基于PXIe和LabVIEW的动物运动力学数据采集系统

摘要：为了解决动物运动力学数据采集系统中的多通道、高采样率和大量数据实时存储等问题，提出了一种基于虚拟仪器技术及其图形化开发环境的系统设计方案。系统以PXIe和LabVIEW为平台，采用3×8传感器阵列、72通道数据采集与处理模块和高速摄像机等，同步采集力学数据和图像数据。实验表明，该系统可以准确获得动物运动过程中各个脚掌的三维接触反力和协调运动行为数据，为仿生机器人的研究提供了理论基础。
关键词：传感器阵列；PXIe；LabVIEW；运动力学；数据采集

    运动是动物捕食、逃逸、生殖和繁衍等行为的基础，许多动物具有在各种表面(地面、墙面和天花板等)迅速、敏捷爬行的能力，如壁虎、蜜蜂和蟑螂等。对动物运动行为和力学的研究，可以揭示动物的运动特性和规律，为仿生机器人的研究提供重要理论基础。虚拟仪器技术及其图形化开发环境为动物运动行为和力学的研究提供了很好的方法，NI公司开发的LabVIEW是目前广泛应用的虚拟仪器软件，它是一种基于G语言的图形化编程语言，其图形化界面可以方便地进行虚拟仪器的开发，在数据采集、仪器控制、测试测量等领域得到了广泛的应用。
    壁虎、蜜蜂和蟑螂等动物的接触反力为毫牛级或微牛级，需要精密的信号采集与处理系统，目前大部分的动物接触反力测试系统，只能获得单个脚掌或整个身体的力学信息，无法采集到动物运动过程中各个脚掌的三维接触反力和协调运动行为数据。本文介绍了一种基于PXIe和LabVIEW的动物运动力学数据采集系统，系统的PXIe模块集信号调理、A／D转换、采样／保持等多个环节于一体，解决了动物运动力学数据采集系统中的诸多问题，为探索和发现动物运动力学规律提供了重要的方法。

1 系统总体结构
    数据采集就是将模拟信号转换为数字信号，然后使用计算机进行处理、显示及存储的过程，相应的系统称为数据采集系统。在动物运动力学数据采集系统中，传感器阵列把动物运动时的力学信号转化为电信号，通过PXIe数据采集模块对该信号进行处理和采集，最后在LabVIEW程序中实现数据的处理、显示和保存；高速摄像机和冷光源用于记录动物运动过程中的运动学信息。力学数据和行为数据通过单片机(AVR Mega16)同步触发采集。系统结构如图1所示。

2 硬件设计
    系统硬件设计要尽量遵循标准化、开放化和模块化的原则。系统的硬件部分主要包括传感器阵列、PXIe数据采集模块、高速摄像机和冷光源。
2．1 力学数据采集
2．1．1 传感器阵列
    在此采用南京航空航天大学仿生结构与材料防护研究所自行研制的3维力传感器。24个传感器以3×8(行×列)的形式组成传感器阵列，阵列平台可以360°旋转，每个传感器测量动物运动过程中的3维接触反力，这需要建立72组数据采集通道。传感器采用惠斯通全桥电路连接，由PXIe系统为传感器提供5 V的驱动电压。传感器结构和实体图如图2所示。

2．1．2 信号调理与数据采集模块
    信号调理与数据采集模块是数据采集系统中最重要的部分，其关键硬件是数据采集卡。NI公司的产品拥有高效的软件、模块化I／O硬件和用于集成的软硬件平台，充分发挥了虚拟仪器技术性能高，扩展性强，开发时间少，以及出色的集成等优势。因此该系统选用NI公司的PXIe数据采集模块。
    该模块的数据采集卡集信号调理与模／数转换于一体，包含8个独立的通道，每个通道配有独立的模／数转换器，采样率达到25．6 kS／s，分辨率为24 b，精度可达0．02％。其桥接输入模块能够进行1／4，1／2和全桥的自动同步测量，可用于测试高性能应变、载荷、力值与力矩等。8通道桥接输入模块可在单个机箱中扩展到136通道，在多机箱同步时可扩展到数千条通道。
    系统需要以较高的采样率采集72组通道的数据，该数据采集系统提供足够高的采样率和独立的通道，使72组通道的数据采集快速、精确，而且互不干扰。传感器阵列的数据通过前置接线端子传送到数据采集卡，前置接线端子可以自动检测到信号，支持热拔插，安装方便。数据采集卡封装在18槽3U的机箱中，提高了系统的抗干扰能力。在同步采集时，单片机发送触发信号给PXIe的时钟卡实现外部触发。早期使用的基于PCI总线的数据采集系统，采用单独的信号调理模块和采集模块，只有一个模／数转换器，通过多路复用实现多通道的数据采集。相比之下，PXIe系统集信号调理与数据采集于一体，不需要外接电脑，实现了整个实验装置一体化，可以方便地进行360°旋转(模拟动物在空间不同倾斜表面的运动)；每个通道配有独立的模／数转换器，实现了多通道数据的同步采集；安装和调试方便，操作简单。从实际应用情况看，PXIc系统精度高，稳定性好，可以方便地进行多通道拓展。
2．2 行为数据采集
2．2．1 高速摄像虮
    高速摄像机型号为Olympus i-SPEED 3，其提供了高分辨率、超低光照灵敏度和高达150 000 f／s的录制速度。在2000 f／s以下，分辨率为1 280×1024，具有多种触发方式(如前触发、中间触发和后触发等)，通过CF卡可以无限扩展容量。实验时，单片机发送触发信号给高速摄像机，实现图像数据和力学数据的同步采集。根据图像资料，可以更加精确地判断动物脚掌和传感器的接触情况，并且能够掌握动物不同运动姿态时脚掌的三维接触力学信息。
2．2．2 冷光源
    冷光源是继白炽灯、LCD、LFD等光源产品之后出现的新型光源，发光原理是在电场作用下，产生电子碰撞激发荧光材料产生发光现象，具有十分优良的光学特性。当高速摄像机采用较高的帧数进行拍摄时，调节冷光源的位置和角度，提高光照强度，冷光源的不发热特性避免了影响实验动物和系统。

