动作轨迹识别方法、装置、可穿戴设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种动作轨迹识别方法、装置、可穿戴设备及存储介质。该方法包括：基于可穿戴设备测得的用户运动数据，确定姿态估计值，所述可穿戴设备包括两个或两个以上传感器；对所述姿态估计值进行动态加权，得到融合估计值；将所述融合估计值相对于预设初始点的变换关系投影到预设半径的球面上，得到动作轨迹。通过上述技术方案，实现了提高动作轨迹识别的精度。

【技术实现步骤摘要】
动作轨迹识别方法、装置、可穿戴设备及存储介质
本专利技术实施例涉及姿态估计
，尤其涉及一种动作轨迹识别方法、装置、可穿戴设备及存储介质。
技术介绍
基于惯性测量单元(Inertialmeasurementunit，IMU)或航姿参考系(Attitudeandheadingreferencesystem，AHRS)的运动轨迹追踪系统，通过感知角速度矢量、重力加速度矢量或地磁场矢量，能够确定其载体的运动姿态及变化。由于不需要任何外部源信息、具有价格和尺寸方面的优势、能够提供细致的运动数据，在可穿戴设备(如手环、手表等)方面得到广泛的应用。例如，在健身训练时，用户通过佩戴手环等可穿戴设备，可利用IMU或AHRS识别用户的动作轨迹，从而分析其动作的标准程度，使用户进行正确的训练。对于简单的动作识别，例如走路、跑步以及简单的手势(如上下左右移动)等，这些动作大部分都是根据可穿戴设备中传感器的原始输出数据的特征进行识别和分类，不同动作，传感器会输出不同的特征。但对于更多、更复杂的动作，仅依靠传感器的原始输出数据的特征很难实现，通常需要通过滤波技术(如粒子滤波、卡尔曼滤波算法等)或最小二乘技术等进行融合，但这些融合方法较为片面，没有考虑重力和收敛速度的影响，并且在生成动作轨迹时需要进行双重积分，使得随时间的累计误差较大，造成动作轨迹识别精度较低。
技术实现思路
本专利技术提供了一种动作轨迹方法、装置、可穿戴设备及存储介质，以提高动作轨迹的识别精度。第一方面，本专利技术实施例提供了一种动作轨迹识别方法，包括：基于可穿戴设备测得的用户运动数据，确定姿态估计值，所述可穿戴设备包括两个或两个以上传感器；对所述姿态估计值进行动态加权，得到融合估计值；将所述融合估计值相对于预设初始点的变换关系投影到预设半径的球面上，得到动作轨迹。进一步的，所述基于可穿戴设备测得的用户运动数据，确定姿态估计值，包括：对所述两个或两个以上传感器中的三轴陀螺仪测得的运动数据进行采样，所述运动数据包括姿态四元数和角速度；根据采样间隔、前一时刻的姿态四元数和角速度以及当前时刻的角速度进行姿态估计，得到当前时刻的姿态四元数，作为所述运动数据的姿态估计值。进一步的，所述基于可穿戴设备测得的用户运动数据，确定姿态估计值，包括：根据姿态四元数的矢量旋转性质，建立所述两个或两个以上传感器中的三轴加速度计测得的运动数据的归一化数据与理论输出四元数的关系方程；采用梯度下降法求出使所述关系方程的误差平方和最小的最近估计值，作为所述运动数据的姿态估计值。进一步的，所述对所述姿态估计值进行动态加权，得到融合估计值，包括：设置所述姿态估计值的初始权重；若所述姿态估计值所对应用户运动数据的测得时间在预设节点内，则根据所述初始权重进行加权，得到融合姿态估计值；若所述姿态估计值所对应用户运动数据的测得时间在预设节点之后，则以设定步长实时调整所述初始权重值，获得当前权重值，根据所述当前权重值值对所述姿态估计值进行动态加权，得到融合姿态估计值。进一步的，所述两个或两个以上传感器包括三轴陀螺仪，还包括三轴加速度计和三轴地磁传感器中的至少之一；相应的，所述设置所述姿态估计值的初始权重，包括：设置基于三轴陀螺仪和三轴加速度计的姿态估计值的初始权重，其中，基于三轴陀螺仪的姿态估计值的初始权重小于基于三轴加速度计的姿态估计值的初始权重；或者，设置基于三轴陀螺仪和三轴地磁传感器的姿态估计值的初始权重，其中，基于三轴陀螺仪的姿态估计值的初始权重小于基于三轴地磁传感器的姿态估计值的初始权重；或者，设置基于三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴地磁传感器的姿态估计值的初始权重，其中，基于三轴加速度计的姿态估计值的初始权重等于基于三轴地磁传感器的姿态估计值的初始权重。进一步的，在所述将所述融合估计值相对于预设初始点的变换关系投影到预设半径的球面上，得到动作轨迹之前，还包括：根据预设半径建立球面；在所述球面中设置动作轨迹的预设初始点。进一步的，所述方法还包括：将所述可穿戴设备静止放置在水平标定台上，采集所述可穿戴设备在预设时间内测得的数据；对所述在预设时间内测得的数据进行修正；根据修正后的数据拟合出可穿戴设备的误差曲线。进一步的，所述对所述在预设时间内测得的数据进行修正，包括：将基于所述可穿戴设备在第一轴测得的数据减去重力加速度，将差值作为静止状态下的零点偏移值，所述第一轴为垂直于水平标定台朝下的轴。第二方面，本专利技术实施例提供了一种动作轨迹识别装置，包括：姿态估计模块，用于基于可穿戴设备测得的用户运动数据，确定姿态估计值，所述可穿戴设备包括两个或两个以上传感器；融合模块，用于对所述姿态估计值进行动态加权，得到融合估计值；投影模块，用于将所述融合估计值相对于预设初始点的变换关系投影到预设半径的球面上，得到动作轨迹。