CN107877501A - 机械手臂 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及人工智能技术领域，尤其是涉及一种机械手臂。该机械手臂包括：机械部分和控制部分；所述机械部分包括：机械前臂结构、机械手腕结构、机械手掌结构以及机械手指结构；所述机械前臂结构与所述机械手腕结构转动连接，所述机械手掌结构与所述机械手腕结构转动连接，所述机械手指结构包括依次排列在所述机械手掌结构上的五个手指单元，每个手指单元对应连接有一个手指驱动单元，所述手指驱动单元通过手指联动件带动对应的手指单元进行伸展和弯曲；所述控制部分包括：脑电波检测装置、传感器检测装置和控制器；本发明通过采集使用者的脑电波来完成智能抓取，整个过程更为智能简便，无需专业人员来完成，使用范围广泛，使用非常方便。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其是涉及一种机械手臂。
背景技术
随着科技的不断进步，机械手无论是在工业、生活、医疗中都被广泛使用，例如在工业中，需要在高危恶劣环境下抓取工件、物品等，而且在生活中也需要通过机械手来抓取距离较远的物品，还有在医疗行业中，一些残障人士需要机械手来辅助抓取所需物品，上述几种场景中的机械手基本是通过预设相应的程序，机械手在程序指令的驱动下来完成相应的抓取工作，这种技术已经较为普遍和成熟，但是这种方式也存在一定的局限性。这些专用性机械手在脱离具体目标后无法使用，无法充当机器人手这样一个高度仿生的部件，而且使用时操作难度大，需要专业人士才能完成，不能满足通用、灵巧等实际需求。
公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的总体背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
发明内容
本发明的目的在于提供一种机械手臂，以解决现有机械手存在的操作难度大的技术问题。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
本发明提供了一种机械手臂，其包括：机械部分和控制部分；
其中，所述机械部分包括：机械前臂结构、机械手腕结构、机械手掌结构以及机械手指结构；所述机械前臂结构与所述机械手腕结构转动连接，所述机械手腕结构对应连接有一手腕驱动单元，所述手腕驱动单元通过手腕联动件带动所述机械手腕结构进行回转；所述机械手掌结构与所述机械手腕结构转动连接，所述机械手掌结构对应连接有一手掌驱动单元，所述手掌驱动单元通过手掌联动件带动所述机械手掌结构进行翻转；所述机械手指结构包括依次排列在所述机械手掌结构上的五个手指单元，每个手指单元对应连接有一个手指驱动单元，所述手指驱动单元通过手指联动件带动对应的手指单元进行伸展和弯曲；
其中，所述控制部分包括：脑电波检测装置、传感器检测装置和控制器；
所述脑电波检测装置包括：分别与所述控制器电连接的脑电波检测单元、频谱图案生成单元、频率分析单元和脑电波激发单元；所述脑电波激发单元用于辅助人脑激发出不同波段的脑电波；所述脑电波检测单元用于检测脑电波信号；所述频谱图案生成单元用于根据所述脑电波检测单元的检测信号生成脑电波频谱图案；所述频率分析单元用于对所生成的脑电波频谱图案与预存的脑电波频谱图案进行对比分析，并将分析结果反馈给控制器；所述控制器根据所述频率分析单元的反馈结果分别向手腕驱动单元、手掌驱动单元和手指驱动单元发送动作指令；所述手腕驱动单元、手掌驱动单元和手指驱动单元根据所述控制器发送的动作指令进行相应的动作；
所述传感器检测装置包括：分别与所述控制器电连接的九轴传感器、视觉传感器、测距传感器、触觉传感器和虚拟指尖力传感器；所述九轴传感器分别设置于每个手指单元的关节部位，所述九轴传感器用于将所检测的三维加速度、三维角速度和三维磁矢量反馈给所述控制器；所述视觉传感器设置于所述机械手掌结构的掌心部位，所述视觉传感器利用红外线通过非接触的方式检测物体的视觉特征信息并反馈给所述控制器；所述测距传感器、所述触觉传感器和所述虚拟指尖力传感器均设置于所述手指单元的指尖部位；所述测距传感器用于将检测物体的距离信息并反馈给所述控制器；所述触觉传感器用于检测指尖部位表面受到的压力值并反馈给所述控制器；所述虚拟指尖力传感器用于检测指尖部位与物体之间的摩擦力类型并反馈给所述控制器。
