嵌入式人机交互界面研究与实现
MCGS嵌入版与通用版的异同
MCGS嵌入版与通用版的异同嵌入版与通用版相同之处嵌入版和通用版组态软件有很多相同之处：●相同的操作理念：嵌入版和通用版一样,组态环境是简单直观的可视化操作界面，通过简单的组态实现应用系统的开发，无需具备计算机编程的知识，就可以在短时间内开发出一个运行稳定的具备专业水准的计算机应用系统；●相同的人机界面：它的人机界面的组态和通用版人机界面基本相同。
可通过动画组态来反映实时的控制效果，也可进行数据处理，形成历史曲线、报表等，并且可以传递控制参数到实时控制系统；●相同的组态平台：嵌入版和通用版的组态平台是相同的，都是运行于Windows 95/98/Me/NT/2000等操作系统；●相同的硬件操作方式：嵌入版和通用版都是通过挂接设备驱动来实现和硬件的数据交互，这样用户不必了解硬件的工作原理和内部结构，通过设备驱动的选择就可以轻松的实现计算机和硬件设备的数据交互。
嵌入版与通用版的不同之处虽然嵌入版和通用版有很多相同之处，但嵌入版和通用版是适用于不同控制要求的，所以二者之间又有明显的不同与通用版相比，性能不同：●功能作用不同：虽然嵌入版中也集成了人机交互界面，但嵌入版是专门针对实时控制而设计的，应用于实时性要求高的控制系统中，而通用版组态软件主要应用于实时性要求不高的监测系统中，它的主要作用是用来做监测和数据后台处理，比如动画显示、报表等，当然对于完整的控制系统来说二者都是不可或缺的；●运行环境不同：嵌入版运行于嵌入式系统；通用版运行于Microsoft Windows95/98/Me/NT/2000等操作系统；●体系结构不同：嵌入版的组态和通用版的组态都是在通用计算机环境下进行的，但嵌入版的组态环境和运行环境是分开的，在组态环境下组态好的工程要下载到嵌入式系统中运行，而通用版的组态环境和运行环境是在一个系统中。
与通用版相比，嵌入版新增功能包括：●模拟环境的使用，嵌入式版本的模拟环境CEEMU. exe的使用，解决了用户组态时，必须将PC机与嵌入式系统相连的问题，用户在模拟环境中就可以查看组态的界面美观性、功能的实现情况以及性能的合理性；●嵌入式系统函数，通过函数的调用，可以对嵌入式系统进行内存读写、串口参数设置、磁盘信息读取等操作；●工程下载配置，可以使用USB通讯或TCP/IP进行与下位机的通讯，同时可以监控工程下载情况；与通用版相比，嵌入版不能使用的功能包括：●动画构件中的文件播放、存盘数据处理、多行文本、格式文本、设置时间、条件曲线、相对曲线、通用棒图；●策略构件中的音响输出、Excel报表输出、报警信息浏览、存盘数据拷贝、存盘数据浏览、修改数据库、存盘数据提取、设置时间范围构件；●脚本函数中不能使用的有：运行环境操作函数中!SetActiveX、!CallBackSvr，数据对象操作函数中!GetEventDT、!GetEventT、!GetEventP、!DelSaveDat，系统操作中!EnableDDEConnect、!EnableDDEInput、!EnableDDEOutput、!DDEReconnect、!ShowDataBackup、!Navigate、!Shell、!AppActive、!TerminateApplication、!Winhelp，ODBC数据库函数、配方操作；数据后处理，包括：Access、ODBC数据库访问功能。
基于双目视觉和深度学习的无人机人机交互系统
摘要现行的无人机控制主要依靠专业的设备，由经过专业训练的人来完成。
这给无人机的普及以及推广带来了不小的困难。
无人机越来越多的应用场景给操控的便捷性带来了越来越高的要求，现有的依靠设备的方法在很多应用场合有着很大的局限性，限制着无人机应用的扩展。
为此，本文研究了简化无人机人机交互的方法，该方法在拓展无人机应用方式上有着重要的应用意义。
本文完成的工作如下：搭建了一套无人机实验验证平台。
该平台包括了一台多旋翼无人机以及以Nvidia Tegra K1芯片为核心的机载嵌入式信号处理平台。
编写了机载嵌入式信号平台与无人机飞行控制系统的接口程序，为后续的无人机控制、导航以及其它类别的应用研究奠定了良好的软硬件实验验证基础。
设计并实现了一种基于双目视觉和深度学习的手势控制无人机方法。
首先跟踪并提取人物所在区域，通过立体匹配获取人物和背景均包含的深度图。
