本項目打造了一款高靈活、高精度、超安全的仿生機器手,讓人形機器人也能輕松拿捏,實現(xiàn)“觸手可及”的智能操作。不管是抓、搬、放,還是清掃、整理、照顧,它都能一手搞定!——南京信息工程大學(xué)-觸手可及團(tuán)隊
一、創(chuàng)新點
1高度集成化 通過 ROS 模塊化架構(gòu),我們實現(xiàn)了驅(qū)動器、傳感器和控制單元的緊湊設(shè)計, 提升了系統(tǒng)的能源效率和便攜性。ROS 的硬件抽象和中間件功能簡化了組件間 的高效通信和同步。
2 多模態(tài)感知 機器手集成了觸覺、視覺、力覺等多種傳感器,通過 ROS 的數(shù)據(jù)融合功能, 增強了環(huán)境感知能力,提高了操作的安全性和效率。
3 高可拓展性 采用模塊化設(shè)計,關(guān)鍵組件標(biāo)準(zhǔn)化,便于快速更換和升級。接口標(biāo)準(zhǔn)化確保 了與第三方配件和現(xiàn)有系統(tǒng)的廣泛兼容性,增強了適應(yīng)性和靈活性。
4 人工智能學(xué)習(xí) 利用機器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)開發(fā)控制算法,機器手能夠精確控制動作并 根據(jù)環(huán)境反饋自動調(diào)整,提升了自主性和學(xué)習(xí)能力,適應(yīng)復(fù)雜和動態(tài)的工作環(huán)境。
二、方案論證與設(shè)計
想象一下,一只超靈活、超精準(zhǔn)、超安全的機器手,能像人一樣自如抓取物品,還能在家里揮舞“魔法”,掃地、整理、照看全搞定!下面是我們的“幕后黑科技”:
- 機械結(jié)構(gòu)設(shè)計
- 整體結(jié)構(gòu): 我們的機器手采用了“跳繩式”驅(qū)動,用輕質(zhì)繩索代替沉重電機,讓動作范圍更大、反應(yīng)更快,簡直就是給機器手裝上了“超跑引擎”。通過 CAD 和運動學(xué)分析優(yōu)化繩索布局,搭建了一個動態(tài)張緊系統(tǒng),確保每個關(guān)節(jié)都穩(wěn)如老僧入定。
- 關(guān)節(jié)設(shè)計: 模仿人手的彎曲與伸展,利用繩索和軸承組合,打造出能比拼復(fù)雜手勢的“多面手”。繩索的調(diào)節(jié)性讓你隨心所欲地變換動作,就像在調(diào)味品中加入不同的佐料。
- 材料與加工: 選用 PLA 材料,既輕又省錢,還能 3D 打印,真是省時又省力。經(jīng)過精細(xì)調(diào)參、熱處理和表面涂層,每個部件都練就了一身“鋼筋鐵骨”,耐用又抗磨損。
- 電路結(jié)構(gòu)設(shè)計
- 電源管理: 就像家中電閘保證每個電器穩(wěn)定工作,我們的電源管理系統(tǒng)確保每個組件都能吃飽“電能大餐”,還自帶過載保護(hù)功能,保證安全無虞。
- 傳感器電路: 配備 BMP280 和 MPU6050 等傳感器,分別負(fù)責(zé)測氣壓、溫度和姿態(tài),就像給機器手裝上了超靈敏的“偵查雷達(dá)”,實時捕捉環(huán)境信息。
- 控制電路: 這里是機器手的大腦!通過 FLASH 存儲器、CAN 總線和譯碼器電路,把各個“神經(jīng)元”緊密相連,確保指令傳達(dá)快、準(zhǔn)、狠。
- 其他電路: ADC 多路復(fù)用和電流采集幫忙監(jiān)控每一絲電流;串口隔離保護(hù)和 ESP12 通信模塊則保證機器手既能穩(wěn)穩(wěn)發(fā)話,也能隨時上網(wǎng)“曬曬朋友圈”。
- 軟件設(shè)計
- 底層驅(qū)動: 在 STM32F4 上配置時鐘、GPIO、DMA、ADC/DAC 及各種接口,就像調(diào)校一架精密跑車的每個部件,確保所有傳感器和電機乖乖聽話。
- Linux 環(huán)境 & ROS: 選用 Ubuntu 20.04 加持,裝上 ROS Melodic 和 Rviz,這就像給機器手裝上了高科技操作系統(tǒng),讓它不僅會“動”,還能“看”和“想”。
- 視覺識別: 通過深度學(xué)習(xí)讓機器手識別各種物體和手勢,簡直是裝了“慧眼”,既能看懂你比劃的手勢,還能不斷自我升級,未來絕對能玩出新花樣!
- 總體論證
- 適應(yīng)性: 繩驅(qū)動設(shè)計讓機器手在多自由度動作上游刃有余,無論家里是亂七八糟還是井井有條,都能靈活應(yīng)對。
- 安全性: 機械和電氣兩手抓,內(nèi)置緊急停止和過載保護(hù),確保機器手“玩”得開心又安全。
- 可塑性與成本效益: 模塊化設(shè)計讓改裝升級輕松搞定,同時優(yōu)化成本,做到高性能低投入,真是又省錢又省心!
三、硬件部分

