Projeto: Controle de Braço Robótico com Visão Computacional e Arduino

📋 Índice

Visão Geral

Funcionalidades

Tecnologias Utilizadas

Estrutura do Projeto

Pré-requisitos

Instalação e Configuração

Como Usar

Arquitetura do Sistema

Documentação Técnica

Exemplos de Uso

Solução de Problemas

Contribuição

Licença

🎯 Visão Geral

Este projeto inovador combina visão computacional e robótica para criar um sistema que permite controlar um braço robótico através de gestos manuais. Utilizando a câmera do computador, o sistema detecta a posição dos dedos da mão em tempo real e traduz esses movimentos em comandos para servomotores conectados a uma placa Arduino.

Aplicações

• Controle intuitivo de dispositivos robóticos

• Sistemas de reabilitação física

• Interface homem-máquina natural

• Educação em robótica e visão computacional

Funcionalidades

• Detecção em Tempo Real: Reconhecimento de mãos usando MediaPipe

• Controle de Múltiplos Servos: Controle individual de 5 dedos robóticos

• Interface Visual: Feedback visual dos pontos de referência da mão

• Lógica Intuitiva: Mapeamento natural entre gestos humanos e movimentos robóticos

• Configuração Flexível: Fácil adaptação para diferentes hardware

Tecnologias Utilizadas

Hardware

• Arduino Uno (ou compatível)

• 5x Servomotores (SG90 ou similar)

• Webcam ou câmera USB

• Conexões e cabos

Software

• Python 3.9 (recomendado)

• OpenCV - Processamento de imagem

• MediaPipe - Detecção de mãos

• PyFirmata - Comunicação com Arduino

• Arduino IDE - Para upload do Firmata

📁 Estrutura do Projeto

projeto-braco-robotico/

│
├── main.py                # Script principal com detecção de mãos
├── servo_braco3d.py       # Controle dos servomotores
├── testar-dedos.py        # Script de teste dos servos
├── requirements.txt       # Dependências do projeto
├── README.md              # Documentação
└── assets/                # Imagens e recursos
    ├── diagrama.png
    ├── setup_fisico.jpg
    └── demonstracao.gif

🔧 Pré-requisitos

Hardware

• Arduino Uno/Nano

• 5x Servomotores

• Webcam

• Cabos jumper

• Protoboard

Software

• Python 3.9

• Arduino IDE

• Bibliotecas listadas em requirements.txt

Instalação e Configuração

1. Configuração do Arduino https://via.placeholder.com/600x400/FF6B6B/FFFFFF?text=Configura%C3%A7%C3%A3o+Arduino

2. Instale a Arduino IDE download aqui

3. Conecte o Arduino via USB

4. Carregue o StandardFirmata:

• Abra Arduino IDE

• Vá em Arquivo → Exemplos → Firmata → StandardFirmata

• Selecione a porta correta em Ferramentas → Porta

• Faça o upload para o Arduino

2. Configuração do Python

# Clone o repositório
git clone https://github.com/seu-usuario/controle-braco-robotico.git
cd controle-braco-robotico

# Crie um ambiente virtual (opcional mas recomendado)
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
venv\Scripts\activate    # Windows

# Instale as dependências
pip install -r requirements.txt

3. Conexões Físicas

https://via.placeholder.com/600x400/4ECDC4/FFFFFF?text=Conex%C3%B5es+dos+Servos

Servo - Pino Arduino - Dedo

Servo1 12 Polegar

Servo2 11 Indicador

Servo3 10 Médio

Servo4 9 Anelar

Servo5 8 Mínimo

Nota: Alimente os servos com fonte externa se necessário.

Como Usar

Teste dos Servomotores

python testar-dedos.py

Este script testa cada servo individualmente, movendo-os sequencialmente.

Execução do Sistema Principal

python main.py

https://via.placeholder.com/600x400/45B7D1/FFFFFF?text=Interface+de+Detec%C3%A7%C3%A3o

Controles por Gestos

Gestos Ação do Robô

Mão aberta -> Todos os dedos abertos

Mão fechada -> Todos os dedos fechados

Dedo estendido -> Dedo correspondente aberto

Dedo dobrado -> Dedo correspondente fechado

Arquitetura do Sistema

Diagrama de Fluxo

[Webcam] → [OpenCV] → [MediaPipe] → [Processamento] → [PyFirmata] → [Arduino] → [Servomotores]
     ↓
[Feedback Visual]

Componentes Principais

1. Captura de Vídeo (main.py)

• Acesso à webcam via OpenCV

• Pré-processamento de frames

2. Detecção de Mãos (main.py)

• MediaPipe para landmarks da mão

• Extração de coordenadas dos dedos

3. Lógica de Controle (main.py)

• Cálculo de distâncias entre pontos

• Mapeamento para estados abertos/fechados

4. Controle de Servos (servo_braco3d.py)

• Interface com Arduino

• Movimentação suave dos servos

Documentação Técnica

Pontos de Referência da Mão https://via.placeholder.com/600x400/F7B731/FFFFFF?text=Landmarks+da+M%C3%A3o

O MediaPipe identifica 21 pontos de referência na mão:

• Polegar: Pontos 1-4

• Indicador: Pontos 5-8

• Médio: Pontos 9-12

• Anelar: Pontos 13-16

• Mínimo: Pontos 17-20

• Base: Ponto 0

Algoritmo de Detecção

# Cálculo de distâncias para cada dedo
distPolegar = abs(pontos[17][0] - pontos[4][0])
distIndicador = pontos[5][1] - pontos[8][1]
distMedio = pontos[9][1] - pontos[12][1]
distAnelar = pontos[13][1] - pontos[16][1]
distMinimo = pontos[17][1] - pontos[20][1]

Mapeamento Servo-Dedo

# Configuração dos pinos
pin1 = 12  # Polegar
pin2 = 11  # Indicador  
pin3 = 10  # Médio
pin4 = 9   # Anelar
pin5 = 8   # Mínimo

Exemplos de Uso

Caso 1: Controle Básico

# Abre todos os dedos
for pin in [12, 11, 10, 9, 8]:
    mao.abrir_fechar(pin, 1)  # Abrir

Caso 2: Movimento Sequencial

# "Onda" com os dedos
for pin in [8, 9, 10, 11, 12]:
    mao.abrir_fechar(pin, 1)
    time.sleep(0.5)
    mao.abrir_fechar(pin, 0)

Solução de Problemas

Problemas Comuns

1. Arduino não detectado

• Verifique a porta COM no código

• Teste com testar-dedos.py primeiro

2. Servos não se movem

• Verifique alimentação elétrica

• Confirme conexões dos pinos

3. Detecção de mãos instável

• Melhore a iluminação do ambiente

• Ajuste posição da câmera

4. Erros de importação

• Reinstale requirements: pip install -r requirements.txt

• Verifique versão do Python (3.9 recomendado)

Códigos de Debug

# Adicione no main.py para debug
print(f"Distâncias: P:{distPolegar}, I:{distIndicador}, M:{distMedio}")

🤝 Contribuição

Contribuições são bem-vindas! Por favor:

1. Fork o projeto

2. Crie uma branch para sua feature (git checkout -b feature/AmazingFeature)

3. Commit suas mudanças (git commit -m 'Add some AmazingFeature')

4. Push para a branch (git push origin feature/AmazingFeature)

5. Abra um Pull Request

📄 Licença

Este projeto está sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.

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GitHub: @OctaTechProject

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