摘要：機器人技術研究是一個至關重要的熱門領域，機械手是完成各種任務的主要結構。然而，傳統(tǒng)的機械手缺乏靈活性，不適合極端的工作環(huán)境。為了解決大多數(shù)機械手由于微型計算機或程序控制的限制而與人手缺乏同步的問題，文章開發(fā)了一種15自由度無線同步仿生機械手系統(tǒng)。該系統(tǒng)從身體感應機械手套收集實時運動數(shù)據(jù)，并將其無線傳輸?shù)椒律鷻C械手；使用微分算法，操縱器調(diào)整轉向器的旋轉角度，以實現(xiàn)對人手運動的同步模擬。

關鍵詞：穿戴式控制器；仿手形；運動同步

中圖分類號：TH122

文獻標志碼：A

0 引言

機械手是機器人領域中最常用的終端執(zhí)行工具，占據(jù)著至關重要的位置。然而，傳統(tǒng)的機械手缺乏在許多領域執(zhí)行精細操作所必需的靈活性。仿生機械手模仿了人手的形狀和功能，通過關節(jié)連接提供更獨立的手指控制。仿生機械手可以代替人完成危險的生化實驗，也可以利用仿生機械手完成戰(zhàn)場排雷、核料搬運等惡劣條件下的工作。仿生機械手最早于1963年開發(fā)，是Tomovic和Boni為南斯拉夫的一位傷寒患病者研制的 Belgrade 手。21世紀初，英國 Shadow 機器人公司研制開發(fā)了Shadow 五指仿人機械手，其外形接近人手，具有19個自由度，采用繩索傳動方式，將驅(qū)動部分及電氣部分等放置在前臂內(nèi)，靈活性較高，但機械結構較復雜，造價十分昂貴^［1］。2000年，英國南安普敦大學 C.M.Light 等研制的輕型自適應多軸機械手，能夠用最小的力對物體保持穩(wěn)定抓取。2011年，崔鵬等^［2］采用腱傳動式仿生機械手取代了簡單的夾具，提高了末端執(zhí)行器的適應性。2018年南卓江等^［3］研發(fā)了一種質(zhì)量輕且具有良好柔順性、靈巧性的仿生機械手。大多數(shù)機械手往往通過程序控制，難以具備人手同等的能力和效率。同步仿生機械手的設計既簡化了程序，還使機械手的使用更加便捷。

1 機械手控制系統(tǒng)設計

在本項研究中，同步仿生機械手控制仿生機械手復制真實人手的動作。使用主從系統(tǒng)控制仿生手掌，該主從系統(tǒng)測量手部運動期間每個關節(jié)的位移信號和人類手指關節(jié)的運動數(shù)據(jù)，以獲得手掌的運動角度^［4］。生成的數(shù)據(jù)通過通信系統(tǒng)傳輸?shù)酵椒律鷻C械手的驅(qū)動器，然后該驅(qū)動器使用步進電機驅(qū)動機器執(zhí)行相同的命令動作。

該設計包含多組驅(qū)動裝置，使操縱器能夠旋轉和上下移動。旋轉底座和手腕結構采用金屬齒輪舵機，以增加扭矩，而微型舵機允許5個手指獨立移動。

整體控制系統(tǒng)組成。同步仿生機械手的總體設計都以STM32103單片機作為主控制器。穿戴式控制器連接5個Flex4.5彎曲傳感器對應仿生手的5根手指，傳感器的彎曲程度能夠轉化為電阻值的變化。穿戴式控制器通過彎曲傳感器采集人手的運動信息后，通過無線模塊將數(shù)據(jù)傳送至仿生機械手的從控制器，從控制器接收到相應控制信息后，驅(qū)動相應的舵機以對應的角度值運轉，實現(xiàn)穿戴式控制器與仿生機械手的同步實時運動。具體控制流程如圖1所示。

2 仿生機械手控制系統(tǒng)設計

機械手控制電路主要以STM32單片機1組模擬SPI同步串行通信接口連接nRF24L01無線通信模塊接收穿戴式控制器姿勢數(shù)據(jù)，并輸出7路高精度PWM號控制舵機動作，從而實現(xiàn)機械手的手指跟隨。

2.1 最小系統(tǒng)

如圖2所示，本設計采用32位Cortex-M3內(nèi)核的STM32F103 C8T6芯片。它有32條地址總線，最大尋址空間為4 GB。STM32F103C8T6芯片主頻為72 MHz，供電電壓為2.0～3.6 V，含有37個I/O口，可以映射到16個外部中斷，容忍5 V信號^［5］。此外，它還包含64 K或128 K字節(jié)的閃存程序存儲器和多達20 K字節(jié)的SRAM數(shù)據(jù)存儲器。手部運動的測量在仿生機械手的精確控制中起著至關重要的作用。因此，采用電位采集傳感器來測量手指的彎曲程度。檢測到的信號被轉換并通過藍牙或USB接口發(fā)送到操縱器，使操縱器能夠執(zhí)行所需的移動。

