本文翻译自 CARA 2.0 — Aaed Musa，原载于 Hacker News。

序言：从”绞盘驱动器小哥”到毕业设计

2024年5月31日，Aaed Musa 上传了一期名为《用绳索制作高精度减速器》的视频，展示了一种叫做 capstan drive（绞盘驱动器）的特殊减速机构。没想到这期视频直接爆了，他也因此被网友冠以”绞盘驱动器小哥”的称号。直到今天，这仍是他播放量最高的视频，每天还有大量邮件和私信询问绞盘驱动器的事情。

大约一年后，他创建了 CARA——一台使用绞盘驱动的四足机器人。又过了一年，CARA 2.0 诞生了。这个项目特别之处在于，它是 Aaed 的本科毕业设计（Senior Design Project）。考虑到他从高中起就痴迷于制造四足机器人，用自己最拿手的项目来结束大学生涯，再合适不过了。

他和团队的目标很明确：打造一台低成本（<$1000）、轻量（<20 lbs）且耐用的四足机器人，让爱好者和研究人员都能负担得起。

低成本动态执行器：机器人设计的第一块基石

执行器（Actuator）是机器人最基础也最核心的机电组件，同时也是成本和性能的主要决定因素。要在 $1000 以内造出一台四足机器人，从执行器入手是必然的选择。

好消息是，低成本动态执行器的蓝图已经在线上有大量文档了。Ben Katz 在开发 MIT Mini Cheetah 时开创了先河，他在论文《A Low Cost Modular Actuator for Dynamic Robots》中详细记录了设计思路。Katz 推广了 Quasi Direct Drive (QDD，准直驱) 执行器的概念——将高扭矩无刷电机（通常具有大气隙半径）、低减速比变速箱（通常低于 10:1）和 FOC（磁场定向控制）控制器结合在一起，实现位置、速度和扭矩控制。

QDD 的名字来源于低减速比能够保留直驱执行器的诸多优势：高效率、高透明度和可反向驱动性（backdriveability）。

从左到右：高扭矩 BLDC 电机、9:1 行星齿轮箱、FOC 控制器

执行器硬件选型

CARA 1.0 的每个执行器成本约 $250，其中 BLDC 电机占 32%，FOC 控制器占 60%。要把成本压到 $50-$60，难度相当大。经过大量调研，团队找到了合适的方案：

CARA 1.0 方案（昂贵）：

• Eagle Power 8308 BLDC 电机：$80，340g，KV 90，实测堵转扭矩 1.67 Nm
• ODrive S1 FOC 控制器：$150，支持 12-48V，持续电流 40A

CARA 2.0 方案（便宜）：

• TYI 5008 BLDC 电机：仅 $18！160g，KV 335，实测堵转扭矩 0.421 Nm
• MKS XDrive Mini FOC 控制器：$41，支持 12-56V，持续电流 60A

TYI 5008 是一款极为便宜的中国产无刷电机，价格仅为 CARA 1.0 所用电机的 1/4。令人惊喜的是，它的质量还不错——使用了弧形磁铁和平衡胶。XDrive 控制器性价比更高，同样是 ODrive S1 的 1/4 价格，但额定电压和电流反而更高！

不过便宜也有便宜的代价，后面会讲到。

重新绕线：一场”关节炎速通”

TYI 电机最大的问题是 KV 值太高（即扭矩常数 Kt 太低，单位电流产生的扭矩小）。最简单的解决办法是使用高减速比齿轮箱，但 QDD 执行器必须用低减速比。

于是团队决定重新绕线（rewinding）来降低 KV 值。Aaed 在拆解电机后发现，原厂绕线留有大量空间。这些电机最初是为无人机设计的，低绕线密度意味着高 KV 值和高转速。

原厂绕线参数：

• Delta（三角形）接线方式
• 22 匝/槽
• 单股 22 AWG 漆包线

目标是将 KV 从 335 降到 100。具体方案：

1. 改用 Star（星形）接线——相同绕线下，星形接线的 KV 是三角形接线的 1/√3
2. 使用单股 24 AWG 漆包线——太粗塞不下足够的匝数，太细需要多股并联同样占空间
3. 通过公式计算目标匝数：

目标匝数 = (原厂KV / 目标KV) × (1/√3) × 原厂匝数 = (335/100) × 0.577 × 22 ≈ 39 匝/槽

实际取 40 匝/槽（便于均匀分布）。

重绕后的结果令人满意：

一个有趣的发现：重绕后的电机重量与原厂完全一样。这说明你可以在不改变铜量的情况下，彻底改变电机的特性。

个人感悟： 电机重绕是一个被低估的技能。对于做机器人硬件的朋友来说，理解电机绕线原理（星形 vs 三角形、匝数与 KV 的关系）可以帮助你用极低成本获得高性能的定制电机。这也是中国制造的电机特别适合 DIY 改造的原因——便宜、可修改空间大。

便宜控制器的问题排查

XDrive Mini 控制器虽然便宜又强大，但问题也一堆。Aaed 坦言：当你花 $150 买 ODrive S1 时，你不仅仅在买硬件，还在买 UI、文档和持续的技术支持。便宜的替代品？这些统统没有。

