【技术实现步骤摘要】
本申请涉及眼动，特别涉及一种眼动测试轨迹生成方法、眼动控制方法、装置、系统和计算机可读存储介质。
技术介绍
1、随着光学仪器、智能机器人等领域的快速发展，人眼模拟设备需求量越来越大，这类设备可以用于眼动仪、眼科光学生物测量仪等光学仪器的质量检测，也可以作为智能机器人的部件应用。目前，在对上述光学仪器进行质量检测时，需要收集大量真实眼动轨迹对人眼模拟设备进行运动控制，测试效率较低。
技术实现思路
1、本申请实施方式提供了一种眼动测试轨迹生成方法、眼动控制方法、装置、系统和计算机可读存储介质，以解决上述存在的至少一个技术问题。
2、本申请实施方式的眼动测试轨迹生成方法包括：
3、采集真实眼动数据；
4、根据所述真实眼动数据训练对抗神经网络模型；
5、根据虚拟眼动起点和虚拟眼动终点，基于所述对抗神经网络模型生成虚拟眼动数据；
6、根据所述虚拟眼动数据确定人眼模拟设备的动态可用数据。
7、在某些实施方式中，所述对抗神经网络模型...
【技术保护点】
1.一种眼动测试轨迹生成方法，其特征在于，所述眼动测试轨迹生成方法包括：
2.根据权利要求1所述的眼动测试轨迹生成方法，其特征在于，所述对抗神经网络模型包括眼动数据生成器和眼动数据判别器，所述根据所述真实眼动数据训练对抗神经网络模型，包括：
3.根据权利要求2所述的眼动测试轨迹生成方法，其特征在于，所述根据区分结果调整所述眼动数据生成器和所述眼动数据判别器的权重，直至所述对抗神经网络模型达到纳什均衡，包括：
4.根据权利要求3所述的眼动测试轨迹生成方法，其特征在于，所述区分结果不正确包括：
5.根据权利要求1所述的眼动测...
【技术特征摘要】
1.一种眼动测试轨迹生成方法，其特征在于，所述眼动测试轨迹生成方法包括：
2.根据权利要求1所述的眼动测试轨迹生成方法，其特征在于，所述对抗神经网络模型包括眼动数据生成器和眼动数据判别器，所述根据所述真实眼动数据训练对抗神经网络模型，包括：
3.根据权利要求2所述的眼动测试轨迹生成方法，其特征在于，所述根据区分结果调整所述眼动数据生成器和所述眼动数据判别器的权重，直至所述对抗神经网络模型达到纳什均衡，包括：
4.根据权利要求3所述的眼动测试轨迹生成方法，其特征在于，所述区分结果不正确包括：
5.根据权利要求1所述的眼动测试轨迹生成方法，其特征在于，所述虚拟眼动数据包括注视点坐标和与所述注视点坐标对应的时间戳，所述根据所述虚拟眼动数据确定所述人眼模拟设备的动态可用数据，包括：
6.根据权利要求5所述的眼动测试轨迹生成方法，其特征在于，所述基于粒子群优化算法和虎克-捷夫算法，对所述虚拟眼动数据进行拟合优化处理，以使得所述注视点坐标和所述时间戳对应的曲线运动满足加速-匀速-减速的过程，包括：
7.根据权利要求6所述的眼动测试轨迹生成方法，其特征在于，所述基于粒子群优化算法和虎克-捷夫算法，对所述虚拟眼动数据进行拟合优化处理，以使得所述注视点坐标和所述时间戳对应的曲线运动满足加速-匀速-减速的过程，...
【专利技术属性】
技术研发人员：梅光行，赵蕾，臧顺利，周晓宸，何涛，王超昊，
申请(专利权)人：甬江实验室，
类型：发明
国别省市：
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