张海龙1；周 威2,耿乙迦1,张先彪1,刘春杰1
（1.吉林大学物理学院,吉林 长春 130012;2.吉林大学计算机学院,吉林 长春 130012）
摘 要:介绍了一种用于残疾人的智能交互系统——头部动作识别系统的主体硬件框架，包括头部运动测量单元的设计，采用了三轴陀螺仪L3G4200D和三轴加速度传感器ADXL345。机械臂的执行器驱动单元设计，该部分采用MOSFET驱动，有电流反馈。机械臂结构设计，该部分采用线性执行器电动推杆，推力1500N，速度在2mm/s至60mm/s之间可控，行程200mm，机械臂底盘支持360度全向旋转，整体水平作用距离达1.2m，垂直作用距离1.0m，腕关节支持360度旋转，夹持机构开合行程30mm，可以应对一般家庭应用。为机械臂控制算法的工作提供了硬件平台。
关键词:人工智能;头部运动识别;硬件设计;人机接口;机械臂
中图分类号:391.4 文献标识码:A 文章编号:1003-7241(2013)06-0060-05
1 引言
现如今，人们平均寿命不断提高，但是身体的衰老依然在继续。丧失了四肢行动能力的人越来越多。如何帮助这些人进行正常的生活成为一个难题。于是出现了助残的智能机械装置，重庆邮电大学设计了一种通过唇部检测提供人机接口的智能轮椅装置[1] ,通过视觉检测唇部的运动变化来控制轮椅。马来西亚的人员通过检测EOG信号来控制轮椅的运动[2]，即在人的面部安装电极，即通过测量人面部肌肉运动时的电压变化来控制轮椅。通过机器视觉检测人头部运动提供人机接口，出现了基于双目视觉的智能轮椅[3]，通过机器视觉检测人眼的移动来控制轮椅。常用方法还有语音识别方法，即通过建立语音库，采取端点检测，特征提取，利用识别语音信息控制轮椅的运动[4]。
本文利用加速度计与陀螺仪组合单元检测人的头部的机械运动，控制机械臂运动并抓取目标，之后人可以控制机械臂将物品放在适当的位置，可以为四肢瘫痪的人提供一种交互式的辅助装置。根据系统功能，将模块分为头部动作识别单元和机械手部分。
2 头部运动测量单元设计
头部运动识别单元采用三轴数字陀螺仪与三轴加速度传感器融合的策略。将采集到的信息经过数字滤波处理后，估算出头部的运动姿态，通过无线单元发送到机械臂执行端。系统框图如下：
模块详细设计如下：
2.1 运动检测单元设计
陀螺仪采用意法半导体（ST）推出的L3G4200D。L3G4200D是三轴数字陀螺仪，支持I2C和SPI接口，量程范围从±250dps 到±2000dps，用户可以设定全部量程，低量程数值用于高精度慢速运动测量。器件提供一个16位数据输出，以及可配置的低通和高通滤波器等嵌入式数字功能[5]。
加速度传感器采用ADXL345。ADXL345是ADI公司的三轴加速度传感器，支持I2C和SPI接口，，最大可感知16g的加速度，感应精度可达到3.9mg/LSB，具有10位的固定分辨率和用户可选择分辨率，可通过串行接口配置采样速率。具有自由落体检测，单击双击检测等功能。系统造价低廉，并且全数字输出，省去模拟信号调理电路，提高抗干扰性。两种传感器都支持标准的I2C通信协议，只需要I2C接口即可控制[6]。
2.2 无线通信单元设计
无线发送单元采用由NORDIC出品的工作在2.4GHz~2.5GHz的ISM 频段的无线收发器nRF24L01。无线收发器包括：频率发生器、增强型“SchockBurst”模式控制器、功率放大器、晶体振荡器、调制器和解调器。芯片具有极低的电流消耗：当工作在发射模式下发射功率为0dBm时电流消耗为11.3mA，接收模式时为12.3mA，掉电模式和待机模式下电流消耗更低。输出功率频道选择和协议的设置可以通过SPI 接口进行设置。MCU只需通过SPI接口发送指令即可完成无线信息的收发工作[7]。
2.3 主控MCU
MCU主控芯片采用意法半导体的增强型ARM cortex-m3处理器STM32F103RBT6，最高72MHz系统时钟，集成128K FLASH和20K SRAM，16通道12bit ADC,集成多达7通道的DMA控制器，多达4个16位定时计数器其中包括一个面向于电机控制的高级定时器，集成I2C,SPI,CAN,USART和USB通信接口[8]。满足系统需求。
2.4 姿态估计
通过I2C总线与陀螺仪和加速度传感器进行通信,通过定时器中断控制加速度传感器和陀螺仪的同步采样。微控制器采得传感器数据后计算系统姿态参数。
