Для создания чего-то своего для начала нужно узнать, что уже имеется на данный момент. На рынке манипуляторов я не нашёл ни одного напоминающего руку человека, что является условием для скорого освоения данного манипулятора. По это причине я решил проанализировать механику биопротезов. Я наткнулся на большое количество как бюджетных, так и не бюджетных решений. Для начала я решил определиться с механикой пальцев. На выбор у меня было два варианта: на мягких тягах и на твёрдых тягах. Механизмы использующие твёрдые тяги весьма дорогостоящие и сложные в изготовление, но при этом по сравнению с механизмом на мягких тягах пальцы на твёрдых тягах надёжнее.

Для приведения манипулятора используются системы редукторов и рычагов, позволяющие выдавать достаточное усилие с достаточной скоростью и точностью. Рассмотрим механизмы, разработанные для приведения в движения пальцев.

Изначально для приведения пальцев в движение был разработан механизм основывающихся на мягких тягах, в моём случае – нейлонова нить. Данный механизм дал высокие показатели скорости работы, однако у такого механизма не хватало момента силы для выполнения поставленных задачь и было принято решение спроектировать механизм на твёрдых тягах.

На схеме мы видим, что мотор при вращении двигает винтовую передачу, которая в свою очередь приводит в движение системы рычагов, выполняющую функцию пальца. Также моторы можно заменить на сервоприводы с механизмом линейного толкания. Это позволит увеличить момент силы и надёжность конструкции по сравнению с предыдущим примером.

Для движения остальных частей манипулятора был разработан редуктор, являющийся частью модульного каркаса всего манипулятора. Данный редуктор поддерживает до 4 коллекторных моторов. В зависимости от необходимых требований заказчика можно будет варьировать количество моторов уменьшая мощность узла, тем самым понижая стоимость установки. Но при необходимости мощность можно будет увеличить при доставлении некоторых комплектующих приобретённых отдельно. Для отслеживания позиции используется потенциометр, для которого сделан вырез в верхней части редуктора. В качестве смазывающих материалова редуктора используется силиконовая смазка.

Также был разработан основной каркас и корпус манипулятора позваляющий с лёгкость разобрать необходимый узел и произвести его обслуживание, востановление или полную замену. Из материалов каркаса используется квадратный аллюминиевый профиль 15x15 мм. и толщиной стенок 1-1.3 мм.

Для управления различными моторами и серво приводами планируется использовать микроконтроллеры семейства atmega и stm32. На начальном этапе планируется использование платформы ардуино ввиду простоты и большого сообщества пользователей, что упрощает поиск информации. Также на платформы ардуино производится давольно много различных модулей что в свою очередь упрощает сборку макета.

Однако для управления логическими вычеслениями или для передачи данных планируется использовать одноплатные компьютеры такие как raspberry pi или orannge pi, по причине того что мощности микроконтроллера не хватит для обраобтки видиое, передачи потокового видео аператору в достаточном качестве, защита беспроводного соединения и т. д. В качестве основного дистрибутива палнируется использовать основной дистрибутив Debian с установленным программным обеспечением для работы с манипулятором. Соединение ардуино и оноплатного компьютера происходит через стандартный последовательный порт. Минусом такого соединения яявляется низкая скорость передачи данных, но для передачи данных для управления устройством, в нашем случае, этого более чем достаточно.

Для считывания положений руки была написана программа с использованием фреймворка для работы с компьютерным зрением – OpenCV. Программа принимает изображение с камеры и при помощи фреймворка я получаю положения опорных точек. Но этого недостаточно для того, чтобы передать это на контроллер манипулятора т. к. он должен принимать значения положений всех составляющих его частей. Все значения указываются в промежутке от 0 до 100, что показывает степень поворота: 0 это начальное положение того или иного узла, а 100 — конечное положения узла.

Но для того, чтобы получить положения определённых значений в промежутке 0 - 100 нам нужно рассчитать углы наклона определённых конечностей относительно другой. Например, возьмём указательный и палец. OpenCV может возвращать по 3 координаты каждой точки. Возьмём точки: где указательный палец крепиться к ладони, где заканчивается первая фаланга того же пальца и точку основания ладони. Мы знаем, что эти три точки находятся в одной плоскости и образовывают треугольник и имея координаты каждой из этих точек мы можем рассчитать любой угол данного треугольника. Таким образом рассчитываем углы наклона для каждого узла и делим полученное значение на максимальное (для него возможное) и умножаем на 100. После чего передаём эти значения на контроллер манипулятора в виде массива содержащего значения от 0 до 100. Также был разработан алгоритм отслеживания и погашения «выбросов» данных. Выбросы могут формироваться из-за погрешности передачи данных, из-за некоторых ошибок нейронной сети используемой в фреймворке OpenCV и т.д. Не смотря даже на высокую точность той или иной нейронной сети, всё же нельзя гарантировать на 100 процентов полное отсутствие ошибок. И данную особенность необходимо учитывать во время использования искусственного интеллекта.