基于RFID的手写轨迹追踪技术研究.pdfVIP

摘要

随着智能设备的广泛普及，越来越多的应用通过人机交互的方式来提供各种服务，实现

更加自然的交互方式也成为人机交互相关应用设计的初衷。由于射频识别（RadioFrequency

Identification，RFID）设备能够提供更加细粒度的标签位置信息，将标签部署在物体之上可

获得物体的位置和运动轨迹，使得将普通的物体转化成智能的人机交互设备成为可能。特别

的，在实现手写轨迹追踪上，虽然已经存在比较成熟的设备（如触摸屏、ApplePencil等），

但是他们大多需要较高的硬件成本并且只能在特定的智能设备上进行工作。而基于RFID的

手写轨迹追踪方案具有造价低、可扩展性强和部署方便等优势，因此将此类系统推广到智能

家庭、教室和办公室等场所至关重要。

本文对基于RFID的手写轨迹追踪技术进行了研究，设计了一个手写板系统RF-Board，

在对RFID相位信息与距离变化的关系进行了理论研究的基础上，使用现有的RFID设备制

作了原型系统。首先将四个小型微带天线布置在木板下方，当用户使用贴有双标签的物体作

为笔在木板上移动时，阅读器通过天线采集标签移动时的相位信息，然后使用两个定位算法

分别对靠近笔尖和笔尾处标签进行定位，最后结合标签位置与笔尖位置在空间中的几何关系，

恢复笔尖的运动轨迹。

本文对靠近笔尖处的标签移动轨迹进行定位，提出了双曲线差分全息图算法，有效削弱

手臂对RF信号的动态干扰，从而提高系统的鲁棒性。对笔尖处标签的追踪效果进行实验评

估，实验结果表明：在消除初始偏移量后，系统的平均轨迹误差为2.75cm。在获得笔尖处

标签在每一个时间点的坐标之后，对靠近笔尾处的标签运动轨迹进行追踪，本文提出了空间

中曲面全息图定位算法，获得笔尾处标签在3D空间中的方向坐标。对笔尾处标签在3D方

向上的误差进行实验评估，实验结果表明：在消除初始偏移量后，系统的仰角和方向角之间

的平均误差分别为6.4°和7.8°。

在获得笔尖处标签的位置信息和笔尾处标签的方向信息后，本文设计了笔尖坐标还原算

法，将标签的位置和方向与笔尖在书写平面上的位置相结合，获得精确的笔尖书写轨迹。通

过一系列实验对该系统的性能进行了评估，并与经典的基于RFID的手写轨迹追踪系统进行

比较。实验结果表明：在消除初始偏移量后，系统的平均轨迹误差为2.8cm，字符平均识别

准确率为93.6%，均优于所对比的基于RFID的手写轨迹追踪系统。

关键词：射频识别，人机交互，轨迹追踪，全息图

Abstract

Withthewidespreadpopularizationofintelligentdevices,anincreasingnumberofapplications

areprovidingvariousservicesthroughhuman-computerinteraction.Achievingmorenatural

interactionhasbecometheoriginalintentionofhuman-computerinteractionrelatedapplication

design.RadioFrequencyIdentification(RFID)devicescanprovidemorefine-grainedtaglocation

information,allowingthepositionandmotiontrajectoryofobjectstobeobtainedbydeployingtags

onthem.Thiscapabilityopensupthepossibilityoftransformingordinaryobjectsintointelligent

human-computerinteractiondevices.Althoughthereare