De la reconnaissance de gestes pour tout appareil même sans batterie

Il y a un an, les chercheurs de l’université de Washington nous avaient présenté leur technologie de reconnaissance de gestes assez originale, WiSee, qui nous permettait de contrôler n’importe quel équipement à la maison en n’utilisant que les signaux WI-FI déjà présents dans la maison. Cette fois-ci les informaticiens de l’université ont créé un système de reconnaissance de gestes à faible coût qui fonctionne sans batterie et permet aux utilisateurs de contrôler leurs appareils électroniques se trouvant dans leur sac, poche ou derrière des obstacles en utilisant de simples mouvements de la main.

Le prototype s’appelle AllSee et il pourrait nous permettre à l’avenir de contrôler nos smartphones, objets connectés et tablettes à distance sans impacter sur leur batterie. La question maintenant est de savoir comment s’alimente l’équipement et comment fonctionne-t-il?

Des éléments de réponse se trouvent dans cet article traitant d’une technologie permettant à des appareils ou équipements de dialoguer entre eux sans être connectés à une source d’énergie ou batterie. En s’appuyant sur ce projet, AllSee fonctionne en utilisant les signaux de télévision existants à la fois comme source d’énergie et comme moyens de détection de mouvement d’un utilisateur.

C’est le premier système de reconnaissance de gestes qui peuvent être implémenté pour moins d’un dollar et ne nécessitant pas de batterie. Vous pouvez tirer parti des signaux de télévision à la fois comme une source d’énergie et comme une source de reconnaissance de geste.

– Shyam Gollakota, professeur adjoint en sciences informatiques et de l’ingénierie à l’université de Washington.

L’équipe a testé AllSee sur les smartphones et les capteurs sans batterie en utilisant huit gestes différents de la main. Par exemple, quand on pousse avec la main, on fait un zoom et le cas contraire quand on tire les mains vers le corps. Le prototype a pu identifier correctement les gestes se trouvant à plus de deux mètres avec un taux de réussite de 90%. Ils ont aussi mesuré le temps de réponse du système qui était de 80 microsecondes; ce qui est incroyablement rapide.

La reconnaissance des mouvements existaient déjà depuis des années sur les smartphones comme les samsung, kinect ou leapmotion. Le problème c’est qu’il faut que ces équipements soient en marche et alimentés ainsi que leur caméra pour le cas du kinect ou du smartphone. Ensuite il faut activer la fonctionnalité de reconnaissance de gestes. Tout cela consomme beaucoup d’énergie et au final ça n’étonne pas que le smartphone ne puisse durer qu’une journée.

L’avantage avec AllSee, c’est qu’on a n’a pas besoin d’allumer l’équipement, ni besoin d’être en face de lui, ni besoin d’en être proche et ni besoin d’énergie ou de batterie. Vous pourriez mettre en pause une chanson, augmenter ou baisser le volume, accepter un appel, activer Siri ou Cortana sans retirer le téléphone de votre poche ou de votre sac. Le seul truc c’est que les gens pourraient vous prendre pour un fou/folle si vous faites ces gestes en route. Avec cette technologie, votre smartphone pourrait fonctionner plus longtemps sans recharge car elle consomme seulement quelques dizaines de microwatts d’électricité. De plus si la quantité d’énergie reçue est plus que suffisante, AllSee pourrait alimenter d’autres matériels comme la caméra, l’écran tactile, etc… Je vous laisse deviner son utilité dans les objets connectés.

Le système est composé d’un petit capteur qui peut être placé sur un dispositif électronique tel qu’un smartphone et qui utilise trois à quatre fois moins d’énergie que les systèmes de reconnaissance de geste existants. Ce capteur utilise un récepteur de très faible consommation pour extraire et classer les informations gestuelles provenant des signaux sans fil. Quand une personne fait un geste de la main, il modifie l’amplitude des signaux sans fil dans l’air; les capteurs AllSee reconnaissent alors ces changements d’amplitudes uniques créées par des gestes spécifiques.

La recherche a été financée par la faculté de recherche de Google et la fondation de recherche de Washington.

Source: UW