“Arduino BLDC之使用加速度传感器控制机械臂的姿态”是一种通过惯性测量单元（IMU）中的加速度计作为主要或辅助反馈元件，结合无刷直流电机（BLDC）驱动，实现机械臂姿态感知、调整与稳定的技术方案。该系统利用加速度计检测重力分量或动态加速度，通过Arduino进行数据处理与控制算法运算，最终驱动BLDC关节执行动作。

一、主要特点
低成本高集成的姿态感知
利用MEMS加速度计（如MPU6050、ADXL345）体积小、功耗低、接口简单（I²C/SPI）的特点，可直接与Arduino兼容。这类传感器成本低廉（通常低于5美元），却能提供三轴加速度数据，非常适合资源受限的嵌入式项目。通过检测静态重力分量，可解算出机械臂连杆的倾角，为姿态控制提供基础反馈。
动态响应与振动监测
加速度传感器不仅能感知静态姿态，还能捕捉机械臂运动时的动态加速度和振动。这使得系统具备以下能力：
振动抑制：通过分析加速度频谱，识别电机转子不平衡、轴承磨损或安装松动等早期故障，并在控制算法中加入补偿。
冲击检测：当机械臂发生碰撞或受到剧烈冲击时，加速度计能迅速捕捉到异常峰值，触发紧急保护机制，如立即切断电机电源。
传感器融合与数据滤波
单独使用加速度计在动态环境中存在局限性（无法区分重力与线性加速度），因此该系统通常采用传感器融合技术。将加速度计与陀螺仪（提供高频动态数据）结合，通过互补滤波或卡尔曼滤波算法，估算出更准确的姿态角（如俯仰角、滚转角）。这种融合方案在Arduino上运行轻量级算法，既能保证实时性，又能提高姿态估计的稳定性。
闭环控制与安全监控
加速度传感器提供的姿态数据作为反馈信号，与目标姿态进行比较，通过PID等控制算法计算出控制量，驱动BLDC电机产生相应的力矩，使机械臂达到并维持目标姿态。此外，系统可实时监控机械臂的姿态安全，如检测到倾角超过安全阈值（如>15°），立即增强吸附力或停止运动以防坠落。
二、应用场景
工业设备振动监测与预测性维护
将加速度计安装于BLDC电机外壳或机械臂负载端，Arduino定期采集加速度RMS值或进行简单的FFT频谱分析。当振动能量异常升高时，系统可触发预警（如LED、蜂鸣器或无线通知），实现从“故障维修”到“预测性维护”的转变，减少停机时间。
仿生或攀爬机器人姿态安全监控
在垂直墙面作业的攀爬机器人中，实时监测机身是否偏离垂直面。若倾角超过安全阈值，立即增强吸附力或停止运动以防坠落。此外，在仿生机器人中，加速度计可用于监测关节运动状态，实现柔顺控制和步态调整。
人机交互与遥操作
用户佩戴加速度计模块，通过手臂姿态变化控制远端BLDC驱动的机械臂运动，实现“示教再现”或远程遥操作。这种应用在危险环境作业或康复训练中具有重要价值。
自平衡移动平台与无人机辅助稳定
虽然主要控制可能由专用飞控完成，但在Arduino原型机中，加速度计可用于自平衡小车或无人机的姿态粗调。例如，在起飞/降落阶段利用加速度计数据进行辅助稳定，或在紧急情况下检测姿态异常（如翻滚超限）并自动停桨。
三、需要注意的事项
动态环境下的姿态估计局限
纯加速度计无法用于高频动态姿态解算，因为线性加速度会污染重力矢量，导致姿态角计算错误。必须与陀螺仪进行数据融合，利用陀螺仪短期精度高和加速度计长期稳定的特点互补。在Arduino上应避免使用复杂的扩展卡尔曼滤波（EKF），推荐使用计算量小、代码简洁的互补滤波算法。
传感器的物理安装与校准
加速度计必须刚性固定于被测结构，避免软连接引入相位滞后或噪声。安装平面需与参考坐标系对齐，否则需进行安装误差补偿。上电时必须进行零偏校准，尤其是在静止状态下记录零偏（Offset），这对低成本传感器至关重要。
电源噪声与电磁兼容（EMC）
BLDC驱动产生的电磁干扰（EMI）可能耦合至传感器电源，导致数据跳动。建议加速度计使用独立的LDO稳压器（如AMS1117-3.3）供电，信号线远离电机动力线，必要时使用磁珠或RC滤波。在PCB设计中，模拟地与数字地应单点连接，减少噪声干扰。
温度漂移与长期稳定性
低成本MEMS传感器的温漂显著（如MPU6050零偏随温度变化可达10–20 mg/°C）。在高精度应用中，需进行温度补偿或定期在线校准。应避免将传感器安装在BLDC电机附近等发热源上，以防测量误差增大。
控制实时性与采样率匹配
姿态控制环通常需要较高的更新频率（如100Hz到1kHz）以保证响应性和稳定性。需合理设置Arduino的采样率，避免在主循环中频繁使用Serial.print()阻塞实时控制。使用Wire.setClock(400000)提升I²C通信速率，确保数据传输的实时性。
量程与灵敏度选择
根据应用场景选择合适的量程。静态倾角测量通常选择±2g或±4g量程即可；若需检测剧烈冲击或振动，则需选择±8g至±16g的高量程传感器。高灵敏度有利于小角度分辨，但易饱和，需在灵敏度和量程之间权衡。

