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            全新GestIC&reg;技術實現移動友好的3D手勢界面
            作者:ctm
            來源:本站原創
            更新時間:2012/11/15 11:35:00
            正文:
            全球領先的整合單片機、模擬器件和閃存專利解決方案的供應商——Microchip Technology Inc.(美國微芯科技公司)宣布,推出其專利GestIC® 技術,為廣泛的終端產品開啟了一個嶄新的直觀、基于手勢的非接觸式用戶界面解決方案。MGC3130是世界上第一款基于電場的可配置3D手勢控制器,可提供精確、快速又穩健的低功耗手位置跟蹤與自由空間手勢識別。
                           
            觀采用GestIC技術的MGC3130演示介紹,請瀏覽:http://www.microchip.com/get/NW48
             
            MGC3130在主動感應狀態下的功耗低至150 μW,即使在電池供電產品的功耗預算非常緊張時,也能始終實現3D手勢識別。事實上,MGC3130的低功耗設計和多種可配置功耗模式實現了優于任何3D傳感技術的最低功耗——比基于攝像頭的手勢系統的功耗最多低90%。
                          
            憑借其關于直觀且自然的人類手勢的片上庫(稱為Colibri Suite),GestIC技術已經達到了如今消費電子產品所需的極高手勢識別率。Colibri Suite融合了一個隨機隱馬爾可夫(Hidden Markov)模型和x/y/z手位置矢量,為設計人員提供一套可靠的公認3D手和手指手勢,能夠輕松應用于產品。實例包括接近時喚醒、位置跟蹤、彈指手勢、畫圈手勢和符號手勢,以執行如開/關、打開應用程序、指向、點擊、縮放、滾動、自由空間鼠標懸停和許多其他功能。只需簡單地將系統命令與Microchip廣泛的預定并經驗證的手勢集相匹配,設計人員即可使用這個庫使產品快速面市,并降低開發風險。此外,該芯片還為開發人員提供了在應用中靈活利用預濾波電極信號實現附加功能。
                              
            GestIC技術利用由各種導電材料制成的印刷電路板(PCB)走線或觸摸傳感器的銦錫氧化物(ITO)涂層等薄膜傳感電極,實現在設備外殼背后隱形的集成。這有助于以非常低的系統總成本實現具有視覺沖擊的工業設計。此外,該技術還提供了100%的表面覆蓋范圍,消除了其他技術的“視角”盲區。MGC3130的檢測范圍可達15 cm,因此對于那些專門為近距離使用并實現直接人機互動而設計的產品而言,是一種理想技術。憑借其廣泛的可配置智能功能,MGC3130實現了不同行業中人機互動界面設計的技術突破,這在業內絕無僅有。Microchip正與輸入設備和其他產品制造商合作,推出令人振奮的高效用戶輸入控件。應用實例包括充分擁有全新Windows® 8操作系統先進界面功能的鍵盤,能夠使用懸停動作和自由空間手勢控制,而不用伸手觸摸屏幕。
             
            MGC3130提供了一個先進的精確而穩健的3D手勢界面和手位置跟蹤解決方案,具體功能包括:
            • 150 DPI鼠標般分辨率以及200 Hz采樣率,可檢測到極快的手和手指運動
            • 超低噪聲模擬前端,支持對電極傳感器輸入的高精度解釋
            • 150 μW電流消耗下可配置的接近時自動喚醒功能,有助于功率受限的移動應用始終保持開啟的手勢感應功能
            • 自動自校準功能,在產品生命周期內保持高精度
            • 32位數字信號處理功能,可實時處理x/y/z位置數據和Colibri Suite手勢庫
            • 集成閃存,實現在現場輕松升級已部署的產品
            • 70至130 kHz跳頻電場,可消除射頻干擾,抗環境光線和聲音干擾
             
            開發支持
            Microchip同時發布了Sabrewing MGC3130單區評估工具包(部件編號DM160217),現已上市并可通過Microchip銷售代表訂購。該工具包提供一個5"或7"的可選電極尺寸,讓設計人員能夠利用MGC3130進行開發。該工具包帶有AUREA圖形用戶界面(可通過http://www.microchip.com/get/S238免費下載),使設計人員能夠輕松將其系統命令與Microchip Colibri Suite相匹配。Colibri Suite是一個包含了大量經驗證的自然3D手和手指手勢的龐大資料庫,已預先編程在MGC3130中。
             
             
             
               
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