(哈爾濱工程大學(xué) 信息與通信工程學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150001)

隨著時(shí)代發(fā)展、技術(shù)革新,對(duì)無(wú)人機(jī)與人的交互領(lǐng)域也提出更高要求?？紤]到手勢(shì)具有自然性、靈活性等特點(diǎn),手勢(shì)控制[1]已經(jīng)成為無(wú)人機(jī)與人進(jìn)行信息交互的一種新的手段。目前，國(guó)內(nèi)外很多優(yōu)秀學(xué)者和研究員都投入極大的精力研究基于視覺(jué)的動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)[2]。因此，它也就成為了目前科研領(lǐng)域的眾熱點(diǎn)之一?？梢灶A(yù)見(jiàn),未來(lái)手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)的主要發(fā)展趨勢(shì)將是基于視覺(jué)的動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別。如今，市面上有一款廣受關(guān)注的體感控制器Leap Motion，它已被應(yīng)用于游戲、手語(yǔ)識(shí)別、虛擬應(yīng)用、計(jì)算機(jī)應(yīng)用等領(lǐng)域。

另外，將焦點(diǎn)聚焦于無(wú)人機(jī)，國(guó)內(nèi)無(wú)人機(jī)市場(chǎng)從最初的軍用領(lǐng)域[3]漸漸地?cái)U(kuò)展到消費(fèi)電子領(lǐng)域。據(jù)最新的消息顯示，在搶險(xiǎn)救災(zāi)、氣象預(yù)報(bào)、農(nóng)業(yè)、電力、消防等方面，無(wú)人機(jī)都具有很高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。而且，無(wú)人機(jī)加上機(jī)械爪能夠解決高空取物、小型物資投送等實(shí)際問(wèn)題。因此，將動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別技術(shù)與可抓取無(wú)人機(jī)相結(jié)合將具有極高的實(shí)用價(jià)值和比較廣闊的市場(chǎng)前景。

本系統(tǒng)的采用Leap Motion實(shí)現(xiàn)手勢(shì)控制無(wú)人機(jī)的飛行以及抓取功能。該系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方案也可被借鑒到其他相關(guān)的研究之中。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)對(duì)無(wú)人機(jī)飛控Pixhawk[4]和體感控制器Leap Motion進(jìn)行二次開發(fā)。通過(guò)Leap Motion雙目傳感器進(jìn)行手勢(shì)數(shù)據(jù)采集，通過(guò)PC端進(jìn)行數(shù)據(jù)處理并利用無(wú)線模塊發(fā)送數(shù)據(jù)，無(wú)人機(jī)端接收到的數(shù)據(jù)用Arduino解碼處理，輸出相應(yīng)PWM波控制飛控及機(jī)械爪[5]。系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)框圖如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)總體框圖

本系統(tǒng)劃分為3個(gè)部分，即手勢(shì)識(shí)別及顯示部分(PC端)、數(shù)據(jù)傳輸部分(NRF24L01)、飛行控制部分。

① 手勢(shì)識(shí)別部分：手勢(shì)數(shù)據(jù)的采集主要是使用了Leap Motion雙目傳感器，并且使用Python結(jié)合Leap Motion v2 SDK庫(kù)對(duì)雙目識(shí)別到的數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算處理。采用Qt編寫上位機(jī)界面，顯示手勢(shì)識(shí)別到的數(shù)據(jù)，利于用戶觀察自己的手勢(shì)狀態(tài)。同時(shí)將處理到的數(shù)據(jù)進(jìn)行自定義編碼，等待進(jìn)行發(fā)送。

② 數(shù)據(jù)傳輸部分：將上一步獲取到的編碼數(shù)據(jù)通過(guò)UART協(xié)議發(fā)送到串口中通過(guò)單片機(jī)進(jìn)行接收，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)給NRF24L01模塊進(jìn)行無(wú)線發(fā)射。同時(shí)在無(wú)人機(jī)端實(shí)時(shí)接收NRF24L01數(shù)據(jù)，將接收到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)綗o(wú)人機(jī)飛行控制部分[6]。

③ 飛行控制部分：控制端采用Arduino解碼接收到的數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，輸出PWM到Pixhawk以及機(jī)械臂，實(shí)現(xiàn)控制無(wú)人機(jī)的飛行以及機(jī)械臂的抓取。最后，通過(guò)多次測(cè)試、修改相關(guān)參數(shù)使無(wú)人機(jī)飛行平穩(wěn)，響應(yīng)迅速。

