电子说
本文介绍 HMI 应用系列的第 4 部分,即使用低成本手势识别技术控制系统。它描述了通过简单的手和身体运动来控制设备的方法,消除与系统控件的接触,以及寻找基于手势的 HMI 的设计解决方案,以及克服传统手势检测器设计的局限性。
一些嵌入式系统自主运行,但大多数执行功能以响应用户输入。许多机器和设备特别方便,因为它们的电子电路可以感应人类的接近并做出响应。例如,自动进出门会在人们走近时自动打开。然而,这种基本的非接触式人机界面 (HMI) 有很大的局限性。它们只检测到身体或手的存在,因此电子设备偶尔会做出不恰当的反应。例如,当路过的行人在入口附近短暂停留时,门可能会意外打开。
当 HMI 电路能够识别定义的一组简单手势时,就可以实现更好、更可预测的非接触式控制。易于使用的手势使错误的系统操作的可能性大大降低。例如,在典型的应用中,站在门前的人只需伸出一只手从左向右移动即可打开门,或从右向左移动即可关闭门。(见图 1a)
典型的手势识别 HMI 应用
在目前需要人们物理触摸面板或操纵开关的设备中安装手势识别 HMI 的巨大市场正在出现。这些熟悉的控件可能会因重复使用而受到污染。随着时间的推移,油和污垢会积聚,通常会导致操作变得不可靠。需要定期检查和清洁来纠正这个问题,成本相当高。
可以实现非接触式控制方法,允许用户使用手势来执行开/关、打开/关闭、翻页和其他系统操作。先进的基于手势的 HMI 可以简化系统管理和维护任务。此外,通过消除产品上的开关或面板,它们有助于简化、更现代的外观设计(见图 1b)。
在商业和工业应用中,手势控制型 HMI 可以提高生产力。在食品加工厂等清洁设施中尤其如此,在这些设施中,操作员在接触机器的控制面板之前必须洗手或消毒双手。基于手势的 HMI 消除了这些接触,节省了重复洗手的时间和精力,同时还有助于最大程度地降低污染风险(见图 1c)。
手势识别功能并不新鲜。传统上,它们是通过使用多个红外 (IR) 传感器或通过将图像传感器与图像处理引擎相结合来构建的。
IR 传感器是一种检测沿单个预定维度运动的低成本方式,它们可以抵抗外部光线的干扰。但是,它们仅在小距离(约 10 厘米)内有效。
相比之下,与信号处理器配合使用的图像传感器可实现更复杂的识别,但它们相当昂贵。此外,它们不适合背光遮挡视线并降低运动检测精度的位置。
瑞萨电子成功应对了这一挑战,成功开发了一种成本极低的高灵敏度实现,可检测长达 1 米的八个手掌运动方向(垂直、水平和对角线),并且可以检测最远 10 米的身体手势。
我们新的 HMI 解决方案的性能远远超过安装在智能手机上的大多数当代手势识别系统,智能手机需要手非常靠近手机屏幕。
因此,新的瑞萨解决方案是一项非常及时的技术进步。它的功能使得人们可以通过在距离检测电路合理距离处进行手部动作来构建有吸引力的产品。这种能力是一个巨大的系统设计优势——为非接触式接口开辟了巨大的应用机会。
感应板装有四个热释电红外传感器,能够检测生物体产生的红外辐射(热量)(见图 2)。
热释电传感器广泛用于运动检测,并且多年来已经证明了自己。但典型的实现通常仅用于检测人是否存在,因为传统的热释电传感器响应太慢而无法检测小区域的快速运动,因此不适合检测手掌运动。由于这些传感器不会记录图片或以其他方式侵犯隐私,因此即使在隐私存在问题的领域也被广泛接受。
手势识别用户界面演示板
瑞萨电子解决方案通过采用 Sensors and Works, Ltd. 开发的新型有机铁磁薄膜类型,消除了传统热释电 IR 传感器的速度和距离限制。这些先进的热释电器件的运行速度提高了 10 倍以上,工作距离可达约 1 米。 它们的噪音也更低,允许更大的动态范围。此外,它们用途广泛,可以安装在广泛的位置,因为它们具有固有的抗外部光源干扰的能力。
热释电红外传感器的比较
图 3 将有机铁磁薄膜传感器的最佳响应特性与传统热释电红外传感器的性能进行了比较。蓝线的左端表示传统类型在相对较长时间暴露于热源(如手掌)时具有高灵敏度。然而,该线的右端显示了导致其动态性能不佳的灵敏度急剧下降。
如图 4 所示,瑞萨电子手势识别电路将来自四个有机铁磁薄膜红外传感器的输出信号馈送到瑞萨智能模拟 IC300 (RAA730300)。该芯片的模拟前端电路将传感器的响应特性标准化,然后将包含运动检测信息的放大信号发送到 RL78/G1A 微控制器。
使用智能模拟 IC 作为桥接设备来调节 MCU 的传感器信号,显着减少了原本需要的外部无源元件的数量,从而降低了我们手势识别解决方案的成本。此外,智能模拟 IC 无需在 MCU 中运行数字滤波器软件,从而减少其 CPU 负载。
基于 RL78/G1A 的电路板可以驱动 LED 和 LCD 显示器,让系统工程师实时观察传感器输出。这种测试功能加快了应用程序的开发,消除了监测传感器跟踪信号源的情况所需的大量工作。
瑞萨电子演示手势识别板框图
这里应该注意的是,红外传感器本身并不检测运动。相反,每个传感器只有两种可能的输出:检测到或未检测到热源。因此,MCU 必须处理来自所有四个传感器的输入信号,以确定检测到的手势的方向。
安装在 RL78/G1A MCU 中的应用软件包含此处理必不可少的算法。如前所述,它区分了在水平、垂直和对角线方向应用的八种不同的手掌运动(见图 5)。根据嵌入式系统的要求,这些手势中的每一个都可以分配给不同的系统控制功能。
八种手势方向识别
虽然实际的手势检测处理相当复杂,但瑞萨解决方案对系统开发人员隐藏了这种复杂性,以帮助最大限度地减少他们的设计工作量。例如,考虑到当用户执行从右向左移动手的手势时,他或她几乎肯定会在做出预期的控制手势后将手放回原始位置。运动检测软件不得将此返回运动解释为另一个手势;否则,可能会启动错误操作。MCU 的内置软件仅识别和处理预期的初始动作,同时有效地忽略返回动作,从而避免了这一潜在问题。
片上软件提供微调调整以处理不同的环境和操作员特征。例如,平均手势速度可能因安装而异;因此可以修改适当的参数以获得最佳的 HMI 结果。检测灵敏度参数也可以改变。可以针对操作员的手部温度、环境温度和其他环境因素优化用户界面性能。
MCU 软件中的参数调整功能使系统工程师能够最大限度地提高产品性能,而无需分析手势识别的细节。
编辑:ymf
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