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GUI简介 - OpenExo

news 2025/7/26 16:28:25

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本文所有图片来自官方教程

简介

OpenExo GUI 是一个跨平台、开源的外骨骼系统控制和可视化应用程序。
基于 OpenExo API，可用于设备搜索、连接、参数调节与实验数据实时显示。
完全开放源码（MIT License），支持自由修改与二次开发。
仅需 Python 3.12 环境，所有依赖库可通过 pip 一键安装。

最低系统要求：

操作系统：
- Windows 7 或更高版本
- macOS 10.9 或更高版本
Python 版本：
- Python 3.2 及以上（建议使用 3.12）
硬件配置：
- 处理器：双核（如 Intel Core i3 或同等级 AMD）
- 内存：最少 2 GB，推荐 4 GB
- 存储：至少 100 MB 可用空间（建议 1 GB 以便于大数据集存储）
- 显示：最低分辨率 768×1024

安装指南（Installation Guide）

蓝牙连接说明：

OpenExo GUI 通过 BLE（蓝牙低功耗，Bluetooth Low Energy）与外骨骼设备通信。
所有 BLE 操作由 Bleak 库实现，支持 Windows、macOS 和 Linux。

所需 Python 库（依赖包）：

matplotlib —— 绘图与数据可视化
async_tkinter_loop —— 异步 tkinter 图形界面支持
pygame —— 声音和多媒体支持
numpy —— 科学计算
bleak —— BLE 蓝牙通信
pandas —— 数据处理
scikit-learn —— 机器学习支持
micromlgen —— 机器学习模型导出
pillow —— 图像处理

一键安装方法：

进入 GUI 文件夹
打开命令行（Windows 可用“命令提示符”，macOS/Linux 可用终端），进入项目的 Python_GUI 文件夹。
运行安装脚本

python install_dependencies.py

该脚本会自动通过 pip 安装所有所需库。

视频安装教程：

如果是首次操作或遇到依赖安装问题，可以先观看官方提供的视频。

总结

只需运行一次 install_dependencies.py，环境即配置完成，后续可直接运行 GUI 程序。
如有 pip 或 Python 环境问题，也可以手动单独安装各库，例如：

pip install matplotlib async_tkinter_loop pygame numpy bleak pandas scikit-learn micromlgen pillow

工作流

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1. 启动应用

确保蓝牙已开启。
打开命令行，切换到项目 Python_GUI 目录。
运行：

python3 GUI.py

GUI 界面将自动打开，出现多个交互页面（frames）。

2. 扫描并连接设备

在主界面点击 Scan 按钮，程序会自动搜索周围可用的外骨骼设备。
如果蓝牙未开启，界面会弹出错误提示。
扫描到设备后，选择设备进行连接。

3. 界面导航说明

Scan Window（扫描窗口）：用于查找和连接外骨骼设备。
Active Trial（试验监控）：实时监测与控制试验进程。
Biofeedback（生物反馈）：获取、展示传感器实时反馈，用于训练或评估。
Machine Learning（机器学习）：训练/测试个性化控制模型（可选功能）。
Update Torque（扭矩参数设置）：修改外骨骼扭矩与控制参数。

4. 操作小结

一切正常后，你即可用 GUI 实时操控并监测 OpenExo 设备。
各页面切换与主要按钮均有提示或文档说明。

5. 视频演示

建议参考项目主页或 YouTube 的 Example Video，可以直观了解每个功能的实际操作流程。

添加一个按钮（views/ 文件夹里的 Frame 页面）

class YourFrame(tk.Frame):def __init__(self, parent):super().__init__(parent)self.create_widgets()def create_widgets(self):my_button = tk.Button(self,text="My New Button",          # 按钮上显示的文字command=self.my_button_action  # 按下后的回调函数)my_button.pack(pady=10)            # pady=10 是上下间隔def my_button_action(self):print("My New Button was clicked!") # 这里定义按钮功能

说明：

在 create_widgets() 里创建并添加按钮；
在 my_button_action() 里定义按钮功能（比如 print、弹窗、跳转页面等）。

修改图表绘制/显示的数据数量、坐标轴等

以 BasePlot.update_plot 为例：

def update_plot(self, xValues, yValues, secondY, title):max_points = -20  # 改成你想显示的最后N个点，比如 -50xValues = xValues[max_points:]yValues = yValues[max_points:]secondY = secondY[max_points:]# ...数据截断完再画图self.ax.set_title(title)self.ax.set_xlabel("Time")self.ax.set_ylabel("Value")

说明：

max_points 为负数时，显示最近 N 个点；
set_title、set_xlabel、set_ylabel 可自定义图表标题和坐标轴说明。

每个绘图类都有 animate()，该方法负责定时刷新数据和重绘，想要改变数据源或表现，直接在 animate() 里改即可。

添加一个新 Frame 页面

1. 创建 Frame 类

在 views/ 文件夹下新建文件，比如 newFeature.py：

import tkinter as tkclass NewFeature(tk.Frame):def __init__(self, parent, controller):super().__init__(parent)self.controller = controllerlabel = tk.Label(self, text="New Feature Frame", font=("Arial", 24))label.pack(pady=20)button = tk.Button(self,text="Go to Scan Window",command=lambda: controller.show_frame("ScanWindow")   # 跳转到ScanWindow)button.pack(pady=10)

2. 注册新 Frame 到主程序

在主 app 文件（一般是 GUI.py 或 main.py），导入新页面，并添加到 Frame 列表：

from views.newFeature import NewFeaturefor F in (ScanWindow, ActiveTrial, UpdateTorque, BioFeedback, MachineLearning, NewFeature):# 按照现有结构注册各页面

3. 添加跳转新页面的按钮

例如在任意已有页面加：

button = tk.Button(self,text="Go to New Feature",command=lambda: controller.show_frame("NewFeature")   # 注意和类名一致
)
button.pack(pady=10)

备注

controller.show_frame(“NewFeature”) 中的字符串需和 Frame 类名一致。
页面之间跳转用这种方式很方便。
新页面可添加自己的组件、布局和功能逻辑。

Biofeedback Frame 简明功能说明

用途

在实验过程中为用户实时显示和声音反馈，辅助其达到预设运动目标（如压力/功率）。

信号源

FSRs（力敏电阻），用于检测足底压力，或用于估算踝功率。

数据访问方式

获取实时数据的路径（假设你在 Biofeedback 页面代码内）：

chart_data = self.master.controller.deviceManager._realTimeProcessor._chart_data
# 分别获取左右脚FSR信号
left_fsr_data = chart_data.leftFsr
right_fsr_data = chart_data.rightFsr

切换显示左右脚

只需切换 chart_data.leftFsr 或 chart_data.rightFsr。

修改信号源

找到 chart.py 里的 FSRPlot 类，把其数据源变量设置为上述 _chart_data 路径。

主要功能与控件

图形显示
- 实时显示压力（或踝功率）变化曲线
- 目标线（用户设定目标时显示）
主要按钮
- Back：返回 Active Trial 页面
- Left/Right Leg Toggle：切换左右脚显示
- Set Target Value：输入并显示训练目标
- Reset Target Value：重置（清除）目标
- Mark Trial：打标签，便于后续数据分析
- Recalibrate FSRs：重新校准 FSR 传感器