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旋钮、按钮、手柄和触摸屏是人类与机器和嵌入式设备的常用交互方式。不过，传感器技术的最新进展开辟了一条全新的道路，使开发人员可为产品添加三维 （3D） 手势控制。
由于所采用的技术各不相同，购买和集成手势控制器可能成本高昂。然而，市面上手势传感器技术种类繁多，从使用红外 LED 和光电二极管来检测动作的经济型传感器，到昂贵的手势识别相机。红外手势传感器经济实惠，可以通过数字接口与低成本微控制器连接，只需辅以简单的软件，精度足以应对许多应用。
本文探讨了使用 Broadcom 的 APDS-9960 进行手势控制的方法。几乎所有嵌入式系统都可轻松集成这款红外 （IR） 手势控制传感器。
基于 IR 的手势传感器
基于 IR 的手势传感器原理十分简单。用于检测手势时，开发人员可能需要检测以下几种不同手势：
向上/向下
向左/向右
向前/向后
在上述每种情况下，传感器都需要检测运动方向，而这主要通过传感器的两大组件来实现：一个发光二极管 （LED） 和多个定向光电二极管。定向光电二极管由至少四个光电二极管组成，分别置于距 IR LED 预定义距离处。例如，Broadcom 的 APDS-9960 环境光、接近度和手势传感器将四个光电二极管布置为菱形，每个二极管用于指示一个方向，分别为上、下、左和右（图 1）。
图 1：Broadcom 的 APDS-9960 具有一个集成 IR LED 和四个定向光电二极管，可检测反射的 IR 能量以分析手势。（图片来源：Broadcom）
当 LED 发射红外能量时，除非遇到手等物体发生反射，否则能量就会发射至空气中。光电二极管将检测到不同强度的反射能量，具体取决于物体的位置。例如，相比位于手势后边缘的光电二极管，前边缘光电二极管最初接收的反射能量较少，从而导致一个光电二极管的计数值比另一个高。在手势动作过程中，连续测量将导致不同位置的光电二极管检测的反射能量强度不同，而分析该方向信息流即可确定手势。
例如，若用户用手从传感器的顶部轻扫至底部，则在手势动作之初，下方光电二极管检测的入射光比上方光电二极管更强；在手势动作期间，手逐渐移动到两个二极管接收能量相等的点；而在手势动作完成时，下方光电二极管接收的反射光较弱，而上方光电二极管接收的更强，此时两光电二极管的曲线和相位完全反转（图 2）。
图 2：Broadcom 的 APDS-9960 检测到向下手势将生成以上光电二极管曲线，其中主导曲线指示手势方向。（图片来源：Broadcom）
了解手势数据的生成原理后，下一步就来看看如何连接到 APDS-9960。
连接 Broadcom 的 APDS-9960 手势控制器
APDS-9960 采用 8 引脚表面贴装 （SMD-8） 封装，占用印刷电路板空间极小。传感器尺寸仅为 3.94 × 2.36 × 1.35 mm。该封装包含正常电源和接地引脚、用于连接微控制器的 I2C 数字接口，以及用于定制 LED 驱动电路的引脚。此外，该封装还包含中断引脚，可用于通知微控制器处理可用的手势数据。
构建原型并连接 APDS-9960 有几种不同选项可供选择。例如，SparkFun 的 APDS-9960 评估板提供了包括 LED 驱动电路在内的小型分线板，以便实现开箱即用。开发人员只需焊接针座以通过旁路绕过电源和接地，并将 I2C 总线和可选的中断引脚连接至微控制器，即可着手开发嵌入式软件了。此外，SparkFun 评估板还包含安装孔，若现有电路板有助于实现应用，则可直接运用到设计中。
或者，开发人员也可使用 Adafruit 的 APDS-9960 分线板，这也是一款一体化解决方案（图 5）。Adafruit 分线板很有意思，尽管外形小巧，却还包含 3 V 板载稳压器，可用于为电源 LED 甚至低功耗微控制器等附加电路供电。最重要的是，Adafruit 为开发人员提供了完善的 Adafruit APDS9960 分线板用户指南，以及若干软件库可用于连接 Arduino 板或运行 Python 的开发板。因此，使用 APDS-9960 可轻松实现开箱即用，从而大幅缩短开发人员着手使用手势传感器所花费的时间。
连接上述分线板的最简单方法是将 Molex 22-28-4255 分离式针座焊接至电路板上。最好将针座朝下焊接，可实现多种优势：首先，可将电路板直接插入某个试验板，如 Digilent 的 340-002-1 无焊试验板套件（图 6）。其次，不要在该电路板上表面接线，以免手势动作时意外触及挂在针座上的电线。
图 ：Digilent 无焊试验板上焊接好的 Adafruit APDS-9960 分线板。（图片来源：Adafruit）
