Инженеры из США и Китая создали умные часы с массивом катушек индуктивности, способные распознавать проводящие и непроводящие, но подготовленные специальным образом предметы, а также жесты с их помощью. Эксперимент на 23 бытовых предметах показал 95,8-процентную точность распознавания, рассказывают разработчики в статье, представленной на конференции UIST 2018.

Некоторые инженеры предлагают использовать окружающие предметы для взаимодействия с компьютером или мобильными устройствами и изменения контекста. К примеру, прикосновение смартфона к умному велосипеду могло бы автоматически запускать приложение для записи поездки. Однако в реальности эта концепция реализовать непросто, потому что она требует либо встраивания датчиков или меток во все окружающие предметы, либо создания простой, но эффективной системы распознавания, помещающейся в мобильном устройстве.

Син-Дун Ян (Xing-Dong Yang) из Дартмутского колледжа и его коллеги создали умные часы, которые могут распознавать обычные предметы, содержащие проводящие материалы, а также другие предметы, на которые наклеены специальные метки. Часы оснащены экраном, а на торце расположен массив из пяти катушек индуктивности. Принцип действия такого сенсорного массива основан на том, что во время работы катушка создает электромагнитное поле. Это поле создает ток в находящихся рядом проводящих объектах, который, в свою очередь, сам создает электромагнитное поле, влияющее на индуктивный датчик. Поскольку в часах установлено сразу несколько катушек, совмещая показания с каждой из них часы могут с достаточно высокой точностью распознавать находящийся рядом предмет.

Индуктивные профили различных проводящих предметов. Jun Gong et al. / UIST 2018

Для непроводящих предметов инженеры предлагают использовать медную фольгу и вырезать на ней уникальный узор. Помимо распознавания предметов инженеры научили часы распознавать жесты, такие как поворот и проведение мимо массива датчиков.

Разработчики проверили эффективность распознавания на 23 предметах, среди которых были ножницы, разные модели смартфонов и другие предметы из проводящих материалов, а также несколько предметов из непроводящих материалов, такие как книги. Для 21 предмета точность распознавания составила 90 и более процентов, а средняя точность оказалась равной 95,8 процента.

Автор: Григорий Копиев