2.2 姿態(tài)傳感器模塊

九軸姿勢傳感器模塊MPU9250相當于3顆3軸傳感器：加速器計-Accelerator、陀螺儀-Gyroscope、磁力計-Magnetometer的合體^［6］。MPU9250芯片內(nèi)置16 bit AD轉換器，16位數(shù)據(jù)輸出；支持I2C與SPI協(xié)議。陀螺儀范圍：±250，500，1 000，2 000°/s；加速度范圍：±2，±4，±8，±16 g；磁場范圍：±4 800 μT；I2C通信速度400 kHz，SPI通信速度最高可達1 MHz。利用物體運動時產(chǎn)生的加速度、角速度、磁場強度的信息，經(jīng)DMP初始化、調(diào)用DMP庫、四元數(shù)解等微處理器處理相關數(shù)據(jù)后，將物體的實際運動信息記錄到計算機，如圖3所示。

2.3 nRF24L01通信模塊

本設計采用nRF24L01無線收發(fā)器模塊作為通信介質(zhì)，實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)交換功能。nRF24L01工作在2.4 GHz～2.5 GHz ISM頻段，提供2 Mbps的無線傳輸速率和125個工作頻率點。該模塊集成了頻率發(fā)生器、增強型SchockBurst模式控制器、功率放大器、晶體振蕩器、調(diào)制器和解調(diào)器^［7］。它支持多點通信、跳頻通信、丟失數(shù)據(jù)的自動重傳和響應信號的自動生成，可以滿足各種通信需求。nRF24L01還具有內(nèi)置FIFO數(shù)據(jù)緩沖器和高速同步串行通信SPI接口，可與大多數(shù)高速和低速微處理器進行通信。通過6個內(nèi)部數(shù)據(jù)信道，它可以在不同的電源頻率下實現(xiàn)一對多的無線通信，允許在相同的電源頻率上使用1～6個收發(fā)器。針對可穿戴控制器和機械手控制器之間的數(shù)據(jù)傳輸，本設計選擇了相同功率頻率的1對1收發(fā)器模式。

2.4 DS3120舵機

圖3 姿態(tài)傳感器模塊

仿生機械手的跟隨動作依賴于單片機向舵機發(fā)送精確的PWM控制信號，以確保精確的角度旋轉。為操縱器選擇轉向器時，必須考慮工作電壓、扭矩、速度和尺寸等因素。根據(jù)設計要求選擇了DS3120雙軸數(shù)字轉向器，該型號舵機運行溫度在-15～70 ℃，工作電壓范圍為4.8～6.8 V，驅(qū)動方式為PWM波，脈波寬度范圍為500～2 500 μs，含有堵轉保護機制，堵轉6 s后，舵機在當前位置鎖定并保持50％扭矩，可實現(xiàn)360°正反轉。

3 軟件系統(tǒng)設計

3.1 主要控制流程

穿戴式控制器完成單片機內(nèi)部資源的初始化之后，分別對無線通信模塊nRF24L01和九軸姿勢傳感器模塊MPU9250進行自檢，自檢完成后在單片機中斷程序中接收姿態(tài)傳感器回傳數(shù)據(jù)，接收數(shù)據(jù)后進行數(shù)據(jù)處理并發(fā)送。同時仿生機械手初始化完畢，選擇模式后經(jīng)指令處理輸出PWM波形，DS3120角度舵機接收信號后開始運動，達到仿生機械手跟隨穿戴式控制器運動的目的，如圖4—5所示。

3.2 姿態(tài)傳感器

因傳感器的軸線偏離重力作用方向，所以在姿態(tài)傳感器開始使用前，需要對傳感器數(shù)據(jù)進行處理。上電后，設計傳感器執(zhí)行次數(shù)，然后保存這個零偏。每次上電得到的零偏都不同，所以需要每次都校準一次。

3.3 手指彎曲控制

當手指彎曲時，會導致高精度電位計旋轉，從而使電位計滑動端的分電壓值在0～5 V。A/D轉換器讀取該電壓值以確定電流彎曲方向和程度。STM32含有逐漸逼近型12位18通道數(shù)字轉換器，可測量16個外部和兩個內(nèi)部信號源。各通道的A/D轉換可以單次、連續(xù)、掃描或間斷模式執(zhí)行。數(shù)據(jù)將儲存在16位數(shù)據(jù)寄存器中。然而，單芯片A/D轉換器一次只能轉換一個模擬輸入通道的電壓信號。因此，單片機的模擬輸入通道0～4用于依次輪詢對應于5個手指的高精度電位計的分電壓。為了獲得穩(wěn)定準確的手指彎曲數(shù)據(jù)，文章采集了50輪數(shù)據(jù)，并將平均值作為一次手指彎曲采集的結果。為了確保穩(wěn)定性和準確性，文章選擇了單芯片A/D轉換器的最慢轉換速度。手指彎曲數(shù)據(jù)被讀取并存儲在單片機的A/D轉換中斷服務程序中。

