：跟着信息技能和虚拟现实技能的开展, 一些具有必定危险和本钱较高的练习项目可以运用虚拟现实技能通过核算机模仿现场环境的办法替代完结。本文首要设计并完结了一种依据CMOS摄像头定位，HMC5883+MPU6050检测航姿的模仿救活练习体系。运用投影机显现火场模仿画面，通过双目辨认技能定位练习者，再运用航姿检测技能获取练习者手中模仿救活器的朝向，然后较实在的模仿出救活练习的情形。本体系建立了一套交互体系也可以推行到其他模仿练习中，可扩展性强，具有较高的立异性。
摘要：跟着信息技能和虚拟现实技能的开展, 一些具有必定危险和本钱较高的练习项目可以运用虚拟现实技能通过核算机模仿现场环境的办法替代完结。本文首要设计并完结了一种依据CMOS摄像头定位，HMC5883+MPU6050检测航姿的模仿救活练习体系。运用投影机显现火场模仿画面，通过双目辨认技能定位练习者，再运用航姿检测技能获取练习者手中模仿救活器的朝向，然后较实在的模仿出救活练习的情形。本体系建立了一套交互体系也可以推行到其他模仿练习中，可扩展性强，具有较高的立异性。
跟着中国经济高速开展，修建规划日益扩展，火灾的危险性逐步增大。每年由火灾形成的人员伤亡与财产损失非常严峻。日子中许多火灾的发生是因为一般民众对简略火情的处理不及时或不得当而发生的[1]。而火灾的发生状况复杂，模仿火灾现场具有必定危险性且本钱贵重，一般民众很难接触到各类简略火情的模仿练习。
跟着信息技能与虚拟现实技能等高新技能迅猛开展，运用核算机模仿各类火情并辅导人们恰当处理简略火情成为可能。以虚拟现实技能为首要依托的虚拟练习办法可以绕开实践模仿火灾的种种坏处，如安全性、可重复性、练习内容单一[2]。本体系运用大屏投影与模仿救活器，为运用者供给多种火情的应对练习计划。在进步练习作用的一起，下降练习本钱、提高安全系数。
本套模仿练习体系的根本原理是运用坐落投影屏幕上方的两个摄像头定位坐落救活器模型前端的红外LED，得到LED相对于摄像头的空间坐标L，再运用坐落救活器内部的两块运动传感器，核算出救活器喷口的朝向，即救活器的3维空间航姿A。通过空间坐标L和救活器喷口朝向A，得到救活器所指向到屏幕上的具体方位坐标T[3]。此套体系也可用于模仿打靶。体系作业流程如下图1所示。
救活器模型喷口上放有一颗LED红外发光管。在体系启动后，此发光管常亮。救活器内固定有一嵌入式体系。嵌入式体系上包括运动传感器MPU6050和磁力计HMC5883。该嵌入式体系所用的中心处理器为STM32F103系列的32位ARM微控制器。处理器收集运动传感器测得的数据并核算出救活器喷口的朝向A后，通过相同坐落嵌入式体系上的nRF24L01无线通信芯片，将朝向数据A实时发送给体系主机。该嵌入式体系还可以检测救活器阀门按压状况，按压开闭合信号相同由nRF24L01无线芯片发送给主机。
一起，坐落屏幕上方的CMOS摄像头捕捉到救活器喷口上的红外LED发光点。通过坐落摄像头模块的嵌入式体系处理，得到发光点坐落CMOS摄像头收集的平面画面中坐标，两个摄像头得到的坐标分别为(cx1，cy1)和(cx2，cy2)。摄像头内嵌入式体系的中心处理器为STM32F407系列的高速ARM微控制器。相同，两个摄像头模块通过nRF24L01芯片将坐标(cx1，cy1)和(cx2，cy2)实时传输到体系主机一致核算处理。
体系主机依据最新得到的两个坐标(cx1，cy1)和(cx2，cy2)，加上救活器喷口朝向数据A交融核算得到救活器所指向到屏幕上的具体方位坐标T。坐落主机上运转的火灾模仿练习软件在得到坐标T后判别救活器是否对准需求救活的方位，并输出模仿火情的画面到投影屏幕上。通过以上流程，练习者运用救活器模型与大屏幕投影显现，完结互动与救活练习。
