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[ESP8266/ESP32] 做一只由 OpenCV 控制的仿生手

本帖最后由 RRoy 于 2024-10-10 08:47 编辑

这个项目介绍了如何制作和控制一只仿生手。作者最初受到Instagram上一个视频的启发，该视频展示了使用MPU6050传感器追踪手部动作并在屏幕上显示3D模型。作者决定将这个想法进一步发展，使用OpenCV来控制一只真实的仿生手。

做一只由 OpenCV 控制的仿生手图1

大家好，在这篇教程中，我想和大家分享一下如何制作并控制一只自己的仿生手。这个想法源于我在无意中刷Instagram时，看到一段短视频：一个人通过MPU6050传感器来跟踪手部运动，并在屏幕上显示手的3D模型。因为我之前也使用过这个传感器，所以觉得这个我也能完成。我一直喜欢将编程与现实世界结合起来，于是我想，为什么不将这些测量数据传输到一个真实的仿生手上呢？后来我决定，使用OpenCV代替MPU6050会更加高效，部分原因也是我想借此机会学习另一种技能。

特别感谢Gaël Langevin，他在InMoov项目[1]中设计了这个手的模型，并慷慨地分享了出来。

效果展示

所需材料InMoov手及前臂

3D打印机
焊接工具
约1公斤的耗材（PETG 或 ABS 或 PLA）
3米钓鱼线（能承重约20公斤）
5根扩展弹簧（3/16″ x 1-3/4）
RTV硅胶 Ecoflex™ 00-10

螺丝、螺母和螺栓

10个M2x4平头木螺丝
10个M3x4mm平头螺丝
4个M3x12mm平头木螺丝
20个M3x12mm平头螺丝
25个M3x16mm平头螺丝
10个M3x20mm平头螺丝
35个M3螺母

电子元件

1块ESP32 38-pin 开发模块
1根micro USB数据线
5个线性霍尔传感器（49E）
5个直径2.5mm x 1mm的磁盘磁铁
1根16芯彩排线
5个1k电阻
5个2k电阻
6个伺服电机（JX PDI-6225MG-300）
1块定制PCB（可选）
1个电源（理想情况下为6V或5V，功率约100W，因为每个伺服电机的电流可达3A）

步骤1：3D打印手部
做一只由 OpenCV 控制的仿生手图2

3D打印文件见文末。

做一只由 OpenCV 控制的仿生手图4

打印时，建议使用稍高的填充率（约30%），以提高部件的耐用性。关于材料，InMoov使用的是ABS，不过如果你没有稳定打印ABS的设备，PETG或PLA同样可以使用。

步骤2：3D打印前臂
做一只由 OpenCV 控制的仿生手图5

同样地，手部所需的文件如下，并且也在inmoov STL零件库[2]中。请注意，在inmoov零件库中有原版inmoov机器人的文件。这个手是i2版本，因此你只需要前臂部分的一些零件。另外一个需要注意的是，当打印Bolt_entretoise7时，你只需要中间的螺栓和夹子（其他部分是为旧版手设计的）。

做一只由 OpenCV 控制的仿生手图6

3D打印文件文末下载。

你还可以打印一个我自己在Fusion 360中设计的小展示支架。

做一只由 OpenCV 控制的仿生手图7

链接：https://www.printables.com/model/593999-inmoov-hand-stand?lang=cs

步骤3：组装
做一只由 OpenCV 控制的仿生手图8

在组装时，可以参考InMoov提供的hand i2[3]与前臂[4]的教程，这些教程非常详细，提供了所有必要的信息。

做一只由 OpenCV 控制的仿生手图9

初始部件的组装相对简单，只需用螺丝将整个设计固定在一起。稍微复杂的部分是确保钓鱼线的布置不打结，以及将霍尔传感器正确安装在指尖。

步骤4：硅胶指尖
做一只由 OpenCV 控制的仿生手图12

对于指尖来说，使用非常柔软的硅胶是很重要的，因为霍尔传感器的读取有一定的不确定性。硅胶越软，内部的磁铁运动幅度越大，从而更容易从数据中识别。将硅胶部分粘到3D打印出的部件上之后，可以用它来调整霍尔传感器的突出程度。

