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辅助虚拟现实数据手套及电刺激力触觉增强反馈电路系统设计.docx
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辅助虚拟现实数据手套及电刺激力触觉增强反馈电路系统设计.docx
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手势姿态识别是虚拟现实(Virtual Reality,VR)领域中非常关键的一种交互
方式。不同的实现方式和设备都会使用户得到不同的体验。近年来,随着 VR 设
备受欢迎度的提高和人机交互(Human-Computer Interaction,HCI)
[1]
科学的不
断发展,手势交互成为最符合人们习惯的交互方式。但手势交互研究相较听觉、
视觉的交互方式还有较大的差距
[2]
,这主要是由人手的灵巧性、复杂的皮肤形状
和传感器的复杂性造成的。
目前手势姿态识别的方式还分为基于视觉和非视觉两种
[3,4]
。基于视觉的数
据采集方式主要是采用摄像头对手部动作进行捕捉,目前比较常见的动作捕捉
设备主要有微软公司的 Kinect
[5]
、索尼公司的 PS move 以及 Leap 公司的 Leap
motion
[6]
和上海理工大学黄东方的基于改进 ND-DTW 算法的动态手势识别
[7]
,这
些均为基于图像处理的方式,对肢体动作的识别较为准确。但上述方法对检测
细小位置的手指运动有一定难度,当识别物体的运动速度过快时会出现图像丢
帧的问题。另外,国内的手势交互方式主要集中在如何实现手指姿态的判别上,
尚未出现功能性电刺激手势交互设备。秦欢欢等人设计了采用双手力触觉反馈
的人机交互系统
[8]
。该系统中,双手的位置跟踪精度达到 0.8 mm 并可以给手提
供 20 N 和 0.4 N·m 的力触觉反馈。但该设备尺寸较大不利于个人用户使用,且
存在不便移动的缺点。在力触觉反馈方面,国外有 CyberGlove 公司使用磁流变
液智能材料构建的力反馈数据手套
[9]
,该系统在设计尺寸上比东南大学的小很
多,但是在设备重量上依旧没有得到很好地改善。
相比基于视觉识别的方式,本文设计使用基于非视觉的数据手套采集方式
不会出现上述识别精度有偏差的现象,同时也不会出现识别物体脱离识别范围
的 情 况 。 在 进 行 力 触 觉 的 辅 助 反 馈 上 ,前 期已 经实 现通 过调 节功 能性 电刺 激
(Functional Electrical Stimulation,FES)产生的刺激脉冲信号强度来控制不同
的手部力量
[10,11,12,13]
。本文中使用该设备来解决力触觉反馈的问题,不仅可以使
VR 设备完成手 势识别,还能通过功能性 电刺激腕带完成虚 拟现实中的力触觉
增强反馈。
1 系统 与方 法
1.1 原型系统整体 设 计
针对 VR 使用者开发的手势交互识别系统,一套辅助虚拟现实数据手套及
电刺激力触觉增强反馈系统需要解决以下问题:(1)使用者双手位置和姿态的精
确获取跟踪。系统需要判断跟踪使用者的三维空间位置和手部姿态,使用无线
连接的方式增大系统使用空间的自由度,同时不降低使用者在使用过程中的束
缚;(2)双手力反馈的实现。当使用者在 VR 体验中手部触碰到虚拟物体时,能通
过功能性电刺激的方式控制手部力量来实现力触觉反馈,让使用者感知到物体。
同时该装置可以为使用者提供不同强度的刺激来达到不同力度的反馈。
系统的整体设计结构框图如图 1 所示,包括一个数据手套、一个 FES 腕带
和数据收发与显示设备。其中手套具有手部运动及姿态数据采集功能,腕带使
用 FES 作为 VR 的力触觉信息反馈。数据手套主要由弯曲度传感器、九轴运
动姿态传感器、STM32 主控模块和蓝牙模块组成。数据收发与显示设备主要
用于三维图像的处理以及对接收到的数据进行识别,该部分可以判断人手对物
体触摸状态信息并将反馈数据通过无线连接(Wireless Fidelity,WiFi)传输至电
刺激腕带,产生不同强度的 FES 刺激脉冲,从而实现虚拟现实中的力触觉增强
反馈。
图 1
图 1 系统整体设计结构框图
Figure 1. Overall design structure of the system
1.2 硬件电路设计
手势姿态数据采集部分由 STM32 主控制器、5 路弯曲度传感器、蓝牙模
块和九轴运动姿态传感器组成。其中 STM32 主控制器主要负责弯曲度传感器
数据、九轴运动姿态传感器数据的采集处理以及对蓝牙模块的控制。如图 2(a)
所示,利用 5 路的弯曲度传感,同时将传感器采用嵌入的方式包裹在手套的每根
手指上,该种设计可以使传感器更贴合手指减少测量误差。采用的弯曲度传感
器尺寸为每根长 115 mm,宽 5 mm,如图 2(c)所示。最终把这些传感器嵌入在棉
质的手套上固定如图 2(b)所示。弯曲度传感器是由涂在柔性塑料基板上的大量
电阻碳元素组成,制作成本较低,具有较长的机械性耐久性能(>1 000 000 次),无
移动或机械磨损的部件。当基板弯曲时,弯曲传感器根据弯曲程度按一定比例
产生电阻输出,笔直状态下的电阻约为 10 kΩ,最大弯曲的电阻可到达 125 kΩ。
图 2
图 2 手套设计与实物图
(a)手套内部设计布局 (b)棉质手套外观 (c)弯曲度传感器尺寸
Figure 2. Glove design and physical image
(a) Glove interior layout (b) Cotton glove exterior (c) Flex sensor size
由于弯曲度传感采集手指曲度的信息是模拟信号,因此需要利用 STM32 内
置模拟-数字转换器(Analog to Digital Converter,ADC)将采集的弯曲度模拟信
号转换成数字信号(Digital Signal)进行处理。同时,为了使传感器输出电阻变化
和输出电压变化之间成线性关系
[14]
,本文采用如图 3 的电路设计
[15]
。
图 3
图 3 弯曲度传感器电路图
Figure 3. Diagram of flex sensor circuit
主控微处理器采用 STM32F103RBT6 作为核心处理器芯片,它主要负责对
系统外部模块的控制和数据获取。为了减少系统硬件占用空间的资源并最大化
减轻硬件重量,该部分 只保留有用部分,去 除无用的外设电路,最终主控设备 重
量控制在 250 g 以内。该硬件系统主要包含 STM32F103 的微处理器主控芯片、
复位电路、晶振电路、串行调试(Serial Wire Debug,SWD)程序下载接口以及
所有用到的通用输入/输出口(General Purpose Input Output,GPIO),以方便接
入蓝牙模块来完成数据的上传和九轴运动传感器采集手部空间数据,进而实现
特征提取和手势识别。
功 能 性电 刺 激 腕 带 包 含 一 个 主 控制 器 STM32F103(ST Microelectronics
Inc.) 、 WiFi 转 通 用 异 步 收 发 传 输 器 (Universal Asynchronous Receiver
Transmitter,USRT)模块、刺激电路驱动级、恒流 H 型桥和多路复用开关电路。
其 中 微 控 制 单 元 (Microcontroller Unit,MCU) 通 过 WiFi 转 UART 模 块
USRC322(济南有人物联网技术有限公司)读取控制终端发送的刺激参数数据;
然后利用内置数字-模拟转换器产生刺激参数对应的脉冲信号并送至刺激电路
驱动级;然后经过 MCU 控制的多路复用开关电路,将刺激脉冲分别送至对应的
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