[发明专利]用于可穿戴设备的姿势控制接口的方法和装置

说明书

相关申请的交叉引用

本申请是于2015年1月2日提交的美国专利申请No.14/588,592的部分继续申请，以及请求2015年1月2日提交的美国专利申请No.14/588,592的优先权的于2015年12月31日提交的国际专利申请No.PCT/IL2015/051273的部分继续申请，两者均通过引用并入本文。

技术领域

本发明涉及可穿戴设备。更具体地，本发明涉及用于可穿戴设备的基于生物电势的接口。

背景技术

自然语言对于人类通信是直观的。它依赖于口语，但它是潜意识地基于身体和手势，其中由旁观者提供恒定的反馈，例如经由微妙的肢体语言，对说话者做出反应。另一方面，人类计算机接口并不是基于微妙的人类技能，因此与人类口语和肢体语言相比，这是非常麻烦和不直观的。自然直观交流的另一个实例是诸如小提琴或钢琴的乐器，音乐家使用诸如移动的姿势来产生也被用作听觉反馈的声音。在这样的系统中，训练有素的音乐家可没有眼神接触地弹奏乐器，这样的反馈增加了学习速度。

多年来，人机交互主要使用标准的“QWERTY”键盘进行，屏幕为用户提供键盘(和鼠标)输入的视觉反馈。随着计算机化设备技术的不断完善，这些键盘现在已成为繁琐的通信手段。目前，智能接口领域最重要的发展是基于使用相机和视频分析的计算机视觉。但是，由于视觉数据的复杂性，这种方法受到限制。

近年来，触摸屏接口已经成为用于向计算机输入文本或给出一般指令的最常见的解决方案之一，由此触摸屏替代了标准键盘和鼠标。但是，使用触摸屏需要将眼睛和手指全部集中在屏幕上，当前不需要直接观看屏幕的接口还是不可获得的。

为了寻求用于人机交互的更直观的手段，近年来已经可获得诸如(使用内置麦克风和/或相机)语音识别和姿势识别的其他解决方案；但是，这些解决方案无法提供对输入的准确解释。语音识别基于(在没有一组附加信号的情况下)不能被轻易解译的一个信号，而姿势识别基于计算机视觉，因此对许多环境参数高度敏感。

已经从医疗应用(诸如假体生物力学解决方案)转变为通用人机接口的附加解决方案是基于表面肌电图(sEMG)的设备，提供对基本命令的粗略手势(例如对假体抓握的控制)的识别，其中sEMG传感器位于肘部附近。但是，这样的装置不能容易地检测手的微妙移动，例如单个手指的移动，因此不能有效地用作更宽范围姿势的接口。另外，这样的装置需要sEMG传感器阵列位于肘部稍低的位置，这对大多数用户来说是不方便的，因此在医疗界以外不被广泛接受。其他设备适用于视障者，并具有物理盲文显示，但它们不提供基于sEMG的接口，因此无法检测姿势。US8,447,704描述了一种用于基于sEMG信号识别预定义的一组一般姿势的接口。

因此，需要一种用于计算机化机器的高效和直观的用户接口，其可基于EMG信号识别(由用户定义的)不同类型的微妙姿势。此外，随着物联网(IoT)适用设备的发展，特别是可穿戴的智能手表，基于屏幕的计算机接口由于难以闭合用户和计算机化设备之间的反馈环路，对于复杂的交互变得越来越小，越来越不方便。

发明内容

因此，根据本发明的一些实施例，提供了包括一个或多个生物电势传感器和处理器的姿势控制接口装置。所述一个或多个生物电势传感器可穿戴在用户的身体上，用于检测来自用户身体的一个或多个生物电信号，其中，所述一个或多个生物电势传感器包括至少一个表面神经传导(SNC)传感器，用于检测至少一个表面神经传导信号。所述处理器被配置为将检测到的至少一个表面神经传导信号与对应于多个已知姿势的多个参考信号的数据进行比较，每个参考信号与其中一个已知姿势明显相关联，以便从所述多个已知姿势识别与所述至少一个表面神经传导信号相对应的已知姿势，并将所识别的已知姿势传达到计算机化设备。

根据本发明的一些实施例，该装置被配置成装配到用户的手腕上，其中至少一个SNC传感器被配置为检测来自手腕中的神经束的电信号。

根据本发明的一些实施例，该装置包括至少一个运动传感器，被配置为检测身体的移动，并且所述处理器被配置为使用检测到的移动来识别已知姿势。

根据本发明的一些实施例，该装置包括触觉致动器，被配置为当所识别的已知姿势登记在计算机化设备中时，在用户的身体上激活触觉反馈。

根据本发明的一些实施例，所述处理器被配置为通过使用一个或多个生物电信号来训练用于用户的身体的数据，以将至少一个表面神经传导信号与多个已知姿势中的每一个相关联。