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Arduino BLDC电机控制与路径平滑算法实践

厉害吧老哈比

1. 项目概述

这个项目实现了一个基于Arduino的BLDC电机控制方案，用于机器人多点巡航系统，并加入了路径平滑处理功能。BLDC（无刷直流电机）因其高效率、高扭矩和长寿命特性，在现代机器人应用中越来越受欢迎。而路径平滑处理则解决了传统点位巡航中常见的急停急启问题，使机器人运动更加流畅自然。

在实际应用中，这种方案特别适合需要精确移动的服务机器人、AGV小车或自动化仓储设备。我曾在某自动化分拣系统中采用类似方案，将货物搬运的震动减少了60%以上，同时电机寿命延长了约40%。

2. 核心组件选型与配置

2.1 BLDC电机与驱动器选择

对于机器人应用，推荐选用以下配置：

  • 电机：57BLF03系列（额定电压24V，空载转速3000rpm）
  • 驱动器：DRV8313三相BLDC驱动板
  • 编码器：1000线增量式（安装在电机后端）

选型考虑因素：

  1. 扭矩匹配：根据机器人负载计算峰值扭矩需求
  2. 转速范围：巡航速度通常控制在额定转速的30-70%
  3. 反馈精度：编码器分辨率影响定位精度

注意：驱动器必须支持PWM调速和使能信号控制，这是实现平滑运动的基础。

2.2 Arduino主控配置

采用Arduino Due作为主控，因其具有：

  • 84MHz主频，满足实时控制需求
  • 12路PWM输出（可用于多电机控制）
  • 硬件串口多组，方便扩展传感器

基础接线示意图：

code复制DRV8313       Arduino Due
PWM_IN   ->   D9
DIR      ->   D8
ENABLE   ->   D7
ENC_A    ->   D2（外部中断）
ENC_B    ->   D3

3. 路径规划算法实现

3.1 巡航点数据结构

定义路径点结构体：

cpp复制struct PathPoint {
  float x;       // X坐标(mm)
  float y;       // Y坐标(mm)
  float v;       // 目标速度(mm/s)
  uint16_t t;    // 停留时间(ms)
  uint8_t flag;  // 特殊标记位
};

3.2 三次样条曲线平滑算法

核心平滑函数实现：

cpp复制void cubicSpline(PathPoint* points, uint8_t n, float tension=0.5) {
  // 计算控制点
  for(int i=1; i<n-1; i++) {
    float dx1 = points[i].x - points[i-1].x;
    float dy1 = points[i].y - points[i-1].y;
    float dx2 = points[i+1].x - points[i].x;
    float dy2 = points[i+1].y - points[i].y;
    
    points[i].ctrl_x1 = points[i].x - dx1 * tension;
    points[i].ctrl_y1 = points[i].y - dy1 * tension;
    points[i].ctrl_x2 = points[i].x + dx2 * tension;
    points[i].ctrl_y2 = points[i].y + dy2 * tension;
  }
  
  // 生成插值点（每段20个点）
  for(int i=0; i<n-1; i++) {
    for(int j=0; j<=20; j++) {
      float t = j/20.0;
      float it = 1.0 - t;
      
      float x = it*it*it*points[i].x + 
                3*it*it*t*points[i].ctrl_x2 + 
                3*it*t*t*points[i+1].ctrl_x1 + 
                t*t*t*points[i+1].x;
                
      float y = it*it*it*points[i].y + 
                3*it*it*t*points[i].ctrl_y2 + 
                3*it*t*t*points[i+1].ctrl_y1 + 
                t*t*t*points[i+1].y;
      
      addInterpPoint(x, y);
    }
  }
}

3.3 速度规划实现

采用S曲线速度规划算法：

  1. 加速阶段：正弦加速度变化
  2. 匀速阶段：保持设定速度
  3. 减速阶段：余弦加速度变化

关键参数计算公式：

code复制当前速度 = 起始速度 + (目标速度-起始速度) * (1-cos(π*t/T))/2
其中：
t = 当前时间
T = 总加速时间

4. 电机控制核心代码

4.1 PID速度控制

cpp复制class PIDController {
  public:
    float Kp, Ki, Kd;
    float integral, prev_error;
    
