CN105138133A - 生物信号手势识别设备及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种生物信号手势识别设备，包括：电源模块、肌肉电信号传感器模块、信号预处理模块、加速度传感器与陀螺仪模块、运算与控制模块、无线模块及微控制器，其中：所述肌肉电信号传感器模块用于拾取所述多个肌肉群表面的肌肉电信号；所述信号预处理模块用于将拾取的肌肉电信号进行预处理；所述加速度传感器与陀螺仪模块用于采样得到使用者手臂运动状态信息；所述运算与控制模块用于根据肌肉电信号及手臂运动状态信息进行特征提取和识别；所述无线模块用于将上述特征提取和识别的结果无线传输至被控设备。本发明还涉及一种生物信号手势识别方法。本发明能够同时处理多个通道传感器信号，体积小、功耗低、识别精度高、速度快。
Description
技术领域
本发明涉及一种生物信号手势识别设备及方法。
背景技术
在体感设备被用作人机交互以来，以手势为主要输入的交互方式由于更加直观并且表达信息多样灵活，被深入研究并适用于各个不同领域中。
人类的运动系统由大量的骨骼、骨骼肌以及其他连接组织构成，肌肉中又包含了大量的肌肉纤维。肌肉纤维会被附近的运动神经元通过电信号的方式刺激，从而进行收缩或拉伸的动作，配合肌腱和骨骼，达到关节运动的效果。其中神经元刺激肌肉所释放的电信号被称之为肌肉电信号(EMG)，此类肌肉电信号可以在一定程度上反应肌肉的动作状态。
当人在做出手指手势和腕部动作时，控制此类动作的肌肉群分布在动作手的小臂上，肌肉在拉伸和收缩的过程中伴有肌肉电信号存在。
目前，尚未出现一种能够拾取对应肌肉群的肌肉电信号，并以此来识别手指手势和腕部动作的生物信号手势识别设备或者方法。现有的手势识别设备主要使用图像采集、红外传感、加速度传感等原理进行，其主要缺点在于使用场景固定、运算复杂、能耗大、体积大。此类设备不适用于移动中或者应用场景不固定的条件，另外考虑到较大的体积和功耗，此种方法的设备通常被使用于桌面端，无法小型化，穿戴化。
发明内容
有鉴于此，有必要提供一种生物信号手势识别设备及方法。
本发明提供一种生物信号手势识别设备，包括：电源模块、肌肉电信号传感器模块、信号预处理模块、加速度传感器与陀螺仪模块、运算与控制模块、无线模块及微控制器，其中：所述电源模块用于为所述生物信号手势识别设备提供工作电源；所述肌肉电信号传感器模块用于拾取所述多个肌肉群表面的肌肉电信号；所述信号预处理模块用于将拾取的肌肉电信号进行预处理，并将预处理后的肌肉电信号以模拟信号的形式传递至所述运算与控制模块；所述加速度传感器与陀螺仪模块用于采样得到使用者手臂运动状态信息，并将所述手臂运动状态信息传递至所述运算与控制模块；所述运算与控制模块用于根据传递过来的肌肉电信号及手臂运动状态信息，进行特征提取和识别；所述无线模块用于将上述特征提取和识别的结果通过无线传输的方式传输至被控设备；所述微控制器用于控制与协调所述生物信号手势识别设备内部各个模块。
其中，所述电源模块为一块或多块小型可充电移动电池。
所述肌肉电信号传感器模块包括一个或者多个传感器，且与使用者小臂上多个肌肉群表面紧密接触。
所述信号预处理模块包括：依次电性连接的多路复用器、带通滤波器、二级放大电路、工频陷波器、缩放和移位电路以及数字电位器。
所述手臂运动状态信息包括：手臂的角速度、加速度。
所述运算与控制模块具体用于，首先将上述预处理后的肌肉电信号从模拟信号进行模数转换为数字信号，而后根据所述手臂的角速度、加速度及转换为数字信号的肌肉电信号，进行特征提取和识别。
所述运算与控制模块包括：依次电性连接的模数转换器、易失性随机存储器、嵌入式内核、通用输入输出接口以及分别与所述嵌入式内核连接的两个串行外设接口。
