基于惯性传感器动作捕获系统的仿人机械手的研究

摘要:

为了满足某些工业生产的特殊环境需求，如超净工作环境或有害气体环境等，本文设计了一种基于惯性动作捕获系统的仿人机械手，通过可穿戴式的MEMS惯性传感器采集手指和手臂姿态信息，运用卡尔曼滤波算法实时解算其姿态信息，由无线通信技术传输至机械手主控制系统中，转换为电机的旋转角度，实现对机械手的实时随动控制；并且提供人脸识别的方式来验证操作者的身份。测试结果表明，仿人机械手识别准确率达到 90%以上，人脸识别速度可达250ms，驱动电机的反应速度稳定在30~50ms，能够很好的实现对机械手的实时随动控制。

Abstract: