CN104959984A - 一种智能机器人的控制*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能机器人的控制***，包括微处理器、控制信号输入装置和复数个关节伺服机构，控制信号输入装置的输出端接微处理器，微处理器的复数个控制信号输出端分别接关节伺服机构，其特征在于，控制信号输入装置是光学传感器。本发明的智能机器人控制***采用光学传感器组成的识别***和接近感应***，比一般机械式的控制***寿命长，比语音识别控制***的可靠性好，准确度高，抗干扰能力强。
Description
[技术领域]
本发明涉及智能机器人，尤其涉及一种智能机器人控制***。
[背景技术]
控制机器人的方法有多种多样，传统方案是无线遥控方式，通过无线传输按键码或者是直接在机器人表面有按键来操控；另外还有通过语音命令控制的方式操控机器人。通过无线遥控器或按键的方式，因为都是物理的机械的控制方式，会带来可靠性的问题；语音控制的方式，存在有识别率低的问题和环境噪音干扰的问题，对环境的依赖性较大。
[发明内容]
本发明要解决的技术问题是提供一种可靠性好、抗干扰能力强的智能机器人的控制***。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是，一种智能机器人的控制***，包括微处理器、控制信号输入装置和复数个关节伺服机构，控制信号输入装置的输出端接微处理器，微处理器的复数个控制信号输出端分别接关节伺服机构，其特征在于，控制信号输入装置是光学传感器。
以上所述的控制***，光学传感器包括红外解调接收器和复数对红外发射管，红外解调接收器的信号输出端接微处理器；每对红外发射管的两个发射管分开布置，发射的数据不同；微处理器根据一对红外发射管数据到达的先后次序，判断发出控制信号的手势。
以上所述的控制***，所述的光学传感器是手势识别智能传感器。
以上所述的控制***，微处理器对光学传感器采样数据的处理包括把采样数据先进行偏移校正，再进行适配滤波等处理，得到有效数据；然后通过有效数据的处理得到手势向量数据，通过对手势向量数据的处理，最终识别出手势结果事件。
以上所述的控制***，微处理器对光学传感器采样数据的处理包括把识别出手势结果事件应用到APK中。
本发明智能机器人的控制***采用光学传感器组成的识别***和接近感应***，比一般机械式的控制***寿命长，比语音识别控制***的可靠性好，准确度高，抗干扰能力强。
[附图说明]
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1是本发明实施例智能机器人的控制***框图。
图2是本发明实施例智能机器人的控制***框图。
图3是本发明实施例智能机器人的驱动层功能框图。
图4是本发明实施例智能机器人应用层的功能框图。
图5是本发明实施例智能机器人的应用层读写TMG399X的功能框图。
图6是本发明实施例智能机器人驱动实现代码的流程框图。
图7是本发明实施例智能机器人应用实现代码的功能框图。
[具体实施方式]
本发明实施例1智能机器人的控制***如图1所示，包括微处理器、控制信号输入装置和多个关节伺服机构。
控制信号输入装置是光学传感器，光学传感器的输出端接微处理器，微处理器的多个控制信号输出端分别接关节伺服机构。
光学传感器包括红外解调接收器和两对红外发射管，红外解调接收器的信号输出端接微处理器；第一对红外发射管的两个发射管在横向分开布置，红外发射管以38K的载波频率的调制方式发送数据，每个红外发射管发射不一样的数据，38K遥控红外接收器便可解调出每一个红外发射管的数据。通过微处理器MCU来判断每一路数据到达的先后顺序，便可判断出用户的手在机器人前面水平挥动的动作的方向。当红外接收器接到波形解调后得到用户挥动的手势，便可识别出各种手势。
为了判断更多的手势方向，第二对红外发射管的两个发射管在竖直方向分开布置，便可判断出用户的手在机器人前面竖直挥动的动作的方向。从而判断发出控制信号的手势。
本发明实施例2智能机器人的控制***如图2至图4所示，与实施例1不同的是，光学传感器采用奥地利微电的光学传感器TMG399x。