所述被控设备为可以通过无线方式进行操控的电子设备，如微型计算机、家用游戏机、智能家电设备、智能手机、智能移动终端或者工业现场设备。
本发明还提供一种生物信号手势识别方法，该方法包括：a.肌肉电信号传感器模块拾取所述多个肌肉群表面的肌肉电信号；b.信号预处理模块将拾取的肌肉电信号进行预处理，并将预处理后的肌肉电信号以模拟信号的形式传递至所述运算与控制模块；c.加速度传感器与陀螺仪模块采样得到使用者手臂运动状态信息，并将所述手臂运动状态信息传递至所述运算与控制模块；d.运算与控制模块用于根据传递过来的肌肉电信号及手臂运动状态信息，进行特征提取和识别；e.无线模块用于将上述特征提取和识别的结果通过无线传输的方式传输至被控设备。
其中，步骤d具体包括：所述运算与控制模块根据不同表面肌肉电信号的特征组合，识别出使用者正在使用的手势。
本发明提供了一套多通道肌肉电信号手势识别设备的硬件构架及手势识别方法，满足表面肌肉电信号拾取、放大、降噪、运算和通信的功能，为手势识别软件提供硬件基础。并且可以对不同用户和不同使用环境进行调节，提高手势识别率。同时，本发明使用一套信号与处理电路同时处理多个通道传感器信号，减小了整个设备的电路体积，降低了设备功耗，保证高信噪比，为软件识别算法提供了有利条件。
附图说明
图1为本发明生物信号手势识别设备的硬件架构图。
图2为本发明生物信号手势识别设备中信号预处理模块102的硬件架构示意图。
图3为本发明生物信号手势识别设备中运算与控制模块104的硬件架构示意图。
图4为本发明生物信号手势识别方法较佳实施例的流程图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步详细的说明。
参阅图1所示，是本发明生物信号手势识别设备的硬件架构图。所述生物信号手势识别设备10包括：电源模块100、肌肉电信号传感器模块101、信号预处理模块102、加速度传感器与陀螺仪模块103、运算与控制模块104、无线模块105及微控制器106。
所述电源模块100，用于为所述生物信号手势识别设备10提供工作电源。在本实施例中，所述电源模块100为一块或多块小型可充电移动电池。
所述肌肉电信号传感器模块101，与使用者小臂上多个肌肉群表面紧密接触，用于拾取所述多个肌肉群表面的肌肉电信号，并将所述肌肉电信号传递至信号预处理模块102。在本实施例中，所述肌肉电信号传感器模块101包括一个或者多个传感器。
所述信号预处理模块102，用于将拾取的肌肉电信号进行预处理，并将预处理后的肌肉电信号以模拟信号的形式传递至运算与控制模块104。所述预处理包括：放大及降噪。
所述加速度传感器与陀螺仪模块103，用于采样得到使用者手臂运动状态信息，并将所述手臂运动状态信息通过数字通信的方式传递至运算与控制模块104。所述手臂运动状态信息包括：手臂的角速度、加速度。
所述运算与控制模块104，用于根据传递过来的肌肉电信号及手臂运动状态信息，进行特征提取和识别，并将识别结果传递至所述无线模块105。具体而言：
所述运算与控制模块104，首先将上述预处理后的肌肉电信号从模拟信号进行模数转换为数字信号，而后根据所述手臂的角速度、加速度及转换为数字信号的肌肉电信号，进行特征提取和识别。
可以理解的是，由于不同手势在不同肌肉表面测得的肌肉电信号表达的特征信息不同，所述运算与控制模块104根据不同表面肌肉电信号的特征组合，可以识别出使用者正在使用的手势。
所述无线模块105，用于将上述特征提取和识别的结果通过无线传输的方式传输至被控设备。所述被控设备可以为微型计算机、家用游戏机、智能家电设备、智能手机、智能移动终端、工业现场设备等可以通过无线方式进行操控的电子设备。
所述微控制器106，用于控制与协调所述生物信号手势识别设备10内部各个模块。
