手勢識別的具體技術大概可以分成三種 —— ToF技術、結構光技術以及毫米波雷達的技術，下面就分別來說道說道。

No.1

ToF技術

ToF的全稱為飛行時間（Time of Flight），是一種通過計算光線的傳播時間來測量距離的技術。根據距離的不同來判斷出不同手指的具體位置，從而判斷出具體的手勢，再對應到相應的控制命令之上。

要通過光線傳播來測算距離，那么就需要一個能夠發射光線的裝置和接收光線的感應裝置。大眾使用了一個3D相機模塊來發射脈沖光，再利用內置的感應器接收用戶手部反射回的光線。然后，根據二者的時間差，處理芯片就可以構建出手部目前的位置和姿勢。

大眾手勢識別技術中藏在換擋桿后方的ToF攝像頭（紅點位置）

通過實時采集這些信息，中控系統就可以調用相應的數據庫獲得用戶正在進行的動作。再根據預先定義的功能，就可以實現不同的操作。由于光的傳播速度非常快，基于ToF技術的感光芯片需要飛秒級的快門來測量光飛行時間。這也是ToF技術難以普及的原因之一，這樣的感光芯片成本過高。

No.2

結構光技術

結構光技術基本原理與ToF技術類似，所不同之處在于其采用的是具有點、線或者面等模式圖案的光。以英特爾公司的集成式前置實感攝像頭為例，其包括了紅外激光發射器、紅外傳感器、色彩傳感器以及實感圖像處理芯片。

英特爾實感技術所用攝像頭

其基本原理為：首先激光發射器將結構光投射至前方的人體表面，再使用紅外傳感器接收人體反射的結構光圖案。然后，處理芯片根據接收圖案在攝像機上的位置和形變程度來計算物體人體的空間信息。結合三角測距原理，再進行深度計算，即可進行三維物體的識別。攝像頭把采集到的信息發送到負責實感計算的軟件開發包（Software Development Kit，SDK）后，該SDK結合加速度計算器，就可以提供手勢識別等功能。

作為一種快速、便攜、高精度的三維測量技術，結構光測量技術在航空、模具、醫療等領域均得到了廣泛的應用。手勢識別只是其中的一個應用案例。

No.3

毫米波雷達

毫米波雷達的原理同樣與ToF技術基本相同，只不過用于測量的介質從光線變成了無線電波。例如谷歌的Project Soli利用內置的毫米波發生器把無線電波（雷達波）發射出去，然后利用接收器接收回波。這時，內置的處理芯片會根據收發之間的時間差實時計算目標的位置數據。

谷歌Project Soli芯片

通過比較不同時間段手指位置的不同，Project Soli就可以與內置的數據比較，得到手指正在進行的動作。毫米波雷達的缺點在于信號容易被空氣阻擋，掃描范圍有限，因而對遠距離目標探測不清楚，但對近距離目標勘測十分清晰。在主動安全技術中，毫米波雷達的身影已經不可或缺。另外，在近程高分辨力防空系統、導彈制導系統、目標測量系統等均有應用。

手勢控制是近年來發展起來的全新的交互方式，與一般的按鍵、語音等交互方式不同，手勢控制更容易掌握和應用。但由于目前技術的限制，依舊存在使用成本較高、手勢識別正確率較低等問題，因此目前沒有得到廣泛的應用，相信隨著技術的發展革新，手勢識別必將在更多的領域發揮功用。

The End

手勢控制離我們還有多遠？

雖然手勢控制很容易吸引眾人眼球，但離真正的大規模應用還有一定的距離，主要原因不外乎兩個，一是技術本身還不夠成熟，二是沒有切中用戶痛點。

ToF技術在應用時具有明顯“外部疊加誤差”的缺點，所謂外部疊加誤差，是相對于由于光線散射導致的內部疊加誤差而言的。誤差產生的原因在于相機發射的光線在到達手部時沒有直接返回相機的感光原件，而是通過幾次不規則漫反射才回到相機模塊，這樣測量出來的距離就與實際距離不匹配。然而，如果相機中的背景是固定的，感應器就可以忽略外部疊加誤差引起的測量錯誤。

毫米波雷達來捕捉動作、距離、速度等信息，感應誤差精細到毫米。如何把具有如此精度的設備微小化是一件十分苦難的事情，最難的地方在于微小化會影響器件的發射功率和效率、感應靈敏度等。谷歌用了十個月左右才將Project Soli從PC主機大小縮小到了硬幣大小，且為了提高精度與排除干擾，用到了兩個發射器與四個接收器。

結構光技術從技術本身來說，最需要解決的問題首先是合適的使用場景。另外，從現場體驗來看，識別的準確度還有待提升。

除了技術研發上的難題之外，用戶在使用時的體驗也對開發者提出了挑戰：與傳統操作方式的不同就要求開發團隊設計一套新手教程，以此來讓用戶逐步體感技術的使用方法；用戶在使用過程中可能手的一部分會在探測區域之外；在實際的應用中，系統也會需要根據環境進行攝像頭的矯正，存在一個學習的過程。這些都是需要開發團隊提前想好應對策略。

目前的手勢控制僅能實現比較簡單的功能，即便如此，在真正的用戶體驗過程中還是會出現一些問題。不管是采用ToF、結構光還是毫米波雷達識別手勢，都要求手勢指令必須在特定的區域內操作，與此同時，所有手勢還必須要符合系統對動作的標準要求，這樣一來，手勢指令的正確識別率難免會大打折扣。
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