本实施例机器人身高达40到50cm，单个光学传感器TMG399X系列收发传感器可以放置在机器人的嘴部，通过PCBA和FPC接入到机器人的硬件***。光学传感器TMG399x通过IIC接口以及可中断的GPIO与android***进行通信，android***读取传感器数据后，再经过android的驱动层算法计算和识别出各种感应识别出的手势，从上到下，从左到右，长按等等一系列的手势可判别出来。
奥地利微电子的单个光学传感器TMG399X系列收发传感器具有多达16种手势姿势，障碍物接近或靠近感应，静态心率检测等。
TMG399X收发传感器输出的信号，通过一路I2C接口和一路中断IO接入到android***的处理器上，android***通过两个层面来处理获得的原始采样数据以得到手势的结果，两个层面中的一个是驱动层面，另一个是应用层面。其中，如图3为驱动层功能框图，说明了驱动层面把采集到的接近原始数据和手势原始数据先进行偏移校正，再进行适配滤波函数处理，得到了有效的数据，然后通过有效的手势数据的处理函数得到手势向量数据，再者通过手势向量数据的处理得到最终的识别出各种手势结果事件。
本发明实施例3智能机器人的控制***的原理如图5和图6所示，
光学传感器检测到手势事件,通过中断IO通知驱动,驱动通过iic读取光学传感器里面原始数据,然后发消息给AMS的算法服务程序,服务程序序调tmg3993x_get_data_buf,从驱动层获取原始数据,经过计算后得出结果,然后服务程序再调用tmg3993x_report_ges_store函数,把结果返回给驱动,驱动得到计算后的结果后,使用input_report_abs把结果通知JNI层。
可配置用于APP控制机器人的各种外设，例如：机器人的动作，蓝牙电话操控，语音交互开始等等。现以其中的一个蓝牙电话操控应用为通过本发明的实施例4来详细介绍。
机器人运行的操作***是Android***，需要控制机器人的设备，如通过手势识别结果来操控蓝牙电话，Android***的应用APK开发不能直接去操作设备，而是必须通过一个叫JNI的中间层去调用驱动层的函数来使用设备功能。控制流程图如图6所示：
在本实施例中，手势A为从左到右定义为接听电话，手势B为从右到左定义为拒听电话。当有电话来的时候，首先底层启动手势识别模块得到原始数据，JNI层定时读取驱动层数据，分析数据后得到手势的结果，将手势结果作为notityByJNI函数的形参回调传递到java层，应用层通过广播的方式，把结果广播出来。应用可通过注册广播并监听广播的方式，在接收到广播事件后处理相应的业务。如通过AT指令来控制蓝牙电话的接通和拒听电话等。手势A的关联的执行为AT蓝牙电话接听指令，手势B的关联的执行为AT蓝牙电话命令拒听电话。通过此方法，便可把手势和具体的行为关联，如此类推，其他的机器人行为也可以关联到相应的手势。
Claims (5)
1.一种智能机器人的控制***，包括微处理器、控制信号输入装置和复数个关节伺服机构，控制信号输入装置的输出端接微处理器，微处理器的复数个控制信号输出端分别接关节伺服机构，其特征在于，控制信号输入装置是光学传感器。
2.根据权利要求1所述的控制***，其特征在于，光学传感器包括红外解调接收器和复数对红外发射管，红外解调接收器的信号输出端接微处理器；每对红外发射管的两个发射管分开布置，发射的数据不同；微处理器根据一对红外发射管数据到达的先后次序，判断发出控制信号的手势。
3.根据权利要求1所述的控制***，其特征在于，所述的光学传感器是手势识别智能传感器。
4.根据权利要求3所述的控制***，其特征在于，微处理器对光学传感器采样数据的处理包括把采样数据先进行偏移校正，再进行适配滤波等处理，得到有效数据；然后通过有效数据的处理得到手势向量数据，通过对手势向量数据的处理，最终识别出手势结果事件。
5.根据权利要求4所述的控制***，其特征在于，微处理器对光学传感器采样数据的处理包括把识别出手势结果事件应用到APK中。
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