張顯雨 內蒙古工業大學
基于彩色圖像傳感器的機械手臂控制系統方案設計
張顯雨 內蒙古工業大學
本文以彩色圖像傳感器為基礎,設計了一種新型的手臂控制系統。首先,對系統硬件的組成進行了優化,使之可以承擔更精細的任務;其次,對系統軟件設計方法進行了論述,簡要介紹了其工作原理與工作程序。隨后,對彩色圖像傳感器的機械手臂進行了模擬運算。運算結果發現:本系統設計能夠增強用戶開發和使用體驗,對環境有著良好的適應性,有著較為廣泛的應用前景。
彩色圖像 傳感器 機械手臂 控制系統 方案設計
仿真機械手臂是機器人應用領域的重要研究方向。伴隨信息技術的不斷升級,傳統大型仿真機械手臂使用的傳感器已滯后于新技術的發展。這就導致仿真機械手臂使用程序繁瑣,難以通過指定的指令或操縱桿對機械手臂進行控制。為此,許多學者對基于彩色圖像傳感器的機械手臂控制進行了研究。張良國等(2002)在其學術中提到,使用彩色圖像特征的傳感器,對機械手臂控制系統具有極強的優勢,在實際工程機械應用中有著極為長遠的發展前景。林海波(2013)在文獻中提到了一種新方法。即在色彩圖像傳感器的基礎上,設計了機械手臂運動路徑規劃方案。通過這種方案,能充分應用到實際機械工程,并可以取得良好的效果。通過對上述文獻的整理發現,學者對彩色圖像傳感器機械手臂的控制系統方案設計,雖能提升實際機械工作中的應用效果,但尚未充分將彼此之間的關系理清。本文通過改進并優化了一些技術方案,設計出一套基于圖像傳感器的軟硬件結合的機械手臂控制思路,并實時控制機械手和機械臂的運動。
本文所設計的系統,是建立于Windows Embedded的Atom平臺工控主板,以及無線通信模塊基礎上,由Kinect傳感器所操控。同時借助單片機的舵機控制器,以及4關節6自由度機械臂和五指仿真機械手組成。在組裝好系統之后,詳細工作流程如下所示:當Kinect傳感器的彩色攝像頭捕捉操作者手臂和手指的動作時,將采集到的數據傳輸到平臺上位機并進行處理;隨后,平臺依據該數據,進一步建模、計算出每個關節舵機的角度。這一系列過程,是通過無線模塊與舵機控制器實時通訊,使得舵機控制器上的單片機和控制電路根據命令輸出不同占空比,以實現角度調整對人體動作進行模擬。
在系統軟件設計部分,是由嵌入式平臺中的上位機軟件、通訊模塊程序,以及舵機控制板上的下位機軟件構成。流程從數據采集到分析過程共包含3個環節,具體如下。
3.1 圖像源數據的采集
對圖像像素的聚類,應首先考據物體與傳感器之間的像素距離。學者們認為,最近的一類距離就是平均所取得的距離。而在聚類中心附近取得所需要的閾值,可在該閾值截取出固定手臂的準確像素,以此運用所得數據將像素與物像深度結合。同時,可利用截取的彩色像素作為遮蓋物,從彩色像素中截取所需要的手臂部分像素。
3.2 以掃描算法與角點檢測為根據,確定指尖和指蹼
在一個包含平面上,所有點最小凸多邊形叫做凸包,以此為模型形成概念上的指蹼。其中,我們可將手部凸包作為手臂圖像中的端點。例如,可將手臂與指尖外緣點的連線,構成一個多邊形。同時,利用Graham掃描算法,算出手部凸包找到手型外部的凸包距離,以此為根據確定指尖與指蹼的距離算法。
3.3 基于閾值分割和SVM的手勢檢測
在上一環節的基礎上,文章進一步利用閾值分割與手勢檢測方案,對機械手臂控制方案進行檢驗。從中發現,本方案已初步實現針對單個手指位置檢測,能夠根據人體手部的狀態完成各類動作。以鮮明案例作為參考,如食指自然伸直,其他手指呈彎曲形狀,據此可以認為操作者想做出“一”的手勢,而且判斷準確。但是,由于手腕運動不足等問題,識別精準度會下降。因此,需要利用更先進的技術,對此進行改進升級,進而優化系統運行。
運行上述系統之后,對機械手臂進行人體動作進行追蹤與模仿。捕捉人手指和手臂動作,以此分析機械手實時模擬人體手指動作、手勢控制機械臂運動和抓物等功能。據此,形成了一系列的重要模式,在不限制光照情況下,距傳感器距離50cm的自由空間內實現對五指、手臂的捕捉和建模。因此,機械臂能夠在60cm見方空間內,實現全自由度運動,這種運動依然比較穩定、精準。
本文基于Kinect彩色傳感器提出了優化機械手臂控制系統,使得操作者能夠更好的實現工作。同時,本系統需要進行手臂追蹤模擬,這樣在實際操作中具有實用性。
[1]韓紹程,張紅穎.基于QR分解的彩色圖像自嵌入全盲水印算法[J].圖學學報,2015(3):345-351
[2]陳虎,凌朝東.基于FPGA的實時彩色圖像邊緣檢測算法的實現[J].液晶與顯示,2015(1):143-150
[3]高微,楊中平,趙榮飛,薛娟萍.機械手臂結構優化設計[J].機械設計與制造,2006(1):13-15
[4]趙振民,劉鋒,孔民秀,孫立寧.高速并聯機械手臂的自抗擾控制算法研究[J].電機與控制學報,2011(1):98-104