Rękawica gestów — sterowanie urządzeniami przez ruch dłoni

🎯 Co zbudujesz?

Stworzysz prostą rękawicę z czujnikami zgięcia palców i akcelerometrem, która umożliwia sterowanie urządzeniami (np. diodami, silnikami czy robotem) za pomocą gestów dłoni.

🧰 Komponenty

Arduino Nano lub ESP32
3–5 czujników zgięcia (flex sensors) – po jednym na palec
Rezystory (10kΩ)
Moduł IMU (np. MPU6050 – akcelerometr i żyroskop)
Moduł Bluetooth HC-05 lub komunikacja przez WiFi (ESP32)
Rękawica robocza lub sportowa
Przewody i taśma do montażu
Opcjonalnie: diody LED, silnik, przekaźnik

⚡ Schemat połączeń

Czujnik zgięcia (na każdy palec):

Jeden koniec do +5V
Drugi koniec przez rezystor 10kΩ do GND oraz do wejścia analogowego (np. A0–A4)

MPU6050 (I2C):

VCC → 3.3V lub 5V (zależnie od płytki)
GND → GND
SDA → A4 (Nano) / GPIO21 (ESP32)
SCL → A5 (Nano) / GPIO22 (ESP32)

Moduł Bluetooth HC-05:

VCC → 5V
GND → GND
TX → RX (przez dzielnik napięcia)
RX → TX

💻 Kod – podstawowe odczyty z palców i MPU6050

#include <Wire.h>
#include <MPU6050.h>

MPU6050 mpu;

int flex1 = A0;
int flex2 = A1;
int flex3 = A2;
int flex4 = A3;
int flex5 = A4;

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  Wire.begin();
  mpu.initialize();

  Serial.println("Rozpoczynam odczyty z rękawicy...");
}

void loop() {
  int f1 = analogRead(flex1);
  int f2 = analogRead(flex2);
  int f3 = analogRead(flex3);
  int f4 = analogRead(flex4);
  int f5 = analogRead(flex5);

  int ax = mpu.getAccelerationX();
  int ay = mpu.getAccelerationY();
  int az = mpu.getAccelerationZ();

  Serial.print("Flex: ");
  Serial.print(f1); Serial.print(", ");
  Serial.print(f2); Serial.print(", ");
  Serial.print(f3); Serial.print(", ");
  Serial.print(f4); Serial.print(", ");
  Serial.print(f5);

  Serial.print(" | Accel: ");
  Serial.print(ax); Serial.print(", ");
  Serial.print(ay); Serial.print(", ");
  Serial.println(az);

  delay(300);
}

🧠 Logika działania

Przykładowe gesty:

Zaciśnięta pięść (wszystkie flexy > próg): uruchamia przekaźnik
Kciuk w górę (tylko flex1 < próg): włącza światło
Ruch dłoni w lewo/prawo (na podstawie MPU): sterowanie robotem
Płaska dłoń + pochylenie: zmiana trybu

Gesty mogą być przetwarzane lokalnie lub przez AI.

🧠 Integracja z AI

Model TinyML (np. Arduino TinyML Kit): Trenuj model klasyfikujący gesty na podstawie danych z flex sensorów + MPU6050.
Edge Impulse: Wgrywasz dane z rękawicy, trenujesz model online i eksportujesz jako kod do Arduino.
Rozpoznawanie ruchów przez uczenie maszynowe – nawet proste modele kNN działają świetnie.

🛠️ Montaż krok po kroku

Przymocuj czujniki zgięcia do palców rękawicy (np. taśmą izolacyjną).
Przylutuj i połącz wszystkie przewody z Arduino lub ESP32.
Zamontuj MPU6050 z boku dłoni.
Wgraj kod i przetestuj odczyty z palców i czujnika ruchu.
Dodaj logikę rozpoznającą gesty.
Podłącz urządzenia sterowane (np. LED, silnik).
Dodaj komunikację Bluetooth, WiFi lub USB.

🔧 Możliwe rozszerzenia

Komunikacja z PC (np. do sterowania grami lub muzyką)
Rozpoznawanie liter alfabetu migowego
Kontrola robota mobilnego (np. podążanie za gestem)
Integracja z AI asystentem — np. otwieranie aplikacji po gestach

✅ Podsumowanie

Rękawica gestów to świetne połączenie majsterkowania i nowoczesnych technologii — idealna do nauki elektroniki, programowania i AI. Projekt można rozbudowywać niemal bez końca, a jego zastosowania są bardzo praktyczne.