然后通过归一化并且阈值化的方法，将对动作识别造成干扰的背景去除，从而得到只含有领航员的深度图序列。
其次，通过对深度图序列前后两帧差分处理并且利用HSV色彩空间按照时间顺序进行色彩映射与叠加，将深度图序列转换为同时含有人物动作时间与空间信息的彩色纹理图。
然后用深度学习方法对所获得的彩色纹理图进行训练和分类，从而实现手势指令的识别。
由于神经网络的训练对硬件要求极高，因此本方案采用离线训练，在线分类的方式。
最后，构建了一个包含4个指令动作和一个非指令动作的数据集，利用数据集对神经网络进行训练并且进行了测试。
经验证，本文所述方法在室内和室外均可使用，有效控制范围达到10m，可以简化无人机控制复杂度，对促进无人机普及，拓展无人机应用范围都具有一定的参考价值。
关键词：无人机，人机交互，双目视觉，深度学习ABSTRACTTraditionally, interacting with UAV（Unmanned Aerial Vehicle）required specialized instrument and well trained operators. In many cases, the instrument based interaction method has been an obstacle in UAV application. In order to reduce the difficulty interacting with UAV. We make usage of the binocular camera on UAV which originally used in obstacle avoidance for motion capture by using depth sensing method. By using deep learning method for motion recognition, we develop a high accuracy human-robot interacting method which is non instrument based. This method reduces the interacting difficulty and has a great sense in experience of interacting with UAV. In our research, we finished following works:We set up an UAV platform for experimental usage. The platform includes an milticopter and an embedded signal processing platform equipped with NVidia Tegra K1 processor. We wrote an API which allow us control UAV from embedded signal processing platform. This has been the basis of UAV control, navigation and other further study.We designed and realize an interacting method with UAV based on stereo vision and deep learning. Firstly, tracking the people who was allowed to control the UAV and spilt it out. We got depth image which contained both the people and the background. We filtered out the background by normalizing and threadholding the depth image. Secondly, we overlay a series differential depth image. These image is colored by mapping the color and the depth image in HSV color space according