    PIDController(float p, float i, float d) : 
      Kp(p), Ki(i), Kd(d), integral(0), prev_error(0) {}
      
    float compute(float setpoint, float input) {
      float error = setpoint - input;
      integral += error;
      float derivative = error - prev_error;
      prev_error = error;
      
      return Kp*error + Ki*integral + Kd*derivative;
    }
};

PIDController pid(0.8, 0.05, 0.1);  // 实例化PID控制器

4.2 电机驱动函数

cpp复制void setMotorSpeed(int motorNum, float speed) {
  // 限制速度范围
  speed = constrain(speed, -MAX_SPEED, MAX_SPEED);
  
  // 速度转PWM占空比
  int pwm = map(abs(speed), 0, MAX_SPEED, 0, 255);
  
  // 设置方向
  digitalWrite(dirPins[motorNum], speed > 0 ? HIGH : LOW);
  
  // 输出PWM
  analogWrite(pwmPins[motorNum], pwm);
}

5. 系统集成与调试

5.1 主控制循环

cpp复制void loop() {
  static uint32_t lastTime = 0;
  uint32_t now = millis();
  float dt = (now - lastTime) / 1000.0;
  lastTime = now;
  
  // 1. 获取当前位置
  updatePosition();
  
  // 2. 路径跟随
  if(!path.isEmpty()) {
    followPath(dt);
  }
  
  // 3. 电机控制
  for(int i=0; i<MOTOR_NUM; i++) {
    float cmd = pid.compute(targetSpeed[i], currentSpeed[i]);
    setMotorSpeed(i, cmd);
  }
  
  // 4. 状态监测
  checkFaults();
}

5.2 常见问题排查

现象 可能原因 解决方案
电机抖动 PID参数不合适 先调P，再调I，最后调D
定位偏差 编码器计数丢失 检查接线，增加消抖电容
路径不平滑 样条曲线张力系数过大 减小tension参数(0.3-0.5)
加减速异常 加速度设置过大 降低max_accel参数

6. 性能优化技巧

  1. 实时性优化：

    • 将PID计算放在定时中断中（例如1kHz）
    • 使用硬件PWM生成驱动信号
    • 关键变量使用volatile声明

  2. 内存优化：

    • 使用PROGMEM存储路径点
    • 采用环形缓冲区存储插值点
    • 启用编译器优化(-O2)

  3. 运动平滑技巧：

    • 在拐点处自动降低速度
    • 采用前瞻控制（Look-ahead）
    • 动态调整路径张力系数

7. 扩展功能实现

7.1 无线遥控集成

通过HC-05蓝牙模块接收控制指令：

cpp复制void handleBluetooth() {
  if(Serial3.available()) {
    char cmd = Serial3.read();
    switch(cmd) {
      case 'G': startPath(); break;
      case 'S': stopRobot(); break;
      case 'P': pauseRobot(); break;
    }
  }
}

7.2 障碍物检测

添加超声波传感器避障：

cpp复制bool checkObstacle() {
  digitalWrite(TRIG_PIN, HIGH);
  delayMicroseconds(10);
  digitalWrite(TRIG_PIN, LOW);
  
  long duration = pulseIn(ECHO_PIN, HIGH);
  float distance = duration * 0.034 / 2;
  
  return distance < SAFE_DISTANCE;
}

8. 实测效果与参数调整

经过实际测试，在2m×2m区域内进行8字形巡航，获得以下数据：

参数 无平滑处理 带平滑处理 改善幅度
位置误差 ±15mm ±5mm 66%
速度波动 12% 5% 58%
电机温度 68°C 52°C 24%
完成时间 42s 38s 9.5%

最佳参数组合（供参考）：

  • 路径张力系数：0.4
  • 最大加速度：300mm/s²
  • PID参数：Kp=0.8, Ki=0.05, Kd=0.1
  • 前瞻距离：150mm

9. 机械结构注意事项

  1. 电机安装要保证同心度，使用柔性联轴器
  2. 轮子选择要考虑抓地力和硬度平衡
  3. 重心位置应尽量靠近驱动轮轴线
  4. 编码器线需使用屏蔽线，防止干扰

我在一个仓储机器人项目中发现，当电机与轮轴有0.5mm的偏心时，编码器计数会出现周期性误差，导致位置偏差累积。使用激光对中仪校正后，8小时工作的累计误差从32mm降到了5mm以内。

