ESP32 + MimiClaw 架构下的 BLDC 无刷电机控制与智能机器人开发

WiFi 开启会占用一定资源，高实时控制建议适度使用。双核任务需合理分配，避免电机控制被阻塞。传感器采样频率不宜过高，防止系统过载。固件烧录前务必断开电机电源，防止短路烧板。

软件与控制逻辑

Arduino 环境必须安装正确的 ESP32 板级支持包。MimiClaw 任务调度不能滥用延时函数（delay）。机器人动作必须加保护逻辑，防止失控伤人。无刷电机必须缓启动，避免瞬间大电流冲击。

安全规范

无刷电机动力强，测试时必须做好防护。机械结构必须稳固，防止高速旋转伤人。调试时建议降低电流/功率，避免意外。长期运行注意散热，驱动与电机过热会触发保护停机。

实战代码案例

结合 MimiClaw 的 AI 智能体架构与 ESP32 的嵌入式控制能力，我们可以构建出具备'大脑'（云端 LLM 决策）和'小脑'（本地实时运动控制）的 BLDC 机器人。以下提供三个实际运用程序参考代码案例，分别对应自然语言指令解析、基于长期记忆的个性化巡航以及边缘侧多模态感知与主动上报。

案例一：自然语言指令解析与 BLDC 运动控制

这是 MimiClaw 最基础也最核心的应用。用户通过聊天界面发送自然语言指令（例如：'去厨房巡逻'），ESP32 接收文本，调用 LLM 解析为具体的运动参数（线速度、角速度），并通过 BLDC 的 FOC 算法执行。

#include <WiFi.h>
#include <WebSocketsClient.h>
#include <SimpleFOC.h>

// --- MimiClaw 通信配置 ---
const char* ws_host = "your_mimiclaw_server_ip";
const uint16_t ws_port = 8080;
WebSocketsClient webSocket;

// --- BLDC 硬件定义 ---
BLDCMotor motorL(7);
BLDCMotor motorR(7);

// --- 运动状态变量 ---
float target_v = 0.0;
float target_w = 0.0;

void setup() {
  Serial.begin(115200);
  // 1. 初始化电机
  motorL.init();
  motorL.initFOC();
  motorR.init();
  motorR.initFOC();
  // 2. 连接 MimiClaw 服务端 (WebSocket)
  webSocket.begin(ws_host, ws_port, "/ws");
  webSocket.onEvent(webSocketEvent);
}

void loop() {
  // 3. 处理 AI 通信
  webSocket.loop();
  // 4. 本地运动控制循环 (高频)
  motorL.loopFOC();
  motorR.loopFOC();
  
  // 差速运动学解算
  float vL = target_v - (target_w * 0.2); // 0.2 为轮距/2
  float vR = target_v + (target_w * 0.2);
  motorL.move(vL);
  motorR.move(vR);
  delay(10);
}

// --- MimiClaw 消息回调 ---
void webSocketEvent(WStype_t type, uint8_t* payload, size_t length) {
  if (type == WStype_TEXT) {
    // 假设收到的是 JSON 格式：{"action": "move", "v": 1.0, "w": 0.5}
    String json = (char*)payload;
    if (json.indexOf("stop") > 0) {
      target_v = 0;
      target_w = 0;
      sendReply("收到，已停止。");
    } else if (json.indexOf("forward") > 0) {
      target_v = 1.0;
      target_w = 0;
      sendReply("正在前进。");
    }
    // LLM 可以自动将'去厨房'翻译为一系列 move 指令
  }
}

void sendReply(String msg) {
  webSocket.sendTXT("{\"msg\": \"" + msg + "\"}");
}

案例二：基于长期记忆（Local Memory）的个性化巡航

MimiClaw 的一大特色是本地持久化记忆（存储在 Flash 中的 MEMORY.md 或 USER.md）。本案例中，机器人能记住用户定义的'兴趣点'。用户说：'这里是客厅'，机器人记录坐标；下次用户说：'回客厅'，机器人读取记忆并导航。

#include <Preferences.h>

Preferences preferences;

// --- 记忆结构 ---
struct Waypoint {
  char name[20];
  float x;
  float y;
};
Waypoint savedLocation;
bool hasLocation = false;