做一只由 OpenCV 控制的仿生手图15

在这一切设置好之后，强烈建议将霍尔传感器固定在手指的末端，否则在手指运动过程中，霍尔传感器可能会稍微移动，从而影响测量结果。

步骤5：电路
做一只由 OpenCV 控制的仿生手图16

电路方面，使用16路舵机驱动模块会带来显著的效果，但也存在一些缺点。该驱动模块有两种不同的版本，虽然它们几乎相同，但在反极性保护电路(用于电容)所使用的晶体管上有区别，一个版本可承受约8A电流，而另一个版本仅可承受约0.5A，这远低于舵机实际需要的电流。因此，最好不要让伺服电机通过驱动模块供电，或者按照视频[5]中所述进行小改动，并在使用电容时要格外小心。

关于霍尔传感器，我们需要使用一个电压分压器，因为它输出的电压范围在0V到5V之间，而ESP32只能正确读取0V到3.3V的ADC值。

对于整个电路，可以选择使用面包板，或者更好的是使用定制PCB（作者版本的GitHub链接[6]）。

步骤6：测试

▲ 在仿生手上测试霍尔传感器

▲ 在仿生手上测试电机

做一只由 OpenCV 控制的仿生手图18

由于每个伺服电机和霍尔传感器都略有不同,所以需要对它们进行测试。

最重要的是测试霍尔传感器，因为它们测量的值将决定仿生手是否施加了足够的压力。我建议使用Arduino IDE的绘图功能来绘制数据,以观察数值何时超过自然不确定性范围。

为此，我们可以使用这个非常简单的代码片段：

int hall = "Pin number your hall sensor is connected to";

void setup() {
 Serial.begin(115200);
 pinMode(hall, INPUT);
}

void loop() {
 Serial.println(analogRead(hall));
 delay(10);
}
复制代码

步骤7：代码OpenCV（在VSCode中运行的Python代码）
就运行在带有网络摄像头的PC上的代码而言，我们需要完成两个主要任务：

第一个任务是使用OpenCV追踪手部及其元素。基于这些元素我们可以计算每根手指的位置。

第二个任务是通过串口将数据发送到ESP32，以便控制伺服电机。这些数据可以相对简化，因为我们不需要发送精确的角度值，而只需发送每个手指是否弯曲的信息。因此，我们可以发送五个0或1，并在末尾加一个符号以便后续识别每个数字的索引。

这种方法将手部追踪和数据传输简化为一个二进制状态系统，使得数据处理和传输更加高效，同时仍能提供足够的信息来控制仿生手的动作。

首先，我们需要为Python代码导入以下库：

import cv2
import mediapipe as mp
import time
import serial
复制代码

然后，我们需要创建一个用于处理摄像头数据的类：

class HandDetector():
    # Constructor of the class with parameters for the measurement
    def __init__(self, mode=False, maxHands=1, detectionCon=0.5, trackCon=0.5):
        self.mode = mode
        self.maxHands = maxHands
        self.detectionCon = detectionCon
        self.trackCon = trackCon

        self.mpHands = mp.solutions.hands
        self.hands = self.mpHands.Hands()
        self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils

    # Function for finding and drawing the hand
    def findHands(self, frame, draw=True):
        imgRGB = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        self.results = self.hands.process(imgRGB)
        
        if self.results.multi_hand_landmarks:
            for handLms in self.results.multi_hand_landmarks:
                if draw:
                    self.mpDraw.draw_landmarks(frame, handLms, self.mpHands.HAND_CONNECTIONS)
        return frame
    
    # Function for finding each hand landmark and drawing its position
    def findPosition(self, frame, handNo=0, draw=False):
        lmList = []

        if self.results.multi_hand_landmarks:
            myHand = self.results.multi_hand_landmarks[handNo]

            for id, lm in enumerate(myHand.landmark):
                h, w, c = frame.shape
                cx, cy = int(lm.x * w), int(lm.y * h)

                lmList.append([id, cx, cy])

                if draw and id == 0:
                    cv2.circle(frame, (cx, cy), 15, (255, 0, 255), -1)
        return lmList
复制代码

接下来定义主函数：

def main():
    # The prevTime and currentTime are used to calculate the FPS later
    prevTime = 0
    currentTime = 0

    # Array for storing the info about the hand
    hand = [["Wrist", False], ["Index", False], ["Middle", False], 
            ["Ring", False], ["Thumb", False], ["Pinky", False]]

