51、基于双目视觉的智能上肢外骨骼辅助抓取系统

基于双目视觉的智能上肢外骨骼辅助抓取系统

1. 引言

传统辅助上肢运动功能障碍患者控制外骨骼的方式，需用户经过长时间舌头训练来适应控制模式，且采用的特征提取视觉识别方法存在局限性，不适用于其他目标物体。深度学习通过引入学习语义等方法扩展数据模型，可识别更多不同目标物体。本文提出了一种基于视觉识别和定位的上肢外骨骼辅助抓取系统。

2. 上肢外骨骼系统开发

• 系统结构 ：该系统由上肢外骨骼机械结构、主计算机（视觉系统）和从计算机（控制器和电机）组成。其主要功能包括主计算机的图像处理、视觉识别与定位，以及从计算机的运动学求解和PID控制。
• 工作流程 ：
  1. 上肢外骨骼利用深度相机精确识别和定位目标物体。
  2. 主计算机将检测到的目标物体框架信息发送给轨迹控制器。
  3. 轨迹控制器通过计算多关节机构的逆运动学，控制电缆驱动执行器接近目标物体。
  4. 电缆驱动上肢外骨骼推动用户上肢接近并抓取目标物体，实现辅助定位和抓取功能。

控制部分包含电机、控制器、编码器和力传感器等，可测量各关节旋转角度并计算执行端空间位置。控制器实时读取关节旋转角度，电机驱动器通过模拟输出通道与控制器相连，从控制器和主计算机通过USB端口交互。计算机视觉主要完成目标识别和定位。深度相机用于识别目标物体，将深度信息与颜色信息对齐获取目标物体大致位置，利用改进的D - H算法建立运动学模型，分析目标物体与世界坐标系的相对位置关系，基于逆运动学求解各关节旋