the time of image captured to generate a colored texture image which including time and space information at the same time. Finally, we classify the colored texture image using deep learning method and recognized the gesture. We trained the neural network offline and executing the image classification online as the training of neural network required power computer.Finally, we built a data set containing four commanding gesture and a non-commanding gesture. We trained the neural network using this data set and prove the proposed classification method. The proposed method is robust for both indoor and outdoor situation and is effective in 10 meters. Make significant sense to the popularization of UAV and extend its application field.KEY WORDS：Unmanned Aerial Vehicle, Human Robot Interact, Stereo Vision, Deep Learning目录摘要 (I)ABSTRACT .......................................................................................................... I II 绪论 . (1)1.1引言 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.2.1无人机及其控制 (2)1.2.2无人机人机交互方法 (3)1.2.3人类动作数据采集 (5)1.2.4动作识别 (6)1.3论文的主要研究内容 (7)1.4论文结构安排 (7)基于双目视觉的深度图生成以及处理 (9)2.1双目摄像头图像的采集 (9)2.2双目视觉测距原理 (10)2.3立体相机的标定 (12)2.4深度图的生成 (13)2.5立体图像的预处理 (16)2.6本章小结 (17)基于深度学习的动作识别方法 (19)3.1视频预处理 (19)3.1.1领航员的跟踪以及区域裁切 (19)3.1.2彩色纹理图序列的生成 (20)3.2卷积神经网络 (22)3.2.1 Caffe神经网络框架 (23)3.2.2 Alexnet网络 (23)3.3数据集的构建 (24)3.4神经网络的训练和动作识别 (26)3.5本章小结 (27)多旋翼无人机控制 (29)4.1多旋翼无人机控制 (29)4.1.1动力模型以及控制方法 (29)4.1.2无人机自动控制原理 (31)4.2无人机的外部控制 (32)4.2.1 ROS机器人操作系统 (32)4.2.2 Mavros工具包 (33)4.2.3系统软件架构 (35)4.3本章小结 (37)实验和数据分析 (39)5.1硬件平台 (39)5.1.1总体方案 (39)5.1.2嵌入式机载处理平台 (40)5.1.3地面站 (41)5.2手势识别算法性能比较 (41)5.3手势识别距离测试 (42)5.4本章小结 (44)总结与展望 (45)6.1本文工作总结 (45)6.2进一步的工作 (46)参考文献 (47)发表论文和参加科研情况说明 (51)致谢 (53)绪论1.1引言无人机已广泛应用于海域监测、电力巡线、森林防火，搜索救援、防灾减灾、国土资源监测、航测航拍、高速公路管理、毒气勘察、污染监测等领域，在降低成本，提高效率及安全性等方面展现了巨大优势。
stm32单片机设计实现呼吸灯效果知识应用
