使用彎曲傳感器的機(jī)器人手勢控制系統(tǒng)設(shè)計

, , ,

(常州劉國鈞高等職業(yè)技術(shù)學(xué)校，常州 213025)

引 言

當(dāng)前，工業(yè)機(jī)器人的操作方法大概可以分為離線編程和示教再現(xiàn)兩種。示教再現(xiàn)又可以分為人工導(dǎo)引和用示教盒控制來使機(jī)器人完成預(yù)期的動作等方式。人機(jī)交互是工業(yè)機(jī)器人發(fā)展的明顯技術(shù)特征之一[1-3]。若能通過人類手部動作直接控制機(jī)器人運(yùn)動，則可以使得機(jī)器人的控制變得更加直觀和清晰。

本文設(shè)計了一種基于彎曲傳感器的機(jī)器人手勢控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過彎曲傳感器捕捉人體手指的動作，然后將這些動作轉(zhuǎn)化為電壓量，作為開源平臺Arduino UNO R3的模擬輸入信號；經(jīng)Arduino UNO R3進(jìn)行算法處理后，控制3路舵機(jī)運(yùn)動，實(shí)現(xiàn)了利用手指動作驅(qū)動機(jī)器人關(guān)節(jié)運(yùn)動的目的。

1 總體設(shè)計

圖1 機(jī)器人實(shí)物圖

該機(jī)器人由機(jī)器人本體、電源、主控制系統(tǒng)和手勢信號采集系統(tǒng)等部分組成，如圖1所示。機(jī)器人本體部分采用3D打印技術(shù)制作的開源EEZYbotARM，驅(qū)動動力來源于3個舵機(jī)，分別控制機(jī)器人的大臂旋轉(zhuǎn)、小臂旋轉(zhuǎn)和夾爪張合。該結(jié)構(gòu)可保證機(jī)械手在工作時，末端執(zhí)行器底面始終與底座底面保持平行[4]。

2 控制系統(tǒng)硬件電路設(shè)計

控制系統(tǒng)硬件電路主要包括電源、主控制系統(tǒng)和手勢信號采集系統(tǒng)等部分。主控制系統(tǒng)采用的是Arduino UNO R3控制板，電源采用12 V鋰電池供電，手勢信號采集系統(tǒng)的核心部件為彎曲傳感器。

2.1 Arduino UNO R3 介紹

Arduino是一種開源的電子原型平臺，可以連接各類傳感器、馬達(dá)等電子元件。Arduino UNO R3采用ATmega328作為核心CPU，具有6路模擬輸入接口和14路數(shù)字I/O接口，含有6路PWM輸出。Arduino編程使用Arduino IDE軟件，由于其基于C語言，因此控制系統(tǒng)的開發(fā)過程變得更加簡潔和方便。近幾年，Arduino開源電子原型平臺在各類電路設(shè)計中的應(yīng)用越來越廣泛[5-6]。

2.2 手指動作采集原理

彎曲傳感器是一種簡單測量彎曲強(qiáng)度的傳感器，可以將它固定在被測曲面上，配合模擬輸出，方便將彎曲信息采集并處理[7-8]。彎曲傳感器的電阻值與彎曲角度之間的關(guān)系如圖2所示。

圖2 彎曲傳感器的電阻值與彎曲角度之間的關(guān)系

通過3D打印技術(shù)制作的彎曲傳感器固定夾將彎曲傳感器固定在指上，以用于采集手指的彎曲動作，如圖3所示。在本設(shè)計中，共采用了3組手指屈伸動作信號采集電路，各路彎曲傳感器與Arduino Uno R3聯(lián)接電路如圖4所示。

圖3 彎曲傳感器固定夾

圖4 控制系統(tǒng)總體電路結(jié)構(gòu)

各路傳感器采集的手指屈伸動作信號經(jīng)集成運(yùn)算放大器LM339處理后，傳遞給Arduino Uno R3主控板進(jìn)行處理，每路手指屈伸動作信號采集電路的原理圖如圖5所示，主控板輸入端的端口電壓值如下所示：

(1)

