【花雕动手做】AI视觉传感器HUSKYLENS2之识别人体姿态输出数据并控制LED模块- Makelog(造物记)

1、测试实验硬件连接
将HukyLens 2 连接到Arduino主板对应的I2C引脚,使用电源线连接Arduino Uno与电脑。额外供电提示:Arduino Uno的I2C引脚输出的电压不足以支持HUSKYLENS 2正常工作，当HUSKYLENS 2接在Arduino Uno上时须有额外数据线连接HUSKYLENS 2的Type-C接口与电源，为HUSKYLENS 2进行额外供电。接线图可参考下图。

2、设置测试实验平台
打开 Mind+ 编程软件，选择主控板 Arduino，加载HUSKYLENS 2 库

000- (1).jpg

3、姿态识别（Pose Estimation）是一种计算机视觉技术，其核心目标是：通过摄像头或图像分析系统，自动检测人体或物体的关键点位置，并判断其空间姿态、动作或结构状态。姿态识别是让机器“理解动作语言”的关键技术。它让设备“看懂动作”，广泛应用于智能健身、动作分析、人机交互、机器人控制、AR/VR等领域。

（1）姿态识别的基本定义
姿态识别是指：
识别图像或视频中人体（或物体）的关键点位置，如关节、骨骼、角度等，并推断其动作或姿态。
它不仅识别“是谁”，更关注“在做什么”。

（2）人体姿态识别的关键点示例

（3）姿态识别的技术流程
图像采集：通过摄像头或视频获取动作画面。
目标检测：识别画面中的人体或物体区域。
关键点定位：标出各个关节或结构点的位置坐标。
姿态建模：根据关键点关系构建骨架或动作模型。
动作分析：判断当前姿态属于哪种动作或状态。

（4）应用场景举例
智能健身：识别用户动作是否标准，提供纠正建议
游戏互动：通过身体动作控制角色或界面
教育实验：识别学生手势、站姿、运动状态
行为分析：识别走路、跑步、跌倒等行为
机器人控制：通过人类姿态指令控制机器人动作
AR/VR：实现沉浸式体感交互体验

（5）姿态识别的类型

4、人体姿态图

5、相关场景

00 (1).gif

6、执行器（Actuator）是一种将控制信号转换为物理动作的装置，是自动化系统和机器人中的关键部件。它的作用是根据控制系统的指令，驱动机械结构完成特定动作，如移动、旋转、推动、夹取等。

（1）执行器的核心定义
执行器是将电信号、液压信号或气动信号转化为机械运动的装置，是“感知—决策—执行”链条中的最后一环。

（2）常见执行器类型

（3）执行器在系统中的作用
动作执行：如机械臂的关节旋转、轮式小车的驱动、夹爪的开合。
反馈闭环：配合传感器形成闭环控制系统，实现精准定位与动态调整。
能量转换：将控制系统的能量信号（电、气、液）转化为机械能。
接口桥梁：连接控制系统与物理世界，是“虚拟指令”落地的关键。

（4）应用场景举例
工业自动化：机器人焊接、搬运、装配
智能家居：窗帘开合、电动门锁、自动调光
航空航天：飞行器舵面控制、姿态调整
医疗设备：手术机器人、康复辅助机械
仿生机器人：模仿肌肉运动的柔性执行器

（5）使用执行器需注意事项
负载匹配：选择合适的执行器类型与规格，避免过载或性能不足
控制精度：需配合编码器、传感器实现闭环控制，提升定位与响应能力
响应速度：不同驱动方式响应时间不同，需根据任务需求选型
能耗与散热：电动执行器需考虑功率与热管理
安全机制：设置限位、急停、过载保护，防止误动作或损坏

（6）为简化测试实验，这里使用简单的执行器LED模块

7、特别收集了几个测试样本

8、测试实验代码

代码

/*【花雕动手做】AI视觉传感器HUSKYLENS2之识别人体姿态输出数据并控制LED模块
 * 使用平台：MindPlus
 * 主控板：Arduino Uno
 * 功能说明：
 * 本程序使用 HUSKYLENS 2 AI 视觉传感器识别画面中的人体姿态，
 * 并输出识别到的相关数据（ID、尺寸、中心坐标），
 * 根据特定人体 ID 控制 LED 灯的闪烁或关闭，实现姿态驱动的智能交互控制。
 */

#include "DFRobot_HuskylensV2.h"  // 引入 HUSKYLENS 2 的驱动库，用于控制 AI 视觉模块

// 创建 HUSKYLENS 设备对象
HuskylensV2 huskylens;

void setup() {
  Serial.begin(9600);       // 初始化串口通信，波特率为 9600，用于调试输出
  Wire.begin();             // 初始化 I2C 通信，用于与 HUSKYLENS 模块连接

  // 持续尝试连接 HUSKYLENS，直到连接成功
  while (!huskylens.begin(Wire)) {
    delay(100);             // 每次尝试之间延迟 100 毫秒
  }

  // 输出初始化成功提示信息
  Serial.println("HUSKYLENS 2 启动成功");
  Serial.println("识别人体姿态来控制执行器模块");

  // 设置数字引脚 13 为输出模式，用于控制 LED 灯
  pinMode(13, OUTPUT);
}

void loop() {
  // 请求 HUSKYLENS 执行人体姿态识别算法，处理当前画面
  huskylens.getResult(ALGORITHM_POSE_RECOGNITION);