我们来探讨一下“STM32单片机设计实现呼吸灯效果”这一主题。
呼吸灯效果是指LED灯逐渐由暗到亮再由亮到暗的渐变效果，仿佛在呼吸一样，因此得名“呼吸灯”。
在嵌入式系统和物联网设备中，呼吸灯是一种常见的人机交互界面，其设计实现涉及到PWM调光技术和定时器中断控制等内容。
在STM32单片机中，实现呼吸灯效果最常用的方法是利用定时器和PWM模块。
我们需要配置定时器的计数周期和预分频系数，以确定呼吸灯的周期和频率。
利用PWM模块控制LED的亮度，根据呼吸灯的状态变化不断更新PWM占空比，从而实现呼吸灯的效果。
在具体的程序设计中，我们可以使用STM32提供的HAL库函数或者直接操作寄存器的方法来实现呼吸灯效果。
在HAL库函数的调用中，需要先初始化定时器和PWM模块，然后在定时器中断中更新PWM的占空比，从而实现呼吸灯效果。
而如果选择直接操作寄存器的方法，需要对寄存器进行设置和操作，相对更加灵活和高效。
除了硬件设计和软件编程，实现呼吸灯效果还需要考虑功耗和灯光效果的优化。
在实际应用中，我们可以通过调节呼吸灯的周期和频率，以及优化PWM输出的方式来达到节能和良好的视觉效果。
还可以考虑使用多个LED灯和不同颜色的混合，设计出更加丰富多彩的呼吸灯效果。
STM32单片机设计实现呼吸灯效果是一个涉及硬件设计和软件编程的综合应用，需要结合定时器、PWM模块和中断控制等知识，并注重功耗和灯光效果的优化。
通过深入理解和实践，我们可以设计出满足用户需求的呼吸灯效果，为嵌入式系统和物联网设备增添更加灵动的人机交互界面。
我的个人观点是，在实际应用中，呼吸灯效果是一种简洁而又美观的人机交互设计，能够为产品增添更加智能和生动的氛围。
掌握STM32单片机设计实现呼吸灯效果的知识和应用技巧对于嵌入式系统工程师和物联网设备开发者来说是非常重要的。
希望通过本文的介绍，读者能对这一主题有更加全面、深刻和灵活的理解。
我们来探讨一下“STM32单片机设计实现呼吸灯效果”这一主题。
上位机、下位机、人机界面、工控机知识介绍
什么是上位机、下位机上位机上位机是指可以直接发出操控命令的计算机，一般是PC/host computer/master computer/upper computer,屏幕上显示各种信号变化（液压，水位，温度等）。
上位机在工业控制中又被称作HMI（人机界面）。
下位机下位机是直接控制设备获取设备状况的计算机，一般是PLC/智能模块/智能仪表/单片机single chip microcomputer/slave computer/lower computer之类的。
工具/原料：计算机一台，组态王，PLC1、方法/步骤：上位机发出的命令首先给下位机，下位机再根据此命令解释成相应时序信号直接控制相应设备。
下位机不时读取设备状态数据（一般为模拟量），转换成数字信号反馈给上位机。
上下位机都需要编程，都有专门的开发系统。
在概念上，控制者和提供服务者是上位机，被控制者和被服务者是下位机，也可以理解为主机和从机的关系，但上位机和下位机是可以转换的。
2、工作原理：两机如何通讯，一般取决于下位机，下位机一般具有更可靠的独有通讯协议；使用一些新的API(API（Application Programming Interface,应用程序编程接口）是一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件的以访问一组例程的能力；多语言支持功能模块，一般同时支持数种高级语言为上位机编程。
通常上位机和下位机通讯可以采用不同的通讯协议，有RS232的串口通讯或者RS485串行通讯。
当用计算机和PLC通讯的时候，不但可以采用传统的D形式的串行通讯，还可以采用更适合工业控制的双线的PROFIBUS-DP通讯。
采用封装好的程序开发工具就可以实现PLC和上位机的通讯，当然可以自己编写驱动类的接口协议控制上位机和下位机的通讯。
3、经验：通常工控机，工作站，触摸屏作为上位机，通信控制PLC，单片机等作为下位机，从而控制相关设备元件和驱动装置。
《基于嵌入式的运动目标检测系统的设计与实现》
《基于嵌入式的运动目标检测系统的设计与实现》一、引言随着科技的不断进步，嵌入式系统在各个领域的应用越来越广泛。
其中，基于嵌入式的运动目标检测系统是计算机视觉与嵌入式系统相结合的典型应用之一。