参阅图2所示，是本发明生物信号手势识别设备中信号预处理模块102的硬件架构示意图。
所述信号预处理模块102包括：依次顺序连接的多路复用器1021、带通滤波器1022、二级放大电路1023、工频陷波器1024、缩放和移位电路1025以及数字电位器1026。
所述多路复用器1021接收所述肌肉电信号传感器模块101拾取的多个肌肉群表面的肌肉电信号，所述多路复用器1021将多个通道的肌肉电信号隔离开，在同一个时间点只采取一个通道的肌肉电信号，即由一个传感器拾取的肌肉电信号。所述多路复用器1021在微控制器106的控制信号作用下，根据不同时间选择不同的通路。
所述带通滤波器1022在信号经过多路复用器1021选择后，进一步去除传感器位置挪动带来的低频干扰以及芯片、外界引入的噪音。所述带通滤波器1022的通带频率为20Hz至500Hz之间。
所述二级放大电路1023在带通滤波器1022滤除了噪音之后，将信号再次放大，以达到不同模数转换器可以识别的幅值。在本实施例中，所述二级放大电路1023放大倍数为10dB。
所述工频陷波器1024由高阶陷波器构成，用来滤除多种渠道造成的50Hz工频干扰。
所述缩放和移位电路1025将工频陷波器1024处理后的信号的电压幅值控制在0V至3.3V之间，以便于采样。
所述数字电位器1026在微控制器106的控制信号作用下，调节缩放和移位电路1025的参数。
参阅图3所示，是本发明生物信号手势识别设备中运算与控制模块104的硬件架构示意图。
所述运算与控制模块104包括：依次顺序连接的模数转换器1041、易失性随机存储器1042、嵌入式内核1043、通用输入输出接口1044以及分别与所述嵌入式内核1043连接的串行外设接口1045、1046。
所述模数转换器1041与缩放和移位电路1025连接，接收信号预处理模块102预处理后的信号。
所述模数转换器1041、易失性随机存储器1042、嵌入式内核1043共同负责预处理后的多个通道的肌肉电信号的存储、运算及识别。
所述嵌入式内核1043同时通过串行外设接口1045向数字电位器1026传输控制输入，通过串行外设接口1046将识别后的结果传输至无线模块105，通过通用输入输出接口1044向多路复用器1024传输控制输入。
所述通用输入输出接口1044，与加速度传感器与陀螺仪模块103连接，以获取其采样的使用者手臂运动状态信息。
参阅图4所示，是本发明生物信号手势识别方法较佳实施例的流程图。
步骤S301，肌肉电信号传感器模块101与使用者小臂上多个肌肉群表面紧密接触，拾取所述多个肌肉群表面的肌肉电信号，并将所述肌肉电信号传递至信号预处理模块102。在本实施例中，所述肌肉电信号传感器模块101包括一个或者多个传感器。
步骤S302，信号预处理模块102将拾取的肌肉电信号进行预处理，并将预处理后的肌肉电信号以模拟信号的形式传递至运算与控制模块104。所述预处理包括：放大及降噪。
步骤S303，加速度传感器与陀螺仪模块103采样得到使用者手臂运动状态信息，并将所述手臂运动状态信息通过数字通信的方式传递至运算与控制模块104。所述手臂运动状态信息包括：手臂的角速度、加速度。
步骤S304，运算与控制模块104根据传递过来的肌肉电信号及手臂运动状态信息，进行特征提取和识别，并将识别结果传递至所述无线模块105。具体而言：
所述运算与控制模块104，首先将上述预处理后的肌肉电信号从模拟信号进行模数转换为数字信号，而后根据所述手臂的角速度、加速度及转换为数字信号的肌肉电信号，进行特征提取和识别。
可以理解的是，由于不同手势在不同肌肉表面测得的肌肉电信号表达的特征信息不同，所述运算与控制模块104根据不同表面肌肉电信号的特征组合，识别出使用者正在使用的手势。
