摘 要：近年来，随着社会的发展，人类的进步，电子科技也在飞速的发展，从鼠标、键盘、手柄到触摸屏，再到现在的体感传感器，电子产品输入与输出设备在不断改进。然而，以前传统的手控人机互动形式已经越来越不能满足现代人强烈的个性化需求，因此随着时代的发展，提出了更加深层次的人机互动智能化需求。本设计以此为出发点构建并设计了此款体感控制系统。项目基于Windows平台，结合了景深图像采集、人机交互、体感识别、无线传输等技术，实现了人体姿态动作远程操控智能小车完成相应指令动作。对此项目的设计研究，旨在为后期舞蹈机器人的动作训练奠定基础，起到抛砖引玉作用。
关键词：人机交互;体感识别;Kinect;无线智能车
Abstract：In recent years，with the development of society and the progress of human beings， electronic technology is also developing rapidly. From mouse，keyboard，handle to touch screen，and now to the body sensor，the input and output devices of electronic products are constantly improving. However，the traditional form of human-computer interaction has been increasingly unable to meet the strong personalized needs of modern people，so with the development of the times，a deeper demand for human-computer interaction intelligence has been put forward. This design takes this as a starting point to construct and design the somatosensory control system. Based on Windows platform，the project combines depth-of-field image acquisition，human-computer interaction，somatosensory recognition，wireless transmission and other technologies to achieve the remote control of human gesture action intelligent car to complete the corresponding command actions. The design and research of this project aims to lay a foundation for the later stage of the dance robots action training and play a role in attracting valuable ideas.
Keywords：human-computer interaction;motion recognition;Kinect;wireless intelligent car
1 项目介绍
1.1 项目研究背景
大数据时代的来临，对于整个信息行业来说无疑是一个意义深远的革新，颠覆了传统时代的传播模式，而人机互动体感控制系统，作为媒体信息传播的一个载体，也是最先深受大数据影响的一个信息领域之一。本系统是基于大数据的多次模拟系统的设计与实现，因为我们正处于信息大爆炸的时代，海量的数据已经超过数据库的存储和管理，数据会不断地增多，所以我们需要有新的技术对这个庞大的数据进行分析、计算和模拟。通过多次的模拟训练，能够借助人体的感受去改进机器的运行轨迹，这也是人工智能化的需求方向。
1.2 项目方案的研究内容和特色
软件的需求分析是了解用户的需求，满足用户对软件的需要的一步。本系统使用的是Microsoft公司的Kinect体感控制模块，相对于其他控制系统效率更高，基于大数据进行采集数据和分析，作为控制核心部分可对内外都进行支持。我们在这里使用了它的一个非常优秀的功能，Kinect是一款非常优秀的人机互动的控制系统，简单方便。将Kinect收集到的数据经nRF2401发送至小车控制端，小车接收到数据后经过分析判断，手臂张开：停止，双手合：后退，双收伸开：前进，还有左拐和右拐体感控制。此设计的特色是：不同于以往的其他方式，Kinect体感控制模块是一个轻量级的人机互动管理系统，对数据管理方便，高效。Kinect体感控制模块的优点就是相比较其他的控制管理系统，在操作中是非常简单的，这是它很重要的一个性质，所以，使用它是有很大优势的，并非常符合时代的特性。
2 系统整体方案设计
2.1 项目的需求分析
此次的设计功能分析是本系统根据用户调查、网站比较后，找出的用户需求，为了更贴近用户的需求，得出本系统需要完成的功能。具体功能如下：首先本系统可以分为两个组成部分，体感识别和智能小车。不同的角色分别有不同的功能。所以，我们可以分析不同角色的意义。此次的设计为基于无线nRF2401智能车的体感控制系统，具体要求为：Kinect采集人体动作信息，通过无线通信设备向智能小车发出指令，小车根据体感命令做出预定指令动作。
2.2 项目整体方案设计
总体设计是一个系统设计的灵魂，如果在这一步没有认真对待，对于系统的完成和后期的维护将会造成很大的影响。人机互动，是人工智能工程中必不可少的部分，对于每个开发者来说都是很重要的。人机互动能够帮助我们以更加直观的方式来表现系统的后台设计，同时又能使我们更加清晰地明白每个模块与模块之间的联系和区别。所以，我们需要用体感识别控制系统的方式来表现我们的设计。
