CN105582669A - 基于动作模板特征匹配的体感游戏手环系统 - Google Patents

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汪一波
赵帅
冯辰栋
郑路路
袁璠
胡冠蓝
黄亦翔
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    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63F—CARD, BOARD, OR ROULETTE GAMES; INDOOR GAMES USING SMALL MOVING PLAYING BODIES; VIDEO GAMES; GAMES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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    • A63F13/20—Input arrangements for video game devices
    • A63F13/21—Input arrangements for video game devices characterised by their sensors, purposes or types
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    • A63F13/20—Input arrangements for video game devices
    • A63F13/24—Constructional details thereof, e.g. game controllers with detachable joystick handles

Abstract

一种基于动作模板特征匹配的体感游戏手环系统，包括：电源模块、依次相连的AGM传感器模块、处理器模块、通讯模块和电子设备，其中：电源模块为AGM传感器模块、处理器模块和通讯模块提供电源，AGM传感器模块监测操作者的实时运动状态，采集动作和电子设备信息，处理器模块实时接收存储AGM传感器模块传输的运动数据并进行分析处理，得到动作的特征参数集，并与动作模板特征库进行匹配，生成对应的游戏指令，并通过通讯模块传递至电子设备；本发明可识别复杂动作和组合动作，克服了体感游戏手环处理器芯片的能耗和运算缺陷，有效扩展了体感游戏的类型和难度，提升玩家体验。

