0 引言

    近年來，多發(fā)的自然災(zāi)害、各種突發(fā)事件以及由生化病毒、輻射性物質(zhì)等帶來的恐怖影響威脅著人類的安全。雖然人類對各種災(zāi)難的警覺和反應(yīng)能力有所提高, 但救援工作仍然面臨著環(huán)境的復(fù)雜性和危險性^[1]。因此，救援人員在自身安全得不到保證的情況下很難進入現(xiàn)場開展救援工作，而救援機器人可以替代人類在危險的環(huán)境中完成偵察、作業(yè)等任務(wù)^[2]。本文開發(fā)了一套可用于搜救的災(zāi)難救急機器人系統(tǒng)，為現(xiàn)代社會突發(fā)事件的處置或惡劣環(huán)境的作業(yè)提供了一種新型可靠的解決方案，可以滿足輕量級任務(wù)的使用。

1 系統(tǒng)工作原理

1.1 系統(tǒng)概述

    以Intel Atom EPCM-505C開發(fā)平臺為核心，借助E645C處理器，F(xiàn)PGA以及Intel IPP、OpenMP、OpenNI、OpenCV等開發(fā)工具完成了該系統(tǒng)的搭建。本系統(tǒng)采用服務(wù)器—客戶端架構(gòu)模式?？蛻舳似脚_裝于遙控小車上，負責(zé)采集、傳回現(xiàn)場視頻，并在客戶端的屏幕上顯示小車周遭場景。位于服務(wù)器端的用戶根據(jù)傳回的視頻控制小車躲避障礙物進入危險區(qū)域后，首先通過體態(tài)傳感器獲取人體手臂的運動姿態(tài)并實時傳輸給客戶端平臺，然后由平臺CPU通過PCIe接口將捕獲的數(shù)據(jù)傳至FPGA，進而控制仿生機械臂的運動。

1.2 系統(tǒng)框架

    系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。其中，客戶端包括基于以Intel Atom E645C處理器為核心的嵌入式系統(tǒng)、裝載在遙控車上的機械臂以及電源系統(tǒng)，并外擴了攝像頭。服務(wù)器端包括采集用戶信息的體態(tài)傳感器及視頻顯示終端。

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計

2.1 仿生機械臂的控制

    仿生機械手臂有5個自由度，分別由5個舵機構(gòu)成。一號、二號、三號舵機分別負責(zé)機械臂左右、前后和上下的擺動，四號舵機負責(zé)手腕的運動，五號舵機負責(zé)手掌抓取動作的實現(xiàn)。

    舵機控制線的輸入是一個脈沖寬度調(diào)制(Pulse Width Modulation，PWM)信號，脈沖信號的周期為20 ms^[3]。我們利用調(diào)制占空比來控制舵機的位置。輸出的轉(zhuǎn)動角度和脈沖寬度的關(guān)系式為^[4]：α=90(t-0.5)。式中，α為舵機的輸出轉(zhuǎn)角；t為脈沖寬度，其定義域為0.5≤t≤2.5。因此，可通過編程在FPGA的輸出端口得到需要的脈沖信號。

2.2 光耦隔離放大電路

    在該系統(tǒng)的電路設(shè)計中，在機械臂驅(qū)動前增加了高速光電耦合模塊，并且在電源信號輸入光耦前加入了電流負反饋放大電路，如圖2所示。由于光電耦合器的輸入輸出之間互相隔離，其具有良好的電絕緣能力和抗干擾能力^[5]。PWM信號經(jīng)過光耦隔離后，再輸入機械臂的控制線，能夠排除系統(tǒng)的潛在干擾。

2.3 FPGA控制機械臂的流程圖

    系統(tǒng)通過FPGA產(chǎn)生信號來控制機械臂運動，其流程如圖3所示。

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計

3.1 體態(tài)數(shù)據(jù)采集核心算法

3.1.1 骨骼坐標(biāo)的采集與濾波

    用戶骨骼位置主要是通過捕獲右手手腕、右手肘關(guān)節(jié)及右肩關(guān)節(jié)的三維坐標(biāo)來獲取的。

    程序初始化完成之后，OpenNI開始檢測當(dāng)前可視區(qū)域是否存在用戶。區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)用戶后，用戶會被體態(tài)傳感器一直跟蹤。隨后，OpenNI開始檢測用戶是否做出“校驗”姿勢。所謂的“校驗”姿勢，即用戶雙手舉過頭，作投降狀。當(dāng)用戶做出“校驗”動作并且被OpenNI成功檢測出來后，生產(chǎn)鏈路開始工作， OpenNI開始捕獲用戶的骨骼信息。

3.1.2 手臂移動角度的采集與濾波

    通過上述算法，得到了所需要的骨骼坐標(biāo)。用戶手臂擺動時，其骨骼坐標(biāo)也會隨之變化，將這些變化的坐標(biāo)轉(zhuǎn)化成各關(guān)節(jié)的角度變化。

