人工智能背景下的無人機(jī)手勢識別設(shè)計(jì)研究

郭迎 吳蘊(yùn)翔

摘 要：無人機(jī)是全球新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)革命的熱點(diǎn)，隨著無人機(jī)研制，生產(chǎn)成本不斷降低，其應(yīng)用范圍日益廣泛，具有旺盛的市場需求和廣闊的發(fā)展前景。文章研究一種基于深度學(xué)習(xí)的手勢識別技術(shù)，提供一種更加簡潔的方式完成對無人機(jī)的操控。我們利用深度學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)手勢特征，完成與無人機(jī)控制器的信息交互，達(dá)到操控?zé)o人機(jī)飛行的目的，極大地豐富用戶體驗(yàn)，順應(yīng)人工智能時代的發(fā)展潮流。

關(guān)鍵詞：無人機(jī)市場；手勢交互研究；產(chǎn)業(yè)革命；人工智能；深度學(xué)習(xí)

中圖分類號：TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：2095-2945（2018）22-0038-02

Abstract： Unmanned aerial vehicle（UAV） is a hot spot in the new round of scientific and technological revolution as well as industrial revolution in the world. With the development of UAV， the production cost is continuously reduced， and its application scope is increasingly extensive. It has a strong market demand and broad prospects for development. This paper studies a gesture recognition technology based on depth learning， so as to provide a more concise way to complete the operation of unmanned aerial vehicles（UAVs）. We use depth learning algorithm to learn gesture features， complete the information interaction with UAV controller， achieve the purpose of operating UAV flight， greatly enrich the user experience， and conform to the trend of the development of artificial intelligence era.

Keywords： UAV market； gesture interaction research； industrial revolution； artificial intelligence； deep learning

1 人工智能熱潮

人工智能[1]（Artificial Intelligence）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)，是認(rèn)知、決策、反饋的過程。人工智能迅速朝著越來越多的領(lǐng)域發(fā)展，醫(yī)療、教育、金融等等方面都有所涉及。深度學(xué)習(xí)[2]作為其重要分支，采用含多隱層的深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)模擬人腦對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析學(xué)習(xí)，發(fā)掘數(shù)據(jù)特征，學(xué)習(xí)到新的知識和技能，改變原有知識結(jié)構(gòu)使之不斷完善自身。在人工智能時代背景下，開發(fā)一種新的無人機(jī)操控方法，研究基于深度學(xué)習(xí)的無人機(jī)手勢交互具有長遠(yuǎn)的發(fā)展意義。

2 無人機(jī)簡介

無人機(jī)即無人駕駛飛機(jī)器，是利用無線電遙控設(shè)備和自備的程序控制裝置操縱的不載人飛機(jī)。它涉及傳感器技術(shù)、通信技術(shù)、信息處理技術(shù)、智能控制技術(shù)以及動力推進(jìn)技術(shù)等，是信息時代高技術(shù)含量的產(chǎn)物。

按照應(yīng)用領(lǐng)域的不同可以將無人機(jī)分類為軍用無人機(jī)與民用無人機(jī)，其中無人機(jī)可以進(jìn)一步分為工業(yè)級無人機(jī)以及消費(fèi)級無人機(jī)。按照技術(shù)特征分類，無人機(jī)可分為固定翼無人機(jī)、多旋翼無人機(jī)和復(fù)合翼無人機(jī)等。

3 無人機(jī)市場分析

無人機(jī)市場作為新一輪科技革命的熱點(diǎn)，其產(chǎn)業(yè)發(fā)展關(guān)乎國家利益。無人機(jī)代表未來通用航空業(yè)的發(fā)展方向，將成為國家經(jīng)濟(jì)增長的新動力。

