基于矿山设备实训手部运动模型的数据手套.pdf

工矿自动化 Ind us t r y and Mine Aut o mat io n 第45卷第11期 2019年11月 Vo l . 45 No . 11 No v. 2019 ♦科研成果♦ 文章编号1671-251X2019 11-0031-06 DOI 10. 13272/j. is s n. 1671-251x . 2019040095 基于矿山设备实训手部运动模型的数据手套 刘宁宁1,2,3 （1.煤炭科学技术研究院有限公司，北京100013； 2煤矿应急避险技术装备工程研究中心，北京100013； 3北京市煤矿安全工程技术研究中心，北京100013） 回 回 扫码移动阅读 摘要矿山设备实训采用虚拟现实技术互动操作真实性较差，而现有微惯性传感器式数据手套通过优化 数据处理算法以减少传感器布置数量导致准确性不高。针对上述问题，在介绍人类手部结构和手部运动力 学模型的基础上，分析了矿山设备实训基本动作及运动特点，提出了二指六连杆七自由度矿山设备实训手部 运动模型，从而可减少微惯性传感器布置数量；基于四元数法推导了指骨位置及姿态解算算法；开发了基于 矿山设备实训手部运动模型的数据手套。在手套腕部固定Tr ac k er追踪器来获得前臂绝对坐标，在手套大 拇指和食指处布置微惯性传感器以提供指骨载体坐标，并通过指骨位置及姿态解算获得指骨在导航坐标系 的位置及姿态，从而实现虚拟场景手部运动姿态实时重生成。测试结果表明，矿山设备实训基本动作的最大 误差为9 mm, *卜于控件最小直径，满足矿山设备实训操作需要。 关键词虚拟现实；数据手套；矿山设备实训；手部运动模型；四元数；微惯性传感器；位置及姿态 解算 中图分类号TD791 文献标志码A Dat a g l o ve bas ed o n h and mo t io n mo d el f o r mine eq uipment t r aining LIU Ning ning12*3 1. Ch ina Co al Res ear c h Ins t it ut e, Beijing 100013, Ch ina; 2. Eng ineer ing Res ear c h Cent er f o r Tec h no l o g y Eq uipment o f Emer g enc y Ref ug e in Co al Mine, Beijing 100013, Ch ina; 3. Beijing Eng ineer ing and Res ear c h Cent er o f Mine Saf e, Beijing 100013, Ch ina Abstrac t Aut h ent ic it y o f int er ac t ive o per at io n is po o r wh en vir t ual r eal it y t ec h no l o g y ad o pt ed in mine eq uipment t r aining . Dat a pr o c es s ing al g o r it h m is o pt imized t o r ed uc e t h e number o f mic r o -iner t ial s ens o r s f o r d at a g l o ve but r es ul t s in l o w ac c ur ac y. Ac c o r d ing t o t h e abo ve pr o bl ems , o n t h e bas is o f int r o d uc ing h uman h and s t r uc t ur e and h and mo t io n mec h anic s mo d el , bas ic mo vement and mo t io n c h ar ac t er is t ic s o f mine eq uipment t r aining wer e anal yzed , and h and mo t io n mo d el f o r mine eq uipment t r aining o f t wo -ing er , s ix -l ink and s even-d eg r ee o f f r eed o m was put f o r war d , s o as t o r ed uc e t h e number o mic r o -iner