一种控制HMD视角的方法及头戴显示设备技术

本发明专利技术公开了一种控制HMD视角的方法及头戴显示设备，所述方法包括：鉴别头戴显示设备的运动状态；根据所述运动状态，采用与所述运动状态对应的视角控制策略，控制所述头戴显示设备的视角，而不是直接根据陀螺仪的数据，对头戴显示设备的视角进行控制，从而解决了现有技术中由于对陀螺仪的静态随机漂移预测不准确，会导致电子设备的视角发生漂移的技术问题，实现了使视角控制方式更加灵活，能够适应电子设备的不同运动状态的技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种控制HMD视角的方法及头戴显示设备
本专利技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种控制HMD视角的方法及头戴显示设备。
技术介绍
在头戴显示设备HMD(英文全称：HeadMountDisplay)向用户提供的VR(VirtualReality；虚拟现实)世界中，头戴显示设备通过检测用户的头部姿态来确定提供给用户的物理信息，从而带给用户沉浸感，而用户的头部姿态通常是通过头戴显示设备中的IMU(Inertialmeasurementunit；惯性测量单元)传感器来捕捉的，陀螺仪就是一种常用的IMU传感器。然而，陀螺仪在静止状态下的数据也不是全零的，陀螺仪的误差主要来源于两方面，一个是陀螺仪的零速率偏移，另一个是陀螺仪的静态随机漂移。对于零速度偏移，在出厂的时候会对陀螺仪进行校正，一般会对陀螺仪进行校准，算出零速率偏移，在后续计算时减去零速率偏移，从而消除零速度偏移带来的误差。但是，对于静态随机漂移，由于陀螺仪内部是一直转动的，并且，它会随着时间的变化而产生随机性的漂移，以及陀螺仪温度的变化也会加剧漂移的幅度，因此，在进行用户的头部姿态估计的时候，就会导致姿态估计不准确，导致头戴显示设备出现视角漂移现象，例如：在头戴显示设备静止的情况下，用户隔一段时间却发现头戴显示设备的视角发生了变化。现有技术在应对陀螺仪的静态随机漂移时，通常会将静态随机漂移作为变量进行实时预测，一般通过卡尔曼滤波或者神经网络对静态随机漂移进行预测，由于静态随机偏移是一直变化的，预测的数据和真实的数据相比仍然是有差距的，可见，现有技术并不能完全消除陀螺仪的静态随机漂移。因此，现有技术中存在的技术问题是：由于对陀螺仪的静态随机漂移预测不准确，会导致头戴显示设备的视角发生漂移。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种控制HMD视角的方法及头戴显示设备，用于解决现有技术中存在的，由于对陀螺仪的静态随机漂移预测不准确，会导致头戴显示设备的视角发生漂移的技术问题。为了实现上述专利技术目的，本专利技术实施例第一方面提供一种控制HMD视角的方法，包括：鉴别头戴显示设备的运动状态；根据所述运动状态，采用与所述运动状态对应的视角控制策略，控制所述头戴显示设备的视角。可选的，鉴别头戴显示设备的运动状态包括：记录头戴显示设备的陀螺仪传感器的传感器数据小于等于传感器数据阈值的持续时间；其中，所述传感器数据阈值为根据所述头戴显示设备处于预定状态时，所述陀螺仪传感器在第一预设时长内检测到的N个传感器数据，按照预设方法计算获得的值，N为大于1的整数；若所述持续时间超过预先设置的时间阈值，则确定所述头戴显示设备当前处于所述预定状态。可选的，采用与所述运动状态对应的视角控制策略，控制所述头戴显示设备的视角，包括：确定所述陀螺仪传感器在当前时刻的当前传感器数据；比较所述当前传感器数据和所述传感器数据阈值；若所述当前传感器数据小于等于所述传感器数据阈值，则控制所述头戴显示设备的视角保持不变。可选的，确定所述陀螺仪传感器在当前时刻的当前传感器数据，包括：获取所述陀螺仪传感器在所述当前时刻的原始传感器数据；根据平滑函数gyro当前_smooth＝gyro当前*α1+gyro当前_F*(1-α1)确定所述当前传感器数据；其中，gyro当前_smooth为所述当前传感器数据，gyro当前为所述原始传感器数据，α1为所述原始传感器数据的权值，gyro当前_F为在所述当前时刻之前的第二预设时长内确定的Q个传感器数据的平均值，Q为大于1的整数。可选的，所述传感器数据阈值的计算方法包括：在所述头戴显示设备处于所述预定状态时，确定所述陀螺仪传感器在第一预设时长内的N个传感器数据；从所述N个传感器数据中提取最大的M个传感器数据，M为小于N的正整数；根据所述N个传感器数据的平均值、所述N个传感器数据的平均值的权值、所述M个传感器数据的平均值、所述M个传感器数据的平均值的权值，按照加权平均函数计算获得所述传感器数据阈值。可选的，确定所述陀螺仪传感器在第一预设时长内的N个传感器数据，包括：依次取i为1至N的正整数，获取所述陀螺仪传感器在所述第一预设时长内的第i个原始传感器数据；根据平滑函数gyroi_smooth＝gyroi*α0+gyroi_F*(1-α0)确定第i个传感器数据；其中，gyroi_smooth为所述第i个传感器数据，gyroi为所述第i个原始传感器数据，α0为所述第i个原始传感器数据的权值，gyroi_F为在所述第i个传感器数据之前的i-1个传感器数据的平均值。可选的，所述预定状态为视频播放状态或静止状态。本专利技术实施例第二方面提供一种头戴显示设备，包括：鉴别模块，用于鉴别头戴显示设备的运动状态；控制模块，用于根据所述运动状态，采用与所述运动状态对应的视角控制策略，控制所述头戴显示设备的视角。可选的，所述鉴别模块包括：持续时间确定单元，用于记录头戴显示设备的陀螺仪传感器的传感器数据小于等于传感器数据阈值的持续时间；其中，所述头戴显示设备中存储有传感器数据阈值，所述传感器数据阈值为根据所述头戴显示设备处于预定状态时，所述陀螺仪传感器在第一预设时长内检测到的N个传感器数据，按照预设方法计算获得的值，N为大于1的整数；预定状态确定单元，用于在所述持续时间超过预先设置的时间阈值时，确定所述头戴显示设备当前处于所述预定状态。可选的，所述控制模块包括：传感器数据确定单元，用于确定所述陀螺仪传感器在当前时刻的当前传感器数据；比较单元，用于比较所述当前传感器数据和所述传感器数据阈值；控制单元，用于在所述当前传感器数据小于等于所述传感器数据阈值时，控制所述头戴显示设备的视角保持不变。可选的，所述传感器数据确定单元用于：获取所述陀螺仪传感器在所述当前时刻的原始传感器数据；根据平滑函数gyro当前_smooth＝gyro当前*α1+gyro当前_F*(1-α1)确定所述当前传感器数据；其中，gyro当前_smooth为所述当前传感器数据，gyro当前为所述原始传感器数据，α1为所述原始传感器数据的权值，gyro当前_F为在所述当前时刻之前的第二预设时长内确定的Q个传感器数据的平均值，Q为大于1的整数。可选的，所述头戴显示设备还包括：阈值确定模块，用于在所述头戴显示设备处于所述预定状态时，依次取i为1至N的正整数，获取所述陀螺仪传感器在所述第一预设时长内的第i个原始传感器数据；根据平滑函数gyroi_smooth＝gyroi*α0+gyroi_F*(1-α0)确定第i个传感器数据，进而获得N个传感器数据；其中，gyroi_smooth为所述第i个传感器数据，gyroi为所述第i个原始传感器数据，α0为所述第i个原始传感器数据的权值，gyroi_F为在所述第i个传感器数据之前的i-1个传感器数据的平均值；从所述N个传感器数据中提取最大的M个传感器数据，M为小于N的正整数；根据所述N个传感器数据的平均值、所述N个传感器数据的平均值的权值、所述M个传感器数据的平均值、所述M个传感器数据的平均值的权值，按照加权平均函数计算获得所述传感器数据阈值，并将所述传感器数据阈值存储在所述头戴显示设备中。本专利技术实施例中的一个或者多个技术方案，至少具有如下技术效果或者优点：本专利技术实施例的方案中，通过鉴别头戴显示设备的运动状态；再根据所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种控制HMD视角的方法，其特征在于，包括：鉴别头戴显示设备的运动状态；根据所述运动状态，采用与所述运动状态对应的视角控制策略，控制所述头戴显示设备的视角。

