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1、手势机器人设计与制作控制程序设计学 院： 工业自动化学院专 业： 姓 名： 指导老师： 机械电子工程 李韵婷学 号： 职 称： 160404102475吴明友副教授中国珠海二二年 五 月诚信承诺书本人郑重承诺：本人承诺呈交的毕业设计手势机器人设计与制作控制程序设计是在指导教师的指导下，独立开展研究取得的成果，文中引用他人的观点和材料，均在文后按顺序列出其参考文献，设计使用的数据真实可靠。 本人签名： 日期： 年 月 日北京理工大学珠海学院2020届本科生毕业毕业设计手势机器人设计与制作控制程序设计摘 要随着社会的进步和科技的发展，工业生产方式也得到了很大的提升。手势识别技术使得人们的双手免去了
2、投入危险的作业环境之中的风险。提升了工业生产作业环境的安全性以及工业生产效率。本文主要研究设计了手势机器人的控制系统。它分别是由手势识别控制系统和机器人运动控制系统组成的。手势识别的控制主要通过人体佩戴数据手套来进行手势信息的识别采集，再由STTM32读取和解算，并利用定时器TIM生成PWM控制信号控制舵机驱动实现；机器人运动控制则由舵机驱动来实现。关键词：手势识别、STM32、机器人Gesture robot design and manufacture - control program designAbstractWith the progress of society and the
3、development of science and technology, the mode of industrial production has also been greatly improved. Gesture recognition technology allows people to keep their hands out of dangerous situations. It improves the safety and efficiency of industrial production environment. This paper mainly studies
4、 and designs the control system of gesture robot. It is composed of gesture recognition control system and robot motion control system respectively. Gesture recognition is mainly controlled by the human body wearing data gloves to identify and collect gesture information, which is then read and calc
5、ulated by STTM32, and achieved by using timer TIM to generate PWM control signal to control the steering gear drive. Robot motion control is driven by the steering gear to achieve.Keywords:STM32、Sensor、timer、gesture control目录1 绪论11.1 数据手套历史和现状11.2 机械手的历史与现状11.3 手势识别技术的历史与现状21.4 手势机械手的研究意义与目的32 手势机器人
6、总体方案设计42.1 手势机器人的设计目标42.2 本设计应解决的问题42.3 手势控制系统方案设计43 手势控制原理83.1 手势信息的获取83.2 机器人运动的控制104 系统软件设计准备工作124.1 Keil uVision5 MDK124.2 Visual Studio124.3 MPU6050传感器软件设计准备134.3.1 DMP数字运动处理器144.3.2 STM32移植DMP145 系统的软件设计165.1 手势识别软件设计165.2 柔性弯曲度纤维传感器软件设计165.3 MPU6050姿态传感器软件设计205.4机器人运动软件设计296 总结34参考文献35谢辞361 绪
7、论1.1 数据手套历史和现状数据手套是实现虚拟与现实成功交互的硬件设施。其最先是由手套式的压力传感系统发展而成的。它最早是由R.Sayre等人开发的被称为SayreGlove的产品，旨在应用于系统的三维控制场合。在八十年代初期，得益于T.Zimmerman等人关于光弯曲传感手套的发展专利，数据手套领域取得了重大的发展。而数据手套的发展真正得到人们重视是在1987年之后。因为在这一年，“虚拟现实”这一专业术语才被Lannier J提出，并且将数据手套定义为实现人机交互功能的主要工具。现如今，数据手套的应用非常广泛。其涉及到医疗修复、机械生产、手语翻译系统等。且在虚拟现实技术领域发挥了巨大的作用。
