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基于手部动作控制的机器人手臂电路设计

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简介:
本项目专注于开发一种创新的手势识别系统,用于精确操控机器人手臂。通过对手部动作进行智能解析与响应,旨在提升人机交互体验和效率。电路设计集成了先进的传感器技术和微处理器,确保了系统的高灵敏度与稳定性。 机械臂可以通过包含IMU(MPU6050)和柔性传感器的手套进行无线控制。硬件组件包括:SG90微伺服电机4个、机器人手臂套件1套、弯曲/弯曲传感器1个、DFRobot 6 DOF传感器 - MPU6050 1个、SparkFun Arduino Pro Mini 328 - 5V / 16MHz 1片、Arduino UNO和Genuino UNO各一片,NRF24L01分线板两块。发射器电路由nRF24L01分线板和Arduino Pro Mini供电,并连接到手套上。该电路还包含IMU及柔性传感器。 对于这个项目,使用的DIY柔性传感器在管的两端含有光发射器与接收器。当管弯曲时,光接收器接收到较少的光线,从而检测出弯曲动作。MPU6050 IMU 用于识别手腕转动的动作,并通过nRF24L01收发器将这些运动数据发送给接收电路。 在接收端,电路会对接收到的数据进行解码并控制四个伺服电机驱动的机械臂作出相应移动。本项目使用的机械臂是MeArm型号。

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    本项目专注于开发一种创新的手势识别系统,用于精确操控机器人手臂。通过对手部动作进行智能解析与响应,旨在提升人机交互体验和效率。电路设计集成了先进的传感器技术和微处理器,确保了系统的高灵敏度与稳定性。 机械臂可以通过包含IMU(MPU6050)和柔性传感器的手套进行无线控制。硬件组件包括:SG90微伺服电机4个、机器人手臂套件1套、弯曲/弯曲传感器1个、DFRobot 6 DOF传感器 - MPU6050 1个、SparkFun Arduino Pro Mini 328 - 5V / 16MHz 1片、Arduino UNO和Genuino UNO各一片,NRF24L01分线板两块。发射器电路由nRF24L01分线板和Arduino Pro Mini供电,并连接到手套上。该电路还包含IMU及柔性传感器。 对于这个项目,使用的DIY柔性传感器在管的两端含有光发射器与接收器。当管弯曲时,光接收器接收到较少的光线,从而检测出弯曲动作。MPU6050 IMU 用于识别手腕转动的动作,并通过nRF24L01收发器将这些运动数据发送给接收电路。 在接收端,电路会对接收到的数据进行解码并控制四个伺服电机驱动的机械臂作出相应移动。本项目使用的机械臂是MeArm型号。
  • Arduino DIY方案
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    本项目介绍了一种使用Arduino的手势控制系统来操作DIY机器人手臂的方法,通过简单的电路设计和编程实现对机械臂的动作控制。 MARK 1是一款可编程的Arduino机器人手臂,并且可以通过手势进行控制。它的硬件组件包括:一个Arduino UNO、六个MG996R伺服马达、一个5V电池组、具有I2C接口的PCA9685八通道驱动器,比例阀控制器,两个HC-05蓝牙模块,一块A4988步进电机驱动板,一个NEMA-17步进电机,一块面包板(通用),一个六自由度惯性测量单元(IMU),以及一个Arduino Nano R3、柔性传感器等。此外还需要一些手动工具和一台3D打印机来完成组装。 按照钢铁侠系列的命名规则,每次迭代都会以Mark为前缀进行编号,这款原型将被命名为MARK1。未来还会有更多的版本出现,在保持原始机械臂功能的基础上不断优化改进。 在本教程中,我们将使用机器人手套构建一个由手势控制的六轴机器人手臂。通过模仿自然的手势动作如捏手或向左旋转手腕等来实现对机器人的远程操控,例如可以用来打开/关闭或者左右转动机械臂等操作。实际上这是一项完全手动控制的操作。 MARK 1的主要功能包括: - 具备六个自由度的全方位运动能力 - 可以通过手势进行实时编程和控制 - 支持无线多范围内的遥控操作 - 能够承载600克重量(最大负载为一公斤)。
  • 用Python编程NAO
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    本项目专注于使用Python语言编写程序,以实现对NAO机器人手臂的精准操控。通过学习相关库函数和API接口,参与者可以创造出有趣的交互式应用场景。 ### Python 实现 NAO 机器人手臂动作控制 NAO 机器人是一款由法国 Aldebaran Robotics 公司研发的人形机器人,在教育、科研及娱乐等领域得到广泛应用。它具有丰富的运动功能,可以通过编程来实现复杂的动作操作。本段落将详细介绍如何使用Python语言进行NAO机器人的手臂动作控制。 #### 一、基础知识简介 1. **Python 环境配置**:确保已安装 Python,并且已经安装了 NAOqi SDK(用于操控 NA0 的软件开发包),该 SDK 包含与 NAO 进行交互所需的库和工具。 2. **NAOqi SDK**:NAOqi 是运行在 NAO 机器人上的核心操作系统,提供了大量 API 来控制机器人的运动、感知等功能。通过使用 NAOqi SDK ,开发者可以方便地编写代码来操控机器人。 3. **基本概念**: - **Joint(关节)**: NA0 的肢体由多个可独立移动的关节构成。 - **Effector(效应器)**:通常指的是机器人的末端执行器,如手臂最远端的部分。 - **Space(空间坐标系)**:定义动作或位置参考系统的类型,例如相对于机器人自身 (FRAME_ROBOT) 或外部世界(FRAME_WORLD)。 #### 二、代码实现 下面通过两个示例展示如何使用 Python 控制 NAO 机器人的手臂动作: ##### 示例1: 执行简单的直线移动 ```python # -*- encoding: UTF-8 -*- import sys import motion import almath from naoqi import ALProxy def StiffnessOn(proxy): # 设置所有关节的刚度为最大值(即1.0) pName = Body pStiffnessLists = 1.0 pTimeLists = 1.0 proxy.stiffnessInterpolation(pName, pStiffnessLists, pTimeLists) def main(robotIP): try: motionProxy = ALProxy(ALMotion, robotIP, 9559) except Exception as e: print(fCould not create a proxy to ALMotion) print(str(e)) try: postureProxy = ALProxy(ALRobotPosture, robotIP, 9559) except Exception as e: print(fCould not create a proxy to ALRobotPosture) print(str(e)) # 设置所有关节刚度为最大值 StiffnessOn(motionProxy) # 让机器人站立于初始位置 postureProxy.goToPosture(StandInit, 0.5) effector = LArm space = motion.FRAME_ROBOT axisMask = almath.AXIS_MASK_VEL isAbsolute = False # 定义当前位置(在相对模式下为零) currentPosition = [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0] # 定义相对于当前位移的改变 dx = 0.03 # x轴方向上的平移量 dy = 0.03 # y轴方向上的平移量 dz = 0.0 # z轴方向上的平移量 dwx = 0.0 # 绕x轴的旋转角度 dwy = 0.0 # 绕y轴的旋转角度 dwz = 0.0 # 绕z轴的旋转角度 targetPosition = [dx, dy, dz, dwx, dwy, dwz] path = [targetPosition, currentPosition] times = [2.0, 4.0] # 移动时间(秒) motionProxy.positionInterpolation(effector, space, path, axisMask, times,isAbsolute) if __name__ == __main__: robotIP = 127.0.0.1 if len(sys.argv) <= 1: print(Use default IP: 127.0.0.1) else: robotIP = sys.argv[1] main(robotIP) ``` **解析**: - **初始化设置**: 首先将所有关节的刚度设置为最大值,然后使机器人站立在初始位置。 - **位置控制**: 定义了手臂的目标位置和返回原位的过程,并通过 `positionInterpolation` 方法实现平滑过渡。 ##### 示例2: 绘制椭圆轨迹 ```python # -*- encoding: UTF-8 -*- import sys import motion import almath from naoqi import ALProxy def StiffnessOn(proxy): # 设置所有关节的刚度
  • 势操系统-
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    本项目旨在开发一套基于手势识别技术的无人机控制电路系统,通过传感器捕捉用户的手势动作,实现对无人机飞行状态的精准控制。 该系统由Sony Spresense开发板提供支持。硬件组件包括:Sony Spresense主板(主要和扩展)1块、手势传感器1个、Raspberry Pi 3型号B 1台以及Parrot AR.Drone 1架,此外还有SparkFun按钮开关12mm规格4枚。 软件应用程序和在线服务方面使用了Snappy Ubuntu Core及Parrot SDK。手动工具和制造机器包括通用烙铁与热胶枪等。 需要特别说明的是,Parrot AR.Drone是由法国公司Parrot生产的遥控飞行四轴直升机。无人机的控制系统基于移动应用程序实现。而本次项目旨在为AR.Drone开发一种便携式手势控制方案。
  • 【国外开源项目】Arduino MegaNunchuk方案及
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    本项目介绍了一种利用Arduino Mega和Wii Nunchuk设计并操控机器人手臂的方法,并附有详细的电路图,适合硬件开发爱好者参考。 机械臂非常出色!它们在世界各地的工厂中广泛应用,在焊接及搬运物品方面表现出色。此外,机械臂还能应用于太空探索、海底遥控车辆以及医疗领域等多种场景。现在,我们有机会自己动手制作低成本的机械臂了!或许它不仅能帮助你完成工作,甚至可能带来一些意想不到的乐趣或挑战! 本教程将向您展示如何安装机器人手臂,并使用Arduino Mega进行编程控制。在该项目中,我尝试了一种新的操控方式:利用Nintendo Nunchuk控制器来操作机器人手臂。Nunchuk不仅价格亲民、易于获取,还内置了多种传感器。 项目所需的工具和材料如下: - 烙铁及电线 - 收缩管 - 螺丝刀 机械臂组件包括: - 6轴桌面机器人手臂套件:该套装已经包含多个部件,并且组装简便可靠。 - 12V电源(至少2A) - Nintendo Nunchuk控制器,用于控制机器人手臂 - 四芯公接线 - Arduino Mega板卡。需要注意的是,我所使用的机械臂套件中已配备了一块Arduino Mega板及相应的配套组件。 Sain Smart的6轴桌面支臂套装包含以下部件: - Arduino Mega 2560 R3控制板屏蔽 - NRF24L01+无线收发器模块 - MPU6050三轴陀螺仪和加速度计传感器组合 - 多个螺丝、螺母及其他安装件 如果您不使用该套件,也可以选择其他机器人手臂配置或自行设计。例如,您可以通过3D打印来制作一些独特的项目。 详细组装步骤请参阅附件内容!
