一种手势轨迹计算方法及手势轨迹采集装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种手势轨迹计算方法，适用于惯导系统中，采用惯导采集手势轨迹的惯导数据，其特征在于，方法包括：S1，对惯导数据进行坐标变换，其中，坐标变换后的惯导数据包括真值、舒拉漂移和动态漂移；S2，采用零速校正法消除坐标变换后的惯导数据中的舒拉漂移；S3，采用漂移拟合曲线消除坐标变换后的惯导数据中的‑动态漂移，得到修正的手势轨迹。采用单惯导装置，采集惯导数据，通过以上方式首先修正舒拉漂移，而后修正动态漂移，得到精准的手势轨迹。同时本发明专利技术提供了一种手势轨迹采集装置，包括MEMS三轴陀螺仪、MEMS三轴加速度计、蓝牙通信模块，用于采集惯导数据。

【技术实现步骤摘要】
一种手势轨迹计算方法及手势轨迹采集装置
本专利技术涉及惯性导航系统领域，尤其涉及一种手势轨迹计算方法及手势轨迹采集装置。
技术介绍
手势是人类的一种重要的交流方式，是人在运用手臂时，所出现的具体动作和体位，如果计算机可以准确的捕捉人体手势，就可以准确的与人类进行交流，进而促进人工智能等领域的快速发展。计算机捕捉人体手势的前提是，计算机需要准确的计算出手臂的运动轨迹，目前采用的方法主要有体感相机拍摄和佩戴微型惯性导航装置两种方式。体感相机，如Realsense、Kinet等，其存在如下问题：相机视角范围小，手臂只能在一个固定的区域内做动作，超出视角区域的手势将无法检测到；当摄像头视角受到物体遮挡时或摄像头模糊时，将无法成功检测到手势轨迹；另外，体感相机价格昂贵，推广较为困难。佩戴微型惯性导航装置，目前主要是采用多惯性导航系统(以下简称惯导)融合的方式来判断人体手势，即在人体每个可运动的肢体上都装一个惯导，分别检测多个肢体运动时的姿态，将姿态和肢体长度融合在一起，建立四元数运动学模型，计算人体运动。对于手臂的手势轨迹计算，需要在前臂和后臂上均装设惯导、通信线缆、供电线缆、电池、中央处理器本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种手势轨迹计算方法，适用于惯导系统中，采用所述惯导采集手势轨迹的惯导数据，其特征在于，方法包括：S1，对所述惯导数据进行坐标变换，其中，所述坐标变换后的惯导数据包括真值、舒拉漂移和动态漂移；S2，采用零速校正法消除所述坐标变换后的惯导数据中的舒拉漂移；S3，采用漂移拟合曲线消除所述坐标变换后的惯导数据中的动态漂移，得到修正的手势轨迹。

【技术特征摘要】
1.一种手势轨迹计算方法，适用于惯导系统中，采用所述惯导采集手势轨迹的惯导数据，其特征在于，方法包括：S1，对所述惯导数据进行坐标变换，其中，所述坐标变换后的惯导数据包括真值、舒拉漂移和动态漂移；S2，采用零速校正法消除所述坐标变换后的惯导数据中的舒拉漂移；S3，采用漂移拟合曲线消除所述坐标变换后的惯导数据中的动态漂移，得到修正的手势轨迹。2.根据权利要求1所述的手势轨迹计算方法，其特征在于，所述步骤S2中，采用零速校正法消除所述坐标变换后的惯导数据中的舒拉漂移，包括：其中，i为x、y或z，分别对应于x、y或z方向，Vi(T)为手势结束时i方向的速度，Vi(t)为在时间t时手势在i方向的速度，Verror，i为i方向的舒拉漂移函数，Vi，revise(t)为消除所述舒拉漂移后i方向的速度参数，T为手势运动时间，0≤t≤T。3.根据权利要求2所述的手势轨迹计算方法，其特征在于，所述惯导数据为加速度函数，步骤S2之前还包括对所述加速度函数积分得到第一速度函数，所述第一速度函数包括真值一次积分、舒拉漂移一次积分、动态漂移一次积分，步骤S2具体为采用零速校正法消除所述舒拉漂移一次积分。4.根据权利要求3所述的手势轨迹计算方法，其特征在于，所述S2具体为采用零速校正法消除所述舒拉漂移一次积分，具体方法为将所述第一速度函数中的Vi(t)函数替换为Vi，revise(t)，得到修正的第二速度函数。5.根据权利要求4所述的手势轨迹计算方法，其特征在于，步骤S3之前还包括对消除所述舒拉漂移一次积分后的所述第二速度函数积分，得到位移函数，...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹天扬，刘昶，
申请(专利权)人：中国科学院电子学研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11