Gesture-Based Robot Control Integrating Mm-wave Radar and Behavior Trees

📄 arXiv: 2509.12008v1 📥 PDF

作者: Yuqing Song, Cesare Tonola, Stefano Savazzi, Sanaz Kianoush, Nicola Pedrocchi, Stephan Sigg

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-15

💡 一句话要点

提出基于毫米波雷达和行为树的手势控制机器人方案，实现无接触人机交互

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 毫米波雷达 手势识别 机器人控制 行为树 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有基于视觉的手势识别方法存在隐私泄露风险，且在光照条件差或遮挡严重的环境中表现不佳。
  2. 该论文提出了一种基于毫米波雷达的手势识别与机器人控制系统，利用雷达的抗干扰性和空间感知能力。
  3. 实验结果表明，该系统能够准确识别九种手势，并将其映射到机器人手臂的实时控制指令，验证了实用性。

📝 摘要（中文）

随着机器人在家庭和工业环境中日益普及，对直观高效的人机交互的需求不断增长。手势识别提供了一种直观的控制方法，无需与设备进行物理接触，并且可以使用各种传感技术来实现。无线解决方案尤其灵活且具有最小的侵入性。虽然基于摄像头的视觉系统很常用，但它们通常会引起隐私问题，并且在复杂或光线不足的环境中会遇到困难。相比之下，雷达传感可以保护隐私，对遮挡和光照具有鲁棒性，并提供丰富的空间数据，例如距离、相对速度和角度。我们提出了一种使用毫米波雷达进行可靠的非接触式运动识别的手势控制机器人手臂。九种手势被识别并精确地映射到实时命令。进行了案例研究，以证明该系统在基于手势的机器人操作中的实用性、性能和可靠性。与先前将手势识别和机器人控制分开处理的工作不同，我们的系统将两者统一到一个实时流水线中，以实现无缝的非接触式人机交互。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人控制方法依赖于物理接触或视觉识别，前者不方便，后者存在隐私和环境适应性问题。因此，需要一种非接触、鲁棒且保护隐私的机器人控制方案。现有手势识别与机器人控制通常是分离的，缺乏实时性和整体性。

核心思路：利用毫米波雷达获取手势的空间信息（距离、速度、角度），并结合行为树将手势识别结果映射到机器人控制指令。毫米波雷达具有抗干扰、保护隐私的优点，行为树则提供了一种模块化、易于扩展的控制框架。

技术框架：该系统包含三个主要模块：1) 毫米波雷达数据采集模块，负责获取手势的距离、速度和角度信息；2) 手势识别模块，基于雷达数据识别预定义的手势；3) 机器人控制模块，使用行为树将识别的手势映射到机器人手臂的运动指令。整个系统构成一个实时流水线。

关键创新：该论文的关键创新在于将毫米波雷达手势识别与机器人控制集成到一个统一的实时系统中。与以往分离处理的方法不同，该系统实现了无缝的非接触式人机交互。此外，利用行为树进行机器人控制，提高了系统的模块化程度和可扩展性。

关键设计：毫米波雷达的具体型号未知，但其参数（频率、带宽、天线配置等）会影响手势识别的精度和范围。手势识别算法的具体细节未知，可能采用了机器学习或深度学习方法。行为树的设计需要根据机器人手臂的运动学和动力学特性进行优化，以保证控制的平稳性和准确性。具体参数设置、损失函数、网络结构等技术细节未知。

📊 实验亮点

该论文通过案例研究验证了系统的实用性、性能和可靠性。实验结果表明，该系统能够准确识别九种手势，并将其映射到机器人手臂的实时控制指令。具体的性能数据（如识别准确率、控制精度、响应时间等）未知，但实验结果表明该系统能够实现无缝的非接触式人机交互。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要非接触式人机交互的场景，例如：医疗康复机器人、智能家居控制、工业自动化等。在医疗领域，医生可以通过手势远程控制手术机器人，减少感染风险。在工业领域，工人可以通过手势控制机械臂进行装配，提高生产效率和安全性。未来，该技术有望进一步发展，实现更复杂、更自然的人机交互。

📄 摘要（原文）

As robots become increasingly prevalent in both homes and industrial settings, the demand for intuitive and efficient human-machine interaction continues to rise. Gesture recognition offers an intuitive control method that does not require physical contact with devices and can be implemented using various sensing technologies. Wireless solutions are particularly flexible and minimally invasive. While camera-based vision systems are commonly used, they often raise privacy concerns and can struggle in complex or poorly lit environments. In contrast, radar sensing preserves privacy, is robust to occlusions and lighting, and provides rich spatial data such as distance, relative velocity, and angle. We present a gesture-controlled robotic arm using mm-wave radar for reliable, contactless motion recognition. Nine gestures are recognized and mapped to real-time commands with precision. Case studies are conducted to demonstrate the system practicality, performance and reliability for gesture-based robotic manipulation. Unlike prior work that treats gesture recognition and robotic control separately, our system unifies both into a real-time pipeline for seamless, contactless human-robot interaction.