t ial s ens o r s. Po s it io n and at t it ud e c al c ul at io n al g o r it h m o f ph al ang es was d ed uc ed bas ed o n q uat er nio n met h o d . A d at a g l o ve bas ed o n t h e h and mo t io n mo d el f o r mine eq uipment t r aining was d evel o ped . Tr ac k er is f ix ed at wr is t o f t h e g l o ve t o o bt ain abs o l ut e c o o r d inat es o f f o r ear m, mic r o -iner t ial s ens o r s ar e ar r ang ed at t h umb and f o r ef ing er o t h e g l o ve t o pr o vid e c ar r ier c o o r d inat es o f ph al ang es , and po s it io n and at t it ud e o f 收稿日期2019-04-26 ；修回日期2019-10-21 ；责任编辑盛男。 基金项目煤炭科学技术研究院技术创新基金资助项目（2O17CXO7）。 作者简介刘宁宁（1986 ），男，河北衡水人，助理研究员，硕士，主要从事矿山安全培训技术及装备研发工作，aill nnc umt 163. c o mo 引用格式刘宁宁.基于矿山设备实训手部运动模型的数据手套［J］.工矿自动化,2019,45（11）31-36. LIU Ning ning . Dat a g l o ve bas ed o n h and mo t io n mo d el f o r mine eq uipment t r aining］」］. Ind us t r y and Mine Aut o mat io n,201945（l l） 31-36. ・32・ 工矿自动化第45卷 ph al ang es in navig at io n c o o r d inat e s ys t em ar e c al c ul at ed t h r o ug h c al c ul at io n o f po s it io n and at t it ud e o f ph al ang es , s o as t o r eal ize r eal -t ime g ener at io n o f h and mo t io n at t it ud e in vir t ual s c ene. Th e t es t r es ul t s s h o w t h at t h e max imum er r o r o f bas ic mo vement s o f mine eq uipment t r aining is 9 mm, wh ic h is s mal l er t h an t h e minimum d iamet er o f c o nt r o l , and meet s need s o f mine eq uipment t r aining o per at io n. Key w ords vir t ual r eal it y; d at a g l o ve; mine eq uipment t r aining ; h and mo t io n mo d el; q uat er nio n; mic r o -iner t ial s ens o r ; po s it io n and at t it ud e c al c ul at io n 0引言 随着矿山机械化、自动化水平的提高，矿山设备 结构的复杂化、操作的精细化对操作人员的安全培 训提出了更高的要求。近年来，虚拟现实技术在矿 山设备实训工作中发挥了越来越重要的作用,实 现了视觉真实性，但互动操作真实性有待提高。 数据手套能够捕捉手部姿态，是提高虚拟现实 技术操作真实性的重要手段。数据手套按工作原理 主要分为图像式、机械式、光纤式和微惯性传感器 式“力。图像式对光照要求严苛，易产生遮挡；机械 式质量大，操作不方便；光纤式不耐疲劳，寿命短；微 惯性传感器式具有不受光照限制、轻便耐用、易更换 等优点，但存在需要布置的传感器数量多的缺点⑷。 