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)過(guò)程

2.1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

2.1.1 Leap Motion模塊

本系統(tǒng)采用Leap公司的Leap Motion體感控制器，它采用USB接口連接計(jì)算機(jī)，支持Windows,Linux 和Mac OS多操作系統(tǒng),可以面向C++、C#、Java、Python等語(yǔ)言進(jìn)行更高級(jí)的應(yīng)用程序開發(fā)，同時(shí)也可作為一個(gè)插件在其他平臺(tái)使用。

Leap Motion的相關(guān)參數(shù)如下。

① 最小識(shí)別動(dòng)作范圍：0.01 mm；

② 識(shí)別視角：150°；

③ 最大頻率：290 f/s。

Leap Motion遵循右手坐標(biāo)系，設(shè)備的中心被定義為坐標(biāo)的原點(diǎn)。水平平面由X軸、Z軸組成，設(shè)備的長(zhǎng)邊被定義為X軸的方向，短邊為Z軸方向。Y軸為垂直方向(正方向朝上)。

2.1.2 無(wú)線傳輸模塊

無(wú)線模塊采用NRF24L01。它是一種射頻收發(fā)器件，工作于2.4～2.5 GHz ISM頻段，并且融合了增強(qiáng)型ShockBurst技術(shù)，可通過(guò)程序配置輸出功率和通信頻道，因此非常利于二次開發(fā)。此外，它還同時(shí)具有低電壓工作、高速率、多頻點(diǎn)、超小型、低功耗、低應(yīng)用成本等優(yōu)點(diǎn)。

2.1.3 機(jī)械模塊

本系統(tǒng)機(jī)械爪使用的是含舵機(jī)的全金屬爪子。機(jī)械爪舵機(jī)由三根線控制，分別是地線、信號(hào)線和電源正極線。信號(hào)線與單片機(jī)Arduino相連，通過(guò)單片機(jī)產(chǎn)生的脈沖信號(hào)來(lái)控制機(jī)械爪的張合運(yùn)動(dòng)。因?yàn)殡姵毓╇姙?2 V，遠(yuǎn)超機(jī)械爪的供電電壓范圍，通過(guò)使用LM317穩(wěn)壓芯片來(lái)為機(jī)械爪提供7 V左右的電壓。

2.1.4 機(jī)械結(jié)構(gòu)控制流程

本系統(tǒng)機(jī)械結(jié)構(gòu)控制首先由NRF24L01將接收的手勢(shì)數(shù)據(jù)傳給Arduino，并由Arduino進(jìn)行處理，接著輸出相應(yīng)的兩路PWM脈沖信號(hào)。一路PWM脈沖信號(hào)直接控制機(jī)械爪的張合角度；另一路PWM信號(hào)傳給無(wú)人機(jī)Pixhawk飛控，控制4個(gè)電機(jī)的輸出，以此實(shí)現(xiàn)手勢(shì)數(shù)據(jù)控制無(wú)人機(jī)的飛行狀態(tài)。具體控制流程如圖2所示。

圖2 控制流程

2.2 Leap Motion視覺(jué)處理

2.2.1 Leap Motion工作原理

Leap Motion的核心部分是高幀率攝像頭、紅外LED以及紅外濾光器。自然光線通過(guò)紅外濾光器后被過(guò)濾成紅外線，在設(shè)備上方形成一個(gè)虛擬的平面光線網(wǎng)。當(dāng)手在設(shè)備上方移動(dòng)時(shí)，就會(huì)引起紅外線反射而返回手所在的位置。攝像頭進(jìn)行實(shí)時(shí)捕捉，通過(guò)雙目立體視覺(jué)原理進(jìn)行解算并生成3D數(shù)據(jù)[7]。

2.2.2 雙目立體視覺(jué)原理

雙目立體視覺(jué)是一種由兩幅圖像獲取物體三維幾何信息的測(cè)量方法。

人在輪流閉合左右眼時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)同一物體的位置發(fā)生了偏移，這種現(xiàn)象稱為視差。Leap Motion采用雙攝像頭模擬人眼，運(yùn)用立體視覺(jué)原理對(duì)物體進(jìn)行定位。它的基本原理是從兩個(gè)不同視點(diǎn)觀察同一景物。從而得到在不同視角下的感知圖像，通過(guò)三角測(cè)量法計(jì)算圖像像素間的位置偏差(視差)，來(lái)獲取物體深度信息。

