基于AI的非触摸式触摸屏可以降低病原体从表面传播的风险

通过降低病原体在表面传播的风险，开发用于汽车的“非触摸式触摸屏”也可以在COVID-19之后的世界中得到广泛应用。

该专利技术被称为“预测触摸”，是由剑桥大学的工程师开发的，是与Jaguar Land Rover进行研究合作的一部分。它结合了人工智能和传感器技术，在触摸屏和其他交互式显示器或控制面板上预测用户的预期目标，并在用户的手到达显示器之前选择正确的项目。

越来越多的乘用车采用触摸屏技术来控制娱乐，导航或温度控制系统。但是，用户经常会错过正确的项目(例如，由于道路状况导致的加速或振动)，因此不得不重新选择，这意味着他们的注意力从道路上移开了，从而增加了发生事故的风险。

在基于实验室的测试，驾驶模拟器和基于道路的试验中，由于预测触摸技术能够在指点任务的早期以高精度预测用户的目标目标，因此能够将交互工作量和时间减少多达50%。

研究人员说，随着全球范围内锁定限制的持续放宽，该技术在COVID-19之后的世界中也很有用。许多日常消费者交易都是使用触摸屏进行的：火车站或电影院的票务，ATM，机场的值机柜台，超市的自助结账以及许多工业和制造业应用。消除实际触摸屏或其他交互式显示器的需要，可以降低从表面传播病原体(例如普通感冒，流感甚至)的风险。

此外，该技术还可以集成到智能手机中，并且在步行或慢跑时很有用，从而使用户可以轻松，准确地选择物品，而无需任何物理接触。它甚至可以在颠簸的道路上行驶的汽车等情况下使用，或者如果用户患有导致震颤或突然的手部抽动(例如帕金森氏病或脑瘫)的运动障碍。

Simon Godsill教授说：“触摸屏和其他互动式显示器是大多数人每天都会多次使用的东西，但是无论是开车还是在跑步时更改手机上的音乐，在运动中都很难使用它们。”来自负责该项目的剑桥工程系。“我们还知道某些病原体可以通过表面传播，因此这项技术可以帮助降低这种传播的风险。”

该技术利用机器智能来确定用户打算在指向任务的早期在屏幕上选择的项目，从而加快了交互速度。它使用手势跟踪器，包括基于视觉或基于RF的传感器，它们在消费电子产品中越来越常见;上下文信息，例如用户配置文件，界面设计，环境条件;以及可从其他传感器(例如眼动追踪器)获得的数据，以实时推断用户的意图。

Lee Skrypchuk表示：“这项技术还通过减少驾驶员的认知负担并增加了他们专注于前进道路的时间，为我们提供了使车辆更安全的机会。这是我们实现“零目的地”旅程的关键部分，”捷豹路虎的人机界面技术专家。

它也可以用于没有物理表面的显示器，例如2-D或3-D投影或全息图。另外，它可以促进包容性设计实践并提供额外的设计灵活性，因为可以为给定的用户无缝地对界面功能进行个性化设置，并且显示尺寸或位置不再受用户触及触摸的能力的限制。

Bashar Ahmad博士说：“与更基本的空中互动技术或常规手势识别相比，我们的技术具有许多优势，因为它支持与旧界面设计的直观交互，并且不需要用户方面的任何学习。”领导了Godsill教授开发技术和底层算法。“从根本上说，它依赖于系统来预测用户的意图，并且可以结合到新的和现有的触摸屏以及其他交互式显示技术中。”

这种基于软件的非接触式交互解决方案已经达到了很高的技术准备水平，并且可以正确集成到现有的触摸屏和交互式显示器中，只要正确的感官数据可用于支持机器学习算法即可。

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