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    手勢識別機器人

    2022-03-07 02:48:19陸一嬌廖倩倩李成良王靖賀劉翼溥
    國際商業(yè)技術 2022年2期
    關鍵詞:手勢識別控制算法

    陸一嬌 廖倩倩 李成良 王靖賀 劉翼溥

    摘要:隨著智能移動設備和可穿戴設備的發(fā)展,自然的、符合人類習慣的人機交互方式逐漸成為人們研究的熱點。手勢、體態(tài)、人臉姿態(tài)這些最為直觀、方便的人體動作,自然就成為人機交互研究的難點和重要方向。基于以上背景,我們將以履帶式抓取機器人為實驗平臺,通過智能手套對手勢進行識別,進而完成對移動機器人的運動狀態(tài)的控制。致力于設計和開發(fā)適當的控制算法,實現對機器人多方面的操控。使用者可以通過智能手套控制機器人在多種環(huán)境下進行抓取操作,既操作方便,還能保護用戶自身安全。

    關鍵詞:抓取機器人;控制算法;手勢識別

    1.引言

    目前,手勢識別在手語、智能監(jiān)控、機器人控制、虛擬現實等領域發(fā)揮著重要作用。隨著計算機視覺的發(fā)展和人機交互的需要,手勢識別的研究得到了巨大的發(fā)展。我國手勢識別下游應用市場也逐漸成熟。現在,大多數消費類應用程序都在嘗試增加這種識別功能,可以帶來很多好處。它在許多應用中發(fā)揮了良好的作用。多年來,人機交互一直以鍵盤和鼠標為中心。然而,隨著科學技術的進步,特別是傳感器技術和芯片制造技術的進步,中國正在不斷研究新的人機交互體驗。手勢識別是一種新型的人機交互方式。它使用人類的姿勢和動作來表達用戶的重要性,這對于殘疾人來說非常重要。不同的手勢可以命令機器人執(zhí)行不同的指令。

    2.主要內容

    本文是使用智能手套通過彎曲度傳感器感知人的手部動作,然后通過藍牙模塊對機器車發(fā)出不同的工作指令;機器車以STM32單片機為主控,使用直流電機和履帶驅動,搭載伺服電機驅動的機械手臂,在接收到智能手套發(fā)來的控制信號后可以進行移動和抓取操作。

    2.1履帶式智能抓取機器人

    (1)機器人主控

    我們選擇STM32作為主控,STM32單片機是一種集成度高的單片機,具有高性能、實時功能、低功耗、低電壓運行等特點。同時,它還保留了高集成度和輕開發(fā)的特點,這將為未來的集成開發(fā)提供舒適性和便利性。

    (2)機器人姿態(tài)檢測模塊

    我們利用陀螺儀MPU6050來實時感知機器人的姿態(tài),MPU6050為全球首例整合性6軸運動處理組件,我們可以利用它感知機器人行走方向,以及獲知機器人在平路行駛還是坡路行駛,從而可以使機器人適應室內的不同地形。

    (3)障礙感知

    超聲波模塊HC-SR04可以通過發(fā)送和接收超聲波,利用時間差和聲音傳播速度,計算出模塊到前方障礙物的距離。我們利用它檢測室內不同的障礙,在遇到障礙物時,提前做出避障。

    (4)多舵機控制

    舵機是機器人轉向的中心機構。它具的體型小、力矩大、穩(wěn)定性高等特點,無論在硬件設計還是軟件設計中,舵機都是機器人控制的重要組成部分。

    (5)人體感應

    我們采用HC-R501人體紅外感應模塊,HC-R501是基于紅外線技術的自動控制模塊,采用LH1788探頭設計,靈敏度高,可靠性強。我們通過此傳感器探測周圍是否有人靠近,避免阻礙行人,方便用戶使用。

    (6)機械手臂

    機械手臂是機器人技術領域中應用最廣泛的自動化機械設備。它可以在工業(yè)生產、醫(yī)療、軍事、制造業(yè)和空間的研究等領域看到。它們都有一個共同的特點,即它們可以接受指令并精確定位三維空間中的一個點進行操作。

