In the field of mechatronics, different types of robotic arms are used for various applications. Control of robotic arms from a distance is required in certain situations, such as hazardous environments. The purpose of this thesis was to investigate the feasibility, speed, and accuracy of the movement of a robotic arm following the movement of one handheld Inertial Measuring Unit (IMU). The assessment of accuracy was determined through experiments with pre-established movements and examined responses from the arm. The robot arm has four degrees of freedom and is controlled by integrating and filtering the IMU data to obtain the linear position, and inverse kinematics are used to obtain the arm joint angles required to reach the position. The robotic arm was constructed using Solid Edge 3D CAD, 3D printed in PLA plastic. After construction electronic components were connected and assembled. The programs were implemented in MATLAB, and the data was processed and transferred through the Arduino Integrated Development Environment (IDE). The results indicate that the robotic arm demonstrates good capability in executing given coordinates. The accuracy of the IMU-based position tracking is inconsistent and not suitable for all applications. The system's total speed for reading and executing movements is found to be satisfactory, but improvements in precision are necessary for more demanding implementations. The primary causes of errors in the system are attributed to the precision of the measuring device, manufacturing deviations, and limitations in the IMU calculation. This study contributes to the understanding of linear position tracking using inertial sensors, filtering techniques, and communication between microcontrollers, providing insights for future research and development in the field. / Inom området mekatronik används olika typer av robotarmar för olika tillämpningar. Kontroll av robotarmar på avstånd krävs i situationer som farliga miljöer. Syftet med denna avhandling var att undersöka genomförbarhet, hastighet och rörelseprecision hos en robotarm som följer rörelsen av en handhållen tröghetsmätningsenhet (IMU). Bedömningen av noggrannheten fastställdes genom experiment med förutbestämda rörelser och undersökta svar från armen. Robotarmen har fyra frihetsgrader och styrs genom att integrera och filtrera IMU-data för att erhålla den linjära positionen, och inverskinematik används för att erhålla de nödvändiga armledsvinklarna för att nå positionen. Robotarmen konstruerades med hjälp av Solid Edge 3D CAD, 3D-utskrivet i PLA-plast och elektroniska komponenter monterades. Programmen implementerades i MATLAB och data bearbetades och överfördes via Arduino Integrated Development Environment. Resultaten visar att robotarmen har god förmåga att utföra givna koordinater, men noggrannheten i IMU-baserad positionsspårning är inkonsekvent och inte lämplig för alla tillämpningar. Systemets totala hastighet för att läsa av och utföra rörelser anses vara tillfredsställande, men förbättringar av precisionen är nödvändiga för mer krävande implementeringar. De främsta orsakerna till fel i systemet tillskrivs precisionen hos mätinstrumentet, tillverkningsavvikelser och begränsningar i IMU-beräkningen. Denna studie bidrar till förståelsen av linjär positionsspårning med tröghetssensorer, filtreringstekniker och kommunikation mellan mikrokontroller, vilket ger insikter för framtida forskning och utveckling inom området.

Many hexapods and other robots struggle with walking in uneven terrain, this is due to their lack of sensory feedback. This is the problem aimed to be solved by introducing a sensory feedback loop that measures the current over the servos. By doing this one could know whether or not the leg is in contact with the ground. If a successful sensor can be made, this method could be implemented on any hexapod that uses servos and inverse kinematics for their locomotion to enable them to walk in uneven terrain. With the complete system in place most of what was expected from the system was achieved. HEXA can indeed walk in uneven terrain where the terrain had the maximum height difference of ±2.3 cm, as seen in the video linked in appendix B. It also can detect when a leg has contact with the ground but due to low servo quality the walking could not be tested to its full extent. / Många hexapoder och andra robotar har svårigheter att gå i ojämn terräng, detta är på grund av hur de inte har någon form av senosoråterkoppling. Detta är problemet som siktas på att lösas genom att introducera en sensor återkopplings slinga som mäter stömmen över de olika servon. Genom att implementera detta kan en få reda på om benet har kontakt med marken eller ej. Om en lyckas senor kan skapas, skulle denna metod kunna implementeras till vilken annan hexapodal robot som använder sig av servos och inverse kinematik för sin framdriving. Med det kompletta systemet integrerat uppfylls nästan allt som var förväntad. HEXA kan gå i en ojämn terräng med den maximala höjdsillnaden av ±2.3 cm, som sett i videon i appendix B. Samt kan den märka av när ett av benen är i marken, men på grund av den låga servokvaliteten kunde inte gången testas till sin fulla förmåga.

This report will cover the work involved in building a quadruped robot which should to a certain extent resemeble a four-legged mammal. The introduction will present information related to what has inspired the project, purpose/aim, specifications, limitations and research questions. Most important in the introduction are probably the purpose/aim and research questions. Mainly, the goal was to have the robot be able to self-balance and later also be able to walk to some degree if possible. The first research question concerns how well a PID controller would affect the stability of the robot and the second question is about answering if referencing a fourlegged mammal is a good idea when building a quadruped robot. Theory and methods were combined and written as one chapter. This way relevant information could be provided in the appropriate places as the method for creating the robot was described. The chapter dives into the primary parts of the robot which are the choice of components, construction, inverse kinematics and last but not least the code including the implementation of a PID. The results show that PID regulation improves stability and performance, but PI regulation actually performed the best. Furthermore, the question regarding referencing a four-legged mammal remains inconclusive even though the model was sufficient for the task.