人工智能背景下的无人机手势识别设计研究

郭迎 吴蕴翔

摘 要：无人机是全球新一轮科技革命和产业革命的热点，随着无人机研制，生产成本不断降低，其应用范围日益广泛，具有旺盛的市场需求和广阔的发展前景。文章研究一种基于深度学习的手势识别技术，提供一种更加简洁的方式完成对无人机的操控。我们利用深度学习算法学习手势特征，完成与无人机控制器的信息交互，达到操控无人机飞行的目的，极大地丰富用户体验，顺应人工智能时代的发展潮流。

关键词：无人机市场；手势交互研究；产业革命；人工智能；深度学习

中图分类号：TP391.41 文献标志码：A 文章编号：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、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是认知、决策、反馈的过程。人工智能迅速朝着越来越多的领域发展，医疗、教育、金融等等方面都有所涉及。深度学习[2]作为其重要分支，采用含多隐层的深度学习结构模拟人脑对数据进行分析学习，发掘数据特征，学习到新的知识和技能，改变原有知识结构使之不断完善自身。在人工智能时代背景下，开发一种新的无人机操控方法，研究基于深度学习的无人机手势交互具有长远的发展意义。

2 无人机简介

无人机即无人驾驶飞机器，是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。它涉及传感器技术、通信技术、信息处理技术、智能控制技术以及动力推进技术等，是信息时代高技术含量的产物。

按照应用领域的不同可以将无人机分类为军用无人机与民用无人机，其中无人机可以进一步分为工业级无人机以及消费级无人机。按照技术特征分类，无人机可分为固定翼无人机、多旋翼无人机和复合翼无人机等。

3 无人机市场分析

无人机市场作为新一轮科技革命的热点，其产业发展关乎国家利益。无人机代表未来通用航空业的发展方向，将成为国家经济增长的新动力。

随着无人机产业链配套逐渐成熟，无人机市场关注度持续攀升，消费级无人机客户规模指数级扩大。无人机产业点燃了创业企业和互联网巨头的热情，英特尔，谷歌等商业巨头纷纷加入消费级无人机的开发。虽然无人机市场规模迅速扩大，但无人机核心技术拥有者少，市场集中度高。在我国国内消费级航拍无人机行业中，仅有少数企业例如大疆、零度智控等具有自主研发生产关键部件的能力，大多数企业从事组装业务。因此研究掌握无人机核心技术在占领无人机市场方面具有举足轻重的意义。

无人机应用涉及国计民生的诸多方面，发挥着重要的生产力作用。开发消费级无人机的应用，拓宽无人机的应用市场，以贴近生活，开放开源为本，深层次满足消费者的需求，力求实现无人机实用性和文化性的双重跃进。

4 设计思路

据相关专家预测，很快我们将迈入低空微型无人机时代。无人机在航拍，军事侦察，反恐侦察，实时监测等方面发挥巨大的作用，然而无人机的遥控仍然处于原始的遥控器控制，在操作简易性和用户体验方面远远达不到高的标准。

按照当前人机交互技术的发展趋势，以人为中心的人机交互技术必然会取代以计算机为中心的人机交互技术。基于计算机视觉的手势识别研究恰恰符合这一历史潮流。我们根据这一思路提出设计手势交互系统，利用深度学习算法对海量数据进行特征提取，分析并理解手势含义。在后期实现利用摄像头获取手势动作，与PC端相连实现人与无人机的交互。

5 设计方案

原始的无人机控制系统利用无人机遥控机的摇杆改变内部芯片阻值，提供给无人机相对应的马力值，改变无人机的飞行方式。而设计前期我们将主要基于Arduino开发平台，采用图像控制的方式，由Kinect获取手势，利用其骨骼识别机制改变无人机内部电阻值，起到控制飞行器的作用。

首先我们从PC端取得对Kinect的控制，获得Kinect的深度图像。其次我们以骨骼间的角度来定义手势动作。以手腕，手肘，肩部三点所构的角进行定义，将180度分为若干区间，将其等价于电位器，将无人机各个方位的飞行，即上下，前后，左右，等几个维度，分别对应于左右手的控制。然后我们改组遥控端，利用Arduino开发板连接PC端及遥控器。通过遥控端联系飞行器，传输手势指令。最后我们对程序进行调试，优化，使系统功能更加稳定。

后期我们完善无人机手势交互系统，利用深度学习算法（卷积神经网络CNN算法）逐步取代Kinect学习手势特征。卷积神经网络是第一个真正多层结构的有监督的深度学习算法。深度卷积神经网络具有准确率高、所需训练样本集较大的特点，相比于传统方法能夠取得较优的结果。因此利用卷积神经网络的深度学习算法来进行手势估计，并使用手势来进行人机交互，从而达到控制无人机的操作的目的。

为达到手势控制的目的，我们首先根据无人机的四个通道（上下、左右、前后、左旋转、右旋转），定义八个手势，然后收集海量手势图片数据，利用卷积神经网络算法进行训练，学习各个手势的特征，形成手势特征数据库。在操纵无人机时，利用高清摄像头采集用户手势，实时处理单元提取图像关键点，对图像进行图像变换和滤波预处理，将处理后的图像输入到手势特征数据库中进行比对，进行手势识别，将识别出的手势姿态转化为控制指令，从而控制无人机的操作。

6 无人机的应用创新

便携，轻巧的产品特点使得无人机在军用和民用领域都发挥着不容小觑的作用。无人机作为空中平台搭载遥感设备可以进行航拍摄影，具有高清晰度、大比例尺、小面积、高现势性的优点；无人机参与电力巡检，可以深入巡检死角，及时有效发现异常现象，缩短维修时间，强有力保证通信光缆，基站，电力等行业安全生产，正常运营；无人机衍生的低空航运提供一种新兴的方式为客户提供个性化的航空运输延伸服务，凭借其运输快捷，适用于山区等陆地交通不发达地区。可以预见，在不久的将来，无人机将为我们的日常生活提供各式各样的服务，满足消费者需求。

7 结束语

图像处理的方式较机械控制更为先进，利用手势控制无人机飞行降低了操作难度，带来更加舒适的用户体验。日后将会是一个人工智能的时代，深度学习算法逐渐成为研究的热点，以人为核心的人机交互技术必然会获得青睐和取得领先。实现无人机操纵的全过程数字化与自动化以及未来交通管理过程的自动化，这将在消费市场获得巨大的应用空间，延续无人机在工作环境中的价值，向人类提供智慧服务。

参考文献：

[1]李真真，齐昆鹏.人工智能——“以人为本”的设计和创造[J].科技中国，2018（03）.

[2]周志华.机器学习[M].北京：清华大学出版社，2016.

[3]杨波，陈金水，陈洋，等.无人机空中交通监视系统设计[J].科技创新与应用，2016（31）：31-32.

[4]于涛.浅谈人工智能的应用领域与其未来发展展望[J].科技创新与应用，2017（08）：83.

[5]刘东辉，杜亚昆，奚乐乐，等.三角飞翼太阳能无人机及其姿态控制设计[J].科技创新与应用，2015（15）：43.