基于kinect机器人控制系统(共7页)

1、 基于(jy)Kinect的机器人控制系统(kn zh x tn)郑州大学2012年度大学生创新创业训练计划项目(编号:2012CXSY052 )，武术表演机器人设计制作 陈敬德，赵文丽，梁洪涛(hn to)，王梓霖，张驰，毛晓波 （郑州大学 电气工程学院，河南 郑州 450001）摘要：设计一款可以通过人体动作对机器人进行控制的机器人控制系统。该系统由主机和从机两部分组成，通过Kinect体感传感器采集人体动作信息，在主机中进行图像处理解析出相应的人体动作，然后通过无线传输单元向机器人发送相应的控制指令，控制机器人做出响应，完成相应的一套动作或对人体动作进行实时模仿。制作的机器人样机运行良好

2、，能够根据人体左右手的动作和语音命令，做出正确的响应。关键词：Kinect；单片机；人机交互；机器人控制系统 Robot Control System Based On Kinect CHEN Jing-de, MAO Xiao-bo, LIANG Hong-tao, WANG Zi-ling, ZHANG Chi (School of Electrical Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, China)Abstract: Design a robot control system through which the ro

3、bot can be controlled by gesture. The gesture information is collected by Kinect, and the PC extracts motion track through the technology of image processing subsequently and then transmits corresponding instructions wirelessly to the robot. In response, the robot imitates the gesture in real time o

4、r plays a set of specified actions. The prototype that has already been made functions well and can react to the gesture and voice command correctly.Keywords: Kinect; MCU; Human-Machine Interaction; Robot control system引言随着机器人控制技术的迅猛发展，各类机器人已广泛应用于工业、农业、国防、科研、教育以及人们的日常生活等诸多领域。但目前机器人的操控方式却不乏单调，传统意义上的控

5、制基本上是通过遥控器、按钮、操作手柄来实现的。本文则提供了一种新的控制方式体感控制，即操作者可直接通过手势对机器人进行控制，巧妙地将Kinect体感技术与机器人控制技术结合，创造性地实现了机器人控制方式上的创新，实现更加自然的人机交互。总体结构与工作原理本控制(kngzh)系统(xtng)以Kinect体感传感器作为图像采集工具，结合机器人控制技术，实现了人体动作对机器人的控制，使机器人更加(gnji)智能化。装置由主机和从机两部分组成，系统总体结构如图1所示。主机用于人体动作信息采集，然后进行图像处理，识别出人体动作，并负责把人体动作信息无线传送给从机。主机系统由PC机、Kinect体感传感

6、器、XL02-232AP1无线传输模块组成。主机用于人体动作信息采集，然后进行图像处理，识别出人体动作，并负责把人体动作信息无线传送给从机。 从机则是一个动作执行机器人，它的控制系统由AVR atmega128单片机、无线传输模块、语音模块、BTS7970B直流电机驱动模块等组成。它的机械结构主要由多自由度的手臂和四轮驱动的底盘构成。从机对信息进行实时处理，控制机器人手臂各个关节旋转相应的角度，从而完成相应的动作。 (a) 主机结构图 (b) 从机结构图 图1 系统总体结构图系统硬件设计3.1 主机 （1）Kinect体感传感器：它是2010年由微软对XBOX360体感周边外设正式发布的名字，

7、具有动态捕捉，影像辨识，语音识别等功能。基于该技术，可以利用手势在游戏中开车、与其他玩家互动、通过互联网与其他Xbox玩家分享图片和信息等，这也显示了它具有非常强大的图像采集与处理功能。 Kinect可以同时获取RGB和深度图像数据，支持实时的全身的骨骼追踪，并可以识别一系列的动作。图2是它的外观图，左边镜头为红外线发射器，中间镜头是一般常见的RGB彩色摄像头，右边镜头是红外线CMOS摄像头所构成的3D深度传感器。微软在2011年6月推出的Kinect for Windows SDK Beta使开发人员可以直接取得距离传感器、彩色摄像机以及四单元麦克风数组的原始数据流进行应用程序开发。此套SD