本文旨在详细阐述基于嵌入式的运动目标检测系统的设计与实现过程，从系统需求分析、硬件设计、软件设计到实验结果与性能分析，为读者提供一份完整且高质量的范文。
二、系统需求分析在系统需求分析阶段，我们首先明确了运动目标检测系统的应用场景和功能需求。
该系统主要用于实时监控场景中的运动目标，如行人、车辆等。
为了满足实时性和准确性要求，我们选择了嵌入式系统作为硬件平台，并确定了系统的基本功能需求：包括图像采集、运动目标检测、目标跟踪以及数据存储等。
三、硬件设计硬件设计是运动目标检测系统的基础。
我们选择了具有高性能处理能力的嵌入式处理器，以满足实时处理图像数据的需求。
同时，为了获取高质量的图像数据，我们选用了高分辨率的摄像头。
此外，为了实现系统的便携性和可扩展性，我们还设计了相应的电源模块、存储模块和通信模块。
四、软件设计软件设计是运动目标检测系统的核心部分。
我们采用了模块化设计思想，将整个软件系统划分为图像采集模块、运动目标检测模块、目标跟踪模块和数据存储模块。
下面将分别介绍各模块的设计与实现。
1. 图像采集模块：该模块负责从摄像头获取图像数据。
我们使用了开源的图像处理库，如OpenCV，以实现对摄像头的基本控制以及图像数据的读取。
2. 运动目标检测模块：该模块是整个系统的关键部分，负责检测图像中的运动目标。
我们采用了基于背景差分法和光流法相结合的方法，以提高检测的准确性和实时性。
具体而言，我们首先通过背景差分法提取出候选目标区域，然后利用光流法对候选区域进行进一步的分析和筛选，以得到最终的运动目标。
3. 目标跟踪模块：该模块负责对检测到的运动目标进行跟踪。
我们采用了基于Kalman滤波器的跟踪算法，通过对目标的位置进行预测和更新，实现对目标的稳定跟踪。
嵌入式数据库在QT中的应用研究与实现
ｔ ｎ ｐ ｏ ｉ ｅ ｏ ｕ ｉ ｎ ｔ ｈ ｉｅ ｉ ｒ ｖ ｄ ｓ ａ ｓ ｌ ｔｏ Ｏ ｔ ｅ ｄ ｌ ｍｍ ａ ｏ ｈ ｈ ｒ ａ ｅ ｏ ａ ａ ｓ ｏ ａ ｅ ａ ｄ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ｆｅ ｂ ｄ ｅ ｙ ｔ ｍ ，ａ ｄ ｉ ｓ ｆ ｌ ｏ ｆｔ ｅ ｓ ｏ ｔ ｇ ｆｄ ｔ ｔ ｒ ｇ ｎ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ ｏ ｍ ｅ ｄ ｄ ｓ ｓ ｅ ｎ ｓ ｕ ｅ ｕ ｒ ｆ ｒ ｎ ｅ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ａ ｄ ｄ ｖ ｌ ｐ ｅ ｔｏ ｈ ｔ ｒ ｇ ｒ ａ ｉａ ｉ ｎ ｏ ｍ ｂ ｄ ｅ ｙ ｔ ｍ ． ｅ ｅ ｅ ｃ Ｏ ｔ ｅ ｄ ｓ ｇ ｎ ｅ ｅ ｏ ｍ ｎ ｆｔ ｅ ｓ ｏ ａ ｅ ｏ ｇ ｎ ｚ ｔｏ ｆｅ ｅ ｄ ｄ ｓ ｓ ｅ
ｇ ．Ｂａ ｅ ｎ ｔ ｅｔ ｅ ｒ ｎ ｒｔｒａｏ ｈｅｃ ｍｂ ｎ ｔｏ ｆｇ ａ ｈ ｃ ｌ ｎ ｅ ｆｃ ｆＱＴ ｏ ｔ ｒ Ｏｅ ｅ ｄ ｄｄ ｔ ｂ ｓ ，ｔ ｉ Ｙ ｓ ｄｏ ｈ ｈ ｏ ｙａ ｄ ｃ ｉ ｉ ｆｔ ｏ ｉ ａｉｎ ｏ ｒｐ ｉａ ｔｒａ ｅｏ ｅ ｉ ｓ ｆｗａ ｅｔ ｍｂ ｄ ｅ ａａ ａ ｅ ｈ ｓ
动车组atp车载设备人机交互界面dmi介绍ppt
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D区距离信息
在CTCl区的左下角，它始终以列车当前所在位置为参考原点，即
列车始终位于坐标系的原点。该坐标系的横坐标为距离（单位：
m），采用对数坐标，最远显示前方8000m内的相关信息。坐标
系的纵坐标为速度（单位：km/h），它表示线路的最大允许运
E5区以图标方式表示机控优先和人控优先。在机控优先情况 下，显示图标“机控”，当车载ATP设备提示司机介入时，E5 区的图标更换为“人控”。
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El9、E20、E21，E22，E23区用于显示各种文本信息。文本 信息表示图标采用滚动方式显示，最后收到的信息总是以 高亮的方式显示于El9区，之前的信息依次下移。司机可以 通过可扩展功能键中的上、下翻页键查询之前的所有信息。
行速度。
D6区以白色短实线标识出MRSP的变化点，所谓的MRSP的变
