CN101966392A - 基于动感游戏手柄的球类游戏通用解决方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于动感游戏手柄的球类游戏通用解决方法，包括：1)建立球类运动游戏模型；2)球类运动模型中击球策略及决策方法的设置；3)球类运动模型中判断力度方法的设置；4)游戏手柄运动控制信号按照一定的帧数率持续传给球类游戏，游戏根据不断上传的数据进行分析，控制游戏动作和选择球的飞行轨迹。本方法能根据动感游戏手柄挥动的时机、力度、幅度，能更真实地模拟球类游戏，使游戏者在用游戏手柄玩该游戏时，不仅得到娱乐，而且能锻炼身体与大脑的敏捷反应能力。本发明适用于乒乓球、网球、羽毛球、棒球等球类游戏。

Description

基于动感游戏手柄的球类游戏通用解决方法

技术领域

本发明涉及一种球类游戏方法，特别是涉及一种基于动感游戏手柄的球类游戏通用解决方法。

背景技术

目前现有的球类游戏，大多数只能坐在座位上，采用鼠标与键盘进行操作，手部只能做很小的动作进行操作，而且用鼠标与键盘操作球类运动游戏时，是靠不连续的点击操作来模拟本该连续的一些动作，这会令玩家感觉不真实，难以操作，而且缺乏可玩性、趣味性。

随着无线通讯技术的广泛应用，采用无线通讯(比如：蓝牙技术)的动感游戏手柄使得动感游戏成为可能。

游戏手柄按照一定的帧数率向游戏终端发送运动相关信号，使得一次挥动产生一组数据，通过对这组数据的分析可计算出用户的挥动方向、力度、幅度等属性。而这些属性，正是球类游戏渴望得到的而键盘鼠标却无法提供的，因此将蓝牙手柄应用到球类游戏当中，具有独特的优势。

球类游戏中也真正将上面得到的相关控制信息加入其中，使得球的运动轨迹与用户的实际运动结合起来，游戏的动感体验性更强。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于动感游戏手柄的球类游戏通用解决方法。本方法中，通过与动感游戏手柄完美结合，真实地模拟球类游戏，并且体现出策略对抗性。

为解决上述技术问题，本发明的基于动感游戏手柄的球类游戏通用解决方法，包括：

1)建立球类运动游戏模型

采用数据库存储球的运行轨迹，以便球类运动游戏模型系统能根据球的不同因素(包括落点区域、击球点位置、击球类型等)寻找适合的运动轨迹，其中，运动轨迹可以通过数学迭代模拟得到，然后对轨迹进行定性分析、分类，保存到数据库；

2)球类运动模型中击球策略及决策方法的设置

量化设置：①将游戏场地目标划分成多个子区域，便于确定球的落点；②将击球时机划分成多个阶段(比如5个)，每个阶段可优选不同的击球策略；③将击球点位置划分成多个区域；④将手柄输入力度分成多个等级(如5个，力度等级0：无力；力度等级1：小力；力度等级2：中力；力度等级3：大力；力度等级4：超大力)；

通过以上的量化设置，球类运动模型能根据击球时机、击球区域选择不同的击球策略以及目前球的状态决定球的落点；

3)球类运动模型中判断力度方法的设置

根据球速和反应时间，设置以动作加速度大小或动作加速度积分量来判断力度，可根据实际游戏的情况进行选择和组合；

4)动感游戏手柄运动控制信号(包含原始数据或经过运动控制算法获得的控制信息)按照一定的帧数率(50-500帧/秒)持续传给球类游戏，游戏根据不断上传的数据进行分析，实时控制游戏动作和选择球的飞行轨迹。

本发明中，由于通过数学迭代模拟得到运动轨迹的过程会消耗一些时间，考虑到游戏要应用到网络和低端机器，以及球飞行速度快、反应时间短、实时要求高的特点，为节省模拟时间，也可以采用按规则平均采样理想轨迹。

在判断力度中，以动作加速度大小作为判断力度的方法，是以加速度越大则认为力度越大，该方法反应灵敏，使得手柄的实时性很强，给游戏者比较顺畅的体验，但这个动作方案的缺点在于，不容易体现动作的幅度；而以动作加速度的积分量作为判断力度大小的方法，是以积分增量达最大时，则以该值作为本次动作的值输出，该方案可以很好的体现动作力度和幅度的大小，但有一定的延时性，有时感觉打球不顺畅。因此，在游戏模型中，可根据实际游戏的情况选择和组合，当球速快、反应时间短的情况下，采用前方案，反之采用后方案。如此一来，两方案优势互补，使得在保持顺畅的前提下，能够体现手柄动作的力度与幅度。

本发明的有益效果：

1)通过将空气动力学，将重力、阻力、浮力、伯努利效应等因素考虑在内，得到一种能真实表现旋转的球类游戏模型，对动感游戏手柄应用到球类游戏模型进行了动作分析，使得手柄能够准确感知动作的方向以及力度，输出给游戏模型，达到实时控制球的目的；

