【应用】基于ROHM三轴加速度计的手势识别方案，减小可穿戴设备体积和优化算法
随着社会的进步、科技的不断提高，移动智能电子设备已经逐步渗透到人们日常生活中，是人们信息获取和沟通的重要手段。随着微型传感器技术的不断发展，基于手势识别的人机交互技术已经成为一个重要的研究方向。在传统移动智能设备平台中，基于触摸屏的手势识别以及基于语音的识别都已成为较成熟的交互方式。但是对于可穿戴设备而言，其小巧的体积限制了以上两种人机交互的发展。因此，基于加速度传感器的手势识别方案，凭借其体积小、便携性高、成本低、功耗低的优势，将会在人机交互、运动健康监测等方面发挥重要的作用。
图1 基于加速度计的手势识别方案应用场景
手势是人类常用的交流方式，可通过特定的动作表达指定的含义，具有简洁自然、学习成本低的优势。当前常见的手势识别方案主要有两种，一种是基于机器图像识别的方案，另一种是利用加速度传感器检测的方案。其中机器图像识别具有较高的数据处理量，软件算法复杂，对专业门槛要求较高。不适合穿戴设备这种对功耗要求较为严格的应用。
针对这一现状，本方案推荐ROHM提供的基于加速度计/陀螺仪的手势识别方案。这是一种为减小可穿戴设备的体积和优化手势识别算法而提出的设计方案。其控制器由陀螺仪和加速度计传感器构成，用来检测用户手势，并将手势运动姿态数据传送到MCU，提取手势运动特征量，通过决策树分类器对其进行分类处理，结合姿态角对手势进行识别。通过测试数据表明，平均手势识别准确率为98%，且无需预先对测试者进行手势训练，学习成本极低。
图2 手势识别应用示意图
关于加速度的选择，Kionix（ROHM收购）提供了一下多款型号供用户选型，分别是：KXTC9-2050，KXTC9-4100，KXTI9-1001，KXTIK-1004，KXTIA-1006，KXCNL-1010，KXTJ2-1009。其中KXTIA-1006是一款专为手势识别而设计的三轴±2g，±4g或±8g加速度计，具有集成定向，分接/双击和活动检测算法；感应元件采用Kionix专有的等离子微加工工艺技术制造。加速度感测基于由感测元件的加速度引起的运动引起的差分电容的原理，其进一步利用共模消除来减少来自工艺变化，温度和环境应力的误差。通过使用玻璃料将第二硅盖晶片键合到器件上，密封感测元件；其支持SPI数字协议用于与芯片通信，以配置和检查方向更新，Directional TapTM检测和活动监控算法。
另外，由于加速度传感器安装方式的差异，人体运动时的抖动，以及周围环境的干扰等因素的影响，所采集到的加速度数据会有许多的叠加噪声。噪声会加特征值提取的难度，同时，也会降低手势识别的精度。因此需要对加速度进行平滑滤波处理。如图3所示，KXTIA-1006加速度传感器内部集成数字滤波器，能够有效滤除抖动干扰。由于本案的应用场景为可穿戴智能设备，受限于可穿戴智能设备计算实时性高和空间复杂度低的特点，KXTIA-1006的集成化解决方案是一个理想解决选择。
图3 KXTIA-1006内部结构框图
在陀螺仪选择方面，ROHM推荐采用KGY23，KGYS3两款作为手势识别解决方案。以KGYS3为例，KGYS3是一款低功耗并且采用 SPI 接口的 3 轴陀螺仪，专为大批量消费类应用而设计。这种陀螺仪具有用户可选择带宽、灵活的输出范围以及温度范围内的出色偏移稳定性，其噪声低至 0.03 deg/sec/vHz。低功耗、低噪声均适用于可穿戴设备应用。
很重要的一点是，ROHM提供的手势识别类产品支持Gesture Designer软件引擎，在嵌入式设备应用时，它允许用户获取并管理任意数量的手势签名，这些签名用于消费类电子产品中支持运动的功能 。Gesture Designer本质是一个代码库，从中可以创建并管理特定于用户的、基于手势的指令。记录手势事件过程中加速度计的运动所产生的数据。
基于以上分析，本文所提到的基于加速度计的手势识别方案，相比传统的手持设备，具有更高的设计自由度，有效提高用户体验；同时，采用ROHM高性能加速度计/陀螺仪传感器，利用特征量进行提取能够有效提高手势识别的准确率，相比于其他方法不仅计算量更小，而且提高了手势识别应用的个体适应性。
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