用于与可穿戴电子设备交互的方法和系统技术方案

本文公开的是一种与可穿戴电子设备交互的方法。包括有振动传感器的所述可穿戴电子设备获取通过穿戴有所述电子设备的身体部位传输的振动。所述振动可以源自与用户的身体接触的对象或者身体自身的动作。一旦所述可穿戴电子设备接收到所述振动，便对所述振动进行分析并且将所述振动识别为特定对象、数据消息或者移动。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于与可穿戴电子设备交互的方法和系统对相关申请的交叉引用根据35U.S.C.§119，本申请要求2016年6月23日提交的临时申请序列号为62/493,163的临时申请权益，所述临时申请以引用的方式并入本文。关于联邦赞助的研究的申明不适用。
技术介绍
本专利技术涉及与可穿戴电子设备交互的方法。可穿戴电子设备在计算设备中是独一无二的，它们可以穿戴，从而提供将手臂、手和其它身体部位变换为表达性输入和感测平台的巨大潜力。举例来说，对于智能手表而言，在人们使用他们的手时，极小的微振动通过手臂进行传播，携带有关于与他们进行交互的对象以及他们在全天执行的活动的信息。智能手表和其它可穿戴设备被理想地定位为捕获这些振动。虽然大多数现代可穿戴电子设备含有加速度计和能够捕获振动的其它传感器，但它们一般受限于以100Hz左右的取样速率感测粗糙的动作。这对于它们用于检测设备方向(例如，在抬起时自动地激活屏幕)的主要用途是足够的，但其一般不具备足够的抗变换性以允许用户通过手的手势进行交互或者进行对象检测。除了加速度计之外，大多数设备包含麦克风，所述麦克风提供更高的取样速率(通常为44.1kHz)。然而，麦克风被特定地设计为捕获空气振动而不是接触振动，这意味着必须从背景环境噪声剥离出有意义的信号。先前已经进行过感测手的手势的尝试。举例来说，手的手势辨识的普遍方法利用了例如相机和IR传感器的光学传感器。其还有可能通过接近皮肤轮廓和变形来感测手的手势。例如，装备有IR传感器或者压力传感器的臂带可以在执行特定手势后测量皮肤接触变化。尽管是低成本的，但这些方法高度依赖接触条件，所述接触条件本身对周期性的移除臂环敏感，并且同样易受无意的手臂移动影响。同样地，可以通过检查用户手臂的内部解剖学构造来对手的手势进行建模。方法可以是被动的，例如肌电图，其中通过测量由肌肉活动引起的电信号来对手势进行分类，或者方法也可以是主动的，具体地，将信号注入到身体内来检测手的手势。最后，粗糙和精细的手的手势间接地诱发手臂运动，所述手臂运动可以由例如加速度计和陀螺仪的惯性传感器捕获。先前的工作引入了配备有加速度计的手套来对精细的手的手势进行建模。同样地，若干技术利用了存在于现代智能手表中的惯性传感器。然而，所述方法利用可穿戴式加速度计来辨识大幅度的动作或者整个手的动作。在替代性的方法中，使用智能手表上的商用加速度计来实现手指姿势的辨识，但此方法利用了低频率振动，并且所述技术对手臂定向高度敏感，并且从未部署在实时环境中。生物声学已经在许多领域中进行了研究，包含人机交互(HCI)领域。例如，在一种方法中，接触麦克风被放置于用户的手腕上以捕获大幅度的手指动作。在另一种方法中，用户的肢体装备有压电传感器以检测手势(例如，手指轻弹、左脚旋转)。另一种方法利用类似的技术，其使用捆绑到用户手臂上(在肘部上方和下方)的压电传感器阵列。这些生物声学感测方法严重依赖于专用传感器，从而增加了它们的侵入性并且最终限制了它们的实用性。对象辨识提供了与用户的即时背景和环境更紧密匹配的相关信息。然而，大多数方法依赖于标记或者专用标签。其提供具有抗变换性的辨识，但最终需要植入每个对象。此外，这些方法估算对象是否在附近，而当对象被实际抓握或者操纵时无法估算。先前的工作还已经充分利用声学来辨识对象。举例来说，在一种方法中，配备有加速度计和麦克风的佩戴型项链用于将车间工具进行分类，尽管所述方法易受背景噪声影响。可穿戴设备还被越来越多地用于对象感测和辨识。一种技术利用磁传感器和手戴式线圈进行基于磁场变化的对象的识别。另一种技术提供类似的方法，其使用三个磁感应传感器在常规操作期间识别对象。磁感应严重依赖于传感器与对象之间的接近接触，所述接近接触受到姿势、手的方向或者甚至于存在于人体内的固有磁噪声影响。其还有可能仅基于无意发射的电磁(EM)噪声来典型地识别对象。通过身体进行的数据传输已由射频(RF)波成功地进行了演示，以“个人区域网”的形式。此类网络可以在身体附近的特别配制的设备之间成功地以极高速传输数据。其它系统使用振动声学来传输数据。举例来说，一种系统使用安装到悬臂式金属臂(用于放大振动)的加速度计和振动电机，以约200位/秒的速度传输数据。举另一实例，AT&T实验室公开演示了使用压电蜂鸣器传输生物声学数据的系统，但尚未公开技术细节。这些系统并未完全达到不显眼的可穿戴电子器件的水平。如所论述，已经开发了许多方法和系统以允许与可穿戴设备进行交互或者允许用户与他们的环境进行交互。然而，先前的方法需要专用的设备或者仅提供有限的交互性。因此，开发一种克服现有技术的缺陷的与可穿戴电子设备进行交互的方法将是有利的。
技术实现思路