2)用手柄玩球类游戏时，要根据情况把握手柄挥动的时机、力度、幅度，人们在游戏中得到娱乐的同时，锻炼了身体与大脑的敏捷反应能力，因此这种新兴健康游戏将会有广阔的发展空间；

3)本发明让球的运动轨迹非常真实，实时体验更加顺畅，策略更加丰富多样，策略之间的制约与对抗增加了游戏的可玩性；

4)本发明适用于乒乓球、网球、羽毛球、棒球等球类游戏。

附图说明

下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细的说明：

图1是实施例中乒乓球游戏中桌面对象区域化图；

图2是实施例中击球时机的实际图形模型；

图3是实施例中击球区域的实际图形模型；

图4是实施例中击球策略分析的总体框架图；

图5是实施例中击球策略分析的分支逻辑1；

图6是实施例中击球策略分析的分支逻辑2；

图7是实施例中击球策略分析的分支逻辑3；

图8是实施例中击球策略分析的分支逻辑5；

图9是实施例中击球策略分析的分支逻辑4；

图10是实施例中击球策略分析中的分支逻辑6、7、8、9。

其中，以上附图中的Y表示“是”，N表示“否”。

具体实施方式

本实施例以进行乒乓球游戏的实例进行分析。

该游戏模型通过数学迭代模拟，保存至数据库，以便游戏模型系统能根据球的落点区域、击球点位置、击球类型等寻找适合的运动轨迹。

该游戏模型中，手柄输入力度分为五个等级，分别是力度等级0：无力；力度等级1：小力；力度等级2：中力；力度等级3：大力；力度等级4：超大力。

另外，在该游戏模型中，关于乒乓球游戏中桌面对象区域化见图1，击球时机的实际图形模型见图2，击球区域的实际图形模型见图3。

图4为击球策略分析的总体框架图，当进入击球策略分析后，判断在乒乓球运行在球高点可扣球夹角内是否有合适的手柄挥动动作，若有则返回扣球动作，如否进入击球时机判断，根据击球时机的实际图形模型，在不同的击球时机下，进行不同的击球策略分析。若击球时机在乒乓球打到乒乓球桌面弹起后的上升后期时，则进入分支逻辑1；若击球时机在乒乓球打到乒乓球桌面弹起后的最高阶段时，则进入分支逻辑2；若击球时机在乒乓球打到乒乓球桌面弹起后的下降前期时，则进入分支逻辑3；若击球时机在乒乓球打到乒乓球桌面弹起后的下降后期时，则进入分支逻辑4；若是其他击球时机，则返回推挡动作。

图5为分支逻辑1，在击球时机确定下，根据击球区域的实际图形模型，进行击球区域分析，并结合手柄的挥动方向和力度分析，返回精确的击球动作。首先判断是否在击球区域A内，若是则返回扣球动作，若否则进入下一步判断。判断是否在击球区域B内，若否则返回推挡动作，若是则进入下一步判断。判断手柄挥动方向是否恰当，若是则返回扣球动作，若否则进入下一步判断。判断手柄挥动力度是否达到力度等级2，若是则返回中力削球，若否则返回小力削球。

图6为分支逻辑2，首先判断是否在击球区域A内，若是则返回扣球动作，若否则进入下一步判断。判断是否在击球区域B内，若否则返回推挡动作，若是则进入下一步判断。判断手柄挥动方向是否恰当，若是则返回扣球动作，若否则返回推挡动作。

图7为分支逻辑3，首先判断是否在击球区域A内：若是则继续判断手柄挥动方向是否恰当，是则返回扣球动作，否则返回推挡动作；若否则进入下一步判断。判断是否在击球区域B内，若否则进入分支逻辑5，若是则进入下一步判断。判断手柄挥动方向是否恰当，若否则返回推挡动作，若是则进入下一步判断。判断手柄挥动力度是否大于力度等级2，若是则返回扣球动作，若否则进入下一步判断。判断手柄挥动力度是否等于力度等级2，若是则返回中力削球动作，若否则返回小力削球动作。

图8为分支逻辑5，首先判断是否在击球区域C内，若否则返回推挡动作，若是则进入下一步判断。判断与预决策拉球的特征是否匹配，若是则进入5-1分支，若否则进入5-2分支。在5-1分支中，判断手柄挥动力度是否大于力度等级2，若是则返回大力拉球动作，若否则进入下一步判断。判断手柄挥动力度是否等于力度等级2，若是则返回中力拉球动作，若否则返回小力拉球动作。在5-2分支中，判断与预决策削球的特征是否匹配，若否则返回推挡动作，若是则进入下一步判断，判断手柄挥动力度是否大于力度等级2，若是则返回大力削球动作，若否则进入下一步判断。判断手柄挥动力度是否等于力度等级2，若是则返回中力削球动作，若否则返回小力削球动作。

