郭迎 吳蘊(yùn)翔

摘 要：無(wú)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(wú)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(chǎng)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(shì)識(shí)別技術(shù)，提供一種更加簡(jiǎn)潔的方式完成對(duì)無(wú)人機(jī)的操控。我們利用深度學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)手勢(shì)特征，完成與無(wú)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(hù)體驗(yàn)，順應(yīng)人工智能時(shí)代的發(fā)展潮流。

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

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：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(kāi)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(mén)新的技術(shù)科學(xué)，是認(rèn)知、決策、反饋的過(guò)程。人工智能迅速朝著越來(lái)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(duì)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(shí)和技能，改變?cè)兄R(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷完善自身。在人工智能時(shí)代背景下，開(kāi)發(fā)一種新的無(wú)人機(jī)操控方法，研究基于深度學(xué)習(xí)的無(wú)人機(jī)手勢(shì)交互具有長(zhǎng)遠(yuǎn)的發(fā)展意義。

2 無(wú)人機(jī)簡(jiǎn)介

無(wú)人機(jī)即無(wú)人駕駛飛機(jī)器，是利用無(wú)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(dòng)力推進(jìn)技術(shù)等，是信息時(shí)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(wú)人機(jī)分類(lèi)為軍用無(wú)人機(jī)與民用無(wú)人機(jī)，其中無(wú)人機(jī)可以進(jìn)一步分為工業(yè)級(jí)無(wú)人機(jī)以及消費(fèi)級(jí)無(wú)人機(jī)。按照技術(shù)特征分類(lèi)，無(wú)人機(jī)可分為固定翼無(wú)人機(jī)、多旋翼無(wú)人機(jī)和復(fù)合翼無(wú)人機(jī)等。

3 無(wú)人機(jī)市場(chǎng)分析

無(wú)人機(jī)市場(chǎng)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(guó)家利益。無(wú)人機(jī)代表未來(lái)通用航空業(yè)的發(fā)展方向，將成為國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的新動(dòng)力。

隨著無(wú)人機(jī)產(chǎn)業(yè)鏈配套逐漸成熟，無(wú)人機(jī)市場(chǎng)關(guān)注度持續(xù)攀升，消費(fèi)級(jí)無(wú)人機(jī)客戶(hù)規(guī)模指數(shù)級(jí)擴(kuò)大。無(wú)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(jí)無(wú)人機(jī)的開(kāi)發(fā)。雖然無(wú)人機(jī)市場(chǎng)規(guī)模迅速擴(kuò)大，但無(wú)人機(jī)核心技術(shù)擁有者少，市場(chǎng)集中度高。在我國(guó)國(guó)內(nèi)消費(fèi)級(jí)航拍無(wú)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(wú)人機(jī)核心技術(shù)在占領(lǐng)無(wú)人機(jī)市場(chǎng)方面具有舉足輕重的意義。

無(wú)人機(jī)應(yīng)用涉及國(guó)計(jì)民生的諸多方面，發(fā)揮著重要的生產(chǎn)力作用。開(kāi)發(fā)消費(fèi)級(jí)無(wú)人機(jī)的應(yīng)用，拓寬無(wú)人機(jī)的應(yīng)用市場(chǎng)，以貼近生活，開(kāi)放開(kāi)源為本，深層次滿(mǎn)足消費(fèi)者的需求，力求實(shí)現(xiàn)無(wú)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(zhuān)家預(yù)測(cè)，很快我們將邁入低空微型無(wú)人機(jī)時(shí)代。無(wú)人機(jī)在航拍，軍事偵察，反恐偵察，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)等方面發(fā)揮巨大的作用，然而無(wú)人機(jī)的遙控仍然處于原始的遙控器控制，在操作簡(jiǎn)易性和用戶(hù)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(shì)，以人為中心的人機(jī)交互技術(shù)必然會(huì)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(jué)的手勢(shì)識(shí)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(shì)交互系統(tǒng)，利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，分析并理解手勢(shì)含義。在后期實(shí)現(xiàn)利用攝像頭獲取手勢(shì)動(dòng)作，與PC端相連實(shí)現(xiàn)人與無(wú)人機(jī)的交互。