隨著無人機(jī)產(chǎn)業(yè)鏈配套逐漸成熟，無人機(jī)市場關(guān)注度持續(xù)攀升，消費(fèi)級無人機(jī)客戶規(guī)模指數(shù)級擴(kuò)大。無人機(jī)產(chǎn)業(yè)點(diǎn)燃了創(chuàng)業(yè)企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)巨頭的熱情，英特爾，谷歌等商業(yè)巨頭紛紛加入消費(fèi)級無人機(jī)的開發(fā)。雖然無人機(jī)市場規(guī)模迅速擴(kuò)大，但無人機(jī)核心技術(shù)擁有者少，市場集中度高。在我國國內(nèi)消費(fèi)級航拍無人機(jī)行業(yè)中，僅有少數(shù)企業(yè)例如大疆、零度智控等具有自主研發(fā)生產(chǎn)關(guān)鍵部件的能力，大多數(shù)企業(yè)從事組裝業(yè)務(wù)。因此研究掌握無人機(jī)核心技術(shù)在占領(lǐng)無人機(jī)市場方面具有舉足輕重的意義。

無人機(jī)應(yīng)用涉及國計(jì)民生的諸多方面，發(fā)揮著重要的生產(chǎn)力作用。開發(fā)消費(fèi)級無人機(jī)的應(yīng)用，拓寬無人機(jī)的應(yīng)用市場，以貼近生活，開放開源為本，深層次滿足消費(fèi)者的需求，力求實(shí)現(xiàn)無人機(jī)實(shí)用性和文化性的雙重躍進(jìn)。

4 設(shè)計(jì)思路

據(jù)相關(guān)專家預(yù)測，很快我們將邁入低空微型無人機(jī)時代。無人機(jī)在航拍，軍事偵察，反恐偵察，實(shí)時監(jiān)測等方面發(fā)揮巨大的作用，然而無人機(jī)的遙控仍然處于原始的遙控器控制，在操作簡易性和用戶體驗(yàn)方面遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到高的標(biāo)準(zhǔn)。

按照當(dāng)前人機(jī)交互技術(shù)的發(fā)展趨勢，以人為中心的人機(jī)交互技術(shù)必然會取代以計(jì)算機(jī)為中心的人機(jī)交互技術(shù)?；谟?jì)算機(jī)視覺的手勢識別研究恰恰符合這一歷史潮流。我們根據(jù)這一思路提出設(shè)計(jì)手勢交互系統(tǒng)，利用深度學(xué)習(xí)算法對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，分析并理解手勢含義。在后期實(shí)現(xiàn)利用攝像頭獲取手勢動作，與PC端相連實(shí)現(xiàn)人與無人機(jī)的交互。

5 設(shè)計(jì)方案

原始的無人機(jī)控制系統(tǒng)利用無人機(jī)遙控機(jī)的搖桿改變內(nèi)部芯片阻值，提供給無人機(jī)相對應(yīng)的馬力值，改變無人機(jī)的飛行方式。而設(shè)計(jì)前期我們將主要基于Arduino開發(fā)平臺，采用圖像控制的方式，由Kinect獲取手勢，利用其骨骼識別機(jī)制改變無人機(jī)內(nèi)部電阻值，起到控制飛行器的作用。

首先我們從PC端取得對Kinect的控制，獲得Kinect的深度圖像。其次我們以骨骼間的角度來定義手勢動作。以手腕，手肘，肩部三點(diǎn)所構(gòu)的角進(jìn)行定義，將180度分為若干區(qū)間，將其等價(jià)于電位器，將無人機(jī)各個方位的飛行，即上下，前后，左右，等幾個維度，分別對應(yīng)于左右手的控制。然后我們改組遙控端，利用Arduino開發(fā)板連接PC端及遙控器。通過遙控端聯(lián)系飛行器，傳輸手勢指令。最后我們對程序進(jìn)行調(diào)試，優(yōu)化，使系統(tǒng)功能更加穩(wěn)定。

