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基于毫米波雷達的手勢識別原理

2022-03-02 22:57:19·  來源:微波仿真論壇  
 
1 Introduction/簡介本文以TI的Gesture UserGuide為參考,簡述基于毫米波雷達的手勢識別原理,手勢識別目前在汽車、家電等方面有較高的應用場景。性能要求可識別

1 Introduction/簡介

本文以TI的Gesture UserGuide為參考,簡述基于毫米波雷達的手勢識別原理,手勢識別目前在汽車、家電等方面有較高的應用場景。
性能要求
可識別如下6種手勢:左劃、右劃、向上、向下、順時針、逆時針。

2 FMCW Radar 原理

1. Chirp and frame
FMCW雷達發(fā)射的一組Chirp,稱為一個“frame”。
2. 2D-FFT Grid
對每個天線接收到的數(shù)據(jù)做2D-FFT,將得到包含距離維和多普勒維的二維網(wǎng)格。網(wǎng)格中的峰值表示在距離下存在目標。
3. Angle-FFT
通過處理來自多個RX天線的網(wǎng)格中的相應峰值(“角度FFT”),以獲得目標的到達角度。

3 手勢識別處理流程

算法流程
1. 2D-FFT
對每個接收通道的ADC數(shù)據(jù)進行處理2D-FFT操作,得到包含距離維和多普勒維的2D-FFT matrix。
2. Noncoherent accumulation/非相干累加
對多個接收通道的2D-FFT matrix進行非相干累加,得到Range-Doppler Heat map。
3. Feature Extraction/特征提取
在Heat map中提取多個特征,每個特征生成時間序列。
4. Feature processing/特征處理
對特定時間窗內(nèi)提取的特征,通過機器學習算法進行分類,輸出對應的手勢類別。
技術難點
1. 確認目標位置
包括:目標的角度和位置。
2. 雷達應具有較高的距離分辨率及角度分辨率
在Heat map上盡量為點目標。下圖中,由于距離、角度分辨率較低,目標進行了發(fā)散,傳統(tǒng)的峰值檢測技術將不再試用。
3. Range-Doppler Heat map中提取特定特征
可以將特征視為從熱圖提取的單個數(shù)值,其值可反映特定參數(shù)的加權平均值;如:平均多普勒,平均距離,多普勒擴展等。其中,雷達的每一幀數(shù)據(jù)為每個特征生成一個值,通過幀序列得到每個特征的時間序列。
4. 識別和分類
對于手勢識別,在提取了多個特征后,生成特征的時間序列,利用機器學習方法識別和分類各種手勢。
特征提取
1. Weighted Doppler / 加權多普勒
對于每一幀數(shù)據(jù)的 Heat map,計算手的速度權重。


其中, 為所有的距離數(shù)據(jù)索引,為Range Doppler Image的值,為第個索引對應的doppler value。
2. Instantaneous Energy / 瞬間能量
檢測手的存在


3. Weighted Range / 距離加權
檢測手的位置


其中, 為所有的距離數(shù)據(jù)索引, 為Range Doppler Image的值, 為第 個索引對應的Range value。
4. Azimuth Angle \ 水平角度
檢測手的水平角度,區(qū)分左劃和右劃手勢。
5. Elevation Angle / 俯仰角度
檢測手的俯仰角度,區(qū)分上劃和下劃手勢。
6. Doppler-Azimuth Correlation / 多普勒-方位角相關性
統(tǒng)計特征:水平角度隨速度變化,區(qū)分逆時針和順時針手勢。
特征分類
利用機器學習的方法,訓練人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型,實現(xiàn)手勢的分類。
處理流程

4 手勢識別及分析

1. 左劃 / 右劃
當手從左向右劃動及從右向左劃動時, Azimuth Angle 及 Doppler-Azimuth Correlation 均有明顯的變化。
2. 上劃 / 下劃
當手從上向下劃動及從下向上劃動時, Elevation Angle 變化趨勢明顯相反。
3. 順時針 / 逆時針
當手順時針或逆時針轉(zhuǎn)動時,Doppler-Azimuth Correlation分別為正相關和負相關。
 
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