- 需求分析
- 多板協(xié)同設(shè)計:
- 遠(yuǎn)端指骨板: 搭載兩個氣壓傳感器,用于檢測壓力變化。
- 中間指骨板: 集成電機驅(qū)動及反饋模塊,實現(xiàn)運動傳遞與數(shù)據(jù)反饋。
- 近端指骨板: 配置激光測距傳感器,輔助檢測距離。
- 手掌核心板: 集成另一套電機驅(qū)動、姿態(tài)傳感器及 STM32F427VGT6 主控芯片,實現(xiàn)整體協(xié)調(diào)控制。
- 原理圖分析
- 主控芯片(STM32F427VGT6):
- 譯碼器電路:
- 采用 HT74HC154 系列芯片,通過 4 個 GPIO 控制 16 路輸出,用于管理多個壓力傳感器模塊。

- Type-C 轉(zhuǎn)串口電路:
- 通過 CH340G 實現(xiàn) Type-C 接口與串口設(shè)備的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和通信。
- 啟動模式選擇與復(fù)位電路:
- 利用開關(guān)和復(fù)位按鈕確定 STM32 的啟動模式,并確保系統(tǒng)異常時能正確復(fù)位。



- 舵機控制與端口:
- 采用兩個 PCA9685PWM 芯片控制 16 路 PWM 信號,實現(xiàn)對舵機的精確控制;
- 利用 TL431 芯片和電位器調(diào)節(jié)電壓,確保舵機轉(zhuǎn)角可調(diào)。
- BMP280 傳感器電路:
- 通過 SPI 接口將 BMP280 氣壓傳感器與 STM32F427 連接,實現(xiàn)高精度氣壓和溫度采集。
- PCB 分析
- 主控板設(shè)計:
- 采用四層 PCB 結(jié)構(gòu)(頂層、GND、VCC、底層),其中接地層與電源層緊密相鄰,確??垢蓴_性和穩(wěn)定性。
- 走線遵循先近后遠(yuǎn)、減少直角的原則,并采用差分對等長布線保證高速信號完整性。

- 指尖板設(shè)計:
- 集成兩個 BMP280 芯片,結(jié)合軟體硅膠的密封與支撐設(shè)計,實現(xiàn)對手指壓力的精準(zhǔn)檢測。
四、軟件設(shè)計與流程
4.1 軟件層次與結(jié)構(gòu)
在軟件的設(shè)計方面,主要是三層結(jié)構(gòu)。分別是底層驅(qū)動層、Linux 操作系統(tǒng) 層以及 ROS Melodic 層。通過下層為上層提供相應(yīng)的接口,實現(xiàn)各層級的功能。
4.2 底層驅(qū)動設(shè)計
4.2.1 BMP280 驅(qū)動

BMP280 驅(qū)動程序的作用是將傳感器提供的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和轉(zhuǎn)換,得到 實際的溫度和氣壓值。驅(qū)動程序負(fù)責(zé)與硬件進(jìn)行通信,讀取和寫入寄存器,控制 采樣頻率和濾波器的設(shè)置等。在嵌入式系統(tǒng)中,BMP280 驅(qū)動程序通常是通過 I2C 或 SPI 接口與微處理器交互的。通過編寫適當(dāng)?shù)尿?qū)動程序,我們可以輕松地使用 BMP280 傳感器獲取環(huán)境溫度和氣壓等信息。
4.2.2 空心杯電機驅(qū)動