化点是指相邻的两个不同的MRSP的位置坐标的交接点。
D7区显示列车前方8 000 m范围内的MRSP，为清楚起见，以数
字的方式显示速度坐标。
D9区以黄色实线表示列车前方的第一个起模点（CSM区与
TSM区的交接点）。同时，将起模点的指示线向下延长到坐标
示颜色为红色（Red）。同时速度表指针指向列车当前速度。
6. 列车速度超过EBI速度后，以光带方式显示EBI速度，从允许速度
到EBI之间光带的宽度为正常光带宽度的两倍，显示颜色为红色
（Red），超出EBI部分不显示光带，同时速度表指针指向列车当
前速度。
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各种情况下速度表的表示方法
DMI基本显示界面
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智能家居嵌入式人脸识别门禁系统的设计与实现
科学技术创新2020.26智能家居嵌入式人脸识别门禁系统的设计与实现强宇佶申双琴（桂林理工大学信息科学与工程学院嵌入式系统与智能计算实验室，广西桂林541004）近年来，人们物质水平提高，同时对家居安全的要求不断提高，安防设备和智能家居逐渐进入我们的视线。
传统的卡片和密码式的门禁系统因其易丢失、功能单一且安全性低等缺点，逐步被各种生物识别技术取而代之。
其中人脸识别因其具有非接触式、不易被仿造、识别率较高的优势，将其引入到门禁系统，具有广泛的应用价值和市场前景。
本文将嵌入式与人脸识别技术相结合，设计了一种基于STM32的人脸识别门禁系统。
1系统设计本系统主要以STM32系列单片机作为微控制器，以串口触摸屏为人机交互窗口,用户通过矩阵键盘键入进行模式选择，通过LCD 屏幕获取操作信息，选择人脸识别模式时可以通过人脸识别进行开门操作，选择密码模式可以通过矩阵键盘输入密码进行开门操作，同时对开门的数据进行记录，也可以通过串口助手将开门记录发送到上位机，在上位机上查看所有用户何时何种方法开门。
此外，添加了访客模式、管理员模式，用户选择访客模式可以模拟门铃，提醒主人开门，选择管理员模式，正确输入管理员密码可以查看所有用户与密码等，让系统变得更加实用。
系统的硬件部分包括人脸识别模块、模拟门禁模块及按键与显示模块。
软件部分包括对人脸进行追踪与检测，在录入人脸后对采集到的人脸数据进行特征的分析与训练，识别时对检测到的人脸进行辨识，同时因为树莓派的操作系统是基于Debian 的Linux 系统即“R aspbian 操作系统”，因其本身具有的局限性，获取的图像帧数较低，所以使用跳帧计算提高帧数。
实现人脸识别、密码开锁、报警系统、查看开锁记录、增加指定用户等功能，总体系统框图如图1所示。
2硬件设计系统选用了高效的STM32F103C8T6，STM32使用了以ARM Cortex 为内核的高性能微处理器，其工作频率高，内置存储器，有多种省电工作模式，可以保证低功耗应用的运行，适用于多种应用场合，并且性价比高。
BSP,HAL,GUI
BSP板级支持包（Board Support Package）BSP板级支持包（board support package），是介于主板硬件和操作系统中驱动层程序之间的一层，一般认为它属于操作系统一部分，主要是实现对操作系统的支持，为上层的驱动程序提供访问硬件设备寄存器的函数包，使之能够更好的运行于硬件主板。
在嵌入式系统软件的组成中，就有BSP。
BSP是相对于操作系统而言的，不同的操作系统对应于不同定义形式的BSP,例如VxWorks的BSP和Linux的BSP相对于某一CPU来说尽管实现的功能一样，可是写法和接口定义是完全不同的，所以写BSP一定要按照该系统BSP的定义形式来写（BSP的编程过程大多数是在某一个成型的BSP模板上进行修改）。
这样才能与上层OS(操作系统，Operating System)保持正确的接口，良好的支持上层OS。
HAL硬件抽象层（Hardware Abstraction Layer）HAL硬件抽象层（Hardware Abstraction Layer）, Windows NT的一个目标是使操作系统可跨平台移植。
理想情况下，当一种新机器问世时，他应该可以仅仅使用新机器的编译器来重新编译这个操作系统，就让他首次运行。
但是，现实中并不能这样做。
