自供电环境光手势识别

本研究提出了一种利用小型低成本光电二极管同时进行能量收集和手势感应的自供电模块。光电二极管在光伏模式下从环境光中收集能量，同时监测各光电二极管的瞬时收集功率作为手指手势感应的线索。收集的功率用于驱动整个手势识别模块（含运行识别算法的微控制器）。我们设计了鲁棒的轻量级算法以在环境光波动下识别手势。制作了两个原型分别用于智能眼镜和智能手表上的交互。结果显示眼镜上五种手势的精确率为99.7%、召回率为98.3%，手表上七种手势的精确率为99.2%、召回率为97.5%。系统功耗分别为眼镜34.6 µW、手表74.3 µW，可由环境光收集的能量供电。在不同光强度、光方向和环境光波动条件下，系统保持超过96%的高识别准确率。