EP2707744A1 - Verfahren zum erkennen von gesten - Google Patents

Verfahren zum erkennen von gesten

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Publication number
EP2707744A1
EP2707744A1 EP12708838.3A EP12708838A EP2707744A1 EP 2707744 A1 EP2707744 A1 EP 2707744A1 EP 12708838 A EP12708838 A EP 12708838A EP 2707744 A1 EP2707744 A1 EP 2707744A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
person
gesture
movement
detected
radar device
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
EP12708838.3A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Juergen Hasch
Thomas Fritzsche
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Robert Bosch GmbH
Original Assignee
Robert Bosch GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Robert Bosch GmbH filed Critical Robert Bosch GmbH
Publication of EP2707744A1 publication Critical patent/EP2707744A1/de
Withdrawn legal-status Critical Current

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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/41—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
    • G01S7/411—Identification of targets based on measurements of radar reflectivity
    • G01S7/412—Identification of targets based on measurements of radar reflectivity based on a comparison between measured values and known or stored values
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/41—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
    • G01S7/415—Identification of targets based on measurements of movement associated with the target

Definitions

  • the invention relates to a method and an arrangement for detecting a gesture.
  • the detection of large-scale motion profiles of objects by means of radar is known. This detection relates to a time profile of a distance to an object to be detected and the magnitude and direction of the speed of the object. Furthermore, systems for detecting gestures are known, these use optical methods, for example. Using a video camera, a.
  • Document DE 10 2007 054 507 A1 relates to a method for recognizing a living being in which an object is detected by means of radar beams and in which radar data about the detected object are evaluated such that at least one property of the object is classified and with characteristics for at least one known creature is determined, so that it is determined what class of living things it is the object.
  • electromagnetic waves having different wavelengths can be used. This can be used to quantify the length of a distance covered by a body part of a person and which can be identified particularly well in the process of recognizing a gesture. The same applies to a speed which the body part has during the movement.
  • Suitable frequencies used as operating frequencies are at least 2 GHz, maximum 900 GHz. Frequencies f ⁇ 2.4 GHz, 3 - 11 GHz, 22 - 26 GHz, 55-65 GHz, 76 - 81 GHz, 122 - 123 GHz, 244 - 245 GHz, 488 - 490 GHz and 620 - 660 GHz are usually suitable.
  • a coordinated combination of one or more high-frequency transmitters and one or more high-frequency receivers as possible components of an inventive arrangement using modulation and demodulation method and a corresponding signal processing is used to at least one time-resolved the following information: to acquire micro-Doppler, distance, angular, or amplitude information for one or more persons as objects in the vicinity of the inventive arrangement.
  • the arrangement has at least one high-frequency transmitter and at least one high-frequency receiver.
  • the information thus obtained is then suitably linked to recognize specific gestures, ie specific movement patterns deliberately induced by an individual.
  • specific gestures ie specific movement patterns deliberately induced by an individual.
  • a suitable selection and weighting of the abovementioned reception data, operating frequencies, a bandwidth and relative positioning or spatial arrangements of the at least one radio-frequency transmitter and radio-frequency receiver and the measurement duration of the modulation and the signal evaluation must be taken ,
  • the radar principle can be used within the scope of the invention for the detection of gestures and / or in general for the detection and classification of movements of a person and therefore of movement profiles on a small scale.
  • At least one radar device and therefore of a number of spatially distributed radar devices transmit at least one electromagnetic wave, be reflected by a person and received again by the at least one radar device.
  • the movement of the person can be detected by means of a frequency shift, phase shift and / or amplitude change between the at least one transmitted and the at least one received electromagnetic wave.
  • d. H. Based on data obtained from radar signals of a person to be examined, d. H. are provided by radar signals at least one body part, for example. Finger, arm, head, etc., are initially reconstructed motion sequences and / or recognized and identified by suitable algorithms as gestures.
  • a gesture is to be understood as a specific course of movement that differs sufficiently from its characteristics of random movements.
  • actions and / or functions which are assigned to a specific gesture and commanded by the recognized gesture can be executed by a device to be controlled.
  • a gesture may be defined as a series of deliberately performed specific movements having a certain characteristic movement profile and reflecting the will of the person performing the movement through the course of the movement. It is intended to convey information by the gesture and / or to achieve a specific effect, if necessary a reaction to the gesture.
  • the algorithms used for this purpose are divided into two classes: the first class reconstructed from the received data, i. H. the time-resolved micro-
  • the second class of algorithms compares the resulting motion sequence with stored sequences of motion.
  • the stored movements correspond to the stored gestures.
  • an algorithm of the second class determines which of the stored motion sequences comes closest to the reconstructed motion sequence with respect to a suitable metric. If there is not a sufficient match, no gesture will be detected, otherwise the gesture having the highest match will be returned.
  • the algorithms of the second class can - in order to perform the detection of gestures even more reliable - when comparing the reconstructed movement with the stored movements additional information about the current context, eg. For example, consider the temporal coincidence with another event, such as an incoming call or spatial correlation, such as making the gesture in a specific area of space.
  • the database and thus the amount of the stored movement patterns can be determined by the user via a training or by the reference of further prefabricated patterns, eg. For example, by downloading from a data pool, additional movement patterns can be extended.
  • the algorithms themselves may be constructed to increase the likelihood of proper recognition of motion through repeated interaction with the user, e.g. B. by prolonged use and / or in Form of feedback loops can be improved by the user, which is possible, for example, by adapting internal weightings in the algorithms.
  • the assignment of the specific action carried out by the device after detection of a specific gesture can either be predefined or else be configured by the user.
  • the light on or off With a mobile phone, the ringing can be turned off or the call accepted by a recognized gesture.
  • electromagnetic waves of suitable frequency makes it possible to install corresponding detectors, for example.
  • z. B. behind ceramics, tiles, plastics o. ⁇ .
  • z. B. valves for controlling water flow rates in the bathroom to operate by gestures contactless.
  • detectors can also be arranged behind the dashboard of a motor vehicle. In this case, frequencies are used, which u of the material-specific high-frequency characteristics. a. the attenuation of a medium, which is to be penetrated by the electromagnetic waves dependent.
  • a spatially limited detection range can be created which the gestures is active.
  • specific actions can be triggered remotely with different gestures.
  • RFI D-like transponders allow additional features, typically security features, to be tested.
  • Gestures thus differ from the movement patterns mentioned in the publication DE 10 2007 054 507 A1, with which a recognition of subconscious, type-typical movement patterns, the z. B. are typical for humans or cats, is provided.
  • type-typical movement patterns are not gestures that are related to a will of the respective living being currently to be expressed by the one gesture.
  • gestures can be defined as qualitative motion profiles that are targeted and / or scheduled, and their random occurrence is usually very unlikely. Since gestures are carried out purposefully, it is even possible to convey information by means of a gesture. Accordingly, gestures can also be used as physical movement profiles for non-verbal communication.
  • the gestures as such can be clearly recognized by the arrangement according to the invention. It can be seen for the arrangement according to the invention that a Wlle is expressed by a movement.