作为一种进一步的技术方案，所述控制部分还包括：预存有多种脑电波频谱图案的第一存储单元和预存有多种动作指令数据的第二存储单元，其中每一种预存的脑电波频谱图案与一种动作指令数据一一对应；所述频率分析单元用于对所生成的脑电波频谱图案与所述第一存储单元内预存的脑电波频谱图案进行对比分析，并将分析结果反馈给控制器，所述控制器对应读取第二存储单元的动作指令数据，并根据动作指令数据发送动作指令。
作为一种进一步的技术方案，所述控制部分还包括身份识别***；所述身份识别***包括：指纹识别***和/或人脸识别***，所述指纹识别***和/或人脸识别***设置于所述机械前臂结构上，且与所述控制器连接。
作为一种进一步的技术方案，所述脑电波激发单元包括：视觉模块、声音模块、振动模块和温感模块的其中一者或者任意几种组合。
作为一种进一步的技术方案，所述机械部分还包括：仿生皮肤层；所述仿生皮肤层采用柔性基底材料层，所述柔性基底材料层的表面涂覆有防静电涂层，所述柔性基底材料层上分布有若干个弹性应变传感器，所述弹性应变传感器分别通过网状输出线路与所述控制器连接；所述仿生皮肤层分为手掌触感层和多个手指触感层，所述手掌触感层包覆于所述机械手掌结构上，所述手指触感层包覆于所述机械手指结构上。
作为一种进一步的技术方案，所述固定部与所述机械前臂结构的一体连接，所述固定部设置有容纳腔，所述固定部上设置有多个固定孔；所述透气部设置于所述固定部的末端；
所述U形连接带包括：第一U形带、第二U形带、左连接基部和右连接基部，所述第一U形带和第二U形带的第一端均连接于左连接基部，所述第一U形带和第二U形带的第二端均连接于右连接基部，所述第一U形带和第二U形带分别通过固定件安装于所述固定部的固定孔上，所述第一U形带和第二U形带间隔设置，且两者之间通过中间连接带固定，所述第一U形带和第二U形带的中部圆弧均具有向所述机械手腕结构的方向延伸的趋势；
所述调节环两侧的耳部分别与左连接基部、右连接基部相互铰接，所述调节环的一端设置有调节带，所述调节环的另一端设置有用于锁紧所述调节带的调节扣。
作为一种进一步的技术方案，所述机械手掌结构的掌心部位设置有加热装置。
采用上述技术方案，本发明具有如下有益效果：
本发明通过采集使用者的脑电波来完成智能抓取，整个过程更为智能简便，易操作，无需专业人员来完成，使用范围广泛，使用非常方便。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的机械手臂的结构示意图；
图2为本发明实施例提供的穿戴固定部的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的机械手臂的控制原理图。
图标：1-机械手指结构；2-机械手掌结构；3-机械手腕结构；4-机械前臂结构；5-穿戴固定部；6-第一U形带；7-固定部；8-第二U形带；9-透气部；10-调节环；11-耳部；12-右连接基部。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
结合图1至图3所示，本实施例提供了一种机械手臂，其包括：机械部分和控制部分；
其中，机械部分包括：机械前臂结构4、机械手腕结构3、机械手掌结构2以及机械手指结构1。
具体而言，机械前臂结构4与机械手腕结构3转动连接，机械手腕结构3对应连接有一手腕驱动单元，手腕驱动单元通过手腕联动件带动机械手腕结构3进行回转，用于模拟人手手腕的左右转动动作；机械手掌结构2与机械手腕结构3转动连接，机械手掌结构2对应连接有一手掌驱动单元，手掌驱动单元通过手掌联动件带动机械手掌结构2进行翻转，用于模拟人手手掌的上下翻转动作；机械手指结构1包括依次排列在机械手掌结构2上的五个手指单元(包括依次排列设置在所述机械手掌结构2上的大拇指单元、食指单元、中指单元、无名指单元及小拇指单元)，每个手指单元对应连接有一个手指驱动单元，手指驱动单元通过手指联动件带动对应的手指单元进行伸展和弯曲；值得说明的是，上述各个驱动单元包括但不局限于舵机、微型电机等等驱动装置。整个机械部分能够实现人手的多种动作和姿势，为残障人士的日常生活提供便利。
