【《智能手势识别手套系统的硬件设计案例》6400字】

智能手势识别手套系统的硬件设计案例目录TOC\o"1-3"\h\u24573智能手势识别手套系统的硬件设计案例 119141.1硬件总体架构 1109781.2信号采集端的设计与实现 4314233.2.1微处理器模块 414963.2.2传感器模块 6147673.2.3电源模块 1138943.2.450Hz陷波器的设计 12107981.3手势识别端的设计与实现 14313763.3.1无线通信模块 1424883.3.2语音合成模块 16283583.3.3显示模块 1735141.4小结 18硬件平台的设计是保证系统实现基本功能的基础，搭建一个完整的硬件平台系统不仅可以使系统达到协调工作的目的，满足系统对性能的需求，同时还能够使系统具有一定的抗干扰能力和稳定性。1.1硬件总体架构智能手势识别手套系统在结构上可以分为手势信号采集端和手势识别端两个部分。按具体功能来划分，本系统硬件部分可以分为7个单元，分别是手指信号采集单元、信号处理单元、MCU运算单元、运动姿态采集单元、手势识别单元、语音合成单元和电源管理单元，其硬件电路结构如图3-1所示。图3-1整体硬件结构图具体来说，本系统以普通手套为载体，信号采集端和手势识别端两个部分之间采用ZigBee进行无线传输。本文选用STM32F103单片机作为处理核心，用于对传感器进行数据的采集、传输、处理等操作，并且具有控制外围电路的功能。信号采集端主要由Flex2.2弯曲度传感器电路和集成加速度计、陀螺仪的六轴传感器MPU-6050电路以及ZigBee的发送端电路组成，负责对手势信号的采集、处理与发送；手势识别端则主要由ZigBee接收端电路、语音合成电路、LCD1602显示电路组成，负责对手势数据的处理、分类识别以及语音播报。此外，还有为系统供电的电源电路作为系统正常工作的保障。信号采集端和手势识别端电路的布局设计如图3-2和图3-3所示：图3-2信号采集端电路布局图3-3手势识别端电路布局其中，每个器件的功能如下：Flex2.2弯曲度传感器：用于采集手指关节的弯曲度，采集的是电压信号；Zigbee无线传输模块发送端：用于将采集到的数据发送给手势识别端；MPU-6050传感器：其内部集成了3轴加速度计和3轴陀螺仪，分别用于采集手势动作的加速度和角速度信息；LM324电压跟随器：放大弯曲度传感器得到的电压信号，并且具有稳压效果，提高获取电压信号的精度；STM3F103：信号采集端的微处理器，用于对采集到的手势信号进行处理；AMS117低压差稳压器：用于获取稳定的电源电压；LCD1602显示屏：将手势识别结果显示在液晶屏上；Zigbee无线传输模块接收端：用于接收信号采集端发送过来的手势数据；语音合成模块：实现对手势的识别后通过语音的形式进行播报；复位按键：用于重新启动手势识别端；JTAG程序调试接口：用于向芯片中烧录程序。1.2信号采集端的设计与实现信号采集端的主要功能包括传感器对手势信号的采集和微控制器对手势数据的处理等。同时智能手套作为可穿戴式的设备，进行硬件搭建时对器件的尺寸和便携性有着较为严格的要求。在实现系统功能时还要综合考虑影响智能手套的成本、功耗、精确性、稳定性、易穿戴性5大因素进行器件的选型。微处理器模块微处理器是整个智能手势识别手套设备的核心。信号采集端的微处理器需要完成获取传感器的原始数据对其进行处理，然后通过ZigBee无线传输将数据发送到手势识别端的任务。手势识别端的微处理器则需要完成对手势数据的接收、处理、分类识别的任务，并且以语音、显示等形式将识别结果呈现出来。所以对于微处理器的选择不仅需要其具备一定的运行速度、逻辑处理能力和计算能力，还需要具备可以和传感器以及其他模块进行通信的接口。与传统的51单片机相比，STM32单片机凭借其超高的性价比以及丰富的外设资源等优势越来越受到研究人员的青睐。本文采用的微处理器为意法半导体公司（STMicroelectronics）所生产的STM32F103VET6微控制器。