1、可穿戴式手势控制机械臂

#include <MPU6050.h>
#include <Servo.h>
#include <Wire.h>

// MPU6050加速度计对象
MPU6050 mpu;
// 机械臂伺服电机数组
Servo shoulder, elbow, wrist;

// 校准参数
float offsetX = 0, offsetY = 0, offsetZ = 0;
const int CALIBRATION_SAMPLES = 100;

// PID控制器参数
float kp = 2.0, ki = 0.1, kd = 0.5;
float integralX = 0, integralY = 0, integralZ = 0;
float previousErrorX = 0, previousErrorY = 0, previousErrorZ = 0;

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  
  // 初始化IMU传感器
  Wire.begin();
  mpu.initialize();
  delay(100);
  
  // 校准加速度计零点
  calibrateSensor();
  
  // 绑定伺服电机到引脚
  shoulder.attach(9);
  elbow.attach(10);
  wrist.attach(11);
  
  // 初始位置设置
  setInitialPosition();
}

void loop() {
  static unsigned long lastUpdate = 0;
  const int CONTROL_PERIOD = 50; // 50ms控制周期
  
  if(millis() - lastUpdate >= CONTROL_PERIOD) {
    lastUpdate = millis();
    
    // 读取原始加速度数据
    int ax = mpu.getAccelerationX();
    int ay = mpu.getAccelerationY();
    int az = mpu.getAccelerationZ();
    
    // 转换为重力单位并去除偏移
    float accX = (ax / 16384.0) - offsetX;
    float accY = (ay / 16384.0) - offsetY;
    float accZ = (az / 16384.0) - offsetZ;
    
    // 计算倾斜角度（俯仰角Pitch & 横滚角Roll）
    float pitch = atan2(accX, sqrt(accY*accY + accZ*accZ)) * RAD_TO_DEG;
    float roll = atan2(accY, sqrt(accX*accX + accZ*accZ)) * RAD_TO_DEG;
    
    // PID控制计算目标角度
    float targetShoulder = processPID(pitch, 'S');
    float targetElbow = processPID(roll, 'E');
    
    // 执行运动学逆解
    calculateInverseKinematics(targetShoulder, targetElbow);
    
    // 更新伺服电机角度
    updateServoAngles();
    