其中，控制部分包括：脑电波检测装置、传感器检测装置和控制器；
具体而言，结合图3所示，脑电波检测装置包括：分别与控制器电连接的脑电波检测单元、频谱图案生成单元、频率分析单元和脑电波激发单元；脑电波激发单元用于辅助人脑激发出不同波段的脑电波；脑电波检测单元用于检测脑电波信号；频谱图案生成单元用于根据脑电波检测单元的检测信号生成脑电波频谱图案；频率分析单元用于对所生成的脑电波频谱图案与预存的脑电波频谱图案进行对比分析，并将分析结果反馈给控制器；控制器根据频率分析单元的反馈结果分别向手腕驱动单元、手掌驱动单元和手指驱动单元发送动作指令；手腕驱动单元、手掌驱动单元和手指驱动单元根据控制器发送的动作指令进行相应的动作。进一步的，该脑电波检测装置还包括：预存有多种脑电波频谱图案的第一存储单元和预存有多种动作指令数据的第二存储单元，其中每一种预存的脑电波频谱图案与一种动作指令数据一一对应；频率分析单元用于对所生成的脑电波频谱图案与第一存储单元内预存的脑电波频谱图案进行对比分析，并将分析结果反馈给控制器，控制器对应读取第二存储单元的动作指令数据，并根据动作指令数据发送动作指令。
具体而言，结合图3所示，该传感器检测装置包括：分别与控制器电连接的九轴传感器、视觉传感器、测距传感器、触觉传感器和虚拟指尖力传感器；九轴传感器分别设置于每个手指单元的关节部位，九轴传感器用于将所检测的三维加速度、三维角速度和三维磁矢量反馈给控制器，所谓九轴传感器，其实是三种三轴传感器的组合：三轴加速传感器、三轴陀螺仪和三轴电子罗盘。例如：一般的组合形式有：三轴陀螺仪、三轴加速度计、三轴地磁计的组合；六轴加速度传感器、三轴陀螺仪组合。六轴陀螺仪、三轴加速度计组合。视觉传感器设置于机械手掌结构2的掌心部位，视觉传感器利用红外线通过非接触的方式检测物体的视觉特征信息并反馈给控制器。视觉传感器可以比喻成机械手的眼睛，它可以利用红外线通过非接触的方式检测到物体的一些视觉上的特征信息反馈给机器，比如按物品的颜色进行分类挑拣的机械手臂就是用了视觉传感器；测距传感器、触觉传感器和虚拟指尖力传感器均设置于手指单元的指尖部位；测距传感器用于将检测物体的距离信息并反馈给控制器，其可以检测物体距离机器有多远，是否到达工作区域，当检测到物体到达时将检测信号送往控制器控制机械手臂进行操作；触觉传感器用于检测指尖部位表面的压力值并反馈给控制器，触觉传感器可以检测机械手抓取时承载力的大小，特别是三维力传感器，该传感器为电阻应变式力传感器，可以同时检测X、Y、Z三个方向上的力，可以有效地调整手指、手臂的位置，以合适的力度抓起物体；虚拟指尖力传感器用于检测指尖部位与物体之间的摩擦力类型并反馈给控制器，虚拟指尖力传感器可以通过检测机械手臂与物体间是否有滑动来判断是否抓取成功。检测这个滑动可以通过检测机械手与物体间的摩擦力是静摩擦还是动摩擦来判断，当由滑动变为不滑动时，该传感器在摩擦的方向检测到的力有一个大的变化，而且当手指进一步增加压力时，力传感器在摩擦力方向上检测到的力不会发生变化。抓取易碎的物品时还可以以抓取力小幅度等量递增的方式完成，不会对物体造成损伤。值得说明的是，上述各个传感器特征可根据实际需要进行增减，此处不作限制。
下面，针对上述结构描述一下其工作原理。
例如：脑电波激发单元辅助使用者激发出不同波段的脑电波(可划分为四个波段，即δ(1－3Hz)、θ(4－7Hz)、α(8－13Hz)、β(14－30Hz)，以α波段为例。当脑电波检测单元检测到使用者出现α波段的脑电波时，频谱图案生成单元根据脑电波检测单元的检测信号生成脑电波频谱图案(α波段的脑电波)；频率分析单元对所生成的脑电波频谱图案与预存的脑电波频谱图案(当然，每种预存的频谱图案对应一种特定的动作指令)进行对比分析，当检测的频谱图案与其中预存的频谱图案一致时，那么控制器会根据该特定频谱图案所对应的动作指令控制手腕驱动单元、手掌驱动单元和手指驱动单元，例如：抓取的动作。在机械手臂进行抓取动作时，可以通过各个传感器对机械手臂的姿态进行信号反馈，以便能够更好的了解机械手臂的动作情况。当然，如果出现传感器检测的信息与机械手臂的预定动作不一致时，此时，可以一键复位重新开始。当然，也可以按照传感器检测的信息，通过控制器进行矫正。