  • 协调系统
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    本研究致力于开发一种先进的机器人控制系统,该系统能实现机器人的双臂协同操作,通过优化算法和传感器技术提高自动化程度与灵活性。旨在推动工业自动化领域的发展。 我有Word报告、MATLAB仿真程序以及电路设计,并使用Proteus进行了仿真。
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    机器人手臂是一种自动化设备,通过编程或预设程序实现精确操作。它广泛应用于制造业、医疗领域和科研实验中,提高工作效率与精度。 在IT行业中,机械臂是一种广泛应用的自动化设备,在工业机器人领域尤其突出。设计与控制这类装置通常需要复杂的数学、力学知识以及计算机编程技术。本项目专注于使用C++语言来开发机械臂控制系统。 作为一门强大的面向对象编程语言,C++因其高效性和灵活性常用于实时性要求高的系统中,例如机械臂控制系统。以下是几个关键知识点: 1. **面向对象编程**:这是C++的核心特性之一,它支持将问题分解为独立的实体(类),每个实体都有其特定的功能(方法)。在机械臂项目上,我们可以创建“机械臂”类来包含关节、运动范围等属性以及移动和旋转的操作。 2. **数学模型**:对于每一个可以转动的机械臂关节来说,通过矩阵变换描述它们的动作是必要的。这通常包括欧拉角、四元数及齐次坐标系的应用。 3. **运动学**:研究如何从一个位置转移到另一个位置的过程被称为运动学,它分为正向和逆向两部分。前者是从给定的关节角度得出末端执行器的位置;后者则是根据所需到达的目标位置计算出相应的关节角度。 4. **动力学**:这涉及到力与扭矩之间的关系,理解机械臂的动力行为包括了关节力矩的计算及动态平衡等方面的内容。 5. **传感器和反馈**:为了精确控制机械臂的动作,它可能配备了多种类型的传感器(如编码器、陀螺仪或加速度计),这些设备用于监测各关节的位置、速度以及加速度等参数,并将数据传递给控制系统以实现闭环操作。 6. **控制算法**:PID控制器是常用的一种方法来调整机械臂的运动从而减少误差。更高级的技术可能包括自适应和滑模控制策略。 7. **实时操作系统(RTOS)**:为了确保快速响应,软件通常需要运行在支持任务及时执行的RTOS上,以保证系统的高效运作。 8. **硬件接口**:C++程序需与诸如电机驱动器等硬件设备进行通信。这可以通过串行协议如SPI、I2C或UART来实现。 9. **错误处理和安全机制**:为了防止机械臂在异常情况下受损,需要设计有效的故障保护措施及碰撞检测功能等安全性保障系统。 10. **模拟与调试工具**:在硬件部署前,可以使用像ROS(机器人操作系统)这样的仿真软件来进行测试和调整程序的运行情况。 通过掌握上述知识点并实践于项目中,我们将能够利用C++语言开发机械臂控制系统,并提高自己在自动化及机器人领域的专业技能。
  • 技术
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    机器人手臂操控技术涉及通过编程和传感器控制机器人的机械臂执行精确任务。这项技术广泛应用于制造业、医疗手术及危险环境探索等领域,极大提高了工作效率与安全性。 六自由度机械臂控制、最优轨迹规划及MATLAB仿真与建模。
  • Adams与Matlab联合仿真研究
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    本研究探讨了结合使用Adams和Matlab软件进行机器人手臂运动控制仿真技术的方法,旨在优化机器人的运动规划和控制策略。通过这种集成方法,可以更有效地分析和预测机器人操作中的动态行为,从而提高设计效率与性能。 首先,在SolidWorks三维设计软件中创建六自由度串联机械手臂的三维模型。接着将该模型导入到运动学与动力学分析软件Adams中进行详细的运动学分析,以确保虚拟样机模型中的约束条件正确无误。 通过使用Adams/Controls接口模块,我们将上述验证过的虚拟样机引入Matlab软件,并利用其Simulink工具箱搭建控制系统。此时的虚拟样机作为联合仿真控制系统的机械系统组件发挥作用。 我们采用基于计算力矩法的控制策略来动态调整机器人手臂各关节所需的扭矩值。仿真实验结果表明,该机器人的关节展现出了优秀的动态响应性能和精确的轨迹跟踪能力,为后续实物样机的设计与开发提供了有价值的参考依据。