CN107745378B - 一种大功率机械手智能学习控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种大功率机械手智能学习控制方法，预先制作一个戴有若干传感器的手套；在手套的每个关节处装有三轴加速度传感器，在机械手的每个关节处对应装有驱动电机；传感器均与中央处理器连接；使用者戴上手套，然后用手做出操作动作；手套每个关节顶端的传感器实时检测每个关节的若干组第一运动信息数据，并发送至中央处理器，中央处理器计算出对应机械手的每个关节应做出的若干组第二运动信息数据，以控制手机械手上每个关节的驱动电机。本发明学习控制简单、操作极其简便、控制灵活，使用者只要利用手套做出一些动作，便可驱动机械手做出相应动作，即通过简单的学习，就能实现很多大功率机械才能完成的操作。

Description

一种大功率机械手智能学习控制方法
技术领域
本发明属于机械手领域，主要涉及一种机械手控制方法，尤其涉及一种大功率机械手智能学习控制方法。
背景技术
机械手是生产生活中经常会使用的工具。现有的机械手能模仿人手和臂的某些动作，用来按照固定程序抓取、搬运物件或操作工具，它可代替人的繁重劳动以实现产生的机械化和自动化，广泛应用于机械制作、冶金、电子、轻工以及原子能等领域。
但是，现有传统机械手仍然存在无法学习、操作复杂、控制精度低、控制不灵活等缺点。
鉴于此，提出一种大功率机械手智能学习控制方法是本发明所要研究的课题。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的在于提供一种大功率机械手智能学习控制方法，旨在解决现有技术的机械手无法学习、操作复杂、控制精度低、控制不灵活等等问题。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：一种大功率机械手智能学习控制方法，按照以下步骤进行操作；
第一步，预先制作一个戴有若干传感器的手套；
第二步，在所述手套的每个关节处均装有一个三轴加速度传感器；每个三轴加速传感器均安装于所述手套关节的顶端，以便有效的测量出手套和手套的每个指节的位移及运动信息；所述手套上的每个关节的顶端还包括一热释电红外传感器，所有热释电红外传感器均与所述中央控制器电连接，用于检测戴有手套的使用者的手是否动作；
第三步，在所述机械手的每个关节处均装有至少一个驱动电机，每个驱动电机均安装于所述机械手的关节处，所述手套上的所有三轴加速度传感器与所述机械手上的所有驱动电机一一对应；所述机械上的每个关节处还包括一三轴加速度传感器和一惯性传感器，用于将机械手运动后由于惯性而产生运动误差反馈至中央处理器中，并通过一惯性补偿模块，精确控制机械手运动；所述惯性传感器用于将机械手运动后由于惯性而产生运动误差反馈至中央处理器中，并通过一惯性补偿模块，精确控制机械手运动；所述惯性补偿模块用于将控制所述机械手的每个驱动电机的第一理论运动值-所述机械手对应关节的实际惯性运动值，从而得到一纠正后的第二理论运动值，并将第二理论运动值反馈至对应的驱动电机中，从而控制该对应的驱动电机运动；
第四步，所有三轴加速度传感器均与一中央处理器连接，并可与该中央处理器实时通讯，所述中央处理器的输出端与所述驱动电机电连接；
第五步，使用者的手上戴上所述手套，然后用手做出操作动作；
第六步，所述手套每个关节的顶端的三轴加速度传感器实时检测所述手套每个关节的若干组第一运动信息数据，并将若干第一运动信息数据发送至所述中央处理器；
第七步，所述处理器通过获取的所有传感器的若干组第一运动信息数据后，计算出对应机械手的每个关节应做出的若干组第二运动信息数据；
第八步，所述中央处理器将若干组第二运动信息数据作为控制信息分别发送给所述机械手上对应的每个关节的驱动电机，以便机械手浮现出戴有手套的使用者的手所做出的动作。
作为本发明的进一步改进，所述手套上还包括角度传感器，该角度传感器安装在手套的手腕上，对应机械手的手腕关节处设有旋转驱动电机。
作为本发明的进一步改进，所述手套上的每个关节的顶端还包括一热释电红外传感器，所有热释电红外传感器均与所述中央控制器电连接，用于检测戴有手套的使用者的手是否动作。
作为本发明的进一步改进，当所述释电红外传感器检测到戴有手套的使用者的手动作时，此时，发送一信号给中央控制器，所述中央控制器控制所述若干三轴加速度传感器开始工作。
作为本发明的进一步改进，所述驱动电机包括旋转电机和直线电机的组合，通过旋转电机和直线电机的组合实现机械手手指关节的弯曲和、张开和/或闭合运动。
