為了能夠充分表達人類的情感，仿人機器人通過多個運動機構牽動仿真人面皮實現人類表情[1-3]。這種面部機構具有自由度眾多、運動復雜、控制精度要求高等特點。實踐表明，由于指令順序執行，單個單片機很難完成多任務系統的設計。然而，采用多個單片機分布控制的方式，雖然能夠滿足設計需求，但系統穩定性較差，設計成本增加。

    本文選用非定制邏輯器件FPGA作為控制芯片來完成整個驅動系統的設計。區別于單片機，FPGA并行的設計理念可使系統模塊獨立運行，在簡化系統架構的同時，提高執行機構的協同性。
1 面部運動分析與系統硬件結構
    本系統用于驅動西南科技大學自主研發的MSR2型仿人機器人面部產生人類表情,如圖1所示。其面部具有21個基本動作單元AU(Action Unit),主要集中分布于眉毛、眼球、眼瞼、嘴巴和下頜等5個部位,如圖2所示。表1給出了5個部位的驅動電機和傳感器分布情況。

    面部驅動系統是仿人機器人控制系統的一個組成部分，面部單元運動指令由上層PC機完成。因此，本文將面部驅動系統劃分成電機控制、反饋信號采集和上位機通信三個部分，圖3所示為硬件結構示意圖。

2 FPGA模塊化設計
    本設計選擇Altera公司Cyclone II系列FPGA器件EP2C5Q208C8，作為驅動系統核心控制芯片。
2.1 電機驅動模塊設計
    仿人機器人頭部空間狹小，選用的微型舵機型號為H301，其旋轉角速度為500°/s。H301的控制僅需一路周期為20 ms的PWM脈沖， 有效正脈寬范圍為0.5 ms~2.5 ms,對應舵機旋轉角度范圍為0°~180°。PWM脈寬與H301轉角呈線性對應關系。驅動系統需要實現對21路舵機的控制，即需要FPGA輸出21路PWM[4]。PWM的輸出可以作為一個模塊來設計，以下是舵機模塊SteeringGear實例SG1的Verilog HDL代碼：
    SteeringGear SG1(.clk(clk)               //50 MHz時鐘輸入
    .rst_n(rst_n)                                     //復位信號，低電平有效
    .pwm_out_en(pwm_EN)                       //PWM輸出使能
    .correct_temp(pc_chang)                      //PWM參數修正
    .pwm_val(Data_Received)  //轉角控制
    .pwm(pwm[1]))   //PWM輸出
  
應pwm_val的值為7 500。因此,舵機模塊設計正確。
2.2 反饋信號采集模塊設計
     位置檢測電位器作為反饋傳感器，反饋面部機構的運動位置，為驅動系統提供誤差補償。系統選用精密電位器J50S，其線性精度為±0.1%。
    J50S反饋的電壓信號是模擬量，FPGA的模數轉換外置了16位ADC芯片LTC1864。電位器檢測的理論精度為0.005 2°。驅動系統將面部位置反饋電位器分成6、7兩組，由LTC1864配合單8路模擬開關CD4051實現。與FPGA硬件接口如圖5所示。

    在Slave FIFO操作模式下，增強型8051內核利用固件將CY7C68013A配置成Slave FIFO模式后，不參與外設與USB主機的數據交互[5-6]。經過實驗測試，Slave FIFO模式的USB數據傳輸速率可達21.6 Mb/s, 滿足了系統需求。
3 驅動系統工作流程
    圖7所示為驅動系統主要工作流程圖。驅動系統上電復位初始化后，USB模塊監測上位機PC的指令；當得到PC指令后，USB模塊接收運動數據；FPGA將數據分配給電機模塊；電機旋轉驅動面部運動機構，牽扯仿真人面皮展現人類表情。位置反饋模塊采集電位器的角位移，與理論值計算運動誤差；如果誤差在允許范圍內，則反饋數據至PC；否則通過誤差補償算法，給原始數據添加補償系數，重新分配數據。

4 系統實驗與結果分析
    將本文設計的仿人機器人面部驅動系統與以單片機為核心的系統做表情對比實驗。MSR2面部前一版本的驅動系統選用3個單片機(型號為STM32F103VE)，分別控制3個模塊，單片機之間采用CAN總線通信。
    為了達到實驗目的，選擇驚訝、厭惡、憤怒、欣喜4種有明顯區分的表情作測試。系統有13個檢測點位置，即反饋電位器的檢測點。實驗允許每個檢測點的誤差為±1°。兩個驅動系統分別針對每種表情重復實驗100次，得到400組反饋數據。根據均方差公式分別計算出各個檢測點的偏差，并通過Matlab軟件得到兩個系統的4種表情控制偏差對比圖，如圖8所示。

    由圖8可以得出，基于FPGA的驅動系統的控制精度要高于以STM32分布控制的精度。經測試基于FPGA的驅動系統響應時間約為703 ms，而基于STM32單片機的驅動系統的響應時間約為978 ms。由此得出，以FPGA為核心的控制系統, 總體性能優于基于STM32的驅動系統。
    本文分析了仿人機器人面部運動控制點，將其驅動系統劃分成了3個模塊，分別介紹了各個模塊的FPGA設計方法，并給出了系統主要工作流程。通過實驗驗證，基于FPGA的驅動系統基本達到了人類表情變化的速率和較為準確的表情展現度。目前，采用該驅動系統后，仿人面部可以區分出18種表情。隨著后續仿真人面皮制作工藝的提高，仿人機器人再現的表情將更為細膩豐富。
參考文獻
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