    # Initializing the Serial and opencv
    ser = serial.Serial(port="The name of the port the ESP32 is connected to")
    # I had to include the "cv2.CAP_DSHOW" because I had issues with the webcam loading on my linux machine
    cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)
    detector = HandDetector()

    #MAIN LOOP OF THE CODE#

    # Releasing the stuff allocated for opencv
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

main()
复制代码

以及代码的主循环：

    while (True):
      # Finding the hands and reading the position of hte landmarks
      ret, frame = cap.read()
      frame = detector.findHands(frame)
      lmList = detector.findPosition(frame)
        
      if len(lmList) > 0: 

            j = 1
            change = False
            # Loop which checks if the top of the finger is below the second most top
            for i in range(1, 6):
                if i == 1 and lmList[4][1] < lmList[3][1] and not hand[4][1]:
                    # In case that it is true it changes all the needed data
                    hand[4][1] = True
                    change = True
                    print(hand[4][0], hand[4][1])
                elif i == 1 and lmList[4][1] > lmList[3][1] and hand[4][1]:
                    hand[4][1] = False
                    change = True
                    print(hand[4][0], hand[4][1])
                elif i != 1:
                    if lmList[i*4][2] > lmList[(i*4)-2][2] and not hand[j][1]:
                        hand[j][1] = True
                        change = True
                        print(hand[j][0], hand[j][0])
                    elif lmList[i*4][2] < lmList[(i*4)-2][2] and hand[j][1]:
                        hand[j][1] = False
                        change = True
                        print(hand[j][0], hand[j][0])
                    if j == 3:
                        j += 2
                    else:
                        j += 1

            # If there has been any change in the state of the hand this code block will run
            if change:
                msg = ""
                # Converts the boolean values to 0s and 1s
                for i in range(6):
                    if hand[i][1]:
                        msg += "1"
                    else:
                        msg += "0"

                # Adds the ending symbol and sends the data over to the ESP32
                msg += '\n'
                print(msg)
                ser.write(msg.encode("Ascii"))

        # Calculates the FPS and displays it on the frame
        currentTime = time.time()
        fps = 1/(currentTime-prevTime)
        prevTime = currentTime
        cv2.putText(frame, str(int(fps)), (10, 70), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 3, (255, 0, 255), 3)

        # Shows what the webcam sees on a frame
        cv2.imshow("frame", frame)

        # If we press "q" it quits running the program
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
            break
复制代码

整个代码 OpenCV：

import cv2
import mediapipe as mp
import time
import serial

class HandDetector():
    def __init__(self, mode=False, maxHands=2, detectionCon=0.5, trackCon=0.5):
        self.mode = mode
        self.maxHands = maxHands
        self.detectionCon = detectionCon
        self.trackCon = trackCon

        self.mpHands = mp.solutions.hands
        self.hands = self.mpHands.Hands()
        self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils

    def findHands(self, frame, draw=True):
        imgRGB = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        self.results = self.hands.process(imgRGB)
        
        if self.results.multi_hand_landmarks:
            for handLms in self.results.multi_hand_landmarks:
                if draw:
                    self.mpDraw.draw_landmarks(frame, handLms, self.mpHands.HAND_CONNECTIONS)
        return frame
    
    def findPosition(self, frame, handNo=0, draw=False):
        lmList = []

        if self.results.multi_hand_landmarks:
            myHand = self.results.multi_hand_landmarks[handNo]

            for id, lm in enumerate(myHand.landmark):
                h, w, c = frame.shape
                cx, cy = int(lm.x * w), int(lm.y * h)

                lmList.append([id, cx, cy])

                if draw and id == 0:
                    cv2.circle(frame, (cx, cy), 15, (255, 0, 255), -1)
        return lmList

def main():
    prevTime = 0
    currentTime = 0
    hand = [["Wrist", False], ["Index", False], ["Middle", False], 
            ["Ring", False], ["Thumb", False], ["Pinky", False]]


    ser = serial.Serial(port="COM3")
    cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)
    detector = HandDetector()

    while (True):
        ret, frame = cap.read()
        frame = detector.findHands(frame)
        lmList = detector.findPosition(frame)
        
        if len(lmList) > 0: 