后期我們完善無人機(jī)手勢交互系統(tǒng)，利用深度學(xué)習(xí)算法（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN算法）逐步取代Kinect學(xué)習(xí)手勢特征。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個真正多層結(jié)構(gòu)的有監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)算法。深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有準(zhǔn)確率高、所需訓(xùn)練樣本集較大的特點(diǎn)，相比于傳統(tǒng)方法能夠取得較優(yōu)的結(jié)果。因此利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法來進(jìn)行手勢估計(jì)，并使用手勢來進(jìn)行人機(jī)交互，從而達(dá)到控制無人機(jī)的操作的目的。

為達(dá)到手勢控制的目的，我們首先根據(jù)無人機(jī)的四個通道（上下、左右、前后、左旋轉(zhuǎn)、右旋轉(zhuǎn)），定義八個手勢，然后收集海量手勢圖片數(shù)據(jù)，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)各個手勢的特征，形成手勢特征數(shù)據(jù)庫。在操縱無人機(jī)時，利用高清攝像頭采集用戶手勢，實(shí)時處理單元提取圖像關(guān)鍵點(diǎn)，對圖像進(jìn)行圖像變換和濾波預(yù)處理，將處理后的圖像輸入到手勢特征數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行比對，進(jìn)行手勢識別，將識別出的手勢姿態(tài)轉(zhuǎn)化為控制指令，從而控制無人機(jī)的操作。

6 無人機(jī)的應(yīng)用創(chuàng)新

便攜，輕巧的產(chǎn)品特點(diǎn)使得無人機(jī)在軍用和民用領(lǐng)域都發(fā)揮著不容小覷的作用。無人機(jī)作為空中平臺搭載遙感設(shè)備可以進(jìn)行航拍攝影，具有高清晰度、大比例尺、小面積、高現(xiàn)勢性的優(yōu)點(diǎn)；無人機(jī)參與電力巡檢，可以深入巡檢死角，及時有效發(fā)現(xiàn)異?，F(xiàn)象，縮短維修時間，強(qiáng)有力保證通信光纜，基站，電力等行業(yè)安全生產(chǎn)，正常運(yùn)營；無人機(jī)衍生的低空航運(yùn)提供一種新興的方式為客戶提供個性化的航空運(yùn)輸延伸服務(wù)，憑借其運(yùn)輸快捷，適用于山區(qū)等陸地交通不發(fā)達(dá)地區(qū)?？梢灶A(yù)見，在不久的將來，無人機(jī)將為我們的日常生活提供各式各樣的服務(wù)，滿足消費(fèi)者需求。

7 結(jié)束語

圖像處理的方式較機(jī)械控制更為先進(jìn)，利用手勢控制無人機(jī)飛行降低了操作難度，帶來更加舒適的用戶體驗(yàn)。日后將會是一個人工智能的時代，深度學(xué)習(xí)算法逐漸成為研究的熱點(diǎn)，以人為核心的人機(jī)交互技術(shù)必然會獲得青睞和取得領(lǐng)先。實(shí)現(xiàn)無人機(jī)操縱的全過程數(shù)字化與自動化以及未來交通管理過程的自動化，這將在消費(fèi)市場獲得巨大的應(yīng)用空間，延續(xù)無人機(jī)在工作環(huán)境中的價(jià)值，向人類提供智慧服務(wù)。

參考文獻(xiàn)：

[1]李真真，齊昆鵬.人工智能——“以人為本”的設(shè)計(jì)和創(chuàng)造[J].科技中國，2018（03）.

[2]周志華.機(jī)器學(xué)習(xí)[M].北京：清華大學(xué)出版社，2016.

[3]楊波，陳金水，陳洋，等.無人機(jī)空中交通監(jiān)視系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2016（31）：31-32.

[4]于濤.淺談人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域與其未來發(fā)展展望[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2017（08）：83.

[5]劉東輝，杜亞昆，奚樂樂，等.三角飛翼太陽能無人機(jī)及其姿態(tài)控制設(shè)計(jì)[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2015（15）：43.