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AI人机智能穿戴无线交互式雷达传感器物体移动接近远离感应手势识别

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AI人机智能穿戴无线交互式雷达传感器物体移动接近远离感应手势识别,人机交互技术作为人工智能(AI)的一大技术基础,随着近十年的不断突破,人类-计算机交互(HCI)逐渐成为人类-机器交互(HCI)的发展,其更高效率的传感技术迎来了巨大的市场需求。在人-机交互过程中需要大量的传感器,高清晰摄像机、声音传感器、毫米波雷达传感器、电容感应器、近程传感器、红外线传感器等,它们都可以用来探测外部环境和物体的反应。伴随着半导体技术的发展和微波/毫米波集成电路(MMIC)技术的发展,毫米波传感器在人机交互中的应用逐渐成为现实。目前,全球的主要公司已经开始开发毫米波交互技术,比如,德国的英飞凌(Infineon)和美国的Google等。毫米波雷达传感器有很宽的带宽,能够非常正确地检测并反馈信息,例如某些物体的移动或手势的改变。在此基础上,毫米波传感器被用来对可穿戴设备进行手势控制,以检测用户接近、远离或改变姿势。


可穿戴的毫米波人机交互技术构想,人-机交互经历了鼠标到多点触控阶段,发展到目前流行的体感技术。就其发展趋势而言,可穿戴设备人机交互技术能够通过毫米波雷达传感器感知人体的动作(姿势、姿态、距离、速度、加速度等),虚拟用户表达模块经过信号采集、处理、理解和管理后,与计算机进行交互式对话,可以大大提高用户的交互体验,不仅仅是体感游戏,更重要的是将来学习、工程训练、机械操作、运动训练等许多场合,都有很好的应用前景。相对于红外线等光学人机交互技术,采用毫米波雷达传感器的人机交互技术具有以下优势:(1)毫米波人机交互技术具有更好的抗干扰能力;(2)毫米波不依赖自然光、不分昼夜、不分昼夜、具有良好的全天候工作特性;(3)毫米波雷达通过计算相移,(4)利用极低的计算量获得目标的运动特性;(4)基于人机交互技术的毫米波雷达传感器在商业应用中有其优点。(5)毫米波对塑料、砖、板等材料具有良好的穿透性,可用于某些特殊场合。单频率连续波(CW)和FMCW型式的毫米波雷达传感器是由周期直流或三角/锯齿波函数调制的。被调制发射的雷达信号从目标反射/散射回接收器后就产生了时间、频率和相位的差异,其中,时间延迟就是毫米波往返的时间;可用于计算目标的距离;频率变化是由物体的相对运动引起的多普勒效应,可用来计算目标的速度;相位的差别是物体相对波前阵面的位置差;可用于计算目标方位。将接收器信号与发送器信号进行参数化,减去静止不变的背景环境噪声,可得到表示目标特征的各种信号参数。


在FMCW模式雷达中,调制波形为锯齿波,连续波(CW)模式为常数电平。CW/FMCW双模式毫米波雷达的传感设计了一种应用于人机交互的毫米波雷达传感器,采用两种雷达共用一个雷达前端,CW和FMCW两种雷达系统的切换控制。采用时域分离的方法,将VCO通过单刀双抛开关(SPDT)开关(SPDT),将VCO分别装入两种不同的调制信号(恒定或锯齿波),并对相应的中频信号处理电路进行处理。该雷达工作于CW模式,调制波形为一个正常电常数,而调制波形为锯齿波时,雷达工作于FMCW模式。整体雷达的前端主要包括天线单元、射频单元、中频信号处理器。外部电路包括波形发生器(WaveGenerator)、电源供电单元、数模转换(DA)单元、数字信号处理(DSP)等。几个雷达前端呈线形排列,与周边电路单元构成一套完整的人机交互应用的毫米波传感器组件系统。雷达头发射毫米波,把接收回波转换成中频信号,再经中频信号处理单元放大、滤波,再由数字信号处理单元采集中频信号,再进行数字信号处理,分析得到人体三维运动特征信息。再将控制信号输出到中频信号处理器,使中频处理单元可根据雷达工作方式选择相应的中频信号处理电路。该天线采用平面微带阵列天线,发射4个单元,接收4个单元。该雷达采用中央控制器,控制3台SPDT,选择相应的调制波形和中频信号处理电路。CW工作方式中,雷达中频信号的处理电路经过LPF滤波后,再进行特征识别,FMCW工作模式下的雷达中频信号处理电路进行特征识别。


毫米波雷达传感器的测试结果是对毫米波雷达传感器进行人体静息和运动模拟测试。通过将中频滤波器的滤波带宽调谐到50kHz-100kHz,使得雷达只能探测7m到10m范围内的人体静止和运动;但对于其它距离的目标运动信号,当双模雷达处于FMCW模式下,它能很好地检测和识别目标距离为7m~10m的人体静止状态,利用CW模式下的常数调制雷达,在雷达距离为9m处向雷达走来,速度由慢向快,中频信号具有较好的频谱变化。通过对信号的后期处理和目标特征识别算法,可以较好地对人体姿态特征进行识别,实现人体可穿戴设备的无线交互功能。


对可穿戴设备无线应用的毫米波传感器技术进行了研究,以MMIC技术为基础,设计了CW/FMCW双模毫米波雷达传感器,并对人体运动进行了简单测试。传感可以很好的用于人体运动的识别,但是在后续的信号处理、特征识别、算法优化等方面仍有待改进。在三维体感游戏中运用了毫米波人技术,能在三维空间正确地对人体的各种运动进行数学建模,为了让3D体感游戏更正确、更有仿真的3D体感游戏,特征识别、信号处理、算法学习、特征识别和无线互连,与此同时,降低大型3D体感游戏的装备成本,使3D体感游戏技术更加普及、普及。

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