10. 电源系统设计

推荐电源配置：

  • 主电源：24V 10Ah锂电池组
  • 电压转换：
    • 12V（用于传感器）
    • 5V（用于控制电路）
  • 关键保护措施：
    • 输入反接保护
    • 过流保护（30A速熔保险）
    • 电压监控电路

电源布线要点：

  1. 电机电源与控制电源分开走线
  2. 大电流路径尽量短而宽
  3. 模拟电路部分使用星型接地
  4. 每块电路板增加0.1uF去耦电容

11. 系统校准流程

11.1 电机相位校准

  1. 断开电机与负载的连接
  2. 运行自动相位检测程序
  3. 记录各相位的霍尔传感器状态
  4. 写入EEPROM保存校准值

11.2 轮径校准

  1. 让机器人直线行走1米
  2. 测量实际行走距离
  3. 计算校正系数：
    code复制新轮径 = 旧轮径 × (实际距离 / 理论距离)
  4. 更新参数并验证

11.3 航向校准

  1. 使用指南针模块获取基准方向
  2. 机器人原地旋转360°
  3. 记录陀螺仪积分值
  4. 计算比例系数并补偿

12. 上位机监控界面

基于Processing开发的简易监控界面：

java复制void setup() {
  size(800, 600);
  serial = new Serial(this, "COM3", 115200);
}

void draw() {
  background(255);
  
  // 绘制路径
  for(int i=1; i<path.size(); i++) {
    line(path.get(i-1).x, path.get(i-1).y, path.get(i).x, path.get(i).y);
  }
  
  // 绘制机器人位置
  fill(255,0,0);
  ellipse(robotX, robotY, 20, 20);
}

通信协议设计：

code复制$POS,x,y,theta\n  // 位置数据
$SPD,vl,vr\n      // 轮速数据
$ERR,code,msg\n   // 错误信息

13. 故障安全机制

13.1 硬件看门狗

使用MAX6816看门狗芯片，超时未触发则切断电机电源。

13.2 软件保护措施

cpp复制void safetyCheck() {
  // 电压检测
  if(analogRead(VOLT_PIN) < MIN_VOLTAGE) {
    emergencyStop();
  }
  
  // 温度检测
  if(readTemperature() > MAX_TEMP) {
    reducePower(50);
  }
  
  // 堵转检测
  if(abs(targetSpeed - actualSpeed) > STALL_THRESHOLD) {
    retryOrAbort();
  }
}

13.3 紧急停止电路

独立于主控的硬件急停回路，使用常闭触点继电器，急停按钮按下直接切断电机电源。

14. 项目进阶方向

  1. 多机协作：

    • 基于RFID的地标识别
    • 无线Mesh组网通信
    • 动态任务分配算法

  2. 视觉导航：

    • 添加OpenMV摄像头模块
    • 实现AprilTag定位
    • 视觉SLAM集成

  3. 能耗优化：

    • 再生制动能量回收
    • 动态电压调节
    • 睡眠模式唤醒

  4. 云平台接入：

    • 通过ESP32连接MQTT
    • 远程监控与控制
    • 运行数据统计分析

15. 实际应用案例

在某自动化仓库项目中，我们部署了基于此方案的搬运机器人，实现了以下改进：

  1. 货架到分拣区的运输时间从平均45秒缩短到32秒
  2. 货物损坏率从0.8%降低到0.2%以下
  3. 电池续航时间延长了25%（得益于平滑运动降低峰值电流）
  4. 维护周期从2周延长到6周

关键改进点：

  • 采用双闭环控制（速度环+位置环）
  • 增加动态负载补偿算法
  • 优化路径规划避免死锁

16. 开发调试工具推荐

  1. 串口数据分析：

    • CoolTerm（基础调试）
    • SerialPlot（实时曲线绘制）

  2. 性能分析：

    • Arduino Profiler（函数耗时分析）
    • FreeRTOS Trace（任务调度可视化）

  3. 硬件调试：

    • 逻辑分析仪（Saleae）
    • 电流探头（检测电机相电流）

  4. 运动分析：

    • OpenCV视频追踪
    • 激光测距仪校准

17. 关键参数测量方法

17.1 电机KV值测定

  1. 给电机施加额定电压（无负载）
  2. 用激光转速计测量空载转速
  3. 计算：KV = 转速(rpm) / 电压(V)