2.2.3 TBD技術(shù)

Leap Motion在追蹤手勢(shì)的算法上主要采用的TBD技術(shù)。檢測(cè)前跟蹤算法(TBD)通過(guò)時(shí)間上的積累彌補(bǔ)信噪比的不足，與傳統(tǒng)檢測(cè)方法相比，能實(shí)現(xiàn)更低信噪比目標(biāo)的檢測(cè)[8]。因此，它成為弱目標(biāo)檢測(cè)的重要方法?，F(xiàn)在應(yīng)用比較廣泛的方法主要有動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法。下面是動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的模型。

設(shè)xn為待測(cè)目標(biāo)在第n周期的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)向量，對(duì)于傳感器檢測(cè)的xoy平面內(nèi)運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)，其狀態(tài)向量可以描述為

(1)

xn+1=f(xn)

(2)

將傳感器所探測(cè)區(qū)域分割為a×b個(gè)有相同邊長(zhǎng)為Δx×Δy的分辨單元。假設(shè)在n時(shí)刻，用δn=1表示目標(biāo)出現(xiàn)，用δn=0表示目標(biāo)沒(méi)有出現(xiàn)。在每個(gè)時(shí)刻n，目標(biāo)狀態(tài)集合為

x(n)={xn(i,j)},i∈1,2,…,a,j∈1,2,…,b

(3)

測(cè)量值在每個(gè)單元記錄，在時(shí)刻n記錄的總測(cè)量量是一個(gè)a×b矩陣Z(n)={zn(i,j)}。其中，zn(i,j)為在分辨單元(i,j)記錄的狀態(tài)xn(i,j)測(cè)量值，其表達(dá)式為

(4)

式中，An為目標(biāo)信號(hào)幅度;nn(i,j)為噪聲或雜波。目標(biāo)航跡可定義為從時(shí)刻1到時(shí)刻N(yùn)的一系列狀態(tài)值，公式可表示為

XN={x1,x2,…,xN}

(5)

因此，DP-TBD技術(shù)可歸結(jié)為：基于目標(biāo)狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程和給定N幀測(cè)量數(shù)據(jù){Z(1),Z(2),…,Z(N)}，通過(guò)DP-TBD算法和相應(yīng)判決準(zhǔn)則逐階段估計(jì)目標(biāo)的最優(yōu)狀態(tài)序列，從而產(chǎn)生最優(yōu)的目標(biāo)航跡[9]。

2.2.4 與傳統(tǒng)視覺(jué)處理的對(duì)比

目前，手勢(shì)跟蹤和識(shí)別采用的主流方法是計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，Leap Motion也采用此技術(shù)。當(dāng)識(shí)別目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度過(guò)快、受到大面積相似背景顏色干擾以及環(huán)境燈光明暗變化時(shí)，傳統(tǒng)的基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的手勢(shì)識(shí)別技術(shù)容易丟失跟蹤目標(biāo)。而Leap Motion利用紅外LED燈對(duì)光源進(jìn)行補(bǔ)充，能夠有效減少環(huán)境光和背景顏色的干擾，增加了手勢(shì)識(shí)別的準(zhǔn)確性。

2.3 Leap Motion的二次開發(fā)

系統(tǒng)的核心是手勢(shì)控制，而系統(tǒng)的手勢(shì)識(shí)別是通過(guò)對(duì)Leap Motion的二次開發(fā)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。通過(guò)Leap Motion獲取識(shí)別到的手勢(shì)數(shù)據(jù)，再進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理。手勢(shì)識(shí)別框圖如圖3所示。

圖3 手勢(shì)識(shí)別框圖

Leap Motion在使用過(guò)程中，會(huì)定期發(fā)送關(guān)于識(shí)別到的手的運(yùn)動(dòng)信息，每一份這樣的信息稱為一幀。通過(guò)對(duì)幀數(shù)據(jù)的處理可以得到手勢(shì)的運(yùn)動(dòng)方向，以及檢測(cè)手是否有抓取的動(dòng)作。

二次開發(fā)時(shí)采用的語(yǔ)言是Python[10]，配合官方的示例以及Leap Motion v2 SDK庫(kù)能夠比較方便地控制Leap Motion，得到有用的幀數(shù)據(jù)。首先，設(shè)置好與PC通信的端口，實(shí)例化一個(gè)控制器對(duì)象用于控制Leap Motion。然后，使能控制器，并且實(shí)例化一個(gè)幀對(duì)象用于獲取采集到的幀數(shù)據(jù)。接著就可以遍歷所獲得的數(shù)據(jù)，取出有用的手勢(shì)坐標(biāo)數(shù)據(jù)以及手動(dòng)作程度大小數(shù)據(jù)。下面給出部分關(guān)鍵代碼。