此时，需要连接电源和接地，并将 I2C 总线连接至所需的微控制器开发板。任何带微控制器的开发板都可使用。但最好选择 STMicroelectronics 用于物联网节点的 B-L475E-IOT01A2 STM32L475 开发套件（图 7）。该开发板具有 Arduino 针座，并且由 MicroPython 提供支持，可在该开发板上轻松编程。完成此操作后，即可使用 Python 脚本连接手势传感器，从而使手势控制不仅可行，而且轻而易举。
图 ：STM32L475 物联网节点开发套件包含 Arduino 针座，可轻松连接到 APDS-9960 分线板。（图片来源：STMicroelectronics）
使用 Python 检测手势
从 APDS-9960 获取手势数据虽不复杂，却要求开发人员仔细阅读规格书。APDS-9960 具有多种不同功能，其中包括：
- 手势感应
- 环境光感应
- RGB 颜色感应
- 接近感应
上述功能均由状态机控制，而状态机的执行则基于应用的寄存器设置。例如，防止手势引擎一直执行的妙招是使用接近感应引擎来检测手的存在。一旦 IR 反射能量达到预设计数，则由接近引擎转换为手势引擎，手势引擎测量定向光电二极管并将测量值放入先进先出 （FIFO） 缓冲器。为了启用该功能，需要设置控制寄存器启用接近感应，并设置计数阈值。
开发人员可能需要编写算法以检测特定的手势，具体取决于应用所需的手势。然而，对于向上/向下和向左/向右等常见手势，开发人员可以使用 Adafruit 的 APDS-9960 CircuitPython 库。将该库复制到 Python 设备后，即可使用清单 1 所示代码导入。该代码可导入 APDS-9960 库以及支持 I2C 总线的多个库。
副本 import board import busio import adafruit_apds9960.apds9960 i2c = busio.I2C（board.SCL， board.SDA） sensor = adafruit_apds9960.apds9960.APDS9960（i2c）
清单 1：用于连接 APDS-9960 手势控制器的 CircuitPython 导入和库初始化代码。（图片来源：Adafruit）
传感器对象是 APDS-9960 库中一个实例。稍后，我们将看到其易用性。为了启用手势，开发人员只需使用以下代码启用手势功能：
副本 sensor.enable_gesture = True The main program loop setup to read the gesture is itself just a few lines of code （Listing 2）.gesture = sensor.gesture（） while gesture == 0： gesture = sensor.gesture（） print（‘Saw gesture： {0}’.format（gesture））
清单 2：只需简单重复调用单个库即可检测手势。（图片来源：Adafruit）
阅读该代码后，您定会发现若感测到手势，则将在屏幕上打印检测的手势（图 ）。
图 ：Adafruit 的 APDS-9960 CircuitPython 库手势输出结果示例。（图片来源：Adafruit）
手势可以数字形式输出，使用以下键值即可轻松转换：
0 = 未检测到手势
1 = 检测到向上手势
2 = 检测到向下手势
3 = 检测到向左手势
4 = 检测到向右手势
如图所示，借助预先导入的库，只需几行代码即可轻松实现基本手势识别。识别更为复杂的手势则需要修改库以分析原始手势数据。
构建手势控制器的技巧与诀窍
构建手势控制传感器并将其集成于产品着实具有一定挑战性。使用基于红外线的手势控制器时，开发人员需要考虑使用以下几个“技巧与诀窍”：
使用手势传感器的内部接近检测器来触发手势控制引擎，从而最大限度地减少无效手势启动。
从现有手势库开始，在现有功能的基础上构建其他手势。
将光电二极管增益调整为适合最终手势应用的最佳值。
将 LED 输出驱动强度调整为适合应用的最佳值，或许需要稍作调整才能获得可重复使用的数值。
无论开发何种手势应用，开发人员都应从高级软件开发入手，待充分熟悉该传感器后再转而使用较低级别的代码。
遵循上述技巧有助于确保开发人员花费最短的时间来启动和运行 IR 手势控制器。
总结
人们不断追求以更自然、更直观的方式进行人机交互，而其中一种重要方式就是使用手势控制技术。尽管市面上手势控制技术种类繁多，但论及成本最低、使用最便捷的技术还属基于红外线的手势传感器。如上所述，如果开发人员利用现有的硬件和软件技术，则将手势传感器与微控制器集成在一起，亦可省时省力，简单易用。
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