基于LeapMotion的仿生机械臂交互控制系统

引言

仿生机械臂交互控制系统是指以体感手势信息作为控制输入的机械臂控制系统,可实现人手对机械手臂的远程操控、同步协调。在一些特殊场合,开发一个能进行规定动作的仿生机械臂交互控制系统具有极大的应用价值。

1研究现状

仿生机器手交互控制系统的研究,最早源自20世纪50年代。至20世纪90年代,互联网技术推动了机械臂交互控制技术的发展。互联网高速、稳定等特点,非常符合远程操作机械手臂的通信要求,逐渐成为该领域主要的通信媒介。

人类手势信息丰富,可以表达人的操作意图。进入21世纪,随着图像处理领域技术的不断创新发展,基于视觉的手势识别技术开始进入人们的生活。

2技术原理

人类手掌有29块骨头、29个关节、123根韧带、48条神经和30条动脉,从某种程度上可以说是一种精密、复杂的令人惊叹的生物机器。随着近几年来手势体感控制器的发展,手势体感控制器技术的发展已进入成熟阶段,可将人类的手势数据完整地数字化记录保存下来,并以超过每秒200帧的速度追踪手部移动,使手势控制成为切实可行的方案。

其中,用LeapMotion体感控制器采集的体感信息会以帧的形式保存,这种参数保存方式有利于相关研究及开发人员对信息数据进行调用与处理。

3系统结构

本文设计了一种新型的仿生机械臂交互控制系统,控制人员的手势位于LeapMotion体感控制器上方,体感控制器获取人类手势信息后,将数据传入主机PC,并生成手掌关节模型,系统结构如图1所示。

当控制人员手势发生变化时,主机PC会依据被控制机械手掌的构造,将接收到的体感位置及目前机械手掌的坐标,换算出所需要的控制信号,利用无线模块及手掌微控制器,输出控制信号,驱动机器手掌对应关节马达,完成机器人手掌动作能够完全跟随人类手掌动作的功能效果。

图1系统结构

4软件结构

4.1手势检测部分

体感控制器通过绑定视野范围内的手,手指或者工具检测采集实时数据,在信号转换模块设计时,根据被控制系统参数,设计出一个能实现自由度可调的换算模式,以降低后期升级更高自由度控制手掌所产生的升级难度以及软硬件更新的工作量。

PC主机的内控软件以模块化的方法设计,主要分成3个模块,如图2所示。

(1）体感控制器接收模块:负责接收体感控制器信号,进行数据转换并进行合理化分析及校正。

(2）信号转换模块:此模块依据被控制机械手掌的构造,将接收的体感位置及目前机械手掌坐标,换算出所需要的控制信号。

(3）控制信号发送模块:将换算出的控制信号传送到相应的机器手控制部分,以完成机械手掌的动作。

4.2机器手控制部分

初步将常用的八位微处理器作为机械手控制器,依据被控制机械手掌的电机驱动结构,微控制器利用特定函数结构,将控制信号转换成电机驱动信号,最终实现机器手跟随人手动作的功能效果。

5结语

基于LeapMotion体感控制器,本文设计了一种新型的仿生机械臂交互控制系统,能将控制人员的手势信息采集到主机中,并通过无线模块控制机器人手掌,实现机器手跟随人手动作的功能效果。

针对本交互控制系统,仍有以下几个方面需要进一步探索:

(1）可移动性。机械臂可以结合移动载体,如小车、无人机等,在人类不便行动或者有危险的场合执行各种远程遥控任务。

(2）准确性。目前机械臂仅能跟随人的手掌运动,其中大拇指与小拇指的运动控制并不是很灵活,需要加入手掌模型关节算法进行改进。

(3）稳定性。手势检测模块与机械臂控制模块间采用无线模块通信,关于通信过程采用何种通信协议以及通信流程的性能优化值得进一步研究