项目篇----为残障人群设计的体感控制系统

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。