朱穎，楊荻鎧，邴林園，師平，溫德軍

（廣東工業(yè)大學(xué)華立學(xué)院，廣東廣州 511325）

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,人機(jī)交互由以機(jī)器為中心向以人為中心發(fā)展,即機(jī)器要協(xié)同用戶進(jìn)行交互[1]。數(shù)據(jù)手套作為一種新型的輸入設(shè)備被廣泛應(yīng)用于眾多的人機(jī)交互系統(tǒng)中[2]。數(shù)據(jù)手套能夠捕捉手部姿態(tài)，是提高虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)操作真實(shí)性的重要手段[3]。國(guó)內(nèi)外對(duì)數(shù)據(jù)手套進(jìn)行了大量研制[4-5]，如Immersion 公司的CyberGlove 和南非的5DT Glove、國(guó)內(nèi)的CAS-Glove 和Wise Glove[6],國(guó)內(nèi)學(xué)者也對(duì)數(shù)據(jù)手套做了一些應(yīng)用和算法研究[7-8]。隨著機(jī)械控制技術(shù)的發(fā)展，機(jī)械手作為一種機(jī)械與電子元件控制一體的具有抓取和移動(dòng)物體功能的新型裝置，很好地幫助人們完成繁復(fù)的勞動(dòng)工作，已在眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，但許多復(fù)雜環(huán)境的工作仍需技術(shù)人員親自操作，如礦山作業(yè)等。文中提出一種基于數(shù)據(jù)手套體感控制機(jī)械手作業(yè)的方案來解決該問題。通過數(shù)據(jù)手套的傳感器獲取手指伸展、彎曲，手背彎拱、手腕位姿等狀態(tài)信息傳給主控器，進(jìn)而控制機(jī)械手對(duì)物體進(jìn)行抓取、移動(dòng)、裝配，對(duì)設(shè)備進(jìn)行操縱、控制等動(dòng)作。

1 總體設(shè)計(jì)

基于數(shù)據(jù)手套的機(jī)械手體感控制系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)手套上的傳感器來采集佩戴者的手部運(yùn)動(dòng)變化信息，采集到的信息經(jīng)過主控器ATmega2560 修正處理后進(jìn)行手部姿態(tài)信息的識(shí)別，將識(shí)別結(jié)果通過HC-05 藍(lán)牙模塊實(shí)現(xiàn)與從控器的無線通訊，從控器結(jié)合PID 算法控制手指電機(jī)與手腕舵機(jī)動(dòng)作，同時(shí)采集機(jī)械手位姿信息反饋給從控器，使機(jī)械手與數(shù)據(jù)手套佩戴者手部姿態(tài)同步。

基于數(shù)據(jù)手套的機(jī)械手控制系統(tǒng)主要包含硬件系統(tǒng)與軟件系統(tǒng)。硬件系統(tǒng)包含數(shù)據(jù)手套設(shè)計(jì)與機(jī)械手設(shè)計(jì)，主要包含主控制器ATmega2560、Flex 彎曲傳感器、微電機(jī)系統(tǒng)(Micro Electro Mechanical System，MEMS)姿態(tài)傳感器、無線模塊、手指電機(jī)和手腕舵機(jī)。硬件系統(tǒng)框圖如圖1 所示。

2 硬件設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)手套設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)手套根據(jù)其工作原理的不同主要有圖像數(shù)據(jù)手套、機(jī)械數(shù)據(jù)手套、光纖數(shù)據(jù)手套和微慣性傳感器數(shù)據(jù)手套[9]。圖像數(shù)據(jù)手套對(duì)環(huán)境要求較高，特別是受光照影響大；機(jī)械數(shù)據(jù)手套笨重，操作攜帶不方便；光纖數(shù)據(jù)手套壽命短，易疲勞；微慣性傳感器數(shù)據(jù)手套輕便耐用，對(duì)環(huán)境要求低，易更換，但所需傳感器數(shù)量多[10],改進(jìn)數(shù)據(jù)處理算法可減少傳感器數(shù)量[11]。文中設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)手套為傳感器數(shù)據(jù)手套，共采用6個(gè)微慣性傳感器。

