一、创意方案概述

本项目旨在设计一款集高科技与便捷性于一体的智能体感遥控器，通过人体动作来控制电脑，实现更加自然、直观的交互体验。该遥控器将搭载性能强大的STM32H7S3微控制器，并结合MPU6050六轴传感器和神经网络算法，实现对复杂手势的精准识别，从而实现对电脑的无接触控制。

二、所选创意方向

• 体感交互： 利用人体动作（手势）作为输入，实现对电脑的控制。
• 神经网络算法： 采用先进的神经网络算法，提高手势识别精度。
• HID设备模拟： 通过USB接口将遥控器模拟成键盘或鼠标，实现对电脑的精确控制。

三、方案框图

四、方案中用到的厂商元器件及简单介绍

1. 主控板：STM32H7S3 Nucleo64（意法半导体）
2. • 简介：STM32H7系列是STM32家族中性能最强大的产品之一，STM32H7S3具有Cortex-M7核心，浮点单元以及丰富的片上外设，非常适合运行复杂的神经网络算法。
2. MPU6050六轴传感器
3. • 简介：MPU6050集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计，能够实时测量人体的姿态和运动。

五、工作原理

1. 数据采集： MPU6050传感器实时采集人体运动数据，并将其传输给STM32H7S3。
2. 特征提取： STM32H7S3对采集到的数据进行预处理，提取出能够表征不同手势的特征。
3. 神经网络识别： 将提取到的特征输入到预训练好的神经网络模型中，进行手势分类。
4. HID命令生成： 根据识别结果，生成相应的HID命令，如模拟键盘按键或鼠标移动。
5. USB通信： 通过USB接口将HID命令发送给电脑，实现对电脑的控制。

六、软件设计

• STM32固件：
• • MPU6050驱动程序：用于采集传感器数据。
  • 神经网络库：用于实现手势识别算法。
  • USB HID类驱动：用于模拟HID设备。
• 神经网络训练：
• • 采集大量手势数据，用于训练神经网络模型。
  • 选择合适的神经网络架构（如CNN）并进行模型训练。

七、心得体会

通过将STM32H7S3的高性能和MPU6050的灵敏度相结合，结合神经网络算法的强大能力，我们能够实现一个功能强大、用户体验友好的智能体感遥控器。这个项目不仅能锻炼我们的嵌入式系统开发能力，还能让我们深入了解神经网络算法在实际应用中的价值。

八、功能拓展

• 自定义手势： 用户可以自定义手势，并将其映射到不同的操作。
• 多模态交互： 结合语音识别、面部表情识别等技术，实现更丰富的交互方式。
• 无线连接： 通过蓝牙或Wi-Fi实现无线连接，扩大使用范围。