此项目用作帮助用户实现Mercury系列机型(A1/B1/X1)的手臂跟随效果
PTP模式是机械臂默认的控制方法，机械臂以0的起始\终止速度运动到目标位置，适用于绝大部分的应用场景
其速度规划曲线如下：
当连续调用PTP接口时，可以看到在运动衔接处存在速度的启停：
使用以下接口可切换至PTP模式，其中MovJ表示坐标运动时执行非直线轨迹，MovL表示坐标运动时执行直线轨迹
set_movement_type(0) #MovJ非直线运动
set_movement_type(1) #MovL直线运动（默认）
在PTP模式下支持多点位的缓存，控制器会依次执行缓存的运动指令
CP模式支持连续的轨迹、速度控制
其速度规划曲线如下，可以看到在运动衔接处速度未降到零：
使用以下接口可切换至CP模式
set_movement_type(4) #CP
在CP模式下不支持多点位的缓存，控制器会始终执行最新一条运动指令，指令衔接不会导致机械臂停止，而是在原速度的基础上继续规划
FUSION模式不是一个通用的控制模式，它是为了适配VR遥操作、外骨骼跟随等应用场景的高速响应模式，在CP模式中我们可以做到运动指令的速度衔接，但由于无法严格控制指令的运动时间，可能会出现机械臂响应速度较慢的情况
为了解决联动场景中的延迟问题，FUSION模式严格限制了指令的运动周期，用户可规定运动指令的执行时间，每一段的周期T是可控的，周期的控制优先级高于位置：
使用以下接口可切换至FUSION模式
基于位置环的融合规划,适用于对位置精度要求高的场景，适用于VR控制
set_movement_type(2) #pos
基于速度环的融合规划，适用于对位置精度要求低的的应用场景，适用于外骨骼联动等应用场景！
set_movement_type(3) #speed
注意，在速度环模式下，机器会跟随采样点位的差分速度而不是实际位置！
开启融合模式后，使用以下接口开始速度融合控制
send_angles(angles, time)
send_coords(coords, time)
其中angles\coords表示目标位置，time表示控制周期（单位为7ms），例如：
send_angles([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 3)
表示在3个周期（3*7=21ms）内抵达[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]位置
本文提供的速度融合接口适用于带位置采样器的应用场景，采集器以固定采样周期采集位置数据并下发给机械臂，从而实现机械臂跟随
mouse.py 坐标跟随
mouse_joint.py 角度跟随
在上述脚本中，我用鼠标作为采样器模拟了MercuryA1跟随的应用场景，用户移动鼠标采集位置信息，通过调用速度融合接口即可实现机械臂的跟随效果
mouse.py 双臂坐标跟随
用户可基于此框架进行VR坐标控制的功能开发
MercuryControl.py 外骨骼跟随主程序
exoskeleton_api.py 外骨骼控制库
在上述脚本中，外骨骼作为采样器，用户通过转动外骨骼关节采集关节信息，通过调用速度融合接口即可实现机械臂的跟随效果
1.若在指定周期内无法抵达目标位置，则会运动到周期内的最远距离
2.若在机械臂执行完指定周期后仍未收到新的运动指令，则会以最大减速度减速至静止
3.速度环的采样频率建议小于100Hz
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由于规则2的限制，采样器的采样频率需高于执行频率，否则当机械臂内部点位缓存为空时，会发生急停引发卡顿 (采样周期可通过脚本中的time.time()得到，执行周期为见第2章速度融合接口说明,一般情况下建议采样周期为10~20ms，执行周期为TIME>=3(3*7=21ms))
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在位置环的融合控制下，机械臂对位置高度敏感，若采样器采集到的点位差分速度不平滑，例如存在急停和急启动的情况，会导致执行卡顿 （大部分情况建议使用速度环控制，除非你对精度要求很高，并且了解规划的加减速知识）
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在速度环的融合控制下，机械臂通过采样器的差分速度控制运动趋势，若采样频率过高(>100hz)则可能导致差分速度过小，引发执行卡顿 (加10ms延迟即可)
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由于规则1的限制，位置模式下可能出现位置误差 (多次发送目标位置即可消除该误差)
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在速度环的融合控制下，由于接口存在速度的映射关系，机械臂会出现位置的累积误差 (中断联动控制，待机械臂停止后重新调用融合接口，机械臂会自动校准位置误差)