可见，本实施例通过采集使用者的脑电波来完成智能抓取，整个过程更为智能简便，易操作，无需专业人员来完成，使用范围广泛，使用非常方便。当然，需要说明的是，使用该脑电波检测装置对机械手臂进行控制仅仅是其中的一种优选的方式。也可以不用脑电波控制，例如：采用声控或者直接在控制器中写入程序来直接控制。
本实施例中，对于机械部分的各个结构并不局限，实施过程可根据实际需要进行灵活设置，以如下几种具体的实施例进行说明。
第一种，机械部分中各个联动件采用牵引绳，即，各个驱动单元通过牵引绳带动各个执行元件进行动作。
具体的，食指单元和中指单元均由四个小部分(指尖、第一指肚、第二指肚、第三指肚)组成，在各个关节部位相互铰接，且在关节部位的绕线处穿设有牵引绳，牵引绳由对应的驱动单元进行控制，从而使得各个部分进行弯曲和伸直；大拇指单元、无名指单元和小拇指单元均由五个小部分(指尖、第一指肚、第二指肚、第三指肚、指根)组成，同理，在各个关节部位也相互铰接，且在关节部位的绕线处穿设有牵引绳，牵引绳由对应的驱动单元进行控制，从而使得各个部分进行弯曲和伸直；机械手掌结构2可由手掌主体和掌背护板组成，其目的是为了美观；机械手腕结构3可以旋转(由两个小部分组成)，手腕部分中间有穿线细孔等等。这种带有牵引绳的机械手臂的工作原理为：手臂中的控制器中写有程序，操控各个驱动单元(例如：舵机)工作，每个舵机控制两根(长且细的、有耐性的)牵引绳，这两根牵引绳沿每个关节的绕线处穿过和固定，控制专属的一根手指的弯曲和伸直。
第二种，机械部分中各个联动件还可以采用齿轮组件以及与齿轮组件相配合的传动杆，其具体形式并不局限。
具体的，手指单元包括：第一指节、第二指节及第三指节；其中，第一指节通过第一指节连接结构与第二指节转动连接；第二指节通过第二指节连接结构与第三指节转动连接；第三指节通过指根连接结构与所述手掌结构转动连接，其中，手指驱动单元通过齿轮组件(冠齿轮)与指根连接结构连接，在手指驱动单元的带动下带动第三指节相对于机械手掌结构2进行转动。本实施例中，冠齿轮转动以带动第三指节相对于机械手掌结构2转动；第三指节动作，带动第二指节连接结构动作，从而带动第二指节相对于第三指节转动；第二指节动作，带动第一指节连接结构动作，从而带动第一指节相对于第二指节转动；由此，实现手指单元的弯曲和伸展动作；各个指节联动，传动效率高、弯曲动作灵敏。当然，除此之外，手指单元的各个关节部位还可以分别对应连接一个手指驱动单元，实现每个指节独立控制。本领域技术人员可根据实际需要灵活设计。
本实施例中的机械部分可通过3D打印设备采用柔性材料制成的一体式成型结构。采用3D打印技术制作的机械手，无需后续的连接装配过程，不但能够实现人体手部的仿生运动，而且通过采用柔性材料，实现了环保功能。
对于柔性材料而言，可以有多种选择，以其中的一种材料举例说明：所述柔性材料为树脂材料，所述树脂材料的拉伸强度和弯曲模量均为30-40MPa。优选的，所述树脂材料包括以下重量份数的成分：25-30份的ABS、20-30份的PLA、20-40份的橡胶及20-40份的硅胶。优选的，所述树脂材料由以下重量份数的成分组成：25份的ABS、25份的PLA、25份的橡胶及25份的硅胶。上述成分组成的树脂材料混合后，其拉伸强度和弯曲模量均在35MPa的条件下通过3D打印设备打印形成的机械手触感能够模仿人体手部。
为了实现手指内部的指肚及指背具有不同的柔软度，本技术方案中进一步的限定了手指单元内靠近指肚处填充的柔性材料的密度小于手指单元内靠近指背处填充的柔性材料的密度。该结构的限定实现了手指单元的指肚与指背的柔软度的差别的仿生结构。指肚处填充的柔性材料和指被处填充的柔性材料的形状和密度不同，致使其通过3D打印制作后所形成的指肚的实体结构比指背部分的相应结构柔软，因此可以达到模拟人手的仿生效果。
通过3D打印制作完成的机械手，可以实现指背相对较硬、指肚相对较软且富有弹性的仿生效果，从而改善手指和物体接触时的接触特性。经过大量实验证明，单位体积受载变形量为0.15-2mm的指肚部位的柔软性大于单位体积受载变形量小于0.15mm的指被部位，因此，手指指肚部分与指背部分的柔软度不同，可以达到模拟人手的仿生效果。
