时间：2025-02-16 来源：FPGA_UCY 关于我们 0
位置检测电位器作为反馈传感器，反馈面部机构的运动位置，为驱动系统提供误差补偿。系统选用精密电位器J50S，其线性精度为&;0.1%。
J50S反馈的电压信号是模拟量，FPGA的模数转换外置了16位ADC芯片。电位器检测的理论精度为0.005 2°。驱动系统将面部位置反馈电位器分成6、7两组，由配合单8路模拟开关实现。与FPGA硬件接口如图5所示。
在Slave FIFO操作模式下，增强型8051内核利用固件将配置成Slave FIFO模式后，不参与外设与USB主机的数据交互[5-6]。经过实验测试，Slave FIFO模式的USB数据传输速率可达21.6 Mb/s, 满足了系统需求。
3 驱动系统工作流程
图7所示为驱动系统主要工作流程图。驱动系统上电复位初始化后，USB模块监测上位机PC的指令；当得到PC指令后，USB模块接收运动数据；FPGA将数据分配给电机模块；电机旋转驱动面部运动机构，牵扯仿真人面皮展现人类表情。位置反馈模块采集电位器的角位移，与理论值计算运动误差；如果误差在允许范围内，则反馈数据至PC；否则通过误差补偿算法，给原始数据添加补偿系数，重新分配数据。
4 系统实验与结果分析
将本文设计的仿人机器人面部驱动系统与以单片机为核心的系统做表情对比实验。MSR2面部前一版本的驱动系统选用3个单片机(型号为)，分别控制3个模块，单片机之间采用CAN总线通信。
为了达到实验目的，选择惊讶、厌恶、愤怒、欣喜4种有明显区分的表情作测试。系统有13个检测点位置，即反馈电位器的检测点。实验允许每个检测点的误差为&;1°。两个驱动系统分别针对每种表情重复实验100次，得到400组反馈数据。根据均方差公式分别计算出各个检测点的偏差，并通过软件得到两个系统的4种表情控制偏差对比图，如图8所示。
由图8可以得出，基于FPGA的驱动系统的控制精度要高于以STM32分布控制的精度。经测试基于FPGA的驱动系统响应时间约为703 ms，而基于STM32单片机的驱动系统的响应时间约为978 ms。由此得出，以FPGA为核心的控制系统, 总体性能优于基于STM32的驱动系统。
本文分析了仿人机器人面部运动控制点，将其驱动系统划分成了3个模块，分别介绍了各个模块的FPGA设计方法，并给出了系统主要工作流程。通过实验验证，基于FPGA的驱动系统基本达到了人类表情变化的速率和较为准确的表情展现度。目前，采用该驱动系统后，仿人面部可以区分出18种表情。随着后续仿真人面皮制作工艺的提高，仿人机器人再现的表情将更为细腻丰富。
参考文献
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