第三方面，本专利技术实施例提供了一种可穿戴设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的动作轨迹识别方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的动作轨迹识别方法。本专利技术实施例提供了一种动作轨迹识别方法、装置、可穿戴设备及存储介质。该方法包括：基于可穿戴设备测得的用户运动数据，确定姿态估计值，所述可穿戴设备包括两个或两个以上传感器；对所述姿态估计值进行动态加权，得到融合估计值；将所述融合估计值相对于预设初始点的变换关系投影到预设半径的球面上，得到动作轨迹。通过上述技术方案，实现了提高动作轨迹识别的精度。附图说明图1为本专利技术实施例一提供的一种动作轨迹识别方法的流程图；图2为本专利技术实施例二提供的一种动作轨迹识别方法的流程图；图3为本专利技术实施例二中采用动态权值和固定权值进行加权融合的实现示意图；图4为本专利技术实施例二中动作轨迹的效果展示图；图5为本专利技术实施例三提供的一种动作轨迹识别方法的流程图；图6为本专利技术实施例四提供的一种动作轨迹识别装置的结构示意图；图7为本专利技术实施例五提供的一种可穿戴设备的硬件结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。实施例一图1为本专利技术实施例一提供的一种动作轨迹识别方法的流程图，本实施例可适用于利用可穿戴设备中的传感器进行姿态估计，从而识别用户的动作轨迹的情况。具体的，该动作轨迹识别方法可以由动作轨迹识别装置执行，该动作轨迹识别装置可以通过软件和/或硬件的方式实现，并集成在设备中。进一步的，设备包括但不限定于：智能手环、手表等可穿戴设备。参考图1，该方法具体包括如下步骤：S110、基于可穿戴设备测得的用户运动数据，确定姿态估计值，所述可穿戴设备包括两个或两个以上传感器。具体的，可穿戴设备是指如智能手环、手表等可穿戴在用户的关节部位，用以在体感游戏、智能健身等场景进行动作识别的电子设备，也可以依附于无人机、手机、运动器械等，对其依附载体的运动轨迹进行识别。可穿戴设备中包括两个或两个以上传感器，例如惯性测量单元(IMU)通常包括三本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种动作轨迹识别方法，其特征在于，包括：基于可穿戴设备测得的用户运动数据，确定姿态估计值，所述可穿戴设备包括两个或两个以上传感器；对所述姿态估计值进行动态加权，得到融合估计值；将所述融合估计值相对于预设初始点的变换关系投影到预设半径的球面上，得到动作轨迹。

【技术特征摘要】
1.一种动作轨迹识别方法，其特征在于，包括：基于可穿戴设备测得的用户运动数据，确定姿态估计值，所述可穿戴设备包括两个或两个以上传感器；对所述姿态估计值进行动态加权，得到融合估计值；将所述融合估计值相对于预设初始点的变换关系投影到预设半径的球面上，得到动作轨迹。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于可穿戴设备测得的用户运动数据，确定姿态估计值，包括：对所述两个或两个以上传感器中的三轴陀螺仪测得的运动数据进行采样，所述运动数据包括姿态四元数和角速度；根据采样间隔、前一时刻的姿态四元数和角速度以及当前时刻的角速度进行姿态估计，得到当前时刻的姿态四元数，作为所述运动数据的姿态估计值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于可穿戴设备测得的用户运动数据，确定姿态估计值，包括：根据姿态四元数的矢量旋转性质，建立所述两个或两个以上传感器中的三轴加速度计测得的运动数据的归一化数据与理论输出四元数的关系方程；采用梯度下降法求出使所述关系方程的误差平方和最小的最近估计值，作为所述运动数据的姿态估计值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述姿态估计值进行动态加权，得到融合估计值，包括：设置所述姿态估计值的初始权重；若所述姿态估计值所对应用户运动数据的测得时间在预设节点内，则根据所述初始权重进行加权，得到融合姿态估计值；若所述姿态估计值所对应用户运动数据的测得时间在预设节点之后，则以设定步长实时调整所述初始权重值，获得当前权重值，根据所述当前权重值对所述姿态估计值进行动态加权，得到融合姿态估计值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述两个或两个以上传感器包括三轴陀螺仪，还包括三轴加速度计和三轴地磁传感器中的至少之一；相应的，所述设置所述姿态估计值的初始权重，包括：设置基于三轴陀螺仪和三轴加速度计的姿态估计值的初始权重，其中，基于三轴陀螺仪的姿态估计值的初始权重小于基于三轴加速度计...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈博，郭波，
申请(专利权)人：北京卡路里信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11