其内部构造如图3-4所示。图3-4STM32F103VET6内部构造图STM32F103系列处理器使用ARM新一代价格低廉的嵌入式处理器Cortex-M3作为内核，是一款增强型高性能的多功能处理芯片。该处理器采用LQFP封装，大小为14mm×14mm，体积较小[39]。在本系统中，传感器采集到的原始数据采用IIC总线协议与控制器进行数据传输，STM32F103带有的多种通信接口中恰好包含2个标准的IIC通信接口，完全满足系统对数据传输的要求。并且其供电电压为2.0V-1.6V，睡眠模式、待机模式、停机模式3种工作模式配合使用，大大降低了系统的功耗，延长了系统的待机时间。此外其内置32K到128K字节的高速存储器闪存，时钟频率达到了72MHz。作为同类产品中性能最高的产品，开发人员可以进行个性化应用设计，完全能够满足系统的设计需求。图3-5STM32F103VET6原理图传感器模块传感器是信号采集端获取手势动作原始数据的关键器件，本设计利用运动传感器采集手势动作产生的加速度信息和角速度信息发送给控制器，利用弯曲度传感器采集手指的姿态信息并发送给控制器。Flex2.2弯曲度传感器对于弯曲度传感器的选择，本文选用了5根Flex2.2弯曲度传感器。这种弯曲度传感器采用一种柔韧性特殊电阻材料，具有超薄的封装，非常轻便，可以很好的贴合在被测物体表面，并且不会影响物体的正常使用。当传感器因外力产生形变时，其阻值会随着弯曲程度的增加而增加，通过电阻的变化获得手指弯曲数据。该传感器可以承受360度以上的弯曲，在正常不弯曲的情况下，它的导通电阻为9KΩ，随着弯曲程度的增大，阻值也会逐渐增大，当弯曲度达到90度时，导通电阻约为14KΩ，弯曲度达到180度时，阻值约为22KΩ[40]。本文中选用的的弯曲度传感器总长度为90mm，其实际测量长度为70mm，能够很好的覆盖五根手指的活动范围。图3-6Flex2.2弯曲度传感器实物图本系统对Flex2.2弯曲度传感器的应用，是采用电阻分压的方法，将电阻值的变化转化为电压值的变化，再经过运算放大器得到输出比较稳定的电压。以一根手指上的Flex2.2弯曲度传感器为例，Flex2.2传感器信号采集电路如图3-7所示。利用电压跟随器高输入阻抗，低输出阻抗的特点，该跟随放大电路采用电压跟随进行阻抗匹配，方便AD对数据的采集。图3-7Flex2.2弯曲度传感器采集电路LM324系列器件是带有真正的差分输入四运算放大器。芯片内部由4个独立的高增益内部频率补偿运算放大器构成。和应用在单电源场合的标准运算放大器相比，其具有不错的性价比。该四运算放大器的工作电压范围在1.0-32V之间，并且产生非常小的静态电流。共模输入范围包括负电源，从而免去了在一些应用场合中需要采用外部偏置元件的情况。不同的手势导致Flex2.2弯曲度传感器的弯曲程度不同，从而产生不同的电阻值，通过与上面的定值电阻分压，最后获得不同的电压值。式3-1给出了输出电压值：（3-1）图3-8电阻分压电路原理图MPU-6050传感器系统需要带有测量加速度和角速度信息功能的传感器用于对手部运动信息的采集。本文选择InvenSense公司生产的MPU-6050传感器，图3-9为MPU-6050轴向示意图。在5mm×5mm×1mm的微小体积中不仅集成了16位分辨率的加速度计和陀螺仪，可以直接将采集到的模拟量通过A/D转换输出数字量，还嵌有独立的数据处理单元，具有一定的数据处理能力，可以快速进行姿态解算，方便开发。图3-9MPU-6050传感器轴向示意图此外官方还提供了DMP固件库，可以通过IIC接口连接磁力计等第三方传感器，用来配合陀螺仪的辅助测量，具备灵活的通讯方式[41]。传感器模块内部自带电压稳定电路，能够兼容1.3V/5V的嵌入式系统，连接方便。总结起来，MPU-6050能够很好的符合系统对传感器在体积、处理性能、通讯能力等方面的要求。MPU-6050传感器的工作参数如表3-1所示。