Klipper3D微步漂移问题分析与解决方案
2025-05-23 03:02:13作者:乔或婵
问题概述
在Klipper3D固件的Z轴探测操作中,发现了一个长期存在的微步漂移问题。该问题会导致在连续探测过程中,触发位置与停止位置之间存在微步级别的差异,这种差异会随着探测次数的增加而累积,最终影响打印质量,特别是床面网格补偿的准确性。
问题表现
当使用高分辨率Z轴(如TR8*4导螺杆,步进角1.8度,64微步)和较快的探测速度(如3mm/s)时,每次探测操作都会产生1个微步的漂移。这种漂移会不断累积,导致:
- 床面网格补偿数据出现系统性误差
- 第一层打印高度不一致
- 打印几何形状失真
- 多轴校准结果不准确
技术背景
Klipper3D的探测机制包含两个关键参数:
- ENDSTOP_SAMPLE_TIME:端停止采样时间
- ENDSTOP_SAMPLE_COUNT:端停止采样次数
这些参数原本是为了解决老式打印机端停止信号噪声问题而设计的,采样机制会在触发后继续运行(ENDSTOP_SAMPLE_COUNT - 1)次采样,以确保触发信号的可靠性。
问题根源
经过深入分析,发现问题出在MCU_endstop.home_wait()函数的实现上。该函数返回触发时间,但没有考虑端停止过采样带来的延迟。具体表现为:
- 触发位置(trig_pos)来自压缩步数
- 停止位置(halt_pos)来自迭代求解器(使用stepper.get_mcu_position())
- 两者之间的差异被错误地添加到stepper.get_commanded_position()
这种实现导致了每次探测都会产生微步级别的误差积累。
解决方案
核心开发者提出了修正方案,主要修改点在klippy/mcu.py文件中:
- 添加_oversample_ticks变量来跟踪过采样时间
- 在_build_config方法中计算并存储sample_ticks
- 修改home_wait方法,在返回时间时考虑过采样延迟
该修正确保:
- 单MCU探测中,trig_pos和halt_pos保持一致
- 多MCU探测中,仍能正确反映通信延迟带来的"过步"
影响范围
该问题影响所有使用以下配置的用户:
- 高分辨率Z轴(小导程螺杆或高微步设置)
- 较快探测速度
- ENDSTOP_SAMPLE_COUNT大于1(默认值为4)
特别影响依赖精确Z轴定位的功能,如:
- 床面网格补偿
- Z轴校准
- 第一层高度控制
- 多轴同步校准
验证结果
经过社区成员测试验证:
- 修正后微步漂移现象完全消失
- 床面网格补偿准确性显著提高
- 多轴校准结果更加稳定可靠
技术建议
对于暂时无法升级固件的用户,可采取以下临时解决方案:
- 降低微步设置(如从64降至16)
- 减小探测速度
- 设置ENDSTOP_SAMPLE_COUNT=1(牺牲噪声过滤)
但建议尽快应用官方修正,以获得最佳打印效果。
总结
这个长期存在的微步漂移问题的发现和解决,体现了开源社区协作的力量。它不仅解决了困扰用户多年的打印精度问题,也为Klipper3D的持续改进提供了宝贵经验。建议所有受影响用户及时更新固件,以获得更稳定、更精确的打印体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C086
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python057
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0136
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
472
3.49 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
暂无简介
Dart
719
173
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
213
86
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.27 K
696
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1
基于golang开发的网关。具有各种插件,可以自行扩展,即插即用。此外,它可以快速帮助企业管理API服务,提高API服务的稳定性和安全性。
Go
22
1