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由于穿戴式设备使用方便快捷,更强调用户体验和环境感知能力,人机交互方式正在从基于传统设备向基于穿戴式设备的方向发展。手势识别技术作为人机交互技术领域的一个极有潜力的研究方向,目前主要分为两种:1.基于视觉图像的;2.基于运动传感器的。基于视觉图像的手势识别技术是手势识别技术中的主流技术,但由于设备昂贵、对环境依赖度高等原因实际应用效果不佳。基于运动传感器的手势识别技术通常通过加速度传感器、三轴陀螺仪等传感器来采集数据,一方面只能采集到其位置或坐标信息,并不能采集到运动信号,另一方面手势的识别不仅需要时间信息也需要空间信息,单个的传感器采集到的信息也不够全面。本文针对这种情况,基于PVDF(PolyvinylideneFluorid,聚偏氟乙烯)压电薄膜设计了一个适用于穿戴式设备的、采集腕部运动信号的智能传感器阵列。PVDF是一种具有强压电性的压电材料,且具有柔软,质轻,与人体匹配性好等显著优点。本文基于穿戴式设备的特点和PVDF的压电特性,提出了一个带有曲面弹性背衬、集成了传感器预处理电路、可用于腕部运动信号测量的传感器结构;基于PVDF压电传感器的特性,利用扬声器搭建了一个对传感器进行动态测试的测试平台;基于手部解剖学和运动学分析,提出了一种科学的腕部传感器阵列结构,并完成了传感器阵列中相关信号预处理电路、信号采集电路和信号采集软件的设计;基于对手势动作的分析,提出了一种合理的手势动作的编码规则。进一步的本文还在Windows系统下搭建了相应的多通道传感信号实时采集绘图显示平台,并基于该平台和传感器阵列,建立了手势数据库。腕部运动信号的采集实验表明:该PVDF传感器阵列尺寸小、佩戴舒适,能够采集、提取、输出多路腕部运动信号并且采集到的信号有明显差别,足够作为差异样本进行下一步手势的分类和识别。