設(shè)計(jì)概述

1.1 設(shè)計(jì)背景

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，人機(jī)交互技術(shù)逐漸由以鍵盤、鼠標(biāo)等基于圖形用戶界面的方式，轉(zhuǎn)變?yōu)橐?a href="http://m.makelele.cn/analog/" target="_blank">模擬和類似人類感知傳輸?shù)男畔㈩愋汀Ｆ渲校謩?shì)識(shí)別因其具有的自然、直接、有效的交互特點(diǎn)，越來(lái)越受到研究人員的關(guān)注。傳統(tǒng)的手勢(shì)識(shí)別，需要借助配置有傳感器的手套來(lái)確定具體的手勢(shì)形態(tài)，成本高且操作不便，不具有推廣性?；?a href="http://m.makelele.cn/tags/機(jī)器視覺(jué)/" target="_blank">機(jī)器視覺(jué)的手勢(shì)識(shí)別技術(shù)，突破硬件局限，從模式識(shí)別算法層面革新人機(jī)交互方式，更適應(yīng)未來(lái)人機(jī)交互發(fā)展趨勢(shì)。機(jī)械臂作為現(xiàn)代工業(yè)領(lǐng)域自動(dòng)化智能加工中最常見(jiàn)的執(zhí)行終端，通過(guò)各個(gè)關(guān)節(jié)的協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)與機(jī)械末端的配合，可進(jìn)行多自由度模擬仿真。通過(guò)對(duì)舵機(jī)進(jìn)行控 制設(shè)計(jì)，使機(jī)械臂能夠完成抓取分揀、連續(xù)動(dòng)作，從而使其具有比人手更好的動(dòng) 作組合靈活性和指令完成準(zhǔn)確性。

1.2作品概述

本作品基于機(jī)器視覺(jué)，聚焦手勢(shì)識(shí)別，利用攝像頭獲取單目圖像信息，基于 PYNQ 實(shí)現(xiàn)手勢(shì)分割、手勢(shì)建模、手勢(shì)形狀特征提取，對(duì)八種不同手勢(shì)圖像進(jìn)行識(shí)別，以舵機(jī)控制的機(jī)械臂模塊作為響應(yīng)終端，借助手勢(shì)變化來(lái)控制機(jī)械臂執(zhí)行兩種功能：一是按指令分揀物體，二是“井字游戲”人機(jī)大戰(zhàn)。

1.3 應(yīng)用領(lǐng)域

本作品將手勢(shì)識(shí)別作為人機(jī)交互方式，以機(jī)械臂作為響應(yīng)終端，設(shè)計(jì)了兩種基于上述交互方式和響應(yīng)終端的展示功能。按指令分揀物體，本質(zhì)上是對(duì)機(jī)械臂進(jìn)行開(kāi)環(huán)控制，延長(zhǎng)人手作用范圍，對(duì)于操控大型機(jī)械進(jìn)行物體分揀的工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域或物流行業(yè)，都有極好的應(yīng)用前景。“井字游戲”人機(jī)大戰(zhàn)，僅僅是將手勢(shì)識(shí)別結(jié)合機(jī)械臂控制、簡(jiǎn)單的人工智能技術(shù)進(jìn)行組合開(kāi)發(fā)的例子，“手勢(shì)識(shí)別 +”的探索永無(wú)止境，在娛樂(lè)領(lǐng)域、醫(yī)療領(lǐng)域、教育領(lǐng)域、智能家居領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用前景。 02

系統(tǒng)組成及功能說(shuō)明

System Construction & Function Description

2.1系統(tǒng)組成

本系統(tǒng)以 Xilinx ZYNQ SoC 作為主控制芯片，分為處理器模塊、攝像頭模塊、顯示器模塊、舵機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊、通訊傳輸模塊。通過(guò)攝像頭模塊捕捉手勢(shì)圖像信息，在處理器模塊中完成手勢(shì)分割、手勢(shì)建模、手勢(shì)形狀特征提取、手勢(shì)識(shí)別，手勢(shì)識(shí)別的過(guò)程及結(jié)果通過(guò)顯示器展示，通過(guò)處理器內(nèi)部不同功能的邏輯運(yùn)算，將對(duì)應(yīng)的動(dòng)作指令通過(guò)相應(yīng)的 PWM 信號(hào)輸出給各個(gè)舵機(jī)，驅(qū)動(dòng)六自由度機(jī)械臂完成要求動(dòng)作，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)的組合功能。

