基于FPGA模块的体感控制系统设计.pdf

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1、2015年12月机械设计与制造工程DeC．2015第44卷第12期MachineDesignandManufacturingEngineeringVo1．44No．12DOI：10．3969／j．issn．2095—509X．2015．12．012基于FPGA模块的体感控制系统设计张栋(宝鸡文理学院体育系，陕西宝鸡721013)摘要：随着计算机技术的发展，体感控制系统逐渐成为研究的热点。为了提高其应用效果，设计了体感控制系统的整体方案，系统包括信息采集单元和显示控制单元两部分，通过ADXL345加速度传感器和Kinect体感设备完成人体

2、信息采集。传感器采集数据信息之后，对数据进行融合处理，FPGA模块对数据的采集过程进行控制，最后通过无线网络将信息传输到主控计算机。对系统应用进行测试，结果表明：该系统可以精确采集人体信息。关键词：加速度传感器；体感控制；数据融合中图分类号：TP241文献标志码：A文章编号：2095—509X(2015)12—0044—03当前，体感技术作为一种人机交互的新技术成修正，修正之后的数据传输到电脑，电脑发出控制为研究热点，该技术具备自然性和直观性的特点。指令至FPGA控制器，对系统进行精准控制。基于FPGA(fieldprogrammabl

3、egatearray)技术为控制系FPGA的体感控制系统逻辑框图如图1所示。统的设计创新提供了相应的技术手段。FPGA技LabVIEW人工输入命术的最大特点就是研发时间短并且可以重复利用，令／Kinect体感控制用户采用硬件描述语言编写好程序后，由EDA(e．1ectronicdesignautomation)工具将其转化成BitS．tream文件，将编写的程序下载到FPGA中就可以实现系统功能。修改系统功能时，只需通过相关配置处理器重新对FPGA进行再配置即可，可满足模块化的控制需求。图1基于FPGA的体感系统控制逻辑框图在体感控制系

4、统的研究中，Kinect传感器成为研究热点。FernandoZuher等采用Kinect传感器2系统硬件选择研发了可对人体全身关节进行识别的类人机器人；该系统主要包括FPGA控制器、加速度传感器MyagmarbayarNergui等¨应用Kinect传感器设计及电源模块、计算机及体感设备。主控制器采用的了从侧面检测人体动作并进行跟随的机器人系统；FPGA型号为EPC2C8208。钱鹤庆应用Kinect传感器和DTW算法实现了加速度传感器采用ADXL345，它可以测量动虚拟地球仪的设计；韩峰等通过Kinect传感器态加速度、静止加速度，本

5、设计应用其测量静止加和RRT算法对机械臂进行了路径规划。本文主要速度的功能采集倾斜角度数据，从而发出控制指应用FPGA模块和Kinect传感器对体感控制系统令。本文采用标准100kHz通信。利用FPGA从进行设计。ADXL345读取数据，FPGA分配出一个输出引脚输出时钟信号，再分配出一个输入输出引脚作为与1系统设计方案ADXL345交换数据的引脚。如果Pin12(ALTAD—本文设计的基于FPGA模块的体感控制系统DRESS)接到高电平则选ADXI_345的地址OxlD，包括数据采集及显示控制两部分。数据采集单元写入时地址是Ox3A，

6、读取时地址是0x3B；如果Pin主要是对人体的运动信息进行采集，并对数据进行12(ALTADDRESS)接到GND，则选ADXL345的备收稿日期：2015—10—09作者简介：张栋(1983一)，男，陕西宝鸡人，宝鸡文理学院讲师，硕士，主要研究方向为体育教学与训练。·44·2015年第l2期张栋：基于FPGA模块的体感控制系统设计用地址0x53，写人地址是0xA6，读取地址是0xA7。迟、精度及硬件要求也存在差别。重力加速度和磁采用RT9161稳压芯片，为ADXL345加速度传感通数据融合过程中不需要进行积分运算，因此不会器模块提供3

7、．3V电压。本研究中的电源模块采积累漂移误差，保证了长时间使用过程中的可靠稳用IS273M。定性。但是，和角速度数据融合运算相比，重力加该人体控制系统采用Kinect传感器。Kineet速度和磁通数据融合过程比较复杂，并且容易受到的核心技术是骨架追踪技术，应用该技术可以使外界磁场和运动加速度的干扰。角速度数据受到Kinect更好地捕捉人体动作信息，识别人的身份，的外界干扰较少，且融合算法十分简单，但是在融该技术主要采用红外线传感器通过黑白光谱的方合过程中会出现漂移误差，并且该误差会随着积分式实现识别环境内容。本系统中Kinect传感器的

8、运算而不断积累。以往动作捕捉多采用计算机进主要作用是获得深度图像数据及RGB数据，实时行数据融合，其优点是可将3类数据同时处理，且对人体骨骼进行追踪，实现对人体的控制。动作响应延迟时间短，但增加了动作捕捉的