作为本发明的进一步改进，所述操作动作包括抓取动作或放松动作。
作为本发明的进一步改进，所述操作动作还包括旋转动作。
本发明工作原理以及效果如下：
本发明涉及一种大功率机械手智能学习控制方法，预先制作一个戴有若干传感器的手套；在手套的每个关节处均装有至少一个三轴加速度传感器，在机械手的每个关节处均装有至少一个驱动电机，手套上的所有三轴加速度传感器与机械手上的所有驱动电机一一对应；所有三轴加速度传感器均与一中央处理器连接；，使用者的手上戴上手套，然后用手做出操作动作；手套每个关节的顶端的三轴加速度传感器实时检测手套每个关节的若干组第一运动信息数据，并将若干第一运动信息数据发送至中央处理器；处理器通过获取的所有传感器的若干组第一运动信息数据后，计算出对应机械手的每个关节应做出的若干组第二运动信息数据；所述中央处理器将若干组第二运动信息数据作为控制信息分别发送给所述手机械手上对应的每个关节的驱动电机，以便机械手浮现出戴有手套的使用者的手所做出的动作。本发明学习控制简单、操作极其简便、控制灵活，使用者只要利用手套做出一些动作，便可驱动机械手做出相应动作，即通过简单的学习，就能实现很多大功率机械才能完成的操作，使得机械手执行戴上手套的使用者的人所做出的动作，例如通过手做出抓紧动作后，机械手将力量放大，并将重物移动到指定位置。
附图说明
在此描述的附图仅用于解释目的，而不意图以任何方式来限制本申请公开的范围。另外，图中的各部件的形状和比例尺寸等仅为示意性的，用于帮助对本申请的理解，并不是具体限定本申请各部件的形状和比例尺寸。本领域的技术人员在本申请的教导下，可以根据具体情况选择各种可能的形状和比例尺寸来实施本申请。在附图中：
附图1为本发明实施例的工作流程图。
具体实施方式
下面实施例将进一步举例说明本发明。这些实施例仅用于说明本发明，但不以任何方式限制本发明。
实施例：一种大功率机械手智能学习控制方法
参见附图1，按照以下步骤进行操作：
第一步，预先制作一个戴有若干传感器的手套。
第二步，在所述手套的每个关节处均装有一个三轴加速度传感器，即在手套的14个关节处，每处均装一个三轴加速度传感器，每个三轴加速传感器均安装于所述手套关节的顶端，以便有效的测量出手套和手套的每个指节的位移及运动信息。本实施例中，在手套上还包括角度传感器，该角度传感器安装在手套的手腕上，对应机械手的手腕关节处设有旋转驱动电机，通过旋转电机和直线电机的组合实现机械手手指关节的弯曲和、张开和/或闭合运动。
第三步，在所述机械手的每个关节处均装有驱动电机，每个驱动电机均安装于所述机械手的关节处，所述手套上的所有三轴加速度传感器与所述机械手上的所有驱动电机一一对应，本实施例中，在手套手指根部的关节处装有直线电机和旋转电机，在手套手指的指尖和指中关节处装有旋转电机，所述机械上的每个关节处还包括一三轴加速度传感器和一惯性传感器，用于将机械手运动后由于惯性而产生运动误差反馈至中央处理器中，并通过一惯性补偿模块，精确控制机械手运动，惯性补偿模块用于将控制所述机械手的每个驱动电机的第一理论运动值-所述机械手对应关节的实际惯性运动值，从而得到一纠正后的第二理论运动值，并将第二理论运动值反馈至对应的驱动电机中，从而控制该对应的驱动电机运动。
第四步，所有三轴加速度传感器均与一中央处理器连接，并可与该中央处理器实时通讯，所述中央处理器的输出端与所述驱动电机电连接。
第五步，使用者的手上戴上所述手套，然后用手做出操作动作，所述操作动作包括抓取动作或放松动作。
第六步，所述手套每个关节的顶端的三轴加速度传感器实时检测所述手套每个关节的若干组第一运动信息数据，并将若干第一运动信息数据发送至所述中央处理器。
第七步，所述处理器通过获取的所有传感器的若干组第一运动信息数据后，计算出对应机械手的每个关节应做出的若干组第二运动信息数据。
第八步，所述中央处理器将若干组第二运动信息数据作为控制信息分别发送给所述手机械手上对应的每个关节的驱动电机，以便机械手浮现出戴有手套的使用者的手所做出的动作。
进一步地，所述手套上的每个关节的顶端还包括一热释电红外传感器，所有热释电红外传感器均与所述中央控制器电连接，用于检测戴有手套的使用者的手是否动作。当所述释电红外传感器检测到戴有手套的使用者的手动作时，此时，发送一信号给中央控制器，所述中央控制器控制所述若干三轴加速度传感器开始工作。
需要说明的是，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
