一种智能运动检测装置及方法，基于光电探测的数据手套相比现在的数据手套具有精度高，体积小，佩戴方便舒适，且不受障碍物和空间限制的优势。人们可以在户外活动时随身携带，其较低的功耗也可以保证长时间运行。发明专利技术的数据手套不需要包裹手指，使人们正常生产活动中使用数据手套时可以保留对外界物体的触觉。基于以上几点，所述的数据手套可以在日常生产活动中用于游戏、虚拟现实交互、远程医疗、增强现实交互等方面。交互等方面。交互等方面。
【技术实现步骤摘要】
一种智能运动检测装置及方法
[0001]本申请涉及一种智能运动检测装置及方法，属于人机交互的输入设备领域。
技术介绍
[0002]数据手套是一种用于智能化人机交互的输入设备，通过利用各类传感器例如惯性传感器、弯曲传感器、光学定位器等获取各手指偏转和弯曲信息，结合惯性传感器以输出手部真实运动状态。高精度的数据手套通常用于游戏、虚拟现实应用、远程医疗和机器人人手运动之中。
[0003]当前采集手指偏转和弯曲装置和方法可以分为接触式和非接触式。
[0004]接触式分为直接探测和间接探测两种。1.直接探测的数据手套将光栅传感器、压力传感器、弯曲传感器、惯性传感器等放置在各手指关节上以实时采集各手指运动信息。该类数据手套精度较好且不受空间限制，但缺点是佩戴不便、体积庞大、舒适性差、扩展性差，且随着传感器的增多其价格也较为昂贵。2.间接探测通过依靠光塔和摄像机捕获安置在各手指上的光学定位点发射或反射的光进行手指弯曲和移动的探测。该方法因为精度较高通常用于电影运动捕捉中，但其缺点是高精度摄像机价格昂贵，受障碍物限制、运动空间受限。
[0005]非接触式探测手指运动方法有微软的Kinect，通过深景摄像头通过采集手部的环境反射光进行手指弯曲、运动和手势的识别，常用于体感游戏中。其设备价格低但缺点是精度差，且受空间和障碍物的限制。Leapmotion则是通过高精度红外光在摄像头前创造一个锥形光场，通过探测手指在光场内运动引起的变化输出手指的弯曲和运动。其优点是精度较高，价格低，但缺点是受空间和障碍物限制，操纵不便。
[0006]手指各指节的弯曲由各手指伸肌腱和指浅、指深屈肌腱以及周围肌肉带动相应手指的指骨和关节运动，指伸肌腱均起于前臂背侧伸肌的远端，在手背和植被侧位置表浅，均走行于皮下。肌腱主体为非特化、弹性小、供血少、代谢高的致密胶原纤维束，其介电系数E与其他组织差异显著，所以光线通过该界面时会发生折射、反射等一系列界面效应。
[0007]探测肌腱及其周围组织的运动可以反映手指各部分的偏转和弯曲。
技术实现思路
[0008]一种智能运动检测装置，包括处理器和光敏传感器，光敏传感器放置在各肌腱上方的区域或相邻区域，用于检测各生物组织反射、吸收和/或折射后的光强，以输出身体部位偏转和/或弯曲数据。
[0009]光敏传感器放置在各手指伸屈肌腱上方的区域或相邻区域，用于检测手部各生物组织反射、吸收和/或折射后的光强，以输出各手指偏转和/或弯曲数据。
[0010]一种智能运动检测装置的设计方法，多个光敏传感器放置在各肌腱上方的区域或相邻区域；使用光敏传感器检测光经各生物组织反射、吸收和/或折射后的光强，以输出身体部位偏转和/或弯曲数据。
[0011]优选的，一种数据手套，其特征为多个光敏传感器放置在各手指伸屈肌腱上方的区域或相邻区域。通过使用光敏传感器检测光源发出的光经手部各生物组织例如表皮、真皮、脂肪、肌腱和手骨等反射、吸收、折射后的光强，以输出各手指偏转和弯曲数据。
[0012]专利技术所述的基于光电探测的数据手套相比现在的数据手套具有精度高，体积小，佩戴方便舒适，且不受障碍物和空间限制的优势。人们可以在户外活动时随身携带，其较低的功耗也可以保证长时间运行。专利技术的数据手套不需要包裹手指，使人们正常生产活动中使用数据手套时可以保留对外界物体的触觉。基于以上几点，所述的数据手套可以在日常生产活动中用于游戏、虚拟现实交互、远程医疗、增强现实交互等方面。
[0013]一种基于光电探测的数据手套装置，包括：
[0014]固定存储器ROM：存储程序和参数；
[0015]随机存取存储器RAM：临时存储计算数据；
[0016]中央处理器CPU：执行运算；
[0017]输入/输出I/O：输入/输出设备和输入/输出接口；
[0018]光源：对手部照射光；
[0019]光敏传感器：探测手部的反射光；
[0020]惯性传感器：探测三轴线加速度和角加速度；
[0021]其他传感器；
[0022]电源装置：对各级电路供电；
[0023]数模转换器：将数字信号转换成模拟信号；
[0024]模数转换器：将模拟信号转换成数字信号；
[0025]输入设备：外部输入设备；
[0026]外部设备：LCD显示设备、蓝牙设备、音响设备等。
[0027]光源可以是但不仅限于LED等发光元件，其光频率为可见光至近红外频段，波长为380nm-1260nm。该光源对手背照射光，该光源可以为多个。
[0028]光敏传感器可以是但不仅限于光敏二极管等光敏元件，其可以检测到由光源发出的光频段，并随光强幅度的变化而变化。
[0029]光源发出的光强幅度和光敏二极管接受到的由发光二级光所发出的光经过生物组织折射、反射、吸收等作用后的光强幅度经过模数转换器输入至CPU。
