基于藍牙4.0的人體上肢運動姿態(tài)采集及識別系統(tǒng)研究

韋俊

（西安交通大學城市學院，陜西西安710000）

長期以往，人們對于人體自身生命的現(xiàn)象研究并沒有停止，其中的研究重點就是人體自身運動研究分析和解釋。人體運動任曦主要指的是利用某種方式實現(xiàn)人體運動姿態(tài)的檢測及追蹤，從而得到人體運動過程中的多種運動參數(shù)，以此全面描述并且解釋人體運動。在人們的對此方面進行深入研究的過程中，其也逐漸成為了一門全新的學科，就是人體運動生物力學[1]。此門學科主要是利用人體運動解剖的生理特點，創(chuàng)建人體某部位的模型，使用多種測試手段對人體在運動過程中的速度、位移、加速度、力等運動方式進行測量及分析，以此得到和人體相關(guān)的信息。運動姿態(tài)識別指的是對指定區(qū)域中字條變化的識別，對物體運動過程中的幅度急性檢測，一般利用儀器儀表定量化數(shù)值實現(xiàn)描述[2]。文中設計的基于藍牙4.0的人體運動姿態(tài)收集和識別系統(tǒng)是以加速度傳感器為基礎(chǔ)進行設計，其功耗較低，并且尺寸較小，價格成本理想，能夠利用主控及收集芯片實現(xiàn)運動人員上肢信息的收集，利用對加速度傳感器收集進行數(shù)據(jù)分析，識別運動人員上肢姿態(tài)的動作。

1 人體運動姿態(tài)的識別研究

在模式識別領(lǐng)域不斷發(fā)展的過程中，傳感器也在不斷的朝著微型化及智能化的方向發(fā)展，以加速度傳感器為基礎(chǔ)的人體運動姿態(tài)時識別研究不斷重視，部分研究人員實現(xiàn)圖像識別及語言識別等技術(shù)進行改進，使其以加速度為基礎(chǔ)[3]，圖1為人體運動姿態(tài)識別的過程。

圖1 人體運動姿態(tài)識別的過程

通過圖1可以看出來，人體運動姿態(tài)的識別過程為：首先利用數(shù)據(jù)收集的得到相關(guān)行為加速度的信號，之后對于這些信號進行去燥、平滑及校正等數(shù)據(jù)預處理的操作，以此得到更加優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)，為特征的提取打下良好的基礎(chǔ)[4]。對于通過預處理加速度的數(shù)據(jù)實現(xiàn)物理特征和意義的分析，之后實現(xiàn)特征的提取，最后根據(jù)識別算法和實際需求收集全部或者某部分特點創(chuàng)建特征向量，最后將分類器作為姿態(tài)識別的主要部分，利用相應的訓練過程中對人體狀態(tài)識別有效分類模型進行創(chuàng)建[5]。

2 運動姿態(tài)收集及識別系統(tǒng)的設計

2.1 運動姿態(tài)收集和識別系統(tǒng)

運動姿態(tài)收集和識別系統(tǒng)主要包括多個模塊構(gòu)成，比如姿態(tài)檢測單元、數(shù)據(jù)收集單元、數(shù)據(jù)處理單元、通信模塊等，此系統(tǒng)已經(jīng)是以現(xiàn)代加速度傳感器及慣性測量技術(shù)為基礎(chǔ)，實現(xiàn)人體運動姿態(tài)信息收集和計算，從而得出輸出結(jié)果。利用運動姿態(tài)檢測系統(tǒng)實現(xiàn)人體運動姿態(tài)數(shù)據(jù)的收集之后處理，并且將其到計算機中傳輸，從而實現(xiàn)之后的處理和姿態(tài)運動[6]。圖2為運動姿態(tài)收集和識別系統(tǒng)的基本構(gòu)成。

圖2 運動姿態(tài)收集和識別系統(tǒng)的基本構(gòu)成

2.2 姿態(tài)檢測模塊

姿態(tài)檢測屬于運動姿態(tài)收集和識別系統(tǒng)功能中的主要組成部分，本文所設計的姿態(tài)檢測單元使用三軸磁阻傳感器，將傳感器檢測載體坐標系各個軸加速度分量，通過磁阻傳感器對磁場在載體坐標系統(tǒng)中各個軸的分量進行檢測，通過信號放大電路到微處理器中輸送[7]。圖3為姿態(tài)檢測單元的結(jié)構(gòu)。

圖3 姿態(tài)檢測單元的結(jié)構(gòu)