  • probabilities are defined for movements that are planned or not. This is a correlation of special, d. H. with high probability not randomly occurring movements, provided.
  • a specific detection area and / or spatial area can be taken into account.
  • a correlation to a context e.g. B. an external event such as the ringing of a mobile phone in the car as an external event or the assumption of a conversation by the driver are made.
  • the driver can perform a wiping movement and thus a sufficiently random movement, approximately 5 - 15 cm in front of the center console as a specific detection area.
  • a scale for large and small movements is set by a size of the detected person who performs movements to be analyzed and / or gestures to be identified. In small-scale movements, usually only a small percentage of a person's body is involved in the movement.
  • the movements take place over distances which are small compared to the size of the person.
  • An example of a movement on a small scale is, for example, a reciprocating motion of a finger from left to right, the finger sweeping at a certain distance over a trained as a high-frequency receiver sensor element and covers each movement direction each a distance of a few cm ,
  • a movement on a large scale is a circular pivoting of both arms of a person.
  • An application of the invention is possible in the field of mobile communications, while for novel operating concepts for non-contact operation of mobile phones
  • the invention can also be used in industrial and domestic engineering to provide secure switch, possibly using RFID-like transponders.
  • novel operating concepts eg. B. for navigation or multimedia systems, can be realized.
  • a scale for movements more accurately This can be assumed by percentage values for this.
  • a distance of a body part, which performs the movement to at least one designed as a high-frequency receiver sensor element and thus to observe the at least one radar device.
  • a detection of the movement of the finger is, for example, for the mentioned mobile radio range to assume that the finger is in the vicinity of at least one radar device.
  • the finger is detected by the at least one radar device. It may be sufficient depending on the application, only a part of the body, eg. B. the finger above the mobile device, as well as to detect its relative movement to the mobile device.
  • the arrangement according to the invention is designed to carry out all the steps of the presented method. In this case, individual steps of this method can also be carried out by individual components of the arrangement. Furthermore, functions of the arrangement or functions of individual components of the arrangement can be implemented as steps of the method. In addition, it is possible that steps of the method are implemented as functions of at least one component of the device or the entire device.
  • Figure 1 shows a schematic representation of an embodiment of an inventive arrangement when carrying out an embodiment of the method according to the invention.
  • FIG. 2 shows a flow chart for a second embodiment of the method according to the invention.
  • the embodiment of the arrangement 2 according to the invention shown schematically in FIG. 1 comprises at least one radar device 4 with at least one radio-frequency transmitter 6 for emitting electromagnetic waves as a first signal or primary signal 8.
  • the emitted electromagnetic waves can be detected by an object in which it is located 1 is a person 10, reflected and received as a second signal or secondary signal 12 from at least one radio-frequency receiver 14 of the at least one radar device 4 as a sensor element of the arrangement 2. Only a high-frequency transmitter 6 and a high-frequency receiver 14 are shown in FIG. With the at least one radar device 14, a distance, an angle and a
  • the reflected electromagnetic waves received as a secondary signal 12 are processed by a recognition module 16 as a further component of the arrangement 2 according to the invention.
  • the person 10 moves.
  • the person performs 10 gestures 18, which are movements of the hands of the person 10. These gestures 18 are movements that take advantage of time-resolved distance, amplitude, angle, or micro-Doppler
  • the induced by gestures 18 micro-Doppler effect causes a frequency of the electromagnetic waves and thus the secondary signal 12 is shifted.
  • the reception amplitude and possibly angle and distance values which are detected by the at least one radar device 4 change.
  • an arrangement 2 according to the invention may also have a number of spatially distributed radar devices 4. These multiple spatially distributed radar devices 4, each of these radar devices 4 comprising at least one radio-frequency transmitter 6 and at least one radio-frequency receiver 14, can spatially detect a motion sequence of the person 10 for detecting a gesture 18 in combination.
  • the secondary signal 12 is analyzed by the recognition module 16.
  • the recognition module 16 stores the movements recorded by the person 10 with known, predefined movement sequences which are stored in a memory 20 of the arrangement 2, compares, so that an identification of the detected movement sequences on the basis of the comparison made as gestures 18 is possible.
  • a first gesture 18 is detected by an algorithm.
  • a plurality of movement sequences are predefined and stored in the memory 20.
  • a gesture 18 is assigned to each predefined movement sequence.
  • the at least one radar unit 4 comprises a signal processing module 15 for modulation 15 of the electromagnetic waves sent as primary signals 8 and for demodulation of the electromagnetic waves received as secondary signal 12.
  • At least one kinematic variable i. H. the distance, the speed and / or the angle of the detected movement and thus of the movement are taken into account.
  • the dynamic movement can be detected very well via the micro-Doppler effect.
  • a sequence of movements on a small scale is usually detected and recognized.
  • a movement of at least one body part, here one of the hands of the person 10 is detected, wherein the at least one body part covers a distance during the movement, which is smaller than the person 10.
  • a gesture 18 is defined as a small-scale movement. Accordingly, it is provided in the context of the invention, at least to detect the movement of a body part but also the entire person 10, so as to be able to set the movement of the body part in a scale relationship to the person 10. With the arrangement 2 can be distinguished between the moving body part and the entire person 10 depending on the application. If a distinction of the entire body of individual body parts should be required, this may, for. B.
  • the movement patterns that can be generated by a moving body part for example, by maximum speed and / or maximum acceleration, clearly differ from the patterns that the entire person 10 generates.
  • gestures 18 are deliberately performed movements that may serve non-verbal communication between people 10. Accordingly, with a gesture 18, a will of the person 10 is expressed. Thus, having identified the gesture 18 with the arrangement 2, it is possible to control a device 22 based on a particular gesture 18, which can be understood here as input and / or command, so that this device 22 has a specific function, which is excited by the particular gesture 18 performs.
  • the arrangement 2 can distinguish intended movements of unintentional movements by algorithms, whereby a recognition probability can be increased and / or a misidentification can be reduced.
  • FIG. 2 The flowchart shown in FIG. 2 is intended to describe a second embodiment of the method according to the invention.
  • a first step 30 at least one radar device 4 sends a primary signal in the direction of a moving person 10. Furthermore, electromagnetic waves are reflected by the moving person 10 as secondary signals and received by the at least one radar device 4 in a second step 32. Due to the movements and thus due to the movements performed by the person 10, there may be a frequency shift for the electromagnetic waves of the secondary signal. This frequency shift, which is caused by the movements of the person 10 is identified by the at least one radar unit 4 in a third step 34 as a micro-Doppler signal, wherein in addition to the micro-Doppler effect in general all of the at least one radar device 4th taken into account.
  • the motion sequence recorded via the micro-Doppler signal is recorded with further sequences of motion, the diagrams of which are stored in a memory. are compared. It is provided that some of the stored movements are associated with gestures 18. If the motion sequence performed by the person 10 is a gesture 18, that gesture 18 may be identified in a concluding fifth step 38.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erkennen einer Geste (18) eines Lebewesens (10), bei dem von mindestens einem Radargerät (4) unter Ausnutzung des Mikro-Doppler-Effekts ein Bewegungsablauf des Lebewesens (10) erfasst und eine Geste (18) des Lebewesens (10) erkannt wird.