根据本专利技术的实施例，本专利技术为用于与可穿戴电子设备进行交互的方法和系统。可穿戴电子设备(例如，智能手表)的独特之处在于它们驻留在身体上，从而呈现出总是可用的输入和交互的巨大潜力。举例来说，智能手表由于其在手腕上的位置可理想地用于捕获生物声学信号。在本专利技术的一个实施例中，将智能手表的现有的加速度计的取样速率设定为4kHz，从而捕获关于手和手腕活动的高保真数据。所述高取样速率不仅允许可穿戴设备捕获粗糙运动(coarsemotion)，也可捕获丰富的生物声学信号。通过此生物声学数据，可穿戴电子设备可以用于对例如轻弹、拍手、划擦和轻拍的手的手势进行分类，所述手的手势与设备上的运动跟踪进行组合以产生广泛的表达性输入方式。生物声学感测还可以检测被抓握的机械或由电机驱动的对象的振动，从而实现被动式对象辨识，这可以扩增具有情境感知功能的日常体验。在替代性实施例中，可以将来自传感器(transducer)的结构化振动通过身体传输到可穿戴设备，从而增加交互可能性。如将论述，本专利技术的方法可以应用于各种使用领域。首先，可以使用生物声学数据对手的手势进行分类，其与设备上的运动跟踪进行组合以实现广泛的表达性输入方式。其次，被抓握的机械或者由电机驱动的对象的振动经过检测和分类，从而实现不使用仪器装备的对象辨识。最后，使用结构化的振动被用于经由人体的可靠的数据传输。本专利技术所述的方法和系统准确、对噪声具有抗变换性、在用户间保持相对一致并且独立于位置或者环境。附图说明图1为示出了根据一个实施例的系统的框图。图2为示出了根据可替代性＝的实施例的系统的框图。图3A至图3D示出了在不同的取样速率下捕获的加速度计信号。图4A至图4B示出了与手表的交互和描绘共振曲线的图表。图5为示出了各种手的手势和与之伴随的振动曲线的图表。图6为描绘了根据一个实施例的本专利技术的方法的流程图。图7为示出了各种手势和交互方式的示意图。图8描绘了各种对象和它们对应的生物声学信号。图9A至图9B示出了根据本专利技术的一个实施例的方法的由可穿戴电子设备所接收到的数据传输。图10为不同的调制方案的图表。图11A至图11H描绘了与可穿戴设备的各种交互。具体实施方式本专利技术所述的实施例为用于与可穿戴电子设备101交互的方法和系统。如图1中所示，可穿戴设备101包括：惯性测量单元(IMU)或者振动传感器102(例如，加速度计或者陀螺仪)以及软件(例如，内核/操作系统103、分类器104、应用105和数据解码器106)。还可以存在有额外的传感器。在如图1-2所示出的实施本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种与可穿戴电子设备交互的方法，所述方法包括：提供可穿戴电子设备，所述可穿戴电子设备包括能够在约4000Hz或更高的速率下获取数据的惯性测量单元；将所述可穿戴电子设备置于与第一身体部位接触的位置；取获与第二身体部位的动作相关的数据，其中，所述动作产生从所述第二身体部位传播到所述可穿戴电子设备的惯性测量单元的振动；分析所述数据；以及基于所述经过分析的数据通过所述可穿戴电子设备提供反馈。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2016.06.23 US 62/493,1631.一种与可穿戴电子设备交互的方法，所述方法包括：提供可穿戴电子设备，所述可穿戴电子设备包括能够在约4000Hz或更高的速率下获取数据的惯性测量单元；将所述可穿戴电子设备置于与第一身体部位接触的位置；取获与第二身体部位的动作相关的数据，其中，所述动作产生从所述第二身体部位传播到所述可穿戴电子设备的惯性测量单元的振动；分析所述数据；以及基于所述经过分析的数据通过所述可穿戴电子设备提供反馈。2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：基于所述经过分析的数据对所述动作进行分类。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述动作包括手的手势。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述动作包括由接触所述第二身体部位的对象所产生的动作。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述振动具有大于200Hz的频率。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述IMU包括加速度计和陀螺仪中的至少一者。7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述可穿戴电子设备是智能手表。8.根据权利要求4所述的方法，其中，所述对象是能够发出结构化振动的传感器。9.根据权利要求8所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：克里斯托弗·哈里森，罗伯特·肖，吉拉德·拉普特，
申请(专利权)人：卡内基·梅隆大学，
类型：发明
国别省市：美国,US