5 設(shè)計(jì)方案

原始的無(wú)人機(jī)控制系統(tǒng)利用無(wú)人機(jī)遙控機(jī)的搖桿改變內(nèi)部芯片阻值，提供給無(wú)人機(jī)相對(duì)應(yīng)的馬力值，改變無(wú)人機(jī)的飛行方式。而設(shè)計(jì)前期我們將主要基于Arduino開(kāi)發(fā)平臺(tái)，采用圖像控制的方式，由Kinect獲取手勢(shì)，利用其骨骼識(shí)別機(jī)制改變無(wú)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(duì)Kinect的控制，獲得Kinect的深度圖像。其次我們以骨骼間的角度來(lái)定義手勢(shì)動(dòng)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(wú)人機(jī)各個(gè)方位的飛行，即上下，前后，左右，等幾個(gè)維度，分別對(duì)應(yīng)于左右手的控制。然后我們改組遙控端，利用Arduino開(kāi)發(fā)板連接PC端及遙控器。通過(guò)遙控端聯(lián)系飛行器，傳輸手勢(shì)指令。最后我們對(duì)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(wú)人機(jī)手勢(shì)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(shì)特征。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個(gè)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(lái)進(jìn)行手勢(shì)估計(jì)，并使用手勢(shì)來(lái)進(jìn)行人機(jī)交互，從而達(dá)到控制無(wú)人機(jī)的操作的目的。

為達(dá)到手勢(shì)控制的目的，我們首先根據(jù)無(wú)人機(jī)的四個(gè)通道（上下、左右、前后、左旋轉(zhuǎn)、右旋轉(zhuǎn)），定義八個(gè)手勢(shì)，然后收集海量手勢(shì)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(gè)手勢(shì)的特征，形成手勢(shì)特征數(shù)據(jù)庫(kù)。在操縱無(wú)人機(jī)時(shí)，利用高清攝像頭采集用戶(hù)手勢(shì)，實(shí)時(shí)處理單元提取圖像關(guān)鍵點(diǎn)，對(duì)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(shì)特征數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行比對(duì)，進(jìn)行手勢(shì)識(shí)別，將識(shí)別出的手勢(shì)姿態(tài)轉(zhuǎn)化為控制指令，從而控制無(wú)人機(jī)的操作。

6 無(wú)人機(jī)的應(yīng)用創(chuàng)新

便攜，輕巧的產(chǎn)品特點(diǎn)使得無(wú)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(wú)人機(jī)作為空中平臺(tái)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(shì)性的優(yōu)點(diǎn)；無(wú)人機(jī)參與電力巡檢，可以深入巡檢死角，及時(shí)有效發(fā)現(xiàn)異?，F(xiàn)象，縮短維修時(shí)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(yíng)；無(wú)人機(jī)衍生的低空航運(yùn)提供一種新興的方式為客戶(hù)提供個(gè)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(jiàn)，在不久的將來(lái)，無(wú)人機(jī)將為我們的日常生活提供各式各樣的服務(wù)，滿(mǎn)足消費(fèi)者需求。

7 結(jié)束語(yǔ)

圖像處理的方式較機(jī)械控制更為先進(jìn)，利用手勢(shì)控制無(wú)人機(jī)飛行降低了操作難度，帶來(lái)更加舒適的用戶(hù)體驗(yàn)。日后將會(huì)是一個(gè)人工智能的時(shí)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(huì)獲得青睞和取得領(lǐng)先。實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)操縱的全過(guò)程數(shù)字化與自動(dòng)化以及未來(lái)交通管理過(guò)程的自動(dòng)化，這將在消費(fèi)市場(chǎng)獲得巨大的應(yīng)用空間，延續(xù)無(wú)人機(jī)在工作環(huán)境中的價(jià)值，向人類(lèi)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(guó)，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(wú)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(lái)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(lè)樂(lè)，等.三角飛翼太陽(yáng)能無(wú)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.