基于MPU6050和HMC5883L的豬的姿態檢測

李哲++田建艷++鄭晟++王芳++張小龍

摘要：以豬為例，通過分析豬的常見姿態，依據不同姿態角度特點提出分類方法，并使用加速度與陀螺儀傳感器集成芯片MPU6050與地磁傳感器HMC5883L設計一套姿態檢測系統，以滿足畜禽養殖業對自動檢測畜禽行為的需要。試驗結果證明，該系統能夠準確檢測出豬的相應姿態，可為后續分析豬行為提供依據。

關鍵詞：豬；姿態分類；MPU6050；HMC5883L；姿態角；互補濾波

中圖分類號： TP274；TP212.9文獻標志碼： A文章編號：1002-1302（2016）02-0434-03

收稿日期：2015-03-12

基金項目：國家高技術研究發展計劃（編號：2013AA102306）。

作者簡介：李哲（1987—），山西太原人，碩士，主要從事復雜系統建模與智能控制及模式識別研究。E-mail：lizhe2003@163.com。

通信作者：田建艷（1966—），博士，教授，主要從事復雜系統建模、控制及智能化監控研究。E-mail：tut_tianjy@163.com。行為分析在畜禽養殖自動化研究領域有著非常重要的地位[1]，而對動物行為進行分析也能夠為畜禽健康分析提供參考依據。朱偉星等利用視頻技術監控豬行為并分析豬健康，指出行為分析的重要性[2]；陸明洲等介紹畜禽行為檢測的不同方法及各種技術的發展狀況，指出行為研究在養殖信息化中的重要作用[3]。目前，姿態檢測的主要研究方向分為2種，一是以視頻采集和圖像處理技術為基礎，模擬人眼提取目標特征進行姿態檢測[4-5]，二是以傳感器技術為基礎，利用各傳感器的特點采集與姿態相關的加速度及角度數據，通過算法計算分析得到姿態情況[6]。

本試驗采用傳感器為研究手段，以豬為研究對象，選擇4種豬常見姿態進行定義，使用加速度傳感器、陀螺儀和地磁傳感器采集目標加速度和姿態角，根據互補濾波算法得到姿態角，分析豬的姿態情況，并針對4種姿態提出相應的檢測方法。

1豬姿態分類

1.1姿態分類

將豬常見姿態分為站、坐、趴、躺4種（圖1）。

1.2姿態特征分析

以豬脊柱中段為坐標原點，并作為固定傳感器的位置，沿傳感器方向建立載體坐標系（b系），同時以北、東、地方向建立地理坐標系（n系），這2個坐標系之間的夾角通常稱為歐拉角θx、θy、θz（圖2）。

豬處于不同姿態時，b系方向對應圖2中實線坐標系x、y、z，b系方向隨豬運動會發生變化，對應圖2中虛線坐標系。n系方向不變，可以根據b系與n系Z軸夾角θz區分豬3種姿態——站或趴、坐、躺：站與趴時，b系Z軸垂直于地心，θz約為0°；坐時，Z軸與垂直地心方向有夾角θz；躺時，Z軸與垂直地心方向有夾角θz，θ2約為90°。

姿態角θz與豬身長L1和腿長L1相關（圖3），通過測定豬的身長和腿長，根據公式：θz=arcsinL2L1，可以確定θz的數值。當豬處于趴或站2個狀態時，θz均趨近于0，單獨觀察θz無法區分這2種姿態，需借助分析這2種姿態到另外姿態的變化過程進行判斷，如從站到坐的過程會伴隨產生豎直向下的加速度，使得n系Z軸加速度azn減小，通過分析姿態變化時θz與azn的變化情況，就可以區分站與趴這2種姿態。

2姿態檢測系統軟件設計

2.1基于四元數的姿態角解算

載體坐標系與地理坐標系之間的轉換需要用到旋轉矩陣[7]，整個旋轉過程分為3個部分（圖4），通過旋轉矩陣可以得到n系與b系之間的變換公式。

3系統硬件設計

3.1系統組成

檢測系統由發射單元、接收單元和上位機3個部分構成，其中，發射單元負責傳感器數據的采集和發送工作，接收單元負責數據的接收工作，上位機負責數據的處理和姿態角的解算（圖7）。發射單元和接收單元使用CC2530（Zigbee模塊）進行數據傳輸，CC2530芯片內置增強型51單片機，可以進行數據采集和傳輸工作，發射端CC2530與傳感器連接，接收端CC2530通過串口與上位機相連。

