Low-Cost Open-Source Ambidextrous Robotic Hand with 23 Direct-Drive servos for American Sign Language Alphabet

📄 arXiv: 2509.03690v1 📥 PDF

作者: Kelvin Daniel Gonzalez Amador

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-03

备注: 9 pages, 8 figures, 4 tables. Submitted as preprint

💡 一句话要点

VulcanV3：低成本开源灵巧手，采用23个直驱舵机实现美国手语字母

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人手 美国手语 开源硬件 3D打印 直驱舵机

📋 核心要点

  1. 现有机器人手成本高昂且功能受限，难以满足聋人社群对手语交流辅助的需求。
  2. VulcanV3采用低成本3D打印和直驱舵机，设计为灵巧手，可复现完整的美国手语字母。
  3. 实验表明，VulcanV3能准确再现52个ASL手势，用户研究识别准确率高达98.78%。

📝 摘要（中文）

本研究提出了VulcanV3，一种低成本、开源、3D打印的灵巧机械手，能够复现完整的美国手语（ASL）字母表（左右手配置共52个手势）。该系统采用23个直驱舵机，实现精确的手指和手腕运动，并由带有双PCA9685模块的Arduino Mega控制。与大多数很少采用直驱驱动的人形上肢系统不同，VulcanV3通过可逆设计实现了完整的ASL覆盖。所有CAD文件和代码均以开放源代码许可发布，以方便复制。经验证，该机械手能够准确再现所有52个ASL手势。参与者研究（n = 33）实现了96.97%的识别准确率，在视频演示后提高到98.78%。VulcanV3通过在一个开放共享的平台上结合经济性、完整的ASL覆盖和灵巧性，推动了辅助机器人技术的发展，为可访问的通信技术和包容性创新做出了贡献。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人形上肢机器人系统，尤其是用于手语翻译的机器人手，通常成本较高，且难以实现完整的手语覆盖。此外，许多系统采用间接驱动方式，精度和响应速度受限。因此，需要一种低成本、高精度、能够完整表达美国手语字母表的机器人手。

核心思路：VulcanV3的核心思路是采用低成本的3D打印技术和现成的直驱舵机，构建一个灵巧且可逆的机器人手。通过精心设计的机械结构和控制算法，实现对手指和手腕的精确控制，从而能够复现美国手语的各种手势。开源的设计理念也降低了复制和改进的门槛。

技术框架：VulcanV3系统的整体架构包括以下几个主要模块：1) 机械手本体：采用3D打印技术制造，具有灵巧的手指和手腕结构。2) 驱动系统：使用23个直驱舵机，分别控制手指的各个关节和手腕的运动。3) 控制系统：采用Arduino Mega作为主控制器，通过双PCA9685模块扩展PWM输出，实现对多个舵机的精确控制。4) 软件系统：包括手语手势的定义、舵机控制算法和用户界面。

关键创新：VulcanV3的关键创新在于：1) 低成本和开源：降低了机器人手的制造成本和使用门槛。2) 完整的ASL覆盖：能够复现美国手语的全部字母表，具有实际应用价值。3) 灵巧性和可逆性：通过精心设计的机械结构和控制算法，实现了灵巧的手指运动和左右手配置的切换。4) 直驱驱动：相比于传统的间接驱动方式，直驱舵机具有更高的精度和响应速度。

关键设计：VulcanV3的关键设计包括：1) 3D打印材料的选择：需要选择强度高、耐磨损的材料，以保证机械手的稳定性和使用寿命。2) 舵机的选择和布局：需要选择合适的舵机型号和数量，并合理布局，以实现最佳的运动性能。3) 控制算法的设计：需要设计精确的控制算法，以实现对手指和手腕的精确控制。4) 手语手势的定义：需要将美国手语的各种手势转化为舵机的控制指令。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VulcanV3能够准确再现所有52个ASL手势。参与者研究（n = 33）表明，该机械手的手语识别准确率达到96.97%，在观看视频演示后，准确率提升至98.78%。这些结果验证了VulcanV3在手语交流方面的有效性，并表明其具有较高的实用价值。

🎯 应用场景

VulcanV3可应用于聋人手语教学、手语翻译机器人、虚拟现实手语交互等领域。它能够帮助聋人更好地融入社会，促进无障碍交流。此外，该研究的开源设计也有助于推动辅助机器人技术的发展，促进包容性创新。未来，可以进一步研究如何将VulcanV3与语音识别、自然语言处理等技术相结合，实现更智能的手语翻译系统。

📄 摘要（原文）

Accessible communication through sign language is vital for deaf communities, 1 yet robotic solutions are often costly and limited. This study presents VulcanV3, a low- 2 cost, open-source, 3D-printed ambidextrous robotic hand capable of reproducing the full 3 American Sign Language (ASL) alphabet (52 signs for right- and left-hand configurations). 4 The system employs 23 direct-drive servo actuators for precise finger and wrist movements, 5 controlled by an Arduino Mega with dual PCA9685 modules. Unlike most humanoid upper- 6 limb systems, which rarely employ direct-drive actuation, VulcanV3 achieves complete ASL 7 coverage with a reversible design. All CAD files and code are released under permissive 8 open-source licenses to enable replication. Empirical tests confirmed accurate reproduction 9 of all 52 ASL handshapes, while a participant study (n = 33) achieved 96.97% recognition 10 accuracy, improving to 98.78% after video demonstration. VulcanV3 advances assistive 11 robotics by combining affordability, full ASL coverage, and ambidexterity in an openly 12 shared platform, contributing to accessible communication technologies and inclusive 13 innovation.