面向可视化智能控制系统的非接触式静电人机交互技术研究

As the rapid development of artificial intelligence technology, various visual intelligent terminals are getting more and more popular, and Human-Computer Interaction (HCI) technology has been an important method for people to obtain and use information in work and daily life. In this project, we study a kind of non-contact HCI technology, applicable to controlling of visual intelligent system, employing electrostatic on human body, especially hand. By research we aim to solve the hand gestures recognization, system designing, and some other key problems in HCI, so that this kind of technology with many advantages can be applied to kinds of information systems and intelligent terminals. We will study three themes as following. (1) the mechanism how charges on human hands change with hands position and gesture changing, and the characteristics of local electricfield of hand in different gestures. (2) design optimal sensing electrode array and sensor parameters. (3) study the algorithm that using signals output from electrode array to solve hand motion and recognize hand gestures, to construct the theoretical principle of the noncontact electrostatic HCI technology. By studying these themes, we will solve the fundamental problem of HCI employing hand electrostatic, and our research results will provide significant contributions to the theory HCI technology .

随着各种智能交互控制系统的迅速发展和普及，人机交互已涉及到人们工作生活的各个方面，而非接触式交互也成为人机交互发展的重要方向之一。本项目拟研究一种基于人体手部静电信息的非接触式人机交互技术，利用人体手部所带电荷的局域电场作为信息传递通道，通过不同的手部动作表达操作意图，采用电场传感器阵列探测手部电场信息并进行手部动作识别，进而实现人机交互功能。项目主要研究三个方面的内容：（1）研究人体手部所带电荷随手部动作的变化机制和分布规律，及不同动作下手部电荷近场空间电场分布特征；（2）研究探测手部电场进行信息传递的电极探测阵列布设方式和传感器设计；（3）探索基于探测阵列输出信号的手部运动及手势识别算法。项目拟通过以上内容的研究，构建基于手部静电信息的非接触式人机交互技术的理论基础，为非接触式人机交互技术提供有益的理论积累和技术支撑，促进非接触式静电人机交互技术在可视化智能控制系统的应用。

项目针对智能系统和信息终端迅速发展和普及，对于更加人性化的人机交互技术需求越来越迫切的应用背景，提出了一种利用人体静电场进行手部动作探测识别的新的人机交互方式。针对项目需要解决的科学问题和关键技术，通过研究建立了基于电荷分布的人体静电模型，分析了手部运动对于人体电场的扰动及手部电场变化规律；设计了电场变化率敏感的静电传感器，通过分析传感器输出信号变化规律，设计了用于手部动作识别的静电探测器极板阵列；针对不同使用需求分别设计了具有四路和多路静电传感器阵列的探测系统，并设计了相应的的手部动作识别算法；制作静电探测器阵列和信号处理电路，编写了动作识别代码；开展了多种手部动作探测识别实验，通过实际测试验证了基于手部静电场探测的动作识别方法具有很高的正确识别率，同时表明该方法能够作为一种人机交互技术进行智能系统和信息终端的操作控制。项目所建立的基于电荷平衡的人体静电模型，区别于现有的基于电压平衡的人体静电模型，不仅有助于研究基于静电探测的人机交互技术，对于人体放电过程、基于人体电场的安防系统设计等研究均具有重要的意义。项目所提出的基于静电探测的手部动作探测识别方法，具有不受光照条件和环境影响的优势，是一种非接触式、无穿戴设备的交互方式，通过手部动作进行系统交互控制更加方便快捷、人性化，符合人机交互技术的发展趋势。项目研究成果为非接触式人机交互技术提供了有益的理论积累和技术支撑，可望促进非接触式静电人机交互技术在可视化智能控制系统的应用。