为了能定位救活器模型相对于投影屏幕的空间坐标，本文选用双摄像头定位空间中仅有点的计划，归于核算机视觉中的双视核算范畴。比较一般的室内定位计划比如超声波定位和蓝牙定位等无线定位手法，双视核算得到的定位数据更准确、精度更高，定位差错可以控制在厘米级。
本体系中，坐落摄像头模块中的微处理器担任完结对红外LED特征点的定位核算作业[4]。本文选用的微处理器类型是STM32F407IGT6，它选用的是32位 ARM Cortex-M4F 内核，内置DCMI，FSMC接口，极大便利了视屏收集。因为微处理器的核算才能有限，为了简化图画处理运算并更高效地辨认救活器模型前端的红外特征点，本文在摄像头前加上一块红外滤镜。红外滤镜可以阻挠过滤可见光通过，一起只允许规则波长的红外线通过。依据选用的红外LED类型，挑选相应波段的红外滤镜。当然，所选用的CMOS数字摄像头有必要对LED所开释的特定波长红外光线比较灵敏。本文选用的摄像头是美光公司类型为MT9V032的数字摄像头套件。此款摄像头可坚持分辩为640*480的状况下到达每秒60帧画面数据输出，一起此款摄像头对波长为850nm的红外光线也非常灵敏。因而选用的红外LED宣布的波长和红外滤镜的可透过波长均为850nm。
通过红外滤镜处理后，数字摄像头看到的画面如图2所示，画面中出红外LED发光点相对于周围环境会显得反常亮堂，非常便利辨认此发光点的方位。
在微处理器获得一帧画面的数据后，首要进行简略的降噪和二值化处理，将红外发光点标识为1，周围环境标明为0。之后获得标识点小圆块上下左右边界点的坐标值，并取平均值，得到标识圆点的中心点坐标即(cx1，cy1)。
摄像头快门速度为每秒60次，摄像头模块内嵌入式体系每秒60次将坐标通过nRF传送给体系上位机。摄像头通过标定检测后测得其水平可视视点约为80°。在练习进程中救活器模型前端红外LED间隔摄像头垂直间隔小于2米，而摄像头的水平像素点数为640个。由此可以核算出定位的理论差错最大约为3mm。定位比较准确，契合运用环境的。
在通过双摄像机定位出红外LED的空间三维坐标后，再得到救活器喷口的朝向就能核算出模仿救活器喷在了屏幕何处。
航姿盯梢技能在自平衡无人机范畴已有使用，为了检测救活器的喷口朝向，本文选用HMC5883三轴数字罗盘和MPU6050 3轴陀螺仪，加速度计来准确确认头戴显现器的航姿。陀螺仪可以丈量物体滚动的角速度，具有短时间内丈量精度高、安稳、牢靠的长处。但陀螺仪对温度的要求性高，在长期内，其因为温度的改变而发生漂移，导致积分累加得到的视点值会大大的违背实践值。加速度计鉴于丈量原理，在短时间内动摇很大，但是在长期的丈量中其功能不错。磁强计通过丈量地磁的巨细，经换算可得到与地磁南极的夹角。故在头盔姿势检测中，采纳的战略是由陀螺仪积分累加得到视点，一起又以加速度计为基准对累加的视点进行批改，这个进程称之为交融滤波。这个由陀螺仪和加速度计组成的体系称作捷联惯导体系。
本文选用的捷联惯导体系的姿势算法，即交融滤波算法是四元数微分方程的毕卡求解法[5]。四元数微分方程为：
四元数法只需求解四个未知量的线性微分方程组，核算小且算法简略、易于操作，是工程中常用的办法。但其对有限滚动引起的不行交流差错的补偿不行，姿势解算中漂移会非常严峻，因而加上HMC5883三轴数字罗盘协助捷联惯导体系进行差错校对。通过磁力计校对后，漂移即会根本消失。航姿检测模块展现如图3。
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