姿態(tài)檢測單元和為空氣利用I2C總線實現(xiàn)數(shù)據(jù)的通信，比如姿態(tài)檢測單元收集數(shù)據(jù)的讀入及微控制器控制命令的寫入，I2C總線是通過兩線式串行總線，其主要目的就是連接外圍設備和微控制器，其主要優(yōu)勢就是簡單并且有效，總線長度范圍較大，最高為25英尺，能夠支持40個組件通過最大傳輸速率同時的傳輸，其還能夠支持多主控，簡單來說就是能夠發(fā)送機接受的設備都能夠成為主總線[8]。

2.3 數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)收集模塊屬于人體運動姿態(tài)識別系統(tǒng)中的最底層，是得到人體運動信息的主要途徑，此模塊通過集成收集裝置中加速度傳感器得到人體運動過程中的加速度信號，并且將數(shù)據(jù)對終端進行傳輸，所得到加速度數(shù)據(jù)質(zhì)量和識別系統(tǒng)性能具有密切的聯(lián)系。目前，并沒有標準數(shù)據(jù)收集平臺，并且標準的數(shù)據(jù)集也較少，所以就要設計能夠滿足自身需求的收集裝置[9]。圖4為數(shù)據(jù)收集平臺和硬件結(jié)構(gòu)。

在實現(xiàn)數(shù)據(jù)收集器設計的過程中，一般會將加速度傳感器、數(shù)據(jù)存儲等模塊都在收集器中集成，之后利用某種數(shù)據(jù)傳輸方式使收集器存儲數(shù)據(jù)能夠到計算機設備和其他設備中進行傳輸及處理。利用傳輸技術(shù)實現(xiàn)有線及無線傳輸?shù)膭澐?。在使用有線傳輸收集器的過程中，收集數(shù)據(jù)利用有線傳輸介質(zhì)到計算機設備中傳輸，其的可靠性比較高，但是人體佩戴舒適度并不高，并且使用范圍有所限制。為了能夠有效提高數(shù)據(jù)穩(wěn)定性及可靠性，部分研究人員將其到收集器中集成，從而能夠有效避免數(shù)據(jù)傳輸過程種數(shù)據(jù)的錯誤及丟失，提高了收集器設計的復雜程度，并且對于姿態(tài)識別算法實時性提出了較高的需求[10]。

圖4 數(shù)據(jù)收集平臺及硬件結(jié)構(gòu)

2.4 特征的收集

在收集原始加速度信號值或者利用預處理加速度信號值，雖然其能夠在人體姿態(tài)識別系統(tǒng)中使用，但是原始的加速度辛哈之中的人體運動物理意義比較狹隘，識別率較低。在人體運動姿態(tài)識別系統(tǒng)中，一般都是會對原始加速度信號值實現(xiàn)特征選擇和提取，并。目前，特征提取和選擇并沒有統(tǒng)一標準，不同系統(tǒng)識別行為及分類方法不同，所以使用的信號特征也不同，不同特征對于分類器識別效率的影響也會不同。一般通信信號的分析方式主要包括頻域分析、時域分析、時頻分析[11]，表1為使用較多的特征。

表1 常使用的特征列表

3 系統(tǒng)的硬件電路設計

3.1 加速度傳感器

可以佩戴的設備傳感器的體積要小，并且成本和功耗要低，要求具有較高的靈敏度，所以可以使用微電子機械系統(tǒng)傳感器，其能夠保證數(shù)據(jù)傳輸過程中沒有遲延，并且還能夠連接磁力計，適應于穿戴設備產(chǎn)品中開發(fā)使用，并且其具有較高的靈敏度。綜合考慮低成本、低功耗及頻段開放等3方面的因素，選擇數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆绞?。通過藍牙4.0方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸，從而能夠保證可穿戴設備在靜態(tài)工作時候能夠長時間使用，并且此芯片的價格比價便宜，便于量產(chǎn)和研究，藍牙4.0也具有開放性的頻段，所以能夠?qū)崿F(xiàn)主機及從機的數(shù)據(jù)傳輸[12]，圖5為系統(tǒng)硬件的構(gòu)成。

3.2 姿態(tài)收集系統(tǒng)

姿態(tài)核心處理部分主要包括CC2451處理器作為核心創(chuàng)建下位機，主要包括從機與主機，從機中具有加速度收集芯片的集成。系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)包的發(fā)送主要包括：

1）將主機和從機打開，保證主機和從機相互攔截；

2）上位機下法收集指令對主機進行發(fā)送，主機接收到指令之后對從機發(fā)送，以此收集數(shù)據(jù)。圖6為主機的運行邏輯。

3）從機中的MPU加速度傳感器收集運動過程中的三軸加速度信息和陀螺儀信息，從而得到人體上肢運動過程中的運動信息，并且從機對藍牙傳送實施數(shù)據(jù)[14]。