文中數(shù)據(jù)手套采用ATmega2560 作為主控制器，由Flex4.5 單向薄膜彎曲度傳感器和MEMS 姿態(tài)傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。數(shù)據(jù)手套的彎曲傳感器與姿態(tài)傳感器的分布如圖2 所示，S1～S5 均為彎曲傳感器，分布在5 個(gè)手指頭上，并在關(guān)節(jié)處固定，用于采集各手指彎曲信息；W1 為姿態(tài)傳感器，位于手背，用于獲取手掌拱度與手腕動(dòng)作信息。佩戴者戴上手套后，可以通過檢測(cè)手部運(yùn)動(dòng)提供反饋[12]。

圖2 數(shù)據(jù)手套

ATmega2560 是一個(gè)基于Microchip 的8 位AVR RISC 高性能、低功耗微控制器，最小系統(tǒng)板上擁有54 個(gè)數(shù)字輸入/輸出引腳，16 個(gè)模擬輸入分辨率為10位，為數(shù)據(jù)采集和處理提供良好環(huán)境。

Flex4.5 單向薄膜彎曲傳感器為四層薄膜結(jié)構(gòu)，最外兩層為傳感器增加強(qiáng)度和彈性，中間層由兩層電阻薄膜構(gòu)成。當(dāng)傳感器彎曲時(shí)，上下電阻薄膜相互滑動(dòng)引起阻值變化，電阻不同使得輸出電壓發(fā)生變化。Flex4.5 通過不同的電壓信號(hào)獲取手指彎曲信息，其工作原理如圖3 所示。ATmega2560 將模擬量電壓信號(hào)轉(zhuǎn)化為數(shù)字量進(jìn)行讀取，5 V（其最大值）時(shí)讀數(shù)為1 023，0 V 時(shí)讀數(shù)為0。

圖3 彎曲傳感器工作原理

測(cè)試彎曲傳感器在平坦舒展?fàn)顟B(tài)下電阻約為5 Ω，彎曲至90°時(shí)電阻約為50 kΩ，將其與22 kΩ電阻串聯(lián)可獲取線性模擬值，因此將其與22 kΩ電阻串聯(lián)連接至ATmega2560 模擬腳即可通過讀取電壓判斷手指彎曲狀態(tài)，可以較為準(zhǔn)確地得出佩戴者手指彎曲角度。

微電機(jī)系統(tǒng)(MEMS)慣性傳感器在移動(dòng)智能設(shè)備上廣泛應(yīng)用[13]。MEMS 內(nèi)部有一個(gè)連接在彈簧上的質(zhì)量塊，彈簧被限制在一個(gè)方向移動(dòng)，并且有固定的極板。當(dāng)加速度在特定方向作用時(shí)，質(zhì)量塊移動(dòng)，極板與質(zhì)量塊之間的電容發(fā)生變化，將電容的這種變化處理映射得到加速度值。通過加速度與速度位移的關(guān)系能測(cè)量某段時(shí)間的相對(duì)速度和位移，使得手掌的姿態(tài)信息可以通過獲取傳感器的模擬信號(hào)來確定。

2.2 機(jī)械手設(shè)計(jì)

機(jī)械手設(shè)計(jì)包括結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和控制電路設(shè)計(jì)兩部分。機(jī)械結(jié)構(gòu)仿照成年人右手骨骼進(jìn)行設(shè)計(jì)，控制電路主要包括控制器、手指拉線電機(jī)、手腕舵機(jī)及姿態(tài)傳感器組成。

成年人手骨主要由節(jié)指骨和關(guān)節(jié)組成，關(guān)節(jié)分為手指關(guān)節(jié)和手腕關(guān)節(jié)，如圖4 所示。

圖4 人類右手骨骼結(jié)構(gòu)