            j = 1
            change = False
            for i in range(1, 6):
                if i == 1 and lmList[4][1] < lmList[3][1] and not hand[4][1]:
                    hand[4][1] = True
                    change = True
                    print(hand[4][0], hand[4][1])
                elif i == 1 and lmList[4][1] > lmList[3][1] and hand[4][1]:
                    hand[4][1] = False
                    change = True
                    print(hand[4][0], hand[4][1])
                elif i != 1:
                    if lmList[i*4][2] > lmList[(i*4)-2][2] and not hand[j][1]:
                        hand[j][1] = True
                        change = True
                        print(hand[j][0], hand[j][0])
                    elif lmList[i*4][2] < lmList[(i*4)-2][2] and hand[j][1]:
                        hand[j][1] = False
                        change = True
                        print(hand[j][0], hand[j][0])
                    if j == 3:
                        j += 2
                    else:
                        j += 1

            if change:
                msg = ""
                for i in range(6):
                    if hand[i][1]:
                        msg += "1"
                    else:
                        msg += "0"

                msg += '\n'
                print(msg)
                ser.write(msg.encode("Ascii")) 

        currentTime = time.time()
        fps = 1/(currentTime-prevTime)
        prevTime = currentTime

        cv2.putText(frame, str(int(fps)), (10, 70), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 3, (255, 0, 255), 3)

        cv2.imshow("frame", frame)

        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
            break

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

main()
复制代码

ESP32（Arduino IDE）
我们可以充分利用ESP32是双核这一特点，类似于PC的代码，我们同样需要完成两项主要工作。

首先是接收来自PC的数据。正如前面提到的，数据基本上是一个带有六位二进制数和结束符的字符串。此外，由于只有在状态变化时才会传输数据，我们可以立即将这些值（转换为true或false）分配给相应的变量。将这个任务分配给核心0，而主循环则在核心1上运行。

第二项工作就是控制手部运动。为此，我们需要不停地检查这些变量的状态是否发生变化，一旦有变化，伺服电机就会按小步长进行线性移动。在每一步后，首先需要检查变量是否没有再次变化，并且还要测量霍尔传感器读取的值。如果霍尔传感器的值过高，意味着磁铁距离手指核心太近，此时也要停止伺服电机的运动。

最初，我们需要用于伺服驱动的库，并且还将包含用于I2C通信的Wire库：

#include <Wire.h>
#include <Adafruit_PWMServoDriver.h>
复制代码

之后，我们需要定义脉冲长度的值，这些值因伺服类型而异，所以强烈建议查找特定伺服的信息或者像这样测试[7]它们。

// Operating Speed of my Servo (6V): 0.21 sec/60°

#define SERVOMIN "Your value (mine was 70)" // This is the 'minimum' pulse length count (out of 4096)
#define SERVOMAX "Your value (mine was 510)" // This is the 'maximum' pulse length count (out of 4096)
#define SERVO_FREQ 50 // Analog servos run at ~50 Hz updates
复制代码

现在我们必须定义其余要使用到的变量：

// Initializing servo driver object
Adafruit_PWMServoDriver pwm = Adafruit_PWMServoDriver(); 

// Index, Middle, Ring, Thumb, Pinky
// "state0" is the state the hand on the webcam is in and "state"
// is the stuff happening on the actual hand
bool state0[6] = {false, false, false, false, false, false};
bool state[6] = {false, false, false, false, false, false};

// Variable which indicates if there has been any change made to the state
bool change = false;

// Variables needed for reading the data from Serial
char sData;
String state;

// Variable for the hall sensor
// Index, Middle, Ring, Thumb, Pinky
// {pin, measured value, maximum value}
// ALL OF THE MAX VALUES WERE MEASURED BY ME THUS THEY WILL MOST LIKELY NOT BE SAME FOR YOU 
int hall[5][3] = {{26, 0, 2200}, {27, 0, 2400}, {14, 0, 2300}, {25, 0, 2200}, {12, 0, 2300}};

// Setting the index numbers of each motor
int wrist = 0;
int thumb = 4;
int index = 1;
int middle = 2;
int ring = 3; // IMPORTANT this motor will rotate in the oposite direction
int pinky = 5; // IMPORTANT this motor will rotate in the oposite direction

// Function for calculating the PWM based on the degree you want
int degToPwm(int degree) {
 return map(degree, 0, 320, SERVOMIN, SERVOMAX);
}

