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CN105531663A - 运行用于汽车的手势识别系统的方法 - Google Patents

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CN105531663A CN201480050092.2A CN201480050092A CN105531663A CN 105531663 A CN105531663 A CN 105531663A CN 201480050092 A CN201480050092 A CN 201480050092A CN 105531663 A CN105531663 A CN 105531663A
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Abstract

本发明涉及一种运行用于汽车的手势识别系统的方法，具有以下步骤：通过获取单元来获取属于操控动作的运动手势；通过获取单元生成代表运动手势的运动矢量；将运动矢量传输给处理单元；通过处理单元将运动矢量与至少两个在矢量空间的局部内限定出至少三个分开的区域(3,4,5)的界限曲线(1,2)比较；并且依据比较结果通过处理单元确定运动手势的方向，如果运动矢量位于三个分开的区域(3,4,5)中的第一区域(4)内则确定为水平的，如果运动矢量位于三个分开的区域(3,4,5)中的第二区域(3)内则确定为竖向的，如果运动矢量位于三个分开的区域(3,4,5)中的第三区域(5)内则确定为不可分类的，其中，界限曲线(1,2)通过与空间方向非线性相关的函数来限定，以提高手势识别系统的识别可靠性和分类可靠性。

Description

运行用于汽车的手势识别系统的方法
技术领域
本发明涉及根据权利要求1的前序部分的方法和根据权利要求6的前序部分的手势识别系统。
背景技术
在现代汽车中，为了控制汽车的附属功能而越来越多地采用了手势识别系统。在此采用了许多不同的手势识别系统。不仅有例如通过摄像机识别手势的非接触式手势识别系统，也有以下的手势识别系统：其必须由使用者接触以便能识别手势。在这里，例子就是触敏屏或还有光学手指导航模块，光学手指导航模块也常被称为“光学手指导航(opticalfingernavigation)”或“OFN”。对于汽车中的所有手势识别系统适用的是，应该尽量准确地确定手势的速度、但尤其是手势的方向。手势的瞬时速度和方向可以通过速度矢量来表示、即代表。于是，该速度矢量的方向代表所获取/检测到的手势的方向，而该速度矢量的长度代表手势的速度。为了确定手势方向，于是这样的速度矢量常在手势量化的范围内被分类，以便例如使水平手势和竖向手势相互区分开。
在US8,212,794B2中公开了一种光学手指导航模块，这种光学手指导航模块被设计用于结合所获取的运动信息与线性界限函数的比较来对操控手势进行量化或分类。
发明内容
本发明的任务是提供一种运行用于汽车的手势识别系统的方法，借此提高识别可靠性以及分类可靠性。本发明的任务还在于提供一种用于执行这种方法的装置。
根据本发明，该任务将通过根据独立权利要求的方法或手势识别系统来完成。本发明的有利实施形式是从属权利要求、说明书和附图的主题。
为了提高识别可靠性和分类可靠性，在运行用于汽车的手势识别系统的本发明方法中设定了以下一系列步骤：首先，通过获取单元获取属于操控动作的运动手势。然后通过获取单元生成代表所获取的手势的运动矢量，接着是将该运动矢量传输给处理单元。随后，通过该处理单元将该运动矢量与至少两个界限曲线相比较，所述至少两个界限曲线在矢量空间局部内限定出至少三个分开的区域。接着，根据之前进行的比较的结果，如果该运动矢量位于所述三个分开的区域中的第一区域内，则通过该处理单元将该运动手势的方向确定为水平，如果该运动矢量位于所述三个分开的区域中的第二区域内，则通过该处理单元将该运动手势的方向确定为竖向，并且如果该运动矢量位于所述三个分开的区域中的第三区域内，则通过该处理单元将该运动手势的方向确定为不可分类的。在此对本发明重要的是，这些界限曲线是通过与空间方向非线性相关的函数来限定的。