表3-1MPU-6050传感器工作参数表参数名称具体运行参数数据采样速率100Hz加速度精度16bit加速度测量范围-2g~+2g加速度非线性度0.5%陀螺仪精度16bit陀螺仪测量范围-250°/s~+250°/s陀螺仪非线性度0.2%IIC地址0x68IIC通信速率400KMPU-6050传感器的原理是通过内置的陀螺仪根据角动量守恒原理来测量角速度，然后对其进行时间积分，从而得到绕坐标轴旋转的角度。公式3-2为陀螺仪测量角度的计算公式，式中θk为当前的角度值；θk-1为上一个测试周期的值；ωk为测量得到的角速度值；ωbias_k为测量得到的角速度的偏移值；dt为积分采样周期。（3-2）内置的加速度计的作用是用来测量静止状态下的三轴加速度，如图3-10所示。公式3-3为姿态角计算公式。其中Gx、Gy、Gz分别为X、Y、Z轴上的加速度，ρ、φ、Θ分别为Gx、Gy、Gz与重力加速度的夹角。图3-10加速度计测量示意图（3-3）MPU-6050传感器同步输出的六轴数据包括3轴加速度和3轴角速度信息，考虑到加速度计和陀螺仪具有不同的特性，所以一般选择将两个传感器采集到的数据进行数据融合，得到更高精度的姿态角信息。姿态角又称欧拉角，由航向角(Yaw)、横滚角(Roll)和俯仰角(Pitch)组成[44]。采集到的数据首先进入运动处理器DMP中进行处理，转化得到四元数，输出后结合模块内部的姿态解算器，在卡尔曼滤波算法的配合下得到姿态角。从而可以以较高的测量精度快速、稳定的输出当前环境下的模块姿态。MPU-6050总是以从机设备的身份通过IIC接口与系统芯片相连接。连接主设备的逻辑电平接上拉电阻通过VDD引脚置为高电平。图3-11为MPU-6050的原理图，其双线接口由串行数据线（SDA）和串行时钟线（SCL）组成。MPU-6050在通过400kHz的IIC总线与微控制器通信时只需SCL和SDA两条通信线便可完成，节约了单片机的接口资源的同时拥有较高的数据传输速度。本系统在设计时SDA接微控制器的P11引脚，SCL接微控制器的P10引脚。图3-11MPU-6050传感器原理图电源模块为了给系统供电，电源部分嵌入了如下电子模块：5根Flex2.2弯曲度传感器、LM324运放模块、MPU-6050传感器和STM32F103微处理器模块。电源供电的各个模块工作电压均为1.3V。而本设计为了提供稳定且持久的电压，达到持久耐用的目的，在考虑体积大小，便携等因素，最终确定采用锂电池作为供电电源。为了匹配系统各个模块的工作电压，得到稳定的1.3V输出电压，本文设计采用AMS1117-1.3V低压差稳压芯片对电路进行稳压，为系统各个模块供电。从而达到电量充足、待机时间长、电压稳定的目的。此电源模块如下图3-12所示：图3-12电源模块原理图50Hz陷波器的设计智能手势识别手套系统属于穿戴设备，要直接与人的手部进行接触，而手部周围电磁环境复杂，会有相当高的50Hz工频干扰以差模形式进入到电路中，其幅值最高能达到毫伏级，远大于手势信号的幅值，并且由于它非常容易引入到系统电路当中，对后端的ADC采集造成很大影响。所以设计50Hz截止频率的陷波器来减小工频信号的干扰显得尤为重要。陷波器是带阻滤波器中的一种，带阻滤波器是在保证某特定频率以外的信号不受影响的情况下，大幅度衰减特定频率范围内的信号，典型的带阻滤波器有双T有源滤波器。双T网络的结构决定了两个T型网络的参数是对称的。本文针对50Hz工频信号，设计双T有源滤波器来滤除工频噪声，减小工频信号的干扰。图3-13为50Hz双T有源滤波器电路示意图。图3-1350Hz陷波器电路图其中，陷波器的中心频率为：（3-4）经过理论计算与对称性，取R1、R2、R3、R4的阻止均为10KΩ，可知：（3-5）该陷波器的设计目的是只滤除50Hz的工频信号，保留其他频率的信号。陷波器的选择取决于陷波器的品质因素Q。较高的品质因素Q对应着窄阻带，较低的品质因素Q则对应着宽阻带。所以需使品质因素Q的值变大。图中的运算放大器部分将输出信号反馈回网络，因为该反馈是正反馈，所以它可以实现频率增强，这样阻带就会变窄，从而增大品质因素Q。