Description

Beschreibung Titel
Verfahren zum Erkennen von Gesten
Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Anordnung zum Erkennen einer Geste.
Stand der Technik
Die Detektion großmaßstäblicher Bewegungsprofile von Objekten mittels Radar ist bekannt. Diese Detektion betrifft einen zeitlichen Verlauf eines Abstands zu einem zu detektierenden Objekt sowie den Betrag und die Richtung der Geschwindigkeit des Objekts. Weiterhin sind Systeme zur Erkennung von Gesten bekannt, diese setzen optische Verfahren, bspw. unter Nutzung einer Videokamera, ein.
Die Druckschrift DE 10 2007 054 507 A1 betrifft ein Verfahren zum Erkennen eines Lebewesens, bei dem mittels Radarstrahlen ein Objekt erfasst wird, und bei dem Radardaten zu dem erfassten Objekt derart ausgewertet werden, dass mindestens eine Eigenschaft des Objekts klassifiziert und mit Charakteristika für mindestens ein bekanntes Lebewesen verglichen wird, so dass bestimmt wird, um welche Klasse von Lebewesen es sich bei dem Objekt handelt.
Offenbarung der Erfindung
Vor diesem Hintergrund werden ein Verfahren und eine Anordnung mit den Merkmalen der unabhängigen Patentansprüche vorgestellt. Weitere Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus den abhängigen Patentansprüchen und der Beschreibung. Mit der Erfindung ist u. a. eine Erkennung von Gesten einer Person auf Radar- Basis unter Nutzung von zeitaufgelösten Empfangsinformationen, beispielsweise des Mikro-Doppler-Effekts, möglich. Bei einer Umsetzung der vorliegenden Erfindung erfolgt eine Detektion von Bewegungsabläufen und somit von Bewegungs- profilen mittels elektromagnetischer Wellen, üblicherweise durch Einsatz von Radarwelle. Weiterhin ist die Kategorisierung unterschiedlicher Bewegungsprofile in einzelne Klassen, bspw. für Bewegungsabläufe und/oder Gesten, sowie die Ausführung spezifischer Aktionen bei der Erkennung eines spezifischen Bewegungsablaufs vorgesehen.
Im Rahmen der Erfindung können elektromagnetische Wellen mit unterschiedlichen Wellenlängen verwendet werden. Dadurch kann die Länge einer Strecke quantifiziert werden, die ein Körperteil einer Person zurücklegt und die im Rahmen des Verfahrens zum Erkennen einer Geste besonders gut zu identifizieren ist. Dasselbe gilt auch für eine Geschwindigkeit, die der Körperteil bei der Bewegung aufweist. Geeignete, als Arbeitsfrequenzen verwendete Frequenzen betragen mindestens 2 GHz, maximal 900 GHz. Üblicherweise eignen sich Frequenzen f ~ 2.4 GHz, 3 - 11 GHz, 22 - 26 GHz, 55-65 GHz, 76 - 81 GHz, 122 - 123 GHz, 244 - 245 GHz, 488 - 490 GHz und 620 - 660 GHz.
In einer Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung wird eine aufeinander abgestimmte Kombination aus einem oder mehrereren Hochfrequenz-Sendern und einem oder mehrereren Hochfrequenz-Empfängern als mögliche Komponenten einer erfindungsgemäßen Anordnung unter Einsatz von Modulations- und Demo- dulationsverfahren sowie einer entsprechenden Signalverarbeitung verwendet, um zeitaufgelöst mindestens eine der folgenden Informationen: Mikro-Doppler-, Abstands-, Winkel-, oder Amplituden-Information für eine oder mehrere Personen als Objekte in der Nähe der erfindungsgemäßen Anordnung zu erfassen. Demnach weist die Anordnung mindestens einen Hochfrequenz-Sender und mindes- tens einen Hochfrequenz-Empfänger auf.
Die derart gewonnenen Informationen werden dann geeignet verknüpft, um spezifische Gesten, d. h. von einem Individuum willentlich herbeigeführte, spezifische Bewegungsmuster, zu erkennen. Je nach der Klasse der zu erkennenden Gesten ist dabei eine geeignete Auswahl und Gewichtung der o. g. Empfangsdaten, Arbeitsfrequenzen, einer Bandbreite sowie relative Positionierungen bzw. räumliche Anordnungen des mindestens einen Hochfrequenz-Senders und Hochfrequenz-Empfängers sowie der Messdauer der Modulation und der Signalauswertung zu treffen.
Demnach kann das Radar-Prinzip im Rahmen der Erfindung zur Erkennung von Gesten und/oder allgemein zur Detektion und Klassifikation von Bewegungsabläufen einer Person und demnach von Bewegungsprofilen im kleinen Maßstab eingesetzt werden.
Es ist vorgesehen, dass von mindestens einem Radargerät und demnach von mehreren räumlich verteilten Radargeräten mindestens eine elektromagnetische Welle versendet, von einer Person reflektiert und von dem mindestens einem Radargerät wieder empfangen wird. Der Bewegungsablauf der Person kann anhand einer Frequenzverschiebung, Phasenverschiebung und/oder Amplitudenveränderung zwischen der mindestens einen gesendeten und der mindestens einen empfangenen elektromagnetischen Welle erfasst werden.
Ausgehend von Daten, die aus Radar-Signalen einer zu untersuchenden Person, d. h. von Radar-Signalen mindestens eines Körperteils, bspw. Finger, Arm, Kopf, usw., bereitgestellt werden, werden dabei zunächst Bewegungsabläufe rekonstruiert und/oder erkannt und diese durch geeignete Algorithmen als Gesten identifiziert.
Unter einer Geste ist in diesem Zusammenhang ein spezifischer Bewegungsablauf zu verstehen, der sich durch seine Charakteristiken von zufälligen Bewegungsabläufen hinreichend unterscheidet. Je nach einem dabei erkannten Bewegungsablauf können von einer zu steuernden Einrichtung Aktionen und/oder Funktionen ausgeführt werden, die einer bestimmten Geste zugeordnet sind und durch die erkannte Geste befohlen werden.
Bei der vorliegenden Erfindung kann eine Geste als eine Serie bewusst ausgeführter spezifischer Bewegungen definiert werden, die ein bestimmtes charakteristisches Bewegungsprofil aufweisen und durch den Bewegungsablauf den Willen der Person, die die Bewegung ausführt, wiedergeben. Dabei ist vorgesehen, durch die Geste eine Information zu übermitteln und/oder eine spezifische Wirkung, ggf. eine Reaktion auf die Geste, zu erzielen.
Die dazu eingesetzten Algorithmen teilen sich auf in zwei Klassen: die erste Klasse rekonstruiert aus den Empfangsdaten, d. h. dem zeitaufgelösten Mikro-
Doppler-Effekt, dem Abstand, dem Winkel, der Empfangsamplitude usw., sowie der Kenntnis der relativen Positionierung und/oder Anordnung von mindestens einem Hochfrequenz-Empfänger als Radarsensor den für die spezifischen Empfangsdaten ursächlichen Bewegungsablauf und legt diese Information geeignet ab, z. B. als zeitaufgelöste 3D-Positionsinformation.
Die zweite Klasse der Algorithmen vergleicht den so gewonnenen Bewegungsablauf mit hinterlegten Bewegungsabläufen. Die hinterlegten Bewegungsabläufe entsprechen dabei den hinterlegten Gesten. Aus dem Vergleich ermittelt ein Algorithmus der zweiten Klasse, welche der hinterlegten Bewegungsabläufe dem rekonstruierten Bewegungsablauf bzgl. einer geeigneten Metrik am nächsten kommen. Falls keine hinreichende Übereinstimmung vorliegt, wird keine Geste erkannt, andernfalls wird diejenige Geste zurückgemeldet, die die höchste Übereinstimmung aufweist.
Die Algorithmen der zweiten Klasse können dabei - um die Erkennung von Gesten noch zuverlässiger durchzuführen - beim Vergleich des rekonstruierten Bewegungsablaufs mit den hinterlegten Bewegungsabläufen zusätzlich Informationen über den aktuellen Kontext, z. B. die zeitliche Koinzidenz mit einem anderen Ereignis, etwa einem ankommenden Anruf oder eine räumliche Korrelation, etwa das Ausführen der Geste in einem spezifischen Raumbereich, berücksichtigen.
Die Datenbasis und somit die Menge der hinterlegten Bewegungsmuster, kann dabei durch den Benutzer über ein Training bzw. durch den Bezug weiterer vor- gefertigter Muster, z. B. durch das Herunterladen aus einem Datenpool, um zusätzliche Bewegungsmuster erweitert werden.
Außerdem können die Algorithmen selbst so aufgebaut sein, dass die Wahrscheinlichkeit für die richtige Erkennung von Bewegungsabläufen durch wiederholte Interaktion mit dem Benutzer, z. B. durch längere Benutzung und/oder in Form von Feedback-Loops durch den Benutzer verbessert werden, was bspw. durch Adaption interner Gewichtungen in den Algorithmen möglich ist.