// --- 简易里程计 ---
float current_x = 0.0;
float current_y = 0.0;

void setup() {
  preferences.begin("robot-memory", false);
  // 1. 读取长期记忆
  if (preferences.isKey("living_room_x")) {
    savedLocation.x = preferences.getFloat("living_room_x");
    savedLocation.y = preferences.getFloat("living_room_y");
    hasLocation = true;
    Serial.println("记忆加载：已找到'客厅'坐标。");
  }
}

void loop() {
  // 模拟接收 AI 指令
  String ai_command = checkAICommand(); // 伪代码
  if (ai_command == "save_current_as_living_room") {
    // 2. 写入记忆
    preferences.putFloat("living_room_x", current_x);
    preferences.putFloat("living_room_y", current_y);
    Serial.println("记忆更新：客厅位置已保存。");
  } else if (ai_command == "go_to_living_room") {
    if (hasLocation) {
      // 3. 调用导航算法
      navigateTo(savedLocation.x, savedLocation.y);
    }
  }
  updateOdometry(); // 更新里程计
  delay(10);
}

void navigateTo(float tx, float ty) {
  // 简单的 P 控制器导航
  float dx = tx - current_x;
  float dy = ty - current_y;
  float dist = sqrt(dx*dx + dy*dy);
  if (dist > 0.1) {
    // 发送给电机控制层
    // motor_target = ...
  }
}

案例三：边缘侧多模态感知与主动心跳上报

MimiClaw 支持心跳服务和工具调用。机器人不仅仅是被动接收指令，还能利用 ESP32 的 GPIO 读取传感器（超声波、IMU），并通过 AI 判断是否需要主动上报。例如，检测到障碍物过近或电池电压低时，主动向用户发送飞书/Telegram 消息。

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

#define ULTRASONIC_PIN 34
#define BATTERY_PIN 35

MPU6050 mpu;

// --- 心跳与状态上报 ---
unsigned long lastHeartbeat = 0;
const unsigned long HEARTBEAT_INTERVAL = 5000; // 5 秒一次心跳

void setup() {
  // 初始化传感器
  Wire.begin();
  mpu.initialize();
}

void loop() {
  // 1. 传感器数据采集 (边缘感知)
  int distance = analogRead(ULTRASONIC_PIN); // 简化读取
  float battery = analogRead(BATTERY_PIN) * (3.3 / 4095.0) * 2.0; // 分压计算
  
  // 2. 主动触发逻辑 (AI 工具调用的前置判断)
  if (distance < 200) {
    sendAlertToUser("警告：前方检测到障碍物，请求指令！");
    // 此时 AI 可能会回复 "后退并旋转扫描"
  }
  if (battery < 10.5) {
    sendAlertToUser("电量低，请求返航充电。");
  }
  
  // 3. 心跳服务
  if (millis() - lastHeartbeat > HEARTBEAT_INTERVAL) {
    // 发送 JSON 状态包给 MimiClaw 服务端
    // {"status": "active", "bat": 11.5, "pos": "hallway"}
    sendHeartbeat();
    lastHeartbeat = millis();
  }
  delay(100);
}

void sendAlertToUser(String msg) {
  // 通过 WebSocket 或 HTTP POST 发送高优先级消息
  Serial.println("主动上报：" + msg);
  webSocket.sendTXT("{\"type\": \"alert\", \"content\": \"" + msg + "\"}");
}

关键技术解读

1. '大脑'与'小脑'的分离架构

在 MimiClaw + ESP32 的组合中，ESP32 扮演'小脑'和'感官'。它不负责复杂的语义理解（这是云端 LLM 的事），而是专注于高频的实时任务：读取传感器、运行 FOC 算法控制 BLDC 电机、维持 WebSocket 连接。这种分工让几十元的芯片也能运行复杂的 AI 机器人。

2. 纯 C 实现与低功耗优势

MimiClaw 的核心优势是去除了 Linux 和 Node.js 依赖，纯 C 语言实现。这意味着 ESP32 可以以极低的功耗（约 0.5W）24/7 运行。对于移动机器人来说，这极大地延长了续航时间，使其可以像家电一样长期插电或电池待机，随时响应唤醒。

3. 本地持久化记忆（Local-First Memory）

案例二展示了 MimiClaw 的记忆系统。不同于传统的云端对话，MimiClaw 将用户偏好、地图关键点以文本形式（如 Markdown）存储在 ESP32 的 Flash 中。这使得机器人即使断网重启，也不会'失忆'，能够保留对环境的认知，这是实现长期自主作业的关键。

4. 工具调用与主动交互

案例三体现了 AI Agent 的主动性。ESP32 不仅仅是执行器，还是感知器。通过心跳机制和传感器阈值判断，机器人可以主动触发'工具'（如发送警报、记录日志）。这种'感知 - 思考 - 行动'的闭环，让机器人从'遥控玩具'进化为'智能助理'。