Q值的计算公式为：（3-6）其中F为电路反馈系数：（3-7）本文选取R6=56KΩ，R5=5.1KΩ，根据公式，经计算可知：F=0.92，Q=1.125。此时，陷波器可以有效1.3手势识别端的设计与实现手势识别端主要实现手势数据无线传输的接收、手势的分类识别、对识别结果的语音播报和显示等功能。无线通信模块在智能手势识别手套系统中，信号采集端获取的手势数据由传感器进行采集，经过处理器STM32F103VET6的处理后需要发送到手势识别端进行分类识别。作为可穿戴设备的智能手套，如果采用有线通信方式进行数据传输，系统的灵活性会受到限制，不能满足系统在便携性、易穿戴性等方面的要求，不可避免的存在缺点。无线通信方式的传输媒介主要是无线电波。通过无线通信进行数据传输使通讯距离也会变得更远，并且减少了设备之间的连线，使手势识别端的安装更为灵活。很适合用于信号采集端和手势识别端之前的数据传输。目前，常见的短距离无线通信方式主要有蓝牙（Bluetooth）、Wifi、ZigBee等。蓝牙（Bluetooth）是一种较为常见的适用于短距离数据传输的无线通讯技术标准。经过多年来不断的发展更新，针对不同的应用场合，设计出了多个标准。目前在产品设计中通用较多的是蓝牙2.0，它的通讯速率为2Mbps，传输距离能够达到10米。具有传输速度较快，距离远、功耗低等特点；Wifi是一种将电子设备与无线局域网连接的技术。传输距离可达100米，使用频段在2.4GHz。它的使用成本低，传输速度快，一般在11Mbps以上。但是Wifi的设计复杂，设置繁琐，安全性低。目前在智能家居控制领域的应用较多。对于对传输速率要求不高的无线通讯，基于IEEE802.15.4标准的ZigBee技术效果显著。它的传输距离短，具有功耗低、成本低、低复杂度、稳定可靠等特点，有着不错的性价比[45]。在农业、汽车、军工等领域的远程控制方面得到了广泛应用。其性能主要有以下几个方面：ZigBee技术的成本低：ZigBee无线传输相对比较简单，虽然传输速率不大，但是完全能够满足数据量较小的传输，其低廉的价位是众多用户选择它的主要原因。功耗低：ZigBee的通讯距离短，速率低，所以其功耗也比较低。与蓝牙、Wifi技术相比，在同等电量下，ZigBee的连续工作时间远远长于其他两种技术。延迟短：ZigBee激活时间很短，同时较短的通信时延大大降低了系统的响应时间，均在毫秒级别，对提高系统的实时性有很大帮助。组网特性：每个ZigBee网络有65000个节点，具备大规模的组网能力，丰富其拓展应用。表3-2无线通讯方式对比无线通信方式蓝牙BluetoothWifiZigbee传输距离10-100米100米左右10-75米传输速度1-3Mb/s11-54Mb/s250kb/s功耗较低较高较低安全性较高较差中等表3-2对以上三种无线通讯方式进行了对比，通过对几种无线通信方式特点的对比分析，综合考虑系统的成本、传输距离和速率等因素，本文最终选用ZigBee无线通信方式进行信号采集端到手势识别端的数据传输。系统采用TI公司生产的ZigBee芯片CC2530，将采集处理后的弯曲度、加速度、角速度信息发送给CC2530，通过射频方式发送给接收端。语音合成模块语音合成模块的用途是将手势识别结果通过语音的形式播报出来。CN-TTS语音合成模块内部集成度高，兼容常见的主流单片机。其内置XFS5152CE芯片，具有语音编解码功能，可以进行中英文文本和数字的语音合成。CN-TTS的使用方便灵活，支持IIC、UART、SPI3种通信方式。通常通过TTL串口发送GBK编码的形式实现语音合成，单次最多可合成4K字节的文本。凭借压缩率高、失真率低、延时短等特点，使其在语音通信、语音存储等需要对语音进行合成处理的场合非常适用。模块通过UART串口与控制器进行数据通讯，从而将手势识别结果转换成语音进行播报。硬件连接如下图3-14所示：图3-14语音模块硬件连接图扬声器安装在手势识别端电路板的背面。经过数字处理后的语音信号功率较低，不能驱动扬声器，所以本文设计TPA2005D1音频功放电路提高