【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及虚拟现实设备领域，特别是涉及一种基于虚拟现实设备的角度数据补偿方法及装置。
技术介绍
随着虚拟现实设备的火爆，虚拟现实设备的用户体验度越来越受到关注。而虚拟现实设备的主要用户体验为视角宽度、景深、沉浸感以及画面延迟对大脑的眩晕等，其中沉浸感和画面延迟的很大一部分原因来自于陀螺仪输出的角度数据的准确性。当从陀螺仪获取的角度数据存在误差，且存在误差的角度数据直接被虚拟现实设备调用时，将会使虚拟现实设备在运动过程中出现偏差，进而使得虚拟现实设备中的静态画面出现抖动现象。因此，如何提高陀螺仪输出的角度数据的准确性以提高用户的体验度，是个亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术主要解决的技术问题是提供一种基于虚拟现实设备的角度数据补偿方法及装置，能够提高陀螺仪输出的角度数据的稳定性和准确性。为解决上述技术问题，本专利技术采用的一个技术方案是：提供一种基于虚拟现实设备的角度数据补偿方法，该方法包括：获取陀螺仪采集的角速度分量并根据角速度分量获取第一角度分量；根据神经网络自学习算法利用加速度计获取的加速度分量对第一角度分量进行补偿以获取补偿后的第一角度分量；判断补...
【技术保护点】
一种基于虚拟现实设备的角度数据补偿方法，其特征在于，所述方法包括：获取陀螺仪采集的角速度分量并根据所述角速度分量获取第一角度分量；根据神经网络自学习算法利用加速度计获取的加速度分量对所述第一角度分量进行补偿以获取补偿后的所述第一角度分量；判断补偿后的所述第一角度分量是否达到稳定；若补偿后的所述第一角度分量达到稳定，输出补偿后的所述第一角度分量至所述虚拟现实设备。
【技术特征摘要】
1.一种基于虚拟现实设备的角度数据补偿方法，其特征在于，所述方法包括：获取陀螺仪采集的角速度分量并根据所述角速度分量获取第一角度分量；根据神经网络自学习算法利用加速度计获取的加速度分量对所述第一角度分量进行补偿以获取补偿后的所述第一角度分量；判断补偿后的所述第一角度分量是否达到稳定；若补偿后的所述第一角度分量达到稳定，输出补偿后的所述第一角度分量至所述虚拟现实设备。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取陀螺仪采集的角速度分量并根据所述角速度分量获取第一角度分量的步骤具体为：获取陀螺仪采集的角速度分量并对所述角速度分量进行卡尔曼滤波；对经卡尔曼滤波后的所述角速度分量进行积分以获取所述第一角度分量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据神经网络自学习算法利用加速度计获取的加速度分量对所述第一角度分量进行补偿以获取补偿后的所述第一角度分量的步骤包括：获取加速度计采集的加速度分量，根据所述加速度分量获取加速度角度；根据神经网络自学习算法利用所述加速度角度获取第二角度分量；其中，所述第二角度分量满足如下公式：yj=Σiwijoi+θj;]]>其中，yj为第二角度分量，oi为加速度角度，wij为是由上一层的单元i到单元j的连接权值，θj为单元j的偏移值；根据所述第二角度分量对所述第一角度分量进行补偿以获取补偿后的所述第一角度分量；其中，补偿后的所述第一角度分量满足如下公式：αj＝αj'+βjwj+yj(1-wj)；其中，αj为补偿后的第一角度分量，βj为第一角度分量，yj为第二角度分量，wj为补偿权重，j'为上一状态值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述判断补偿后的所述第一角度分量是否达到稳定的步骤具体为：获取上次补偿后的所述第一角度分量对应的第一k值和当前补偿后的所述第一角度分量对应的第二k值；判断所述第二k值和所述第一k值的差值是否小于预定门限值；若所述第二k值和所述第一k值的差值小于所述预定门限值，则判定当前补偿后的所述第一角度分量达到稳定；其中，所述k值满足如下公式：k=Σjαjωj;]]>其中，k为补偿后的第一角度分量对应的k值，αj为补偿后的第一角度分量，wj为补偿权重。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：若补偿后的所述角速度未达到稳定，继续执行所述根据神经网络自学习算法利用加速度计获取的加速度分量对所述第一角度分量进行补偿以获取补偿后的所述第一角度分量的操作。6.一种基于虚拟现实设备的角度数据补偿装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，设置在所述虚拟现实设备中，用于获取陀螺仪采集的角速度分量并根据所述角速度分量获取第一角...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱建锋，
申请(专利权)人：捷开通讯深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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