3 软件实现方案
    系统软件在LabVIEW 8．5的环境下编写，采用DAQmx取代了传统DAQ。相比传统DAQ，在许多应用中，DAQmx都可以提高应用程序的性能，因为DAQmx在驱动体系结构上作出了很多改进，比如多线程操作、更好地控制各种驱动操作和内置的硬件定时单点操作等。图3是系统的LabVIFW采集程序前面板，采集程序主要有四个步骤：空采集(Space Acquisition)、初始化(Initialization)、果集(Acquisition)和停止(Termination)。空采集时，程序将符个通道实际采集到的信号以数据图线的形式在前面板上显示出来，不做处理和保存，从中可以检查各个传感器和测试系统是否正常工作；初始化的作用是采集一定量的传感器阵列空载时的初始数据，然后求出每个通道采集到的数据平均值，作为该通道的零点输出值；进入采集模块后，实验人员通过观察动物的运动情况和视频的回放决定是否保存数据；点击停止后，数据采集过程结束。

    LabVIEW程序使用条件结构(Case Structure)执行空采集(0)、初始化(1)、采集(2)和停止(3)程序，同时用While循环控制每个具体程序的执行，为防止发生意外情况，程序最外层的While循环可以随时终止程序。下面以程序的核心部分采集模块为例，说明程序的流程。采集模块主要包括硬件配置、数据读取、数据显示和保存，如图4所示。限于篇幅，图4省略了72通道中的部分通道。

    硬件配置时要注意以下几点：
    (1)DAQmx物理通道的选择，桥信息、应变计信息的设置要与传感器和数据采集卡的参数一致，避免采集的信号产生畸变。
    (2)选择合理的采样频牢。为了能够较好地再现原始信号，不产生波形失真，采样频率必须足够高，但过高的采样频率又会加重机器的负担，根据奈奎斯特理论，采样频率至少足原信号的2倍，但实际中，一般都需要5～10倍。通过运用Matlab软件对实验数据进行频谱分析和长期实验经验的积累，设定程序的采样频率为500～1 000Hz。
    (3)DAQmx读取时，每个通道的采样数要小于或等于采样频率，否则可能会因为数据溢出而影响程序的正常执行。
    将读取到的数据乘以传感器的灵敏度系数矩阵(解耦系数矩阵的逆矩阵)，通过三维数组后，在波形图中显示出来，每个波形图显示一个传感器采集到的三维接触反力。点击前面板中的保存按钮执行数据保存功能，可以按照指定的保存路径和文件名完成数据的存储，保存格式为txt文本文件。由于系统以500～1000 Hz的采样频率采集72通道的数据，将产生大量的实验数据，所以需要有足够的存贮容量。

4 应用实例
    使用大壁虎(体重：(65．4±2．4)g；体长：(136．6±12．4)mm；mean±s．d；编号为1～16号)作为实验对象，通过动物运动力学数据采集系统测试大壁虎在空间不同倾斜表面上的运动力学信息。实验时，开启测试系统并完成设备初始化，一切正常后，将大壁虎平稳地放在测试平台通道的一端，通过人工刺激，大壁虎经过传感器阵列通道爬向另一端。壁虎运动开始时，单片机发送触发信号给PXIe系统数据采集时钟卡和高速摄像机，同步采集力学数据和图像数据。根据采集到的图像信息，采用图像识别的方法，选择大壁虎运动过程中方向和速度没有显著变化，并且将全脚掌与传感器接触的数据作为有效数据。

    图5是大壁虎在105°表面爬行时的图像和力学信息．L1，L2，R1，R2分别代表大壁虎的左前腿、左后腿、右前腿和右后腿。从大量的实验结果来看，系统能够精确获得动物在运动过程中各个脚掌与运动表面间的接触力变化趋势及运动协调行为，这为深入理解动物保持高灵活性、机动性和稳定性的深层力学原因提供了理论依据。

5 结语
    基于PXIe和LabVIEW的动物运动力学数据采集系统，解决了动物运动力学数据采集系统中的多通道、高采样率和大量数据实时存储等问题，能够精确获得动物在运动过程中各腿掌的接触反力变化过程以及身体运动姿态的调整过程。这为探索和发现动物运动力学规律提供了重要的方法，也为仿牛机器人的研究提供了理论基础。