此外，本实施例中，该机械部分还包括：仿生皮肤层；仿生皮肤层采用柔性基底材料层，柔性基底材料层的表面涂覆有防静电涂层，柔性基底材料层上分布有若干个弹性应变传感器，弹性应变传感器分别通过网状输出线路与控制器连接；仿生皮肤层分为手掌触感层和多个手指触感层，手掌触感层包覆于机械手掌结构2上，手指触感层包覆于机械手指结构1上。
优选的，所述手掌触感层与手指触感层之间的连接位置设置有镂空区域或者褶纹状的可弯曲部，所述手指触感层自身具有多个指套部，各个所述指套部之间的连接位置设置有镂空区域或者褶纹状的可弯曲部。
当然，对于仿生皮肤层而言，其并局限于上述结构，还可以根据实际需要灵活设置。例如：可以在柔性基底材料层上叠加有如下的任意一种或几个组合，例如：金属拉丝层、荧光涂层、石墨烯层、碳纳米管层、防紫外线胶粘层、防腐层、阻燃层。
结合图2所示，本实施例中，作为一种进一步的技术方案，机械前臂结构4的末端设置有穿戴固定部5，该穿戴固定部5包括：固定部7(类似半圆弧形)、透气部9(类似于半圆状)、U形连接带(类似于半圆弧状)和调节环10(类似于圆环状)；所述固定部7与所述机械前臂结构的一体连接，其中，固定部7可以为硬性结构，所述固定部7上设置有多个固定孔；所述透气部9设置于所述固定部7末端，具有透气的作用。透气部9可以采用纱网结构；所述U形连接带包括：第一U形带6、第二U形带8、左连接基部和右连接基部12，所述第一U形带6和第二U形带8的第一端均连接于左连接基部，所述第一U形带6和第二U形带8的第二端均连接于右连接基部12，所述第一U形带6和第二U形带8分别通过固定件安装于所述固定部7的固定孔上。所述第一U形带6和第二U形带8间隔设置，且两者之间通过中间连接带固定，所述第一U形带6和第二U形带8的中部圆弧均具有向所述机械手腕结构的方向延伸的趋势(向所述机械手腕结构的位置拉伸前凸状分布)；所述调节环10两侧的耳部11分别与左连接基部、右连接基部12相互铰接(当然，左连接基部、右连接基部12自身的长度设置为可调节式，也可以由记忆材料制成)，所述调节环10的一端设置有调节带，另一端设置有用于锁紧所述调节带的调节扣。对于调节带和调节扣之间的具体结构可以不受限制，可根据实际需要灵活设置，例如：调节带上设置有安转孔，调节扣上设置有凸起；或者，调节带上设置有第一磁性部件，调节扣上设置有与该磁性部件磁极相反的第二磁性部件。
值得说明的是，上述各个部件与皮肤直接接触的部件还可以进一步的增加亲肤涂层，例如：调节环的内侧还可以设置有不伤皮肤的涂层，包括：第一结构层(内层)、增强层(中间层)和第二结构层(外层)，第一结构层、增强层和第二结构层由内向外依次层叠设置。通过这样的结构，能够设定调节环的弯折程度的期望特性。优选的，作为第一结构层、第二结构层的构成材料，能够使用聚酰胺类树脂、聚酯类聚酰胺类树脂、聚醚类聚酰胺树脂、聚氨酯、ABS树脂、聚酯弹性体树脂、聚氨酯弹性体树脂、氟类树脂(PFA、PTFE、ETFE等)中的任意一种。特别是通过将ABS树脂、或者尼龙用作第一结构层、第二结构层的构成材料，从而能够赋予适当的强度。优选的，该增强层可以为预埋的金属网。优选的，构成金属网的网眼形状未被特别限定，能够将其做成例如圆形、近似长方形、近似椭圆形。此外，该增强层也可以为螺旋型线状结构体，根据螺旋状的圈数很容易调整导管的强度。
作为一种进一步的技术方案，机械手掌结构2的掌心部位设置有加热装置。例如：所述机械手掌结构2的掌心部位涂覆有石墨烯加热层，所述石墨烯加热层与所述控制器连接。或者，在机械手掌结构2的掌心部位设置有超声波加热装置，同样能够进行加热使用。
此外，本实施例中，还可以进一步的进行改进和拓展。例如：所述机械前臂结构4上连接有肌肉电感应贴片，所述肌肉电感应贴片与所述控制器连接。例如：所述机械前臂结构4上设置有照明装置和太阳能发电装置，所述太阳能发电装置与所述控制器连接，所述控制器与所述照明装置连接。当然，还可以增加诸如：脉搏检测模块、指南针模块、报警模块等等，此处不再一一举例。
