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iNEMO模塊的特點(diǎn)及用其實(shí)現(xiàn)人體姿態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

電子設(shè)計(jì) ? 作者:電子設(shè)計(jì) ? 2018-11-16 07:53 ? 次閱讀

近年來(lái),MEMS技術(shù)的發(fā)展開(kāi)辟了一個(gè)全新的技術(shù)領(lǐng)域和產(chǎn)業(yè),采用MEMS技術(shù)制作的微傳感器、微執(zhí)行器、電力電子器件等在航空、航天、汽車(chē)、生物醫(yī)學(xué)、軍事等領(lǐng)域中都有著十分廣闊的應(yīng)用前景,同時(shí)人體姿態(tài)檢測(cè)信息融合技術(shù)在人體醫(yī)學(xué)工程、健康監(jiān)護(hù)等領(lǐng)域的研究也逐漸開(kāi)展起來(lái)。

目前人體姿態(tài)檢測(cè)的主要手段有圖像分析和加速度分析兩種,圖像分析的算法通過(guò)攝像捕捉人體運(yùn)動(dòng)姿態(tài),經(jīng)過(guò)一定的圖像處理技術(shù)確定人體的姿態(tài),該方法需要在人體運(yùn)動(dòng)的區(qū)域安裝攝像頭,價(jià)格昂貴、具有一定的局限性;傳統(tǒng)的加速度算法采用SVM (Support Vector Machine) 算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,然后用KFD(Kernel Fisher Discriminant)算法和k-NN(Nearest Neighbour)算法進(jìn)行精確判定,該方法計(jì)算量大、編程復(fù)雜。

本系統(tǒng)提出的算法主要是在加速度計(jì)、陀螺儀、磁力計(jì)采集人體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)信息的基礎(chǔ)上,運(yùn)用擴(kuò)展卡爾曼濾波將數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,得到人體腰部和腿部的角度信息,然后通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)建立與姿態(tài)的對(duì)應(yīng)關(guān)系,采用這種方式可以利用加速度計(jì)與磁力計(jì)克服單獨(dú)采用陀螺儀引起的姿態(tài)角發(fā)散,另外利用陀螺儀可以克服由于振動(dòng)對(duì)于加速度計(jì)的影響與由于軟硬鐵磁對(duì)于磁力計(jì)的影響。

1 系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)方案

系統(tǒng)分為上位機(jī)子系統(tǒng)和下位機(jī)子系統(tǒng),下位機(jī)子系統(tǒng)由電源模塊、2個(gè)iNEMO模塊、GPRS模塊和主控板組成,其中電源模塊給整個(gè)系統(tǒng)提供3.3V和5V的工作電壓,兩個(gè)iNEMO模塊分別固定在人體的腰部和腿部,完成對(duì)加速度計(jì)、磁力計(jì)、陀螺儀的信息采集,然后通過(guò)串口發(fā)送到主控板,主控板進(jìn)行卡爾曼濾波融合出腰部和腿部的角度,然后根據(jù)腰部和腿部的角度值完成姿態(tài)的檢測(cè),最后GPRS模塊通過(guò)socket協(xié)議將姿態(tài)信息打包傳送到上位機(jī),上位機(jī)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控。

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圖1 系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)方案

2數(shù)據(jù)融合原理

在慣性導(dǎo)航領(lǐng)域,求取姿態(tài)角的數(shù)學(xué)表達(dá)式叫做方向余弦矩陣,用于表示方向余弦矩陣有兩種方式:歐拉角與四元數(shù)。歐拉角的優(yōu)點(diǎn)是比較直觀,缺點(diǎn)是在俯仰角為正負(fù)90°時(shí)系統(tǒng)存在不穩(wěn)定奇點(diǎn)。四元數(shù)的優(yōu)點(diǎn)是當(dāng)俯仰角為正負(fù)90°時(shí)系統(tǒng)不受影響,缺點(diǎn)是不直觀,下面是它們之間的相互轉(zhuǎn)換公式。

歐拉角轉(zhuǎn)換成四元數(shù)