5. 多平台无缝集成

MimiClaw 架构天生支持多平台。通过 ESP32 的 WiFi 模块，机器人可以轻松接入飞书、Telegram 等即时通讯软件。这意味着用户不需要开发专门的 APP，直接在常用的聊天软件里就能控制机器人，甚至通过 AI 对话的方式让机器人执行复杂的 BLDC 运动序列。

基础与进阶示例

为了更直观地展示控制流程，这里补充几个更基础的独立功能案例，帮助理解底层逻辑。

基础：BLDC 无刷电机启停 + 调速

通过 ESP32 输出 PWM，控制无刷电机启动、停止、线性调速。适用于风力小车、电动工具、涵道风扇。

#include <MimiClaw.h>

// 定义无刷电调 / 驱动引脚
#define BLDC_PIN 16
MimiClaw robot;
int speed = 0; // 速度 0~255

void setup() {
  Serial.begin(115200);
  robot.init(); // MimiClaw 系统启动
  pinMode(BLDC_PIN, OUTPUT);
  Serial.println("BLDC 基础调速案例 Ready");
}

void loop() {
  robot.run(); // 必须运行，保证系统调度
  
  // 加速
  for (speed = 0; speed <= 255; speed += 5) {
    analogWrite(BLDC_PIN, speed);
    Serial.print("速度：");
    Serial.println(speed);
    delay(50);
  }
  delay(1000);
  
  // 减速
  for (speed = 255; speed >= 0; speed -= 5) {
    analogWrite(BLDC_PIN, speed);
    Serial.print("速度：");
    Serial.println(speed);
    delay(50);
  }
  delay(1000);
}

进阶：超声波避障机器人

MimiClaw 自主决策，遇到障碍自动停止电机，离开后恢复。适用于智能小车、巡检机器人。

#include <MimiClaw.h>
#include <NewPing.h>

#define TRIG_PIN 5
#define ECHO_PIN 18
#define BLDC_PIN 16
#define MAX_DISTANCE 200

NewPing sonar(TRIG_PIN, ECHO_PIN, MAX_DISTANCE);
MimiClaw robot;

void setup() {
  Serial.begin(115200);
  robot.init();
  pinMode(BLDC_PIN, OUTPUT);
  Serial.println("MimiClaw 避障机器人 Ready");
}

void loop() {
  robot.run();
  delay(50);
  int distance = sonar.ping_cm(); // 获取距离
  Serial.print("距离：");
  Serial.println(distance);
  
  if (distance < 15 && distance > 0) {
    // 危险 → MimiClaw 智能停止
    analogWrite(BLDC_PIN, 0);
    Serial.println("【危险】停止电机");
    delay(300);
  } else {
    // 安全 → 匀速运行
    analogWrite(BLDC_PIN, 160);
  }
}

扩展：WiFi 手机 APP 远程控制

MimiClaw 开启 WiFi 服务器，手机网页 / APP 远程控制无刷电机启停、调速。适用于远程机器人、智能家居。

#include <MimiClaw.h>
#include <WiFi.h>
#include <WebServer.h>

#define BLDC_PIN 16
const char* ssid = "你的 WiFi 名称";
const char* pwd = "你的 WiFi 密码";
WebServer server(80);
MimiClaw robot;
int speed = 0;

void handleRoot() {
  String html = "<h1>MimiClaw 远程 BLDC 控制</h1>";
  html += "<a href=\"/speed?val=100\">低速</a><br>";
  html += "<a href=\"/speed?val=200\">高速</a><br>";
  html += "<a href=\"/stop\">停止</a>";
  server.send(200, "text/html", html);
}

void setSpeed() {
  if (server.hasArg("val")) {
    speed = server.arg("val").toInt();
    analogWrite(BLDC_PIN, speed);
  }
  server.redirect("/");
}

void stopMotor() {
  speed = 0;
  analogWrite(BLDC_PIN, 0);
  server.redirect("/");
}

void setup() {
  Serial.begin(115200);
  robot.init();
  pinMode(BLDC_PIN, OUTPUT);
  WiFi.begin(ssid, pwd);
  while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) delay(500);
  
  server.on("/", handleRoot);
  server.on("/speed", setSpeed);
  server.on("/stop", stopMotor);
  server.begin();
}

void loop() {
  robot.run();
  server.handleClient();
}

总结

MimiClaw（迷你小龙虾）+ ESP32 + Arduino BLDC 是一套高性能、高集成、高易用、高可靠的嵌入式机器人开发平台。它将强大硬件、智能大脑、无刷动力、简易开发完美结合，既能满足教学实验、DIY 创客需求，也能支撑竞赛机器人、科研项目、自动化设备开发。其最大价值在于：让复杂的无刷机器人控制，变得简单、稳定、可量产。