    // 串口调试信息
    debugPrint(pitch, roll);
  }
}

void calibrateSensor() {
  // 采集静止状态下的数据求平均值作为零点
  for(int i=0; i<CALIBRATION_SAMPLES; i++) {
    offsetX += mpu.getAccelerationX();
    offsetY += mpu.getAccelerationY();
    offsetZ += mpu.getAccelerationZ();
    delay(10);
  }
  offsetX /= CALIBRATION_SAMPLES;
  offsetY /= CALIBRATION_SAMPLES;
  offsetZ /= CALIBRATION_SAMPLES;
}

float processPID(float error, char axis) {
  float derivative, integral;
  static float prevError[3] = {0}; // [S:0], [E:1], [W:2]
  static float integralTerm[3] = {0};
  
  switch(axis) {
    case 'S': // Shoulder轴索引0
      integral = constrain(integralTerm[0] += error, -100, 100);
      derivative = (error - prevError[0]) / CONTROL_PERIOD;
      prevError[0] = error;
      return kp*error + ki*integral + kd*derivative;
      
    case 'E': // Elbow轴索引1
      integral = constrain(integralTerm[1] += error, -100, 100);
      derivative = (error - prevError[1]) / CONTROL_PERIOD;
      prevError[1] = error;
      return kp*error + ki*integral + kd*derivative;
      
    default: return 0;
  }
}

void calculateInverseKinematics(float sp, float ep) {
  // 两自由度机械臂逆运动学求解
  float L1 = 15.0; // 上臂长度(cm)
  float L2 = 12.0; // 前臂长度(cm)
  
  // 限制输入角度范围
  sp = constrain(sp, -90, 90);
  ep = constrain(ep, 0, 160);
  
  // 三角函数求解关节角
  float cosTheta2 = (cos(sp*PI/180)*L1 + sin(sp*PI/180)*L2) / (L1 + L2);
  float theta2 = acos(cosTheta2) * 180/PI;
  float theta1 = sp - atan2((L2*sin(theta2*PI/180)), (L1 + L2*cos(theta2*PI/180))) * 180/PI;
  
  // 保存计算结果供后续使用
  currentAngles[0] = theta1;
  currentAngles[1] = theta2;
}

2、自适应平衡搬运机器人

#include <ADXL345.h>
#include <PID_v1.h>
#include <Stepper.h>

// ADXL345加速度计对象
ADXL345 adxl;
// 步进电机驱动器
Stepper motorX(200, 8, 9, 10, 11); // X轴步进电机
Stepper motorY(200, 12, 13, 14, 15); // Y轴步进电机

// PID控制器实例
double inputX, outputX, setpointX;
double inputY, outputY, setpointY;
PID pidX(&inputX, &outputX, &setpointX, 2.5, 0.8, 0.1, DIRECT);
PID pidY(&inputY, &outputY, &setpointY, 2.5, 0.8, 0.1, DIRECT);

// 负载检测变量
bool hasLoad = false;
float loadWeight = 0;

void setup() {
  Serial.begin(115200);
  
  // 初始化加速度计
  adxl.powerOn();
  adxl.setRate(RATE_100HZ);
  adxl.setRange(RANGE_2G);
  
  // 配置PID控制器
  pidX.SetMode(AUTOMATIC);
  pidY.SetOutputLimits(-100, 100);
  pidY.SetSampleTime(50);
}

void loop() {
  static unsigned long lastBalanceCheck = 0;
  const int BALANCE_INTERVAL = 100; // 100ms平衡检查周期
  
  if(millis() - lastBalanceCheck >= BALANCE_INTERVAL) {
    lastBalanceCheck = millis();
    
    // 读取三轴加速度数据
    int x = adxl.readAccelX();
    int y = adxl.readAccelY();
    int z = adxl.readAccelZ();
    
    // 转换为mg单位
    float accX = x / 256.0;
    float accY = y / 256.0;
    float accZ = z / 256.0;
    
    // 计算倾斜角度
    float tiltX = atan2(accY, sqrt(accX*accX + accZ*accZ)) * RAD_TO_DEG;
    float tiltY = atan2(accX, sqrt(accY*accY + accZ*accZ)) * RAD_TO_DEG;
    
    // 根据是否有负载调整PID参数
    adjustPIDParameters();
    
    // 设置目标倾角（理想状态为0°）
    setpointX = 0;
    setpointY = 0;
    
    // 反馈给PID控制器
    inputX = tiltX;
    inputY = tiltY;
    
    // 计算PID输出
    pidX.Compute();
    pidY.Compute();
    
    // 转换为步进电机脉冲数
    int stepsX = map(outputX, -100, 100, -200, 200);
    int stepsY = map(outputY, -100, 100, -200, 200);
    
    // 执行电机运动
    motorX.step(stepsX);
    motorY.step(stepsY);
    
    // 动态显示调试信息
    displayDebugInfo(tiltX, tiltY);
  }
}

void adjustPIDParameters() {
  // 根据负载重量自动调整PID增益
  if(hasLoad) {
    pidX.SetTunings(kp*1.5, ki*1.2, kd*1.8); // 重载时增加刚度
    pidY.SetTunings(kp*1.5, ki*1.2, kd*1.8);
  } else {
    pidX.SetTunings(kp, ki, kd); // 空载时恢复默认值
    pidY.SetTunings(kp, ki, kd);
  }
}

void detectLoadPresence() {
  // 通过压力传感器判断是否抓取物体
  int sensorValue = analogRead(A0);
  bool currentlyHolding = (sensorValue > THRESHOLD);
  
  // 状态变化处理
  if(currentlyHolding != hasLoad) {
    hasLoad = currentlyHolding;
    if(hasLoad) {
      loadWeight = estimateWeight(sensorValue);
      activateVacuumPump();
    } else {
      deactivateVacuumPump();
    }
  }
}

3、四旋翼搭载机械臂协同控制

#include <I2Cdev.h>
#include <MPU6050.h>
#include <Quaternion.h>
#include <Vector.h>

// MPU6050陀螺仪+加速度计对象
MPU6050 mpu;
// 四旋翼电机驱动
Adafruit_MotorShield shield;
AF_DCMotor motorFront(1), motorBack(2), motorLeft(3), motorRight(4);

// 姿态估计变量
Quaternion q;
VectorInt16 akh; // 加速度向量
float roll, pitch, yaw;

// 机械臂控制信号
servoCommand armCmd;

void setup() {
  Serial.begin(115200);
  
  // 初始化IMU设备
  Wire.begin();
  mpu.initialize();
  delay(100);
  
  // 初始化电机盾构
  shield.begin();
  setAllMotorsSpeed(0);
  
  // 启动姿态解算任务
  attachInterrupt(digitalPinToInterrupt(2), computeAttitude, RISING);
}

void loop() {
  static unsigned long lastControlCycle = 0;
  const int CONTROL_CYCLE_MS = 20; // 20ms控制周期
  
  if(millis() - lastControlCycle >= CONTROL_CYCLE_MS) {
    lastControlCycle = millis();
    
    // 获取当前姿态角
    getCurrentAttitude();
    
    // 根据飞行状态生成机械臂指令
    generateArmCommands();
    
    // 执行飞控算法
    performFlightControl();
    
    // 发送机械臂动作序列
    sendArmCommands();
  }
}

void computeAttitude() {
  // Madgwick滤波器实现快速姿态估计
  static float beta = 0.1; // 比例增益参数
  static float zeta = 0.001; // 积分增益参数
  
  // 读取陀螺仪数据
  int gx = mpu.getRotationX();
  int gy = mpu.getRotationY();
  int gz = mpu.getRotationZ();
  
  // 转换为弧度/秒
  float grx = gx * DEG_TO_RAD / 16.384;
  float cry = gy * DEG_TO_RAD / 16.384;
  float crz = gz * DEG_TO_RAD / 16.384;
  
  // Madgwick算法核心步骤
  float qDot1 = (q.w * grx) - (q.z * grx);
  float qDot2 = (q.w * cry) + (q.z * cry);
  float qDot3 = (q.w * crz) - (q.x * crz);
  