#設(shè)置發(fā)送端口

t=serial.Serial(serialCom,9600)

#實(shí)例化Controller類

controller=Leap.Controller()

controller.enable_gesture(Leap.Gesture.TYPE_SWIPE)

#實(shí)例化幀對(duì)象

frame=controller.frame()

#遍歷Leap Motion獲取的數(shù)據(jù)

for hand in frame.hands:

#獲取手勢(shì)的坐標(biāo)數(shù)據(jù)

data=hand.palm_position

翠姨的妹妹有一張，翠姨有一張，我的所有的同學(xué)，幾乎每人有一張。就連素不考究的外祖母的肩上也披著一張，只不過(guò)披的是藍(lán)色的，沒(méi)有敢用那最流行的棗紅色的就是了。因?yàn)樗偹隳昙o(jì)大了一點(diǎn)，對(duì)年輕人讓了一步。

#獲取手抓取動(dòng)作程度大小的數(shù)據(jù)

strength=int(hand.grab_strength * 10)

Leapmotion控制流程圖如圖4所示。

圖4 Leap Motion控制流程圖

2.4 Qt程序的編寫

無(wú)人機(jī)操控上位機(jī)基于Qt5[11]開發(fā)環(huán)境，可運(yùn)行于用戶PC端。作為無(wú)人機(jī)操控者觀察無(wú)人機(jī)狀態(tài)的窗口，上位機(jī)包含Leap Motion串口窗口、無(wú)人機(jī)飛行狀態(tài)窗口、操控者手勢(shì)狀態(tài)窗口。

① Leap Motion串口窗口。通過(guò)Qt串口類QSerialPort調(diào)用操控者PC端的串口與手勢(shì)識(shí)別裝置Leap Motion連接，獲取Leap Motion中的手勢(shì)數(shù)據(jù)。

② 無(wú)人機(jī)飛行狀態(tài)窗口。通過(guò)接收無(wú)人機(jī)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸?shù)娘w行狀態(tài)信息，顯示信息包括無(wú)人機(jī)基于歐拉坐標(biāo)系的pitch、yaw、roll數(shù)據(jù)，以及飛行高度、飛行速度、飛行距離等信息。

③ 操控者手勢(shì)狀態(tài)窗口。通過(guò)連接Leap Motion的驅(qū)動(dòng)程序獲取操控者實(shí)時(shí)的手勢(shì)信息，利用Qt軟件內(nèi)部的Qt 3D工具將操控者的手勢(shì)信息實(shí)時(shí)顯示在上位機(jī)的窗口中，便于操控者根據(jù)手勢(shì)狀態(tài)調(diào)整無(wú)人機(jī)飛行狀態(tài)。

2.5 數(shù)據(jù)接收端Arduino的開發(fā)

數(shù)據(jù)接收端的單片機(jī)采用Arduino處理接收到的數(shù)據(jù)，并與飛控Pixhawk進(jìn)行通信[12]，以及控制機(jī)械臂的抓取。首先，校驗(yàn)接收到的一幀手勢(shì)數(shù)據(jù)，如果數(shù)據(jù)存在錯(cuò)誤，則舍棄這一幀的數(shù)據(jù)。然后，對(duì)存儲(chǔ)的每一幀數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，因?yàn)楂@得的數(shù)據(jù)是手的空間位置坐標(biāo)，因此，判斷每一幀手勢(shì)數(shù)據(jù)與Leap Motion位置坐標(biāo)原點(diǎn)的差值，以此判斷出手的移動(dòng)方向。根據(jù)手的移動(dòng)方向，定義相應(yīng)占空比的PWM波，輸出給飛控，以此來(lái)間接控制無(wú)人機(jī)的飛行姿態(tài)[12]。同時(shí)，也檢測(cè)每一幀數(shù)據(jù)中手抓取程度大小的數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)的大小，輸出相應(yīng)占空比的PWM波來(lái)控制機(jī)械爪的開合大小。

