基于STM32的主動激勵式觸覺傳感器濾波算法對比

劉聶天和，王民慧，黃佳鑫

（貴州大學 電氣工程學院，貴陽 550025）

0 引 言

觸覺傳感器及觸覺傳感技術一直以來都是機器人在對物體進行感知與探索工作的重要部分。從上個世紀開始，人們開始研究觸覺傳感技術，但研究內容僅限于傳感器與被測對象之間的接觸性與接觸力度。隨著傳感技術的發展，越來越多的專家學者開始對機器人觸覺傳感器進行研究。

Nicholls等人在綜述中曾經指出，從上世紀70年代開始，國外已經開始對機器人及觸覺傳感技術展開研究。因當時只是檢測是否接觸到被測物和接觸力度的大小，研發出來的傳感器相對較為簡陋，功能比較單一。到了上世紀80、90年代，觸覺傳感器處于高速發展階段。進入這個階段后，越來越多的專家學者針對傳感器進行了更加全面的研究。從基本原理出發，使用了先進的材料、精度更高的傳感器并簡化了使用方法。在此期間，觸覺傳感器多是基于電容式、電阻式、壓電式等工作原理，多用于測量物體表面形狀、壓力分布等參數，但對于紋理、硬度等參數測量卻還無法實現。

隨著新世紀的到來，觸覺傳感器原始材料和生產工藝得到了快速發展，這就意味著傳感器從各個方面都得到了很大的提升，開始向柔性化、多陣列、高靈敏度等方向發展，而且研究熱點通常集中在電子觸覺皮膚等柔性觸覺傳感器方面。到目前為止，觸覺傳感器只適用于高精度且環境柔和的工作場所，并不適用于惡劣粗糙的環境。因此，本文提出的主動激勵式觸覺在線識別系統，為該方向研究提供了一種新的思路。

國內觸覺傳感器的研究相對國外稍晚一些，上世紀80年代有關觸覺傳感器的研究即已引起國內學者關注。其中，東南大學機器人傳感與控制技術研究所、哈爾濱工業大學、杭州電子科技大學、北京理工大學、中科院沈陽自動化所等科研單位皆已陸續推出有關觸覺傳感器的系列研究成果。1987年在中國制定的863計劃中，將陣列觸覺傳感器作為重點進行立項，同時在此計劃的支持下，觸覺傳感器在90年代也得到了飛速發展。21世紀開始，中國在觸覺傳感器方面的發展進入了快車道，眾多研究單位隨即創立，但一般情況下致力研究的觸覺傳感器仍然局限在基于柔性化、陣列化和輕量化的電子觸覺皮膚等方面，對于應用在粗糙惡劣環境等方面的觸覺傳感器研究尚有不足，同時國內到目前為止對于主動激勵觸覺傳感器方面的研究也仍處于試驗階段，并不具有實時性。現階段對于觸覺傳感器識別算法的研究一般是通過機器學習或者卷積神經網絡等技術，對采集到的數據進行處理，但這些觸覺感知技術大多應用于機器人皮膚嵌入式陣列單元等方面，對于本文研究的主動激勵觸覺傳感器應用仍然較少。本文擬對此展開研究論述如下。

1 系統方案設計

本設計主要由傳感器模塊、控制器模塊和數據采集模塊等構成。該系統以STM32F407ZGT6單片機作為主控核心控制器，通過傳感器模塊對不同狀態傳感器數據信息進行采集，而后傳給STM32F407ZGT6單片機；數據處理轉換后，在電腦上用Matlab進行可視化繪圖。系統總體結構如圖1所示。

圖1 系統總體結構圖Fig.1 System overall design drawing

本設計以STM32F407ZGT6單片機作為主控核心控制器。一方面，利用壓電陶瓷傳感器模塊采集不同狀態傳感器數據，隨后將數據傳輸到STM32F407ZGT6單片機中，再通過串口通信方式將單片機上的數據傳輸到串口調試助手中。另一方面，通過串口調試助手接收到數據后加以保存，并在Matlab上進行數據可視化。