    用戶擺動手臂的動作，可以分解為左右、前后、上下3個方向的運動。手臂的左右擺動由右手肩關(guān)節(jié)與腕關(guān)節(jié)的三維坐標(biāo)獲取得到，如圖4中(a)所示。胳膊的前后變動主要反映到肘關(guān)節(jié)坐標(biāo)的變動，如圖4中(b)所示。小臂的前后擺動主要反映到腕關(guān)節(jié)相對肘關(guān)節(jié)的坐標(biāo)的變化^[6]，如圖4中(c)所示。

3.1.3 手掌張合檢測算法

    由于體態(tài)傳感器無法直接獲取手指的坐標(biāo)，通過下面的算法來捕獲手掌的張合：

    （1）通過OpenNI得到用戶的深度資料圖，然后用平滑算法將深度圖二值化為灰度圖，并根據(jù)最小的Z值（即指尖的位置）得到手掌區(qū)域部分。

    （2）將手掌部分的灰度圖轉(zhuǎn)化成2D矩陣的點集合。通過算法篩選出位于指尖和掌心的點，并以此判斷手掌的張合情況。如圖5(a)所示，手掌張開時可檢測到指尖點和掌心點。而當(dāng)手掌握合的時候，只能捕獲到掌心點，如圖5(b)所示。

3.2 視頻的采集與傳輸算法

    本系統(tǒng)的視頻傳輸采用的是實時傳輸協(xié)議（Real-time Transport Protocol，RTP），利用該協(xié)議能有效解決TCP傳輸速度慢和UDP數(shù)據(jù)丟失的問題^[7]。

    通過OpenCV獲取攝像頭的視頻流，為了給體態(tài)信息提取騰出更多CPU空間，我們沒有對視頻進行壓縮，而是通過直接截取視頻流里的一幀圖片來進行傳輸。由于系統(tǒng)對視頻清晰度要求不高，我們將行位置和行包含的像素點一起打包，采用隔行傳輸?shù)乃惴?，先傳奇?shù)像素行，再傳偶數(shù)像素行，循環(huán)交替。RTP的傳輸速率很高，隔行傳輸可以明顯提高效率且不影響視頻的實時顯示。

3.3 系統(tǒng)軟件流程

    系統(tǒng)軟件流程可以分為以下兩個部分：仿生機械手臂控制流程和視頻采集傳輸流程，如圖6示。

4 測試結(jié)果

    按照系統(tǒng)工作流程，對系統(tǒng)進行測試。測試過程分為以下3個部分：

    （1）遠程視頻傳輸與接收測試

    程序開始，軟件界面下面的提示欄出現(xiàn)“Waiting For Connection”的消息，幾秒鐘后又出現(xiàn)“Connection Success”。接著，遠程服務(wù)器軟件界面的視頻顯示窗口出現(xiàn)遙控小車上的攝像頭拍攝到的畫面。如圖7所示，說明本次測試成功。

    （2）體態(tài)傳感器用戶識別測試

    當(dāng)視頻傳輸開始的時候，軟件界面下方的信息提示欄出現(xiàn)了如下的信息：“Please Hand Up Both Your Hands And Wait For Detection”。隨后，測試者舉雙手過頭，信息欄馬上提示“Identification Success, The Program is Capturing data”。同時，軟件界面上開始顯示5路舵機角度變化的數(shù)據(jù)，說明體態(tài)傳感器用戶識別測試成功。

    （3）用戶控制機械手臂的動作測試

    測試(2)成功后，我們分析了用戶控制機械臂運動的工作情況。采用體型各異的5個人對機械臂各關(guān)節(jié)的運動進行測試，轉(zhuǎn)動角度分別設(shè)為-80°、-50°、30°和90°。每人對每個關(guān)節(jié)的每個角度測試6組數(shù)據(jù)，即每個舵機測試120次，如表1所示。分析下表可知，運動角度變化越大，識別的成功率越高。手掌張合檢測在小角度時成功率略低，而其他各關(guān)節(jié)的識別率都高于90％，具有較高的成功率，符合控制要求。

5 結(jié)論

    本文引入體態(tài)控制技術(shù)及遠程視頻監(jiān)控技術(shù)，設(shè)計了仿生機械臂遠程實時控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以模擬完成大多數(shù)人體手臂的基本動作，并且無線視頻傳輸與接收的實時性良好。因此，人體手臂無需穿戴任何傳感器即可直接進行遠程控制。該系統(tǒng)為人機交互在抗災(zāi)搶險領(lǐng)域的運用提供了新思路。

    測試結(jié)果表明，本系統(tǒng)運行穩(wěn)定，實時性較好，且具有良好的操控性能，能夠很好地完成輕量級的任務(wù)。為現(xiàn)代社會突發(fā)事件的處置或惡劣環(huán)境下的作業(yè)提供了一種新型可靠的解決方案，在國防和民用中都有廣泛的用途，應(yīng)用前景良好。

參考文獻

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