需要说明的是，在上述结构基础之上，本领域技术人员可根据实际需要灵活设置，可以对结构进行进一步的拓展，也可以对结构进行简化，此处不再局限。
本实施例中，作为一种进一步的技术方案，该控制部分还包括身份识别***；身份识别***包括：指纹识别***和/或人脸识别***，指纹识别***和/或人脸识别***设置于机械前臂结构4上，且与控制器连接。
例如：指纹识别***包括指纹模模块和防雾化模块，纹模模块与控制器连接，防雾化模块用于对手指进行吹风，以消除手指上的汗液。
例如：人脸识别***包括图像采集单元、图像引导单元和显示单元；所述图像采集单元包括集成于一体的主摄像装置和副摄像装置，所述主摄像装置用于采集人脸黑白图像，所述副摄像装置用于采集人脸彩色图像；所述控制器与所述主摄像装置连接，用于对所述主摄像装置采集的人脸黑白图像信息进行身份判别；所述显示单元与所述副摄像装置连接，所述显示单元设置于所述机械前臂结构4上，用于显示所述副摄像装置所采集的人脸彩色图像；所述图像引导单元与所述显示单元连接，用于在所述显示单元上生成人脸识别定位框，所述人脸识别定位框用于引导被采集者进行位置调整。
本实施例中，对于脑电波激发单元而言，该脑电波激发单元包括：视觉模块、声音模块、振动模块和温感模块的其中一者或者任意几种组合。其中，上述各个模块可以对应设置在机械手臂上，也可以单独设置在其他部件上。
优选的，视觉模块可以与控制器连接，视觉模块连接有多个以不同频率闪烁的闪烁灯珠，通过灯珠闪烁频率的变化以刺激大脑产生相应波段的脑电波。例如：控制器提示与设备的操作菜单有关的视觉刺激；在视觉刺激的提示后，测量多个事件关联电位，根据分别在用户的脸部装载的多个电极和在用户的耳周边部装载的至少一个基准电极之间的电位差，测量以提示视觉刺激的定时为起点的多个事件关联电位；从测量出的多个事件关联电位分别提取4-6Hz以下且包含预定的时间区间的脑电波数据，并组合提取出的脑电波数据而作为脑电波特征数据；比较预先准备的判别是否要选择操作菜单用的基准数据和脑电波特征数据；以及根据上述比较结果，来执行与设备的操作菜单对应的操作。
此外，声音模块与控制器连接，声音模块预存有不同波谱频率的音频文件。优选的，振动模块与控制器连接，振动模块通过振动作用以大脑产生相应波段的脑电波。温感模块与控制器连接，温感模块通过温度变化刺激大脑产生相应波段的脑电波。
本实施例中，脑电波检测单元可以使用目前的脑电波采集设备，也可以使用其他特定的采集设备，以如下其中一种脑电波采集设备举例说明。
所述可穿戴的脑电测量装置包括若干脑电测量干电极、一放大滤波模块、一模数转换模块和一蓝牙串口模块；若干所述脑电测量干电极通过导线将测量到的脑电模拟信号传输至所述放大滤波模块，经放大滤波后的脑电模拟信号传输至所述模数转换模块，并转换为待传输的脑电数字信号，脑电数字信号可以输出至控制器中；该控制器也可经所述蓝牙串口模块传输至所述移动网络终端。所述移动网络终端采用手机、平板电脑和笔记本电脑中的一种。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (7)
1.一种机械手臂，其特征在于，包括：机械部分和控制部分；
其中，所述机械部分包括：机械前臂结构、机械手腕结构、机械手掌结构以及机械手指结构；所述机械前臂结构与所述机械手腕结构转动连接，所述机械手腕结构对应连接有一手腕驱动单元，所述手腕驱动单元通过手腕联动件带动所述机械手腕结构进行回转；所述机械手掌结构与所述机械手腕结构转动连接，所述机械手掌结构对应连接有一手掌驱动单元，所述手掌驱动单元通过手掌联动件带动所述机械手掌结构进行翻转；所述机械手指结构包括依次排列在所述机械手掌结构上的五个手指单元，每个手指单元对应连接有一个手指驱动单元，所述手指驱动单元通过手指联动件带动对应的手指单元进行伸展和弯曲；
其中，所述控制部分包括：脑电波检测装置、传感器检测装置和控制器；
所述脑电波检测装置包括：分别与所述控制器电连接的脑电波检测单元、频谱图案生成单元、频率分析单元和脑电波激发单元；所述脑电波激发单元用于辅助人脑激发出不同波段的脑电波；所述脑电波检测单元用于检测脑电波信号；所述频谱图案生成单元用于根据所述脑电波检测单元的检测信号生成脑电波频谱图案；所述频率分析单元用于对所生成的脑电波频谱图案与预存的脑电波频谱图案进行对比分析，并将分析结果反馈给控制器；所述控制器根据所述频率分析单元的反馈结果分别向手腕驱动单元、手掌驱动单元和手指驱动单元发送动作指令；所述手腕驱动单元、手掌驱动单元和手指驱动单元根据所述控制器发送的动作指令进行相应的动作；
