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作品名称：体感机械臂系统
学校名称：南通理工学院
参赛队伍：体感机械臂
队伍编号：218484
参赛学生：渠琦堉孙羽轩王俪静曹瑞齐
指导老师：戴文鑫刘志豪
投票日期：2025年10月10日 00:00->2025年12月15日 00:00
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详细说明

该系统以 “三层架构 + 核心技术” 构建完整解决方案，硬件与软件协同保障性能优势：

系统架构：采用 “运动感知 - 控制决策 - 执行驱动” 三级架构。运动感知层通过 MPU6050 六轴陀螺仪（±2000°/s 角速度量程）捕捉人体动作，搭配 TCRT5000 红外传感器（1-30mm 距离检测）实现避障；控制决策层以 STM32F103C8T6 微控制器为核心（72MHz 主频、32KB SRAM），实时处理数据并输出指令，OLED 屏（128×64 分辨率）同步显示设备状态；执行驱动层依托 4 通道 PWM 舵机模块，驱动 5 自由度仿生机械臂（肩部 2 轴、肘部 1 轴、腕部 2 轴）完成动作，关节角度控制精度达 ±1.5°，负载能力稳定在 500g。

核心技术：软件层面创新融合多算法 —— 通过卡尔曼滤波算法优化陀螺仪数据，降低姿态检测误差；采用四元数姿态解算实现人体动作到机械臂的精准映射，响应时间＜50ms；集成自适应 PID 调节与红外避障中断逻辑，确保机械臂动作平滑且能自主规避障碍。硬件设计上，双电源供电（5V 舵机电源 + 3.3V 逻辑电源）搭配自恢复保险丝（2A），兼顾动力与安全；机械结构采用 3D 打印尼龙 + 碳纤维材料，抗拉强度达 120MPa，在轻量化与耐用性间实现平衡。

产品凭借 “直观操作 + 多场景适配” 的特点，在四大领域展现显著价值：

工业辅助：可替代人工在危险环境（如高压、高温场景）完成零部件装配、物料搬运，操作效率较传统机械臂提升 40%，且无需专业编程人员，工人经简单培训即可上手；

医疗康复：能模拟医生手部动作辅助微创手术，或为肢体障碍患者提供康复训练支持，动作精度满足医疗级操作需求；

教育实践：开源硬件设计降低青少年接触机器人技术的门槛，通过体感控制直观演示运动学原理，助力 STEAM 教育，已在多场科普活动中应用，学生参与兴趣提升 60%；

智能家居：支持远程控制（可扩展 ESP8266 模块），帮助老年人或行动不便者完成物品抓取、家电辅助操作，如擦拭高处家具，日均服务效率达 200 平方米。

相较于市场同类产品，该系统在成本与兼容性上优势突出：单套硬件 BOM 成本控制在 300 元以内（含核心芯片、传感器、舵机），仅为商用体感机械臂的 1/10；支持功能扩展，可集成摄像头实现视觉识别，或增加力反馈模块提升操作精细度。团队已制定清晰推广路径：针对工业领域提供定制化解决方案，通过线上官网、社交媒体（抖音、领英）发布演示视频，线下参与行业展会；为教育机构配套课程教案，提供技术培训与售后支持，预计 3 年内覆盖 100 所学校与 50 家中小企业，逐步推动体感机械臂技术的普惠化应用。

该作品不仅攻克了低成本体感控制的技术瓶颈，更通过 “人机协同” 模式缓解了自动化浪潮下的就业结构矛盾 —— 既保留人类的决策与创造力，又发挥机械臂在重复性、高危作业中的优势，为智能制造与民生服务领域注入新动能，符合 “工业 4.0” 与 “中国制造 2025” 的发展方向。