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四元數(shù)轉(zhuǎn)換成歐拉角

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在程序中使用的是四元數(shù),由于四元數(shù)不能直觀的表示輸出的角度,所以首先根據(jù)陀螺儀求取四元數(shù),再將四元數(shù)轉(zhuǎn)換成姿態(tài)角。根據(jù)運(yùn)動(dòng)體安裝的三軸陀螺儀,可以得到在運(yùn)動(dòng)體坐標(biāo)系下的三軸角速度( wx,wy,wz),用三軸角速度更新四元數(shù)

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然后利用加速度計(jì)的信息,采用卡爾曼濾波的方法來(lái)對(duì)四元數(shù)進(jìn)行修正,設(shè)系統(tǒng)的狀態(tài)空間方程為

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其中,X(k)是k時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài),U(k)是k時(shí)刻對(duì)系統(tǒng)的控制量。A和B是系統(tǒng)參數(shù)。Z(k)是k時(shí)刻的測(cè)量值,H是測(cè)量系統(tǒng)的參數(shù)。W(k)和V(k)分別表示過(guò)程和測(cè)量的噪聲。

為了提高慣性導(dǎo)航儀的啟動(dòng)速度,需要利用歐拉角求取初始的四元數(shù),首先根據(jù)運(yùn)動(dòng)體上三軸加速度計(jì)輸出的三軸加速度( fx,fy,fz),求取俯仰角θ與橫滾角φ

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隨后讀取磁力計(jì)輸出的三軸磁場(chǎng)強(qiáng)度,然后用加速度計(jì)對(duì)磁力計(jì)進(jìn)行傾斜補(bǔ)償

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根據(jù)傾斜補(bǔ)償后的磁力計(jì)輸出,可以求得偏航角為

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利用公式(3-5)和(3-7)可以完成對(duì)四元數(shù)的初始化工作。

3系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

3.1 iNEMO模塊簡(jiǎn)介

iNEMO慣性導(dǎo)航模塊的基本原理如圖2所示,利用MEMS傳感器和主控芯片STM32F103RET6提供動(dòng)靜態(tài)方向和慣性測(cè)量功能。集成3個(gè)(4種)意法半導(dǎo)體傳感器:3軸陀螺儀(L3GD20)、3軸加速度計(jì)+3軸磁力計(jì)(LSM303DLHC)以及氣壓傳感器(LPS331AP),iNEMO傳感器平臺(tái)主控制器通過(guò)I2C總線(xiàn)與各傳感器通信。iNEMO傳感器平臺(tái)可以通過(guò)串口向外界提供各傳感器原始數(shù)據(jù),還可以提供各傳感器經(jīng)AHRS算法融合后的橫滾、偏航及俯仰角度。

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圖2 iNEMO慣性導(dǎo)航模塊框圖

3.2主控制器電路設(shè)計(jì)

圖3為系統(tǒng)主控板電路圖,其中處理器采用了STM32F103VCT6,STM32系列單片機(jī)以Cortex-M3為內(nèi)核,時(shí)鐘頻率可達(dá)到72M Hz,具有豐富的片內(nèi)外設(shè),高性能、低成本、低功耗的特點(diǎn)使其成為32位產(chǎn)品用戶(hù)的最佳選擇。主控板拓展了多個(gè)串行接口,和iNEMO腿部模塊、iNEMO腰部模塊和GPRS模塊進(jìn)行串口通信。穩(wěn)壓芯片選用了LM2576D2T-5,其最大輸入電壓為45V,可穩(wěn)定輸出5V電壓,再經(jīng)過(guò)REG1117-3.3的穩(wěn)壓電路,產(chǎn)生3.3V工作電壓,當(dāng)電流異常導(dǎo)致溫度過(guò)高時(shí),保險(xiǎn)絲F1、F2可以自身熔斷切斷電流,起到保護(hù)電路的作用。另外主控電路還包括復(fù)位電路、晶振電路、電容濾波電路以及JTAG下載接口等。