Die Zuordnung der nach dem Erkennen einer spezifischen Geste von der Einrichtung ausgeführten spezifischen Aktion kann dabei entweder fest vorgegeben, oder aber vom Benutzer ebenfalls konfigurierbar sein. So kann bspw. in einem Gebäude aufgrund einer Geste in einem Raum das Licht an- bzw. ausgeschaltet werden. Bei einem Mobiltelefon kann durch eine erkannte Geste das Läuten ausgeschaltet oder der Anruf angenommen werden.
Die Verwendung elektromagnetischer Wellen geeigneter Frequenz erlaubt es dabei, entsprechende Detektoren bspw. in einem Gebäude verborgen einzubauen, z. B. hinter Keramiken, Kacheln, Kunststoffen o. ä. im Bad, um somit Schalter, z. B. Lichtschalter, oder andere Aktoren, z. B. Ventile zur Regelung von Wasser-Durchflussmengen im Bad, durch Gesten berührungslos betätigen zu können. Derartige Detektoren können jedoch auch hinter dem Armaturenbrett eines Kraftfahrzeugs angeordnet sein. Hierbei werden Frequenzen verwendet, die von den materialspezifischen Hochfrequenzeigenschaften u. a. der Dämpfung eines Mediums, das von den elektromagnetischen Wellen durchdrungen werden soll, abhängig sind.
Durch die Verwendung der oben dargelegten Gestenerkennung können darüberhinaus Fehlauslösungen von Schaltern vermieden werden, die z. B. bei einfachen kapazitiven Näherungsschaltern häufig auftreten können. Dazu werden üblicherweise bereits während der Näherungsphase der Hand und/oder des Fingers an den Schalter Informationen erfasst und mit dem eigentlichen Schalt- Kommando, z. B. Berührung der Schaltfläche, korreliert. Der Schaltvorgang wird insgesamt nur dann ausgelöst, wenn beide Informations-Anteile, d. h. das Bewegungsprofil in der Näherungsphase sowie das eigentliche Schaltkommando, zusammen passen.
Durch Auswahl geeigneter Ausleuchtungsbereiche, in der Regel mittels Sende- und Empfangscharakteristiken, der Anordnung des mindestens einen Hochfrequenz-Senders und -Empfängers und/oder eines geeigneten Auswertebereichs unter Rückgriff auf Entfernungs-, Winkel- und Amplitudeninformationen kann ein räumlich begrenzter Detektionsbereich geschaffen werden, in dem die Erken- nung von Gesten aktiv ist. Üblicherweise können spezifische Aktionen bei unterschiedlichen Gesten aus der Ferne ausgelöst werden. Durch RFI D-ähnliche Transponder können zusätzliche Merkmale, typischerweise Sicherheitsmerkmale, getestet werden.
Gesten unterscheiden sich also von den in der Druckschrift DE 10 2007 054 507 A1 erwähnten Bewegungsmustern, mit denen eine Erkennung von unbewussten, arttypischen Bewegungsmustern, die z. B. für Menschen oder Katzen typisch sind, vorgesehen ist. Allerdings handelt es sich bei derartigen arttypischen Be- wegungsmustern nicht um Gesten, die mit einem durch die eine Geste aktuell zu äußernden Willen des jeweiligen Lebewesens in Zusammenhang stehen.
Unter Durchführung einer Wahrscheinlichkeitsbetrachtung für Bewegungsabläufe können Gesten als qualitative Bewegungsprofile definiert werden, die gezielt und/oder geplant durchgeführt werden und deren zufälliges Auftreten in der Regel sehr unwahrscheinlich ist. Da Gesten gezielt durchgeführt werden, gelingt es überhaupt, mittels einer Geste eine Information zu übermitteln. Demnach können Gesten auch als körperliche Bewegungsprofile zur nonverbalen Kommunikation eingesetzt werden.
Im Rahmen der Erfindung können die Gesten als solche von der erfindungsgemäßen Anordnung eindeutig erkannt werden. Dabei ist für die erfindungsgemäße Anordnung erkennbar, dass durch eine Bewegung ein Wlle zum Ausdruck gebracht wird. In Ausgestaltung werden für Bewegungen Wahrscheinlichkeiten dar- über festgelegt, dass diese geplant sind oder nicht. Dazu ist eine Korrelation von besonderen, d. h. mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht zufällig auftretenden Bewegungsabläufen, vorgesehen.
Weiterhin kann ein spezifischer Detektionsbereich und/oder Raumbereich be- rücksichtigt werden. Außerdem kann eine Korrelation zu einem Kontext, z. B. einem externen Ereignis etwa dem Läuten eines Mobiltelefons im Auto als externes Ereignis oder die Annahme eines Gesprächs durch den Fahrer hergestellt werden. Zur Aufnahme des Gesprächs kann der Fahrer eine Wischbewegung und somit einen hinreichend unzufälligen Bewegungsablauf, etwa 5 - 15 cm vor der Mittelkonsole als spezifischen Detektionsbereich, ausführt. Ein Maßstab für große und kleine Bewegungen wird durch eine Größe der er- fassten Person gesetzt, die zu analysierende Bewegungen und/oder zu identifizierende Gesten ausführt. Bei Bewegungen im kleinen Maßstab ist üblicherweise nur ein prozentual kleiner Teil des Körpers einer Person am Bewegungsablauf beteiligt. Alternativ oder ergänzend kann vorgesehen sein, dass die Bewegungen über Distanzen erfolgen, die verglichen mit der Größe der Person klein sind. Ein Beispiel für eine Bewegung im kleinen Maßstab ist bspw. eine Hin- und Herbewegung eines Fingers von links nach rechts, wobei der Finger in einem gewissen Abstand über ein als Hochfrequenz-Empfänger ausgebildetes Sensorelement streicht und dabei pro Bewegungsrichtung jeweils eine Strecke von wenigen cm zurücklegt. Eine Bewegung im großen Maßstab ist im Unterschied hierzu bspw. ein kreisförmiges Schwenken beider Arme einer Person.
Ein Einsatz der Erfindung ist im Mobilfunk-Bereich möglich, dabei können für neuartige Bedienkonzepte zur berührungslosen Betätigung von Mobiltelefonen
Gesten erkannt werden. Die Erfindung kann jedoch auch in der Industrie- und Haustechnik eingesetzt werden, um sichere Schalter, ggf. unter Verwendung von RFID-ähnlichen Transpondern, bereitzustellen. Bei einem Einsatz in einem Kraftfahrzeug können ebenfalls neuartige Bedienkonzepte, z. B. für Navigations- oder Multimediaanlagen, realisiert werden.
In weiterer Ausgestaltung ist es möglich, einen Maßstab für Bewegungen genauer zu definieren. Dabei kann von prozentualen Werten hierfür ausgegangen werden. Möglicherweise ist auch ein Abstand eines Körperteils, der die Bewegung ausführt, zu mindestens einem als Hochfrequenz-Empfänger ausgebildeten Sensorelement und somit zu dem mindestens einen Radargerät zu beachten. Bei einer Erkennung der Bewegung des Fingers ist bspw. für den erwähnten Mobilfunkbereich anzunehmen, dass sich der Finger in der Nähe des mindestens einen Radargeräts befindet. Diesbezüglich ist zu berücksichtigen, dass der Finger von dem mindestens einen Radargerät erfasst wird. Dabei kann es je nach Anwendung genügen, lediglich einen Teil des Körpers, z. B. des Fingers über dem Mobilfunk-Gerät, sowie dessen Relativbewegung zum Mobilfunk-Gerät zu erfassen. In anderen Anwendungen kann es dagegen notwendig sein, sowohl den gesamten Körper als auch zusätzlich die Bewegung einzelner Körperteile zu erfas- sen. Sichtbereiche der Sensoranordnung sowie die Signalverarbeitung sind entsprechend anzupassen. Die erfindungsgemäße Anordnung ist dazu ausgebildet, sämtliche Schritte des vorgestellten Verfahrens durchzuführen. Dabei können einzelne Schritte dieses Verfahrens auch von einzelnen Komponenten der Anordnung durchgeführt werden. Weiterhin können Funktionen der Anordnung oder Funktionen von einzelnen Komponenten der Anordnung als Schritte des Verfahrens umgesetzt werden. Außerdem ist es möglich, dass Schritte des Verfahrens als Funktionen wenigstens einer Komponente der Anordnung oder der gesamten Anordnung reali siert werden.
Weitere Vorteile und Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus der Beschreibung und den beiliegenden Zeichnungen.
Es versteht sich, dass die voranstehend genannten und die nachstehend noch erläuternden Merkmale nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar sind, oh ne den Rahmen der vorliegenden Erfindung zu verlassen.
