La plupart des robots industriels est encore programmée en utilisant le processus d’enseignement typique, grâce à l’utilisation du robot enseignent pendentif. Dans le présent document propose un système pour contrôler un robot industriel à l’aide de deux accéléromètres sans fil à faible coût et faible 3 axes accéléromètre. Ces accéléromètres sont attachés aux bras humains, capturant son comportement (gestes et postures). Un Réseau neuronal artificiel (ANN) , formés avec un algorithme de rétropropagation servait à reconnaître les bras gestes et postures, qui seront ensuite utilisés comme entrée dans le contrôle du robot. L’objectif est que le robot commence le mouvement presque en même temps que l’utilisateur commence à effectuer un geste ou une posture (temps de réponse faible). Les résultats montrent que le système permet le contrôle d’un robot industriel de manière intuitive. Toutefois, le taux atteint la reconnaissance de gestes et postures (92 %) devrait être amélioré à l’avenir, garder le compromis avec le temps de réponse du système (160 millisecondes). Enfin, les résultats de certains tests effectués avec un robot industriel sont présentés et discutés.
Les gars dans ce projet, nous allons utiliser deux normes de communication pour contrôler notre robot un est xbee pour la commande de mouvement de pince à trois axes et GSM à la mobilité de contrôle du drone.
Dans ce projet, nous apprenons au sujet des normes XBEE, types, sa configuration, s’interfaçant avec des microcontrôleurs, décodage DTMF, traitement des signaux DTMF, contrôle de robot de base, des circuits de moteur, commande de moteur servo, PWM génération de signaux.