  // 判断是否有识别结果可用
  if (huskylens.available(ALGORITHM_POSE_RECOGNITION)) {
    // 输出当前画面中识别到的人体数量
    Serial.println("画面中的人体总数为：" + String(huskylens.getCachedResultNum(ALGORITHM_POSE_RECOGNITION)));

    // 输出中心人体的详细信息（ID、宽度、高度、中心坐标）
    Serial.println("人体ID：" + String(RET_ITEM_NUM(huskylens.getCachedCenterResult(ALGORITHM_POSE_RECOGNITION), Result, ID)));
    Serial.println("人体宽：" + String(RET_ITEM_NUM(huskylens.getCachedCenterResult(ALGORITHM_POSE_RECOGNITION), Result, width)));
    Serial.println("人体高：" + String(RET_ITEM_NUM(huskylens.getCachedCenterResult(ALGORITHM_POSE_RECOGNITION), Result, height)));
    Serial.println("人体中心点X坐标：" + String(RET_ITEM_NUM(huskylens.getCachedCenterResult(ALGORITHM_POSE_RECOGNITION), Result, xCenter)));
    Serial.println("人体中心点Y坐标：" + String(RET_ITEM_NUM(huskylens.getCachedCenterResult(ALGORITHM_POSE_RECOGNITION), Result, yCenter)));
  }

  // 如果识别到 ID 为 1 的人体，执行 LED 快闪
  if (huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_POSE_RECOGNITION, 1) != NULL) {
    Serial.println(RET_ITEM_STR(huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_POSE_RECOGNITION, 1), Result, name) + "LED快闪");
    digitalWrite(13, LOW);   // 熄灭 LED
    delay(100);              // 延迟 100 毫秒
    digitalWrite(13, HIGH);  // 点亮 LED
    delay(200);              // 延迟 200 毫秒
  }

  delay(1000);  // 快闪后延迟 1 秒，避免连续触发

  // 如果识别到 ID 为 0 的人体，关闭 LED 灯
  if (huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_POSE_RECOGNITION, 0) != NULL) {
    Serial.println(RET_ITEM_STR(huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_POSE_RECOGNITION, 0), Result, name) + "LED灯灭");
    digitalWrite(13, LOW);   // 熄灭 LED
    delay(1000);             // 延迟 1 秒
  }

  delay(3000);  // 每次识别后延迟 3 秒，控制识别频率
}

9、实际测试的代码解读

该程序使用 HUSKYLENS 2 AI 视觉传感器识别画面中的人体姿态，并输出识别到的相关数据（如 ID、尺寸、中心坐标）。根据识别到的特定人体 ID，控制 LED 灯的闪烁或关闭，实现基于姿态识别的智能交互控制。

模块与硬件说明
HUSKYLENS 2：AI 视觉传感器，支持人体姿态识别、物体识别、人脸识别等功能。
Arduino Uno：主控板，用于处理识别结果并控制执行器。
LED 灯（引脚 13）：作为执行器，根据识别结果进行闪烁或关闭。

（1）初始化部分 setup()
cpp
Serial.begin(9600); // 初始化串口通信，波特率为 9600
Wire.begin(); // 初始化 I2C 通信，用于与 HUSKYLENS 模块连接
while (!huskylens.begin(Wire)) {
delay(100); // 持续尝试连接 HUSKYLENS，直到连接成功
}
Serial.println("HUSKYLENS 2 启动成功");
Serial.println("识别人体姿态来控制执行器模块");
pinMode(13, OUTPUT); // 设置数字引脚 13 为输出模式，用于控制 LED 灯
建立通信并初始化 HUSKYLENS。
设置 LED 控制引脚。

（2）主循环部分 loop()
a. 获取人体姿态识别结果
cpp
huskylens.getResult(ALGORITHM_POSE_RECOGNITION);
请求 HUSKYLENS 执行人体姿态识别算法。

cpp
if (huskylens.available(ALGORITHM_POSE_RECOGNITION)) {
判断是否有识别结果。

b. 输出人体姿态数据
cpp
Serial.println("画面中的人体总数为：" + String(huskylens.getCachedResultNum(ALGORITHM_POSE_RECOGNITION)));
Serial.println("人体ID：" + String(...));
Serial.println("人体宽：" + String(...));
Serial.println("人体高：" + String(...));
Serial.println("人体中心点X坐标：" + String(...));
Serial.println("人体中心点Y坐标：" + String(...));
输出当前画面中识别到的人体数量。

输出中心人体的 ID、尺寸、中心坐标等详细信息。

c. 控制 LED 灯逻辑
ID = 1：LED 快闪
cpp
if (huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_POSE_RECOGNITION, 1) != NULL) {
Serial.println(... + "LED快闪");
digitalWrite(13, LOW);
delay(100);
digitalWrite(13, HIGH);
delay(200);
}
快速闪烁 LED 灯，表示识别到 ID 为 1 的人体。

ID = 0：LED 熄灭
cpp
if (huskylens.getCachedResultByID(ALGORITHM_POSE_RECOGNITION, 0) != NULL) {
Serial.println(... + "LED灯灭");
digitalWrite(13, LOW);
delay(1000);
}
熄灭 LED 灯，表示识别到 ID 为 0 的人体。

（3）节奏控制
cpp
delay(1000); // 快闪后延迟 1 秒
delay(3000); // 每次识别后延迟 3 秒，避免频繁刷新
控制识别节奏，适合稳定演示。

10、测试实验MInd+图形编程