手勢控制背后的三種感應技術(shù)玄機

觸摸控制方式正在逐漸取代汽車(chē)中控屏上的物理按鍵。但是，我們也都知道，觸控并非是唯一被選擇的交互方式。語(yǔ)音、手勢甚至包括眼球、意念控制都曾出現在各式各樣的概念車(chē)上。今兒的主角就是手勢控制技術(shù)。

比如說(shuō)上個(gè)月召開(kāi)的CES Asia電子展上，大眾就展出了一輛帶有手勢控制功能的Golf R Touch。當然，大眾并不是唯一的參與者。同樣是在這屆CES上，英特爾展出了3D實(shí)感技術(shù)，不僅可以捕捉手部動(dòng)作，還能夠實(shí)現面部識別、3D掃描建模等。而在隨后的谷歌2015年I/O開(kāi)發(fā)者大會(huì )上，一款名為Project Soli的可穿戴智能設備芯片也能夠實(shí)時(shí)檢測雙手和手指上的微小活動(dòng)，并根據設定執行相應動(dòng)作。這些看上去就酷炫無(wú)比讓人手癢癢的技術(shù)，是怎么做到的吶?

手勢控制，天下三分

雖然三家公司都是手勢識別技術(shù)，但是他們三個(gè)所采用的具體技術(shù)卻不盡相同。據透露，大眾的Golf R Touch上采用的是ToF技術(shù)，英特爾的是結構光技術(shù)，而谷歌則使用了毫米波雷達的技術(shù)。下面就分別來(lái)說(shuō)道說(shuō)道。

ToF的全稱(chēng)為飛行時(shí)間(Time of Flight)，是一種通過(guò)計算光線(xiàn)的傳播時(shí)間來(lái)測量距離的技術(shù)。根據距離的不同來(lái)判斷出不同手指的具體位置，從而判斷出具體的手勢，再對應到相應的控制命令之上。

要通過(guò)光線(xiàn)傳播來(lái)測算距離，那么就需要一個(gè)能夠發(fā)射光線(xiàn)的裝置和接收光線(xiàn)的感應裝置。大眾使用了一個(gè)3D相機模塊來(lái)發(fā)射脈沖光，再利用內置的感應器接收用戶(hù)手部反射回的光線(xiàn)。然后，根據二者的時(shí)間差，處理芯片就可以構建出手部目前的位置和姿勢。

大眾手勢識別技術(shù)中藏在換擋桿后方的ToF攝像頭(紅點(diǎn)位置)

通過(guò)實(shí)時(shí)采集這些信息，中控系統就可以調用相應的數據庫獲得用戶(hù)正在進(jìn)行的動(dòng)作。再根據預先定義的功能，就可以實(shí)現不同的操作。由于光的傳播速度非?？?，基于ToF技術(shù)的感光芯片需要飛秒級的快門(mén)來(lái)測量光飛行時(shí)間。這也是ToF技術(shù)難以普及的原因之一，這樣的感光芯片成本過(guò)高。

結構光技術(shù)基本原理與ToF技術(shù)類(lèi)似，所不同之處在于其采用的是具有點(diǎn)、線(xiàn)或者面等模式圖案的光。以英特爾公司的集成式前置實(shí)感攝像頭為例，其包括了紅外激光發(fā)射器、紅外傳感器、色彩傳感器以及實(shí)感圖像處理芯片。

英特爾實(shí)感技術(shù)所用攝像頭

其基本原理為：首先激光發(fā)射器將結構光投射至前方的人體表面，再使用紅外傳感器接收人體反射的結構光圖案。然后，處理芯片根據接收圖案在攝像機上的位置和形變程度來(lái)計算物體人體的空間信息。結合三角測距原理，再進(jìn)行深度計算，即可進(jìn)行三維物體的識別。攝像頭把采集到的信息發(fā)送到負責實(shí)感計算的軟件開(kāi)發(fā)包(Software Development Kit，SDK)后，該SDK結合加速度計算器，就可以提供手勢識別等功能。

作為一種快速、便攜、高精度的三維測量技術(shù)，結構光測量技術(shù)在航空、模具、醫療等領(lǐng)域均得到了廣泛的應用。手勢識別只是其中的一個(gè)應用案例。

毫米波雷達的原理同樣與ToF技術(shù)基本相同，只不過(guò)用于測量的介質(zhì)從光線(xiàn)變成了無(wú)線(xiàn)電波。Project Soli利用內置的毫米波發(fā)生器把無(wú)線(xiàn)電波(雷達波)發(fā)射出去，然后利用接收器接收回波。這時(shí)，內置的處理芯片會(huì )根據收發(fā)之間的時(shí)間差實(shí)時(shí)計算目標的位置數據。

通過(guò)比較不同時(shí)間段手指位置的不同，Project Soli就可以與內置的數據比較，得到手指正在進(jìn)行的動(dòng)作。毫米波雷達的缺點(diǎn)在于信號容易被空氣阻擋，掃描范圍有限，因而對遠距離目標探測不清楚，但對近距離目標勘測十分清晰。在主動(dòng)安全技術(shù)中，毫米波雷達的身影已經(jīng)不可或缺。另外，在近程高分辨力防空系統、導彈制導系統、目標測量系統等均有應用。

車(chē)載路漫漫

大眾的手勢識別技術(shù)在體驗過(guò)程中雖然反應略慢，但是準確率還不錯;英特爾的實(shí)感技術(shù)據稱(chēng)已經(jīng)研發(fā)了三年之久，在游戲上也已經(jīng)開(kāi)始實(shí)用;谷歌的 Project Soli則還只是個(gè)展示，尚未正式應用。但是不管是哪一個(gè)，車(chē)載的路依然很長(cháng)。大眾的工程師表示至少還需要兩年的時(shí)間才能夠把手勢識別正式帶到量產(chǎn)車(chē)型之上，英特爾的實(shí)感技術(shù)還在與車(chē)企接洽，至于谷歌的，就更遠了。

ToF技術(shù)在應用時(shí)具有明顯的缺點(diǎn)——“外部疊加誤差”。所謂外部疊加誤差，是相對于由于光線(xiàn)散射導致的內部疊加誤差而言的。誤差產(chǎn)生的原因在于相機發(fā)射的光線(xiàn)在到達手部時(shí)沒(méi)有直接返回相機的感光原件，而是通過(guò)幾次不規則漫反射才回到相機模塊。這樣測量出來(lái)的距離就與實(shí)際距離不匹配。然而，如果相機中的背景是固定的，感應器就可以忽略外部疊加誤差引起的測量錯誤。大眾Golf正是利用車(chē)廂這一固定的背景來(lái)減少誤差帶來(lái)的影響。

谷歌Project Soli芯片

Project Soil采用的是60GHz、波長(cháng)為5毫米的極高頻毫米波無(wú)線(xiàn)電波來(lái)捕捉動(dòng)作、距離、速度等信息，感應誤差精細到毫米。然而，如何把具有如此精度的設備微小化是一件十分苦難的事情，最難的地方在于微小化會(huì )影響器件的發(fā)射功率和效率、感應靈敏度等。谷歌用了十個(gè)月左右才將其從PC主機大小縮小到了硬幣大小，且為了提高精度與排除干擾，用到了兩個(gè)發(fā)射器與四個(gè)接收器。目前，Project Soli還沒(méi)有正式應用到具體設備中。

至于英特爾的實(shí)感技術(shù)，從技術(shù)本身來(lái)說(shuō)，最需要解決的問(wèn)題首先是需要驗證是否適合用在車(chē)內。另外，從現場(chǎng)體驗來(lái)看，識別的準確度還有待提升。

除了技術(shù)研發(fā)上的難題之外，用戶(hù)在使用時(shí)的體驗也對開(kāi)發(fā)者提出了挑戰。