【技术特征摘要】
1.一种控制HMD视角的方法，其特征在于，包括：鉴别头戴显示设备的运动状态；根据所述运动状态，采用与所述运动状态对应的视角控制策略，控制所述头戴显示设备的视角。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，鉴别头戴显示设备的运动状态包括：记录所述头戴显示设备的陀螺仪传感器的传感器数据小于等于传感器数据阈值的持续时间；其中，所述传感器数据阈值为根据所述头戴显示设备处于预定状态时，所述陀螺仪传感器在第一预设时长内检测到的N个传感器数据，按照预设方法计算获得的值，N为大于1的整数；若所述持续时间超过预先设置的时间阈值，则确定所述头戴显示设备当前处于所述预定状态。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，采用与所述运动状态对应的视角控制策略，控制所述头戴显示设备的视角，包括：确定所述陀螺仪传感器在当前时刻的当前传感器数据；比较所述当前传感器数据和所述传感器数据阈值；若所述当前传感器数据小于等于所述传感器数据阈值，则控制所述头戴显示设备的视角保持不变。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，确定所述陀螺仪传感器在当前时刻的当前传感器数据，包括：获取所述陀螺仪传感器在所述当前时刻的原始传感器数据；根据平滑函数gyro当前_smooth＝gyro当前*α1+gyro当前_F*(1-α1)确定所述当前传感器数据；其中，gyro当前_smooth为所述当前传感器数据，gyro当前为所述原始传感器数据，α1为所述原始传感器数据的权值，gyro当前_F为在所述当前时刻之前的第二预设时长内确定的Q个传感器数据的平均值，Q为大于1的整数。5.如权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述传感器数据阈值的计算方法包括：在所述头戴显示设备处于所述预定状态时，确定所述陀螺仪传感器在第一预设时长内的N个传感器数据；从所述N个传感器数据中提取最大的M个传感器数据，M为小于N的正整数；根据所述N个传感器数据的平均值、所述N个传感器数据的平均值的权值、所述M个传感器数据的平均值、所述M个传感器数据的平均值的权值，按照加权平均函数计算获得所述传感器数据阈值。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，确定所述陀螺仪传感器在第一预设时长内的N个传感器数据，包括：依次取i为1至N的正整数，获取所述陀螺仪传感器在所述第一预设时长内的第i个原始传感器数据；根据平滑函数gyroi_smooth＝gyroi*α0+gyroi_F*(1-α0)确定第i个传感器数据；其中，gyroi_smooth为所述第i个传感器数据，gyroi为所述第i个原始传感器数据，α0为所述第i个原始传感器数据的权值，gyroi_F为在所述第i个传感器数据之前的i-1个传感器数据的平均值。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预定状态...

【专利技术属性】
技术研发人员：王志伟，张毅，
申请(专利权)人：成都虚拟世界科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51