8、K能够追踪Kinect视野内一位或两位用户的骨架映像，便于建立以体感操作的应用程序。图2 Kinect外观(wigun)图Kinect不同于普通摄像头的是，它有感知(gnzh)世界的CMOS红外传感器。该传感器通过黑白光谱的方式来感知环境，纯黑代表无穷远，纯白代表无穷近，黑白间的灰色地带对应(duyng)物体到传感器的距离。它收集视野范围内的每一点，并形成一幅代表周围环境的景深图像。传感器以每秒30帧的速度生成深度图像流，实时3D地再现周围环境。利用Kinect采集到的深度图信息，可以得到一个20点的人体骨架结构，其二维投影如图3所示，前景分割与骨架提取该系统直接调用了SDK封装函数，得到人体

9、20个节点的3维空间坐标以及节点方向信息，进而得到完整的人体骨架信息。运用这些信息可以提取出人体姿态特征以及运动特征，用于人体基本动作的识别。譬如，通过比较右手与头部的Y轴坐标差值的阈值变化，可以解析出右手是否举起，如图4所示。 图3 kinect骨骼追踪 图4 右手半举与高举图像解析（2）通讯模块：XL02-232AP1无线模块是UART接口半双工无线传输模块，可以工作在433MHz公用频段。其传输距离约300m，其工作电压+5V，低功耗，可以与单片机I/O口直接相连，发射模式下串口速率为1.2k115.2kbps，抗干扰能力强。连接电路如图5所示。图5 无线通信模块(m kui)连接图3.

10、2 从机（1）动作(dngzu)执行机器人手臂动作(dngzu)控制本作品所使用的机器人有两种结构形式，分别是类人机器人和轮式机器人，不同点是一个是双足站立的，一个是轮式的，它们每条手臂均由4个舵机构成，通过控制每个舵机的旋转角度可以得到不同的手臂动作和腿部动作，每8个舵机角度数据对应于一个特定的手臂动作。可以将每个手臂动作对应的8个舵机角度封装在一个结构体数组中，需要时可以直接调用。类人机器人的腿部动作的控制也是如此。机器人手臂动作的执行有两种方式：根据从上位机传来的动作指令，做出对应的预先设定的一套动作；对人体的当前动作进行实时模仿，人体的动作信息解析出来后，在上位机中计算出对应的各个角度

11、数据，然后将这些角度数据通过无线传输单元实时地传送到机器人，机器人做出响应，模仿当前人体手臂动作。机器人平面运动控制机器人平面运动的控制针对的是轮式机器人，机器人的平面运动方式大致有4种，分别是前进，后退，左转，右转。这四种运动方式对应于4个指令数据，也同时对应着4个操作者的手势动作。通过真实的开车旋转方向盘来控制机器车的旋转，通过右手相对于左手的超前或落后来控制车的前进和后退，解析出这4个动作后，只需发送对应的4个指令数据即可。机器人硬件结构如图6所示。 图6 机器人硬件(yn jin)结构 图7 电机驱动(q dn)连线图（2）通讯(tngxn)模块：同主机。（3）电机驱动模块：BTS79

12、70B直流电机驱动，这是一款H桥有刷直流电机驱动模块，适用3-24V的大功率直流电机，DC 10-29V 输入直流电压。在25V电压下，额定持续输出10A电流，适用于锂电池直接供电。供电为25V 10A 时测得芯片工作频率高达1MHz，驱动能力有了明显的提高，响应速度快。两路PWM输入，占空比可以在0-100%，是一般驱动所达不到的。具有瞬间制动能力以及做到全程速度精确控制。适用于锂电池直接供电驱动的机器人或车模比赛。控制方式简单，仅需要接3根输入线即可控制电机制动及正反转，其中GND引脚与单片机的GND相连，P引脚接单片机的PWM输出引脚，R引脚接单片机的PC0引脚，用于对电机转动方向的控制