Description

基于动作模板特征匹配的体感游戏手环系统
技术领域
本发明涉及的是一种体感游戏手环领域的技术，具体是一种基于动作模板特征匹配的体感游戏手环系统。
背景技术
体感游戏是一种通过肢体动作变化来进行操作的新型电子游戏。体感游戏突破了传统单纯以手柄按键输入的操作方式，让操作者可以通过肢体动作去操作游戏，更因其兼具健身和娱乐双重作用而深受用户的喜爱。
目前，体感游戏的体感操作方案通常是利用视频识别技术，如通过相机捕捉三维空间中玩家的动作，或者通过特定的游戏手柄辅助识别玩家的运动。前者的视频识别技术还没有完全成熟，而且成本较高；后者的游戏手柄的连接一般需要特定的硬件支持，如电视机、机顶盒，限制了体感游戏的活动区域。
依托膨胀的发展手机游戏和平板电脑游戏，足够便携小巧，而且能够连接手机或者平板电脑等可移动游戏平台进行体感游戏的设备是体感游戏操作方案的发展方向。智能手环作为一个便携式可穿戴智能化产品具有体感游戏操作端的开发价值。
经过对现有技术的检索发现，中国专利文献号CN104133813A，公布日2014.11.5，公开了一种基于Kinect的海军旗语训练方法，通过Kinect传感器采集人体上肢的动作数据，提取动作特征值，与旗语标准姿势库的动作进行比对，完成动作识别。但该技术的实现依赖Kinect传感器设备，成本高并且活动区域有限制，便携性较差。
发明内容
本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种基于动作模板特征匹配的体感游戏手环系统，通过构造动作模板特征库，并与AGM传感器(单个封装的三轴重力加速度计、三轴陀螺仪和三轴地磁传感器)模块采集和处理器模块处理的动作数据进行比对，输出对应的指令，并由配对的电子设备完成游戏指令，工作可靠，兼容性强。
本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明包括：依次相连的AGM传感器模块、处理器模块和通讯模块，其中：AGM传感器模块监测操作者的实时运动状态，采集动作和设备信息，处理器模块实时接收存储AGM传感器模块传输的运动数据并进行分析处理，生成对应的游戏指令，并传递给通讯模块。
所述的动作信息包括但不限于：动作的实时加速度、角速度和地磁矢量。
所述的电子设备信息包括但不限于：电子设备的加速度、角速度和地磁矢量。
所述的AGM传感器模块包括：三轴重力加速度传感器、三轴陀螺仪传感器和三轴地磁传感器。
所述的处理器模块为基于CORTEX-M3构架的ARM处理器。
所述的处理器模块包括：数据接收单元、数据存储单元、数据处理单元和数据比对单元，其中：数据存储单元储存数据接收单元接收的数据，并经过数据处理单元进行处理，得到的信息通过数据比对单元与数据存储单元中的预存信息进行匹配，生成对应的指令。
所述的处理包括：识别起止动作、预处理和构建动作的特征参数集。
所述的起止动作是指：玩家将体感游戏手环保持在约定的姿态。
所述的预处理包括但不限于：滤波和降噪。
所述的预存信息是指动作模板特征库。
所述的动作模板特征库通过以下方式构造：对于新指定的动作，玩家佩戴体感游戏手环进行模拟，通过AGM传感器模块采集动作对应的数据，经过处理器模块输入通讯模块，输出至外部设备；外部设备对采集的数据进行分析，提取动作的特征参数集，并与其他动作的特征参数集进行比对，如果新指定的动作的特征参数集不可辨，则重新进行数据分析、提取其他特征参数集；否则将该特征参数集及其对应的标识存入数据存储单元的动作模板特征库。
所述的新指定的动作是指：体感游戏要求玩家进行的用以操作游戏的特定动作。
所述的可辨是指：提取的新指定的动作的特征参数集不与动作模板特征库中已有的特征参数集重复，并具备与已有的特征参数集有足够辨识度的参数值差别。
所述的与已有的特征参数集有足够辨识度的参数值差别是指：与已有的特征参数集的特征参数不完全相同，并且相同的特征参数的数值差别需要超过传感器最小精度的至少5倍。
所述的识别起止动作是指：对实时存储的数据进行分析，识别动作起止，删除动作未开始前存储的数据，转存动作起止之间一整段连续的采样数据，并在转存后清空存储区。
所述的特征参数集是指：参数中具有可辨性的参数集合。
所述的特征参数集包括但不限于：单轴加速度最大值、单轴角度最大值、单轴角度最小值、单轴加速度最小值、加速度平均值、全程加速度方差、全程加速度极差、能量等级、地磁方向或者其结合。
所述的生成对应的指令是指：生成玩家完成的动作对应的标识。
所述的标识一般为数字或字母。
所述的通讯模块为基于蓝牙键盘协议的无线通讯模块。
所述的通讯模块将标识传递给配对的电子设备，电子设备接收并识别标识，完成对应的游戏指令。
技术效果
与现有技术相比，本发明利用动作模板特征参数匹配的数据分析方法，突破了体感游戏手环处理器芯片能耗及运算能力的限制，实现了对复杂动作或组合动作的识别，有效扩展了体感游戏手环所能操作的体感游戏类型和难度，并具有较好的兼容性。
附图说明
图1为本发明示意图；
图2为处理器模块工作示意图；
图3为动作模板特征库构造示意图。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例1
如图1所示，本实施例包括：电源模块、依次相连的AGM传感器模块、处理器模块、通讯模块和电子设备，其中：电源模块为AGM传感器模块、处理器模块和通讯模块提供电源，AGM传感器模块监测操作者的实时运动状态，采集动作和电子设备信息，处理器模块实时接收存储AGM传感器模块传输的运动数据并进行分析处理，生成对应的游戏指令，并通过通讯模块传递至电子设备。
所述的动作信息包括但不限于：动作的实时加速度、角速度和地磁矢量。
所述的电子设备信息包括但不限于：电子设备的加速度、角速度和地磁矢量。
所述的电源模块包括：电池单元和电源管理单元，其中：电源管理单元将电池单元中的电池转换成其他模块所需要的直流电压。
所述的电池单元为纽扣电池。
所述的AGM传感器模块包括：单个封装的三轴重力加速度传感器、三轴陀螺仪传感器和三轴地磁传感器。
所述的处理器模块为基于CORTEX-M3构架的ARM处理器。
如图2所示，所述的处理器模块包括：数据接收单元、数据存储单元、数据处理单元和数据比对单元，其中：数据存储单元储存数据接收单元接收的数据，并经过数据处理单元进行处理，得到的信息通过数据比对单元与数据存储单元中的预存信息进行匹配，生成对应的指令。
所述的处理包括：识别起止动作、预处理和构建动作的特征参数集。
所述的起止动作是指：玩家将体感游戏手环保持在约定的姿态。
所述的预处理包括但不限于：滤波和降噪。
所述的预存信息是指动作模板特征库。
如图3所示，所述的动作模板特征库通过以下方式构造：对于新指定的动作，玩家佩戴体感游戏手环进行模拟，通过AGM传感器模块采集动作对应的数据，经过处理器模块输入通讯模块，输出至外部设备；外部设备对采集的数据进行分析，提取动作的特征参数集，并与其他动作的特征参数集进行比对，如果新指定的动作的特征参数集不可辨，则重新进行数据分析、提取其他特征参数集；否则将该特征参数集及其对应的标识存入数据存储单元的动作模板特征库。
所述的外部设备一般为PC端。
所述的新指定的动作是指：体感游戏要求玩家进行的用以操作游戏的特定动作，一般为连续的简单动作组合或者为单一的复杂动作，如先向后蓄力再向上冲拳，或徒手画圈。
所述的可辨是指：提取的新指定的动作的特征参数集不与动作模板特征库中已有的特征参数集重复，并具备与已有的特征参数集有足够辨识度的参数值差别。
所述的与已有的特征参数集有足够辨识度的参数值差别是指：与已有的特征参数集的特征参数不完全相同，并且相同的特征参数的数值差别需要超过传感器最小精度的至少5倍。
所述的数据储存单元为一闪存(Flash)，存储指定的动作的特征参数集和对应的指令，用于识别玩家的动作。
所述的识别起止动作是指：对实时存储的数据进行分析，识别动作起止，删除动作未开始前存储的数据，转存动作起止之间一整段连续的采样数据，并在转存后清空存储区。
所述的采样数据包含了动作的全部运动信息，用于提取动作的特征值。
所述的特征参数集是指：参数中具有可辨性的参数集合。
所述的特征参数集包括但不限于：单轴加速度最大值、单轴角度最大值、单轴角度最小值、单轴加速度最小值、加速度平均值、全程加速度方差、全程加速度极差、能量等级、地磁方向或者其结合。
所述的生成对应的指令是指：生成玩家完成的动作对应的标识。
所述的标识一般为数字或字母。
所述的通讯模块为基于蓝牙键盘协议(TheHumanInterfaceDevice,HID)的无线通讯模块。
所述的电子设备接收并识别通讯模块传递的标识，完成对应的游戏指令。
工作时，开启开关，电源模块开始供电，AGM传感器模块采集玩家的实时动作数据，传递给处理器模块进行分析处理，生成对应的指令，并通过通讯模块传递给配对的电子设备，达到玩家肢体动作控制游戏的目的。
本实施例实现了复杂动作和组合动作的识别，并能够兼容具有蓝牙功能的电子设备。