目前主要通过优化数据处理算法的途径来减少传感 器布置数量卩边，但导致数据手套的准确性不高。 本文在分析矿山设备实训基本动作特征的基础上， 开发了基于矿山设备实训手部运动模型的数据手 套，可减少并优化微惯性传感器布置，直接求解手部 运动姿态，提高数据手套的准确性。 1手部运动特征及简化模型 1. 1 手部结构 人类手部结构如图1所示。手部结构特征分析 是构建手部运动模型、分析手部运动自由度的基础。 根据人体解剖学“也，手部由27块骨骼组成连接 前臂与手腕的8块腕骨；连接手指与手腕的5块掌 骨；14块指骨除拇指由近节指骨和远节指骨组成 外，其余手指均由近节指骨、中节指骨和远节指骨组 成，且3块指骨长度比例约为5 3 2。各骨骼之 间由19个关节组成5个连接腕骨与掌骨的腕掌关 节，5个连接掌骨与近节指骨的掌指关节 Met ac ar po ph al ang eal Po int , MP,除拇指外 4 个 连接近节指骨与中节指骨的近指关节Pr o x imal Int er ph al ang eal Po int ,PIP,4 个连接中节指骨与 远节指骨的远指关节Dis t al Int er ph al ang eal Po int , DIP,1个拇指连接近节指骨与远节指骨的指关节 Int er ph al ang eal Po int , IP o 腕骨较小，同时 5 个 腕掌关节协调运动，可视为1个连接前臂与手掌的 手腕关节。 1.2 手部运动力学模型 根据手部结构分析，手部运动力学模型可以用 由“骨链”组成的树形连杆力学模型进行描述，其中 除拇指外的4块掌骨相互活动范围很小，可近似为 手掌刚体，指骨及前臂均可近似为杆件或连杆，如 图2所示。 Fig . 2 Hand mo t io n mec h anic s mo d el 手部的主要动作由前臂的自由运动、手掌的内 向旋转、手指的内向弯曲和左右轻微摆动完成，手部 共有27个自由度①前臂可自由运动，具有6个自 由度。②手掌刚体与前臂具有1个内向旋转自由 度。③拇指手腕关节具有弯曲和外展2个自由度， MP和IP具有1个内向弯曲自由度。④除拇指外 的每根手指具有4个自由度MP具有弯曲和外展 2个自由度，PIP和DIP具有1个内向弯曲自 由度。 1, 3 矿山设备实训手部运动模型 手指运动具有高度的协调性，所有手指都是在 2个关节确立的平面中运动，各手指之间存在强耦 2019年第11期刘宁宁基于矿山设备实训手部运动模型的数据手套 33 合关系手掌带动手指运动的横向相关性；手指上级 关节控制下级关节的纵向相关性。参照人体工程学 资料⑴〕，手部各关节运动限制包括①中指MP外 展角度较小，可认为中指MP不能进行外展运动。 ② 单个手指的3块指骨的运动处于同一个平面内。 ③ 各手指末端关节弯曲度是其前面关节弯曲度的 2/3。④相邻四指之间的夹角不超过25,大拇指与 食指之间的夹角不超过90o 矿山设备实训主要是对提升、运输、开采、掘进 设备进行操作培训，需要操作的控件包括按钮、旋 钮、手柄，对应的手部基本动作包括拇指撼、食指攜、 Fig . 3 Bas ic mo vement s o f mine eq uipment t r aining 拇指擔、是拇指远节指骨按压按钮，其余四指弯 曲至最大角度。食指摺是食指远节指骨按压按钮， 拇指自然弯曲，其余三指最大角度弯曲。拧是拇指 远节指骨与食指远节指骨或中节指骨夹住旋钮，其 余三指基本弯曲至最大角度，手部发力转动旋钮。 拉推根据个人习惯有2种动作手势①拇指和食 指自然弯曲成环，其余三指跟随食指自然弯曲成半 环，套住手柄杆部，发力拉或推动杆部。②手掌自 然握拳，手柄端部位于掌心，发力拉或推动杆部。 2种动作手势基本相同。 4个基本动作主要由食指、拇指单独或共同完 成,其余三指均处于自然弯曲状态或最大弯曲状态， 其运动姿态不影响动作自然完成，可以仅考虑拇指 和食指的运动，其余手指运动满足手部关节运动限 制即可。拇指远节指骨长度可由近节指骨和掌骨长 度按比例确定，IP弯曲程度可由MP确定；食指远 节指骨长度可由中节指骨和近节指骨长度按比例确 定,DIP弯曲程度可由相邻关节弯曲程度按比例确 定。因此，简化手部运动力学模型时可不考虑远节 指骨，仅考虑前臂，拇指掌骨、近节指骨，食指掌骨、 近节指骨、中节指骨组成的六连杆。同时，前臂的 6个自由度不影响手部4个基本动作,可以仅考虑拇 指手腕关节弯曲和外展2个自由度、拇指MP 1个 内向弯曲自由度、食指手腕关节1个内向旋转自由 度、食指MP弯曲和外展2个自由度、食指PIP 1个 内向弯曲自由度，共7个自由度。