Google ATAP 团队分享两种新的人机交互方式:Project Soli 与 Project Jacquard

  • 杨赛

2015 年 5 月 29 日

话题:Google语言 & 开发算法物联网

ATAP,一个在前沿技术未知领域探索的团队。最早在 2012 年成立于摩托罗拉内部,被 Google 收购后成为 Google ATAP。以一个敏捷团队为核心,向外与各大院校与各行各业的企业与研究所建立合作的方式运作,进行各种跨界研究。

ATAP 团队在 Google I/O 2015 大会上带来了一场一个多小时的分享,介绍了团队在过去一年内各个方面的进展,包括人机交互方面的 Project Soli 与 Project Jacquard,安全认证方面的 Project Abacus 与 Project Vault,全景影视项目 Google Spotlight Stories,以及模块化手机项目 Project Ara。本报道对人机交互方面的两个项目进行概述。

Project Soli

1954 年 6 月,Paul M. Fitts 在 J Exp Psychol. 杂志上发布了一篇名为“The Information Capacity of the Human Motor System in Controlling the Amplitude of Movement”的论文,该论文结论大致可以被描述为针对“人的活动性能”这一参数与“活动的物理范围”、“活动误差准许度”之间的关联性。“活动性能”以每秒的信息比特数作为测量尺度,即“每秒的活动引入的信息量”。相对来说,人的双手非常精巧,其活动性能为每一根手指 38 bits/sec,要远超越手腕的 23 bits/sec 与手臂的 10 bits/sec。该论文的结论是,最适合手指发挥活动性能的活动范围大约是 4-8 英寸。误差准许度越低则性能越好,但是动作难度增加,效率从而降低,误差准许度过高则动作难度降低,完成速度快,但实现的性能却因此下降。比较平衡的误差准许度在 0.1 英寸左右。

对于人手与数码设备交互的场景,要想完全发挥到双手的活动性能,需要尽可能降低捕捉的误差,并控制双手在一定范围内即可完成动作。如何精准的捕捉到手指的精巧活动,是这个场景面对的挑战。手指触摸屏幕的误差在半英寸以上,因此操作能够传递的信息量有限;使用触摸笔可以降低误差、提升传递的信息量,但体验不好。而且,触屏的限制在于无法捕捉 3D 空间内的手指动作,如捏、搓、抓握、转动等。可见光和红外摄像头虽然可以捕捉距离,但因为可见光 / 红外无法穿透手指,因此无法捕捉到被遮挡部分的动作。

Project Soli 是基于无线电波反射建立的交互体系。5mm 波长的无线电波有能力捕捉到 5m 空间范围以内的精细动作。然而这其中的技术挑战在于,目前市面上的无线电波发射器都太大了。Project Soli 的目标是将无线电波发射器 + 接收器做到手表上,在四分之一硬币尺寸的芯片里集成无线电波发射天线与接收天线——不过截止到本次分享的时候,这个目标还没实现,本次演示用的设备尺寸大约是半个巴掌那么大。ATAP 的分享者表示计划在 10 个月内发布 Project Soli 的设备,并计划在今年晚些时候发布项目的 SDK 套件。

传感器原始数据配合动作识别的算法,Project Soli 针对单手操作的场景(手指的活动范围一般在 3 英寸以内即可完成),已经可以捕捉 / 识别手指的捏转、搓动、转动等动作,感应误差精细到毫米。

YouTube 网站上有一个Project Soli 的介绍视频

Project Jacquard

Project Jacquard是一个将人机交互界面植入到纺织品(即衣物)当中的项目。衣物的年产量(百亿级)大约是智能手机(亿级)的百倍以上,是个极大的市场,但是有如下的技术挑战:

  1. 生产过程可融入纺织品的工厂制作流程中
  2. 电子电路和芯片不怕熨烫的高温、不怕洗衣机的水泡、不怕用户在穿戴过程中拉扯的破坏

ATAP 团队与日本一家布料工厂合作,将导电的线路与棉线编织到一起并保留柔软的触感,支持不同色彩、棉质 / 化纤 / 丝质的质地。基于此类布料与服装设计师合作,设计出可以将芯片植入的外套等衣物当中。目前 ATAP 团队已经与 Levi's 合作设计了一款搭载了 Project Jacquard 的棉质外套,外套的触摸感应区可以识别多点触摸,并支持一定距离内的隔空操作。Project Jacquard 官网现在已经上线,网站上有项目的演示视频以及资源获取的注册通道。

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