基于9軸傳感器的無(wú)線穿戴式體感交互設(shè)備

王輝堂

（廈門(mén)信通慧安科技有限公司，福建 廈門(mén) 361026）

基于9軸傳感器的無(wú)線穿戴式體感交互設(shè)備

王輝堂

（廈門(mén)信通慧安科技有限公司，福建 廈門(mén) 361026）

針對(duì)當(dāng)前VR/AR領(lǐng)域體感交互設(shè)備成本高、使用繁瑣等問(wèn)題，文章提出了一種低成本、簡(jiǎn)易輕便的體感交互方案。方案硬件設(shè)計(jì)基于BLE和9軸傳感器，軟件上采用AHRS結(jié)合動(dòng)作識(shí)別算法。只需要佩戴3個(gè)穿戴設(shè)備即可實(shí)現(xiàn)人體手部和全身動(dòng)作的識(shí)別。

9軸傳感器；BLE；AHRS；動(dòng)作識(shí)別

近年來(lái)隨著虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的快速興起，作為VR和AR的核心技術(shù)之一，體感交互技術(shù)近年來(lái)受到業(yè)界的廣泛關(guān)注。體感交互技術(shù)可以讓用戶(hù)用手勢(shì)和身體語(yǔ)言與計(jì)算機(jī)進(jìn)行互動(dòng)，打破了鼠標(biāo)、手柄等傳統(tǒng)外設(shè)對(duì)人們身體的束縛，讓用戶(hù)能夠更加自然地和虛擬世界打交道。體感交互已經(jīng)成為VR/AR人機(jī)交互中最重要的手段。

然而當(dāng)前主流的體感設(shè)備如微軟的Kinect，HTC VIVE等都是基于家用主機(jī)或PC平臺(tái)設(shè)計(jì)的，雖然在功能性和性能指標(biāo)上表現(xiàn)突出，但由于成本高且對(duì)硬件性能、功耗、使用環(huán)境的要求較高，不適用于手機(jī)、平板等側(cè)重簡(jiǎn)易和便攜的平臺(tái)。因此對(duì)VR/AR技術(shù)的普及產(chǎn)生了一定的不利影響。本文提出了一種基于BLE（藍(lán)牙4.0）的無(wú)線體感設(shè)備，它采用9軸傳感器結(jié)合AHRS算法作為動(dòng)作識(shí)別的基礎(chǔ)，具有動(dòng)作識(shí)別率高、輕巧便攜、超低成本等優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)支持手機(jī)、平板、電視等多種平臺(tái)，有利于體感交互技術(shù)在特定需求下的進(jìn)一步推廣。

1 基本原理

1.1 AHRS姿態(tài)解算原理

航姿參考系統(tǒng)（Attitude and Heading Reference System，AHRS）最早用于為飛機(jī)等飛行器上，用于提供可靠的航姿和航向測(cè)算。這類(lèi)系統(tǒng)通常包括3種主要的傳感器，陀螺儀、加速度計(jì)、地磁計(jì)。在飛行過(guò)程中，通過(guò)對(duì)3種傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行持續(xù)不斷的采集，獲得飛行器的加速度、角速度、地磁感應(yīng)強(qiáng)度等。以這些傳感數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合四元數(shù)、卡爾曼濾波算法，經(jīng)過(guò)一系列的計(jì)算可以獲得飛行器的姿態(tài)和航向。

隨著微機(jī)電系統(tǒng)（Micro Electro Mechanical System，MEMS）的快速發(fā)展，近年來(lái)已有成熟的MEMS計(jì)術(shù)可以將陀螺儀、加速度計(jì)、地磁計(jì)3種傳感器集成在同一片芯片上，如美國(guó)InvenSense公司推出的MPU9250，因這3個(gè)參數(shù)在空間中各有3個(gè)維度（X，Y，Z）,因此該類(lèi)芯片也被稱(chēng)為9軸運(yùn)動(dòng)傳感器。

AHRS技術(shù)的應(yīng)用范圍不限于飛行器，在船只、車(chē)輛、平衡車(chē)、機(jī)器人等物體的運(yùn)動(dòng)控制中都能發(fā)揮重要作用。在本設(shè)計(jì)中采用AHRS技術(shù)解算出人體的實(shí)時(shí)姿態(tài)，在此基礎(chǔ)上結(jié)合其他算法實(shí)現(xiàn)對(duì)手勢(shì)和全身動(dòng)作的識(shí)別。