不同關(guān)節(jié)間左右側(cè)擺和彎曲決定了機(jī)械手的姿態(tài)，為了更好地仿人手動(dòng)作，該機(jī)械手共設(shè)有17 個(gè)自由度：大拇指有2 個(gè)自由度，其余四指各有3 個(gè)自由度；手掌與無名指、小指有2 個(gè)側(cè)向自由度，手掌與大拇指有一個(gè)自由度。機(jī)械手結(jié)構(gòu)如圖5 所示。為了實(shí)現(xiàn)正常抓握功能，手掌分別設(shè)計(jì)了大拇指、無名指和小拇指的轉(zhuǎn)向軸承。無名指和小拇指轉(zhuǎn)向軸承可使其自由移動(dòng)到手掌內(nèi)側(cè)，以實(shí)現(xiàn)向內(nèi)的錐形運(yùn)動(dòng)，使抓握動(dòng)作更加自然。

圖5 機(jī)械手結(jié)構(gòu)

機(jī)械手控制電路使用ATmega2560 作為從控制器，通過IO 口對(duì)機(jī)械手的7 個(gè)電機(jī)進(jìn)行PWM 控制，以實(shí)現(xiàn)機(jī)械手與人手姿態(tài)的同步動(dòng)作，其中5 個(gè)拉線電機(jī)控制手指指節(jié)的彎曲伸展運(yùn)動(dòng)，2 個(gè)舵機(jī)旋轉(zhuǎn)控制手掌的姿態(tài)，并在機(jī)械手上設(shè)置MEMS 姿態(tài)傳感器，用于實(shí)時(shí)采集機(jī)械手手掌的姿態(tài)，并反饋給控制器，使機(jī)械手動(dòng)作更加精準(zhǔn)。

3 軟件設(shè)計(jì)

3.1 主流程

軟件設(shè)計(jì)主要包括數(shù)據(jù)采集模塊、手姿態(tài)數(shù)據(jù)修正和機(jī)械手PID 控制三大模塊。數(shù)據(jù)手套通過采集數(shù)據(jù)獲取手部姿態(tài)的信息，將所收集到的手指信息通過數(shù)據(jù)修正和濾波處理后，映射為PWM 的占空比來控制拉線電機(jī)的松緊程度，手掌部分則通過閉環(huán)PID 計(jì)算出PWM 占空比控制舵機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)來控制姿態(tài)。控制主流程圖如圖6 所示。

圖6 主流程圖

3.2 手勢(shì)識(shí)別算法

手勢(shì)識(shí)別通過使用特定的硬件設(shè)備來捕獲佩戴者手部動(dòng)作，并將捕獲到的手部特征轉(zhuǎn)換為信號(hào)量，傳遞給計(jì)算機(jī)3D 模型手完成驅(qū)動(dòng)操作。其實(shí)質(zhì)是識(shí)別佩戴者做出的手部動(dòng)作和操作意圖，并形成相應(yīng)操作命令。

手勢(shì)識(shí)別過程包括以下步驟：運(yùn)動(dòng)捕獲、數(shù)據(jù)修正和手勢(shì)識(shí)別。

數(shù)據(jù)手套采集的手部運(yùn)動(dòng)信息包括5 個(gè)運(yùn)動(dòng)關(guān)節(jié)（食指、中指、無名指、小指、拇指）和2 個(gè)加速度變化量（X,Y）信息。手部運(yùn)動(dòng)信息如圖7 所示。

圖7 手部運(yùn)動(dòng)信息

數(shù)據(jù)手套通常需要不同人員佩戴,不同佩戴人員手的大小和關(guān)節(jié)之間的長(zhǎng)度不同[14]。數(shù)據(jù)手套輸出數(shù)據(jù)存在一定的噪聲和波動(dòng)，直接使用原始數(shù)據(jù)計(jì)算機(jī)械手關(guān)節(jié)角將造成機(jī)械手運(yùn)動(dòng)控制的不穩(wěn)定。人不同手指的關(guān)節(jié)有差異，運(yùn)動(dòng)也有差異，而關(guān)節(jié)自身有一定的活動(dòng)范圍。如果將收集的數(shù)據(jù)直接用于操作命令，則會(huì)出現(xiàn)與佩戴者手部姿勢(shì)不同步的問題[15]，因此必須對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波消抖去噪處理來獲取平滑、穩(wěn)定的關(guān)節(jié)角信號(hào)[16]。