Claims (5)

1.一种基于动作模板特征匹配的体感游戏手环系统，其特征在于，依次相连的AGM传感器模块、处理器模块和通讯模块，其中：AGM传感器模块监测操作者的实时运动状态，采集动作和设备信息，处理器模块实时接收存储AGM传感器模块传输的运动数据并进行分析处理，生成对应的游戏指令，并传递给通讯模块；
所述的动作信息包括：动作的实时加速度、角速度和地磁矢量；
所述的电子设备信息包括：电子设备的加速度、角速度和地磁矢量。
2.根据权利要求1所述的体感游戏手环系统，其特征是，所述的处理器模块包括：数据接收单元、数据存储单元、数据处理单元和数据比对单元，其中：数据存储单元储存数据接收单元接收的数据，并经过数据处理单元进行处理，得到的信息通过数据比对单元与数据存储单元中的预存信息进行匹配，生成对应的指令；
所述的处理包括：识别起止动作、预处理和构建动作的特征参数集；
所述的起止动作是指：玩家将体感游戏手环保持在约定的姿态。
3.根据权利要求1所述的体感游戏手环系统，其特征是，所述的预存信息是指动作模板特征库，并通过以下方式构造：对于新指定的动作，玩家佩戴体感游戏手环进行模拟，通过AGM传感器模块采集动作对应的数据，经过处理器模块输入通讯模块，输出至外部设备；外部设备对采集的数据进行分析，提取动作的特征参数集，并与其他动作的特征参数集进行比对，如果新指定的动作的特征参数集不可辨，则重新进行数据分析、提取其他特征参数集；否则将该特征参数集及其对应的标识存入数据存储单元的动作模板特征库；
所述的新指定的动作是指：体感游戏要求玩家进行的用以操作游戏的特定动作；
所述的可辨是指：提取的新指定的动作的特征参数集不与动作模板特征库中已有的特征参数集重复，并具备与已有的特征参数集有足够辨识度的参数值差别。
4.根据权利要求2所述的体感游戏手环系统，其特征是，所述的识别起止动作是指：对实时存储的数据进行分析，识别动作起止，删除动作未开始前存储的数据，转存动作起止之间一整段连续的采样数据，并在转存后清空存储区。
5.根据权利要求2所述的体感游戏手环系统，其特征是，所述的特征参数集包括：单轴加速度最大值、单轴角度最大值、单轴角度最小值、单轴加速度最小值、加速度平均值、全程加速度方差、全程加速度极差、能量等级、地磁方向或者其结合。
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