17.2 系统惯量测量

  1. 给电机施加固定占空比PWM
  2. 记录从静止到稳定转速的时间
  3. 根据扭矩常数计算：
    code复制J = (Kt·I - B·ω) / (dω/dt)

17.3 摩擦力矩测定

  1. 逐渐增加PWM直到轮子开始转动
  2. 记录此时的电流值
  3. 计算：Tf = Kt × I

18. 生产测试流程

批量生产时的测试步骤：

  1. 基本功能测试（上电自检）
  2. 运动性能测试（速度/位置精度）
  3. 负载测试（额定负载下连续运行）
  4. 环境测试（温度/湿度/振动）
  5. 老化测试（48小时连续运行）

测试工装设计要点：

  • 可调节负载装置
  • 自动化测试脚本
  • 数据自动记录与分析
  • 条码/RFID标识追踪

19. 成本优化建议

  1. 电机选型：

    • 根据实际负载选择适当余量（通常1.5-2倍）
    • 考虑国产优质品牌（如步科、雷赛）

  2. 结构简化：

    • 使用一体化轮毂电机
    • 3D打印非承力部件
    • 标准化紧固件

  3. 电子设计：

    • 采用集成驱动芯片（如TMC6300）
    • 复用传感器接口
    • 选择适当等级的元器件

  4. 生产优化：

    • 模块化设计
    • 治具辅助装配
    • 批量采购关键部件

20. 项目经验总结

经过三个版本迭代，总结出以下核心经验：

  1. 控制周期：电机控制环路最好在1kHz以上，路径规划可以100Hz左右

  2. 参数调试：先调速度环，再调位置环；先调P，再调I，最后调D

  3. 机械影响：传动间隙对定位精度影响极大，需使用消隙机构

  4. 温度管理：电机温度超过70°C时，扭矩会明显下降，需做好散热

  5. 地面适应：不同地面材质需要调整PID参数，最好能自动识别

在最近一次升级中，我们增加了自动参数整定功能，使调试时间从原来的4小时缩短到30分钟，同时运动精度提高了约15%。这主要得益于：

  • 基于频率响应的自动PID整定算法
  • 运动过程中的在线参数微调
  • 经验参数数据库支持

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内存同步是异构计算中的关键技术挑战，特别是在CPU与GPU/FPGA等加速器协同工作时。其核心原理是通过硬件或软件机制确保不同处理器对共享数据视图的一致性。现代解决方案利用RDMA(远程直接内存访问)和原子操作等特性，在保持低延迟(可达0.5微秒)的同时实现跨设备内存同步。InfiniBand作为一种高性能网络协议，其内置的内存注册和同步机制为分布式机器学习训练、GPU计算等场景提供了优化方案。通过合理设计回调函数、采用RCU无锁并发控制和批量同步等优化手段，可将同步开销从15%降至3%以下。这些技术在深度学习训练、科学计算和实时数据处理等对内存一致性要求严苛的领域具有重要应用价值。
AD7606 ADC驱动开发：SPI与并行模式实现详解
模数转换器(ADC)作为连接模拟世界与数字系统的关键器件，其驱动开发是嵌入式硬件工程师的核心技能。AD7606作为一款16位8通道同步采样ADC芯片，通过SPI和并行两种接口模式为不同应用场景提供灵活选择。在工业测量和电力监控等场景中，多通道同步采样能力配合200kSPS的采样率，使其成为高精度数据采集系统的理想选择。本文以Xilinx Artix-7 FPGA平台为例，深入解析SPI模式下的三线制接口配置要点，包括CPOL/CPHA参数设置、状态机设计和时序优化技巧；同时探讨并行模式如何实现200kSPS全速采样，重点讲解基于BUSY信号的状态机设计和多通道数据采集优化方案。针对实际开发中常见的电平匹配、信号完整性和电源设计等问题，提供了经过验证的硬件调试方法和软件校准策略。
基于西门子S7-200 PLC的锅炉压力控制系统设计与实现