2.2手勢(shì)識(shí)別核心算法

本作品所采用的是靜態(tài)手勢(shì)識(shí)別算法，算法核心主要由手勢(shì)特征分析、手勢(shì)特征建模及手勢(shì)識(shí)別三部分組成，整體框架如上圖所示。首先通過(guò)圖像采集設(shè)備來(lái)獲取手勢(shì)圖像，通過(guò)手勢(shì)建模將獲取的手勢(shì)圖像用數(shù)學(xué)模型描述出來(lái)，最后根據(jù)得到的手勢(shì)識(shí)別所需要的模型參量判別出具體的手勢(shì)形態(tài)。

2.2.1圖像預(yù)處理

圖像預(yù)處理，由四個(gè)主要步驟組成，分別為定義識(shí)別區(qū)域、顏色空間轉(zhuǎn)換、 膨脹處理、高斯濾波。定義識(shí)別區(qū)域，主要用來(lái)減小識(shí)別區(qū)域面積，從而提高識(shí) 別效率。顏色空間轉(zhuǎn)換，通過(guò)將攝像頭捕捉到的 RGB 顏色空間下的圖像信息轉(zhuǎn) 化為 HSV 顏色空間下的圖像信息，便利后續(xù)對(duì)背景和手部進(jìn)行顏色分割。膨脹 操作，使得識(shí)別區(qū)域高亮區(qū)域增長(zhǎng)，消除手部?jī)?nèi)的噪聲點(diǎn)。高斯濾波，通過(guò)加權(quán) 求和的方式，消除圖像內(nèi)的高斯噪聲點(diǎn)。

2.2.2 手勢(shì)分析

利用道格拉斯-普克（Douglas-Pucker）算法，將手部輪廓擬合為多邊形曲線， 同時(shí)計(jì)算面積，以得到輪廓內(nèi)手部面積最大的手部輪廓。在此基礎(chǔ)上，分別計(jì)算 出輪廓總面積（areacnt）、輪廓中手的面積（areahull）、以及手的面積占輪廓總面 積的百分比（arearatio）。與此同時(shí)，得到最大輪廓面積中的凸缺陷（即凹陷）數(shù) （defects），并通過(guò)計(jì)算凸缺陷中起始點(diǎn)、終點(diǎn)、離起始點(diǎn)終點(diǎn)連線最遠(yuǎn)處的點(diǎn)構(gòu) 成的三角形的高（d）和頂角（angle）值，來(lái)去除因噪聲而得到的凸缺陷點(diǎn)，得 到消除噪聲點(diǎn)后的凸缺陷數(shù)（l）。

2.2.3手勢(shì)識(shí)別

由手勢(shì)分析后得到的模型參量通過(guò)上述手勢(shì)識(shí)別流程圖后，輸出“0”“1” “2”“3”“4”“5”“ok”“best of luck”八種手勢(shì)識(shí)別結(jié)果，以便后續(xù)對(duì)結(jié)果進(jìn)行使用。

2.3“井字游戲”人機(jī)大戰(zhàn)算法設(shè)計(jì)

2.3.1游戲規(guī)則及數(shù)字化設(shè)置

游戲規(guī)則游戲?qū)?zhàn)的雙方執(zhí)不同棋子，輪流在 3×3 的九宮格中落子，但凡在橫排、 豎排、對(duì)角線上出現(xiàn)三子相同的情況，則執(zhí)該子的一方勝。

數(shù)字化設(shè)置現(xiàn)在對(duì)九宮格的九個(gè)位置編碼為九個(gè)二維坐標(biāo)（x，y）（x=1，2，3；y=1， 2，3），并賦值為 1，效果如下圖所示。

一方執(zhí)“0”，一方執(zhí)“2”，落在哪個(gè)坐標(biāo)位置上，就把那個(gè)坐標(biāo)位置對(duì)應(yīng)的 值改為“0”或“2”。每次落子后，分別對(duì)每排、每列、每對(duì)角線上的三個(gè)值求和（和可取 0，1，2，3，4，5，6），如果出現(xiàn)“0”則執(zhí)“0”的一方勝，如果出 現(xiàn)“6”則執(zhí)“2”的一方勝。