所述传感器检测装置包括：分别与所述控制器电连接的九轴传感器、视觉传感器、测距传感器、触觉传感器和虚拟指尖力传感器；所述九轴传感器分别设置于每个手指单元的关节部位，所述九轴传感器用于将所检测的三维加速度、三维角速度和三维磁矢量反馈给所述控制器；所述视觉传感器设置于所述机械手掌结构的掌心部位，所述视觉传感器利用红外线通过非接触的方式检测物体的视觉特征信息并反馈给所述控制器；所述测距传感器、所述触觉传感器和所述虚拟指尖力传感器均设置于所述手指单元的指尖部位；所述测距传感器用于将检测物体的距离信息并反馈给所述控制器；所述触觉传感器用于检测指尖部位表面受到的压力值并反馈给所述控制器；所述虚拟指尖力传感器用于检测指尖部位与物体之间的摩擦力类型并反馈给所述控制器。
2.根据权利要求1所述的机械手臂，其特征在于，
所述脑电波检测装置还包括：预存有多种脑电波频谱图案的第一存储单元和预存有多种动作指令数据的第二存储单元，其中每一种预存的脑电波频谱图案与一种动作指令数据一一对应；所述频率分析单元用于对所生成的脑电波频谱图案与所述第一存储单元内预存的脑电波频谱图案进行对比分析，并将分析结果反馈给控制器，所述控制器对应读取第二存储单元的动作指令数据，并根据动作指令数据发送动作指令。
3.根据权利要求1所述的机械手臂，其特征在于，
所述脑电波检测装置还包括身份识别***；所述身份识别***包括：指纹识别***和/或人脸识别***，所述指纹识别***和/或人脸识别***设置于所述机械前臂结构上，且与所述控制器连接。
4.根据权利要求1所述的机械手臂，其特征在于，
所述脑电波激发单元包括：视觉模块、声音模块、振动模块和温感模块的其中一者或者任意几种组合。
5.根据权利要求1所述的机械手臂，其特征在于，所述机械部分还包括：仿生皮肤层；所述仿生皮肤层采用柔性基底材料层，所述柔性基底材料层的表面涂覆有防静电涂层，所述柔性基底材料层上分布有若干个弹性应变传感器，所述弹性应变传感器分别通过网状输出线路与所述控制器连接；所述仿生皮肤层分为手掌触感层和多个手指触感层，所述手掌触感层包覆于所述机械手掌结构上，所述手指触感层包覆于所述机械手指结构上。
6.根据权利要求1所述的机械手臂，其特征在于，所述机械前臂结构的末端设置有穿戴固定部；所述穿戴固定部包括：固定部、透气部、U形连接带和调节环；
所述固定部与所述机械前臂结构的一体连接，所述固定部设置有容纳腔，所述固定部上设置有多个固定孔；所述透气部设置于所述固定部的末端；
所述U形连接带包括：第一U形带、第二U形带、左连接基部和右连接基部，所述第一U形带和第二U形带的第一端均连接于左连接基部，所述第一U形带和第二U形带的第二端均连接于右连接基部，所述第一U形带和第二U形带分别通过固定件安装于所述固定部的固定孔上，所述第一U形带和第二U形带间隔设置，且两者之间通过中间连接带固定，所述第一U形带和第二U形带的中部圆弧均具有向所述机械手腕结构的方向延伸的趋势；
所述调节环两侧的耳部分别与左连接基部、右连接基部相互铰接，所述调节环的一端设置有调节带，所述调节环的另一端设置有用于锁紧所述调节带的调节扣。
7.根据权利要求1所述的机械手臂，其特征在于，所述机械手掌结构的掌心部位设置有加热装置。
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109717989A (zh) * | 2018-12-03 | 2019-05-07 | 烟台工程职业技术学院 | 基于智能语音控制的3d打印仿生手 |
| CN110450145A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-11-15 | 广东工业大学 | 一种基于人体骨骼识别的仿生机械臂 |
| CN115781686A (zh) * | 2022-12-26 | 2023-03-14 | 北京悬丝医疗科技有限公司 | 一种用于远程诊脉的机械手臂及控制方法 |