相應(yīng)的邏輯流程圖如圖5所示。

圖5 Arduino控制邏輯流程圖

3 系統(tǒng)測(cè)試與分析

在進(jìn)行系統(tǒng)總體測(cè)試前分別對(duì)系統(tǒng)的各個(gè)子模塊進(jìn)行單獨(dú)的調(diào)試，以保證每一個(gè)模塊都能正常運(yùn)行。同時(shí)，在場(chǎng)外實(shí)測(cè)前，先在室內(nèi)進(jìn)行了系統(tǒng)級(jí)模擬試驗(yàn)。能夠?qū)崿F(xiàn)手勢(shì)控制，飛控端的Arduino能夠輸出相應(yīng)占空比的PWM波，且手的抓取動(dòng)作能夠控制機(jī)械爪的開合。之后，在室外寬闊的操場(chǎng)進(jìn)行了飛行測(cè)試，開始時(shí)并不能很好地控制無(wú)人機(jī)的飛行，最后，通過(guò)反復(fù)測(cè)試以及校準(zhǔn)數(shù)據(jù)，成功實(shí)現(xiàn)了手勢(shì)控制無(wú)人機(jī)的飛行以及機(jī)械爪的抓取。

然后，優(yōu)化了手勢(shì)控制無(wú)人機(jī)機(jī)械爪的抓取方式，提高了抓取成功率。通過(guò)對(duì)Leap Motion端代碼的修改，增加了一個(gè)抓取力度變量，將Leap Motion識(shí)別到的手抓取動(dòng)作程度分為3個(gè)等級(jí)(1等級(jí)對(duì)應(yīng)手輕微閉合、2等級(jí)對(duì)應(yīng)手閉合程度為50%、3等級(jí)對(duì)應(yīng)于手閉合程度為100%)。然后，將機(jī)械爪張開的大小分為3個(gè)等級(jí)。因此，手抓取的力度大小將對(duì)應(yīng)機(jī)械爪的閉合程度大小。相較于之前的抓取方式——當(dāng)檢測(cè)到手抓取動(dòng)作時(shí)，機(jī)械爪就立即閉合，優(yōu)化后的方法更具有靈活性和實(shí)用性。抓取成功率從優(yōu)化前的60%提高到80%。

由此，可以證明此種方法能夠提高機(jī)械爪的抓取成功率。再者，為了進(jìn)一步驗(yàn)證Leap Motion的手勢(shì)識(shí)別準(zhǔn)確性以及機(jī)械爪的抓取成功率。在一些新的測(cè)試條件下繼續(xù)驗(yàn)證機(jī)械爪的抓取成功率。具體實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 抓取實(shí)驗(yàn)結(jié)果

表1中的“手的高度”為手距離Leap Motion中心的垂直距離。表中的數(shù)據(jù)均是經(jīng)過(guò)多次測(cè)試后得到的概率值，具有普遍性。分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可知，在手高度為20 cm時(shí)，抓取成功率最高；當(dāng)手高度為5 cm及50 cm時(shí)抓取成功率均不高，且當(dāng)手高度超出這兩個(gè)值時(shí)，抓取成功率將急劇變低直至不能抓取。因此，Leap Motion的最佳識(shí)別范圍是手高度為20～35 cm。且在同等高度情況下，當(dāng)手抓取動(dòng)作為3等級(jí)時(shí)，抓取成功率最大。

經(jīng)過(guò)上述測(cè)試，設(shè)計(jì)的可抓取無(wú)人機(jī)系統(tǒng)能夠完全實(shí)現(xiàn)目標(biāo)功能。手進(jìn)行移動(dòng)和抓取動(dòng)作，系統(tǒng)都能夠較快速地響應(yīng)。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文提出了一種人機(jī)實(shí)時(shí)交互系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)手勢(shì)控制無(wú)人飛行，以及無(wú)人機(jī)機(jī)械爪的抓取。該系統(tǒng)經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn)調(diào)試，證明了系統(tǒng)設(shè)計(jì)的可行性及穩(wěn)定性，且設(shè)計(jì)思想新穎，具有較高的創(chuàng)新性和實(shí)用價(jià)值，

較成功地將動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別、無(wú)人機(jī)飛行以及無(wú)人機(jī)抓取相結(jié)合。實(shí)現(xiàn)了一種新的與無(wú)人機(jī)的交互手段，能夠解放傳統(tǒng)的遙控器交互方式。同時(shí)，該系統(tǒng)經(jīng)過(guò)進(jìn)一步的改良，能夠解決一些小型物資的投送問(wèn)題或者應(yīng)用于玩具市場(chǎng)。