Kurze Beschreibung der Zeichnungen
Figur 1 zeigt in schematischer Darstellung eine Ausführungsform einer erfindungsgemäßen Anordnung bei Durchführung einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens.
Figur 2 zeigt ein Flussdiagramm zu einer zweiten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens.
Ausführungsformen der Erfindung
Die Erfindung ist anhand von Ausführungsformen in den Zeichnungen schematisch dargestellt und wird nachfolgend unter Bezugnahme auf die Zeichnungen ausführlich beschrieben.
Die Figuren werden zusammenhängend und übergreifend beschrieben, gleiche Bezugszeichen bezeichnen gleiche Komponenten. Die in Figur 1 schematisch dargestellte Ausführungsform der erfindungsgemäßen Anordnung 2 umfasst mindestens ein Radargerät 4 mit mindestens einem Hochfrequenz-Sender 6 zum Aussenden elektromagnetischer Wellen als ein erstes Signal bzw. Primärsignal 8. Die ausgesendeten elektromagnetischen Wellen können von einem Objekt, bei dem es sich in Figur 1 um eine Person 10 handelt, reflektiert und als ein zweites Signal bzw. Sekundärsignal 12 von mindestens einem Hochfrequenz-Empfänger 14 des mindestens einen Radargeräts 4 als Sensorelement der Anordnung 2 empfangen werden. Dabei sind in Figur 1 nur ein Hochfrequenz-Sender 6 und ein Hochfrequenz-Empfänger 14 dargestellt. Mit dem mindestens einem Radargerät 14 können ein Abstand, ein Winkel und eine
Geschwindigkeit der mindestens einen Person 10 ermittelt werden.
Die als Sekundärsignal 12 empfangenen, reflektierten elektromagnetischen Wellen werden von einem Erkennungsmodul 16 als weitere Komponente der erfin- dungsgemäßen Anordnung 2 verarbeitet.
Es ist vorgesehen, dass sich die Person 10 bewegt. Dabei führt die Person 10 Gesten 18 aus, bei denen es sich um Bewegungen der Hände der Person 10 handelt. Diese Gesten 18 sind Bewegungsabläufe, die unter Ausnutzung von zeitaufgelösten Entfernungs-, Amplituden-, Winkel-, oder Mikro-Doppler-
Informationen, bspw. eine Kombination davon, erfasst werden. Der durch Gesten 18 hervorgerufene Mikro-Doppler-Effekt bewirkt, dass eine Frequenz der elektromagnetischen Wellen und somit des Sekundärsignals 12 verschoben wird. Gleichzeitig ändern sich im gezeigten Fall die Empfangsamplitude sowie ggf. Winkel und Abstandswerte, die von dem mindestens einen Radargerät 4 erkannt werden.
Für die in Figur 1 dargestellte Ausführungsform der erfindungsgemäßen Anordnung 2 ist nur ein Radargerät 4 dargestellt. In weiteren Ausgestaltungen der Er- findung kann eine erfindungsgemäße Anordnung 2 jedoch auch mehrere räumlich verteilte Radargeräte 4 aufweisen. Diese mehreren räumlich verteilten Radargeräte 4, wobei jedes dieser Radargeräte 4 mindestens einen Hochfrequenz- Sender 6 und mindestens einen Hochfrequenz-Empfänger 14 umfasst, können im Verbund einen Bewegungsablauf der Person 10 zum Erkennen einer Geste 18 räumlich erfassen. Das Sekundärsignal 12 wird von dem Erkennungsmodul 16 analysiert. Zum Erkennen der Gesten 18, wobei eine Geste 18 von einem anderen Bewegungsablauf unterschieden wird, ist vorgesehen, dass das Erkennungsmodul 16 die von der Person 10 erfassten Bewegungsabläufe mit bekannten, vordefinierten Bewe- gungsabläufen, die in einem Speicher 20 der Anordnung 2 gespeichert sind, vergleicht, so dass eine Identifikation der erfassten Bewegungsabläufe auf Grundlage des vorgenommenen Vergleichs als Gesten 18 möglich ist. Dabei wird eine erste Geste 18 durch einen Algorithmus erkannt. Zur Ausführung des Verfahrens werden mehrere Bewegungsabläufe vordefiniert und in dem Speicher 20 gespei- chert. Dabei wird jedem vordefinierten Bewegungsablauf eine Geste 18 zugeordnet.
Weiterhin umfasst das mindestens eine Radargerät 4 ein Signalverarbeitungsmodul 15 zur Modulation 15 der als Primärsignale 8 versendeten elektromagneti- sehen Wellen sowie zur Demodulation der als Sekundärsignal 12 empfangenen elektromagnetischen Wellen.
Mit dem erfindungsgemäßen Verfahren kann zumindest eine kinematische Größe, d. h. der Abstand, die Geschwindigkeit und/oder der Winkel der erfassten Bewegung und somit des Bewegungsablaufs berücksichtigt werden. Die dynamische Bewegung kann über den Mikro-Doppler-Effekt besonders gut erfasst werden.
Als Geste 18 wird üblicherweise ein Bewegungsablauf im kleinen Maßstab er- fasst und erkannt. Dabei wird eine Bewegung mindestens eines Körperteils, hier einer der Hände der Person 10 erfasst, wobei der mindestens eine Körperteil bei der Bewegung eine Strecke zurücklegt, die kleiner als die Person 10 ist. Eine Geste 18 ist als Bewegungsablauf im kleinen Maßstab definiert. Demnach ist im Rahmen der Erfindung vorgesehen, zumindest die Bewegung eines Körperteils aber auch der gesamten Person 10 zu erfassen, um somit die Bewegung des Körperteils in ein maßstäbliches Verhältnis zu der Person 10 setzen zu können. Mit der Anordnung 2 kann zwischen dem bewegten Körperteil und der gesamten Person 10 je nach Anwendungsfall unterschieden werden. Falls eine Unterscheidung des gesamten Körpers von einzelnen Körperteilen erforderlich sein sollte, so kann dies z. B. durch eine hinreichend hohe räumliche Auflösung des mindestens einen als Hochfrequenz-Empfänger 14 ausgebildeten Radarsensors der Anordnung 2 erreicht werden. Typischerweise unterscheiden sich die Bewegungsmuster, die von einem bewegten Körperteil erzeugt werden können, bspw. durch Maximalgeschwindigkeit und/oder Maximalbeschleunigung, deutlich von den Mustern, die die gesamte Person 10 erzeugt.
Üblicherweise handelt es sich bei Gesten 18 um absichtlich durchgeführte Bewegungsabläufe, die einer non-verbalen Kommunikation zwischen Personen 10 dienen können. Demnach wird mit einer Geste 18 ein Wille der Person 10 zum Ausdruck gebracht. Nachdem die Geste 18 mit der Anordnung 2 identifiziert wurde, ist es somit möglich, auf Grundlage einer bestimmten Geste 18, die hier als Eingabe und/oder Befehl verstanden werden kann, eine Einrichtung 22 zu steuern, so dass diese Einrichtung 22 eine bestimmte Funktion, die durch die bestimmte Geste 18 angeregt wird, ausführt.
Die Anordnung 2 kann beabsichtigte Bewegungen von unbeabsichtigten Bewegungen durch Algorithmen unterscheiden, wodurch eine Erkennungswahrscheinlichkeit gesteigert und/oder eine Missidentifikation reduziert werden kann.
Das in Figur 2 gezeigte Flussdiagramm ist zur Beschreibung einer zweiten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens vorgesehen.
Dabei wird in einem ersten Schritt 30 von mindestens einem Radargerät 4 ein Primärsignal in Richtung einer sich bewegenden Person 10 gesendet. Weiterhin werden elektromagnetische Wellen von der sich bewegenden Person 10 als Sekundärsignale reflektiert und in einem zweiten Schritt 32 von dem mindestens einen Radargerät 4 empfangen. Aufgrund der Bewegungen und somit aufgrund der von der Person 10 durchgeführten Bewegungsabläufe kann es für die elektromagnetischen Wellen des Sekundärsignals zu einer Frequenzverschiebung kommen. Diese Frequenzverschiebung, die durch die Bewegungsabläufe der Person 10 verursacht wird, wird von dem mindestens einen Radargerät 4 in einem dritten Schritt 34 als Mikro-Doppler-Signal identifiziert, wobei neben dem Mikro-Doppler-Effekt im Allgemeinen sämtliche von dem mindestens einen Radargerät 4 ermittelten Informationen berücksichtigt werden. In einem weiteren vierten Schritt wird der über das Mikro-Doppler-Signal erfasste Bewegungsablauf mit weiteren Bewegungsabläufen, deren Schemata in einem Speicher gespei- chert sind, verglichen. Dabei ist vorgesehen, dass einige der gespeicherten Bewegungsabläufe Gesten 18 zugeordnet sind. Falls es sich bei dem von der Person 10 durchgeführten Bewegungsablauf um eine Geste 18 handelt, kann diese Geste 18 in einem abschließenden fünften Schritt 38 identifiziert werden.

