劉忠超，范靈燕，翟天嵩，趙志遠(yuǎn)

(南陽理工學(xué)院智能制造學(xué)院，河南南陽，473004)

0 引言

隨著信息化、自動化技術(shù)的不斷發(fā)展，機械臂作為一種高效可靠的自動化裝置[1]，成為機器人和人體工程學(xué)領(lǐng)域的研究熱點和方向，并得到了快速的發(fā)展。采摘機器人作為農(nóng)業(yè)機器人的重要類型，它采用機械手方式替代傳統(tǒng)的人工作業(yè)方式，大大的減輕了勞動強度，節(jié)省成本，提高了生產(chǎn)效率。

傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)采摘機器人的機械臂大都采用現(xiàn)有的工業(yè)機械手，體積大、成本高，并且靈活性較差。近年來人體姿態(tài)感知技術(shù)在電子游戲、醫(yī)療康復(fù)、智能家居[2]等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用[3]。Baeten等[4]設(shè)計的蘋果采摘機器人通過采用仿上肢機器人的6自由度機械臂，實現(xiàn)了果實的靈活采摘，日本Kondo等[5]采用一個7自由度的仿上肢關(guān)節(jié)型機械臂和四輪的移動平臺，設(shè)計了西紅柿采摘機器人，利用仿上肢機械臂各關(guān)節(jié)的相互協(xié)作實現(xiàn)果實的采摘。特別在一些比較惡劣、高危、高精度的工作環(huán)境，傳統(tǒng)機器臂的靈活性及邏輯判斷能力遠(yuǎn)不及人類的靈活和自由[6]，同樣對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的一些危險作業(yè)，比如農(nóng)民爬到高大的果樹上進(jìn)行水果的采摘，不僅效率低下、費時費力，還存在攀爬跌落的危險[7]。

針對傳統(tǒng)機械臂的缺點，本文基于仿生學(xué)原理，提出并設(shè)計了一種多功能體感交互式仿上肢采摘機械臂系統(tǒng)。系統(tǒng)基于加速度傳感器采集人體手臂姿態(tài)，開發(fā)了機械臂的硬件控制系統(tǒng)及軟件系統(tǒng)，搭建了6軸仿生機械臂結(jié)構(gòu)，并通過試驗驗證了仿上肢采摘機械臂設(shè)計的正確性和可行性。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計

根據(jù)體感交互式機械臂的功能需求，機械臂控制系統(tǒng)主要包括手臂姿態(tài)采集端和機械臂控制端。系統(tǒng)采用3組MPU6050協(xié)同獲取人體手臂姿態(tài)信息，采集端控制系統(tǒng)采用STM32F407芯片作為處理器，用以實現(xiàn)對人體手臂姿態(tài)的數(shù)據(jù)采集、處理和發(fā)送。機械臂控制端利用無線模塊SI4432以及STM32F407處理器來接收、分析采集端發(fā)送的手臂姿態(tài)數(shù)據(jù)，輸出控制信號使機械臂能按照人體手臂姿態(tài)的運動軌跡，來完成動作的跟隨模仿[8]。體感交互式仿上肢采摘機械臂系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 仿上肢采摘機械臂系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

2 仿生機械臂設(shè)計

2.1 仿生機械臂運動模型設(shè)計

由于體感交互式仿上肢機械臂采集對象為人體上肢，而人體上肢手臂自由運動需要由腕關(guān)節(jié)、肘關(guān)節(jié)和肩關(guān)節(jié)三部分組合運動完成。人體手臂一共包含有6個自由度運動，分別為腕關(guān)節(jié)屈/伸運動、腕關(guān)節(jié)外展/內(nèi)斂動作、肘關(guān)節(jié)屈/伸運動、肘關(guān)節(jié)的外旋/內(nèi)旋運動、肩關(guān)節(jié)的屈/伸運動以及與肩關(guān)節(jié)的外展/內(nèi)斂動作[9]。體感交互式仿上肢機械臂的6個舵機運動的角度和手臂關(guān)節(jié)運動方向范圍如表1所示。

