要让机器人走直线，可以通过编程控制陀螺仪模块和编码器模块来实现。以下是一些基本步骤和代码示例：
读取陀螺仪数据
陀螺仪模块可以测量机器人的角度和姿态。通过读取陀螺仪的数据，可以获取机器人当前的倾斜角度，并根据这个角度进行修正，使机器人保持直线行走。
读取编码器数据
编码器模块可以测量电机的旋转角度和速度。通过编程读取编码器模块的数据，可以获取电机旋转的角度和转速，从而控制机器人走直线。
PID控制
使用PID（比例-积分-微分）算法可以实现更精确的直线控制。PID算法可以根据陀螺仪的偏差值计算出控制电机的输出，从而使机器人保持直线行走。
```python
import time
import pymotor
PID控制器参数
Kp = 1.0 比例系数
Ki = 0.1 积分系数
Kd = 0.01 微分系数
陀螺仪和编码器初始化
gyro = pymotor.Gyroscope()
encoder = pymotor.Encoder()
目标角度（假设为0度）
target_angle = 0
误差变量
error = 0
last_error = 0
while True:
读取陀螺仪数据
current_angle = gyro.read()
计算误差
error = target_angle - current_angle
计算PID输出
output = Kp * error + Ki * last_error + Kd * (error - last_error)
控制电机
encoder.set_speed(output)
更新上一次误差
last_error = error
延时
time.sleep(0.01)
```
标定陀螺仪数据
为了提高精度，可以在静止时对陀螺仪进行多次采样，然后求平均值，得出偏移量，并进行标定。
```python
import time
import pymotor
陀螺仪初始化
gyro = pymotor.Gyroscope()
静止时采样500次
samples = 500
sum_angle = 0
for _ in range(samples):
sum_angle += gyro.read()
计算平均角度
average_angle = sum_angle / samples
标定陀螺仪数据
gyro.calibrate(average_angle)
```
通过以上步骤和代码示例，可以实现一个基本的陀螺仪走直线系统。根据实际需求，可以进一步优化PID参数和传感器数据融合算法，以提高机器人的行走精度和稳定性。