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[導(dǎo)讀]摘要:設(shè)計了一種新型的基于LeapMotion體感控制器的仿生機械臂交互控制系統(tǒng),利用LeapMotion體感控制器替代傳統(tǒng)的人機交互方式,采集手部數(shù)據(jù),將識別到的手勢動作經(jīng)過計算機分析處理后,通過無線傳輸?shù)姆绞浇o開發(fā)板傳送控制信息,進而控制機械臂模仿人手的動作。該機械臂便捷靈活、操作簡單,能廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域。

引言

仿生機械臂交互控制系統(tǒng)是指以體感手勢信息作為控制輸入的機械臂控制系統(tǒng),可實現(xiàn)人手對機械手臂的遠程操控、同步協(xié)調(diào)。在一些特殊場合,開發(fā)一個能進行規(guī)定動作的仿生機械臂交互控制系統(tǒng)具有極大的應(yīng)用價值。

1研究現(xiàn)狀

仿生機器手交互控制系統(tǒng)的研究,最早源自20世紀50年代。至20世紀90年代,互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)推動了機械臂交互控制技術(shù)的發(fā)展?;ヂ?lián)網(wǎng)高速、穩(wěn)定等特點,非常符合遠程操作機械手臂的通信要求,逐漸成為該領(lǐng)域主要的通信媒介。

人類手勢信息豐富,可以表達人的操作意圖。進入21世紀,隨著圖像處理領(lǐng)域技術(shù)的不斷創(chuàng)新發(fā)展,基于視覺的手勢識別技術(shù)開始進入人們的生活。

2技術(shù)原理

人類手掌有29塊骨頭、29個關(guān)節(jié)、123根韌帶、48條神經(jīng)和30條動脈,從某種程度上可以說是一種精密、復(fù)雜的令人驚嘆的生物機器。隨著近幾年來手勢體感控制器的發(fā)展,手勢體感控制器技術(shù)的發(fā)展已進入成熟階段,可將人類的手勢數(shù)據(jù)完整地數(shù)字化記錄保存下來,并以超過每秒200幀的速度追蹤手部移動,使手勢控制成為切實可行的方案。

其中,用LeapMotion體感控制器采集的體感信息會以幀的形式保存,這種參數(shù)保存方式有利于相關(guān)研究及開發(fā)人員對信息數(shù)據(jù)進行調(diào)用與處理。

3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

本文設(shè)計了一種新型的仿生機械臂交互控制系統(tǒng),控制人員的手勢位于LeapMotion體感控制器上方,體感控制器獲取人類手勢信息后,將數(shù)據(jù)傳入主機PC,并生成手掌關(guān)節(jié)模型,系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

當(dāng)控制人員手勢發(fā)生變化時,主機PC會依據(jù)被控制機械手掌的構(gòu)造,將接收到的體感位置及目前機械手掌的坐標,換算出所需要的控制信號,利用無線模塊及手掌微控制器,輸出控制信號,驅(qū)動機器手掌對應(yīng)關(guān)節(jié)馬達,完成機器人手掌動作能夠完全跟隨人類手掌動作的功能效果。

圖1系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

4軟件結(jié)構(gòu)

4.1手勢檢測部分

體感控制器通過綁定視野范圍內(nèi)的手,手指或者工具檢測采集實時數(shù)據(jù),在信號轉(zhuǎn)換模塊設(shè)計時,根據(jù)被控制系統(tǒng)參數(shù),設(shè)計出一個能實現(xiàn)自由度可調(diào)的換算模式,以降低后期升級更高自由度控制手掌所產(chǎn)生的升級難度以及軟硬件更新的工作量。

PC主機的內(nèi)控軟件以模塊化的方法設(shè)計,主要分成3個模塊,如圖2所示。

(1)體感控制器接收模塊:負責(zé)接收體感控制器信號,進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換并進行合理化分析及校正。

(2)信號轉(zhuǎn)換模塊:此模塊依據(jù)被控制機械手掌的構(gòu)造,將接收的體感位置及目前機械手掌坐標,換算出所需要的控制信號。

(3)控制信號發(fā)送模塊:將換算出的控制信號傳送到相應(yīng)的機器手控制部分,以完成機械手掌的動作。

4.2機器手控制部分

初步將常用的八位微處理器作為機械手控制器,依據(jù)被控制機械手掌的電機驅(qū)動結(jié)構(gòu),微控制器利用特定函數(shù)結(jié)構(gòu),將控制信號轉(zhuǎn)換成電機驅(qū)動信號,最終實現(xiàn)機器手跟隨人手動作的功能效果。

5結(jié)語

基于LeapMotion體感控制器,本文設(shè)計了一種新型的仿生機械臂交互控制系統(tǒng),能將控制人員的手勢信息采集到主機中,并通過無線模塊控制機器人手掌,實現(xiàn)機器手跟隨人手動作的功能效果。

針對本交互控制系統(tǒng),仍有以下幾個方面需要進一步探索:

(1)可移動性。機械臂可以結(jié)合移動載體,如小車、無人機等,在人類不便行動或者有危險的場合執(zhí)行各種遠程遙控任務(wù)。

(2)準確性。目前機械臂僅能跟隨人的手掌運動,其中大拇指與小拇指的運動控制并不是很靈活,需要加入手掌模型關(guān)節(jié)算法進行改進。

(3)穩(wěn)定性。手勢檢測模塊與機械臂控制模塊間采用無線模塊通信,關(guān)于通信過程采用何種通信協(xié)議以及通信流程的性能優(yōu)化值得進一步研究

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