| CN116160457A (zh) * | 2023-04-21 | 2023-05-26 | 北京远鉴信息技术有限公司 | 一种机械手臂的控制***、方法、电子设备及存储介质 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003334783A (ja) * | 2002-05-13 | 2003-11-25 | Canon Inc | ロボットの情報制御方法 |
| JP2004167666A (ja) * | 2002-08-30 | 2004-06-17 | Sony Corp | ロボット装置及びその動作制御方法 |
| CN105266798A (zh) * | 2015-09-11 | 2016-01-27 | 国家康复辅具研究中心 | 基于脑电波和记忆合金结合的伸缩装置及康复训练*** |
| CN205281404U (zh) * | 2015-11-30 | 2016-06-01 | 北京航空航天大学 | 一种脑电波控制机械臂的*** |
| CN105677036A (zh) * | 2016-01-29 | 2016-06-15 | 清华大学 | 一种交互式数据手套 |
| CN106041995A (zh) * | 2016-08-05 | 2016-10-26 | 北京工业大学 | 一种仿人机械手 |
-
2017
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Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003334783A (ja) * | 2002-05-13 | 2003-11-25 | Canon Inc | ロボットの情報制御方法 |
| JP2004167666A (ja) * | 2002-08-30 | 2004-06-17 | Sony Corp | ロボット装置及びその動作制御方法 |
| CN105266798A (zh) * | 2015-09-11 | 2016-01-27 | 国家康复辅具研究中心 | 基于脑电波和记忆合金结合的伸缩装置及康复训练*** |
| CN205281404U (zh) * | 2015-11-30 | 2016-06-01 | 北京航空航天大学 | 一种脑电波控制机械臂的*** |
| CN105677036A (zh) * | 2016-01-29 | 2016-06-15 | 清华大学 | 一种交互式数据手套 |
| CN106041995A (zh) * | 2016-08-05 | 2016-10-26 | 北京工业大学 | 一种仿人机械手 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 朱丹: "基于便携式脑电采集设备的机械臂控制***", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109717989A (zh) * | 2018-12-03 | 2019-05-07 | 烟台工程职业技术学院 | 基于智能语音控制的3d打印仿生手 |
| CN110450145A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-11-15 | 广东工业大学 | 一种基于人体骨骼识别的仿生机械臂 |
| CN115781686A (zh) * | 2022-12-26 | 2023-03-14 | 北京悬丝医疗科技有限公司 | 一种用于远程诊脉的机械手臂及控制方法 |
| CN116160457A (zh) * | 2023-04-21 | 2023-05-26 | 北京远鉴信息技术有限公司 | 一种机械手臂的控制***、方法、电子设备及存储介质 |
Also Published As
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