XDrive 本质上是 ODrive 3.6 的单轴克隆版，外形模仿 ODrive S1。核心问题是通信——UART 模式一切正常，但 CAN bus 不行。

对于高自由度机器人来说，UART 是不够用的。Teensy 4.1 MCU 只有 8 个 UART 端口，最多控制 8 个电机，而四足机器人需要 12 个。CAN bus 才是机器人领域首选的通信协议。

经过大量排查——更换循环频率、降低心跳和消息速率以减轻总线拥堵、尝试 ODrive 开源固件的各个版本——都没有解决通信不稳定的问题（电机有时运行一分钟就断连，有时能跑一小时）。

最终，Aaed 在网上找到了 Mohammad Marshid，他为 XDrive 创建了自定义固件，能够发送编码器反馈。Aaed 联系了他，Mohammad 还帮忙添加了电流反馈功能。问题终于解决——这些板子只能使用其原生固件才能正常工作。

教训： 在机器人项目中，通信问题的排查往往是耗时最多的环节。选择硬件时，不仅要看参数和价格，还要考虑社区支持、文档质量和固件稳定性。

绞盘驱动器关节测试

电机和控制器的问题解决后，下一步是制造单个关节测试台。

驱动器设计类似之前的绞盘驱动器：一个小鼓轮通过张紧绳索带动大鼓轮旋转。参数如下：

• 重量：470g (1 lb)
• 减速比：9.6:1
• 峰值扭矩：12 Nm
• 运动范围（ROM）：120°

关于绞盘驱动器的设计，Aaed 分享了一个重要心得：追求精确的减速比是徒劳的。他曾花了大量时间推导方程来精确计算鼓轮直径，但公式总是不能通用。正确的方法是：确定目标减速比，用数学估算鼓轮直径，然后通过实际测量计算实际减速比（Δ输出轴位置 / Δ电机轴位置）。

绳索使用了 Dyneema DM20（最低蠕变的绳索），具体是 1mm Mastrant-M 双编绳，抗拉强度 100 kg，工作载荷 30 kg。这次还增加了预拉伸步骤，帮助消除松弛，减少安装后的张紧调整量。

单关节总成本约 $80，略高于目标范围，但仍然相当实惠。

单腿设计

有了单个关节，接下来自然是设计一条完整的腿。

CARA 1.0 的经验告诉团队，同轴五连杆（coaxial 5-bar linkage） 设计是最理想的，因为相比标准四足腿部设计，每个连杆承受的载荷更小。而且大多数四足机器人不使用这种设计，让 CARA 独树一帜。同轴五连杆与绞盘驱动器堪称绝配——Aaed 认为这是用绞盘驱动器制造 3-DOF（三自由度）腿部最紧凑的方式。

设计优化方向：

1. 减少镜像零件：CARA 1.0 用了大量镜像零件，组装时容易混淆。这次团队决定让所有腿完全相同。（后来证明这个决定带来了问题，后文详述）
2. 减少螺丝数量：能用 2 个螺丝固定的地方就不用 4 个。螺丝增加成本、重量和组装时间
3. 去掉冗余约束：过度约束（overconstraining）看似无害，实则不然。就像四条腿的桌子——其实只需三条腿就能完全约束，第四条腿反而可能在桌面不平整时导致晃动
4. 使用更薄的轴承：腿部有很多径向约束的零件，轻量轴承对减重效果显著

单腿总重量：1.47 kg (3.24 lbs)。

五连杆比例的学问

CARA 1.0 的上下连杆比是 1:2，当时只是凭感觉选的。这次团队用 MATLAB 仿真分析了理想比例，发现 1:1 的比例能提供最大的运动范围。但 1:1 看起来有点怪，最终选择了 2:3 的比例，兼顾运动范围和美观。

从 TPU 脚到壁球脚

CARA 2.0 腿部最大的性能改进是用壁球（squash ball）取代了 TPU 材质的脚垫。TPU 脚垫只是柔性塑料，缺乏弹性和抓地力。壁球则兼具弹性和抓地力，而且超级便宜。MIT Mini Cheetah 和 Stanley 等高性能四足机器人也使用了壁球。

壁球有四种硬度等级：蓝点（入门）、红点（进阶）、单黄点（比赛）、双黄点（职业）。团队选择了最硬、弹性最小的双黄点壁球。

由于壁球脚无法放在五连杆枢轴的中心（像 TPU 脚那样），需要重新推导逆运动学（IK）方程。关于学习推导 IK 方程，Aaed 的建议是：

看起来很难，其实不然。只是很繁琐，容易出错。我从没用过超过初中几何的知识来推导 IK 或 FK 方程。任何复杂的机器人结构都可以分解成一系列三角形。我只看过 James Bruton 关于 IK 的视频就学会了基本原理。