  // 梯度下降法优化四元数
  float gradNorm = sqrt(qDot1*qDot1 + qDot2*qDot2 + qDot3*qDot3);
  qDot1 -= beta * gradNorm * qDot1;
  qDot2 -= beta * gradNorm * qDot2;
  qDot3 -= beta * gradNorm * qDot3;
  
  // 更新四元数
  q.w += qDot1 * CONTROL_CYCLE_MS;
  q.x += qDot2 * CONTROL_CYCLE_MS;
  q.y += qDot3 * CONTROL_CYCLE_MS;
  q.z += qDot3 * CONTROL_CYCLE_MS;
  
  // 归一化四元数
  float norm = sqrt(q.w*q.w + q.x*q.x + q.y*q.y + q.z*q.z);
  q.w /= norm; q.x /= norm; q.y /= norm; q.z /= norm;
}

void performFlightControl() {
  // PID控制器参数
  float kpRoll = 0.5, kiRoll = 0.01, kdRoll = 0.2;
  float kpPitch = 0.5, kiPitch = 0.01, kdPitch = 0.2;
  float kpYaw = 0.3, kiYaw = 0.005, kdYaw = 0.1;
  
  // 误差计算
  float errRoll = desiredRoll - roll;
  float errPitch = desiredPitch - pitch;
  float errYaw = desiredYaw - yaw;
  
  // PID输出限制
  float outRoll = constrain(kpRoll*errRoll + kiRoll*integralRoll + kdRoll*derivativeRoll, -255, 255);
  float outPitch = constrain(kpPitch*errPitch + kiPitch*integralPitch + kdPitch*derivativePitch, -255, 255);
  float outYaw = constrain(kpYaw*errYaw + kiYaw*integralYaw + kdYaw*derivativeYaw, -255, 255);
  
  // 分配电机转速
  int frontMotor = outRoll + outPitch + outYaw;
  int backMotor = outRoll - outPitch + outYaw;
  int leftMotor = -outRoll + outPitch + outYaw;
  int rightMotor = -outRoll - outPitch + outYaw;
  
  // 应用安全限制
  frontMotor = constrain(frontMotor, 0, 255);
  backMotor = constrain(backMotor, 0, 255);
  leftMotor = constrain(leftMotor, 0, 255);
  rightMotor = constrain(rightMotor, 0, 255);
  
  // 设置电机速度
  motorFront.setSpeed(frontMotor);
  motorBack.setSpeed(backMotor);
  motorLeft.setSpeed(leftMotor);
  motorRight.setSpeed(rightMotor);
}

五点核心要点解读
传感器数据处理技术
数字滤波策略：
滑动平均滤波：连续采集N个样本取平均值抑制高频噪声
互补滤波：结合加速度计低频特性和陀螺仪高频特性
卡尔曼滤波：建立状态空间模型预测最优估计值
坐标系转换方法：
将机体坐标系转换为惯性坐标系的旋转矩阵：
R = |cosψ cosθ cosφ - sinψ sinφ|
|cosψ cosθ sinφ + sinψ cosφ|
|-cosψ sinθ |
其中ψ为偏航角，θ为俯仰角，φ为横滚角
姿态解算算法选
主流算法对比：
Mahony算法：计算量小适合嵌入式系统，但存在累积误差
Madgwick算法：收敛速度快，仅需少量参数调节
EKF扩展卡尔曼滤波：精度最高但计算复杂度高
关键参数调优技巧：
β参数控制滤波器带宽：β增大加快响应但降低抗噪能力
ζ参数影响阻尼特性：适当设置可减少振荡超调
采样频率匹配：需高于传感器最高有效频率2倍以上
机械臂运动学建模
正运动学示例：

function T = forwardKinematics(theta1, theta2)
    % D-H参数表
    alpha = [0, pi/2]; % 连杆扭角
    a = [L1, L2];       % 连杆长度
    d = [d1, d2];       % 关节偏移量
    theta = [theta1, theta2]; % 关节角度
    