為了保持?jǐn)?shù)據(jù)手套的通用性與精確性，文中對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化、限幅消抖和平滑濾波等處理。

首先，求手指節(jié)長(zhǎng)度的平均長(zhǎng)度,將手指節(jié)長(zhǎng)度歸一化為平均長(zhǎng)度，即使手指節(jié)長(zhǎng)度發(fā)生改變也不會(huì)造成關(guān)節(jié)間的夾角變化。

然后，對(duì)歸一化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行限幅消抖，主要目的是消除大幅度數(shù)據(jù)波動(dòng)。對(duì)各運(yùn)動(dòng)節(jié)數(shù)據(jù)進(jìn)行限幅約束，數(shù)據(jù)修正如表1 所示。假設(shè)當(dāng)前手套彎曲度傳感器測(cè)量值為c，若c∈(a,b)，則修正后彎曲度w=c-d；若c＞b，則彎曲度w=b-d；若c＜a，則彎曲度w=ad。約束參數(shù)確保當(dāng)前c值一直都在約束參數(shù)區(qū)間內(nèi)。

表1 數(shù)據(jù)修正表

下一步將限幅消抖后的數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑濾波，文中采用卡爾曼濾波算法進(jìn)行平滑去噪?？柭鼮V波算法是利用線性系統(tǒng)狀態(tài)方程來進(jìn)行平滑去噪[17]的，可以消除微小范圍內(nèi)的波動(dòng)，使計(jì)算出的機(jī)械手彎曲角更加穩(wěn)定、平滑[18-19]。

假設(shè)某一個(gè)手指的活動(dòng)角度是M，修正參數(shù)為d，則當(dāng)前的彎曲角度N可以通過式（1）得到：

通過該關(guān)系可以定義每個(gè)手指的姿態(tài)，完成手部姿態(tài)的同步。

3.3 機(jī)械手PID控制

PID 控制廣泛應(yīng)用在機(jī)械設(shè)備和電子設(shè)備控制中。PID 控制通過將實(shí)測(cè)值與給定值進(jìn)行比較，從而計(jì)算出偏差量e(t)，調(diào)節(jié)Kp、Ki、Kd使其誤差變小，同時(shí)兼顧調(diào)節(jié)時(shí)間和超調(diào)量等系統(tǒng)動(dòng)態(tài)參數(shù)。數(shù)字PID 包括位置PID 算法、速度PID 算法和增量式PID算法。PID 算法由3 部分組成，分別為比例、積分和微分，如圖8 所示。

圖8 PID算法

為了使得機(jī)械手的運(yùn)動(dòng)更平滑，文中加入位置PID 控制算法對(duì)手腕舵機(jī)進(jìn)行調(diào)節(jié)。位置PID 算法可以優(yōu)化判斷當(dāng)前系統(tǒng)的實(shí)際位置的響應(yīng)性、穩(wěn)定度和識(shí)別度，如式（2）所示。

其中，Kp是比例系數(shù)，Ki是積分系數(shù)，Kd是微分系數(shù)，當(dāng)前誤差是上次誤差。位置PID 算法為當(dāng)前系統(tǒng)實(shí)際位置與預(yù)期位置的偏差。比例部分只與當(dāng)前偏差有關(guān)，積分部分則是系統(tǒng)過去所有偏差的累積。文中對(duì)輸出進(jìn)行限幅控制，以防輸出不變而積分項(xiàng)繼續(xù)累加造成積分飽和過深。

系統(tǒng)采用PID 控制主要是為了消除靜態(tài)誤差，提高系統(tǒng)控制精度。調(diào)節(jié)積分參數(shù)可消除靜態(tài)誤差，在消除靜態(tài)誤差的同時(shí)也增加了系統(tǒng)的震蕩次數(shù)，使響應(yīng)變得緩慢，加入微分、比例兩參數(shù)來減少系統(tǒng)震蕩，加快響應(yīng)速度。其控制輸出曲線效果如圖9 灰色曲線所示，黑色曲線為沒有進(jìn)行PID 控制的響應(yīng)曲線。