    2.2智能感知手套

    (1)手勢姿態(tài)識別模塊

    RFP系列薄膜彎曲傳感器基本功能是可以對物體彎曲度進行測試,它可用于各種應用環(huán)境和各種場景:傳感器具有抗干擾性。當感應彎曲發(fā)生變化時,傳感器的電阻也會發(fā)生變化:彎曲越大,電阻越大。其原理簡單易用。它可以直接捕獲彎曲度傳感器的電阻值,或通過采集模塊將其轉換為標準信號電壓數據。

    通常,傳感器可以直接檢測電阻,并根據電阻值計算出相應的彎曲范圍。因此,只能使用一個歐姆表。在實際的測試過程中,直接使用電阻檢測設備不適合集成,因此在很多情況下通常使用電壓采集卡,即將電阻信號轉換為電壓信號記錄,并根據測試電壓值計算出相應的彎曲度。下圖計算公式:

    (2)手勢識別算法

    ①基于模板匹配

    直接匹配法:利用輸入手勢與訓練好的標準模板的相似度。

    優(yōu)點:通俗易懂,可以方便后期添加和改進。

    動態(tài)時間規(guī)整(Dynamic Time Warping,DTW):把輸入手勢時間軸非線性地映射到模板事件軸,再進行模板匹配。

    ②基于概率統(tǒng)計

    隱性馬爾科夫模型(Hiden Markov Model,HMM)模型:訓練時每一種手勢對應一個HMM model,識別時取概率最大的一個HMM即可。

    優(yōu)點:比較適合時間序列模型,比較容易對手勢庫進行添加和修改。

    ③基于數據分類

    神經網絡(Nerual Network,NN)模型:基于某種學習準則循環(huán)進行學習,使得下次犯錯誤的概率最低。

    優(yōu)點:容錯能力強,抗干擾能力強,比較適合學習算法。

    (3)藍牙控制模塊

    藍牙技術實際上是一種無線短程技術。藍牙技術可以有效簡化移動設備之間的通信。它負責將從串行接口接收到的數據轉換成藍牙協議,并發(fā)送到另一個藍牙設備,將從另一個藍牙設備接收到的藍牙數據轉換成串行端口數據并發(fā)送到該設備。其次,根據傳輸特性選擇不同功能的藍牙模塊。如果用于數據傳輸,可以選擇點對點透明傳輸模塊,和點對多點模,還可以根據包裝形式進行選擇。藍牙模塊有三種類型:直插型、表貼型和串行端口適配器。直插型適合前期焊接和小批量生產。該模塊有兩種安裝模式:內置和外部。此外,還有一個外部串行端口藍牙適配器。如果用戶不喜歡在設備中內置藍牙,他們可以將適配器直接插入設備的串行接口,并在開機時使用。

    3.結果

    通過制作,該系統(tǒng)一切正常運行,可以通過智能手套的控制實現小車的前進、后退、加速、減速,藍牙連接等操作。該系統(tǒng)具有可靠、方便、低成本等特性。具有一定的使用功能。其應用范圍廣泛,具有一定的現實意義,可以幫助行動不便的老年人進行抓取操作。

    參考文獻:

    [1]梅武松,李忠新.基于手形和姿態(tài)的軍用動態(tài)手勢識別方法研究[J].兵器裝備工程學報,2021,42(05):208-214.

    [2]苗凱,曲海洲,徐何江.基于人工智能的無穿戴人體姿態(tài)識別技術研究[J].信息化建設,2020(09):60-64.

    [3]王敏旭. 實時目標的位置姿態(tài)識別以及運動跟蹤的研究和應用[D].電子科技大學,2020.DOI:10.27005/d.cnki.gdzku.2020.004348.

    [4]宋一凡,張鵬,劉立波.基于視覺手勢識別的人機交互系統(tǒng)[J].計算機科學,2019,46(S2):570-574.

    作者簡介:

    陸一嬌(2000-),女,滿族,遼寧錦州人,西北民族大學本科在讀,物聯網工程方向。

    基金項目:

    西北民族大學國家級大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃資助項目 (202110742027)。

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