    % 构建变换矩阵
    T0_1 = transrot(theta(1), alpha(1), a(1), d(1));
    T1_2 = transrot(theta(2), alpha(2), a(2), d(2));
    
    T = T0_1 * T1_2; % 总变换矩阵
end

逆运动学求解方案：
对于二自由度平面机械臂：
θ₂ = arccos((x² + y² - L₁² - L₂²)/(2L₁L₂))
θ₁ = atan2(y, x) - atan2(L₂sinθ₂, L₁+L₂cosθ₂)
考虑多解情况时优先选择肘部向上/向下的配置
实时控制系统设计
控制周期确定原则：
香农采样定理要求：f_control > 2*f_maximum_signal
典型机电系统时间常数约为10~100ms
建议控制周期设置为时间常数的1/10~1/5
中断优先级配置：

#pragma config ISR_PRIORITY = 1 // 最高优先级中断用于紧急停止
#pragma config ISR_SUBPRIORITY = 0 // 主控制循环次之

安全保护机制
失效保护措施：

<SafetyConstraints>
    <MaxAngularVelocity>90deg/s</MaxAngularVelocity>
    <EmergencyStopResponseTime>100ms</EmergencyStopResponseTime>
    <OvercurrentShutdownThreshold>5A</OvercurrentShutdownThreshold>
</SafetyConstraints>

冗余设计示例：
DualMCU Architecture:
Primary MCU负责核心控制算法
Secondary MCU监控主控制器状态
watchdog timer触发故障切换
双端口RAM实现数据同步

4、基于MPU6050的机械臂平衡补偿
功能：通过加速度计检测机械臂基座倾斜，驱动BLDC电机调整关节角度以维持平衡。

#include <Wire.h>
#include <MPU6050.h>
#include <Servo.h>

MPU6050 mpu;
Servo baseServo, shoulderServo;
float targetPitch = 0.0; // 目标俯仰角（水平）

void setup() {
  Wire.begin();
  mpu.initialize();
  baseServo.attach(9);  // 基座电机
  shoulderServo.attach(10); // 肩部电机
}

void loop() {
  sensors_event_t a, g, temp;
  mpu.getEvent(&a, &g, &temp);
  
  // 计算俯仰角（绕Y轴旋转）
  float pitch = atan2(-a.acceleration.x, sqrt(a.acceleration.y * a.acceleration.y + a.acceleration.z * a.acceleration.z)) * 180 / PI;
  
  // PID控制补偿（简化版，仅比例项）
  float Kp = 2.0;
  float error = targetPitch - pitch;
  int compensation = error * Kp;
  
  // 调整基座和肩部电机角度
  baseServo.write(90 + compensation);  // 基座反向补偿
  shoulderServo.write(90 - compensation/2); // 肩部协同调整
  
  delay(50); // 控制周期50ms
}

5、加速度计辅助的机械臂抓取定位
功能：通过加速度计检测机械臂末端振动，优化抓取时的稳定性。

#include <Wire.h>
#include <MPU6050.h>
#include <Servo.h>

MPU6050 mpu;
Servo gripperServo;
float vibrationThreshold = 0.5; // 振动阈值（m/s²）

void setup() {
  Wire.begin();
  mpu.initialize();
  gripperServo.attach(11); // 抓取电机
}

void loop() {
  sensors_event_t a, g, temp;
  mpu.getEvent(&a, &g, &temp);
  
  // 计算振动能量（X/Y轴加速度的合成）
  float vibration = sqrt(a.acceleration.x * a.acceleration.x + a.acceleration.y * a.acceleration.y);
  