// Setting the degree thresholds used
int deg = degToPwm(75);
int deg1 = degToPwm(95);
int deg2 = degToPwm(85);
int startDeg = degToPwm(180);
复制代码

接下来，需要定义我们将要使用的函数：

// Initialization of the task
TaskHandle_t recieveData;

// Function which reads the data from Serial
void recieveDataCode(void * parameter) {
 for(;;) {
  // Loop which runs when there is a message sent
  while(Serial.available()) {
   // Reading by each character
   sData = Serial.read();

   // If the character is the line ending symbol we know it is the end of the message
   if(sData == '\n') {
    // Loop for converting the string 0s and 1s to boolean
    for(int i = 0; i < 6; i++) {
     state0[i] = state.substring(i, i+1).toInt();
    }

    // Reseting the state temporary variable
    state = "";
    // Showing a change in state happened
    change = true;
    break;
   } else { // If the character is not the line ending symbol we add it to the temporary state
    state += sData;
   }
  }
  delay(10);
 }
}

// Function for actually moving the servos
void moveFinger(int fingerId, bool flex, int iteration) {
 // Because the ring and pinky motors move in opposite direction 
 // we have to check which motors we are moving
 if(fingerId != ring && fingerId != pinky) {
  // We also need to check if we want the finger to flex or straighten
  if(flex) {
   // Moreover the thumb moves a little less so we also check for that
   if(fingerId == thumb) {
    // Because we want to be able to control the movement throughout we have to 
    // divide it into smaller parts
    float fPwm = SERVOMIN + (float(103)*float(iteration))/float(130);
    // But we also have to make sure to convert back to int because float would
    // not be accepted by pwm function
    int iPwm = round(fPwm);
    pwm.setPWM(fingerId, 0, iPwm);
   } else { // If the finger is not the thumb we just move it
    pwm.setPWM(fingerId, 0, SERVOMIN + iteration); 
   }
  } else { // For the case that is retracting we have to just do the opposite
   if(fingerId == thumb) {
    float fPwm = deg - (float(103)*float(iteration))/float(130);
    int iPwm = round(fPwm);
    pwm.setPWM(fingerId, 0, iPwm);
   } else {
    pwm.setPWM(fingerId, 0, deg1 - iteration); 
   }
  }
 } else if(fingerId == ring || fingerId == pinky) { 
  // In the case of the ring or pinky finger we do again the same
  if(flex) {
   pwm.setPWM(fingerId, 0, startDeg - iteration);
  } else {
   pwm.setPWM(fingerId, 0, deg2 + iteration);
  }
 }
}
复制代码

补上设置和循环功能：

void setup() {
 // Starting Serial on the same frequency as on the PC
 Serial.begin(9600);
   
 // Assigning the pinMode to all pins connected to hall sensor
 for(int i = 0; i < 5; i++) {
  pinMode(hall[i][0], INPUT);
 }
  
 // Setup and starting the servo driver
 pwm.begin();
 pwm.setOscillatorFrequency(27000000);
 pwm.setPWMFreq(SERVO_FREQ);

 delay(10);
  
 // Pinning the created task to core 0
 xTaskCreatePinnedToCore(
  recieveDataCode,
  "recieveData",
  10000,
  NULL,
  0, 
  &recieveData,
  0);
 delay(500);
}

void loop() {
 // Once there has been a change in the state this code block will run
 if(change) {
  // Looping firstly through the total steps of the servos
  for(int i = 5; i < 135; i += 5) {

   // Secondly through all of the hall sensors and reading the values
   for(int k = 0; k < 5; k++) {
    hall[k][1] = analogRead(hall[k][0]);
    // If the measured value is greater than maximum value we stop the movement
    if(hall[k][1] > hall[k][2]) {
     state1[k+1] = state0[k+1];
    }
   }

   // Thirdly through all the servo motors
   for(int j = 0; j < 6; j++) {
    if(state0[j] != state1[j]) {
     // If the state on the PC does not match the one on the esp32 we 
     // call the function for moving the respective finger
     moveFinger(j, state0[j], i);
    }
   } 
   // This delay is very important as it sets the speed of the movements
   delay(17);
  }

  // At the and we make the state variables equal again
  for(int i = 0; i < 6; i++) {
   state1[i] = state0[i];
  }
 }
  
 delay(100);
}
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ESP32的完整代码：

#include <Wire.h>
#include <Adafruit_PWMServoDriver.h>

#define SERVOMIN "Your value" 
#define SERVOMAX "Your value" 
#define SERVO_FREQ 50 