3.2發射單元硬件設計

發射單元由MPU6050、CC2530、HMC5883L這3個部分組成。MPU6050集成三軸加速度傳感器與三軸陀螺儀；HMC5883L內置高分辨率HMC118X系列磁阻傳感器，并附帶霍尼韋爾專利的集成電路，包括放大器、自動消磁驅動器、偏差校準、能使羅盤精度控制在1°～2°的12位模數轉換器、簡易的I2C 系列總線接口。HMC5883L通過AUX接口與MPU6050芯片相連，MPU6050的AUX接口設置為直連模式，使用AUX-I2C接口采集數據，并由MPU6050的I2C接口傳入CC2530進行發送。CC2530芯片沒有I2C接口，因此，需要編寫程序利用空置管腳模擬I2C接口進行數據傳輸。

4試驗結果及誤差分析

在實驗室條件下進行姿態檢測，將發射單元固定在平整的電路板上，利用重垂線和水平儀將電路板調整至水平位置；搭建模擬試驗臺，通過電路板角度的變化模擬豬姿態的變化進行檢測；將傳感器采集的數據通過上位機串口讀取存儲到Execl表格中，導入Matlab計算得到姿態角。

將試驗電路板調整至不同角度，觀察靜態θz的測量值，并與真實角度進行對比。由表1可見，靜態檢測精度誤差在0.5°以內，能夠得到比較準確的測量結果。

利用試驗電路板模擬豬姿態變化，觀察上位機姿態角變化，驗證檢測算法精度，取θz=40°，判定站與趴時的加速度變化，反復進行姿態變換以分析檢測準確率。動態變化過程主要用于分析趴與站2種姿態，試驗模擬這2種姿態6種可能出現的變化過程（100次試驗）。由表2可見，趴與站2種姿態的檢測準確率較高，在95%以上。

5結論

利用加速度傳感器、陀螺儀和地磁傳感器進行數據融合，通過互補濾波解算得到較為準確的姿態角，檢測θz，與不同姿態角度對比并進行初步分類，再結合azn變化區分趴與站，從而判斷豬所處的姿態，在此基礎上，設計出1套姿態檢測系統。該系統經檢測驗證，能夠準確得到豬所處姿態，檢測正確率較高，能夠滿足實際應用的要求。

參考文獻：

[1]沈明霞，劉龍申，閆麗，等. 畜禽養殖個體信息監測技術研究進展[J]. 農業機械學報，2014，45（10）：245-251.

[2]朱偉興，浦雪峰，李新城，等. 基于行為監測的疑似病豬自動化識別系統[J]. 農業工程學報，2010，26（1）：188-192.

[3]陸明洲，沈明霞，丁永前，等. 畜牧信息智能監測研究進展[J]. 中國農業科學，2012，45（14）：2939-2947.

[4]Ahrendt P，Gregersen T，Karstoft H. Development of a real-time computer vision system for tracking loose-housed pigs[J]. Computers and Electronics in Agriculture，2011，76（2）：169-174.[5]Cangar O，Leroy T，Guarino M，et al. Automatic real-time monitoring of locomotion and posture behaviour of pregnant cows prior to calving using online image analysis[J]. Computers and Electronics in Agriculture，2008，64（1）：53-60.

[6]張珂，楊濤，馮月暉. 人手姿態檢測系統的設計與實現[J]. 電子設計工程，2011，19（17）：77-80.

[7]李景輝，楊立才. 基于多傳感器信息融合的人體姿態解算算法[J]. 山東大學學報：工學版，2013，43（5）：49-54.

[8]孫金秋，游有鵬，傅忠云. 基于共軛梯度法和互補濾波相結合的姿態解算算法[J]. 傳感技術學報，2014，27（4）：524-528.

[9]梁延德，程敏，何福本，等. 基于互補濾波器的四旋翼飛行器姿態解算[J]. 傳感器與微系統，2011，30（11）：56-58，61.

[10]米剛，田增山，金悅，等. 基于MIMU和磁力計的姿態更新算法研究[J]. 傳感技術學報，2015，28（1）：43-48.

[11]王超杰，蘇中，時佳斌，等. 蛇形機器人互補濾波和四元數的姿態解算[J]. 傳感器與微系統，2014，33（10）：137-140. 范垚，楊慶媛. 基于現代農業發展的農用地整治分區及工程配置——以重慶市為例[J]. 江蘇農業科學，2016，44（2）：437-443.