面向无人机的可穿戴手势识别综述

无人机实现通用化的关键之一是开发一种自然、直观的交互方式。手势作为日常生活中最普遍的交流方式之一，成为研究无人机人机交互的重点。本综述聚焦于穿戴式手势传感与识别方法，分析了肌电、应力应变、运动、超声和光电传感等主要手势数据的采集方式，并提出了动态和静态手势的数据处理与识别算法。此外，本综述还探讨了手势识别技术在无人机实时避障、路径规划与轨迹跟踪方面的应用。最后，总结了当前手势识别技术面临的普适性、鲁棒性和实时性等关键问题，并讨论了未来可穿戴手势识别技术的发展方向。通过与生物传感技术、边缘计算、云计算、强化学习、自适应学习以及多模态数据融合等技术的紧密结合，推动手势识别技术朝着更高精度、更自然的交互方式和更广泛的应用领域发展。