其中，Vcc為電源電壓，Rf為彎曲傳感器電阻值，R2為分壓電阻阻值。

圖5 手指屈伸動作信號采集電路

3 程序設(shè)計

3.1 移動平均濾波算法

常用的數(shù)字濾波算法包括中位值平均法、限幅法、移動平均濾波算法等。在本設(shè)計中，采用了移動平均濾波算法，這是一種濾除信號中高頻尖峰脈沖(干擾或頻繁隨機(jī)起伏)的簡捷而有效的濾波方式，其實(shí)質(zhì)是對信號波形的平滑處理，屬低通濾波[9]。移動平均濾波的卷積實(shí)現(xiàn)形式如下：

(2)

其中，x[i+j]為輸入信號，y[i]為輸出信號，M是求平均時所使用的點(diǎn)的數(shù)量。移動平均濾波的原理是：將連續(xù)的采樣數(shù)據(jù)看成一個長度固定為M的隊列，隊列中的數(shù)據(jù)為x[i]，x[i+1]，…，x[i+M-1]；在一次新的測量之后，將上述隊列的首數(shù)據(jù)去除，剩余(M-1)個數(shù)據(jù)依次前移，并將新的采樣數(shù)據(jù)插入作為新隊列的尾，得到新的隊列數(shù)據(jù)為x[i+1]，x[i+2]，…，x[i+M]；對該隊列中的數(shù)據(jù)進(jìn)行算術(shù)運(yùn)算，并將運(yùn)算結(jié)果作為本次測量的結(jié)果：

(3)

只要采樣率足夠高，就能得到較為理想的測量結(jié)果。圖6和圖7為一組彎曲傳感器采集的手指彎曲信號濾波前后的波形對比。可以看出，通過移動濾波算法，原始輸入信號中的隨機(jī)噪聲得以消除。通過后續(xù)的測試試驗(yàn)證明，濾波后舵機(jī)的抖動明顯減弱。

圖6 移動濾波前輸入信號

圖7 移動濾波后輸入信號和上下閾值

3.2 閾值算法

為方便舵機(jī)控制，結(jié)合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，本文取3.5 V電壓值作為下閾值，取4 V電壓值作為上閾值，如圖7所示，即認(rèn)為當(dāng)傳感器獲取到的電壓值在3.5～4 V范圍內(nèi)時，輸入信號有效[10]。

3.3 舵機(jī)控制

舵機(jī)轉(zhuǎn)動的角度是通過調(diào)節(jié)PWM(脈沖寬度調(diào)制)信號的占空比來實(shí)現(xiàn)的。在本設(shè)計中，通過analogRead()函數(shù)讀取Arduino Uno輸入的模擬值，經(jīng)過濾波和閾值判斷后，通過map()函數(shù)將上下閾值范圍內(nèi)3.5～4 V 的電壓值映射為舵機(jī)0°～180°旋轉(zhuǎn)角度，從而控制機(jī)器人的運(yùn)動。該部分程序控制流程圖如圖8所示，具體實(shí)現(xiàn)代碼如下：

int value=analogRead(A0); //讀取A0口輸入的模擬值

pos=map(value,3.5,4,0,180);

//將讀到的模擬值3.5～4映射為0°～180°

myservo.write(pos);

//舵機(jī)轉(zhuǎn)動到相應(yīng)角度

delay(100);

//延時一段時間讓舵機(jī)轉(zhuǎn)動到對應(yīng)位置

圖8 舵機(jī)控制程序流程圖

3.4 主控制程序設(shè)計

圖9 總體控制 程序流程圖

控制程序采用Arduino IDE軟件對程序進(jìn)行編寫，圖9為控制系統(tǒng)主程序流程圖。由于Arduino Uno的時鐘周期較短，因此在本設(shè)計中，采用循環(huán)掃描、順序執(zhí)行的方式控制3路舵機(jī)驅(qū)動的運(yùn)行。

4 試驗(yàn)測試

圖10和圖11為利用手指動作控制夾爪張合的測試畫面。測試結(jié)果表明，隨著手指彎曲程度的增大，夾爪逐漸閉合；手指逐漸伸直，夾爪也慢慢張開，整個過程中，舵機(jī)運(yùn)行較為平穩(wěn)。圖12為利用手指動作控制機(jī)器人抓取物料的畫面，測試過程中機(jī)器人的動作與手指的動作吻合，機(jī)器人運(yùn)行平穩(wěn)，控制準(zhǔn)確可靠。

圖10 夾爪張開

圖11 夾爪閉合

圖12 綜合測試

結(jié) 語

劉天宋(助教)，主要研究方向?yàn)闄C(jī)械設(shè)計與仿真。