Human grasp（MYO手环开发项目）

Posted 2021-10-09 ErroMaker

linux平台基于python语言的MYO手环手势识别开发（一）

这是笔者在CSDN上发表的第一次文章也是值得纪念的日子，希望在这里和大家一起学习一起讨论一起进步！

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文章目录

• linux平台基于python语言的MYO手环手势识别开发（一）
• 一、实现myo手环数据读取
• • 1.引入库
  • 2.定义方法joint_event_handler
• 二、把收集的数据转化为csv格式
• • 1.引入库
  • 2.在方法joint_event_handler中添加代码
• 三、主方法实现蓝牙链接及测试数据收集情况
• 四、未来规划
• 五、最后

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一、实现myo手环数据读取

1.引入库

这里我们先从github上下载作者sebastiankmiec发布的
PythonMyoLinux项目文件中的pymyolinux（myo核心模块）
以下是下载地址：
URL：https://github.com/sebastiankmiec/PythonMyoLinux/tree/master/pymyolinux

接着importMyoDongle模块

from pymyolinux.core.myo import MyoDongle

2.定义方法joint_event_handler

收集8个肌电传感器信号，4个4元数方向数据，3个加速度计值数据，3个陀螺仪数据（对应Myo上的EMG和IMU单元，并且整合为dic数据结构，代码如下：

def joint_event_handler(emg_list, orient_w, orient_x, orient_y, orient_z, accel_1, accel_2, accel_3, gyro_1, gyro_2,
                        gyro_3, sample_num):
    MYOHW_ACCELEROMETER_SCALE = 2048.0
    MYOHW_GYROSCOPE_SCALE = 16.0
    MYOHW_ORIENTATION_SCALE = 16384.0

    # CoreDataDic
    myoDataDictionary = {'emg_1:': emg_list[0], 'emg_2': emg_list[1], 'emg_3': emg_list[2], 'emg_4': emg_list[3],
                         'emg_5': emg_list[4], 'emg_6': emg_list[5], 'emg_7': emg_list[6], 'emg_8': emg_list[7],
                         'orient_w': orient_w / MYOHW_ORIENTATION_SCALE, 'orient_x': orient_x / MYOHW_ORIENTATION_SCALE,
                         'orient_y': orient_y / MYOHW_ORIENTATION_SCALE, 'orient_z': orient_z / MYOHW_ORIENTATION_SCALE,
                         'accel_1': accel_1 / MYOHW_ACCELEROMETER_SCALE, 'accel_2': accel_2 / MYOHW_ACCELEROMETER_SCALE,
                         'accel_3': accel_3 / MYOHW_ACCELEROMETER_SCALE,
                         'gyro_1': gyro_1 / MYOHW_GYROSCOPE_SCALE, 'gyro_2': gyro_2 / MYOHW_GYROSCOPE_SCALE,
                         'gyro_3': gyro_3 / MYOHW_GYROSCOPE_SCALE
                         }

二、把收集的数据转化为csv格式

注：csv数据格式有利于之后机器学习用sklearn的数据处理分析，本来想用txt文件形式但是感觉不能很好的表达出数据样本特征

1.引入库

import os
import pandas
import pandas as pd

2.在方法joint_event_handler中添加代码

代码如下：

  #covert to csv
    # 实例化DataFrame对象（记得索引index=[0]）
    df=pd.DataFrame(myoDataDictionary,index=[0])
    # 防止循环时标题头被重复写入（若文件还没创建标题头可写，否则header=False不可写）
    if not os.path.exists('data.csv'):
        df.to_csv('data.csv', encoding='utf_8_sig', mode='a',index_label=False)
    else:
        df.to_csv('data.csv', encoding='utf_8_sig', mode='a', header=False,index=True)

三、主方法实现蓝牙链接及测试数据收集情况

主方法主要用 MyoDongle（）API实现终端对MYO手环的链接同步
代码如下：

if __name__ == '__main__':
    device_1 = MyoDongle("/dev/ttyACM0")
    device_1.clear_state()

    myo_devices = device_1.discover_myo_devices()
    if len(myo_devices) > 0:
        device_1.connect(myo_devices[0])
    else:
        print("No devices found, exiting...")
        exit()

    device_1.enable_imu_readings()
    device_1.enable_emg_readings()
    device_1.add_joint_emg_imu_handler(joint_event_handler)

    # device_1.scan_for_data_packets_conditional()
    device_1.scan_for_data_packets(3)

好了让我们来看看运行情况：


注：若遇到端口/dev/ttyACM0’权限问题

raise SerialException(msg.errno, "could not open port {}: {}".format(self._port, msg))
serial.serialutil.SerialException: [Errno 13] could not open port /dev/ttyACM0: [Errno 13] Permission denied: '/dev/ttyACM0'

用以下代码解决：

 sudo chmod 777 /dev/ttyACM0

但是这种方法只能一次使用，所以每次都要这样，暂时没什么好的方法解决，如果各位有好的办法欢迎留言！

四、未来规划

对收集到的csv文件针对握拳手势进行特征提取及数据处理

五、最后

写文章可能要压榨一些本来不多的课余时间，更新进度可能比较缓慢请大家原谅！这个项目是我在本科生期间加入校内实验室需要研究的项目，希望能在这些天里有不错的进展，给自己的校园生活添一点乐趣，各位共勉！

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***更新（2021.9.22）
问题1.原来csv文件第一列检索都是0，其实应该可以删去但是语法一定要添加index[0]
改进办法：在主方法中加入全局变量index=0在joint_event_handler中加入global index，把index[0]改成index[index]进行累加
问题2.一次收集数据量少了些
改进方法：把主方法device_1.scan_for_data_packets(3)改成device_1.scan_for_data_packets(5)，经过测试差不多每加1,样本多200列，现在一次性可以搜集1000个样本