【机器人技术】Salto机器人智能夹爪系统开发：硬件架构、软件算法及嵌入式系统解决方案设计与实现针对Salto机器

内容概要：本文针对Salto机器人的智能夹爪系统开发需求，从硬件架构、软件算法和嵌入式系统三个维度提供完整的解决方案。硬件架构方面，详细描述了由IMU传感器、STM32H7主控、Dynamixel舵机、ToF激光雷达、压力传感器阵列、ESP32协处理器和AI加速器组成的硬件拓扑结构。软件算法部分，提供了基于STM32 HAL库和ROS2框架的核心C++源代码，包括松鼠抓取模式的运动控制算法和基于TensorFlow Lite Micro的跳跃预测模型。嵌入式系统方面，介绍了系统的初始化、主控制循环、关键技术实现（如仿生运动控制、自适应阻抗控制、跳跃预测模型）及系统部署流程。此外，还详细描述了跳跃预测模型的训练过程，涵盖数据采集、特征工程、LSTM模型架构、训练优化策略及模型部署优化。 适合人群：具备嵌入式系统开发经验，熟悉C++编程语言，对机器人技术感兴趣的工程师和技术人员。 使用场景及目标：①帮助开发者理解Salto机器人智能夹爪系统的硬件架构设计；②掌握基于STM32 HAL库和ROS2框架的软件算法实现；③学习如何训练和部署跳跃预测模型，提高机器人的跳跃预测能力。 其他说明：此资源不仅提供了详细的硬件和软件设计方案，还包含了完整的训练跳跃预测模型的方法。开发者可以根据提供的代码和训练方案，在STM32H7平台上进行实际部署和测试。建议在学习过程中结合硬件搭建和代码调试，逐步深入理解每个模块的功能和实现细节。