触手可及-智能家居手势控制系统

“触手可及”是基于手势控制的新型智能家居控制系统。通过手环上的惯性测量单元（IMU）获取做手势时姿态角、加速度数据，根据不同手势姿态角及加速度数据具有不同的数字特征，将IMU获取的数据作为深度神经网络（DNN）的输入，经过训练达到手势识别的目的。同时在手环和家居之间建立红外对准信号，只有在家居收到红外对准信号之后才进行手势识别，防止在平时正常活动的手势对家居产生误控制。手环上的传感器在捕捉用户做手势时的姿态角变化后，将数据通过低功耗蓝牙（BLE）传送到控制终端，控制终端运行DNN算法进而可以判断佩戴者的意图，再将控制终端处理的结果通过低功耗蓝牙发送至受控设备，最终达到手势控制远端的执行部位的功能，从而实现更为便捷时尚的人机交互。

总体框架

手环设计
手环包括IMU、MCU、BLE通信模块、红外开关和电源模块。IMU获取做手势产生的姿态角信息，经过滤波、求导得到供控制终端处理的数据。手环上的MCU将手势数据其发送到低功耗蓝牙模块，由蓝牙将信号数据发送到控制终端。本项目采用Bluno Nano作为MCU，Bluno Nano是集成有BLE的微型控制器，尺寸超小，非常适合用于可穿设备。
控制终端设计
用合适长度的时间窗截取得到的手势信号序列，并对序列进行归一化处理，作为深度神经网络的输入。采集多组手势序列对神经网络进行训练，将预测得到的手势通过无线广播给所有的智能家居节点。本项目采用Raspberry Pi3作为控制终端，Raspberry Pi3是一款“迷你电脑”，体积仅信用卡大小，运算性能和智能手机相仿。它价格便宜，使用功率小，所以它很适合用于嵌入式项目，可以运行Raspbian、Firefox OS等诸多OS。
智能家居节点设计
能家居节点（如电视、空调、台灯等等）只有在收到红外对准信号之后，才根据控制终端广播的命令执行相对应操作。
软件部分
用Python编写了数据采集，深度神经网络训练及手势预测三个软件。Python语言具有灵活性高，跨平台的特点，既可以在普通PC上运行，也可以在Raspberry Pi上运行。
手势数据采集：采集手势样本数据，作为深度神经网络的训练数据。
运行视频
https://v.youku.com/v_show/id_XMzgyMjk3NDMyMA==.html?spm=a2h3j.8428770.3416059.1

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