Claims

Ansprüche
1. Verfahren zum Erkennen von Gesten (18) einer Person (10), bei dem von mindestens einem Radargerät (4) unter Ausnutzung des Mikro-Doppler- Effekts ein Bewegungsablauf der Person (10) erfasst und eine Geste (18) der Person (10) erkannt wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , bei dem der Bewegungsablauf anhand einer Frequenzverschiebung, Phasenverschiebung oder Amplitudenveränderung mindestens einer von dem mindestens einen Radargerät (4) gesendeten, von der Person (10) reflektierten und von dem mindestens einen Radargerät (4) wieder empfangenen elektromagnetischen Welle erfasst wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, bei dem zumindest eine kinematische Größe einer erfassten Bewegung berücksichtigt wird.
4. Verfahren nach einem der voranstehenden Ansprüche, bei dem als Geste (18) ein Bewegungsablauf im kleinen Maßstab erfasst und erkannt wird, wobei eine Geste (18) als Bewegung mindestens eines Körperteils der Person (10) definiert ist, bei der der mindestens eine Körperteil eine Strecke zurücklegt, die kleiner als die Person (10) ist.
5. Verfahren nach einem der voranstehenden Ansprüche, bei dem die Geste (18) durch mindestens einen Algorithmus erkannt wird.
6. Verfahren nach einem der voranstehenden Ansprüche, bei dem mehrere Bewegungsabläufe vordefiniert werden, wobei jedem vordefinierten Bewegungsablauf eine Geste (18) zugeordnet wird, wobei ein erfasster Bewegungsablauf der Person (10) mit mindestens einem vordefinierten Bewegungsablauf verglichen wird, und wobei die Geste (18) auf Grundlage eines Vergleichs der Bewegungsabläufe erkannt wird.
7. Verfahren nach einem der voranstehenden Ansprüche, bei dem aufgrund einer erkannten Geste (18) ein Steuerbefehl bereitgestellt wird..
8. Anordnung zum Erkennen von Gesten (18) einer Person (10), die ein Erkennungsmodul (16) aufweist, das mit mindestens einem Radargerät (4) zusammenwirkt, das unter Ausnutzung des Mikro-Doppler-Effekts einen Bewegungsablauf der Person (10) erfasst und eine Geste (18) der Person (10) erkennt.
9. Anordnung nach Anspruch 8, die das mindestens eine Radargerät (4) aufweist, das mindestens einen Hochfrequenz-Sender (6) zum Senden elektromagnetischer Wellen, mindestens einen Hochfrequenz-Empfänger (14) zum Empfangen elektromagnetischer Wellen sowie ein Signalverarbeitungsmodul (15) zur Modulation und Demodulation von Signalen aufweist.
10. Anordnung nach Anspruch 9, die mehrere räumlich verteilte Radargeräte (4) aufweist.
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Families Citing this family (90)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9971414B2 (en) 2013-04-01 2018-05-15 University Of Washington Through Its Center For Commercialization Devices, systems, and methods for detecting gestures using wireless communication signals
DE102013211335B4 (de) * 2013-06-18 2019-09-12 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum berührungslosen Erkennen einer Geste unter Verwendung eines ersten Sensors und eines zweiten Sensors
CN103698757B (zh) * 2013-12-31 2015-10-21 中国人民解放军国防科学技术大学 低频段雷达目标微动特性估计方法
US9575560B2 (en) * 2014-06-03 2017-02-21 Google Inc. Radar-based gesture-recognition through a wearable device
CN104122539A (zh) * 2014-07-01 2014-10-29 四川大学 基于欠采样的高速运动目标微多普勒参数估计方法
US9921660B2 (en) 2014-08-07 2018-03-20 Google Llc Radar-based gesture recognition
US9811164B2 (en) 2014-08-07 2017-11-07 Google Inc. Radar-based gesture sensing and data transmission
US9588625B2 (en) 2014-08-15 2017-03-07 Google Inc. Interactive textiles
US10268321B2 (en) 2014-08-15 2019-04-23 Google Llc Interactive textiles within hard objects
US11169988B2 (en) 2014-08-22 2021-11-09 Google Llc Radar recognition-aided search
US9778749B2 (en) 2014-08-22 2017-10-03 Google Inc. Occluded gesture recognition
KR101628482B1 (ko) * 2014-09-18 2016-06-21 현대자동차주식회사 무선신호 분석을 통한 동작 인식 시스템 및 그 방법
US9600080B2 (en) 2014-10-02 2017-03-21 Google Inc. Non-line-of-sight radar-based gesture recognition
CN104267394A (zh) * 2014-10-07 2015-01-07 电子科技大学 高分辨率人体目标运动特征检测方法
CN104237865A (zh) * 2014-10-07 2014-12-24 电子科技大学 一种基于太赫兹雷达回波的人体目标微动信号时频分析方法
DE202014106073U1 (de) * 2014-12-16 2016-03-17 Tridonic Gmbh & Co Kg Konfigurierbarer Bewegungsmelder
US10317512B2 (en) 2014-12-23 2019-06-11 Infineon Technologies Ag RF system with an RFIC and antenna system
US10725150B2 (en) 2014-12-23 2020-07-28 Infineon Technologies Ag System and method for radar
US20160306034A1 (en) * 2014-12-23 2016-10-20 Infineon Technologies Ag RF System with an RFIC and Antenna System
US10016162B1 (en) 2015-03-23 2018-07-10 Google Llc In-ear health monitoring
US9983747B2 (en) 2015-03-26 2018-05-29 Google Llc Two-layer interactive textiles
CN107430443B (zh) * 2015-04-30 2020-07-10 谷歌有限责任公司 基于宽场雷达的手势识别
JP6427279B2 (ja) 2015-04-30 2018-11-21 グーグル エルエルシー ジェスチャの追跡および認識のための、ｒｆに基づいた微細動作追跡
KR102011992B1 (ko) 2015-04-30 2019-08-19 구글 엘엘씨 타입-애그노스틱 rf 신호 표현들
US9693592B2 (en) 2015-05-27 2017-07-04 Google Inc. Attaching electronic components to interactive textiles
US10088908B1 (en) 2015-05-27 2018-10-02 Google Llc Gesture detection and interactions
DE102015212967A1 (de) * 2015-07-10 2017-01-12 Siemens Aktiengesellschaft Mobile Funksende-/Funkempfangseinrichtung, insbesondere eines zellularen Funkkommunikationssystems
US10817065B1 (en) 2015-10-06 2020-10-27 Google Llc Gesture recognition using multiple antenna
CN105258444B (zh) * 2015-10-08 2019-03-08 合肥美的电冰箱有限公司 冰箱操作控制方法及系统
WO2017079484A1 (en) 2015-11-04 2017-05-11 Google Inc. Connectors for connecting electronics embedded in garments to external devices
DE102015015067A1 (de) * 2015-11-20 2017-05-24 Audi Ag Kraftfahrzeug mit zumindest einer Radareinheit
US10452148B2 (en) 2016-01-19 2019-10-22 Infineon Technologies Ag Wearable consumer device
DE102016001121A1 (de) * 2016-02-02 2017-08-03 Audi Ag Verfahren zum Betrieb eines Fahrerassistenzsystems eines Kraftfahrzeugs und Kraftfahrzeug
US10492302B2 (en) 2016-05-03 2019-11-26 Google Llc Connecting an electronic component to an interactive textile
WO2017200570A1 (en) 2016-05-16 2017-11-23 Google Llc Interactive object with multiple electronics modules
DE102016210172A1 (de) * 2016-06-09 2017-12-14 Zumtobel Lighting Gmbh Anwesenheitsdetektion mittels Funksignalen in einem Beleuchtungssystem
