【项目综述】
在全球制造业蓬勃发展的大背景下，工业自动化与智能制造领域正经历着深刻的变革。机械臂作为自动化生产的核心部件，其应用范围不断扩大，从传统工业领域延伸至特种机器人、医疗辅助及服务业等多个行业。然而，随着应用领域的拓展，对机械臂控制系统的精度、稳定性以及智能化水平的要求也日益提升。传统的控制技术逐渐暴露出响应速度慢、控制精度不足等问题，难以满足现代工业自动化对实时性和可靠性的严格标准。
本项目聚焦于设计一套基于FPGA的机械臂精确控制系统，通过集成FPGA技术、逆运动学、神经网络技术以及UART串口通信技术，实现机械臂的高效、精确控制。系统以AWC_C4MB开发板作为主控制单元，结合OpenMV摄像头模块，完成对目标物体的识别、定位以及机械臂的相应动作控制。项目涵盖从硬件平台搭建、系统设计、代码实现到系统测试等多个环节，致力于提供一种集成化、智能化的机械臂控制解决方案。
在硬件架构搭建上，项目采用AWC_C4 FPGA开发板与OpenMV摄像头模块相结合的方式，构建起高度集成化的硬件平台，为机械臂控制系统提供了坚实且强大的硬件支撑，确保系统运行的稳定性与高效性。依托FPGA平台的核心优势，项目通过并行处理、统一通信接口及共享数学运算模块等创新策略，实现了资源的高效利用与IP复用，不仅优化了系统整体性能，更有效降低了硬件成本与能源消耗，达成了性能与成本的平衡。在控制策略层面，项目创新性地将CNN模型的精准目标物体分类能力与逆运动学的精确关节角度求解技术相结合，让机械臂在完成目标识别的同时实现精准动作控制，大幅提升了系统的智能决策水平。针对传统机械臂控制指令繁琐的问题，项目对抓取动作指令集进行优化重构，将原本复杂的多条指令精简为四条核心指令，通过精准调整PWM值与时间参数即可完成完整抓取动作，同时引入竖直状态作为复位指令，有效降低了机械臂的转动误差，显著提升了操作精度与运行可靠性。
【获奖情况】
（1） 全国大学生集成电路创新创业大赛-职业技能赛项 ，“基于紫光同创 FPGA 的智能图像采集与处理系统”，国家级一等奖
（2） 第七届全国大学生嵌入式芯片与系统设计竞赛，“命题式FPGA设计”，国家级二等奖
（3） 全国青年科普创新大赛，“智能物流机器人”，辽宁省三等奖
（4） 高校电气电子工程创新大赛， “自主目标识别抓取系统的设计与实现”，辽宁省三等奖
（5） 软件著作权，“机械臂分拣系统 V1.0”
【指导教师简介】
丛国涛：副教授，集成电路设计与集成系统专业教师，校级大创指导教师。 2017-2024 年获得学科竞赛优秀指导教师金牌 1 次，银牌 25次，铜牌 1 次。多次指导过大学生创新创业项目（其中包括 3次国家级，24次省级）。主持和参与过多个横向项目，项目进款总额 100余万元。