一种基于数据手套的实时操作仿真方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于数据手套的实时操作仿真方法、装置及系统，其中，该方法包括：获取数据手套实时采集的原始数据，原始数据包括m个自由度的原始子数据；根据采集的原始数据实时更新不同的原始子数据的最大值和最小值；根据m个自由度的原始子数据和映射关系分别确定m个自由度的第一角度值；将m个自由度的第一角度值映射扩展为n个自由度的第二角度值；根据n个自由度的第二角度值实时仿真显示机械手臂。该方法可以提高自由度数量，使得机械手臂的仿真运动与真正物理系统的运动更加相符，可以提高真实度。

A real time operation simulation method, device and system based on data glove

The invention discloses a real-time simulation method, based on data glove device and system, wherein, the method comprises: original data acquisition data glove real-time acquisition of the original data, including the original m degrees of freedom according to the original data; data acquisition real-time maximum original sub data more new different value and minimum the values were determined; first angle m degrees of freedom according to the values of the original data and the mapping between M degrees of freedom; the first angle of M degrees of freedom value mapping is extended to n degrees of freedom second angle value; real time simulation shows that the mechanical arm based on N second degree of freedom angle value. This method can increase the number of degrees of freedom, and make the simulation movement of robot arm more consistent with the motion of the real physical system, which can improve the degree of reality.

