微芯开发出首款基于电场的3D手势识别芯片

电子科技行业就是让一个小小的手势改变世界。指挥棒轻轻的挥动辅以柔和的手势就能让一场音乐会在关键时刻由平凡变得超脱自然。只可惜计算机在理解人类手势语言方面有很大障碍，无论是软件还是硬件。即便只是寻找一种向计算机描述手势的方法，转换为数据进行进一步处理都是非常困难的问题。现在，微芯科技开发出了世界上首款3D手势识别芯片，在其电场的作用下，无需接触就能感应手势。

为什么将人类手势转换为计算机可识别的格式非常困难呢?因为手势的含义绝不是一个简单的方向或者动作轨迹的问题。在对一个手势进行解释时，需要追踪每根手指每一部分的运动轨迹，加上关节和手腕的细微动作变化，这些数据的搜集都是相当必要的。30年来，艺术家们也始终不愿意见到由指挥家去对着计算机做音乐上的指挥。但手势控制仍有很大的开发价值，潜在市场对这种系统的需求还是存在的。

微芯科技最近展示了他们的GestIC技术，并且即将应用到MGC3130芯片产品中，这是其他技术研究的一个副产品。作为3D数字转换器，MGC3130芯片可在15cm的距离内以150dpi的精度确定位置。采样率为每秒200次，这种GestIC技术可侦测手、手指的位置、速度与加速度属性。

MGC3130芯片是人机界面解决方案的新选择，可在电场中侦测手势的变化。手势被电场感应到之后，原本需要以每毫秒精确测量数百个位置的手势变化，并将这些数据转换为简明的手势描述，这一思路就可以彻底摒弃了。事实上，有机器简单的方法可以采用。基于电场的手势感应器输出就是一种手势的完美解读，能够极度简化计算机对手势的理解。

GestIC技术通过周围电场的变化来侦测手势动作。芯片生成励磁电压，频率在100kHz左右，励磁电压作用于发射电极与接地层。最终建立起一个电场，电场从发射电极扩展到电极之上的扫描区域。由于励磁电压的波长远比电极的尺寸来的大，贯穿扫描区域的电场就非常均衡了。

当一名用户将手伸进扫描区域，电场就会随之发生变化。电场线必须接近于和导体表面呈垂直状态。上面的图片中就有所展示。手旁边的电场线由于人体自身的导电特性产生分路。手伸及感应区域的位置对等势线产生压迫，并且降低电极信号电平。

MGC3130并非对手的表面绘制一张检测后的点汇集图，而仅需测量一部分模拟电压。模拟数据提供高度压缩的手势信号。这不能用来模拟手的位置，因为在数据上没有足够的量。不过，这一数据可能够精确识别手势。

同一手势会产生相同的信号，与此手势相近的手势也会产生差不多的信号，毕竟用户的手势有大有小的，相同的手势不同的人做起来就会有差异。系统内置记忆了部分标准手势动作的信号模型，由于整个系统采用了数十位数据，替代几千位数据，整个识别特别类型手势模型的工作就变得简单多了，可类比为处理数据出现在视觉皮质之前，影像的预处理就已经在视网膜进行了。

想象一下用户将手放到感应区域，将拇指和食指卷曲合在一起，随后做出“A-OK”的手势。GestIC感应器产生具有此种手势特性的五个电压。它无需关心拇指和食指是否触碰在一起，其他三个手指是完全张开状态的。计算机也也无法通过电压分析出手的位置。所有的位置信息都不包含在数据中。

相反，传感器的MPU会说：“电压的变化非常快，随后变化为一个新的模型值。这应该是一个全新的手势。让我们将这个电压在以后的内存中已经存在的标准手势模型作一个比较。——嗯!看起来和我们已知的“A-OK”手势非常相似，至少比其他都像。虽然我不知道这个手势是什么意思，不过接下来的工作就交给程序进行了。”

Colibri操作软件即对芯片提供了最好的支持。输入模型的对比和识别的实现是由随机隐马尔科夫模拟算法执行的，这一算法已用比较容易集成到产品中可靠的标准3D手势，包括手和手势，进行了预编。包括像是位置追踪、摇动、旋转、符号手势等等。系统亦可由某个手势从待机状态下激活。Colibri软件套装可让开发者迅速、方便快速地将GestIC技术融合到产品中去，基本人机交互界面的编程设计做得非常到位。

目前MGC3130芯片规格将为5x5mm QFN封装。电场频率在70~130kHz之间，3130芯片的固件还可让频率实现跳动，充分排除射频干扰。功率要求非常低，侦测和处理手势的过程中仅为100毫瓦，平常待机模式下为150微瓦，深度睡眠模式时30微瓦。MPU处理器、Clibri软件套装都集成在一颗芯片上。

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