1.2 BLE無(wú)線傳輸

低功耗藍(lán)牙（Bluetooth of Low Energy，BLE）技術(shù)是藍(lán)牙的4.0版本，它是一種低成本、短距離、可互操作的魯棒性無(wú)線技術(shù)，工作在免許可的2.4 GHz ISM射頻頻段。它從一開(kāi)始就設(shè)計(jì)為超低功耗（Ultra Low Power Dissipation，ULP）無(wú)線技術(shù)，目前在手機(jī)和可穿戴設(shè)備中使用廣泛。

藍(lán)牙技術(shù)成熟且在手機(jī)、平板上應(yīng)用廣泛，本設(shè)計(jì)中的穿戴設(shè)備采用BLE無(wú)線技術(shù)，不但可以簡(jiǎn)便地和手機(jī)、平板、電視實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交互，還可使設(shè)備的整體功耗大幅降低，實(shí)現(xiàn)較長(zhǎng)的待機(jī)時(shí)間。BLE協(xié)議支持多對(duì)一連接，即一臺(tái)手機(jī)可以同時(shí)連接多個(gè)BLE設(shè)備，這個(gè)特性也是本設(shè)計(jì)中需要的。

2 方案設(shè)計(jì)

2.1 系統(tǒng)構(gòu)成

本設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的體感交互方案由3部分組成：體感戒指、體感腰扣、顯示終端。

體感戒指：佩戴于手指，兩手各一。用于捕捉人體手部動(dòng)作，包括手臂和手指多個(gè)方向的平移、翻轉(zhuǎn)及其組合而成復(fù)雜動(dòng)作。

體感腰扣：佩戴于腰間，用于捕捉人體全身性的移動(dòng)（前后左右移動(dòng)、跑、跳、蹲等）。

顯示終端：手機(jī)、平板或電視，用于運(yùn)行游戲或交互界面。

在用戶(hù)使用這套設(shè)備的過(guò)程中，體感戒指和腰扣不斷采集相關(guān)部位的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，通過(guò)BLE無(wú)線傳送至顯示終端，終端運(yùn)行相關(guān)算法進(jìn)行動(dòng)作識(shí)別解算出人體的動(dòng)作，再根據(jù)人體的動(dòng)作顯示相應(yīng)的交互內(nèi)容，如使游戲人物移動(dòng)等。

2.2 方案選型

基于產(chǎn)品對(duì)動(dòng)作識(shí)別的需求，傳感器我們采用了Invensense公司生產(chǎn)的MPU9250,該芯片在3×3×1 mm3的封裝中融合了3軸加速度、3軸陀螺儀、3軸磁力計(jì)及1個(gè)DMP（數(shù)字運(yùn)動(dòng)處理器），高集成度的設(shè)計(jì)保證了高性能和低功耗的有機(jī)結(jié)合，同時(shí)降低節(jié)硬件和軟件的開(kāi)發(fā)成本。MPU9250輸出的加速度計(jì)、陀螺儀、磁力計(jì)數(shù)據(jù)精度分別為16位，16位，6位，可編程量程范圍，同時(shí)帶有業(yè)界領(lǐng)先的可編程數(shù)字濾波器，支持I2C和SPI接口。

因可穿戴產(chǎn)品的體積小電池容量小，該類(lèi)產(chǎn)品的核心設(shè)計(jì)需求是低功耗。基于此需求，藍(lán)牙芯片我們選用了DIALOG公司生產(chǎn)的DA14580，DA14580 是當(dāng)前業(yè)內(nèi)體積最小、功耗最低、集成度最高的藍(lán)牙芯片，內(nèi)嵌 16 MHz 32位ARM Cortex M0? 處理器，32 kB OTP 42 kB SRAM,84 kB ROM；具備硬件正交解碼能力；發(fā)射功率0 dBm，接收機(jī)靈敏度為-93 dBm。這款芯片最大的特點(diǎn)是超低功耗，相比于其他藍(lán)牙芯片動(dòng)輒十幾mA的發(fā)射電流，DA14580的發(fā)射電流只有5 mA，休眠狀態(tài)下整體功耗只有2 μA。

因設(shè)備內(nèi)部空間較小，電池選用40 mah的鋰電池。因鋰電池的保護(hù)板會(huì)占用額外空間增加產(chǎn)品高度，在本設(shè)計(jì)中不采用帶保護(hù)板的鋰電池，而是將保護(hù)芯片和充電芯片一起設(shè)計(jì)在主板的PCB中。

2.3 硬件設(shè)計(jì)

傳感器部分的電路是以MPU9250為核心設(shè)計(jì)的。該模塊采用3.3 V供電。考慮到數(shù)據(jù)傳輸量較大，MPU9250和MCU之間采用SPI接口進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，DA14580的SPI的傳輸速率最高可達(dá)1 M bytes/S。