因此，手部运动力 学模型可简化为二指六连杆七自由度矿山设备实训 手部运动模型，如图4所示。 OPIP 图4矿山设备实训手部运动模型 Fig . 4 Hand mo t io n mo d el f o r mine eq uipment t r aining 2指骨位置及姿态解算 指骨位置及姿态解算的目的是将微惯性传感器 在载体坐标系下测量的数据转换至导航坐标系，获 得指骨所在位置及方向。解算方法有方向余弦法、 欧拉角法和四元数法〔⑷方向余弦法需要求解9个 微分方程，计算量大，不满足数据手套实时性要求； 欧拉角法存在万向节死锁问题，有不能求解的奇点； 四元数法计算量小、精度高、可避免奇异性。因此采 用四元数法求解手部运动姿态。 2. 1 瞬轴四元数求解 四元数的一般形式为 q qo qii 12j q3kq qo qii 12j q3k 1 式中％,g】，g 2,g 3均为实数；i,j,k；i,j,k为相互正交的单 位向量。 四元数的三角函数形式为 g c o s 号 ““s in 号 2 式中a为旋转角度；『为载体坐标系相对导航坐标 系旋转的瞬轴。 四元数对时间求导可得 兽X g/2 3 式中为导航坐标系下的旋转角速度向量；X为 向量积。 根据共觇四元数的性质，则有 q X q X wSb X g* 4 式中犹b为载体坐标系下的旋转角速度向量；g*为 q的共辄四元数。 将式4代入式3,可得 兽q Xq X Onb/2 5 eh可表示为 Gnb 0 axi ayj azkaxi ayj azk 6 式中r ,ay 分别为载体坐标系下绕JC ,y,z轴的 旋转角速度。 将式6代入式5,式5展开为矩阵形式 ・34・ 工矿自动化第45卷 r oOy 7o 54 0 3工 0 凶3」 O Qo Oy _q i Ox Qi 0 q3 1 QiQo密 Q2 7 72QsqoQl 4372Qlq。_ Qi q 式7可表示为 Go y y 3 如 Qi * 0 3工 吗 0202 万 0吗一 Q3S Q3 -|- 90 OzOz 9131212 Wx 7 8 采用Rung e-Kunt a法求解式（8）,微分方程一 阶Rung e-Kunt a解为[⑸ Qr △] t qr\_t \ （9） 式中9r 为四元数g在左时刻的分量，厂0,1,2, 3 ；3为采样时间间隔。 将式（8）代入式（9）,可得 Qo Li △/] qo D0 钦Qi [丫肌 Qz LQcuy 0] q3 Dk z “]） 7i “ △订qo “] 等So Q2 Q3 [_Qy “]） Y ] y（Qo [_Q（oy [门 Qi q3 口]如[幻） Q3 \_t △□ qo “] 等So I以[订 Qi q2 \_t \a）x [i]） （10） 根据式（10）可求得任意时刻的瞬轴四元数。 2.2 位置解算 由微惯性传感器获得的载体坐标系下的加速度 矩阵为Ab,转换至导航坐标系下的加速度矩阵为 缶，转换关系为 AnAbCE （11） 式中CE为转换矩阵。 仇 Qo Qi 92 ql 2q iG 7o Q3 2QiQ3 QoQ2 2Qi q2 90Q3 Qo 7i Q2 ql 2Q2Q3 7oQi 2 Q1Q3 Q0Q2 2q2Q3 Q0Q1 Qo Qi Q2 ql 12 2.3姿态解算 载体绕3个坐标轴的旋转序列等同于绕单个坐 标轴（瞬轴）的1次旋转，载体姿态通常用绕之轴旋 转的横滚角卩表示。绕3个坐标轴旋转的次序不 同，以姿态角表示的转换矩阵的形式不同。按照 n轴一）轴一工轴旋转顺序求得的转换矩阵为[⑷ 转的航向角W、绕v轴旋转的俯仰角和绕工轴旋 c o s c o s W CE c o s Osin W _ 一 s in 9 s in 申s in 0c o s W c o s 伞s in W s in 卩s in Osin W c o s 卩c o s W s in 爭c o s 9 c o s 爭s in Oco s W s in 爭s m c o s 爭s in Geo s W s in 甲c o s W c o s 甲c o s d . 13 由式（12）和式（13）可得 设备实训手部运动模型，在手套大拇指和食指上布 ar c t an 27旳2 血3 Qo Qi q ql ■\9 ar c s in[27o72 9iQ3114 置微惯性传感器以提供指骨载体坐标，数据经射频 传输模块传输至计算机，通过指骨位置及姿态解算 获得指骨在导航坐标系的位置及姿态；虚拟现实软 ar c t an 2g 293 g g i Qo Qi q ql 根据式（14）可求得任意时刻载体在导航坐标系 的姿态。 