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摘要:
为应对复杂多变的环境,本文采用了体感技术和机器人控制技术与Kinect设备相结合的方法,设计了一个基于体感的机械手臂控制系统。为了更接近于人体手臂的结果,采用了六自由度的串联型机械手臂,使用51单片机作为主控板,Kinect Xbox One作为传感器,利用Kinect传感器无接触式采集人体动作信息并转化为控制指令,让机械手臂模仿并跟随人体运动。骨骼数据采集模块采集骨骼关节点的坐标,计算出关节角度并存入Mysql数据库中,Mysql数据库作为主要的通信桥梁,通过相似性算法将骨骼数据采集模块和机械臂控制模块结合起来,采集平台向数据库存入关节角度数据,控制平台从数据库中取出关节角度数据。控制模块计算出当前时刻与前一时刻关节角度的差值,然后与数据库中的数据匹配,从而识别运动轨迹,自动完成剩下的动作,也可以理解为机械手臂能做出“预判动作”。DTW算法的优势在于减小延时,使得机械手臂更加迅速地跟随人体手臂运动。实验结果证明该方法能有效地降低时滞性、平滑原始数据以及自动滤除异常数据。
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于时间序列相似性的体感机械手臂控制系统研究
来源期刊 动力系统与控制 学科 工学
关键词 MYSQL数据库 机械手臂 体感控制 相似性算法 DTW算法
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 287-297
页数 11页 分类号 TP39
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘雪梅 11 27 3.0 5.0
2 袁海云 2 0 0.0 0.0
3 胡诗琴 2 0 0.0 0.0
4 孟莨钦 2 0 0.0 0.0
5 邹金池 1 0 0.0 0.0
6 石俞磊 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
MYSQL数据库
机械手臂
体感控制
相似性算法
DTW算法
研究起点
研究来源
研究分支
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期刊影响力
动力系统与控制
季刊
2325-677X
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