这个项目的灵感来自于我参加WAIC（世界人工智能大会）展会的经历。在展会上，我看到一个非常有趣的展品——一个能够实时模仿人类手势的机械臂。当时我就被这个技术深深吸引了，心想：这怎么可能？机械臂怎么能这么灵活地模仿人的手势？
回来后，我立刻用GPT查询了一下这个技术的原理，发现原来这个原理其实很巧妙，但实现起来并不简单：
手势识别与机械控制原理：
通过摄像头捕捉人手的关键点，然后通过算法分析手势姿态，最后控制机械臂的舵机进行相应的动作。具体来说：
- 摄像头实时捕捉手部图像
- 计算机视觉算法识别手部关键点（21个关键点）
- 根据关键点位置计算手势姿态
- 将手势信息转换为舵机角度指令
- 通过Arduino控制机械臂的6个舵机（5个手指+1个手腕）
注：图片来源blog.csdn.net/qq_42589613…
发现这个原理后，我就想着自己动手做一个类似的机械臂。毕竟现在3D打印技术这么发达，Arduino也很便宜，应该能够实现类似的效果。
技术实现：从原理到代码
这里我想只需要用摄像头捕捉手势，通过计算机视觉算法分析，然后控制机械臂模仿。我用的MediaPipe框架可以直接进行手部关键点检测，无需联网就能做很多事情。然后我们通过信号处理算法可以自动识别手势变化，我发现这太厉害了。
我用的这个是MediaPipe框架里面的手部检测能力，利用普通摄像头，给他那些关键的信号处理算法然后让他识别到这些数据以后，他们就自动匹配并分析。我测试了多次，当它识别到手势变化这些数据以后，算法的能力会让机械臂自动模仿这个手势。
而且MediaPipe和Python整合的很好，调用很方便，其实在开发之前我都是不知道的，结果去网上一查，能做的事情太多了，例如实时预览这个事情，把检测过程实时显示出来，方便用户了解检测状态。通过调用OpenCV，竟然可以把检测过程可视化，并且直接显示实时数据，既有视频预览又有控制指令，这样以后就可以通过其他算法进行更深入的手势分析。
在上面这张图，简单来说是一个实时监测功能，我希望用户打开应用就能看到实时的手势识别和机械臂控制数据，我最初的想法是简单的握拳张开，但是，我想既然能识别握拳张开，也能识别其他的咯，反正都是差不多的代码，我就增加了多种手势识别、智能模仿、数据记录等功能。
最复杂的是手势识别算法，每秒处理多少帧、如何过滤噪声、如何计算手势姿态，还是有很多复杂的逻辑的，虽然整体看起都不错，也能正常运行，但是还是有些bug没解决、有些逻辑比如说异常检测等，对我来说都有点太复杂了，搞不定。我想了想还是先把整个项目跑起来重要。
然后还需要做一个用户指南界面，可以指导使用者如何正确使用应用，如手势放置位置、检测时长、注意事项等。这个部分我增加了一个接口可以自动调取摄像头权限，基本的检测流程、数据记录、历史查看都会自动处理。Python有专门的库调取摄像头接口，整合的非常好，调用方法也很简单。
这个项目是为了探索机器人控制技术，项目的主题是设计一个能够实时模仿人类手势的机械臂系统。我做的这个系统是关于一个手势识别和机械臂控制的一个完整项目，这个系统可以实时识别使用者的手势并控制机械臂进行模仿。
在这个过程中，我意识到，如果想做出一个成功的项目，首先必须有一个清晰的愿景和好的想法，但真正有效的想法，其实都是在一边做边想之中得到的。还有，要用简单的语言表达复杂的概念，不光人能听懂，机器也能听明白。这些技能不仅对编程有帮助，对日常生活和学习也很有用。
总的来说，这次开发手势控制机械臂，让我学到了很多技术知识，感觉这段时间学到的东西比之前半年学的还多。
为了解决一些硬件和软件方面的技术问题，我还专门查阅了大量文档和教程，在算法方面给了我很好的建议。
整个开发过程我主要用了Claude和Cursor这两个工具，辅助我构建、调试代码、还有一些样式调优，它们真的很强大、确切的说非常强大。
界面我是用Python的tkinter完成的，全原生的桌面应用开发体验。
另外，再去生成一个适合自己项目的图标，这真的很有帮助，感觉让项目看起来很专业。
以下是我的GitHub代码原地址 "github.com/pluto627/pr…" 请大家可以下载到本地直接使用，欢迎大家给我提出可以修改的问题。
硬件清单
- Arduino Nano主控板
- 6个舵机（5个手指+1个手腕）
- 3D打印的机械臂外壳
- 摄像头
- USB连接线
- 电源模块
技术栈
- 硬件：Arduino Nano + 舵机控制
- 计算机视觉：MediaPipe + OpenCV
- 编程语言：Python + Arduino C++
- 界面：tkinter GUI
- 通信：串口通信
主要功能
- 实时手势识别：通过摄像头识别21个手部关键点
- 机械臂控制：6个舵机精确控制手指和手腕动作
- 多种控制模式：简化模式、高级模式、GUI控制
- 智能模仿：机械臂实时模仿人类手势
- 数据记录：记录手势历史和控制数据