3数据手套实现 3. 1 总体设计 数据手套总体设计原理如图5所示。将HTC 光学定位系统的Tr ac k er追踪器固定于数据手套腕 部，配合Lig h t h o us e基站及配套软件提供刖臂在导 航坐标系的绝对坐标，定位手部整体位置；基于矿山 Lig h t h o us e 基站 一射频传输模勺 一前臂位置解出 一前臂绝对坐勾 Tr ac k er追踪器 图5数据手套总体设计原理 Fig . 5 Over al l d es ig n pr inc ipl e o f d at a g l o ve - 虚拟现实软也 一手部运动姿态实时重生成一 2019年第11期刘宁宁基于矿山设备实训手部运动模型的数据手套 35 件根据前臂绝对坐标、指骨导航坐标，通过建模实时 重生成手部运动姿态，并在虚拟系统显示。 3.2 硬件实现 采用九自由度微惯性传感器MPU9150,该传 感器集成了三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁力 计，封装尺寸为3 mm X 3 mm X 1 mm,不影响手指 运动灵活性。根据矿山设备实训手部运动模型，在 手套背部共布置5个微惯性传感器，如图6所示，其 中拇指掌骨、近节指骨处各1个，食指掌骨、近节指 骨、中节指骨处各1个。Tr ac k er追踪器及射频传 输模块位于数据手套腕部，与传感器采用线缆连接, 线缆沿指骨布置。数据手套采用材质为弹性纤维的 全指手套，伸缩性适中，适应手掌大小差异。 □傲惯性传感器 图6数据手套硬件结构 Fig . 6 Har d war e s t r uc t ur e o f d at a g l o ve 3. 3 软件实现 软件主要包括姿态解算模块和虚拟现实模块两 部分，采用Unit y3D内置C脚本语言进行编程。 姿态解算模块基于指骨位置及姿态解算算法，将传 感器数据转换为导航坐标系中的手部指骨位置和姿 态数据，与Tr ac k er追踪器定位数据共同作为虚拟 现实模块的输入数据。鉴于个体差异，初次佩戴数 据手套时虚拟现实模块会通过校准动作获得手部校 准数据，以此确定手掌大小，构建三维手部模型，依 据运动参数控制关节运动，实现实时手部姿态可视 化展示。 4测试分析 以综采工作面实操平台为数据手套准确性测试 平台，该平台能够模拟操作采煤机和液压支架，实物 面板控件包括按钮、旋钮、手柄等，控件最小直径为 22 mm,可开展矿山设备实训操作中拇指堪、食指 德、拧、拉推4种基本动作测试。虚拟场景中构建 与真实空间坐标重合的虚拟面板，被测人员在佩戴 虚拟现实眼镜的条件下，依据虚拟面板控件位置和 数据手套虚拟图像操作控件，测试场景如图7所示。 分3组测试不同动作条件下指尖与控件中心点 偏差，由3个不同测试人员操作，每组测试4个动 作，每个动作各30次，每次操作完成后手部离开操 图7测试场景 Fig . 7 Tes t s c enar io 作面板20 c m以上再进行下一次操作，测试数据见 表1。可看出4个动作最大误差为9 mm,zb于控件 最小直径，满足矿山设备实训操作需要；4个动作中 拇指擢的误差较大，这是由于拇指的外展和内曲幅 度均较大。 表1数据手套准确性测试数据 Tabl e 1 Ac c ur ac y t es t d at a o f d at a g l o ve 动作 误差最大值/mm误差均值/mm 拇指拇94.81 食指拇8 3. 44 拧62. 76 拉 52. 36 5结论 1 矿山设备实训操作主要由拇指据、食指握、 拧、拉推4个基本动作组成，因此手部运动力学模 型可简化为二指六连杆七自由度矿山设备实训手部 运动模型，以减少微惯性传感器的布置数量。 2 采用四元数法推导了指骨位置及姿态解算 算法，用于求解手部运动姿态。 3 数据手套中Tr ac k er追踪器提供前臂绝对 坐标，微惯性传感器提供指骨载体坐标，指骨载体坐 标经指骨位置及姿态解算算法转换为指骨导航坐 标，通过射频传输模块将坐标数据传输至虚拟现实 软件，实现手部运动姿态实时重生成。测试结果表 明,4个基本动作最大误差为9 mm,小于控件最小 直径.满足矿山设备实训操作需要。 参考文献Referenc es [1] 陈文博.悬臂式掘进机虚拟仿真平台设计及关键技术 研究[D].焦作河南理工大学,2015. 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