"机器人头部动作识别系统的硬件设计" 机器人头部动作识别系统的硬件设计是指通过头部运动测量单元的设计，采用了三轴陀螺仪L3G4200D和三轴加速度传感器ADXL345，来检测人的头部运动信息，并将其发送到机械臂执行端，以控制机械臂的运动。该系统主要由头部动作识别单元和机械手部分组成。 头部运动测量单元的设计是该系统的核心部分。该单元采用了三轴数字陀螺仪与三轴加速度传感器融合的策略，将采集到的信息经过数字滤波处理后，估算出头部的运动姿态，通过无线单元发送到机械臂执行端。 陀螺仪采用意法半导体（ST）推出的L3G4200D，是三轴数字陀螺仪，支持I2C和SPI接口，量程范围从±250dps到±2000dps，用户可以设定全部量程，低量程数值用于高精度慢速运动测量。器件提供一个16位数据输出，以及可配置的低通和高通滤波器等嵌入式数字功能。 加速度传感器采用ADXL345，是ADI公司的三轴加速度传感器，支持I2C和SPI接口，最大可感知16g的加速度，感应精度可达到3.9mg/LSB，具有10位的固定分辨率和用户可选择分辨率，可通过串行接口配置采样速率。具有自由落体检测，单击双击检测等功能。 无线通信单元采用由NORDIC出品的工作在2.4GHz~2.5GHz的ISM 频段的无线收发器nRF24L01。无线收发器包括：频率发生器、增强型“SchockBurst”模式控制器、功率放大器、晶体振荡器、调制器和解调器。芯片具有极低的电流消耗：当工作在发射模式下发射功率为0dBm时电流消耗为11.3mA，接收模式时为12.3mA，掉电模式和待机模式下电流消耗更低。输出功率频道选择和协议的设置可以通过SPI 接口进行设置。 主控MCU主控芯片采用意法半导体的增强型ARM cortex-m3处理器STM32F103RBT6，最高72MHz系统时钟，集成128K FLASH和20K SRAM，16通道12bit ADC,集成多达7通道的DMA控制器，多达4个16位定时计数器其中包括一个面向于电机控制的高级定时器，集成I2C,SPI,CAN,USART和USB通信接口。满足系统需求。 姿态估计通过I2C总线与陀螺仪和加速度传感器进行通信，通过定时器中断，估算出头部的运动姿态，通过无线单元发送到机械臂执行端。 机械臂的执行器驱动单元设计，该部分采用MOSFET驱动，有电流反馈。机械臂结构设计，该部分采用线性执行器电动推杆，推力1500N，速度在2mm/s至60mm/s之间可控，行程200mm，机械臂底盘支持360度全向旋转，整体水平作用距离达1.2m，垂直作用距离1.0m，腕关节支持360度旋转，夹持机构开合行程30mm，可以应对一般家庭应用。 本文利用加速度计与陀螺仪组合单元检测人的头部的机械运动，控制机械臂运动并抓取目标，之后人可以控制机械臂将物品放在适当的位置，可以为四肢瘫痪的人提供一种交互式的辅助装置。 该系统的设计可以为残疾人提供一种交互式的辅助装置，提高他们的生活质量和自主能力。同时，该系统也可以应用于其他领域，如智能家居、医疗保健等。

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人工智能技术的发展促进了人机交互的快速改善。 该系统使用Kinect视觉图像传感器来识别人体骨骼数据并完成对操作员动作的识别。 通过以计算机软件为核心的上位机平台对实时数据的过滤处理，对算法进行编程，实现了从数据到控制信号的转换。 系统通过串行通信的传输方式将信号以Arduino为核心传输到下层计算机平台，从而完成对转向器的控制。 为了验证该理论的可行性，研究小组构建了4自由度机械臂控制系统并完成了软件开发。 它可以在计算机操作界面上实时显示其他功能，例如当前的骨骼角度和运动状态。 实验数据表明，基于Kinect的运动识别方法可以有效地完成对预期运动的跟踪，并完成对指定对象的抓取和传递，具有极高的可操作性。

用于指尖运动识别的新型可穿戴式触觉传感器阵列

AForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的，他包括计算机视觉与人工智能，图像处理，神经网络，遗传算法，机器学习，模糊系统，机器人控制等领域。

手指运动识别手套(版本代号havi-1000)采用stm32f103rct6作为核心处理器，运行ucos-ii操作系统。搭载有电位器、单向弯度传感器、mpu6050对用户手指的运动及整个手掌的姿态进行数据采集。

基于Aforge的动态识别软件,可以识别动态物体,有源码,可追踪运动物体,判断运动物体边界,可用于室内监控,以及测速等,也可作为自己研究用(需要有摄像头)file 选择 Open Local Device 在Motin 可以选择 识别模式,有4种选项

使用Aforge + VS2005实现的简单的物体运动识别程序，被识别的物体必须为绿色(摘两片叶子做成指套，原材料到处都有)。。。