圖9 PID控制輸出曲線對(duì)比圖

4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

采用文中研制的數(shù)據(jù)手套、手部姿態(tài)算法與機(jī)械手控制算法，設(shè)計(jì)仿真試驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。首先搭建仿真機(jī)械手控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械手的體感控制。

4.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建

實(shí)驗(yàn)平臺(tái)包含操作者、數(shù)據(jù)手套、數(shù)據(jù)處理平臺(tái)和仿真平臺(tái)。

仿真部分采用Matlab/Simulink 環(huán)境進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。首先用SolidWorks 對(duì)機(jī)械手進(jìn)行建模，然后通過SimMechanics Link 將機(jī)械手3D 模型轉(zhuǎn)移到Matlab中并轉(zhuǎn)換為Simulink 模型，自動(dòng)生成body blocks 和joint blocks，如圖10 所示。

圖10 Simulink環(huán)境中機(jī)械手3D模型

然后在Simulink 中建立模型控制系統(tǒng)，將3D 模型手的控制分成6 個(gè)子系統(tǒng)：模擬量輸入子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)修正子系統(tǒng)、PID 控制子系統(tǒng)、關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)子系統(tǒng)、3D 模型子系統(tǒng)和傳感器子系統(tǒng)。

4.2 驗(yàn) 證

在仿真控制模式下，操作者佩戴數(shù)據(jù)手套控制仿真機(jī)械手從完全伸展?fàn)顟B(tài)運(yùn)動(dòng)到食指按鍵動(dòng)作，并保持該動(dòng)作，由此實(shí)現(xiàn)仿人機(jī)械手對(duì)設(shè)備的操作，如圖11、12 所示，不同工作狀態(tài)下的手指角度彎曲角度如表2 所示。

圖11 舒展?fàn)顟B(tài)

圖12 食指按鍵狀態(tài)

表2 不同工作狀態(tài)下的手指角度

然后再回到伸展?fàn)顟B(tài)模擬抓取工件并握緊，實(shí)驗(yàn)效果與角度參數(shù)如圖13 所示。

圖13 握緊狀態(tài)

由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，數(shù)據(jù)手套很好地達(dá)到了控制機(jī)械手的預(yù)期效果，完成簡(jiǎn)單的同步作業(yè)操作。要完成更加精細(xì)的動(dòng)作還需對(duì)機(jī)械手進(jìn)一步優(yōu)化。

5 結(jié)束語

機(jī)械手作業(yè)動(dòng)作主要包括抓握、松開、食指按等動(dòng)作，文中仿人手設(shè)計(jì)了機(jī)械手，經(jīng)仿真驗(yàn)證，可同步完成機(jī)械手基本的作業(yè)動(dòng)作。文中設(shè)計(jì)了簡(jiǎn)單便攜的數(shù)據(jù)手套，用于采集人手姿態(tài)信息。針對(duì)不同操作者節(jié)骨的差異性，對(duì)指骨長(zhǎng)度進(jìn)行了歸一化處理；針對(duì)數(shù)據(jù)干擾噪聲以及不同手指關(guān)節(jié)的差異性，提出了限幅卡爾曼濾波算法。實(shí)驗(yàn)證明，該方法能有效去抖濾波，使機(jī)械手彎曲角更加穩(wěn)定、平滑。

針對(duì)機(jī)械手動(dòng)作的不穩(wěn)定性，使用了位置PID來消除誤差，為避免誤差累計(jì)對(duì)輸出進(jìn)行了限幅處理。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該方法能有效消除靜態(tài)誤差、消除振蕩、快速響應(yīng)，使機(jī)械手動(dòng)作更穩(wěn)定、平滑和流暢，能達(dá)到人手控制機(jī)械手同步動(dòng)作的效果。