8、涉及到的领域包括了模拟技术、技术训练、娱乐等、目前，市面上已经存在许多独立的数据手套产品。例如5DT、CyberGlove等等。图1-1为南非5DT公司研发的数据手套。图11 5DT数据手套1.2 机械手的历史与现状20世纪中期，有关于机械手的研究在基于早期出现的古代机器人上悄然升起。并且在日后工业生产环境中，得以不断地发展。1958年，第一台机械手由美国联合控制公司研制出。1970年，被后人熟知的斯坦福机械手第一次在斯坦福大学用计算机控制其运作。而将这一演示实现的是机器人学界中早期的革命家之一Vivtor Schenman。70年代之后，机械手在工业生产上得到了广泛的应用。人们通过机械手于其
9、它生产设备的结合，大大地提高了生产率、产品质量、安全作业等。随着计算机技术、微电子技术的飞速发展，机械手在工业生产上的发展也在不断地优化，追求更高精度、更加可靠和安全性。同时，机械手的应用也扩展到了生活中的方方面面。比如社火服务、海洋研究、石油开采、航天技术等等。图1-2为投入到生产线上的机械手。图12 scara机械手1.3 手势识别技术的历史与现状手势是人类除了语言表达之外，另一种表达方式。它能够在没有语言环境下进行交流。因此手势识别技术就有了其研究发展的意义。手势识别技术大致可以分为早期的接触式传感器技术和随着计算机技术发展的非接触式传感器。基于接触式传感器的手势识别主要是通过使用多个传
10、感器组合设计的数据手套。这类手势识别技术对人体的手部进行直接的检测，准确率高且虚拟技术体验感更加强烈。而基于非接触式传感器的手势识别则通常利用光学传感、雷达探测等技术。这些技术的工作流程可以分文以下三个步骤，如图13所示。图13 工作步骤其中，手势的检测和相应图像的分割则是该系统地首要任务。而其检测的方法也有很多种。2010年，清华大学沙亮等人在研究基于无标记全手势视觉的人机交互技术中提出了使用摄像头的车载手势视觉交互系统地解决方法。随后，微软公司公布了该摄像头可以借助红外线来识别手势运动。1.4 手势机械手的研究意义与目的在日常生活中，人们总是徒手或者手持工具去抓取、移动以及其他复杂的任务。
11、然而，在这其任务中，人们也将自己的双手置于危险之中，稍有不慎，就造成严重后果。而仿生机械手的概念就是极力地模拟或者代替人体手部动作的机械手，来帮助人类安全有效地从事各种科研、生产活动等，满足人类的发展需求、保证人类活动安全。102 手势机器人总体方案设计2.1 手势机器人的设计目标根据人手利用数据手套控制机器人运动的需求，针对其特点和工作环境，设计出一个5自由度的手势机器人的控制系统。完善数据手套检测手势功能，机器人驱动软件和手势控制软件。从而实现人手利用数据手套控制手势机器人运动及实现物体的抓取动作。2.2 本设计应解决的问题（1）数据手套的设计（2）编写基于NET的上位机程序（3） 编写基
12、于单片机STM32控制舵机驱动的程序2.3 手势控制系统方案设计手势控制系统设计的重要内容是数据手套的实现和机器人运动的实现。数据手套实现的方式有很多种，按照其搭载的传感器数目可以分为5触点数据手套、14触点数据手套等。考虑到其设计成本、实现途径等因素，本次研究所用的数据手套是在5触点数据手套的基础上另外搭载一个姿态传感器组成的。当人手佩戴数据手套时，由电脑发送指令至单片机控制中心，软件开启手势信息采集工作。手套上的5个弯曲传感器检测人体手指的弯曲信息，单片机利用ADC功能对这些信息进行采集，利用HC05蓝牙模块将信息返回电脑；姿态传感器检测人体的手部运动信息，单片机利用IIC功能采集手部运动
13、信息并利用HC05蓝牙模块将信息返回给电脑。HC05蓝牙模块对比其它通信方式，其使用方法非常简单易懂。虽然其内部含有蓝牙通信协议，但是它在使用时并不需要去考虑这部分的内容，其方法与普通串口的使用方法并差别。图2-1为HC05蓝牙模块的实物。图21 HC05蓝牙模块在选用弯曲传感器时，对比了各公司的传感器类型如表2-1所示，最终选定了由深圳麦格米特公司研发的柔性弯曲光纤传感器，实物如图2-2所示。表21 传感器类型性能比较公司传感器体积重量价格精度安装一致性耐用性VPL柔性弯曲光纤传感器小轻便宜较低简单一般一般Vertex电阻传感器小轻便宜较低简单一般一般Exos摩尔传感器较大较重偏贵较高较复杂
14、良好一般Megmeet柔性弯曲光纤传感器小轻便宜较高简单良好良好图22 柔性弯曲光纤传感器本文中，姿态传感器的选用的是MPU6050传感器。之所以选择这款传感器一是因为它是全球首款整合性6轴运动处理件；而是其与其他姿态传感器相比，它的检测结果免除了组合陀螺仪与加速器时之轴差的问题，同时它还减少了封装空间，更容易实现在手套上的配置。其传感器实物如图2-3所示，模块如图2-4所示。图23 MPU6050传感器图24 MPU6050模块机器人运动的实现分别由控制系统、驱动系统和机器人主体三部分组成。其控制关系如图2-5所示。考虑到机器人手指和机器人手部的转动范围和受力大小，分别采用了MG955和SG90两种型号的舵机来驱动机器人手指运动和手部运动。其实物如图2-6、图2-7所示。根据采集到的手势信息生成控制信号，控制舵机转动，从而实现控制机器人手指弯曲动作和机器人手部姿态动作。图25 机器人运动控制关系图26 MG955舵机图27 SG90舵机3