2.3.2機(jī)器端落子優(yōu)先級(jí)設(shè)計(jì)

假設(shè)人執(zhí)“0”子，機(jī)器執(zhí)“1”子（1）中間、邊上、角上三種位置的獲勝方式分別為

所以優(yōu)先落中間，其次落角上，最后落邊上。

（2）情況優(yōu)先級(jí)

第一優(yōu)先級(jí)：如果出現(xiàn)“1”，立即將（0，0，1）中的“1”置 2，攔截人勝利。第二優(yōu)先級(jí)：如果出現(xiàn)“5”，立即將（1，2，2）中的“1”置 2，機(jī)器取得游戲勝利。第三優(yōu)先級(jí)：如果出現(xiàn)“4”，且不是“死路”的情況，則將（1，1，2）中任 意一個(gè)“1”置 2。

2.3.3算法流程圖

2.4模塊介紹

2.4.1 處理器模塊

本作品采用基于 ZYNQ-7020 芯片的 PYNQ-Z2 開(kāi)發(fā)板進(jìn)行系統(tǒng)開(kāi)發(fā)。ZYNQ 分為 PS（Processing System）和 PL（Programmable Logic）兩部分，在 PS 上運(yùn) 行 Linux 操作系統(tǒng)，在 Linux 操作系統(tǒng)上運(yùn)行 Python，通過(guò)調(diào)用 PYNQ 中的庫(kù)Overlay，對(duì)連接到 PS 端的接口進(jìn)行解析，進(jìn)而控制 FPGA 邏輯資源，加速系統(tǒng) 數(shù)據(jù)處理。

對(duì)于本作品中所設(shè)計(jì)的基于機(jī)器視覺(jué)的手勢(shì)識(shí)別算法和“井字游戲”人機(jī)大 戰(zhàn)算法，直接利用硬件語(yǔ)言進(jìn)行編寫在邏輯上十分復(fù)雜，故采用 Python 進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)，利用 FPGA 對(duì)圖像處理部分進(jìn)行硬件加速，不僅提高了圖像處理速度， 還更好地?cái)U(kuò)展了圖像應(yīng)用。

2.4.2攝像頭（圖像采集）模塊

本作品的手勢(shì)指令輸入由攝像頭采集完成。采用奧尼 C11 款的高清攝像頭對(duì)手勢(shì)進(jìn)行畫(huà)面捕捉，通過(guò) USB 完成圖像輸入。相比于傳統(tǒng)的傳感器手套對(duì)手勢(shì)姿態(tài)的采集，攝像頭減輕了硬件端的負(fù)擔(dān)，使得整個(gè)系統(tǒng)可推廣性更好。

2.4.3機(jī)械臂（舵機(jī)）模塊

本作品使用的機(jī)械臂，是 LeARM 公司開(kāi)發(fā)的一款六自由度機(jī)械臂，能通過(guò)上 位機(jī)對(duì)其進(jìn)行動(dòng)作設(shè)計(jì)，通過(guò) PWM 控制舵機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)，從而完成抓取和連續(xù)復(fù)雜動(dòng)作兩種不同的模式功能。舵機(jī)（機(jī)械臂）模塊與處理器的模塊采用 UART 串行通信，采用下述通信協(xié)議進(jìn)行指令交互。

2.4.4顯示器（圖像輸出）模塊

采用顯示屏作為圖像輸出端，展示手勢(shì)識(shí)別圖像處理過(guò)程及結(jié)果，不僅利于 過(guò)程中的算法調(diào)試與驗(yàn)證，并且具有更好地視覺(jué)效果。