3 系统的硬件设计
此次的设计任务为基于无线Wi-Fi智能车的体感控制系统，具体要求为：Kinect采集人体动作信息，通过无线通信设备向智能小车发出指令，小车根据体感命令做出预定指令动作。此次设计任务由两个部分组成，分别是体感识别部分和智能小车部分。
3.1 Kinect资源简介
Kinect是美国微软公司的一款自然交互设备，在2010年11月4日正式推出，其硬件研发综合了声、光、电、机械学等多项复杂技术，有近千个单元模块组成，在学术界和游戏界有极高的关注度。Kinect下属两大版本：Kinect for Xbox和Kinect for Windows，本次设计项目中使用的为Kinect for Xbox版本。Kinect作为强大的数据采集传感设备，其硬件构成可分为四大部分，分别是图像采集摄像头、立体音频采集源、数据处理器和传动外设。
Kinect包括了3组摄像头、4个麦克风阵列和一个机动马达。3组摄像头，中间的是RGB摄像头，可以用来捕获640×480的彩色图像，高速处理每秒钟最多可获取30帧的静态图像。在Kinect的两边是两个深度传感器，红外线发射器和红外线接收器分别在左侧和右侧，他们用来检测玩家相对模块的位置。Kinect的两侧是元麦克风阵列，他们用来定位声音的来源和进行语音识别，从而可以有效地消除噪声干扰，近而达到完美的识别声音，在操作的同时配合软件就可以实现特定语音识别。Kinect传感器下方有个底座内置了可编程控制马达，可以实现调整俯仰角度，自动对焦，以获取最佳视场和扩展适用场合。
3.2 无线智能车的硬件结构
无线智能车作为体感控制系统的受控部分，其主要功能表现为两点：
（1）接收体感远程指令，完成相应预制动作。
（2）有效智能避障。
因此，智能车基于此两项主要功能的硬件搭建包含了电源部分、主控部分、动力及驱动部分、无线通讯部分。
3.2.1 电源部分
每一件电子作品的功能实现，都需要优良稳定的电源作为前提，因此电源部分的设计很大程度上决定着整个系统的工作正常与否。鉴于智能车涉及了带有感应线圈的直流减速电机动力源以及数字主控部分，为避免二者产生不必要的干扰，特采用单电源双稳压输出以及继电器隔离设计。鉴于智能车特殊应用及车体设计，常规锂电池不足以满足使用要求，因此主电源采用了硅能太阳能电池，实现了大动力、长放电的需求。而稳压隔离保护部分采用了双开关电源模块的设计，主芯片LM2576-ADJ低功耗输出稳定，最大电流输出为3A。模块特别加入了滤波、稳压、保护部分，实现了主控的稳定、纯净电源需求和动力电机的稳定、大电流输出。
3.2.2 主控部分
从实用性、性价比综合考虑，最终智能车主控部分采用了基于STC12C5A60S2的增强型主控，满足了本次设计的各项需求。
3.2.3 无线通信部分
目前，世界上短距离的无线传输主要有两类实现途径，其中一类是基于IrDA的红外无线通信技术，另外一类是基于ISM频段射频通信技术。这两种技术各有千秋，应用场合分工不同。至于选择哪种技术更加优越，则由实际的工作环境和器件性价比来共同决定。通过常用通信技术的分析，他们都满足了短距离无线传输的可靠传输，目前比较流行的无线传送技术主要是：蓝牙、红外技术、ISM单片射频技术。前两种技术不具备相应硬件基础并且通信距离相对较短，ISM单片射频技术为硬件结构简单、功能单一的嵌入式环境提供了一种经济、实用、简单的解决方案。
4 系统测试
本章将介绍对整个体感识别系统的测试情况，首先介绍测试软硬件平台与测试环境，然后介绍测试目的和方法，最后分析系统输出结果。最终结果表明体感识别系统完成了既定的所有功能与任务。
4.1 测试平台
本系统硬件构成：一台本地PC计算机、一个Kinect、若干摄像头、一个带nRF2401通信控制器的四轮智能小车。
4.2 测试对象和方法
（1）测试骨骼跟踪算法。此算法就是通过观察骨骼窗口收集后产生的骨骼跟踪图像而分析结果。为了区分不同距离产生的不同识别情况，本设计中也做了大量的数据监测以及观察。最后的统计结果表明，识别的有效距离为2.0m到5.1m，在这个范围内都可以有效识别骨骼图像，如果超过有效范围，则会出现未知错误。
（2）测试动作识别算法。受测试人站在Kinect摄像头可识别的范围之内，做出规定的动作比如“双手合”等，然后观察电脑的上位机运行操作界面对应的显示窗口中识别输出结果，如表1所示。
（3）上位机对控制体智能车的控制实现。先使整个体感识别系统联机正常工作，通过nRF2401发送串口识别命令，实现体感的各种信息对小车的正确控制。接着就是对比体感命动作命令，然后观察小车的运行状态，以此对比实验结果是否准确。由于使用nRF2401与串口通过单片机转换信号，通讯基本没有空间干扰等产生严重性错误。最后得出识别结果和（2）测试动作识别算法的结果是相同的，上位机通过Kinect能够非常完美的来控制下位机近而控制小车完成所有的既定动作。
5 结 论
体感控制系统的设计，编写的上位机软件可以顺利地处理Kinect采集的图像数据并生成相应的串口数据，然后经串口转换模块将其转化为2.4G无线数据。单片机可以顺利地控制2.4G无线模块和PC机进行通信。单片机作为下位机控制智能小车做出相应的动作。但是，在制作的过程中遇到了反应不灵敏等现象。例如：小车在行进过程中出现了抖动的现象，主要原因是单片机程序处理串口数据并控制电机的转动时出现了数据断续，后来通过延长电机的动作时间得以解决。从目前的情况来看，这个系统依然存在图像数据分析不精细的情况，例如：在人体动作里面有两个人同时做出动作，就会出现混乱的情况。而且无线数据通信距离有限的问题，如果PC机和智能小车存在一堵墙或者距离较远时，就无法完成数据通信。
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作者简介：张林强（1990.08-），男，汉族，河南驻马店人，教师，副科级辅导员，助教，助理工程师，自动化专业，本科，主要研究方向：电气工程、思想政治。