DE102016212794B4 (de) 2016-07-13 2022-03-10 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zur Erfassung von Objekten im Umfeld eines Kraftfahrzeugs
US10181653B2 (en) 2016-07-21 2019-01-15 Infineon Technologies Ag Radio frequency system for wearable device
US10218407B2 (en) 2016-08-08 2019-02-26 Infineon Technologies Ag Radio frequency system and method for wearable device
US10579150B2 (en) 2016-12-05 2020-03-03 Google Llc Concurrent detection of absolute distance and relative movement for sensing action gestures
US10466772B2 (en) 2017-01-09 2019-11-05 Infineon Technologies Ag System and method of gesture detection for a remote device
US10505255B2 (en) 2017-01-30 2019-12-10 Infineon Technologies Ag Radio frequency device packages and methods of formation thereof
CN107168526B (zh) * 2017-04-21 2020-03-17 西安交通大学 一种基于被动式rfid标签的非接触式虚拟屏操作识别方法
US10602548B2 (en) 2017-06-22 2020-03-24 Infineon Technologies Ag System and method for gesture sensing
DE102017212368A1 (de) 2017-07-19 2019-01-24 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren und vorrichtung zur positionsbestimmung im innenraum eines kraftfahrzeugs
DE102017215056A1 (de) 2017-08-29 2019-02-28 Robert Bosch Gmbh Verfahren zum Erkennen von kreuzenden Fußgängern, Fahrerassistenzsystem und Fahrzeug
DE102017221656A1 (de) * 2017-12-01 2019-06-06 Zumtobel Ag Bewegungserfassung von Objekten mittels Bewegungsmelder
US10746625B2 (en) 2017-12-22 2020-08-18 Infineon Technologies Ag System and method of monitoring a structural object using a millimeter-wave radar sensor
US11278241B2 (en) 2018-01-16 2022-03-22 Infineon Technologies Ag System and method for vital signal sensing using a millimeter-wave radar sensor
US11346936B2 (en) 2018-01-16 2022-05-31 Infineon Technologies Ag System and method for vital signal sensing using a millimeter-wave radar sensor
US10795012B2 (en) 2018-01-22 2020-10-06 Infineon Technologies Ag System and method for human behavior modelling and power control using a millimeter-wave radar sensor
US10576328B2 (en) 2018-02-06 2020-03-03 Infineon Technologies Ag System and method for contactless sensing on a treadmill
US10705198B2 (en) 2018-03-27 2020-07-07 Infineon Technologies Ag System and method of monitoring an air flow using a millimeter-wave radar sensor
US10775482B2 (en) 2018-04-11 2020-09-15 Infineon Technologies Ag Human detection and identification in a setting using millimeter-wave radar
US10761187B2 (en) * 2018-04-11 2020-09-01 Infineon Technologies Ag Liquid detection using millimeter-wave radar sensor
US10794841B2 (en) 2018-05-07 2020-10-06 Infineon Technologies Ag Composite material structure monitoring system
US10399393B1 (en) 2018-05-29 2019-09-03 Infineon Technologies Ag Radar sensor system for tire monitoring
US10903567B2 (en) 2018-06-04 2021-01-26 Infineon Technologies Ag Calibrating a phased array system
CN110618465B (zh) * 2018-06-04 2021-07-06 富士通株式会社 物品检测方法和装置
US11416077B2 (en) 2018-07-19 2022-08-16 Infineon Technologies Ag Gesture detection system and method using a radar sensor
DE102018212309A1 (de) * 2018-07-24 2020-01-30 BSH Hausgeräte GmbH Verfahren und Benutzerschnittstelle zur Steuerung eines Geräts
US10928501B2 (en) 2018-08-28 2021-02-23 Infineon Technologies Ag Target detection in rainfall and snowfall conditions using mmWave radar
US11183772B2 (en) 2018-09-13 2021-11-23 Infineon Technologies Ag Embedded downlight and radar system
US11125869B2 (en) 2018-10-16 2021-09-21 Infineon Technologies Ag Estimating angle of human target using mmWave radar
US11397239B2 (en) 2018-10-24 2022-07-26 Infineon Technologies Ag Radar sensor FSM low power mode
US11360185B2 (en) 2018-10-24 2022-06-14 Infineon Technologies Ag Phase coded FMCW radar
EP3654053A1 (de) 2018-11-14 2020-05-20 Infineon Technologies AG Verpackung mit akustischen sensorvorrichtungen und millimeterwellenabtastelementen
US11087115B2 (en) 2019-01-22 2021-08-10 Infineon Technologies Ag User authentication using mm-Wave sensor for automotive radar systems
CN109765539B (zh) * 2019-01-28 2021-06-04 珠海格力电器股份有限公司 室内用户行为监测方法和装置、电器设备和家居监控系统
US11355838B2 (en) 2019-03-18 2022-06-07 Infineon Technologies Ag Integration of EBG structures (single layer/multi-layer) for isolation enhancement in multilayer embedded packaging technology at mmWave
US11126885B2 (en) 2019-03-21 2021-09-21 Infineon Technologies Ag Character recognition in air-writing based on network of radars
US11454696B2 (en) 2019-04-05 2022-09-27 Infineon Technologies Ag FMCW radar integration with communication system
CN110412566A (zh) * 2019-07-22 2019-11-05 西北工业大学 一种基于多普勒雷达时频域特征的细粒度人体手臂运动识别方法
US11327167B2 (en) 2019-09-13 2022-05-10 Infineon Technologies Ag Human target tracking system and method
US11774592B2 (en) 2019-09-18 2023-10-03 Infineon Technologies Ag Multimode communication and radar system resource allocation
US11435443B2 (en) 2019-10-22 2022-09-06 Infineon Technologies Ag Integration of tracking with classifier in mmwave radar
CN110987150B (zh) * 2019-12-16 2021-07-23 上海交通大学 一种基于单频连续波雷达的超微幅振动测量方法与系统
US11808883B2 (en) 2020-01-31 2023-11-07 Infineon Technologies Ag Synchronization of multiple mmWave devices
US11614516B2 (en) 2020-02-19 2023-03-28 Infineon Technologies Ag Radar vital signal tracking using a Kalman filter
US11585891B2 (en) 2020-04-20 2023-02-21 Infineon Technologies Ag Radar-based vital sign estimation
US11567185B2 (en) 2020-05-05 2023-01-31 Infineon Technologies Ag Radar-based target tracking using motion detection
CN111693990B (zh) * 2020-06-09 2023-04-11 南京工业职业技术学院 一种基于24GHz雷达的简易手势识别方法
US11774553B2 (en) 2020-06-18 2023-10-03 Infineon Technologies Ag Parametric CNN for radar processing
US11704917B2 (en) 2020-07-09 2023-07-18 Infineon Technologies Ag Multi-sensor analysis of food
US11614511B2 (en) 2020-09-17 2023-03-28 Infineon Technologies Ag Radar interference mitigation
US11719787B2 (en) 2020-10-30 2023-08-08 Infineon Technologies Ag Radar-based target set generation
US11719805B2 (en) 2020-11-18 2023-08-08 Infineon Technologies Ag Radar based tracker using empirical mode decomposition (EMD) and invariant feature transform (IFT)
US11662430B2 (en) 2021-03-17 2023-05-30 Infineon Technologies Ag MmWave radar testing
CN113030936B (zh) * 2021-03-24 2023-05-23 中国人民解放军93114部队 一种基于微多普勒特征的手势识别方法及系统
US11950895B2 (en) 2021-05-28 2024-04-09 Infineon Technologies Ag Radar sensor system for blood pressure sensing, and associated method

