代码、运动学解算代码、依赖库清单全部开源，可直接在树莓派上运行调试，无需额外授权或依赖商业软件。

3. 对学习友好的设计与文档

• 清晰的模块化结构：

  机械臂的每个关节都标注了 Part Studio 编号，方便对照图纸组装；PCB、固件、上位机代码按功能分文件夹，新手也能快速理清架构。

• 配套教学资源：

  提供了演示视频和 WordPress 博客，包含调试过程、问题说明和改进方向（如后续 V3 版本计划使用绝对值编码器），非常适合作为机器人学的实践项目。

4. 成本可控，适合 DIY 复刻

• 采用 Nema 17 步进电机 + CNC 铝件的组合，相比工业级谐波减速器方案，成本大幅降低，同时保留了足够的刚性与负载能力。

• 适配板设计兼容常见的焊接方式（烙铁 + 热风枪），不需要专业 SMT 设备，普通爱好者也能制作。

License

未注明协议，请勿商业使用

项目地址

https://github.com/JasonHEngineering/DIY-Robot-Arm-V2