使用术语“包含”或“包括”来描述这里的元件、成分、部件或步骤的组合也想到了基本由这些元件、成分、部件或步骤构成的实施方式。这里通过使用术语“可以”，旨在说明“可以”包括的所描述的任何属性都是可选的。
多个元件、成分、部件或步骤能够由单个集成元件、成分、部件或步骤来提供。另选地，单个集成元件、成分、部件或步骤可以被分成分离的多个元件、成分、部件或步骤。用来描述元件、成分、部件或步骤的公开“一”或“一个”并不说为了排除其他的元件、成分、部件或步骤。
应该理解，以上描述是为了进行图示说明而不是为了进行限制。通过阅读上述描述，在所提供的示例之外的许多实施方式和许多应用对本领域技术人员来说都将是显而易见的。因此，本教导的范围不应该参照上述描述来确定，而是应该参照前述权利要求以及这些权利要求所拥有的等价物的全部范围来确定。出于全面之目的，所有文章和参考包括专利申请和公告的公开都通过参考结合在本文中。在前述权利要求中省略这里公开的主题的任何方面并不是为了放弃该主体内容，也不应该认为申请人没有将该主题考虑为所公开的申请主题的一部分。
上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本申请的可行性实施方式的具体说明，它们并非用以限制本申请的保护范围，凡未脱离本申请技艺精神所作的等效实施方式或变更均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种大功率机械手智能学习控制方法，其特征在于：按照以下步骤进行操作；
第一步，预先制作一个戴有若干传感器的手套；
第二步，在所述手套的每个关节处均装有一个三轴加速度传感器；每个三轴加速传感器均安装于所述手套关节的顶端，以便有效的测量出手套和手套的每个指节的位移及运动信息；所述手套上的每个关节的顶端还包括一热释电红外传感器，所有热释电红外传感器均与所述中央控制器电连接，用于检测戴有手套的使用者的手是否动作；
第三步，在所述机械手的每个关节处均装有至少一个驱动电机，每个驱动电机均安装于所述机械手的关节处，所述手套上的所有三轴加速度传感器与所述机械手上的所有驱动电机一一对应；所述机械上的每个关节处还包括一三轴加速度传感器和一惯性传感器，用于将机械手运动后由于惯性而产生运动误差反馈至中央处理器中，并通过一惯性补偿模块，精确控制机械手运动；所述惯性传感器用于将机械手运动后由于惯性而产生运动误差反馈至中央处理器中，并通过一惯性补偿模块，精确控制机械手运动；所述惯性补偿模块用于将控制所述机械手的每个驱动电机的第一理论运动值-所述机械手对应关节的实际惯性运动值，从而得到一纠正后的第二理论运动值，并将第二理论运动值反馈至对应的驱动电机中，从而控制该对应的驱动电机运动；
第四步，所有三轴加速度传感器均与一中央处理器连接，并可与该中央处理器实时通讯，所述中央处理器的输出端与所述驱动电机电连接；
第五步，使用者的手上戴上所述手套，然后用手做出操作动作；
第六步，所述手套每个关节的顶端的三轴加速度传感器实时检测所述手套每个关节的若干组第一运动信息数据，并将若干第一运动信息数据发送至所述中央处理器；
第七步，所述处理器通过获取的所有传感器的若干组第一运动信息数据后，计算出对应机械手的每个关节应做出的若干组第二运动信息数据；
第八步，所述中央处理器将若干组第二运动信息数据作为控制信息分别发送给所述机械手上对应的每个关节的驱动电机，以便机械手浮现出戴有手套的使用者的手所做出的动作。
2.根据权利要求1所述的大功率机械手智能学习控制方法，其特征在于：所述手套上还包括角度传感器，该角度传感器安装在手套的手腕上，对应机械手的手腕关节处设有旋转驱动电机。
3.根据权利要求1所述的大功率机械手智能学习控制方法，其特征在于：当所述释电红外传感器检测到戴有手套的使用者的手动作时，此时，发送一信号给中央控制器，所述中央控制器控制所述若干三轴加速度传感器开始工作。
4.根据权利要求1所述的大功率机械手智能学习控制方法，其特征在于：所述驱动电机包括旋转电机和直线电机的组合，通过旋转电机和直线电机的组合实现机械手手指关节的弯曲和、张开和/或闭合运动。
5.根据权利要求1所述的大功率机械手智能学习控制方法，其特征在于：所述操作动作包括抓取动作或放松动作。
6.根据权利要求2所述的大功率机械手智能学习控制方法，其特征在于：所述操作动作还包括旋转动作。
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