表1 手臂關(guān)節(jié)活動表Tab. 1 Movement table of arm joint

根據(jù)人體手臂運動狀態(tài)的運動范圍和自由度，仿上肢采摘機械臂可以分為肩關(guān)節(jié)機構(gòu)、肘關(guān)節(jié)機構(gòu)、腕關(guān)節(jié)機構(gòu)三個部分，每個機構(gòu)包含兩個舵機，仿上肢采摘機械臂的模型結(jié)構(gòu)以及舵機分布如圖2所示。

圖2 仿上肢采摘機械臂模型結(jié)構(gòu)圖

2.2 仿生機械臂運動分析

體感交互式仿上肢機械臂的D-H空間坐標(biāo)系如圖3所示。

圖3 仿上肢采摘機械臂D-H空間坐標(biāo)系

仿生機械臂主要由機械臂、舵機、機械爪等幾個主要部分組成，其可以看作數(shù)個轉(zhuǎn)動或移動的關(guān)節(jié)串聯(lián)而成的。體感交互式仿上肢機械臂在機構(gòu)學(xué)上，可以將其看成為連桿與關(guān)節(jié)組成，以連桿建立坐標(biāo)系，設(shè)計的機械臂擁有6個自由度的變換，根據(jù)Denavit-Hartenberg (D-H)表示法建立的數(shù)學(xué)模型，并借助于數(shù)學(xué)模型中的連桿與關(guān)節(jié)表示，可以建立出機械臂各個舵機的運動坐標(biāo)系，腕關(guān)節(jié)包含1號和2號舵機，1號舵機的軸線和2號舵機的軸線垂直相交于1號坐標(biāo)系；肘關(guān)節(jié)包含3號和4號舵機，3號舵機和4號舵機軸線垂直相交于2號坐標(biāo)系；腕關(guān)節(jié)包含5號和6號舵機，5號舵機和6號舵機軸線垂直相交于3號坐標(biāo)系[10]。建立連桿坐標(biāo)后，根據(jù)相鄰關(guān)節(jié)坐標(biāo)間的關(guān)系可以確定關(guān)節(jié)和連桿的D-H參數(shù)，從而在三維空間為仿生機械臂的每一個連桿建立一個坐標(biāo)系或相對于機械臂底座的相對坐標(biāo)系，進(jìn)而確定每一個桿件的位置和方向。

3 仿生機械臂控制系統(tǒng)設(shè)計

系統(tǒng)控制芯片均選用STM32F407ZGT6單片機，采集端使用3組MPU6050來采集和解析人體手臂動作指令，MPU6050使用I2C通訊方式與STM32F407ZGT6控制芯片進(jìn)行通訊，將手臂姿態(tài)數(shù)據(jù)傳輸至采集端控制芯片，采集端控制器將將MPU6050數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成角度值，并將數(shù)據(jù)進(jìn)行封裝，通過SI4432無線通訊模塊將上肢手臂姿態(tài)數(shù)據(jù)發(fā)送出去。

機械臂運動控制端通過SI4432通訊模塊，將采集端的手臂姿態(tài)角度值數(shù)據(jù)包接收后進(jìn)行處理，轉(zhuǎn)換為6組PWM脈沖信號值，通過接收協(xié)調(diào)端的控制芯片將6組PWM脈沖信號值傳輸至舵機控制電路，分別控制機械臂上6個舵機轉(zhuǎn)動，從而控制機械臂完成人體上肢手臂的動作模仿。

3.1 控制器單元

上肢姿態(tài)采集端和機械臂控制端均選用STM32F407ZGT6單片機為控制核心。STM32F407ZGT6芯片是內(nèi)核為Cortex-M4的意法半導(dǎo)體(ST)產(chǎn)品，I/O 接口多達(dá)112個，相對STM32F1/F2等Cortex-M3產(chǎn)品，STM32F4最大的優(yōu)勢就是新增了硬件FPU單元以及DSP指令，芯片內(nèi)部集成了多種功能，如I2C、ADC、SPI、PWM等[11]，其主要特點為功耗低、穩(wěn)定性高、抗干擾能力強，豐富的接口以及內(nèi)部資源能夠滿足仿上肢機械臂控制系統(tǒng)功能的需求。