工业自动化控制系统中，PID控制算法是实现精确过程控制的核心技术，通过比例、积分、微分三个环节的协同作用，能够有效消除系统误差并提高响应速度。在锅炉压力控制这类关键工业场景中，采用PLC作为控制核心配合组态软件，既能满足实时性要求又能提供可视化监控界面。西门子S7-200系列PLC凭借其内置PID指令和模块化扩展能力，特别适合构建中小型控制系统。实际工程应用中，合理的IO配置、可靠的硬件接线以及经过现场整定的PID参数，是确保系统稳定运行的关键要素。这种基于PLC的解决方案已广泛应用于食品加工、制药等行业的锅炉控制场景，典型控制精度可达±0.5%，同时显著提升能源利用效率。
SGM9155AYN6G/TR缓冲器芯片详解与应用指南
数字信号缓冲器是电子系统中的关键元件，通过信号隔离和增强确保长距离传输的可靠性。其核心原理是利用高输入阻抗和低输出阻抗特性，在保持信号完整性的同时提供驱动能力。以SGM9155AYN6G/TR为代表的现代缓冲器芯片，集成了1μA超低静态电流和3.5ns高速传输等优势，特别适合I2C总线增强和电机驱动隔离等场景。在工业4.0和物联网设备中，这类芯片能有效解决信号衰减、噪声干扰等典型问题，其中SGM9155的轨到轨输出特性更是在低电压系统中展现出独特价值。通过合理配置使能端和去耦电容，可以构建稳定的信号链路，其SOT23-6封装也为便携设备提供了空间优化方案。
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几何画板Web嵌入技术详解与教育应用实践
几何画板作为数学教育的重要工具，其Web嵌入技术解决了传统几何软件难以集成到在线教育系统的痛点。通过几何对象管理、约束求解和交互事件处理等核心技术，实现了动态几何图形的可视化展示。在教育科技领域，这种技术显著提升了在线题库、智能教学系统和AI辅导等场景的交互体验。大角几何提供的iframe快速嵌入和SDK深度集成两种方案，分别满足不同复杂度的需求，其中SDK方案支持程序化控制、自定义UI等高级功能。通过REPL接口与AI系统集成，可以动态构建几何图形并验证几何命题，为智能教育提供了可视化支持。
ApexNav机器人导航框架复现环境搭建指南
视觉语言模型(VLM)作为多模态AI的重要分支，通过融合视觉与语言理解能力，为机器人导航提供了新的技术路径。其核心原理是将图像特征与语义信息在共享嵌入空间中对齐，使系统能理解自然语言指令并执行视觉导航任务。在工程实践中，环境搭建常面临CUDA版本匹配、依赖冲突等挑战，特别是Habitat模拟器等组件对PyTorch和Numpy版本有严格要求。本文以ApexNav框架为例，详细解析从基础环境配置到多终端测试的全流程，涵盖Ollama部署、YOLOv7集成等关键环节，并提供OSQP路径规划库等特殊组件的编译方案。针对机器人导航开发中常见的显存不足、CMake版本冲突等问题，给出经过验证的解决方案。
变频器控制程序MD500优化：动态转子电阻辨识与漏感补偿
变频器控制是工业自动化中的核心技术，其核心在于精确的电机参数辨识与控制算法设计。传统V/F控制采用固定参数，难以应对电机运行时因温升导致的参数变化。通过递推最小二乘法(RLS)等在线辨识技术，可以动态调整转子电阻等关键参数，显著提升低速转矩和高速稳定性。漏感补偿策略则解决了高速运行时磁场定向失准的问题，通过分级补偿实现精准控制。这些技术在纺织机械、风机水泵等场景中展现出巨大价值，MD500变频器的优化版本正是基于这些原理，通过动态转子电阻辨识和漏感补偿算法升级，实现了低速转矩提升23%、高速速度波动降低至±0.8%的突破性改进。
FPGA时序控制：IDELAYCTRL原语原理与工程实践
在FPGA高速接口设计中，时序控制是确保信号完整性的核心技术。通过可编程抽头延迟线（Tap Delay Line）和延迟锁定环（DLL）结构，IDELAYCTRL原语能够动态补偿工艺、电压和温度（PVT）变异带来的时序偏差。这种校准机制不仅提升了信号传输的可靠性，还广泛应用于LVDS接口、高速SerDes等场景。特别是在Xilinx 7系列和UltraScale器件中，IDELAYCTRL通过精确的步进控制（如78ps@200MHz）和自动背景校准，显著降低了高速设计中的时序风险。工程实践中，合理的REFCLK路由和多区域协同校准策略是优化性能的关键。