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据手套的实时操作仿真方法、装置及系统
本专利技术涉及数据仿真
，特别涉及一种基于数据手套的实时操作仿真方法、装置及系统。
技术介绍
仿人假肢手以其与人手极相似的外观与越来越灵活的功能，逐渐成为目前上肢假肢研究与开发的热点，仿人假肢手的研究给残疾人带来了提高生活品质的机会，也成为解决上肢，尤其是手部截肢这一社会问题的重要研究思路。人手拥有超过22个的自由度，远比普通工业上的6轴机器人复杂，人手的控制算法也相应的具有很高的复杂性，不论是抓握控制还是抓握规划，都不能用常用的算法解决。为了方便控制算法的开发，以及让研究者能够实时地看到算法的结果，并且在不需要假肢手实物的情况下也能进行仿真测试(通常而言，假肢手的研发成本非常高昂，实物系统的售价也是极其高)，采用仿真系统，可以在不需要实物的情况下就进行算法的开发与仿真。目前研究人手运动特性、捕捉人手运动的运动学参数主要通过数据手套与机器视觉来实现。使用机器视觉——运动捕捉系统进行人手笛卡尔空间运动学数据的捕捉有个难以克服的问题：那就是数据点的丢失，尤其在研究人手抓握时。因为运动捕捉系统依赖于发光标记点，只有当发光标记点被摄像头的感光器“看”时，才能记录有效数据，而由于人手运动结构复杂而且占空间相对较小，采用运动捕捉系统时需要在手上贴多达几十个标记点，而人手抓握时不可避免的会有部分标记点背对摄像头，造成数据的不完整，使得利用运动捕捉系统研究人手的运动变得十分困难。而数据手套可以克服以上问题，不会存在丢点丢帧的情况，但是数据手套的使用需要进行标定，而且数据手套由于空间的限制往往不能提供完全比拟人手的自由度。目前基于数据手套或者运动捕捉系统的虚拟模型仿真都有一个共同的缺陷，那就是模型与算法的仿真只是纯软件上仿真，而没有考虑算法在真正的物理系统上运行时的问题，该问题涉及硬件仿真。更具体的，对于机械手的控制算法的开发，不但要考虑算法本身的正确性，还要考虑算法的嵌入式硬件可实现性，以及算法在嵌入式硬件上运行时的实时性问题。公开于该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在增加对本专利技术的总体背景的理解，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一般技术人员所公知的现有技术。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于数据手套的实时操作仿真方法、装置及系统，从而克服现有运动捕捉系统的虚拟模型仿真的真实度较低的缺陷。本专利技术实施例提供的一种基于数据手套的实时操作仿真方法，包括：获取数据手套实时采集的原始数据，所述原始数据包括m个自由度的原始子数据；根据采集的所述原始数据实时更新不同的原始子数据的最大值和最小值，所述原始子数据的最大值和最小值确定的原始读数范围与相对应的关节角的实际运动范围之间为映射关系；根据m个自由度的原始子数据和所述映射关系分别确定m个自由度的第一角度值；将m个自由度的第一角度值映射扩展为n个自由度的第二角度值，且n＞m；根据n个自由度的所述第二角度值实时仿真显示机械手臂。在一种可能的实现方式中，所述根据m个自由度的原始子数据分别确定m个自由度的第一角度值，包括：确定第i个自由度相对应的所述实际运动范围的区间值MAX[i]，i＝1,2,……,m；根据当前获取的第i个自由度的原始子数据、以及该原始子数据的最大值和最小值确定第i个自由度的第一角度值：其中，x为第i个自由度的当前获取的原始子数据，rawmax[i]为该原始子数据的最大值，为该原始子数据的最小值rawmin[i]。在一种可能的实现方式中，所述将m个自由度的第一角度值映射扩展为n个自由度的第二角度值，包括：设置近指节的运动角和远指节的运动角之间的角度比例关系；根据m个自由度的第一角度值确定多个近指节的运动角，并根据所述角度比例关系和近指节的运动角确定相对应的远指节的运动角；根据m个自由度的第一角度值确定大拇指的外展运动角，并根据所述大拇指的外展运动角确定大拇指腕掌关节屈伸运动角。在一种可能的实现方式中，m＝14，n＝20。基于同样的专利技术构思，本专利技术实施例提供的一种基于数据手套的实时操作仿真系统，包括：数据手套、上位机和下位机；所述数据手套与所述上位机相连，所述上位机与所述下位机之间建立通信连接；所述数据手套用于采集人手各关节运动的原始数据，并将所述原始数据发送至上位机，所述原始数据包括m个自由度的原始子数据；所述上位机接收所述数据手套上传的原始数据，将所述原始数据转换为整形数据后传输至下位机；所述下位机用于接收所述上位机传输的数据手套的原始数据，并在用户操作的全过程中动态地对数据手套进行标定，实时更新不同的原始子数据的最大值和最小值，所述原始子数据的最大值和最小值确定的原始读数范围与相对应的关节角的实际运动范围之间为映射关系；根据m个自由度的原始子数据和所述映射关系分别确定m个自由度的第一角度值；将m个自由度的第一角度值映射扩展为n个自由度的第二角度值，且n＞m；之后将n个自由度的第二角度值发送给上位机；所述上位机接收到所述第二角度值后，根据n个自由度的所述第二角度值实时仿真显示机械手臂。基于同样的专利技术构思，本专利技术实施例提供的一种基于数据手套的实时操作仿真装置，包括：获取模块，用于获取数据手套实时采集的原始数据，所述原始数据包括m个自由度的原始子数据；更新模块，用于根据采集的所述原始数据实时更新不同的原始子数据的最大值和最小值，所述原始子数据的最大值和最小值确定的原始读数范围与相对应的关节角的实际运动范围之间为映射关系；确定模块，用于根据m个自由度的原始子数据和所述映射关系分别确定m个自由度的第一角度值；扩展模块，用于将m个自由度的第一角度值映射扩展为n个自由度的第二角度值，且n＞m；仿真模块，用于根据n个自由度的所述第二角度值实时仿真显示机械手臂。在一种可能的实现方式中，所述确定模块包括：确定单元，用于确定第i个自由度相对应的所述实际运动范围的区间值MAX[i]，i＝1,2,……,m；计算单元，用于根据当前获取的第i个自由度的原始子数据、以及该原始子数据的最大值和最小值确定第i个自由度的第一角度值：其中，x为第i个自由度的当前获取的原始子数据，rawmax[i]为该原始子数据的最大值，为该原始子数据的最小值rawmin[i]。在一种可能的实现方式中，所述扩展模块包括：设置单元，用于设置近指节的运动角和远指节的运动角之间的角度比例关系；第一扩展单元，用于根据m个自由度的第一角度值确定多个近指节的运动角，并根据所述角度比例关系和近指节的运动角确定相对应的远指节的运动角；第二扩展单元，用于根据m个自由度的第一角度值确定大拇指的外展运动角，并根据所述大拇指的外展运动角确定大拇指腕掌关节屈伸运动角。在一种可能的实现方式中，m＝14，n＝20。本专利技术实施例提供的一种基于数据手套的实时操作仿真方法、装置及系统，实时采集数据手套的原始数据，并根据原始数据的原始读数范围与实际运动范围之间的映射关系确定第一角度值，并对第一角度值执行扩展处理，提高了自由度的数量，将5DT数据手套测量的14个自由度的运动角来完全控制20个自由度的机械手臂的仿真模型，使得机械手臂的仿真运动与真正物理系统的运动更加相符，可以提高真实度。本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于数据手套的实时操作仿真方法，其特征在于，包括：获取数据手套实时采集的原始数据，所述原始数据包括m个自由度的原始子数据；根据采集的所述原始数据实时更新不同的原始子数据的最大值和最小值，所述原始子数据的最大值和最小值确定的原始读数范围与相对应的关节角的实际运动范围之间为映射关系；根据m个自由度的原始子数据和所述映射关系分别确定m个自由度的第一角度值；将m个自由度的第一角度值映射扩展为n个自由度的第二角度值，且n＞m；根据n个自由度的所述第二角度值实时仿真显示机械手臂。