13、。连接图如图7所示。（4）语音模块：最大输出功率为25W，具有30M存储容量，可以通过8个按键触发8段语音，也可以通过RS485/232给模块指令触发220段语音。（5）电源部分：采用的是3S锂电池，容量为1500mAh，额定电压11.1V，35C超大放电能力。系统软件设计软件设计采用模块化处理方法，主机程序主要由主程序、Kinect初始化、图像辨识、语音识别、串口通信等模块组成，采用C#编写，编译环境为VS2010，使用部分环境库函数。从机程序主要有主程序、串口通信、电机驱动、舵机驱动、动作函数等模块组成。采用C语言编写，编译环境为Avr studio4，使用部分环境库函数。系统程序流程如图

14、8所示。 （a）主机(zhj)程序流程图 (b) 从机程序(chngx)流程图 图8 系统(xtng)程序流程图 Kinect将采集到的图像信息传送给上位机，上位机经过图像处理后识别出人体动作，并将处理后的结果输出，如图9所示。机器人实时模仿人体动作测试情况如图10所示。 图9 kinect图像采集与动作识别 图10 机器人实时模仿人体动作结论 操作者可以站在离Kinect体感传感器3m左右的距离对机器人进行体感操控。目前该机器人能够实时模仿左、右手各六个简单的动作：高举、半举、平举、拥抱、架起、放下。以及实时模仿单腿抬起动作。你还可以通过双手模拟方向盘实时控制机器车的前后左右运动，亦可通过语

15、音forward 、back 、turn left 、turn right来控制机器人的前后左右运动（若想观看动作视频请与作者联系）。 机器人在人们生活中承担着越来越重要的作用，该系统则提供了一种新的控制方式体感控制，使机器人的控制更加灵活多样，实现了更加自然的人机交互，具有较高的理论研究价值和先进性。同时，通过手势实时控制机器人的方式，能应用于排爆、救援、医疗等诸多行业，具有广阔的市场前景。在此基础上可以根据工业生产等需要，研发出更多种类的自动化机器人，为创建自动化机器人体系提供积极的支持和帮助。参考文献1 吴国斌,李斌,阎骥洲. kinect人机交互开发(kif)实践M. 北京: 人民邮电

16、出版社, 2013.2 余涛. kinect应用(yngyng)开发实战M. 北京(bi jn): 机械工业出版社, 2013.3 微软主编. Kinect for windows SDK程序设计指南M. 2011.4 Charles Petzold(美)主编. Windows Presentation Foundation 程序设计指南M, 电子工业出版社, 20085 张毅,张烁,罗元等.基于Kinect深度图像信息的手势轨迹识别及应用J.计算机应用研究,2012,29(9): 3547-3550.6 Tilak Dutta. Evaluation of the Kinect sensor

17、 for 3-D kinematic measurement in the workplaceJ. Applied Ergonomics, 2012,43(4):645-649.7 王奎,安平,张兆杨等. Kinect深度图像快速修复算法J. 上海大学学报（自然科学版）, 2012,18(5):454-458.8 Leyvand,Tommer,Meekhof, Casey,Wei, Yi-Chen et al. Kinect Identity: Technology and ExperienceJ. Computer, 2011,44(4):94-96.9 邵隽,马娜. 浅谈基于Kinect的

18、应用程序开发J.计算机光盘软件与应用, 2012,(8): 179-179,173.10 王明东.基于Kinect骨骼跟踪功能实现PC的手势控制J.漳州职业技术学院学报, 2012,14(2):11-16.11 黄季冬.动态手势识别技术研究与实现D. 武汉: 华中科技大学, 2012.12 黄露丹,严利民.基于Kinect深度数据的人物检测J.计算机技术与发展, 2013,(4): 119-121.13 马建荣,章苏静,李凤等.基于体感技术的亲子互动游戏设计与实现J.中国电化教育, 2012,(9):85-88.14 余涛,叶金永,邵菲杰等.Kinect核心技术之骨架追踪技术J.数字技术与应用,2012,(10):115.15 赵汝海,桂贵生,朱颖斌等.基于16位单片机机器人控制技术的研究J.组合机床与自动化加工技术,2007,(10):62-63