随着科技发展,人类已步入以计算机为核心的电子产品时代,人机交互成为了各国研究的重点项目之一。与此同时,智能家居技术也相伴而生。由于手势能够便捷地操作各种设备,是智能家居领域中更为自然、舒适、有效的人机交互方式,因此,对于挥手运动的检测与识别成为了许多科学家们的研究热点。现有的代表性技术包括数据手套技术、声学技术和机器视觉技术等。数据手套技术虽然实时性好精度高,但用户需要一直佩戴束缚性设备,缺乏舒适自然感;声学技术虽然不用佩戴设备且不受光线影响,但可探测距离不超过10厘米,控制范围有限;基于机器视觉的技术虽然高精度地识别各种具体手势,但这一类技术或多或少地受限于障碍物遮挡以及复杂的光线条件,因此需要昂贵的设备和复杂的算法来保证识别的准确度。事实上,在一些应用场景中,比如智能家居,往往只需要简单的手部运动方向就能实现设备多种功能控制而不要识别出精确的手势。因此,本文为寻求一种应用于智能控制场景且经济有效的手控交互技术,提出了一种基于电荷感应的挥手方向识别方法。首先,对运动目标电荷检测进行了理论推导,给出了检测手部运动产生电荷的实验验证。然后建立了挥手方向识别模型,并进行了仿真和精度分析,发现随着时间测量误差和运动速度的减小,检测误差减小。最后,建立了基于电荷感应的挥手识别系统,包括系统硬件设计和系统软件设计,进行了全遮挡、黑暗和身体运动干扰条件下的手部运动方向识别实验。在不需要佩戴设备的情况下,该方法可以在完全遮挡和黑暗的条件下实现对手部运动方向的非接触识别。针对上下左右四个挥手方向,湿度为30%-70%条件下时该方法都具有良好的识别效果,检测误差不超过2.5%。此外,当存在人体运动干扰时,四个方向的识别正确率接近97%。