整机组装

机器人结构设计

基于 CARA 1.0 的经验，2.0 版本做了多项改进：

1. 电子设备集中化：CARA 1.0 的电子设备分置前后两个舱，需要大量长线缆连接。2.0 版本改为顶部电子箱（e-box），大大简化了布线。e-box 还让电池能放置在机器人重心位置
2. 瘦身：1.0 被网友吐槽像”哈巴狗”或”奶牛”（Aaed 表示他讨厌哈巴狗），将电子设备从中间移到顶部显著减小了宽度
3. 3D 打印替代碳纤维管：CARA 1.0 的框架使用碳纤维管，成本很高。2.0 版本改用全 3D 打印结构

重量对比：

• CARA 1.0：31.41 lbs (14.25 kg)，尺寸 630 × 457 × 428 mm
• CARA 2.0：18.2 lbs (8.26 kg)，尺寸 521 × 353 × 425 mm

重量几乎减半！CARA 2.0 全部使用 PLA 材料，在 Bambu Lab A1 和 X1C 上打印。

电子系统

CARA 2.0 的电路原理图出奇地简单——所有电子元件都可以直接购买，在万用板上组装，不需要定制 PCB。

一个重要发现是 CAN bus 的正确接线方式：设备必须以总线方式连接（每个设备连接前后设备），两端各需要 120Ω 终端电阻（CAN H 和 CAN L 之间），总电阻 60Ω。

机器人领域的”幽灵问题”出了名的多，所以尽量减少潜在故障点至关重要。正确接线虽然看起来繁琐，但在关键时刻能帮你省去大量调试时间。

步态编程

机器人采用 trot（对角步态）——对角线上的两条腿同时迈步，始终保持至少两条腿着地以维持稳定。

步态序列分为四个阶段：

1. Pre-loop：机器人收到行走指令后，先调整腿部位置准备进入循环
2. Loop：持续运行的核心循环，直到收到停止指令
3. Continuous loop：循环内的子序列，除非收到停止指令否则一直运行
4. Post-loop：退出循环后完成当前步伐的收尾动作

步态轨迹使用摆线（cycloid）曲线——Aaed 在 CARA 1.0 上试验了多种轨迹后，发现摆线的步态最自然。

一个令人头疼的设计缺陷

初步行走测试中发现了一个奇怪的问题：机器人每次直线行走时都会向左偏转。CARA 1.0 从没出现过这个问题。

团队尝试了各种软件补偿方案（让两侧腿迈出不同步幅），但问题依旧。最终根因分析揭示了一个物理层面的缺陷：

还记得前面提到的”让所有腿完全相同”的设计决策吗？问题就在这里。当左右腿完全相同时，脚实际上并不是垂直朝下的——总是有一个微小的角度偏移。这导致左右两侧产生不对称的力，从而造成步态偏转。

想象一下你的左腿朝后而不是朝前，你大概也很难走直线。

修复方案：重新设计前后腿和左右腿，使其对称。值得注意的是，如果使用强化学习（Reinforcement Learning）来训练步态，理论上可以让机器人在不对称的腿部结构下学会走直线（迪士尼的 Olaf 机器人就是这么做的），但最好还是从设计上保证平衡。

转向优化

CARA 1.0 的转向速度慢得离谱。一位粉丝指出原因：转向时脚的步进方向是直接侧向，而不是 45° 角方向。正确的方法是——转向时机器人实际上是在一个圆上旋转，每只脚应该沿着圆的切线方向迈步。

动态稳定性改进

CARA 1.0 的动态稳定性方案有一个致命的逻辑缺陷：使用 IMU 测量倾斜角度，然后让机器人旋转一个等大反向的角度。问题在于，当机器人旋转后，IMU 测量变为 0°，机器人又回到原位，如此循环——实际上机器人根本没动。

正确的方法是让机器人移动重心，使其始终保持在支撑腿之间。就像人类走斜坡时会自然前倾以避免后仰一样。CARA 2.0 通过三角学计算确定重心偏移量，实现了有效的动态稳定性。

最终规格

总结

CARA 2.0 虽然没有完全达成 $1,000 的成本目标，但 $1,450 对于一台功能完整的四足机器人来说仍然非常出色。成本比 CARA 1.0 砍了一半，同时保留了动态功能并在多个方面有所提升。

Aaed 坦诚地指出了一些未完成的工作，最主要的是基于强化学习的步态训练——手动编写步态序列的时代已经过去，现在的趋势是在仿真中训练后部署到硬件上。不过他已经决定结束这个项目，转向新的挑战。

关于未来，Aaed 表示他几乎不会再使用绞盘驱动器了。为什么？因为绞盘驱动器虽然在很多方面表现出色，但组装友好性太差，需要极高的精度才能制造。这也解释了为什么绞盘驱动器没有在工业界广泛应用——”我已经做过了，体验过了，接下来的机器人将使用市售执行器。”

关键收获：

• 低成本机器人不是梦——通过精心的选型和改造（如电机重绕），可以大幅降低成本
• 硬件设计中的”对称性”比”一致性”更重要——有时候看似简化设计的决定（让所有零件相同）反而会引入问题
• 通信协议的选择和调试在机器人项目中至关重要，不要低估
• 绞盘驱动器是一个有趣的技术方向，但工业应用仍面临组装精度的挑战
• 对于爱好者和研究者来说，$1,500 以下的四足机器人已经可以实现相当不错的动态性能