電機驅(qū)動程序的作用是控制電機的運動,通過向電機發(fā)送電信號來實現(xiàn)電機 的轉(zhuǎn)動,包括控制電機的轉(zhuǎn)速、方向、加減速等參數(shù)。電機驅(qū)動程序通常需要根 據(jù)具體的電機類型和電機驅(qū)動器的規(guī)格進(jìn)行編寫,以確保電機能夠按照要求進(jìn)行 運動。在嵌入式系統(tǒng)中,電機驅(qū)動程序通常需要與硬件電路結(jié)合使用,以實現(xiàn)精 確的控制。常見的電機驅(qū)動程序包括步進(jìn)電機驅(qū)動程序、直流電機驅(qū)動程序、伺 服電機驅(qū)動程序等。
4.3 單片機主程序設(shè)計
在本設(shè)計中,主函數(shù)負(fù)責(zé)不斷檢測 BMP280 的參數(shù)值,解析出指尖的運動情 況。除此之外,程序還要根據(jù)用戶定義的指關(guān)節(jié)位置,檢測并調(diào)節(jié)電機的轉(zhuǎn)向。
4.3.1 程序框架設(shè)計
單片機主程序采用了事件驅(qū)動的架構(gòu),包括初始化、主循環(huán)、中斷服務(wù)例程 等。程序框架設(shè)計考慮了實時性能和資源限制。
4.3.2 功能模塊實現(xiàn)
功能模塊實現(xiàn)包括了傳感器數(shù)據(jù)采集、電機控制、通信協(xié)議等。我們使用了 中斷驅(qū)動的數(shù)據(jù)采集方法,確保了數(shù)據(jù)的實時性和準(zhǔn)確性。
4.3.3 調(diào)試與優(yōu)化
調(diào)試與優(yōu)化環(huán)節(jié)使用了多種工具和技術(shù),如邏輯分析儀和性能分析器。程序 優(yōu)化著重于減少內(nèi)存占用和提高執(zhí)行效率。
4.4 視覺識別系統(tǒng)設(shè)計
4.4.1 物體識別算法
物體識別算法采用了基于機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行目標(biāo)檢測,并將算 法部署在 TROS 上,并根據(jù)不同的物體采取對其更有效地抓取策略。
4.4.2 手勢識別算法
手勢識別算法結(jié)合了圖像處理技術(shù)和機器學(xué)習(xí),能夠識別不同的手勢命令。 算法設(shè)計考慮了復(fù)雜環(huán)境下的識別準(zhǔn)確性和魯棒性
五、測試
5.1系統(tǒng)測試
- 硬件測試
- 對機械結(jié)構(gòu)進(jìn)行應(yīng)力、耐久性和精度測試,驗證機械手的穩(wěn)定性和可靠性。
- 單片機系統(tǒng)測試確保硬件與軟件之間的兼容性和安全性。
- 軟件測試
- 將機器手集成到 ROS 框架中,通過各節(jié)點和話題實時接收、處理傳感器數(shù)據(jù),驗證系統(tǒng)的多模態(tài)感知和控制功能。
5.2功能驗證
- 機械手功能驗證
- 演示基本操作(抓取、按壓、特定手勢如勝利造型),確認(rèn)動作的精確性和響應(yīng)性。
- 傳感器性能驗證
- 靈敏度測試: 檢測壓力傳感器線性度,驗證靈敏度大于 5 kPa/N。
- 最小力檢測: 使用 1g 標(biāo)準(zhǔn)砝碼測試,表明傳感器的最小檢測力低于 0.01 N。
- 數(shù)據(jù)采集及可視化
- 異物深度識別實驗: 通過對嵌入硅膠塊中不同深度異物的按壓,實時記錄傳感器數(shù)據(jù)。
- 物體識別實驗: 采集不同材質(zhì)(硅膠、PLA、碳纖維)物體按壓過程中的氣壓變化數(shù)據(jù)。
- 利用氣壓曲線和散點圖直觀展示訓(xùn)練集和測試集數(shù)據(jù)的分布情況。
- 機器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驗證
- 比較 KNN、GMM 和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ResNet)在異物深度檢測和物體識別中的準(zhǔn)確率。
- 實驗結(jié)果顯示:異物深度檢測準(zhǔn)確率約 75%-77%,而物體識別中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確率高達(dá)約 89.8%。
- 混淆矩陣進(jìn)一步展示了各算法在分類任務(wù)中的效果。
- 視覺識別驗證
- 物體識別: 采用深度學(xué)習(xí)視覺算法識別目標(biāo)對象,并規(guī)劃相應(yīng)抓取策略(如蘋果、酸奶抓取示例)。
- 手勢識別: 通過圖像處理和機器學(xué)習(xí)技術(shù),實現(xiàn)對手勢命令的精準(zhǔn)識別,從而控制機器手執(zhí)行特定動作。
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