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(zhí)行，單個單片機很難完成多任務系統(tǒng)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(tǒng)穩(wěn)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(tǒng)的設計。區(qū)別于單片機，FPGA并行的設計理念可使系統(tǒng)模塊獨立運行，在簡化系統(tǒng)架構的同時，提高執(zhí)行機構的協(xié)同性。
1 面部運動分析與系統(tǒng)硬件結構
    本系統(tǒng)用于驅動西南科技大學自主研發(fā)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(tǒng)是仿人機器人控制系統(tǒng)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(tǒng)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(tǒng)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(tǒng)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(tǒng)提供誤差補償。系統(tǒng)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(tǒng)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(tǒng)需求。
3 驅動系統(tǒng)工作流程
    圖7所示為驅動系統(tǒng)主要工作流程圖。驅動系統(tǒng)上電復位初始化后，USB模塊監(jiān)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(tǒng)實驗與結果分析
    將本文設計的仿人機器人面部驅動系統(tǒng)與以單片機為核心的系統(tǒng)做表情對比實驗。MSR2面部前一版本的驅動系統(tǒng)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(qū)分的表情作測試。系統(tǒng)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(tǒng)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(tǒng)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(tǒng)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(tǒng)響應時間約為703 ms，而基于STM32單片機的驅動系統(tǒng)的響應時間約為978 ms。由此得出，以FPGA為核心的控制系統(tǒng), 總體性能優(yōu)于基于STM32的驅動系統(tǒng)。
    本文分析了仿人機器人面部運動控制點，將其驅動系統(tǒng)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(tǒng)主要工作流程。通過實驗驗證，基于FPGA的驅動系統(tǒng)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(tǒng)后，仿人面部可以區(qū)分出18種表情。隨著后續(xù)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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