介绍

　　汽车信息娱乐手势控制，目前只适用于豪华车，提高驾驶员的安全性和舒适性。有了手势控制，司机在操作触摸屏或拨号盘时，不需要把眼睛从路上移开，以免发生事故。有了手势识别，司机可以调节音量和气流，挥手离开正在通话的手机，或者用手腕轻轻一弹来改变音乐播放列表等等。手势控制可以最大限度地减少触摸屏的使用，使它们不那么分散注意力，并且可以补充语音。例如，司机可以让虚拟助手播放一首特定的歌曲，然后通过一只手的旋转来调大音量，同时他们的眼睛一直盯着路面。

　　与手势相比，使用语音识别需要LTE连接回云处理器以理解所有方言和语言，因此需要一个大型数据库。在车窗关闭、天窗打开或车内音乐音量调大的情况下，语音识别也无法工作。除了提高交通安全，手势识别还可以帮助无法使用语音识别技术的聋哑人。触控面板让人分心，需要司机记住按钮的位置，并依靠触觉在显示屏周围导航。最后，虽然基于触摸的命令可能不可避免地会对触摸表面造成一些磨损，但手势识别技术不会磨损被控制的设备。

　　目前，由于手势控制技术的复杂性和成本高，只有豪华汽车或一级汽车采用了手势控制技术。但这项技术的好处值得尽一切努力在中低端汽车中推广。在这个设计解决方案中，我们讨论了一个典型的应用，并引入了一种新的、颠覆性的方法，这种方法高度集成且具有成本效益，使手势识别能够被更多的汽车采用。

　　典型的系统

　　图1展示了一种依靠ToF相机识别和扫描3D场景的典型技术。ToF技术包括向待分析目标发送红外光束。反射信号由AFE处理，原始数据被移动到应用处理器(AP)进行手势识别。

　　图1所示。使用ToF系统的典型应用。

　　该系统具有高像素数(60,000)，可以进行眼睛/面部，身体和手指跟踪，识别复杂的手势，并具有上下文感知。它产生大量的数据，需要一个复杂的微控制器来处理。照相机和复杂的微控制器的使用使这个系统用途广泛，但价格昂贵。ToF可能提供了很多手势的可能性，但对于汽车应用程序来说太复杂了，要求客户使用手册来编程，并且不需要日常使用。

　　突破性技术

　　信息娱乐手势控制的好处是通过提供简单但重要的手势控制来降低复杂性和成本，以供更广泛的使用。一种新型光电二极管阵列ASIC集成了光学器件、光电探测器阵列和AFE，如图2所示。

　　图2。一个集成的手势传感器系统。

　　集成的手势传感器通过SPI或I2C总线连接到一个简单的微控制器进行识别过程。这种集成是通过专有的光学QFN封装(4mm × 4mm)实现的。图3显示了整个集成电路，包括ASIC上的传感器光电二极管以及光学滤波。

　　图3。集成光学和AFE截面。

　　传感器阵列必须防止太阳辐射。在940nm处，大气中H2O的吸收使太阳辐照度下降。这是传感器工作的地方。光学高通滤光片消除875 nm以下的所有太阳辐照度(图4)。

　　图4。保护传感器免受太阳辐射。

　　四个940nm红外led照亮目标。反射光由ASIC上的60像素传感器阵列感测，该传感器阵列还集成了所有必要的信号数字化和控制(图5)。

　　图5。集成手势传感器集成。

　　集成手势传感器操作

　　图3所示的孔径包括一层黑色专有涂层中的孔，该涂层限制了光的吸收。大光圈的准针孔相机方法会产生斑点或模糊图像，而不是聚焦图像。10 × 6光电探测器阵列捕捉整个斑点。例如，红外二极管阵列发射一系列持续时间为25µs的光脉冲，每个光脉冲随后有25µs的暂停。光电探测器阵列在照明期间集成光，并在暂停期间减去光。从前者中减去后者消除了环境光共模，从而得到对斑点强度的估计。总转换周期为20毫秒，即每秒50帧(FPS)。每一帧被传递到微控制器进行处理以计算矢量运动。该算法对矢量数据进行处理，并输出生成的手势事件。

　　由于像素数低(60)，该技术允许接近和手指跟踪，旋转和其他基本但重要的手势。

　　应用电路

　　图6显示了MAX25205的简单应用电路。用于手势和接近传感的低成本数据采集系统可识别以下独立且重要的手势:

　　手滑手势(左、右、上、下)

　　手指和手的旋转(顺时针和逆时针)

　　近距离探测

　　Linger-to-click

　　空气中点击

　　波

　　处理来自传感器的数据需要低功耗、低成本、非浮点CPU。这可以是Arm M0或其他CPU的备用MIPS。这是最小的BOM -几个滤波电容器和一个分立的MOSFET晶体管驱动每个红外LED。

　　图6。一个集成的手势传感器应用图。

　　结论

　　手势识别提高了驾驶员的安全性和体验。它使一个很酷的汽车体验，没有高价格标签的刺痛。到目前为止，基于tof的解决方案的高复杂性和高成本限制了该技术在高端汽车上的应用。在这个设计方案中，我们简要地讨论了ToF方法的局限性，并介绍了一种新颖的、颠覆性的手势识别ASIC，它将光学、传感和AFE集成在一个小型的、专有的光学侧可湿QFN封装中。ASIC与廉价的CPU相结合，不仅提供了比ToF相机成本和复杂性低得多的手势识别，而且还有助于将这项新技术推广到更大类别的汽车和其他消费产品。