项目篇----为残障人群设计的体感控制系统

2014年,一支由4人组成的团队成功研发了一套用于控制家电设备电源的智能控制系统,适用于多种场合。系统通过体感信号(语言、手势、姿势、脑波)控制家电,采用Kinect、LeapMotion、MindWave等硬件,通过ZigBee通讯模块与继电器连接。该系统在华北TI杯物联网竞赛中获得一等奖,功能全面,反应速度快,但脑波控制需要用户练习。

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前言

    2014年,用了1个半月做了一套控制系统,系统为残障人群设计的。系统通过体感信号控制家电设备的电源开关,情景设计的大众化,多种场合都可使用。只是训练下自己的能力,貌似不太适合商业应用。

1 项目团队

    团队共有4个人,除了我,还有霍某某、周某某、班某某,分别负责了不同部分。我是项目负责人,参与了很多环节的设计。要感谢团队的协作,否则无法总结那次的成功。


2 项目成果

  • 设计目标实现。通过体感信号,使用者的确可以控制家电设备电源。
  • 功能全面。反应速度还可以,在控制上多种方式结合,很有效。只是脑波控制,还是需要使用者练习一下。
  • 获一等奖一项。在华北赛区的TI杯物联网竞赛中,评委们很感兴趣。


3 系统架构


    如图:


    最上层是收集的体感信号,有语言、手势、姿势、脑波,将这些信息通过Kinect,Leap Motion,MindWave采集处理,在上位机中变成控制信号,通过ZigBee通讯模块发送到继电器控制模块里,即可完成控制。

    流程是比较简单的,细节地方比较多,如通讯问题,数据存储问题,指令优先级问题,信号采集处理问题等等。所以做这套系统还是可以磨练技术的,不可以大意。


4 Kinect部分


    团队用到的三个主要的硬件平台之一就是Kinect,这是个好东西。语言、手势、姿势的信息都可以采集,比较好。但是其使用距离在1-2米左右(使用者直面该设备的距离),所以有些时候精度不行。所以在手势上,我们用了高精度的Leap来补足。

     Kinect是一种三维体感摄像传感器,可以同时获取彩色图像信急和深度图像信急,并可以进行实时人体骨骼跟踪,同时可以麦克风语音输入和语音识别功能。


5 Leap Motion部分


    LeapMotion系统可以检测并跟踪手、手指和类似手指的工具。该器件可以在高精确度和高跟踪帧率下工作。

    Leap Motion工作流程图:

6 MindWave部分


      MindWave是神念科技推出的基于其先进的BCI技术——ThinkGearT组件的脑机接口设备。在使用时,只需戴上MindWave,并将其前臂的采集脑电信号的电极装置放在前额并与其接触,便可对脑电波信号进行采集。MindWave使得脑电波数据采集不再局限于实验室,只需要一台笔记本电脑或者一部智能手机,你就可以在任何地方实时观测到脑电波数据。


7 ZigBee部分


    在Zigbee网络中,一个Zigbee节点负责接收信号,其余Zigbee节点分布在空间中负责接受信息,并将信息传递给接收信号的节点。ZigBee网络中,网络协调器,路由器,终端设备的通讯模块的硬件都相同,故在Zigbee网络中只需用设计一种ZigBee通讯模块。

    模块显示如图:


8 继电器部分


    只是一个简单的东西,贴个图好了。



9 系统功能设计


    见下表,不多赘述了。


10 总结


    这套控制系统包含的东西非常多,因为时间精力有限,太深入的研究,团队并没有去做。接触之后,感觉要学习的地方还太多。翻过去的,留在心里,回想一下还是有用的。

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