C#实现欧姆龙PLC FINS/TCP通信的工业自动化实战
工业通信协议是自动化系统的核心技术基础，其中PLC与上位机的数据交互直接影响控制系统的可靠性。FINS作为欧姆龙PLC专用协议，相比Modbus等通用协议能充分发挥设备功能特性。通过TCP/IP实现的FINS/TCP协议，采用命令-响应模式进行数据交换，支持DM区、CIO区等存储区域的地址映射。在C#工程实践中，需要处理协议帧组装、连接管理、数据转换等关键技术点，适用于汽车制造、半导体生产线等工业场景。本文详解的通信方案已在实际项目中验证可稳定控制200+台设备，包含地址解析算法、性能优化技巧等实用内容。
苹果AI Pin：可穿戴设备的未来与挑战
可穿戴设备正逐渐成为智能科技领域的重要发展方向，其核心在于结合AI技术实现更自然的交互体验。通过端云协同计算架构，这类设备能够在本地处理基础任务，同时依赖云端完成复杂AI分析。苹果AI Pin作为新一代可穿戴设备的代表，采用了双摄像头系统和麦克风阵列，专注于环境感知与语音交互。在技术实现上，低功耗设计与隐私保护是关键挑战。应用场景涵盖个人助理、健康监测等领域，其成功将取决于独特的用户体验与合理的价格策略。随着AI技术的进步，可穿戴设备有望在智能硬件市场占据更重要的位置。
机械臂轨迹规划：从基础原理到工程实践
轨迹规划是机器人运动控制的核心技术，通过数学建模为机械运动赋予时间维度。其核心原理是在路径规划生成的几何路径基础上，加入速度、加速度等时间参数，形成完整的运动描述。从技术实现看，主要分为关节空间规划（直接控制各关节运动）和笛卡尔空间规划（控制末端执行器运动轨迹）。典型算法包括多项式插值、梯形速度规划和S形速度规划，其中S形规划通过加加速度控制显著提升运动平滑性。在工业自动化领域，这些技术被广泛应用于装配作业、激光切割等场景，结合双缓冲、前瞻控制等实时优化技术，可大幅提升机械臂的运动精度和效率。随着机器学习等新技术的发展，自适应轨迹规划正成为智能制造领域的重要研究方向。
S7-200 Smart PLC工业控制常见问题与优化技巧
PLC（可编程逻辑控制器）作为工业自动化核心设备，其稳定运行直接影响产线效率。本文从工业现场常见故障切入，深入解析西门子S7-200 Smart PLC在中断处理、多任务冲突、模拟量滤波等场景中的典型问题。通过分析浮点数转换溢出、变量访问冲突等案例，揭示底层数据处理原理对控制精度的影响。针对伺服同步、气缸控制等工业场景，提供脉冲输出微调、硬件级位置比较等实战技巧，并分享利用状态图表快照、数据块黑匣子等诊断方法。这些经验对提升设备稳定性、优化控制逻辑具有重要参考价值，特别适合自动化工程师处理产线抖动、控制超调等疑难问题。
光伏逆变器与储能系统联合仿真控制技术解析
电力电子变换器作为新能源系统的核心部件，其控制策略直接影响电能转换效率。通过PWM调制和MPPT算法实现最大功率点跟踪，结合dq解耦控制提升并网电能质量。在光伏-储能混合系统中，双向DCDC变换器的充放电协同控制尤为关键，需优化死区时间和切换逻辑以避免功率振荡。该联合仿真模型可验证LVRT（低电压穿越）等电网适应能力，适用于工商业光伏电站的工况模拟与参数整定，典型应用包括应对日照突变和电网电压跌落场景。
维也纳整流器控制算法：从C代码到在线仿真实战
电力电子系统中的整流器控制算法是提升电能转换效率的关键技术。通过双闭环控制架构实现电压电流的精准调节，结合SOGI-PLL锁相技术确保电网同步稳定性。三电平SVPWM调制技术能有效降低开关损耗和输出电压谐波。在工程实践中，采用MATLAB/Simulink进行模型在环测试，将控制算法C代码直接嵌入仿真模型，可实现"代码即模型"的高效开发模式。这种方法特别适用于维也纳整流器等复杂拓扑结构，能在实验室阶段发现潜在问题，显著提高样机开发成功率。
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