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Braço de exoesqueleto: 9 etapas
Braço de exoesqueleto: 9 etapas

Vídeo: Braço de exoesqueleto: 9 etapas

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Vídeo: Exoskeleton Arm is crazy strong 2024, Julho
Anonim
Braço de Exoesqueleto
Braço de Exoesqueleto

O exoesqueleto é uma estrutura externa que pode ser usada em um braço biológico. É acionado por atuadores e pode auxiliar ou aumentar a resistência do braço biológico, dependendo da potência do atuador. A eletromiografia (EMG) é a abordagem adequada para a interface homem-máquina com a ajuda do exoesqueleto.

Ao trabalhar com EMG, na verdade medimos o potencial de ação da unidade motora [MUAP] gerado nas fibras musculares. Esse potencial se acumula nos músculos quando recebe um sinal do cérebro para se contrair ou relaxar.

Etapa 1: Mais sobre Exo-Arm

O potencial nervoso

• O POTENCIAL DE AÇÃO DA UNIDADE MOTORA (MUAP) é gerado na superfície de nossos braços sempre que contraímos ou relaxamos nosso braço

. • A amplitude é da ordem de 0-10 milivolts

• A frequência entre 0-500Hz.

• Este MUAP é o núcleo deste projeto e a base do processamento EMG.

O BRAÇO DE EXOSQUELETO • É uma estrutura externa que pode ser usada em um braço biológico

• É usado um método não invasivo para adquirir MUAP dos músculos para controlar a estrutura, que pode ser usado em um braço biológico.

• Alimentado por um servo motor de alto torque.

• Pode dar assistência ou aumentar a força do braço biológico, dependendo do torque do servo motor

. • Eletromiografia (EMG) é a abordagem adequada para interface homem-máquina (HMI) com a ajuda de exoesqueleto (EXO).

Etapa 2: Ferramentas de hardware necessárias:

Ferramentas de hardware necessárias
Ferramentas de hardware necessárias
Ferramentas de hardware necessárias
Ferramentas de hardware necessárias
Ferramentas de hardware necessárias
Ferramentas de hardware necessárias

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1) 1 placa de microcontrolador: EVAL-ADuCM360 PRECISION ANALOG MICROCONTROLLER (Analog Devices Inc.) Esta placa de microcontrolador é usada em nosso projeto como o cérebro para controlar o braço do exoesqueleto. Este processo será usado para fazer a interface de nossos sensores EMG com o braço (servo motores).

2) 1x AD620AN: (Analog Devices Inc.) Recebe o sinal dos eletrodos EMG e fornece o ganho diferencial como saída.

3) 2x OP-AMP: ADTL082 / 84 (Analog Devices Inc.) A saída do AMPLIFICADOR DIFERENCIAL é retificada e esta saída é alimentada para o FILTRO DE BAIXA PASSAGEM e então para o AMPLIFICADOR DE GANHO.

4) 1x SERVO MOTORES: torque de 180 kg * cm. É usado para o movimento do braço.

5) 3 cabos e eletrodos EMG: Para aquisição de sinal.

6) 2x Bateria e Carregador: Duas baterias Li-Po de 11,2 V, 5Ah, que serão usadas para alimentar o servo. Duas baterias de 9V para alimentar o circuito EMG.

7) Folha de alumínio de 1x1 metro (3 mm de espessura) para design de moldura.

Resistores

• 5x 100 kOhm 1%

• 1x 150 Ohm 1%

• 3x 1 kOhm 1%

• 1 aparador de 10 kOhm

Capacitores

• 1x 22,0 nF Tant

• 1x Disco de cerâmica 0,01 uF

Diversos

• 2x diodo 1N4148

• Jumper de fios

• 1 osciloscópio

• 1 multímetro

• Porcas e parafusos

• Tiras de velcro

• Almofada de espuma

NOTA

a) Você pode escolher qualquer microcontrolador preferido, mas deve ter pinos ADC e PWM.

b) OP-AMP TL084 (Pacote DIP) pode ser usado no lugar de ADTL082 / 84 (Pacote SOIC).

c) Se você não deseja construir um sensor EMG, clique aqui Sensor EMG.

Etapa 3: Software usado:

Software usado
Software usado
Software usado
Software usado
Software usado
Software usado

1) KEIL uVision para compilar o código e monitorar o sinal.

2) Multisim para projeto e simulação de circuitos.

3) Blender para simulação 3D de quadro.

4) Arduino e processamento para teste de simulação de sensor real.

Etapa 4: METODOLOGIA

METODOLOGIA
METODOLOGIA

O braço de exoesqueleto funciona em dois modos. O primeiro modo é o modo automatizado no qual os sinais EMG após o processamento do sinal comandarão o servo e o segundo modo manual, um potenciômetro comandará o servo motor.

Etapa 5: Circuito EMG

Circuito EMG
Circuito EMG

Etapa 6: vários estágios no processamento de sinal EMG e teste de sensor:

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