手势控制是如何实现的?这三种方式了解一下
2019-11-07 14:24:00 来源:科普中国

随着技术的发展,诸多场景中人机交互的方式也在逐渐发生着变化,手势控制也应运而生。顾名思义,手势控制是指人手不需要直接接触机器,而是在空中做出相应的姿势变化,继而控制机器做出相应的动作。手势控制目前在车载环境中已有较多应用,在司机与中控系统的互动中,用手势控制的方式代替原有的按键控制,可以增加司机行车的安全性。那么,手势控制是如何实现的呢?

手势控制目前只在一些特定领域得到了应用,但这些技术都离不开感应设备、处理芯片和算法这些基本要素。目前手势识别的实现主要有三种方法,第一种是飞行时间(Time of flight ,ToF)技术,该技术的基本原理是基于光子在空中的飞行时间来确定手指的位置,因此被称为飞行时间技术。其基本过程是发光元件发出光线之后,计算光线碰到目标物体返回到感光元件所经历的时间来判断手的状态和位置。该技术需要配备具有发射和接收脉冲光的3D相机模块,3D相机具有两个镜头通过不同镜头接收的光线信息对照射物体进行立体成像。首先相机模块发射出脉冲光线,由于不同距离处的手指接受到光线照射的时间不同,从而返回到接收模块的时间也不相同。根据返回时间的不同,处理芯片就可以构建出来判断出不同手指的具体位置,从而判断出具体的手势,通过实时采集这些信息,系统就可以判断用户正在进行的动作,再根据预先定义的功能,对应到相应的控制命令之上,就实现手势控制。

  

3D相机示意图(作者供图)

第二种方式称为结构光技术,所谓结构光技术是指利用发光器投射出特定光信息到目标物体及背景,之后由感光元件采集后,根据物体造成光线的变化来计算物体的深度和位置信息,以此复原物体所在的三维空间。对应于手势识别,首先利用激光发射器将结构光投射至前方的人体表面,再使用红外传感器接收人体反射的结构光图案。之后,处理芯片根据接收图案的位置和形变程度来计算人体的空间信息,再结合一定算法进行深度计算,即可进行识别。

第三种识别方式为毫米波雷达,毫米波雷达的工作频率较高,因此工作波长较短,毫米波雷达所发射的电磁波波长在毫米量级,因此被称为毫米波雷达。其基本原理与ToF相似,只不过用于测量的介质由光线变成了电磁波。首先,利用毫米波发射器把无线电波发射出去,然后利用接收器接收回波,这时,内置的处理芯片会根据收发之间的时间差实时计算目标的位置数据,通过比较不同时间段手指位置,就可以与内置的数据比较,得到手指正在进行的动作,从而可以实现特定的指令。

手势控制是近年来发展起来的全新的交互方式,与一般的按键、语音等交互方式不同,手势控制更容易掌握和应用。但由于目前技术的限制,依旧存在使用成本较高、手势识别正确率较低等问题,因此目前没有得到广泛的应用,相信随着技术的发展革新,手势识别必将在更多的领域发挥功用。

本文由北京邮电大学计算机科学与技术研究专业副教授张忠宝进行科学性把关。

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