即在这里，该运动手势以非线性方式被量化为主要为水平的运动或主要为竖向的运动。这有以下优点，即：可通过设计所述非线性性顾及到有限的传感器分辨率，并因此在缓慢的手指运动中(此时一般情况下方向信息因传感器分辨率有限而不如快速手指运动时精确)获得更高的识别可靠性。即，基于非线性的界限曲线，缓慢运动时的方向容差可以被设计成比在快速运动时大。另外，也可以通过非线性函数在手势分类或量化时考虑在手势识别系统的使用中出现的典型运动特征并借此提高分类可靠性。
在本发明的一种优选实施形式中规定，空间方向(定义所述界限曲线的函数与所述空间方向相关)是x方向和y方向。这样，所述界限曲线定义在一个平面内。这有以下优点，即：该方法提高了在两维运动手势情况下的识别可靠性和分类可靠性。尤其是因此可以高效处理作为操控动作的“滚屏(Scrollen)”。另外，简单实现了该方法的两维实现方式，因为仅需要较小的运算能力。
在一种特别有利的实施形式中规定，定义所述界限曲线的所述两个非线性函数在其被变换到矢量角度-矢量长度空间中时，对于无穷小的矢量长度具有尤其在30°和60°之间的有穷的预先确定的矢量角度初值，而对于无穷大的矢量长度具有尤其在10°和80°之间的有穷的预先确定的矢量角度终值。这有以下优点，即：对于短矢量即缓慢的运动，可以明确地限定出运动手势的分类范围，同时对于长矢量即快速的运动，可通过这种方式方法限定出在其中无法分类的边界范围。因为这两个函数是非线性的，故可以显性地且彼此无关地调整所述两个优点，而且还在极慢运动和极快运动的极限情况之间、即在极短和极长的矢量之间转换手势运动的分类或量化的几乎任何特征。
在一种优选实施形式中规定，第一非线性曲函数的矢量角度终值大于其矢量角度初值，而第二非线性函数的矢量角度终值小于其矢量角度初值，其中，第一非线性函数的矢量角度初值大于或等于第二非线性函数的矢量角度初值。这导致，在矢量角度-矢量长度空间内，与大矢量长度相比，对于小矢量长度，这些界限曲线相互更加靠近。就是说，对于小矢量长度，尤其是矢量未归属于(即归类于)水平运动或竖向运动的矢量空间角度范围与大矢量长度的情况相比是较小的。这有以下优点，即：缓慢运动时的方向容差比快速运动时大，即相比于快速运动手势，尤其在缓慢运动手势时的相对于水平方向和/或竖向的偏差不太容易导致将运动手势的方向确定为“不可分类的”。由此，提高了恰好针对缓慢运动的识别可靠性和分类可靠性。
还可以规定，在将运动矢量与界限曲线相比较之前，将运动矢量的负分量乘以-1，而在其中完成所述比较的矢量空间局部只包含大于等于零的值。即尤其是，该矢量空间局部包含所谓的第一象限，其在x-y平面内通过大于等于零的x值和y值来限定。即换言之，对于运动手势分类，不区分例如向左或向右的运动手势，而是只关注运动手势的角度。这有以下优点，即：可以非常简单地预先给出所述界限曲线，并且不需要费事地检查不同的界限函数的适用范围。
类似地，也可以在比较之前将该界限曲线从第一象限镜像映射到其它象限中并且保持运动矢量的分量不变。所述比较于是即在整个矢量空间内进行，但在第一象限之外，所述比较仅利用界限曲线的相应镜像来进行，而不是利用用于从中推导出界限曲线的函数来进行。
本发明也涉及一种用于汽车的手势识别系统。该手势识别系统具有获取单元，该获取单元被设计用于获取属于操控动作的运动手势，生成代表该运动手势的运动矢量并将该运动矢量传输至处理单元。该处理单元也是手势识别系统的一部分并且被设计用于：将该运动矢量与至少两个在矢量空间的局部内限定出至少三个分开的区域的界限曲线相比较，并且根据比较结果确定该运动手势的方向，如果该运动矢量处于所述三个分开的区域中的第一区域内，则将该运动手势的方向确定为水平，如果该运动矢量处于所述三个分开的区域中的第二区域内，则将该运动手势的方向确定为竖向，并且如果该运动矢量处于所述三个分开的区域中的第三区域内，则将该运动手势的方向确定为不可分类的。在这里，该处理单元被设计成：为了所述比较而采用由与空间方向非线性相关的函数所限定的界限曲线。
可以规定：该获取单元是触敏式检测单元。这有以下优点，即：可以高效确定该速度矢量，这是因为在具有多位乘员的汽车中，原则上仅当实际存在接触(即想要做手势并进而期望手势识别)时，才获取运动数据。
在一种特别有利的实施形式中规定，该获取单元是光学的手指导航模块。这种也被称为“光学手指导航模块(opticalfingernavigationmodule)”的模块尤其适用于所述方法，这是因为光学手指导航模块通常恰好在缓慢手指运动时提供了不如快速手指运动时精确的方向信息。即在这里，尤其期望获得提高的识别可靠性或分类可靠性。尤其是，这样的模块特别小、可多用途使用并且省电，故这样的模块适合用在汽车中。