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圖3主控板電路圖

3.3 GPRS電路設(shè)計(jì)

圖4為GPRS電路圖,主要包括MCU、SIM300模塊、SIM卡卡槽、穩(wěn)壓電路四部分。MCU同樣采用了STM32F103VCT6,圍繞它設(shè)計(jì)了單片機(jī)最小系統(tǒng),包括晶振電路、復(fù)位電路、電容濾波電路等,MCU通過(guò)串口向SIM300發(fā)送控制指令以及接收SIM300返回的數(shù)據(jù);SIM300模塊與PCB板的連接方式為60引腳的板板連接器,全部引腳從該連接器引出,SIM300的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)指示燈引腳可根據(jù)模塊的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)輸出不同頻率的電壓脈沖,方便觀測(cè)模塊是否正常工作,對(duì)于不需要用的音頻接口、LCD接口等,對(duì)應(yīng)的引腳懸空即可;穩(wěn)壓芯片選擇方面,可以使用開(kāi)關(guān)型穩(wěn)壓芯片或者LDO線(xiàn)性穩(wěn)壓芯片,開(kāi)關(guān)型穩(wěn)壓芯片轉(zhuǎn)換效率高,但是需要的外圍器件較多,且多為功率器件,占用空間比較大,為了節(jié)省PCB空間,設(shè)計(jì)中采用MIC5219-3.3BM5穩(wěn)壓芯片作為SIM300的電源調(diào)理芯片。

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圖4 GPRS電路圖

4系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

4.1系統(tǒng)軟件整體流程圖

圖5所示為系統(tǒng)軟件整體流程圖,首先對(duì)STM32進(jìn)行初始化配置,包括時(shí)鐘電路RCC高速時(shí)鐘和低速時(shí)鐘的起振、通用引腳GPIO輸出輸出模式的配置、串口USART波特率的設(shè)置,然后將SIM300設(shè)置為透?jìng)髂J?,進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)連接(具體過(guò)程可參考3.3),成功連接網(wǎng)絡(luò)之后,配置iNEMO模塊各傳感器的分辨率、字節(jié)對(duì)齊方式、讀取頻率等,然后分別讀取腰部和腿部iNEMO模塊的加速度、陀螺儀、磁力計(jì)原始數(shù)據(jù),獲得原始數(shù)據(jù)之后根據(jù)分別率的設(shè)置計(jì)算磁力計(jì)、陀螺儀、加速度的大小,最后通過(guò)擴(kuò)展卡爾曼濾波融合得到腰部的俯仰角PITCH、腿部的偏航角YAW,結(jié)合兩個(gè)角度信息通過(guò)查表法進(jìn)行姿態(tài)判斷,設(shè)置相應(yīng)的標(biāo)志位,通過(guò)GPRS將姿態(tài)標(biāo)志位打包后發(fā)送到遠(yuǎn)程監(jiān)控端。

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圖5系統(tǒng)軟件整體流程圖

4.2姿態(tài)檢測(cè)

如圖6所示,iNEMO模塊中L3GD20、LSM303DLHC以及LPS331AP通過(guò)I2C串行總線(xiàn)與單片機(jī)進(jìn)行通信,I2C總線(xiàn)兩根雙向信號(hào)線(xiàn)一根是數(shù)據(jù)線(xiàn)SDA,另一根是時(shí)鐘線(xiàn)SCL,通過(guò)上拉電阻接到正電源VDD,每個(gè)接到I2C總線(xiàn)上的器件都有唯一的地址,主機(jī)發(fā)送地址時(shí),總線(xiàn)上的每個(gè)從機(jī)都將7位地址碼與自己的地址進(jìn)行比較,如果相同,則認(rèn)為自己正被主機(jī)尋址。

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圖6 I2C串行總線(xiàn)示意圖

iNEMO各個(gè)傳感器的地址碼宏定義如下:

#define ACC_ADDRESS 0x32 //加速度計(jì)地址碼

#define MAG_ADDRESS 0x3C //磁力計(jì)地址碼

#define GYRO_ADDRESS 0xD6 //陀螺儀地址碼

采集到傳感器的數(shù)據(jù)之后,首先利用三軸陀螺儀信號(hào),采用四元數(shù)的姿態(tài)表達(dá)式,積分求得姿態(tài)角,然后采用三軸加速度計(jì)和三軸磁力計(jì),利用大地磁場(chǎng)和重力磁場(chǎng)在地理坐標(biāo)系和運(yùn)動(dòng)坐標(biāo)系之間的方向余弦進(jìn)行絕對(duì)角度的解算,然后采用卡爾曼濾波進(jìn)行前三者數(shù)據(jù)的融合,得到腰部的俯仰角PITCH、腿部偏航角YAW.通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)建立姿態(tài)角與人體姿態(tài)的對(duì)應(yīng)表如下:

表1姿態(tài)與YAW、PITCH的對(duì)應(yīng)表

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4.3 GPRS發(fā)送

SIM300參數(shù)的設(shè)定、TCP/ IP連接的建立以及數(shù)據(jù)的傳輸都是通過(guò)AT指令來(lái)實(shí)現(xiàn)的,AT指令是終端設(shè)備與PC應(yīng)用之間的通信方式,一般由終端設(shè)備(如PC、控制板等)向終端適配器(如GPRS模塊等)發(fā)送。AT指令以AT開(kāi)頭,以回車(chē)作為結(jié)尾;每條指令是否成功執(zhí)行都有相應(yīng)的響應(yīng)返回。SIM300的TCP/IP功能支持普通和透?jìng)鲀煞N模式,本文采用的是透?jìng)髂J?,一旦建立連接模塊就進(jìn)入數(shù)據(jù)模式。

SIM300透?jìng)髂J降呐渲么笾路譃橐韵滤牟剑?/p>

(1)匹配波特率,發(fā)送“AT”指令后,延時(shí)一段時(shí)間發(fā)送“ATE0”。

(2)注冊(cè)網(wǎng)絡(luò),發(fā)送“AT+CREG?”,若返回“OK”,則網(wǎng)絡(luò)注冊(cè)成功。

(3)設(shè)置透?jìng)髂J剑l(fā)送“AT + CIPMODE=1”,若返回“OK”,則設(shè)置成功。

(4)連接網(wǎng)絡(luò),發(fā)送“AT+CIPSTART=”TCP“,”219.236.xxx.xxx“,”7000“”,其219.236.xxx.xxx為PC的IP地址,7000為端口號(hào)。連接成功返回:CONNECT OK

5系統(tǒng)測(cè)試

為了驗(yàn)證系統(tǒng)姿態(tài)檢測(cè)功能的可靠性,選取了不同的人分別佩戴該系統(tǒng)做了大量的實(shí)驗(yàn),完成了對(duì)站立、坐下、行走、彎腰、躺下、趴倒的識(shí)別率的測(cè)試。從測(cè)試結(jié)果表2可以看出,大部分動(dòng)作均可以準(zhǔn)確無(wú)誤的識(shí)別出來(lái),行走、彎腰兩個(gè)動(dòng)作出現(xiàn)了誤識(shí)別,這是由于不同的人佩戴該系統(tǒng)時(shí),各個(gè)姿態(tài)對(duì)應(yīng)的角度閾值會(huì)有少許的差別,但是百分之九十五以上的識(shí)別率足夠滿(mǎn)足用戶(hù)的要求。

表2測(cè)試結(jié)果

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結(jié)束語(yǔ)

人體姿態(tài)檢測(cè)裝置實(shí)現(xiàn)了對(duì)人體姿態(tài)的檢測(cè),可以很好地應(yīng)用在對(duì)老人的監(jiān)護(hù)、體感游戲等領(lǐng)域。數(shù)字式傳感器的應(yīng)用簡(jiǎn)化了硬件電路,GPRS模塊的網(wǎng)絡(luò)傳輸突破了射頻傳輸距離短的缺陷,擴(kuò)大了傳輸距離,整個(gè)系統(tǒng)體積小巧方便、應(yīng)用性強(qiáng)。