虽然上层的操作系统能够完全移植（因为它们的处理大多是内部数据结构），但底层处理的是设备寄存器、中断、DMA和其他的硬件特性，这些都是因机器而不同的。
即使大部分底层代码是用C语言编写的，它也不能仅仅从X86上拿出来放到Alpha上，然后重新编译、重新启动，因为X86和Alpha之间存在许多小的硬件差别，它们和不同的指令集相关并且不能被编译器隐藏。
微软认识到了这一点并尝试做一个很小的底层，以隐藏不同机器间的差异，这一层被称为硬件抽象层HAL。
HAL的作用是将操作系统的其余部分表示为抽象的硬件设备，特别是去除了真正硬件所富含的瑕疵和特质。
《基于嵌入式系统的北斗-GPS-SINS组合导航系统设计与实现》范文
《基于嵌入式系统的北斗-GPS-SINS组合导航系统设计与实现》篇一基于嵌入式系统的北斗-GPS-SINS组合导航系统设计与实现一、引言随着科技的不断发展，导航技术在各行各业中的应用日益广泛。
作为现代社会的重要技术手段，导航系统的设计不仅涉及到多学科的知识融合，而且其实现过程的复杂性和精细度也在不断提升。
在众多的导航系统中，北斗/GPS/SINS（北斗卫星导航系统、全球定位系统、捷联式惯性测量系统）组合导航系统凭借其独特的优势和良好的互补性，逐渐成为了众多应用领域的首选。
本文将就基于嵌入式系统的北斗/GPS/SINS组合导航系统的设计与实现进行深入探讨。
二、系统设计概述（一）设计目标本系统设计的主要目标是实现北斗/GPS/SINS的组合导航，提高导航的精度和可靠性，满足各种复杂环境下的导航需求。
通过嵌入式系统的开发，将组合导航系统应用于各类设备中，实现高效、精准的定位和导航。
（二）设计原理本系统设计基于嵌入式系统技术，结合北斗/GPS/SINS的各自优势，通过数据融合算法实现组合导航。
其中，北斗和GPS提供全球定位信息，SINS提供高精度的姿态和速度信息，三者之间的数据通过算法进行融合，从而得到更准确、更稳定的导航信息。
三、系统硬件设计（一）处理器选择系统硬件的核心是处理器，本系统选择高性能的嵌入式处理器，具备强大的数据处理能力和良好的功耗控制能力。
（二）模块设计系统硬件包括北斗/GPS接收模块、SINS测量模块、数据传输模块等。
其中，北斗/GPS接收模块负责接收卫星信号并转换为数字信号；SINS测量模块负责测量姿态和速度信息；数据传输模块负责将处理后的数据传输给上位机或其它设备。
四、系统软件设计（一）操作系统选择本系统选择适用于嵌入式系统的实时操作系统，以保证系统的稳定性和实时性。
（二）软件开发环境搭建为方便开发，搭建了包括编译器、调试器等在内的软件开发环境。
同时，为保证软件的兼容性和可移植性，采用模块化设计方法进行软件开发。
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[导读] 嵌入式设备之所以能与用户亲密接触，最重要的因素就是它可以提供友好的用户界
面、图像界面、灵活的控制方式、对专业知识要求低，甚至不需要嵌入式的知识就能让人们
很快、很容易掌握嵌入式产品的使用方法，因此在嵌入式系统开发工作中人机交互界面的开
发设计就显得尤为重要。
嵌入式技术作为21世纪智能时代的核心技术，越来越多的在科技和生活领域承担起支
柱性作用，同时也引领着新时代的人们奔赴充满想象的未来。今天嵌入式系统的应用已经渗
入到社会生产、生活的各个方面，嵌入式系统相对之前的电子计算机系统有低功耗、体积小、
性能强、稳定性高，以及周边器件all in one等特点。然而对于普通用户来说嵌入式系统
最突出、最重要的特性还是良好的人机交互功能。嵌入式设备之所以能与用户亲密接触，最
重要的因素就是它可以提供友好的用户界面、图像界面、灵活的控制方式、对专业知识要求
低，甚至不需要嵌入式的知识就能让人们很快、很容易掌握嵌入式产品的使用方法，因此在
嵌入式系统开发工作中人机交互界面的开发设计就显得尤为重要，值得设计开发人员深入了
解，认真思考。
（图为辰汉电子android2.2下开发的应用于平板电脑的嵌入式人机交互界面）
要开发一个理想的嵌入式人机交互界面，需要考虑多重因素。其中主要因素括行业特点、
嵌入式硬件、嵌入式软件以及UI设计等四个方面，接下来将对这些因素逐一进行介绍。
行业因素
嵌入式系统已渗透入社会生活的各个领域，不同行业对于嵌入式人机交互会产生不同的
理解，提出不同的诉求。因此，开发嵌入式人机交互界面时必须要充分考虑这些行业特点。