因藍(lán)牙芯片內(nèi)嵌的ARM COTEX-M0 具有不錯(cuò)的性能，因此將其作為設(shè)備的主控MCU，一方面減少芯片數(shù)量降低功耗，同時(shí)又減小產(chǎn)品體積并降低生產(chǎn)成本。如圖1所示，DA14580的外圍電路包括2個(gè)時(shí)鐘電路、天線匹配電路、SPI接口、LED和震動(dòng)馬達(dá)控制接口等。因方案采用的是不平衡單極子天線，因此需要在射頻輸入輸出接口和藍(lán)牙天線之間連接一個(gè)巴倫匹配電路來(lái)實(shí)現(xiàn)射頻收發(fā)信號(hào)的匹配。另外需要注意的是，在加工PCB板時(shí)，天線部分的電路應(yīng)設(shè)計(jì)為50 Ω的阻抗匹配。

2.4 軟件設(shè)計(jì)

軟件的設(shè)計(jì)包含設(shè)備端程序和上位機(jī)程序（以手機(jī)為例），如圖2所示。

圖1 MCU及藍(lán)牙電路

圖2 軟件工作流程

設(shè)備端程序在開(kāi)機(jī)后先進(jìn)行各硬件模塊的初始化，包括BLE，MPU9250等。隨后進(jìn)行傳感器校準(zhǔn)，在做磁力計(jì)校準(zhǔn)時(shí)，需要設(shè)備進(jìn)行空間畫(huà)“8”字形的操作，使設(shè)備充分測(cè)量出所處空間中各個(gè)方向的磁場(chǎng)強(qiáng)度以定位出準(zhǔn)確的世界坐標(biāo)系方向。校準(zhǔn)完成后，在整個(gè)使用過(guò)程中MCU不斷讀取得MPU9250采集到的傳感器數(shù)據(jù)（加速度、角速度、磁場(chǎng)強(qiáng)度），并通過(guò)BLE持續(xù)發(fā)往手機(jī)。

手機(jī)端程序通過(guò)BLE接收到原始數(shù)據(jù)后，首先使用四階FIR濾波算法濾除高頻雜波。濾波后的數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)作起點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)判斷，動(dòng)作的起止點(diǎn)數(shù)據(jù)有明顯的特征（加速度或角速度變化）。起止點(diǎn)確定后，將起點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)作為一幀。我們用AHRS算法先計(jì)算該幀數(shù)據(jù)持續(xù)期間對(duì)應(yīng)的設(shè)備姿態(tài)，同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)幀進(jìn)行特征提取，然后依據(jù)特征比較進(jìn)行動(dòng)作識(shí)別。獲得用戶(hù)的動(dòng)作后，提交給上層邏輯進(jìn)行相應(yīng)的邏輯控制，如控制游戲角色移動(dòng)等。

3 結(jié)語(yǔ)

本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種無(wú)線體感交互方案，該方案以BLE作為無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸方式，以9軸傳感器為基礎(chǔ)，結(jié)合AHRS等算法為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)人體動(dòng)作識(shí)別。實(shí)現(xiàn)了一種輕便易用、低成本、平臺(tái)兼容性好的體感交互方案。在實(shí)際測(cè)試中，動(dòng)作識(shí)別率約85%。在后續(xù)進(jìn)一步的研究中，將結(jié)合模式識(shí)別的相關(guān)算法進(jìn)一步提高動(dòng)作識(shí)別率。

[1]孫章國(guó).基于ARM的航姿參考系統(tǒng)研究[D].上海：上海交通大學(xué)，2010.

[2]胡成全.基于MEMS六軸傳感器的上肢運(yùn)動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)[J].大連理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2017（1）：92-98.

[2]肖茜.一種基于MEMS 慣性傳感器的手勢(shì)識(shí)別方法[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2013（5）：611-615.

Research on wireless wearable somatosensory interaction device base on 9-axis motion sensor

Wang Huitang
（Xiamen Xintong Huian Technology Co., Ltd., Xiamen 361026, China）

In view of the problems of high cost and tedious usage of the VR/AR somatosensory interaction device, a low cost and lightweight somatosensory interaction scheme is proposed in this paper.The hardware design is based on BLE and 9-axis sensors, combination of AHRS and movements recognition algorithm is adopted in software. Only wear 3 wearable devices, you can achieve manual hand and body movements identi fi ed.

9-axis sensor; BLE; AHRS; movements recognition

王輝堂（1981— ），男，福建廈門(mén)。