2 數據預處理研究

2.1 一階濾波

一階濾波、也稱為一階慣性濾波或一階低通濾波，常常可以通過模擬電路或者通過軟件兩種方式實現。這里將給出分析闡釋如下。

（1）模擬電路。模擬電路方式通常使用電阻和電容共同搭建的硬件RC低通濾波，常見用于交流信號、直流信號和脈沖信號等方面。典型電路如圖2所示。

圖2 一階濾波典型電路圖Fig.2 Typical circuit diagram of first-order filtering

根據基爾霍夫電壓定律可以得出：

電路中電流可以通過流經電容的電流得出：

最后通過上述公式推導得出一階微分方程為：

通過求解得到輸出與輸入關系為：

（2）軟件方式。一階濾波的實現，一般通過最新采樣值與前一次經過濾波后的采樣值進行加權，得到最新濾波值。使得濾波過程中，上一次輸出對下一次輸入有反饋作用。這里，研究推得的一階濾波算法公式為：

其中，為濾波系數，一般取值為01之間；表示最新采樣值；為前一次經過一階濾波得到的輸出結果；表示最新采樣值與前一次經過濾波后的采樣值進行加權得到最新輸出結果。

程序設計流程如圖3所示。圖3中，為濾波系數，一般取值為0～1之間；表示待處理的數據量；表示最新采樣值；表示前一次經過一階濾波得到的輸出結果；表示最新采樣值與前一次經過濾波后的采樣值進行加權后的最新輸出結果；表示濾波后的全新數組。

圖3 一階濾波流程Fig.3 First-order filtering flow chart

2.2 中值濾波

中值濾波、也叫中位值濾波，是當下常見的有效過濾噪聲的一種非線性平滑技術。中值濾波在濾除噪聲的同時，還能保護信號的邊緣。此處的中值或者中位值是指選定數據區域，并按照從小到大、或者從大到小的順序進行排列。若選擇數據總數為奇數時，則選取中間數值作為中值或者中位值；若選擇數據總數為偶數時，則選取中間2個數據的平均值作為中值或者中位值，對此可表示為：

中值濾波流程如圖4所示。

圖4 中值濾波處理流程圖Fig.4 Flow chart of median filtering processing

在做中值濾波時，采用冒泡排序法對需要濾波的數據從小到大進行排列。其中，表示定義濾波數據第一個數值為0，隨后從開始保存每次采樣數值，與前一個數值進行比較；表示選擇一次中值濾波所需要的數據個數。

2.3 五點三次平滑處理

五點三次平滑處理算法，是一種利用最小二乘法在等間距數值的基礎上，對數據進行三次最小二乘多項式平滑的處理算法，通常用來處理帶有毛刺或者噪聲的數據。此處需用到的數學公式為：

一般情況下，設序列x（1，2，…，），推演得到的五點三次平滑處理計算公式為：

其中，f是x經過五點三次平滑處理后的輸出（3，4，…，2），為每次濾波的數據個數。具體流程如圖5所示。

圖5 五點三次平滑處理流程圖Fig.5 Flow chart of five-point cubic smoothing

2.4 濾波效果對比

本課題使用的是基于三級鋼板壓電陶瓷作為傳感器，在數據采集過程中不可避免會產生噪音信號或者干擾信號。因此，在做數據分類前就要進行數據預處理，濾掉噪點，方便后期分類處理。根據上述分析可知，一階濾波具有穩定、易操作等優點；中值濾波在濾除噪聲的同時，還能保護信號的邊緣；五點三次平滑技術在數字信號處理中有著廣泛應用，算法穩定性較高。本文利用3種方式進行數據預處理，并將處理效果進行比較。處理結果如圖6所示。

圖6 濾波算法對比Fig.6 Comparison of filtering algorithms

從效果圖可以看出，原始數據存在很多噪點，經過一階濾波后噪點有所緩解，但是還存在很多噪點，而中值濾波效果相對五點三次平滑處理和一階濾波好很多，保留了信號原始的輪廓，同時也對噪點做了很好的處理。

本文選取效果最好的中值濾波算法，將程序移植到單片機上進行復現，應用于機械手中進行去噪。將原始信號、單片機濾波信號、Matlab濾波信號對比后發現：單片機上的中值濾波較好地還原了Matlab上中值濾波的效果，二者差值較小。具體處理效果如圖7所示。

圖7 單片機與Matlab濾波效果對比Fig.7 Comparison of microcontroller and Matlab filtering effect

3 結束語

本文在對比了一階濾波、中值濾波和五點三次平滑的預處理效果后，選擇了效果最好的中值濾波進行數據處理，最終應用于STM32F407ZGT6單片機上，并對比Matlab的實驗運行結果，驗證其具有較好的濾波效果。