Mục lục:

Exoskeleton Arm: 9 bước
Exoskeleton Arm: 9 bước

Video: Exoskeleton Arm: 9 bước

Video: Exoskeleton Arm: 9 bước
Video: Robot bộ xương ngoài điều khiển bằng máy học mới | Công nghệ sinh học để cảm nhận trong thực tế ảo 2024, Tháng mười một
Anonim
Cánh tay Exoskeleton
Cánh tay Exoskeleton

Exoskeleton là một khung bên ngoài có thể được đeo trên một cánh tay sinh học. Nó được cung cấp năng lượng bởi bộ truyền động và có thể hỗ trợ hoặc tăng sức mạnh của cánh tay sinh học, tùy thuộc vào sức mạnh của bộ truyền động. Điện cơ (EMG) là cách tiếp cận phù hợp cho giao diện người-máy với sự trợ giúp của bộ xương ngoài.

Khi làm việc với EMG, chúng tôi thực sự đo điện thế hoạt động của đơn vị vận động [MUAP] được tạo ra trong các sợi cơ. Tiềm năng này tích tụ trong cơ khi nó nhận được tín hiệu từ não để co lại hoặc thư giãn.

Bước 1: Tìm hiểu thêm về Exo-Arm

Tiềm năng thần kinh

• TIỀM NĂNG HÀNH ĐỘNG ĐƠN VỊ ĐỘNG CƠ (MUAP) được tạo ra trên bề mặt cánh tay của chúng ta bất cứ khi nào chúng ta co hoặc thả lỏng cánh tay của mình

. • Biên độ theo thứ tự 0-10 milivôn

• Tần số trong khoảng 0-500Hz.

• MUAP này là cốt lõi của dự án này và là cơ sở của quá trình xử lý EMG.

QUÂN ĐỘI EXOSKELETON • Nó là một khung bên ngoài có thể được đeo trên một cánh tay sinh học

• Nó sử dụng một phương pháp Không xâm lấn để lấy MUAP từ các cơ để kiểm soát khung, có thể được đeo trên một cánh tay sinh học.

• Được cung cấp bởi động cơ servo mô-men xoắn cao.

• Có thể hỗ trợ hoặc tăng sức mạnh của cánh tay sinh học, tùy thuộc vào mô-men xoắn của động cơ servo

. • Điện cơ (EMG) là phương pháp phù hợp cho giao diện người-máy (HMI) với sự trợ giúp của bộ xương ngoài (EXO).

Bước 2: Công cụ phần cứng cần thiết:

Công cụ phần cứng bắt buộc
Công cụ phần cứng bắt buộc
Công cụ phần cứng bắt buộc
Công cụ phần cứng bắt buộc
Công cụ phần cứng bắt buộc
Công cụ phần cứng bắt buộc

Nhấp vào các liên kết để đến nơi bạn có thể mua các mặt hàng

1) Bo mạch vi điều khiển 1x: EVAL-ADuCM360 PRECISION ANALOG MICROCONTROLLER (Analog Devices Inc.) Bo mạch vi điều khiển này được sử dụng trong dự án của chúng tôi như bộ não để điều khiển cánh tay ngoài. Quá trình này sẽ được sử dụng để giao tiếp cảm biến EMG của chúng tôi với cánh tay (động cơ servo).

2) 1x AD620AN: (Analog Devices Inc.) Điều này nhận tín hiệu từ EMGelectrodes và cung cấp độ lợi vi sai làm đầu ra.

3) 2x OP-AMP: ADTL082 / 84 (Analog Devices Inc.) Đầu ra từ BỘ KHUẾCH ĐẠI KHÁC NHAU được chỉnh lưu và đầu ra này được đưa đến BỘ LỌC LỚP THẤP và sau đó tới BỘ KHUẾCH ĐẠI GAIN.

4) 1x ĐỘNG CƠ SERVO: mô-men xoắn 180 kg * cm. Nó được sử dụng cho chuyển động của cánh tay.

5) 3x EMG Cáp và điện cực: Để thu tín hiệu.

6) Pin 2x và bộ sạc: Hai pin Li-Po 11,2V, 5Ah, nó sẽ được sử dụng để cấp nguồn cho servo. Hai pin 9V để cấp nguồn cho mạch EMG.

7) Tấm nhôm 1x1 mét (dày 3 mm) để thiết kế khung.

Điện trở

• 5x 100 kOhm 1%

• 1x 150 Ohm 1%

• 3x 1 kOhm 1%

• Tông đơ 1x 10 kOhm

Tụ điện

• 1x 22.0 nF Tant

• Đĩa gốm 1x 0,01 uF

Misc

• 2x 1N4148 Diode

• Dây nhảy

• Máy hiện sóng 1x

• 1x Đồng hồ vạn năng

• Các loại hạt và bu lông

• Dải dán

• Mút đệm lót

GHI CHÚ

a) Bạn có thể chọn bất kỳ bộ vi điều khiển ưa thích nào nhưng nó phải có chân ADC và PWM.

b) OP-AMP TL084 (Gói DIP) có thể được sử dụng thay cho ADTL082 / 84 (Gói SOIC).

c) Nếu bạn không muốn xây dựng Cảm biến EMG, hãy nhấp vào đây Cảm biến EMG.

Bước 3: Phần mềm được sử dụng:

Phần mềm được sử dụng
Phần mềm được sử dụng
Phần mềm được sử dụng
Phần mềm được sử dụng
Phần mềm được sử dụng
Phần mềm được sử dụng

1) KEIL uVision để biên dịch mã và giám sát tín hiệu.

2) Multisim để thiết kế và mô phỏng mạch.

3) Máy xay sinh tố để mô phỏng 3D khung.

4) Arduino và xử lý để kiểm tra mô phỏng cảm biến thực tế.

Bước 4: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Cánh tay ngoài hoạt động ở hai chế độ. Chế độ đầu tiên là chế độ tự động, trong đó tín hiệu EMG sau khi xử lý tín hiệu sẽ ra lệnh cho servo và chế độ thủ công thứ hai, một chiết áp sẽ chỉ huy động cơ servo.

Bước 5: Mạch EMG

Mạch EMG
Mạch EMG

Bước 6: Các giai đoạn khác nhau trong xử lý tín hiệu EMG và kiểm tra cảm biến:

Đề xuất: