一种手势检测方法及可穿戴设备技术

本发明专利技术提供了一种手势检测方法及可穿戴设备，该可穿戴设备，包括：第一腕式结构，包括第一腕带、设置在第一腕带上的第一惯性导航传感器、设置在第一腕带内壁至少一个气囊、与至少一个气囊一一对应连接的至少一个气压传感器；第二腕式结构，包括第二腕带、设置在第二腕带上的第二惯性导航传感器、设置在第二腕带上的主控模块；其中，至少一个气压传感器用于检测对应气囊的气压信息，获得与至少一个气囊一一对应的至少一个气压信息，第一惯性导航传感器用于检测获得小臂姿态角度，第二惯性导航传感器用于检测获得大臂姿态角度，主控模块用于基于至少一个气压信息、小臂姿态角度、大臂姿态角度确定目标手臂对应的目标意图手势。

A gesture detection method and wearable device

【技术实现步骤摘要】
一种手势检测方法及可穿戴设备
本专利技术涉及人机交互
，尤其涉及一种手势检测方法及可穿戴设备。
技术介绍
在日常生活中，人们会通过手去完成各种日常生活所需的抓取动。但是，由于意外或者疾病的发生，许多人不得已失去了自己的手部，这对于手部肢体缺失的患者是一个巨大的灾难。因此人们需要用其他的设备来替代手，假肢的设计变得尤为重要。评价一个假肢手的控制好坏，其中一个最重要的指标就是它的人机交互能力以及其控制的有效性。而人机交互能力以及其控制的有效性均需要对其手势进行精确识别。在现有的研究中，肌电信号能够实时的反映出人体的运动控制意图，可用于手势识别。肌电信号是由紧贴皮肤的肌电电极，检测肌肉活动过程中所产生的微弱的电信号。这些，但是肌电信号必须由微弱的电信号经过放大滤波最终才能应用于实际的假肢手控制或者人机交互中。其过程很容易受环境中的电磁噪声所干扰，造成信号紊乱。并且肌电电极在穿戴过程中需要紧贴皮肤，并且要保证皮肤与肌电电极的接触面的阻抗小，需要用酒精擦拭，这就会导致用户在穿戴过程中的不便性。而且随着时间的变化，肌电信号会受人体疲劳、出汗的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种手势检测方法，其特征在于，应用于可穿戴设备，所述可穿戴设备包括第一腕式结构和第二腕式结构，所述第一腕式结构包括第一腕带、设置在所述第一腕带上的第一惯性导航传感器、设置在所述第一腕带内壁至少一个气囊、与所述至少一个气囊一一对应连接的至少一个气压传感器，所述第二腕式结构包括第二腕带、设置在所述第二腕带上的第二惯性导航传感器、设置在所述第二腕带上的主控模块，所述主控模块与所述至少一个气压传感器、所述第一惯性导航传感器以及所述第二惯性导航传感器连接，在所述第一腕式结构通过所述第一腕带佩戴在目标手臂的小臂且所述第二腕式结构通过所述第二腕带佩戴在所述目标手臂的大臂情况下，所述方法包括：/n通过所述...

【技术特征摘要】
1.一种手势检测方法，其特征在于，应用于可穿戴设备，所述可穿戴设备包括第一腕式结构和第二腕式结构，所述第一腕式结构包括第一腕带、设置在所述第一腕带上的第一惯性导航传感器、设置在所述第一腕带内壁至少一个气囊、与所述至少一个气囊一一对应连接的至少一个气压传感器，所述第二腕式结构包括第二腕带、设置在所述第二腕带上的第二惯性导航传感器、设置在所述第二腕带上的主控模块，所述主控模块与所述至少一个气压传感器、所述第一惯性导航传感器以及所述第二惯性导航传感器连接，在所述第一腕式结构通过所述第一腕带佩戴在目标手臂的小臂且所述第二腕式结构通过所述第二腕带佩戴在所述目标手臂的大臂情况下，所述方法包括：
通过所述至少一个气压传感器检测获得与所述至少一个气囊对应的至少一个气压信息，将所述至少一个气压信息发送至所述主控模块；
通过所述第一惯性导航传感器检测获得小臂姿态角度，将所述小臂姿态角度发送至所述主控模块；
通过所述第二惯性导航传感器检测获得大臂姿态角度，将所述大臂姿态角度发送至所述主控模块；
通过所述主控模块确定所述目标手臂对应的目标意图手势。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述主控模块包括手势识别模块，所述通过所述主控模块确定所述目标手臂对应的目标意图手势，包括：
通过所述手势识别模块确定与所述至少一个气压信息对应的气压特征；
通过所述手势识别模块确定与所述小臂姿态角度、所述大臂姿态角度对应的四个自由度的旋转角度特征；
通过所述手势识别模块，将所述气压特征和所述旋转角度特征输入手势识别模型后识别出与所述目标手臂对应的目标意图手势，所述手势识别模型为基于不同的气压特征、不同的旋转角度特征预先训练得到的模型。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述手势识别模块确定与所述至少一个气压信息对应的气压特征，包括：
通过所述手势识别模块对所述至少一个气压信息进行归一化处理，获得气压特征，其中，所述至少一个气压信息中每个气压信息为对应的气囊相较于该气囊的初始气压的气压变化值。


4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述手势识别模块确定与所述小臂姿态角度、所述大臂姿态角度对应的四个自由度的旋转角度特征，包括：
通过所述手势识别模块将所述小臂姿态角度与所述大臂姿态角度输入手臂关节模型，获得所述手臂关节模型输出的四个自由度的旋转角度特征，其中，所述旋转角度特征包括小臂旋转角度、曲肘角度、大臂正向抬起角度和侧向抬起角度，所述手臂关节模型为基于不同的小臂姿态角度、不同的小臂姿态角度预先训练得到的模型。


5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述主控模块包括发送模块，所述通过所述主控模块确定所述目标手臂对应的目标意图手势包括：
通过所述发送模块将所述至少一个气压信息、所述小臂姿态角度与所述大臂姿态角度发送至目标设备，以使得所述目标设备基于所述至少一个气压信息、所述小臂姿态角度与所述大臂姿态角度识别出与所述目标手臂对应的目标意图手势，其中，所述目标设备用于确定与所述至少一个气压信息对应的气压特征，确定与所述小臂姿态角度、所述大臂姿态角度对应的四个自由度的旋转角度特征，将所述气压特征和所述旋转角度特征输入手势识别模...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄剑，段涛，曹瑜，熊蔡华，汪雷，
申请(专利权)人：华中科技大学鄂州工业技术研究院，华中科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42