圖6 主機的運行邏輯

在兩幀發(fā)送完整加速度計和陀螺儀數(shù)據(jù)之后主機接受從機發(fā)送的數(shù)據(jù)，利用串口將數(shù)據(jù)到上位機中發(fā)送，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時收集，并且保存數(shù)據(jù)，直到上位機實現(xiàn)停止命令的發(fā)送，這個時候的從機和主機都會進入到待機狀態(tài)。圖7為從機運行過程中的邏輯。

圖7 從機運行邏輯圖

3.3 上肢運動姿態(tài)的數(shù)據(jù)收集

在上肢運動，上肢在豎直軸、水平軸和縱軸3個方向都會具有加速度，利用SMP軟件編程將加速度值轉(zhuǎn)換成為角度信息，這個時候就能夠收集上肢空間中俯仰角、橫滾角和航偏角的信息。在人體運動的時候因為運動頻率和幅度都會出現(xiàn)不同的變化，所以這3個方向具有一定的差別，從而就要實現(xiàn)人體建模，圖8為人體的模型。

在進行數(shù)據(jù)收集的過程中，要在上臂相同位置中佩戴收集儀器，之后將收集的數(shù)據(jù)根據(jù)相同的模式實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理，為了能夠有效提高收集數(shù)據(jù)精準性，要想避免數(shù)據(jù)在收集過程中收集上肢觸碰的物體，從而產(chǎn)生較大的加速度，圖9為數(shù)據(jù)的收集界面。從機將收集的加速度和陀螺儀數(shù)據(jù)使用藍牙方式對主機進行發(fā)送，主機在接收到數(shù)據(jù)之后利用串口發(fā)送計算機端數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理[15]。

圖8 人體的模型

圖9 數(shù)據(jù)的收集界面

4 系統(tǒng)的調(diào)試和結(jié)果分析

4.1 系統(tǒng)的調(diào)試

在創(chuàng)建系統(tǒng)硬件和軟件之后，就要設計調(diào)試方案測試系統(tǒng)整體的功能，本文研究系統(tǒng)主要包括硬件及軟件的代碼，其在調(diào)試過程中具有多種方法，并且也能夠使用多種工具。通過系統(tǒng)局部及整體調(diào)試，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中存在的漏洞并且完善。

在調(diào)試硬件過程中，首先創(chuàng)建具有VGA顯示器及SDRAM工程，使其能夠成為顯示器緩存，之后在顯示器中顯示，表示能夠?qū)D像顯示出來。在調(diào)試圖像收集、存儲和顯示之后，表示硬件系統(tǒng)中的各個模塊都能夠正常的工作。

在本文系統(tǒng)中，軟件的調(diào)試主要是利用編程實現(xiàn)驗證，其主要目的就是查看數(shù)據(jù)是否能夠正常的讀取，從而保證后續(xù)的處理精準度。對圖片進行水平掃描，輸出灰度256色，設置最大的高度及寬度都為112，輸出的類型為C語言，將圖像信息文件實現(xiàn)編程測試，對數(shù)據(jù)正確性進行測試。由于圖像處理過程中具有多種算法，所以就要使用大量測試樣本實現(xiàn)對比分析算法，通過對比驗證之后，在Nios平臺中實現(xiàn)。在完成每部操作處理之后，對函數(shù)進行調(diào)用，以此在顯示屏中顯示處理的結(jié)果，從而對實時處理結(jié)果進行查看[16]。

在調(diào)試硬件及軟件之后創(chuàng)建系統(tǒng)整體輸入，詳見圖10。

圖10 系統(tǒng)的整體實物

4.2 系統(tǒng)的測試

通過系統(tǒng)調(diào)試之后，系統(tǒng)攝像頭能夠?qū)崟r的實現(xiàn)目標圖像的收集，并且在顯示器中顯示收集的圖像[17]。在運行之后，系統(tǒng)模塊運行正常，沒有其他異?，F(xiàn)象，表示系統(tǒng)設計正確。

5 結(jié)束語

文中實現(xiàn)了基于藍牙4.0的人體上肢運動姿態(tài)收集及識別系統(tǒng)的設計，能夠利用姿態(tài)檢測單元得到人體上肢運動姿態(tài)參數(shù)[18]，之后利用人體上肢運動姿態(tài)系統(tǒng)得到運動角度及位置，表示人體上肢運動姿態(tài)變化的定量化描述。