3.2 人體手臂姿態(tài)采集電路

采集端需要實時采集人體手臂的運動姿態(tài)，系統(tǒng)采用3組MPU6050六軸加速度計作為采集端的姿態(tài)傳感器。MPU6050具有準(zhǔn)確度高、質(zhì)量輕、空間占有率小、功耗低等優(yōu)點，在姿態(tài)測量和加速度測量等方面具有較好的優(yōu)勢[12]。

MPU6050與控制器STM32F407ZGT6之間的接線比較簡單，通過I2C進(jìn)行主從式通信，只需要兩根數(shù)據(jù)線，外圍電路比較簡單，具體連接電路如圖4所示，其中23腳SCL和24腳SDA是連接控制芯片的I2C接口，控制芯片通過I2C接口來與MPU6050進(jìn)行通訊，采集出MPU6050數(shù)據(jù)，MPU6050始終為從屬設(shè)備。3組MPU6050可以時刻采集手臂上所有關(guān)節(jié)的運動角度，通過角度的變化率來推算出人體手臂的運動軌跡。

圖4 MPU6050控制電路原理圖

3.3 數(shù)據(jù)無線傳輸電路

系統(tǒng)選用SI4432無線收發(fā)芯片作為姿態(tài)采集端與機械臂控制端的通信，它包含了所有的ISM頻段應(yīng)用所需的發(fā)射和接收功能。與NRF905、NRF24L01、CC1101等無線模塊相比，最大發(fā)射功率為+20 dBm，發(fā)射功率大，接收靈敏度極高，具有很高的性價比[13]。

SI4432與STM32F407ZGT6控制器之間采用SPI通訊方式，SPI為全雙工通訊，數(shù)據(jù)傳輸速度快。SI4432模塊接線圖如圖5所示，其中SPI_MOSI為STM32控制器到SI4432的串行數(shù)據(jù)傳輸；SPI_MISO為SI4432到STM32控制器的串行數(shù)據(jù)傳輸；SPI_SCLK為時鐘信號，由控制芯片產(chǎn)生；SPI_NSS為使能信號，由控制芯片控制[14]。

圖5 SI4432模塊接線圖

3.4 機械臂執(zhí)行電路

舵機是實現(xiàn)機械臂動作的主要執(zhí)行機構(gòu)，考慮到系統(tǒng)的承載力、扭矩、控制等因素，選用6個高精度雙軸LDX-218數(shù)字舵機組成機械臂運動執(zhí)行部件[15]，舵機實物如圖6(a)所示。舵機輸出軸的角度可以根據(jù)時基脈沖來控制，在0.5～2.5 ms的脈沖控制下，機械臂上舵機轉(zhuǎn)動的角度范圍為0°～180°，且輸入信號和輸出角度基本呈線性關(guān)系。6個舵機控制采用如圖6(b)所示的接口與STM32控制器相應(yīng)的I/O口進(jìn)行連接，通過軟件控制微控制器產(chǎn)生PWM信號，來控制6個舵機的運行角度，使機械臂完成仿上肢的動作功能。

(a) 舵機實物 (b) 舵機接線

4 系統(tǒng)軟件設(shè)計

體感交互式仿上肢機械臂控制系統(tǒng)軟件包括采集端手臂姿態(tài)采集、數(shù)據(jù)無線傳輸、機械臂控制端數(shù)據(jù)分析處理三大部分。接收端采用三組MPU6050對人體手臂的運動姿態(tài)進(jìn)行采集。通過SI4432無線通訊和機械臂姿態(tài)接收端之間進(jìn)行通訊。機械臂接收端負(fù)責(zé)姿態(tài)無線數(shù)據(jù)接收、指令解析和動作執(zhí)行等功能，從而控制仿上肢機械臂完成人體手臂動作的模仿。仿上肢機械臂軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖7所示。

圖7 軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

軟件設(shè)計中對3組MPU6050傳感器分別初始化以及工作模式的配置，在操作系統(tǒng)初始化完成之后，開始手臂姿態(tài)測量采集任務(wù)，配置1號MPU6050測量數(shù)據(jù)為任務(wù)1，2號MPU6050測量數(shù)據(jù)為任務(wù)2，3號MPU6050測量數(shù)據(jù)為任務(wù)3，然后對各個任務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢采集，當(dāng)某個任務(wù)點被觸發(fā)，立即對該任務(wù)點姿態(tài)進(jìn)行采集分析處理，最后將三組MPU6050數(shù)據(jù)封裝，通過SI4432無線發(fā)送給機械臂控制端。采集端程序流程圖如圖8(a)所示。

機械臂控制端進(jìn)行系統(tǒng)初始化之后，實時接收人體手臂姿態(tài)采集端的無線數(shù)據(jù)，將接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行解包并轉(zhuǎn)換為PWM信號，從而控制體感交互式仿上肢機械臂完成相應(yīng)動作。機械臂控制端程序流程圖如圖8(b)所示。

(a) 姿態(tài)采集端流程圖

5 試驗結(jié)果及分析

將姿態(tài)采集端和接收控制端聯(lián)合進(jìn)行機械臂仿生試驗，試驗環(huán)境為模擬蘋果的摘取動作。通過完成系統(tǒng)軟件與硬件的基礎(chǔ)配置，可以進(jìn)行系統(tǒng)測試。設(shè)置上肢手臂佩戴的采集端為發(fā)送模式，并通過扎帶與手臂相連，在機械臂執(zhí)行端的控制器選擇為接收模式。采集端對人體手臂姿態(tài)進(jìn)行采集、處理，從而控制機械臂完成人體手臂跟蹤動作。

試驗分別找了5位測試者，對機械臂自由度中的腕關(guān)節(jié)屈/伸、腕關(guān)節(jié)外展/內(nèi)斂、肘關(guān)節(jié)屈/伸、肘關(guān)節(jié)的外旋/內(nèi)旋、肩關(guān)節(jié)的屈/伸、肩關(guān)節(jié)的外展/內(nèi)斂運動分別做10°、20°、30°、40°的仿生試驗，每個動作測試4次，共計480次試驗，試驗結(jié)果如表2所示。

表2 動作仿生識別結(jié)果Tab. 2 Results of action bionic recognition

由表2實際測試結(jié)果可知，系統(tǒng)接收執(zhí)行端對仿人體機械臂動作的平均識別率為96%以上，執(zhí)行端動作跟隨的平均響應(yīng)時間為2～3 s，能夠按照人體上肢手臂的姿態(tài)做出相應(yīng)的動作，可以較好地模仿人手腕、小臂與肘關(guān)節(jié)、大臂與肩關(guān)節(jié)動作，精確度和穩(wěn)定性滿足設(shè)計的要求。如圖9所示人體胳膊直立狀態(tài)的實際測試效果。

(a) 人體手臂姿態(tài)圖 (b) 機械臂運動姿態(tài)圖

6 結(jié)論

1) 設(shè)計并實現(xiàn)了一種多功能體感交互式仿上肢采摘機械臂系統(tǒng)，可通過人體手勢控制機械臂做出相應(yīng)的動作，實現(xiàn)機械臂同步模仿做出人類的采摘動作。利用D-H理論建立了體感交互式仿上肢機械臂的數(shù)學(xué)模型，以人體手臂運動軌跡為基礎(chǔ)設(shè)計了仿生機械臂，并基于STM32實現(xiàn)了體感交互式仿上肢機械臂的控制功能。

2) 對機械臂進(jìn)行了試驗分析，可知仿生機械臂對人體機械臂的動作跟隨響應(yīng)時間為2～3 s，動作的平均識別率為96%以上，證明了機械臂設(shè)計的合理性和可行性。

3) 本文的研究成果為實現(xiàn)仿生六自由度機械臂模型提供參考，可實現(xiàn)人體遠(yuǎn)程操控機械臂，更好更高效地完成相應(yīng)的工作，為拓展農(nóng)業(yè)采摘機器人在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用提供技術(shù)支持，具有較大的研究和使用價值。