关于本发明方法所提出的优选实施形式及其优点相应适用于本发明的装置，反之亦然。
由权利要求书、附图和附图说明得到本发明的其它特征。所有之前在说明书中提到的特征和特征组合以及随后在附图说明中提到的和/或如图单独所示的特征和特征组合不仅可以按照当时所给出的组合形式来采用，而且也可以按照其它组合形式或单独地来采用。
附图说明
以下将结合附图来描述本发明的实施例，其中：
图1示出根据本发明所述的方法的一种实施形式的界限曲线，该界限曲线处于由两个空间方向限定的矢量空间的局部内；和
图2是图1所示例子的界限曲线的视图，该界限曲线处于矢量角度-矢量长度空间中。
在附图中，相同的或功能相同的零部件带有相同的附图标记。
具体实施方式
图1示出根据本发明方法的一种示例性实施形式的两个界限曲线1、2。在此示出了由两个空间方向(即x方向x和y方向y)限定的矢量空间的局部。该局部在本例子中是第一象限，即该第一象限包括所有由正矢量项x和y构成的矢量。在此局部中绘制出两个界限曲线1、2，这两个界限曲线从原点出发单调上升并在本例子中甚至以一个公共的对称轴在第一象限中延伸，但在此不相交。这两个界限曲线1、2限定出三个区域3、4和5。在这里，在y轴和界限曲线1之间的是第一区域3。位于第一区域3中的或在此区域3中结束的运动矢量在所示例子中对应于竖向运动。在所示例子中，在界限曲线2和x轴之间的是第二区域4。位于该区域4中(即在此区域中终结)的每个运动矢量v1被归类为代表水平运动。在两个界限曲线1、2之间的是第三区域5。在该区域5中结束的每个运动矢量v2(或者说属于在该区域5中结束的运动矢量v2的运动)被归类为“不可分类的”。界限曲线1在原点处首先位于直线6’上，该直线也经过原点。但随着x值增大，界限曲线1逐渐离开直线6’。随着x值增大，界限曲线1离直线6’越来越远并最终渐进地靠向直线8’，该直线也经过原点并且具有比直线6’更大的斜率。界限曲线2示出类似的情况。该界限曲线2在原点与直线7’重合，随着x值增大而离开该直线，随后渐进地逼近直线9’，该直线像直线7’一样经过原点。但在此情况下直线9’具有比直线7’小的斜率。在所示例子中，直线7’也具有比直线6’小的斜率。
如果现在将运动矢量v1、v2例如与所述两个界限曲线1、2相比较，则检查该运动矢量v1、v2的终点在所示视图中位于哪里。根据所述终点所处的区域4、5、6，属于运动矢量v1、v2的运动手势在本例子中被分类为水平的、竖向的或者“不可分类的”。就是说，在这里通过界限曲线1、2的非线性特性，获得该运动手势或其方向的量化的特殊典型特征。因此，代表在某个方向上且有一定速度的运动手势的运动矢量v1在本例子中被归类为水平运动。如果现在执行具有更高速度的相同手势，则这个手势由另一个矢量v2代表，该另一个矢量具有相同的矢量角度α(图2)，但有不同的矢量长度L(图2)。即，操控动作的方向是相同的，只是速度不同。现在，该非线性的界限曲线在此造成：在同方向上的更快速的运动被归类为不可分类的。为此例如考虑实际经验，即：在运动手势缓慢时方向信息因为传感器分辨率有限而一般不如手指运动快速时精确。就是说，本例子中通过非线性界线函数允许以较大的方向容差将缓慢运动分类为水平的或竖向的。同时，快速运动时的方向容差被减小，因而在所示例子中尤其是快速而可靠地识别出运动方向的变换。
图2在另一矢量空间中示出了图1所示实施例的界限曲线1、2。其为矢量角度-矢量长度空间，其中绘出矢量角度α关于矢量长度L的变化。在该矢量空间内，界限曲线1、2在本例子中通过以下公式函数来描述：α(L)＝αEnd+(αStart-αEnd)*exp[-a*(L/b)c]，其中，αEnd、αStart、a、b和c是能影响界线曲线走向的参数。在这里，针对a＝0.5、b＝50和c＝3以及用于界限曲线1的αStart＝50°和αEnd＝70°和用于界限曲线2的αStart＝40°和αEnd＝20°，示出了界限曲线1、2。显然也可以有界限曲线的其它数学表述，其提供同样的或类似的特性。