【技术特征摘要】
1.一种基于数据手套的实时操作仿真方法，其特征在于，包括：获取数据手套实时采集的原始数据，所述原始数据包括m个自由度的原始子数据；根据采集的所述原始数据实时更新不同的原始子数据的最大值和最小值，所述原始子数据的最大值和最小值确定的原始读数范围与相对应的关节角的实际运动范围之间为映射关系；根据m个自由度的原始子数据和所述映射关系分别确定m个自由度的第一角度值；将m个自由度的第一角度值映射扩展为n个自由度的第二角度值，且n＞m；根据n个自由度的所述第二角度值实时仿真显示机械手臂。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据m个自由度的原始子数据分别确定m个自由度的第一角度值，包括：确定第i个自由度相对应的所述实际运动范围的区间值MAX[i]，i＝1,2,……,m；根据当前获取的第i个自由度的原始子数据、以及该原始子数据的最大值和最小值确定第i个自由度的第一角度值：其中，x为第i个自由度的当前获取的原始子数据，rawmax[i]为该原始子数据的最大值，为该原始子数据的最小值rawmin[i]。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将m个自由度的第一角度值映射扩展为n个自由度的第二角度值，包括：设置近指节的运动角和远指节的运动角之间的角度比例关系；根据m个自由度的第一角度值确定多个近指节的运动角，并根据所述角度比例关系和近指节的运动角确定相对应的远指节的运动角；根据m个自由度的第一角度值确定大拇指的外展运动角，并根据所述大拇指的外展运动角确定大拇指腕掌关节屈伸运动角。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，m＝14，n＝20。5.一种基于数据手套的实时操作仿真系统，其特征在于，包括：数据手套、上位机和下位机；所述数据手套与所述上位机相连，所述上位机与所述下位机之间建立通信连接；所述数据手套用于采集人手各关节运动的原始数据，并将所述原始数据发送至上位机，所述原始数据包括m个自由度的原始子数据；所述上位机接收所述数据手套上传的原始数据，将所述原始数据转换为整形数据后传输至下位机；所述下位机用于接收所述上位机传输的数据手套的原始数据，并在用户操作的全过程中动态地对数据手套进行标...

【专利技术属性】
技术研发人员：王常勇，周瑾，柯昂，韩久琦，徐葛森，
申请(专利权)人：中国人民解放军军事医学科学院基础医学研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11