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090262005A1 (en) * 2005-04-14 2009-10-22 L-3 Communications Cyterra Corporation Moving-entity detection
EP2209018A1 (de) * 2009-01-15 2010-07-21 Nederlandse Organisatie voor toegepast-natuurwetenschappelijk Onderzoek TNO Verfahren zur Schätzung einer Objektbewegungseigenschaft von einem Radarsignal, Computersystem und Computerprogrammprodukt
US20100202656A1 (en) * 2009-02-09 2010-08-12 Bhiksha Raj Ramakrishnan Ultrasonic Doppler System and Method for Gesture Recognition

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7345618B1 (en) * 2005-04-14 2008-03-18 L-3 Communications Cyterra Corporation Moving-entity detection
DE102007054507A1 (de) 2007-11-15 2009-05-20 Robert Bosch Gmbh Verfahren zum Erkennen von Lebewesen

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090262005A1 (en) * 2005-04-14 2009-10-22 L-3 Communications Cyterra Corporation Moving-entity detection
EP2209018A1 (de) * 2009-01-15 2010-07-21 Nederlandse Organisatie voor toegepast-natuurwetenschappelijk Onderzoek TNO Verfahren zur Schätzung einer Objektbewegungseigenschaft von einem Radarsignal, Computersystem und Computerprogrammprodukt
US20100202656A1 (en) * 2009-02-09 2010-08-12 Bhiksha Raj Ramakrishnan Ultrasonic Doppler System and Method for Gesture Recognition

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CHEN V C ET AL: "Micro-Doppler effect in radar: phenomenon, model, and simulation study", IEEE TRANSACTIONS ON AEROSPACE AND ELECTRONIC SYSTEMS, IEEE SERVICE CENTER, PISCATAWAY, NJ, US, vol. 42, no. 1, 1 January 2006 (2006-01-01), pages 2 - 21, XP002515760, ISSN: 0018-9251, DOI: 10.1109/TAES.2006.1603402 *
See also references of WO2012152476A1 *

Also Published As

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DE102011075725A1 (de) 2012-11-15

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