当前时刻的加速度矢量估计值由从加速度传感器测得的当前加速度矢量
与通过陀螺仪的信息获得的
加权平均得到,由于当加速度方向接近于G时陀螺仪误差变大,而当加速度与重力加速度夹角接近于90度时加速度计误差变大,所以当选取的陀螺仪权值为:
至此已经得到了人头部运动的加速度和速度值,MCU控制机械臂按照头部的运动加速度和速度而运动。实现头部动作的估计和机械臂的随动。
由于初始状态的重力加速度方向可以确定,所以再经过简单计算就可得到该模块当前的各种运动参数。
本系统在使用中只是应用上述简单的估计方式,实际发现效果比较理想,MCU的运算负担也比较小,故没有采用复杂的惯性技术。
2.5 模组安装
本系统将头部运动测量单元电路安装于头盔中,使用者只需佩戴头盔即可实现通过头部的运动控制机械臂的运动。本系统预定义了四个动作:左右摇头分别对应机械臂的左右旋转,低头对应机械臂的前伸动作,仰头对应于机械臂的收缩动作。头部运动测量单元实物图如下。
3 机械臂部分设计
机械手随人的头部运动而运动 ,在人头部运动的引导下找到目标,当人做出点头动作时,机械臂的夹持装置闭合,抓起目标。人通过头部的运动控制机械臂将物体移动到合适位置,当人在此做出点头动作时,机械臂释放目标。系统框图如下:
各个模块详细设计如图3。
3.1 伺服驱动硬件电路设计:
本项目采用MOSFET搭建H桥功率单元电路,在MOSFET驱动电路采用IR公司的集成HVIC驱动器IR2103[9],高端通道采用自举升压,在低端开启时为高端充电,输入逻辑信号只能是脉冲信号,高端不能长时间的开启,否则高端将无法充电。在高频率和PWM占空比较高的情况下,驱动将开启不良。在高占空比下,可以采用辅助电荷泵的方法,即在低端关断时通过NE555和自举升压电路组成的电荷泵为IR2103的高端浮动电源提供电力[10],提高高端的充电能力。功率管采用的是IR的IRFZ44N,在GS极直接集成双向稳压管[11],可以在驱动电压出现突增时保护功率管。实际电路如下:
实际验证IR2103在12V电源电压下,有NE555辅助自举升压的情况下可以工作在40K(占空比在90%,高端驱动电压不低于12V),驱动额定电流5A的直流电动机,场效应管无明显发热。
对于电机控制,电流的测量很重要,当驱动端逻辑信号发生异常或者HVIC损坏时,如果不及时关断,就会烧毁功率单元[12]。采样电流常用的有电阻采样和专用霍尔电流传感器采样等。从成本考虑,我们选择电阻采样。电流通过采样电阻后,会在电阻产生压降,此信号经过运放放大,通过MCU的ADC测量压降可以计算出电流大小。
对于闭环伺服系统,必须有位置反馈,在位置反馈上,我们采用了安格创科技的磁性绝对值编码器[13]。它直接输出运动轴的绝对位置,断电后信息不变,不需要开机找零点。信号为线性模拟信号,11 位/周分辨率,及12 位/周准确度。只需要将输出信号连接MCU的ADC即可获得运动轴的位置与速度信息。可以显著提高运动部件重复定位精度。
3.2 机械部分设计
机械臂运动结构采用5自由度设计。底盘旋转动力采用蜗杆减速电机,同步带带动机械臂主轴旋转。机械臂臂关节的动力部分采用电动推杆。电动推杆是一种将电动机的旋转运动转变为推杆的直线往复运动的执行器。具有性能可靠,动作灵敏,运行平稳,推拉力相同,环境适应性好等特点。可用于各种简单或复杂的工艺流程中作为执行机械使用,以实现运动控制。本项目的电动推杆速度在2mm/s至60mm/s,推力1500N,行程200mm,内置限位开关,低噪音设计,工作噪音小于42dB[14]。腕关节采用扁平型蜗杆减速电机,高转速,反应迅速,体积小,便于安装。夹持机构采用减速电机带动螺杆,可提供较大的夹持力。
机械系统的三维视图和实物图如下:
4 结束语
本文介绍了一种检测头部运动的智能交互式辅助设备的硬件设计,具有设计简单,造价低廉。识别单元具有较好的稳定性和识别能力,驱动单元具有正常5A瞬间20A的大电流驱动能力,同时具有过流保护能力以及伺服单元的位置反馈能力。机械臂夹持机构可夹持1KG的物体。机械臂底盘支持360度全向旋转,整体水平作用距离达1.2m,垂直作用距离1.0m,腕关节支持360度旋转,夹持机构开合行程30mm,可以应对一般家庭应用。适合于为四肢瘫痪的残疾人提供帮助,同时也为传感器融合和机械臂控制算法提供了可靠的硬件平台。
参考文献:
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