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    近年來(lái),MEMS技術(shù)的發(fā)展開(kāi)辟了一個(gè)全新的技術(shù)領(lǐng)域和產(chǎn)業(yè),采用MEMS技術(shù)制作的微傳感器、微執(zhí)行器、電力電子器件等在航空、航天、汽車(chē)、生物醫(yī)學(xué)、軍事等領(lǐng)域中都有著十分廣闊的應(yīng)用前景,同時(shí)人體姿態(tài)檢測(cè)
    發(fā)表于 10-15 10:40 ?0次下載
    <b class='flag-5'>iNEMO</b><b class='flag-5'>模塊</b>的<b class='flag-5'>姿態(tài)</b><b class='flag-5'>檢測(cè)</b>設(shè)計(jì)方案

    基于深度學(xué)習(xí)的二維人體姿態(tài)估計(jì)方法

    基準(zhǔn)、姿態(tài)估計(jì)方法和評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)等方面,對(duì)近年來(lái)基于深度學(xué)習(xí)的二維人體姿態(tài)估計(jì)的諸多研究工作進(jìn)行系統(tǒng)歸納與整理,將現(xiàn)有方法分為單人姿態(tài)估計(jì)方法與
    發(fā)表于 03-22 15:51 ?5次下載
    基于深度學(xué)習(xí)的二維<b class='flag-5'>人體</b><b class='flag-5'>姿態(tài)</b>估計(jì)方法

    基于Labview的mpu6050姿態(tài)檢測(cè)上位機(jī)設(shè)計(jì)

    Labview陀螺儀姿態(tài)測(cè)試系統(tǒng)設(shè)計(jì) 本實(shí)驗(yàn)主要是檢測(cè)陀螺儀的姿態(tài)數(shù)據(jù)包括俯仰角、橫滾角、航向角數(shù)據(jù),并將檢測(cè)的數(shù)據(jù)
    發(fā)表于 05-09 11:16 ?4次下載
    基于Labview的mpu6050<b class='flag-5'>姿態(tài)</b><b class='flag-5'>檢測(cè)</b>上位機(jī)設(shè)計(jì)

    利用opencv+openpose實(shí)現(xiàn)人體姿態(tài)檢測(cè)

    利用opencv+openpose實(shí)現(xiàn)人體姿態(tài)檢測(cè),附詳細(xì)代碼。 通過(guò)一個(gè)偶然機(jī)會(huì),我了解到了人體姿態(tài)
    的頭像 發(fā)表于 06-26 10:15 ?2917次閱讀
    利用opencv+openpose<b class='flag-5'>實(shí)現(xiàn)</b><b class='flag-5'>人體</b><b class='flag-5'>姿態(tài)</b><b class='flag-5'>檢測(cè)</b>

    AI深度相機(jī)-人體姿態(tài)估計(jì)應(yīng)用

    夠構(gòu)建一個(gè)可以檢測(cè)、分析和響應(yīng)人體運(yùn)動(dòng)的應(yīng)用程序和系統(tǒng)。代碼我們的演示視頻如下,該視頻展示了這項(xiàng)技術(shù)的實(shí)際功能。您可以看到使用虹科AI深度相機(jī)實(shí)現(xiàn)
    的頭像 發(fā)表于 07-31 17:42 ?961次閱讀
    AI深度相機(jī)-<b class='flag-5'>人體</b><b class='flag-5'>姿態(tài)</b>估計(jì)應(yīng)用

    基于MMPose的姿態(tài)估計(jì)配置案例

    將統(tǒng)一的人體姿態(tài)分析框架解耦成不同的模塊組件,通過(guò)組合不同的模塊組件,可以便捷地構(gòu)建自定義人體姿態(tài)
    發(fā)表于 09-15 10:07 ?1127次閱讀
    基于MMPose的<b class='flag-5'>姿態(tài)</b>估計(jì)配置案例

    毫米波雷達(dá)模塊在高精度人體姿態(tài)識(shí)別的應(yīng)用

    人體姿態(tài)識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的重要問(wèn)題之一,具有廣泛的應(yīng)用前景,如智能安防、虛擬現(xiàn)實(shí)、醫(yī)療輔助等。毫米波雷達(dá)技術(shù)作為一種無(wú)需直接接觸目標(biāo)就能實(shí)現(xiàn)高精度探測(cè)的感知技術(shù),在人體
    的頭像 發(fā)表于 04-24 15:20 ?629次閱讀