2.5 功能說(shuō)明

2.5.1 手勢(shì)識(shí)別

本作品可以對(duì)常用的八種手勢(shì)進(jìn)行識(shí)別處理，分別為“0”“1”、“2”、“3”、 “4”、“5”、“Best of luck”、“ok”。啟動(dòng)系統(tǒng)后，在攝像頭端擺出相應(yīng)手勢(shì)，及完 成手勢(shì)輸入，顯示器會(huì)顯示出對(duì)應(yīng)的識(shí)別結(jié)果。顯示器畫(huà)面，有矩形框定位識(shí)別區(qū)域，在該矩形框中會(huì)有多邊形框出手部輪廓，右上方會(huì)顯示識(shí)別結(jié)果。當(dāng)識(shí)別區(qū)域沒(méi)有放入手進(jìn)行識(shí)別時(shí)，顯示器畫(huà)面靜止。

2.5.2 機(jī)械臂驅(qū)動(dòng)

機(jī)械臂動(dòng)作設(shè)計(jì)及存儲(chǔ)機(jī)制

機(jī)械臂內(nèi)部封裝有存儲(chǔ)“動(dòng)作組”的部件，用來(lái)存儲(chǔ)動(dòng)作指令。用戶如果要 進(jìn)行動(dòng)作設(shè)計(jì)，在機(jī)械臂通電的情況下，通過(guò) USB 通信與電腦端上位機(jī)進(jìn)行連接，在上位機(jī)中設(shè)置傳輸給六個(gè)舵機(jī)的 PWM 值，形成一個(gè)包含這個(gè)動(dòng)作指令的 “動(dòng)作組”，下載進(jìn)存儲(chǔ)部件以便后續(xù)調(diào)用。

機(jī)械臂驅(qū)動(dòng)機(jī)制

通過(guò) UART（串口通信）的方式來(lái)調(diào)用“動(dòng)作組”，進(jìn)而驅(qū)動(dòng)機(jī)械臂完成相 應(yīng)動(dòng)作。這里需要注意的是，必須將處理器模塊與機(jī)械臂模塊進(jìn)行“共地”操作， 否則二者無(wú)法完成通信，機(jī)械臂不能按指令動(dòng)作。

2.5.3功能 1：按指令分揀物體

預(yù)設(shè)四個(gè)不同的區(qū)域，分別編號(hào)為“1”“2”“3”“4”，作為一組一維位置坐 標(biāo)。設(shè)計(jì)機(jī)械臂在四個(gè)不同區(qū)域內(nèi)抓取、放開(kāi)動(dòng)作，共八個(gè)動(dòng)作組。手勢(shì)輸入“ok”， 告訴系統(tǒng)下一個(gè)輸入的是初始坐標(biāo)。待控制板上亮起指示燈后，通過(guò)人眼觀測(cè)物 體初始位置坐標(biāo)，通過(guò)手勢(shì)輸入該坐標(biāo)（可輸入“1”、“2”、“3”、“4”）。待控制板上亮起指示燈后，手勢(shì)輸入“5”，告訴系統(tǒng)下一個(gè)輸入的是初始坐標(biāo)。待控制板上亮起指示燈后，通過(guò)手勢(shì)輸入目標(biāo)位置坐標(biāo)（可輸入“1”、“2”、“3”、“4”）。用戶端操作結(jié)束，發(fā)送指令給機(jī)械臂完成分揀全過(guò)程。機(jī)械臂依次完成抓取、移動(dòng)、放下，即完成一次按指令分揀。

2.5.4功能 2：“井字游戲”人機(jī)大戰(zhàn)

游戲規(guī)則參看“2.3‘井字游戲’人機(jī)大戰(zhàn)算法設(shè)計(jì)”。手勢(shì)輸入“ok”，告訴 系統(tǒng)接下來(lái)輸入人落子的坐標(biāo)區(qū)域（x，y）。待控制板上亮起指示燈后，手勢(shì)輸 入“5”，告訴系統(tǒng)接下來(lái)輸入橫向坐標(biāo)（可輸入“1”、“2”、“3”），待控制板上 亮起指示燈后，輸入縱向坐標(biāo)（可輸入“1”、“2”、“3”）。用戶端操作結(jié)束，可 以發(fā)送指令給機(jī)械臂完成人落子的操作，機(jī)械臂完成在棋盤上的人落子操作后， 繼續(xù)完成機(jī)器落子操作。依次進(jìn)行下去，直至出現(xiàn)有一方勝利。亮紅燈表示“人 贏”，亮綠燈表示“機(jī)器贏”，亮白燈表示“平局”。

