2018电赛手势识别比赛经历

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2018年,博主大三,参加大学第三次电赛,同时也是最后一次了,至此之后,再无电赛。
今年做的D题,用FDC2214芯片做手势识别。
这东西的原理就是感应电容的变化,来判断手势。
利用 FDC2214 的工作原理可实现手势接近和识别的功能,如图 2 所示,黄色部分称为“FDC2214 的传感平面”,该平面为导体材质,当人手接近该导体传感平面时,传感端的电容发生了变化,这就会导致 LC 电路振荡频率的变化,从而反映出手势接近,以及手势的判定
2018电赛手势识别比赛经历_第1张图片

前两问比较简单,只是简单的识别石头剪刀布和手指一二三四五,这个只需试一下不同手势对应不同的电容值即可,注意数据的上下浮动,加上了卡尔曼滤波算法,效果还不错。
第三第四问就比较讲究了,需要做手势训练。我天,用得着这样蹭机器学习的热度吗?这小小的单片机也做机器学习?
没办法,做就做吧,当时网上找了一篇关于机器学习的knn临近算法的文章,讲的还不错,就拿来用了。原理如下:
计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离;
按照距离递增次序排序;
选取与当前点距离最小的k个点;
确定前k个点所在类别的出现频率;
返回前k个点所出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。

试了一下,效果还不错。今年电赛因为是省赛,感觉比较简单,所以随便做了下就不做了。当时还要准备”恩智浦”智能车比赛(飞思卡尔)。
飞卡华南区赛时,真的很感谢湖北工程学院计算机学院的车友们,给我们提供了调试场地,也非常感谢湖北民族学院科技学院的车友们,给我们提供了一片偏振片。
当时车子也是一波三折,幸好最好跑完了,见识了很多车友,也算不虚此行了。

效果如图:http://www.openedv.com/thread-276243-1-1.html
CSDN上传不了视频…连gif都有大小限制….

参考:http://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_1_knn.html

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