4 機械手本體結構設計

完成仿生機械手的程序設計之后，需要對人手的結構進行分析，完成機械手本體結構的設計。

4.1 人手結構分析

人類手的骨骼結構分為3部分，即指骨、掌骨和腕骨，指骨負責大部分手勢動作^［8］。通常，一只手上有14個指骨，拇指有兩塊骨頭，其他手指各有3塊。通過全面了解人手的結構，包括每個手指中每個指骨的長度和手掌的粗略尺寸，可以建立用于設計仿生機械手的初始參考尺寸系統(tǒng)。

4.2 手指分析

4.2.1 4指建模分析

仿生機械手的4根手指，各有3個關節(jié)和3個連桿。對于每個關節(jié)設置一個旋轉副，其中角度θ為兩關節(jié)之間的夾角，L為每節(jié)關節(jié)的長度。運用D-H坐標法建立機械手指的坐標系如圖6所示。

依據(jù)所設計的D-H結構參數(shù)可以得到各連桿其次變換矩陣如下：

A₁=Rot（Z₀，θ₁）Trans（a₁，0，0）（1）

A₂=Rot（Z₁，θ₂）Trans（a₂，0，0）（2）

A₃=Rot（Z₂，θ₃）Trans（a₃，0，0）（3）

其中Rot（Z，θ）為當物體繞Z軸轉動角度為θ時，對應的旋轉矩陣表達式：

只發(fā)生位置的改變，而不產(chǎn)生形變可以稱之為平移變換。對于機械手而言，如果只是進行空間位置的變化，那么可以在其位置矢量左乘一個變換矩陣來表示：

則仿生機械手指坐標系對于固定坐標系的位姿T為：

其中

C₁₂₃=cos（θ₁+θ₂+θ₃）

S₁₂₃=sin（θ₁+θ₂+θ₃）

C₁₂₌cos（θ₁+θ₂）

S₁₂₌sin（θ₁+θ₂）

C₁₌cosθ₁

S₁₌sinθ₁（7）

4.2.2 4指工作空間分析

通過程序設計對機械手進行建模仿真，以便于對研究目標進行特定分析，為解決實際問題提供數(shù)據(jù)支撐與指導。使用MATLAB中針對機器人設計開發(fā)的RoboticsToolbox工具箱，通過其中的Link函數(shù)建立3自由度機械手模型，為工作空間的分析提供模型支撐，如圖7所示。

使用蒙特卡羅方法對機械臂工作空間進行分析，根據(jù)確定好的關節(jié)變換范圍通過MATLAB進行仿真，每個變量范圍設定生成2萬個隨機點，生成的作業(yè)范圍如圖8所示。

從圖8可知，以基座為中心，作業(yè)機械臂在X軸方向上的作業(yè)范圍距離在-50～50 cm，總范圍為100 cm，在Y軸方向的作業(yè)范圍在-50～50 cm，總距離為100 mm，在Z軸方向上的作業(yè)范圍在-40～70 cm，總距離為110 cm。同時作業(yè)空間點的分布呈現(xiàn)均勻的狀態(tài)，沒有出現(xiàn)缺失現(xiàn)象，驗證了設計的合理性。

5 實驗驗證

實物測試主要是檢測在抓取不同形狀物體時機械手是否能跟隨穿戴控制器做出多手指同時彎曲、抓取等動作。通過觀察仿生機械手與穿戴式控制器的動作是否一致驗證機械手的控制程序，通過觀察仿生機械手手指的活動范圍驗證機械手本體結構設計的合理性，如圖9—10所示。

6 結語

本文通過STM32芯片對仿生機械手及穿戴式控制器進行軟件系統(tǒng)的設計，并通過對人手的結構分析對機械手進行了結構設計，通過藍牙模塊實現(xiàn)了穿戴式控制器與仿生機械手的同步抓取，并驗證了該仿生機械手具有對不同外形的物體進行準確抓握的功能。

參考文獻

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（編輯 王雪芬）

Design of wireless biomimetic manipulator and wearable controller based on STM32

Zhao Zhenghong¹， Qiao Dong^2*， Li Bowen¹， Zhao Jie¹

（1.College of Coal Engineering， Shanxi Datong University， Datong 037009， China; 2.College of Architecture

and Geomatics Engineering， Shanxi Datong University， Datong 037009， China）

Abstract： The research of robot technology is a crucial and hot field， and the manipulator is the main structure to complete various tasks. However， the traditional manipulator lacks flexibility and is not suitable for extreme working environment. In order to solve the problem that most manipulators lack synchronization with human hands due to the limitation of microcomputer or program control， a 15-DOF wireless synchronous bionic manipulator system was developed. The system collects realtime motion data from the bodysensing mechanical glove and wirelessly transmits it to the bionic manipulator. Using the differential algorithm， the manipulator adjusts the rotation angle of the steering gear to realize the synchronous simulation of human hand movement.

Key words： wearable controller; imitating hand shape; motion synchronization