EMGesture：將無線充電器轉化為無所不在互動的手勢感測器

目錄

1 緒論

全球人機介面市場預計到2026年將達到72.4億美元，消費者對自然智慧互動方式的需求日益增長。現有互動模式面臨顯著限制：觸控螢幕等接觸式方法在潮濕環境中表現不佳且成本高昂，而攝影機等非接觸式方法引發隱私疑慮，語音互動則存在指令理解能力有限的問題。

EMGesture透過利用Qi標準無線充電器發射的電磁訊號進行手勢識別，有效解決這些挑戰。此方法將現有充電基礎設施轉化為無所不在的手勢感測器，無需額外硬體即可維持使用者隱私。

2 EMGesture系統設計

2.1 電磁訊號分析

本系統擷取無線充電操作期間產生的電磁訊號。當使用者在充電表面附近執行手勢時，會對電磁場造成可量測的擾動。關鍵洞察在於不同手勢會產生獨特的電磁模式，可透過機器學習演算法進行分類。

訊號處理流程包含：

• 從充電器線圈獲取原始電磁訊號
• 雜訊濾波與訊號預處理
• 特徵提取（包含振幅、頻率與相位特性）
• 使用監督式學習進行模式識別

2.2 手勢識別框架

EMGesture採用端到端分類模型，處理電磁訊號特徵以識別使用者手勢。該框架包含資料收集、特徵工程、模型訓練與即時推論元件。系統支援常見手勢，包含滑動、點擊、畫圈及自訂模式。

3 實驗結果

3.1 效能指標

涵蓋30位參與者、10台行動裝置與5款不同無線充電器的全面實驗，證實EMGesture具備穩健效能：

• 整體準確率： 所有測試情境下達97.2%
• 誤判率： 正常操作條件下<2.1%
• 延遲： 平均識別時間120毫秒
• 裝置相容性： 在不同智慧手機型號與充電器品牌間保持一致性表現

3.2 使用者研究發現

使用者研究確認相較傳統互動方法，本系統具備更高可用性與便利性。參與者回報：

• 在廚房環境中85%偏好勝過觸控螢幕
• 與攝影機系統相比92%滿意隱私保護表現
• 78%在 minimal 訓練後認為系統直覺易用

4 技術分析

核心洞察

EMGesture代表無所不在計算的典範轉移——將被動充電基礎設施轉變為主動感測平台。這不僅是另一個手勢識別系統，更是對如何利用現有電磁發射實現雙重功能的根本重新思考。該方法透過識別傳統被視為雜訊的電磁干擾可成為互動訊號，展現卓越創意。

邏輯流程

技術進展簡潔優雅：Qi充電器發射可預測電磁場→手勢產生可量測擾動→機器學習模型將這些擾動映射至特定手勢→即時分類實現互動。此流程消除對額外感測器的需求，利用已普及於家庭、車輛與公共空間的基礎設施。

優勢與缺陷

優勢： 隱私保護特性具革命性——不同於擷取詳細視覺資料的攝影機系統，電磁訊號僅揭露手勢模式。成本效益無可否認，需零額外硬體。97%準確率可媲美專用手勢識別系統，同時使用現有基礎設施。

缺陷： 相較攝影機系統，有限手勢詞彙令人擔憂。距離限制（必須靠近充電器）嚴重限制應用情境。系統在不同環境條件與充電器品質下的表現仍存疑慮。如同多數學術原型，在真實世界其他裝置電磁干擾下的穩健性未經測試。

可行洞見

製造商應立即將此技術整合至次世代無線充電器。汽車產業代表低垂果實——將電磁手勢控制整合至車用無線充電器可革新車內互動，同時維持駕駛專注力。智慧家庭開發者應針對傳統觸控介面失效的廚房應用進行原型開發。研究社群必須解決距離限制並擴展手勢詞彙。

技術表述

手勢識別可數學表述為分類問題，系統學習從電磁訊號特徵$X$到手勢類別$Y$的映射函數$f: X \\rightarrow Y$。手勢引起的電磁訊號擾動$\\Delta S$可建模為：

$$\\Delta S(t) = A(t) \\cdot \\sin(2\\pi f_c t + \\phi(t)) + n(t)$$

其中$A(t)$代表振幅調變，$f_c$為載波頻率，$\\phi(t)$為相位變化，$n(t)$代表雜訊。分類模型採用從$\\Delta S(t)$提取的特徵向量，包含頻譜特徵、時序模式與振幅特性。

分析框架範例

案例研究：廚房環境實施

在智慧廚房情境中，嵌入檯面的無線充電器可偵測手勢以控制家電。分析框架包含：

1. 訊號基線建立： 擷取閒置充電器狀態的電磁特徵
2. 手勢庫定義： 將特定手勢映射至廚房指令（圓形動作控制音量，滑動手勢調整亮度）
3. 環境適應： 考量家電金屬干擾
4. 使用者自訂： 允許對常用功能進行個人化手勢訓練

5 未來應用

EMGesture技術的潛在應用橫跨多個領域：

• 汽車產業： 使用內建無線充電器實現資訊娛樂系統手勢控制
• 醫療保健： 無菌環境與行動不便使用者的非接觸控制
• 智慧家庭： 廚房家電控制、照明調整與媒體控制
• 工業應用： 製造環境中的免維護控制介面
• 公共空間： 具內建充電功能的互動式資訊站與資訊顯示器

未來研究方向應聚焦於擴展手勢詞彙、增加操作距離，以及開發隨時間學習使用者特定手勢模式的自適應模型。

6 參考文獻

1. Wang, W., Yang, L., Gan, L., & Xue, G. (2025). The Wireless Charger as a Gesture Sensor: A Novel Approach to Ubiquitous Interaction. In Proceedings of CHI Conference on Human Factors in Computing Systems.
2. National Highway Traffic Safety Administration. (2023). Distracted Driving Fatality Statistics.
3. Zhang et al. (2020). Privacy Concerns in Camera-Based Interaction Systems. ACM Computing Surveys.
4. MarketsandMarkets. (2024). Human-Machine Interface Market Global Forecast.
5. Zhu & Xie. (2019). CycleGAN: Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE ICCV.
6. Statista. (2024). Global HMI Market Growth Projections.