[0030]惯性传感器经过模数转换器输入至CPU。
[0031]CPU调用ROM中的储存的程序和参数进行运算处理，并将临时数据存储于RAM中。
[0032]CPU将运算结果通过I/O输出至外部设备。
[0033]CPU将运算结果通过数模转换器传输至各类传感器。
[0034]外部设备包括但不限于所述LCD、蓝牙装置。
[0035]所述LCD可以显示手部手势信息、系统信息等。
[0036]输入设备可以将数据输入CPU中。
[0037]CPU接受光源发出的、光敏传感器接受的光强幅度数据，然后输出各个手指、指节和指尖的偏转和弯曲等数据。CPU也可以结合光敏传感器、压力传感器、距离传感器等其他传感器共同输出各个手指、指节和指尖的偏转和弯曲等数据。
[0038]CPU具有过滤杂波和噪音的功能，通过对比所述光敏传感器接收到开启光源的信
号和关闭光源的信号，去除杂波和背景噪音
[0039]所述光源有多个，并且具有相同或不同的频率，CPU对比不同光敏传感器接受的不同频段、位于不同位置的光源发出的光经过生物组织一系列作用后的光强幅度数据去除杂波和噪音。
[0040]CPU可以通过I/O接受输入设备传输的数据，这些数据包括但不限于使用者手的大小、手的形状、手的姿态、掌心位置，掌心与各手指第一指节距离和方位、各手指第一指节与各手指第二指节距离和方位、各手指第二指节与各手指第三指节距离和方位，各手指第三指节与各手指指尖距离和方位、掌心与各手指指尖的距离和方位。CPU可以将以上数据储存在ROM或临时储存在RAM 中以调用。
[0041]CPU接受惯性传感器的数据以输出手掌的姿态和旋转。
[0042]CPU可以接受输入设备输入的信息，也可以接受来自RAM或ROM的信息。
[0043]以上操作都在CPU中执行。
[0044]设计的硬件电路具备去除高低频噪声功能、硬件电路包括但不限于高通滤波器、低通滤波器。
[0045]LCD可以显示手指和手部的状态本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种智能运动检测装置，其特征在于：包括处理器和光敏传感器，光敏传感器放置在各肌腱上方的区域或相邻区域，用于检测各生物组织反射、吸收和/或折射后的光强，以输出身体部位偏转和/或弯曲数据。2.根据权利要求1所述的一种智能运动检测装置，其特征在于：光敏传感器放置在各手指伸屈肌腱上方的区域或相邻区域，用于检测手部各生物组织反射、吸收和/或折射后的光强，以输出各手指偏转和/或弯曲数据。3.根据权利要求1—2任一项所述的一种智能运动检测装置，其特征在于：还包括固定存储器、随机存取存储器、输入/输出设备、输入/输出接口、光源、惯性传感器、电源装置、数模转换器、模数转换器、外部设备。4.根据权利要求1—3任一项所述的一种智能运动检测装置，其特征在于：处理器与输入/输出接口、固定存储器、随机存取存储器、输入/输出设备、数模转换器、模数转换器电连接，数模转换器、模数转换器与光敏传感器、光源电连接，电源装置为各级电路供电。5.根据权利要求1—4任一项所述的一种智能运动检测装置，其特征在于：光敏传感器包括I型光敏组和II型光敏组，I型光敏组包括一个光敏传感器组成，其作用是探测肌腱在垂直方向上的运动状态；II型光敏组包括两个光敏探测器，分别位于各手指伸肌腱上方两侧，其作用是探测该处肌腱的横侧及垂直位置。6.一种智能运动检测方法，其特征在于：多个光敏传感器放置在各肌腱上方的区域或相邻区域；使用光敏传感器检测光经各生物组织反射、吸收和/或折射后的光强，以输出身体部位偏转和/或弯曲数据。7.根据权利要求6所述的一种智能运动检测方法，其特征在于：多个光敏传感器放置在各手指伸屈肌腱上方的区域或相邻区域；使用光敏传感器检测光经手部各生物组织反射、吸收和/或折射后的光强，以输出各手指偏转和/或弯曲数据。8.根据权利要求7所述的一种智能运动检测方法，其特征在于：对手指偏转和弯曲建模，手部运动时，第一掌骨可以偏转和移动、第二至第五掌骨保持相对静止，所以拇指与示指、中指、环指、小指的坐标系将分别计算。9.根据权利要求8所述的一种智能运动检测方法，其特征在于：以各手指掌指关节为零点(0，0，0)各自建立直角坐标系，当手指自然张开并使手指与手掌处在同一平面，保持该姿势各手指指向为各手指直角坐标系x轴，z轴为向下垂直于手掌的法线，y轴为同时与x轴和z轴正交的轴，方向为拇指一侧。10.根据权利要求9所述的一种智能运动检测方法，其特征在于：手指运动过程中掌指关节与手掌保持相对静止，各手指近指间关节相对于各手指掌指关节的球型坐标为(r1，α1，β1)，r1为各手指近节指骨长度，α1为各手指近节指骨与y轴的夹角，β1为各手指近节指骨与z轴的夹角。各手指远指间关节相对于各手...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢昊，
申请(专利权)人：谢昊，
类型：发明
国别省市：
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