步骤S305，无线模块105将上述特征提取和识别的结果通过无线传输的方式传输至被控设备。所述被控设备可以为微型计算机、家用游戏机、智能家电设备、智能手机、智能移动终端、工业现场设备等可以通过无线方式进行操控的电子设备。
虽然本发明参照当前的较佳实施方式进行了描述，但本领域的技术人员应能理解，上述较佳实施方式仅用来说明本发明，并非用来限定本发明的保护范围，任何在本发明的精神和原则范围之内，所做的任何修饰、等效替换、改进等，均应包含在本发明的权利保护范围之内。
Claims (10)
1.一种生物信号手势识别设备，包括：电源模块、肌肉电信号传感器模块、信号预处理模块、加速度传感器与陀螺仪模块、运算与控制模块、无线模块及微控制器，其中：
所述电源模块用于为所述生物信号手势识别设备提供工作电源；
所述肌肉电信号传感器模块用于拾取所述多个肌肉群表面的肌肉电信号；
所述信号预处理模块用于将拾取的肌肉电信号进行预处理，并将预处理后的肌肉电信号以模拟信号的形式传递至所述运算与控制模块；
所述加速度传感器与陀螺仪模块用于采样得到使用者手臂运动状态信息，并将所述手臂运动状态信息传递至所述运算与控制模块；
所述运算与控制模块用于根据传递过来的肌肉电信号及手臂运动状态信息，进行特征提取和识别；
所述无线模块用于将上述特征提取和识别的结果通过无线传输的方式传输至被控设备；
所述微控制器用于控制与协调所述生物信号手势识别设备内部各个模块。
2.如权利要求1所述的生物信号手势识别设备，其特征在于，所述电源模块为一块或多块小型可充电移动电池。
3.如权利要求2所述的生物信号手势识别设备，其特征在于，所述肌肉电信号传感器模块包括一个或者多个传感器，且与使用者小臂上多个肌肉群表面紧密接触。
4.如权利要求3所述的生物信号手势识别设备，其特征在于，所述信号预处理模块包括：依次电性连接的多路复用器、带通滤波器、二级放大电路、工频陷波器、缩放和移位电路以及数字电位器。
5.如权利要求4所述的生物信号手势识别设备，其特征在于，所述手臂运动状态信息包括：手臂的角速度、加速度。
6.如权利要求5所述的生物信号手势识别设备，其特征在于，所述运算与控制模块具体用于，首先将上述预处理后的肌肉电信号从模拟信号进行模数转换为数字信号，而后根据所述手臂的角速度、加速度及转换为数字信号的肌肉电信号，进行特征提取和识别。
7.如权利要求5所述的生物信号手势识别设备，其特征在于，所述运算与控制模块包括：依次电性连接的模数转换器、易失性随机存储器、嵌入式内核、通用输入输出接口以及分别与所述嵌入式内核连接的两个串行外设接口。
8.如权利要求1所述的生物信号手势识别设备，其特征在于，所述被控设备为可以通过无线方式进行操控的电子设备，如微型计算机、家用游戏机、智能家电设备、智能手机、智能移动终端或者工业现场设备。
9.一种生物信号手势识别方法，其特征在于，该方法包括：
a.肌肉电信号传感器模块拾取所述多个肌肉群表面的肌肉电信号；
b.信号预处理模块将拾取的肌肉电信号进行预处理，并将预处理后的肌肉电信号以模拟信号的形式传递至所述运算与控制模块；
c.加速度传感器与陀螺仪模块采样得到使用者手臂运动状态信息，并将所述手臂运动状态信息传递至所述运算与控制模块；
d.运算与控制模块用于根据传递过来的肌肉电信号及手臂运动状态信息，进行特征提取和识别；
e.无线模块用于将上述特征提取和识别的结果通过无线传输的方式传输至被控设备。
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，步骤d具体包括：
所述运算与控制模块根据不同表面肌肉电信号的特征组合，识别出使用者正在使用的手势。
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