图9为分支逻辑4，判断击球区域，若在击球区域C内时，则进入分支逻辑6；若在击球区域D内时，则进入分支逻辑7；若在击球区域E时，则进入分支逻辑8；若在击球区域F，G，H中的任意一个区域时，则进入分支逻辑9；若在击球区域I时，则返回击球失误动作；若是其他击球区域时，则返回推档动作。

图10包含分支逻辑6、7、8、9。

在分支逻辑6中，判断与预决策拉球的特征是否匹配，若是则返回拉球动作，若否则进入下一步判断。判断与预决策削球的特征是否匹配，若是则返回削球动作，若否则返回推档动作。

在分支逻辑7中，判断与预决策削球的特征是否匹配，若是则返回削球动作，若否则返回推档动作。

在分支逻辑8中，判断与预决策拉球的特征是否匹配：若是则进一步判断手柄挥动力度是否大于力度等级2，若是则返回拉球动作，若否则返回推挡动作；若否则进入下一步判断。判断与预决策削球的特征是否匹配：若是则进一步判断手柄挥动力度是否大于力度等级2，若是则返回削球动作，若否则返回推挡动作；若否则返回推挡动作。

在分支逻辑9中，判断手柄挥动力度是否大于力度设定值，若是则返回拉球动作，若否则返回推挡动作。

根据以上乒乓球游戏模型中存在的击球策略，使得在决策击球时，根据击球点位置、击球时机、期望落点区域，可以从数据中查找出一条理想轨迹。以理想轨迹作为参考，结合动感游戏手柄的输入，对理想轨迹进行修正，添加旋转，以及做一些扰动，可使打出的球更加符合游戏者的意愿，并且富有变化。而且在本游戏模型中还设置了以动作加速度大小及动作加速度积分量来判断力度的方法，因此，可根据实际情况进行选择和组合，当球速快、反应时间短的情况下，采用以动作加速度大小来判断力度的方案，反之采用另一方案。如此一来，两方案优势互补，使得在保持顺畅的前提下，能够体现动感游戏手柄动作的力度与幅度。

在进行本游戏时，动感游戏手柄能够准确感知动作的方向以及力度，通过动感游戏手柄运动控制信号按一定的帧数率(50-500帧/秒)持续传给球类游戏，游戏根据不断上传的数据进行分析，实时控制游戏动作和选择球的飞行轨迹，能更真实地模拟该游戏，使游戏者在用游戏手柄玩该游戏时，根据情况把握手柄挥动的时机、力度、幅度，在游戏中不仅得到娱乐，而且能锻炼身体与大脑的敏捷反应能力。

另外，采用本发明，进行乒乓球以外的其他球类游戏(乒乓球、网球、羽毛球或棒球)时，只需要修改上述的击球时机的实际图形模型和击球区域的实际图形模型，即可以达到精确动作还原的效果。

Claims (6)

1.一种基于动感游戏手柄的球类游戏通用解决方法，包括：

1)建立球类运动游戏模型

采用数据库存储球的运行轨迹，球类运动游戏模型系统能根据球的不同因素寻找适合的运动轨迹；

2)球类运动模型中击球策略及决策方法的设置

量化设置：将游戏场地目标划分成多个子区域；将击球时机划分成多个阶段；将击球点位置划分成多个区域；将手柄输入力度分成多个等级；通过量化设置，根据击球时机、击球区域选择击球策略，以及目前球的状态决定球的落点；

3)球类运动模型中判断力度方法的设置

根据球速和反应时间，设置以动作加速度大小或动作加速度积分量来判断力度；

4)动感游戏手柄运动控制信号按照一定的帧数率持续传给球类游戏，游戏根据不断上传的数据进行分析，控制游戏动作和选择球的飞行轨迹。

2.如权利要求1所述的基于动感游戏手柄的球类游戏通用解决方法，其特征在于：所述步骤1)中的运动轨迹是通过数学迭代模拟得到，然后对轨迹进行定性分析、分类，保存到数据库；球的不同因素包括落点区域、击球点位置、击球类型。

3.如权利要求1所述的基于动感游戏手柄的球类游戏通用解决方法，其特征在于：所述步骤2)中的击球时机划分成5个阶段。

4.如权利要求1所述的基于动感游戏手柄的球类游戏通用解决方法，其特征在于：所述步骤2)中的手柄输入力度的等级为五个，分别为：

力度等级0：无力；

力度等级1：小力；

力度等级2：中力；

力度等级3：大力；

力度等级4：超大力。

5.如权利要求1所述的基于动感游戏手柄的球类游戏通用解决方法，其特征在于：所述步骤4)中的动感游戏手柄运动控制信号包含原始数据或经过运动控制算法获得的控制信息。

6.如权利要求1所述的基于动感游戏手柄的球类游戏通用解决方法，其特征在于：所述步骤4)中的一定的帧数率是50-500帧/秒。

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