基于MSP430智能防近視眼鏡的設計

　　軟件總體分為三個(gè)狀態(tài)，即“跟蹤模式”、“矯正模式”和“數據同步模式”。在“跟蹤模式”中，系統完成對用戶(hù)眼睛工作環(huán)境數據的采集和對用戶(hù)眼疲勞度的評估這兩個(gè)任務(wù)即可，這兩個(gè)任務(wù)下系統需要完成的具體任務(wù)見(jiàn)圖8;在“矯正模式”中，系統完成對用戶(hù)坐姿的檢測和對用戶(hù)眼疲勞度的評估，這兩個(gè)任務(wù)下系統需要完成的具體的軟件任務(wù)見(jiàn)圖8;在“同步模式”中，系統僅需完成將系統數據緩沖區的疲勞值數據發(fā)送到藍牙串口。

　　每一個(gè)狀態(tài)中，又有各自的前后臺程序。前臺程序是對軟件實(shí)時(shí)性要求較高的程序，在系統中斷中被觸發(fā)運行，包括傳感器數據采集記錄程序、按鍵鍵值采集程序和LED/振子觸發(fā)條件判斷程序，其執行時(shí)間很短;后臺程序是對軟件實(shí)時(shí)性要求較低的程序，在系統主循環(huán)中運行，包括模擬人眼疲勞值算法、姿態(tài)解算算法等，其運行時(shí)間較長(cháng)且難以確定。前后臺程序相配合的技術(shù)手段有利于避免CPU阻塞，保證了系統的穩定性。

　　系統程序“狀態(tài)”之間轉換關(guān)系見(jiàn)圖9，當用戶(hù)短按按鍵時(shí)，切換“跟蹤模式”和“矯正模式”，當用戶(hù)長(cháng)按按鍵時(shí)，進(jìn)行數據同步。

　　3.4 模擬人眼疲勞算法

　　在本文所開(kāi)發(fā)的智能防近視眼鏡系統中，系統可以直接采集到的影響人眼疲勞值的參數包括：當前用戶(hù)的用眼時(shí)間、視線(xiàn)距離、明暗變化以及閱讀/寫(xiě)字姿態(tài)，然而實(shí)際情況是人眼疲勞值受到當前時(shí)刻之前這些參數所有變化累積的影響。在模擬人眼疲勞值的算法中，上述四個(gè)參數都有各自的權值，其中，用眼時(shí)間、視線(xiàn)距離所占權值最大，其影響真實(shí)人眼疲勞值的程度也最深;光線(xiàn)變化所占權值次之，閱讀/寫(xiě)字姿態(tài)由于受到實(shí)際環(huán)境影響較大，所占權值最小。

　　下面就視線(xiàn)距離這一參數做詳細說(shuō)明，其他參數可以此類(lèi)推。

　　首先定義視線(xiàn)距離參數的權值得分S，其總分為35分，即視線(xiàn)距離因素占35%的比例權值。之后，占獲取當前的視線(xiàn)距離參數，以此減去標準參考距離(33.3厘米)，獲得的差值記為d，那么：

　　其中，f(Sⁿ)是Sⁿ的函數，這樣就模擬了實(shí)際過(guò)程中視線(xiàn)距離隨時(shí)間的變化對人眼疲勞的影響。

　　3.5 動(dòng)態(tài)分配傳感器測量頻率算法

　　為降低系統功耗所采用的動(dòng)態(tài)分配傳感器測量頻率算法原理如下：首先建立一個(gè)長(cháng)度為5的環(huán)形數據緩沖區，單片機定時(shí)器每秒鐘產(chǎn)生一次定時(shí)中斷，在中斷內喚醒六軸傳感器讀取相關(guān)數據并暫時(shí)關(guān)閉傳感器。然后，計算三軸加速度的平方和，并將此平方和存入上述環(huán)形數據緩沖區內，當緩沖區數據存滿(mǎn)時(shí)，對緩沖區內的5個(gè)數據進(jìn)行加權相加運算，以此分配下一次距離傳感器和光強傳感器喚醒的時(shí)間。在此之后再有新的數據被記錄時(shí)，優(yōu)先放棄掉環(huán)形數據緩沖區內先被記錄的數據。由于此算法涉及到浮點(diǎn)數乘除運算，運算量相對較大，所以將其放在后臺系統循環(huán)中運行，運行結束后可休眠CPU。

　　4 性能分析

　　本系統的主要性能指標有：待機時(shí)間、測距精度、便攜性、六軸檢測精度。

　　從實(shí)際測試的情況來(lái)看，由于本系統采取了一系列方式來(lái)降低功耗，有效待機時(shí)間可以達到一天以上。

　　測距精度方面，由于所選紅外傳感器的優(yōu)秀特性，在大多數環(huán)境下測距精度優(yōu)于1%。

　　便攜性方面，本系統所選器件均在保證系統功能完善的情況下選擇了體積最小的器件，盡可能地縮小了整體體積，但考慮到作品最終要與眼鏡鏡框一體，現在體積還是有點(diǎn)大，后期可考慮使用低功耗的BLE來(lái)取代單片機及藍牙4.0系統，到時(shí)可進(jìn)一步縮小體積，增強便攜性。

　　六軸檢測精度方面，根據量角器等工具對傳感器檢測結果進(jìn)行記錄并分析，并結合本系統應用場(chǎng)景進(jìn)行考慮，傳感器測量時(shí)引入的誤差基本可以忽略。

　　參考文獻：
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