在此，这些直线6’、7’、8’和9’(图1)转换至矢量角度初值6、7以及矢量角度终值8、9，因为这些直线6’、7’、8’和9’(图1)分别代表一个特定的矢量角度α。在这里也很清楚看到：对于趋向于零的矢量长度L，这两个界限曲线1、2渐进逼近矢量角度初值6、7，而对于无穷大的矢量长度L，这两个界限曲线渐进逼近矢量角度终值8、9。尤其是在此例的该视图中也清楚看到，第三区域5(在此区域中的运动被分类为不可分类的)在矢量长度L短的情况下比在矢量长度L长时要窄得多(即小得多)。在这里，这造成如下结果(如在图1中已经说过的)：矢量v1位于对应于水平运动的区域4中，而方向与矢量v1相同但具有更大矢量长度L的矢量v2已经无法再被归类，这是因为它落入第三区域5中。而常规线性界限函数在该矢量角度-矢量长度空间中的视图恰好示出相反效果。即，如果将常规线性界限曲线变换至该空间，则可以确定，人们或是获得平行于矢量长度轴的直线，或是获得以下的非线性函数：其对于短的矢量长度具有很宽、即很大的区域5，在该区域中矢量不能被分类；同时，对于长的矢量长度L，该区域5包括越来越小的角度范围。于是，变换后的界限曲线对于大的矢量长度L不是彼此分开，而是彼此汇聚或者说靠近，因此提供了与本发明截然不同的特征。

Claims (8)

1.一种运行用于汽车的手势识别系统的方法，具有以下步骤：
-通过获取单元来获取属于操控动作的运动手势，
-通过该获取单元生成代表该运动手势的运动矢量，
-将该运动矢量传输给处理单元，
-通过该处理单元将该运动矢量与至少两个在矢量空间的局部内限定出至少三个分开的区域(3,4,5)的界限曲线(1,2)相比较，并且依据所述比较的结果通过该处理单元确定该运动手势的方向，
-如果该运动矢量位于所述三个分开的区域(3,4,5)中的第一区域(4)内，则将该运动手势的方向确定为水平的；如果该运动矢量位于所述三个分开的区域(3,4,5)中的第二区域(3)内，则将该运动手势的方向确定为竖向的；如果该运动矢量位于所述三个分开的区域(3,4,5)中的第三区域(5)内，则将该运动手势的方向确定为不可分类的，
其特征是，
这些界限曲线(1,2)是通过与空间方向非线性相关的函数来限定的。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述空间方向是x方向(x)和y方向(y)。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征是，当限定所述界限曲线(1,2)的两个非线性函数被变换到矢量角度(α)-矢量长度(L)空间中时，对于无穷小的矢量长度(L)，所述两个非线性函数具有有穷的预先确定的矢量角度(α)初值(6,7)，该矢量角度初值尤其在30°到60°；而对于无穷大的矢量长度(L)，所述两个非线性函数具有有穷的预先确定的矢量角度(α)终值(8,9)，该矢量角度终值尤其在10°到80°。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征是，第一非线性函数的矢量角度终值(8)大于其矢量角度初值(6)，第二非线性函数的矢量角度终值(9)小于其矢量角度初值(7)，其中，该第一非线性函数的矢量角度初值(6)大于或等于该第二非线性函数的矢量角度初值(7)。
5.根据前述权利要求之一所述的方法，其特征是，在比较之前将该运动矢量的负分量乘以-1，该矢量空间的局部只包含大于等于零的值。
6.一种用于汽车的手势识别系统，具有：
-获取单元，该获取单元被设计用于：获取属于操控动作的运动手势，生成代表该运动手势的运动矢量并将该运动矢量传输至处理单元，
-处理单元，该处理单元被设计用于：将该运动矢量与在矢量空间的局部内限定出至少三个分开的区域(3,4,5)的至少两个界限曲线(1,2)相比较，并且根据该比较的结果确定该运动手势的方向，如果该运动矢量处于所述三个分开的区域(3,4,5)中的第一区域(4)内则将该运动手势的方向确定为水平的，如果该运动矢量处于所述三个分开的区域(3,4,5)中的第二区域(3)内则将该运动手势的方向确定为竖向的，并且如果该运动矢量处于所述三个分开的区域(3,4,5)中的第三区域(5)内则将该运动手势的方向确定为不可分类的，
其特征是，
该处理单元被设计成：为了所述比较而采用由与空间方向非线性相关的函数所限定的界限曲线(1,2)。
7.根据权利要求6所述的手势识别系统，其特征是，所述获取单元是触敏式检测单元。
8.根据权利要求6所述的手势识别系统，其特征是，所述获取单元是光学手指导航模块。
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