作品成效總結(jié)與分析

3.1 系統(tǒng)測(cè)試性能指標(biāo)

3.1.1手勢(shì)識(shí)別

本作品算法下的手勢(shì)識(shí)別功能，在 FPGA 加速下能較好地平衡識(shí)別次數(shù)和識(shí) 別時(shí)間的沖突。根據(jù)測(cè)試結(jié)果，本作品取 60 作為整個(gè)作品的手勢(shì)識(shí)別循環(huán)次數(shù)。

3.1.2機(jī)械臂驅(qū)動(dòng)

機(jī)械臂能通過(guò)用戶端“動(dòng)作組”的設(shè)計(jì)，進(jìn)行抓取、移動(dòng)等連續(xù)復(fù)雜動(dòng)作， 具有很好的靈活性。作為機(jī)電設(shè)計(jì)的響應(yīng)終端，能很好地完成多種功能的指令要求。

3.1.3 按指令分揀物體

“按指令分揀物體”能很好地完成初始坐標(biāo)輸入、目標(biāo)位置輸入，同時(shí)能在 較短的時(shí)間內(nèi)快速完成抓取與投遞。

3.1.4“井字游戲”人機(jī)大戰(zhàn)

“井字游戲”算法能很好地遍歷所有可能結(jié)果，所以人和機(jī)器對(duì)戰(zhàn)只會(huì)出現(xiàn) “平局”、“機(jī)器贏”兩種結(jié)果。并且，較為穩(wěn)定、準(zhǔn)確的機(jī)器識(shí)別以及人工智能 算法，能夠使整個(gè)游戲流暢進(jìn)行?！笆謩?shì)識(shí)別”結(jié)合“機(jī)械臂”具有很強(qiáng)的視覺(jué)觀賞性，與此同時(shí)，游戲的模式使整個(gè)功能更具有趣味性。

3.2 成效得失對(duì)比分析

本作品整體而言，不僅將手勢(shì)識(shí)別功能實(shí)現(xiàn)，還在此基礎(chǔ)上結(jié)合機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)進(jìn)行了多功能開(kāi)發(fā)，總體完成度較高，視覺(jué)效果較好，兼具靈活性、趣味性及可拓展性。開(kāi)發(fā)本作品采用的手勢(shì)識(shí)別算法，為了得到較高的識(shí)別精度，必須要以延長(zhǎng)識(shí)別時(shí)間、增加單次識(shí)別次數(shù)作為犧牲，使得在應(yīng)用開(kāi)發(fā)時(shí)增加較多的時(shí)間負(fù)擔(dān)，不能夠凸顯人機(jī)交互的便利性。從手勢(shì)識(shí)別算法及對(duì)識(shí)別結(jié)果的處理技術(shù)層面出發(fā)，整個(gè)作品還有較大提升空間。

3.3 創(chuàng)新特色總結(jié)展望

本作品使用最新的基于機(jī)器視覺(jué)的手勢(shì)識(shí)別技術(shù)作為人機(jī)交互方式，革新人 機(jī)交互的使用體驗(yàn)，具有極佳的技術(shù)前瞻性。使用機(jī)械臂作為執(zhí)行終端，貼近目前工業(yè)設(shè)計(jì)的最新潮流。在設(shè)計(jì)功能時(shí)，基于數(shù)學(xué)建模，設(shè)計(jì)出更具有人機(jī)互動(dòng)性質(zhì)的小游戲，體現(xiàn)人工智能的靈活與智慧。機(jī)電一體化開(kāi)發(fā)，充分發(fā)揮基于 Python 編程的代碼靈活的特點(diǎn)，以實(shí)現(xiàn)復(fù) 雜算法，利用 FPGA 硬件加速的優(yōu)勢(shì)，提高視覺(jué)處理速度。在本作品的基礎(chǔ)上，優(yōu)化識(shí)別算法，加快識(shí)別速度，提高識(shí)別精度，“手勢(shì) 識(shí)別+”將在未來(lái)發(fā)揮出自身更強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)，在教育領(lǐng)域、娛樂(lè)領(lǐng)域、工業(yè)領(lǐng)域、 醫(yī)療領(lǐng)域、智能家居領(lǐng)域都具有越來(lái)越廣闊的應(yīng)用前景。