介紹

　　汽車信息娛樂手勢控制，目前只適用于豪華車，提高駕駛員的安全性和舒適性。有了手勢控制，司機在操作觸摸屏或撥號盤時，不需要把眼睛從路上移開，以免發生事故。有了手勢識別，司機可以調節音量和氣流，揮手離開正在通話的手機，或者用手腕輕輕一彈來改變音樂播放列表等等。手勢控制可以最大限度地減少觸摸屏的使用，使它們不那么分散注意力，并且可以補充語音。例如，司機可以讓虛擬助手播放一首特定的歌曲，然后通過一只手的旋轉來調大音量，同時他們的眼睛一直盯著路面。

　　與手勢相比，使用語音識別需要LTE連接回云處理器以理解所有方言和語言，因此需要一個大型數據庫。在車窗關閉、天窗打開或車內音樂音量調大的情況下，語音識別也無法工作。除了提高交通安全，手勢識別還可以幫助無法使用語音識別技術的聾啞人。觸控面板讓人分心，需要司機記住按鈕的位置，并依靠觸覺在顯示屏周圍導航。最后，雖然基于觸摸的命令可能不可避免地會對觸摸表面造成一些磨損，但手勢識別技術不會磨損被控制的設備。

　　目前，由于手勢控制技術的復雜性和成本高，只有豪華汽車或一級汽車采用了手勢控制技術。但這項技術的好處值得盡一切努力在中低端汽車中推廣。在這個設計解決方案中，我們討論了一個典型的應用，并引入了一種新的、顛覆性的方法，這種方法高度集成且具有成本效益，使手勢識別能夠被更多的汽車采用。

　　典型的系統

　　圖1展示了一種依靠ToF相機識別和掃描3D場景的典型技術。ToF技術包括向待分析目標發送紅外光束。反射信號由AFE處理，原始數據被移動到應用處理器(AP)進行手勢識別。

　　圖1所示。使用ToF系統的典型應用。

　　該系統具有高像素數(60,000)，可以進行眼睛/面部，身體和手指跟蹤，識別復雜的手勢，并具有上下文感知。它產生大量的數據，需要一個復雜的微控制器來處理。照相機和復雜的微控制器的使用使這個系統用途廣泛，但價格昂貴。ToF可能提供了很多手勢的可能性，但對于汽車應用程序來說太復雜了，要求客戶使用手冊來編程，并且不需要日常使用。

　　突破性技術

　　信息娛樂手勢控制的好處是通過提供簡單但重要的手勢控制來降低復雜性和成本，以供更廣泛的使用。一種新型光電二極管陣列ASIC集成了光學器件、光電探測器陣列和AFE，如圖2所示。

　　圖2。一個集成的手勢傳感器系統。

　　集成的手勢傳感器通過SPI或I2C總線連接到一個簡單的微控制器進行識別過程。這種集成是通過專有的光學QFN封裝(4mm × 4mm)實現的。圖3顯示了整個集成電路，包括ASIC上的傳感器光電二極管以及光學濾波。

　　圖3。集成光學和AFE截面。

　　傳感器陣列必須防止太陽輻射。在940nm處，大氣中H2O的吸收使太陽輻照度下降。這是傳感器工作的地方。光學高通濾光片消除875 nm以下的所有太陽輻照度(圖4)。

　　圖4。保護傳感器免受太陽輻射。

　　四個940nm紅外led照亮目標。反射光由ASIC上的60像素傳感器陣列感測，該傳感器陣列還集成了所有必要的信號數字化和控制(圖5)。

　　圖5。集成手勢傳感器集成。

　　集成手勢傳感器操作

　　圖3所示的孔徑包括一層黑色專有涂層中的孔，該涂層限制了光的吸收。大光圈的準針孔相機方法會產生斑點或模糊圖像，而不是聚焦圖像。10 × 6光電探測器陣列捕捉整個斑點。例如，紅外二極管陣列發射一系列持續時間為25μs的光脈沖，每個光脈沖隨后有25μs的暫停。光電探測器陣列在照明期間集成光，并在暫停期間減去光。從前者中減去后者消除了環境光共模，從而得到對斑點強度的估計?？傓D換周期為20毫秒，即每秒50幀(FPS)。每一幀被傳遞到微控制器進行處理以計算矢量運動。該算法對矢量數據進行處理，并輸出生成的手勢事件。

　　由于像素數低(60)，該技術允許接近和手指跟蹤，旋轉和其他基本但重要的手勢。

　　應用電路

　　圖6顯示了MAX25205的簡單應用電路。用于手勢和接近傳感的低成本數據采集系統可識別以下獨立且重要的手勢:

　　手滑手勢(左、右、上、下)

　　手指和手的旋轉(順時針和逆時針)

　　近距離探測

　　Linger-to-click

　　空氣中點擊

　　波

　　處理來自傳感器的數據需要低功耗、低成本、非浮點CPU。這可以是Arm M0或其他CPU的備用MIPS。這是最小的BOM -幾個濾波電容器和一個分立的MOSFET晶體管驅動每個紅外LED。

　　圖6。一個集成的手勢傳感器應用圖。

　　結論

　　手勢識別提高了駕駛員的安全性和體驗。它使一個很酷的汽車體驗，沒有高價格標簽的刺痛。到目前為止，基于tof的解決方案的高復雜性和高成本限制了該技術在高端汽車上的應用。在這個設計方案中，我們簡要地討論了ToF方法的局限性，并介紹了一種新穎的、顛覆性的手勢識別ASIC，它將光學、傳感和AFE集成在一個小型的、專有的光學側可濕QFN封裝中。ASIC與廉價的CPU相結合，不僅提供了比ToF相機成本和復雜性低得多的手勢識別，而且還有助于將這項新技術推廣到更大類別的汽車和其他消費產品。