开发环境的搭建

1 使用环境

​ myCobot 320 for Raspberry Pi版本自带Ubantu（V-18.04）系统，内置了Python、myStudio、myBlockly、ROS、OpenCV以及驱动库，所以无需下载开发软件和安装开发环境（额外的Python库需自行安装），只需要准备一台显示器连接机械臂即可。

2 开发环境

​ 因为myCobot 320 for Raspberry Pi版本内置开发环境，直接使用即可。

以下是myCobot 320 for Raspberry Pi版本支持的开发环境和使用教程：

• 2.1 基于 Blockly 的开发使用 myBlockly体现拖拽式编程的思想，是一个图形化编程软件、可视化工具，用户可以通过拖曳模块，来构建代码逻辑，过程很像搭积木，可直接查看 myblockly使用案例 。

  

• 2.2 基于 RoboFlow 开发使用 RoboFlow 操作系统是 大象协作型机器人 的操作系统，提供了人机交互界面（它的功能有坐标控制、角度控制、io控制、轨迹录制、夹爪控制等）。由于 RoboFlow 操作系统在示教器中运行，用户可以利用示教器这个载体，进行手动操作机器人、编程和其他操作，可直接查看 简单使用案例。

  

• 2.3 基于 Python 开发使用 我司产品对于python的支持较为友好，对于pythonAPI库的开发也日益完善，通过python能对机器人的关节角度，坐标，夹爪等多方面进行操控，选择性较多,可直接查看 使用案例。

  

• 2.4 基于 ROS 开发使用 ROS 是开源的，是用于机器人控制的一种后操作系统，或者说次级操作系统。通过ROS，我们能够在虚拟环境中实现对机械臂的仿真控制。我们将通过 rviz 平台实现对机械臂的可视化，并使用多种方式对我们的机械臂进行操作；通过moveit 平台进行机械臂行动路径的规划和执行，达到自由控制机械臂的效果。具体可查看 使用案例 和moveit的使用。

  

3 固件的更新

myCobot 320 for Raspberry Pi版本内置myStudio,直接使用即可。