现阶段，嵌入式产品的行业分布大致可划分为五类即：消费类、工业类、汽车类、军工类和
医疗类。其中消费类嵌入式人机交互界面设计更多侧重于视觉效果、触摸体验与互动节奏；
工业类嵌入式人机交互界面设计则更偏重于实时监控、直观表达与精确控制；汽车类嵌入式
人机交互界面设计对人机工程学方以及安全稳定性方面需有更多考量；军工类嵌入式人机交
互界面设计要确保可靠性、稳定性、安全性、便捷性；医疗类嵌入式人机交互界面设计必须
考虑医院环境，医患使用场景等重要因素。
硬件因素
嵌入式人机交互界面开发，首先要基于适合的硬件平台系统方能实现其功能，硬件平台
系统的核心是嵌入式处理器。截止07年全球嵌入式处理器体系结构超过30个，型号多达千
种以上。业界一般将嵌入式处理器分为EMPU（嵌入式处理器）、MCU（嵌入式微控制器）、
DSP（嵌入式数字信号处理器）和SOC（嵌入式片上系统）四大类。现阶段嵌入式人机交互
界面开发主要集中于EMPU中的X86和ARM架构的芯片，而ARM架构芯片越来越呈现出强劲
的后来居上的姿态。在ARM芯片队伍里根据应用主要分为消费类ARM芯片和工业、汽车类
ARM芯片两大类。其中生产消费类ARM芯片主要有苹果公司、高通、三星、英伟达、菲利普
等，生产工业、汽车类ARM芯片的公司主要包括飞思卡尔、TI等。
选择适合的嵌入式芯片后，开发人员往往会根据需要创建一个系统功能的模型设计，模
型主要是考虑软件的数据结构、总体结构和过程性描述，在这个模型中界面设计一般只作为
附属品。接下来根据模型硬件层面必须解决系统的烧写与启动、驱动加载、程序调度、输入
输出、显示与控制等一系列基础问题，因此嵌入式人机交互界面开发人员对于相关嵌入式硬
件知识应具备足够的理解与掌握。
软件因素
嵌入式人机交互界面开发的另一个基本要素就是嵌入式软件操作系统。嵌入式操作系统
种类很多，不同的操作系统对于开发者的进入门槛、知识结构的要求有所不同。从实时性角
度嵌入式操作系统可分为面向控制、通信等领域的实时性操作系统和面向消费类电子的非实
时性操作系统；从应用角度嵌入式操作系统可分为专用型和通用型两类。专用型嵌入式操作
系统主要有IOS、Smart Phone、Pocket PC、Symbian、PalmOS等主要针对如手机、平板电
脑等专用领域。通用型嵌入式操作系统主要有Linux、WinCE、Android、VxWorks、QNX等，
没有限定具体的应用方向，应用比较广泛。
选择开发用的操作系统时，应考虑到该操作系统的主要应用方向，IOS、Symbian、PalmOS
仅针对消费电子，Android侧重于消费电子，Linux、WinCE主要应用于工业领域，VxWorks、
QNX在军工方面多有建树。需要特殊指出的是苹果公司IOS系统属于封闭系统，开发者仅能
针对应用程序界面进行开发，无法修改系统界面。目前，嵌入式人机交互界面开发可以选择
操作系统主要分为WinCE和Linux两大阵营，随着2012年底微软公司宣布Wince停止更新，
越来越多的开发人员在选择操作系统时转而选择Linux以及Linux衍生出的Android等操作
系统。有了合适的操作系统，开发人员接着应该考虑系统响应时间、用户求助机制、错误信
息处理和命令方式等人机交互界面设计的典型问题，以便开发出具备更高抽象化程度和更好
可交互性的界面。
UI设计因素
嵌入式人机交互界面较之以往的人机交互类设备，具备更直观、更灵活、更生动的人机
交互户方式，因此人机交互界面的设计也应该遵循更人性化的设计原则，基于用户的思维和
工作模式，而不是移动设备的功能和特点。如果界面不吸引人、逻辑不合理，再好的应用程
序也不会受到用户的青睐，但是一个漂亮的、吸引人的人机交互UI不仅能够增加用户对应
用程序的喜爱，还能增强应用程序的功能，从而增加用户对应用程序的粘性。在嵌入式人机
交互UI设计过程中，要以贯穿用户为中心，充分了解人物，并遵循以用户为中心的基本设
计原则 ，顺序原则，功能原则，一致性原则，频率原则，重要性原则，面向对象原则，才
能设计出好的人机界面。
随着基于嵌入式技术的产品持续丰富，嵌入式系统软硬件性能的不断提升，嵌入式人机
交互界面的应用必将变得越来越广泛。将有越来越多的团队和个人参与到嵌入式人机交互界
面开发当中，因此对于嵌入式人机交互界面主要影响因素的理解与掌握，以及界面设计规律
的深入挖掘显得十分必要和有意义。