Adafruit_PWMServoDriver pwm = Adafruit_PWMServoDriver(); 

bool state0[6] = {false, false, false, false, false, false};
bool state1[6] = {false, false, false, false, false, false};

bool change = false;

char sData;
String state;

int hall[5][3] = {{26, 0, 2200}, {27, 0, 2400}, {14, 0, 2300}, {25, 0, 2200}, {12, 0, 2300}};

int wrist = 0;
int thumb = 4;
int index = 1;
int middle = 2;
int ring = 3;
int pinky = 5;

int degToPwm(int degree) {
 return map(degree, 0, 320, SERVOMIN, SERVOMAX);
}

int deg = degToPwm(75);
int deg1 = degToPwm(95);
int deg2 = degToPwm(85);
int startDeg = degToPwm(180);

TaskHandle_t recieveData;

void recieveDataCode(void * parameter) {
 for(;;) {
  while(Serial.available()) {
   sData = Serial.read();
   if(sData == '\n') {
    for(int i = 0; i < 6; i++) {
     state0[i] = state.substring(i, i+1).toInt();
    }
    state = "";
    change = true;
    break;
   } else {
    state += sData;
   }
  }
  delay(10);
 }
}

void moveFinger(int fingerId, bool flex, int iteration) {
 if(fingerId != ring && fingerId != pinky) {
  if(flex) {
   if(fingerId == thumb) {
    float fPwm = SERVOMIN + (float(103)*float(iteration))/float(130);
    int iPwm = round(fPwm);
    pwm.setPWM(fingerId, 0, iPwm);
   } else {
    pwm.setPWM(fingerId, 0, SERVOMIN + iteration); 
   }
  } else {
   if(fingerId == thumb) {
    float fPwm = deg - (float(103)*float(iteration))/float(130);
    int iPwm = round(fPwm);
    pwm.setPWM(fingerId, 0, iPwm);
   } else {
    pwm.setPWM(fingerId, 0, deg1 - iteration); 
   }
  }
 } else /*if(fingerId == ring || fingerId == pinky)*/ {
  if(flex) {
   pwm.setPWM(fingerId, 0, startDeg - iteration);
  } else {
   pwm.setPWM(fingerId, 0, deg2 + iteration);
  }
 }
}

void setup() {
 Serial.begin(9600);
   
 for(int i = 0; i < 5; i++) {
  pinMode(hall[i][0], INPUT);
 }
  
 pwm.begin();
 pwm.setOscillatorFrequency(27000000);
 pwm.setPWMFreq(SERVO_FREQ);

 delay(10);
  
 xTaskCreatePinnedToCore(
  recieveDataCode,
  "recieveData",
  10000,
  NULL,
  0, 
  &recieveData,
  0);
 delay(500);
}

void loop() {
 if(change) {
  for(int i = 5; i < 135; i += 5) {
   for(int k = 0; k < 5; k++) {
    hall[k][1] = analogRead(hall[k][0]);
    if(hall[k][1] > hall[k][2]) {
     state1[k+1] = state0[k+1];
    }
   }
   for(int j = 0; j < 6; j++) {
    if(state0[j] != state1[j]) {
     moveFinger(j, state0[j], i);
    }
   } 
   delay(17);
  }

  for(int i = 0; i < 6; i++) {
   state1[i] = state0[i];
  }
 }
  
 delay(100);}
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参考资料

[1]InMoov项目: https://inmoov.fr/?doing_wp_cron ... 7699527740478515625
[2]inmoov STL零件库: https://inmoov.fr/inmoov-stl-parts-viewer/
[3]i2手: https://inmoov.fr/hand-i2/
[4]前臂: https://inmoov.fr/hand-and-forarm/
[5]视频: https://youtu.be/EqVhpilm3sw?si=hGODLQO_kjNtr1q0
[6]作者版本的GitHub链接: https://github.com/Bloudakm/Blou ... hand_Gerber_PCB.zip
[7]测试: https://www.youtube.com/watch?v=y8X9X10Tn1k&t=941s

原文地址：https://www.instructables.com/Bionic-Hand-Controlled-by-OpenCV/

项目作者：bloudakm

译文首发于：DF创客社区

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