[发明专利]一种体感动作识别方法及人机交互装置

权利要求书

1.一种体感动作识别方法，包括下列步骤：

1)通过体感设备中的加速传感器采集表征该体感动作的有效数据段；

2)计算所采集的有效数据段与标准数据段的DTW距离，根据所采集的有效数据段与标准数据段的DTW距离匹配相应的样本库；所述标准数据段是计算各数据段DTW距离的参照物，所述数据段包括有效数据段和样本数据段，每个样本库对应于一个DTW距离区间，各所述样本数据段按照该样本数据段与标准数据段的DTW距离分别存储于相应的样本库中；

3)计算所采集的有效数据段与步骤2)所匹配的样本库中每一个样本数据段的DTW距离，将其中DTW距离最小的样本数据段所表征的体感动作的标识作为所采集的有效数据段的识别结果。

2.根据权利要求1所述的体感动作识别方法，其特征在于，所述步骤1)包括下列子步骤：

11)启动体感设备中的加速传感器，在执行体感动作时采集三轴加速度数据，同步地将每次采集的数据进行线性拟合，所述拟合数据用于表征所述动作的瞬时动量；

12)对拟合数据流进行分割，确定动作起始点和动作终止点，取出两点之间的数据段；

13)将数据长度在预设的最小动作长度和最大动作长度之间的数据段作为所述有效数据段。

3.根据权利要求2所述的体感动作识别方法，其特征在于，所述步骤12)中，确定所述动作起始点的方法包括：依时序检测拟合数据流，当其中某个拟合数据开始大于预设的阈值时，确定该拟合数据为动作起始点，

确定所述动作终止点的方法包括：

121)依时序检测拟合数据流，当其中某个拟合数据开始小于预设的第一阈值时，开始设定该拟合数据为静止点，然后取下一个拟合数据；

122)比较当前拟合数据和第一阈值，若当前拟合数据仍然小于第一阈值，则静止点的个数加1，然后比较当前静止点的数量与第二阈值，如果当前静止点的数量大于或者等于第二阈值，判断该静止点与当前静止点的数量的差值所对应的点为动作终止点，同时停止收集数据，否则继续取下一个拟合数据，重新执行步骤122)。

4.根据权利要求3所述的体感动作识别方法，其特征在于，所述步骤12)还包括：确定动作起始点后，启动陀螺仪传感器和重力传感器，从所述动作起始点开始收集陀螺仪的三轴角速度和重力传感器的重力加速度；利用获得的三轴角速度，重力加速度和加速传感器所采集的加速度，计算不包括重力加速度的线性加速度。

5.根据权利要求4所述的体感动作识别方法，其特征在于，所述步骤2)还包括：基于所述有效数据段，先计算所述有效数据段与标准数据段的动态时间规整距离D，然后根据D/L得到的整数值k，将整数值k作为索引，将所述有效数据段指引到相应的样本库k；

所述步骤3)还包括：计算所述有效数据段与样本库k中存储的原型动作的样本数据段动态时间规整距离，将使得所述有效数据段与样本库中存储的原型动作的样本数据段的动态时间规整距离最小的原型动作判定为所述有效数据段的识别结果。

6.根据权利要求5所述的体感动作识别方法，其特征在于，所述步骤3)中，每一个原型动作对应于一个样本数据段和一个动作阈值，在计算动态时间规整距离的过程中，每次得到一个中间距离，就和所述动作阈值比较，若大于该阈值，则停止计算，并判断当前有效数据段与当前的原型动作不是同一动作。

7.根据权利要求4所述的体感动作识别方法，其特征在于，所述线性加速度的三个数值linaccel_x,linaccel_y,linaccel_z，以及所述陀螺仪的三轴角速度的三个数值gyro_x,gyro_y,gyro_z构成一个整体数据，所述有效数据段、标准数据段和样本数据段的时间序列上的每个点都表示一个六维的超平面的数据点，所述步骤2)、3)中的DTW距离均为将两个六维超平面映射于二维平面中的两条曲线段之间的DTW距离。