人工智能背景下的無人機手勢識別設計研究

郭迎 吳蘊翔

摘 要：無人機是全球新一輪科技革命和產業革命的熱點，隨著無人機研制，生產成本不斷降低，其應用范圍日益廣泛，具有旺盛的市場需求和廣闊的發展前景。文章研究一種基于深度學習的手勢識別技術，提供一種更加簡潔的方式完成對無人機的操控。我們利用深度學習算法學習手勢特征，完成與無人機控制器的信息交互，達到操控無人機飛行的目的，極大地豐富用戶體驗，順應人工智能時代的發展潮流。

關鍵詞：無人機市場；手勢交互研究；產業革命；人工智能；深度學習

中圖分類號：TP391.41 文獻標志碼：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、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，是認知、決策、反饋的過程。人工智能迅速朝著越來越多的領域發展，醫療、教育、金融等等方面都有所涉及。深度學習[2]作為其重要分支，采用含多隱層的深度學習結構模擬人腦對數據進行分析學習，發掘數據特征，學習到新的知識和技能，改變原有知識結構使之不斷完善自身。在人工智能時代背景下，開發一種新的無人機操控方法，研究基于深度學習的無人機手勢交互具有長遠的發展意義。

2 無人機簡介

無人機即無人駕駛飛機器，是利用無線電遙控設備和自備的程序控制裝置操縱的不載人飛機。它涉及傳感器技術、通信技術、信息處理技術、智能控制技術以及動力推進技術等，是信息時代高技術含量的產物。

按照應用領域的不同可以將無人機分類為軍用無人機與民用無人機，其中無人機可以進一步分為工業級無人機以及消費級無人機。按照技術特征分類，無人機可分為固定翼無人機、多旋翼無人機和復合翼無人機等。

3 無人機市場分析

無人機市場作為新一輪科技革命的熱點，其產業發展關乎國家利益。無人機代表未來通用航空業的發展方向，將成為國家經濟增長的新動力。

隨著無人機產業鏈配套逐漸成熟，無人機市場關注度持續攀升，消費級無人機客戶規模指數級擴大。無人機產業點燃了創業企業和互聯網巨頭的熱情，英特爾，谷歌等商業巨頭紛紛加入消費級無人機的開發。雖然無人機市場規模迅速擴大，但無人機核心技術擁有者少，市場集中度高。在我國國內消費級航拍無人機行業中，僅有少數企業例如大疆、零度智控等具有自主研發生產關鍵部件的能力，大多數企業從事組裝業務。因此研究掌握無人機核心技術在占領無人機市場方面具有舉足輕重的意義。

無人機應用涉及國計民生的諸多方面，發揮著重要的生產力作用。開發消費級無人機的應用，拓寬無人機的應用市場，以貼近生活，開放開源為本，深層次滿足消費者的需求，力求實現無人機實用性和文化性的雙重躍進。

4 設計思路

據相關專家預測，很快我們將邁入低空微型無人機時代。無人機在航拍，軍事偵察，反恐偵察，實時監測等方面發揮巨大的作用，然而無人機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方面遠遠達不到高的標準。

按照當前人機交互技術的發展趨勢，以人為中心的人機交互技術必然會取代以計算機為中心的人機交互技術?；谟嬎銠C視覺的手勢識別研究恰恰符合這一歷史潮流。我們根據這一思路提出設計手勢交互系統，利用深度學習算法對海量數據進行特征提取，分析并理解手勢含義。在后期實現利用攝像頭獲取手勢動作，與PC端相連實現人與無人機的交互。

5 設計方案

原始的無人機控制系統利用無人機遙控機的搖桿改變內部芯片阻值，提供給無人機相對應的馬力值，改變無人機的飛行方式。而設計前期我們將主要基于Arduino開發平臺，采用圖像控制的方式，由Kinect獲取手勢，利用其骨骼識別機制改變無人機內部電阻值，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，肩部三點所構的角進行定義，將180度分為若干區間，將其等價于電位器，將無人機各個方位的飛行，即上下，前后，左右，等幾個維度，分別對應于左右手的控制。然后我們改組遙控端，利用Arduino開發板連接PC端及遙控器。通過遙控端聯系飛行器，傳輸手勢指令。最后我們對程序進行調試，優化，使系統功能更加穩定。

后期我們完善無人機手勢交互系統，利用深度學習算法（卷積神經網絡CNN算法）逐步取代Kinect學習手勢特征。卷積神經網絡是第一個真正多層結構的有監督的深度學習算法。深度卷積神經網絡具有準確率高、所需訓練樣本集較大的特點，相比于傳統方法能夠取得較優的結果。因此利用卷積神經網絡的深度學習算法來進行手勢估計，并使用手勢來進行人機交互，從而達到控制無人機的操作的目的。

為達到手勢控制的目的，我們首先根據無人機的四個通道（上下、左右、前后、左旋轉、右旋轉），定義八個手勢，然后收集海量手勢圖片數據，利用卷積神經網絡算法進行訓練，學習各個手勢的特征，形成手勢特征數據庫。在操縱無人機時，利用高清攝像頭采集用戶手勢，實時處理單元提取圖像關鍵點，對圖像進行圖像變換和濾波預處理，將處理后的圖像輸入到手勢特征數據庫中進行比對，進行手勢識別，將識別出的手勢姿態轉化為控制指令，從而控制無人機的操作。

6 無人機的應用創新

便攜，輕巧的產品特點使得無人機在軍用和民用領域都發揮著不容小覷的作用。無人機作為空中平臺搭載遙感設備可以進行航拍攝影，具有高清晰度、大比例尺、小面積、高現勢性的優點；無人機參與電力巡檢，可以深入巡檢死角，及時有效發現異?，F象，縮短維修時間，強有力保證通信光纜，基站，電力等行業安全生產，正常運營；無人機衍生的低空航運提供一種新興的方式為客戶提供個性化的航空運輸延伸服務，憑借其運輸快捷，適用于山區等陸地交通不發達地區?？梢灶A見，在不久的將來，無人機將為我們的日常生活提供各式各樣的服務，滿足消費者需求。

7 結束語

圖像處理的方式較機械控制更為先進，利用手勢控制無人機飛行降低了操作難度，帶來更加舒適的用戶體驗。日后將會是一個人工智能的時代，深度學習算法逐漸成為研究的熱點，以人為核心的人機交互技術必然會獲得青睞和取得領先。實現無人機操縱的全過程數字化與自動化以及未來交通管理過程的自動化，這將在消費市場獲得巨大的應用空間，延續無人機在工作環境中的價值，向人類提供智慧服務。

參考文獻：

[1]李真真，齊昆鵬.人工智能——“以人為本”的設計和創造[J].科技中國，2018（03）.

[2]周志華.機器學習[M].北京：清華大學出版社，2016.

[3]楊波，陳金水，陳洋，等.無人機空中交通監視系統設計[J].科技創新與應用，2016（31）：31-32.

[4]于濤.淺談人工智能的應用領域與其未來發展展望[J].科技創新與應用，2017（08）：83.

[5]劉東輝，杜亞昆，奚樂樂，等.三角飛翼太陽能無人機及其姿態控制設計[J].科技創新與應用，2015（15）：43.