  // 若振动超过阈值，暂停抓取并微调位置
  if (vibration > vibrationThreshold) {
    gripperServo.write(0); // 松开抓取
    delay(200); // 等待振动衰减
    // 此处可添加位置微调代码（如通过编码器反馈）
  } else {
    gripperServo.write(180); // 执行抓取
  }
  
  delay(20); // 快速采样
}

6、多传感器融合的机械臂姿态控制
功能：结合加速度计与陀螺仪（MPU6050内置），通过互补滤波实现高精度姿态估计，驱动BLDC电机调整机械臂角度。

#include <Wire.h>
#include <MPU6050.h>
#include <Servo.h>

MPU6050 mpu;
Servo elbowServo, wristServo;
float rollAngle = 0.0, pitchAngle = 0.0;
float dt = 0.01; // 采样周期10ms

void setup() {
  Wire.begin();
  mpu.initialize();
  elbowServo.attach(9);  // 肘部电机
  wristServo.attach(10); // 腕部电机
}

void loop() {
  static unsigned long lastTime = 0;
  if (millis() - lastTime >= 10) {
    lastTime = millis();
    
    sensors_event_t a, g, temp;
    mpu.getEvent(&a, &g, &temp);
    
    // 加速度计解算俯仰和横滚角
    float accelPitch = atan2(-a.acceleration.x, sqrt(a.acceleration.y * a.acceleration.y + a.acceleration.z * a.acceleration.z)) * 180 / PI;
    float accelRoll = atan2(a.acceleration.y, a.acceleration.z) * 180 / PI;
    
    // 陀螺仪积分（简化版，未处理漂移）
    static float gyroPitch = 0, gyroRoll = 0;
    gyroPitch += g.gyro.x * dt;
    gyroRoll += g.gyro.y * dt;
    
    // 互补滤波融合（α=0.98）
    pitchAngle = 0.98 * (pitchAngle + gyroPitch * dt) + 0.02 * accelPitch;
    rollAngle = 0.98 * (rollAngle + gyroRoll * dt) + 0.02 * accelRoll;
    
    // 驱动电机调整姿态
    elbowServo.write(90 + pitchAngle * 0.5); // 肘部补偿俯仰
    wristServo.write(90 + rollAngle * 0.3);  // 腕部补偿横滚
  }
}

要点解读
传感器融合必要性
纯加速度计在动态环境中易受线性加速度干扰（如机械臂加速运动时），需与陀螺仪通过互补滤波或卡尔曼滤波融合，以区分重力与运动加速度。例如案例3中，互补滤波权重α=0.98平衡了动态响应与静态稳定性。
实时性要求
机械臂姿态控制需高采样率（通常≥100Hz）。案例3通过millis()实现10ms控制周期，避免使用delay()阻塞主循环。对于高性能需求，建议使用硬件定时器中断（如Arduino的Timer1）。
噪声抑制与校准
MEMS传感器存在零偏和温漂。案例1中未显式处理，但实际应用需上电校准（静止状态下记录零偏）或运行前执行温度补偿算法。此外，低通滤波可抑制高频噪声（如案例5中的振动检测）。
执行机构选型
BLDC电机需支持闭环控制（如通过编码器或FOC算法），以实现高精度角度跟踪。案例1/3中假设电机已具备位置反馈能力，若使用普通ESC，需改用开环速度控制并降低控制带宽。
安全机制设计
机械臂需设置姿态超限保护（如案例4中targetPitch超出±30°时触发急停）、碰撞检测（通过加速度突变判断）及软启动策略（避免电机突然全功率启动导致机械冲击）。例如，可在案例6中添加：

if (abs(pitchAngle) > 45 || abs(rollAngle) > 45) {
  elbowServo.write(90); wristServo.write(90); // 紧急回中
  while(1); // 停机（或通过看门狗复位）
}

注意，以上案例只是为了拓展思路，仅供参考。它们可能有错误、不适用或者无法编译。您的硬件平台、使用场景和Arduino版本可能影响使用方法的选择。实际编程时，您要根据自己的硬件配置、使用场景和具体需求进行调整，并多次实际测试。您还要正确连接硬件，了解所用传感器和设备的规范和特性。涉及硬件操作的代码，您要在使用前确认引脚和电平等参数的正确性和安全性。