CN106940793A - 一种基于口腔清洁装置的姿态处理方法及系统 - Google Patents

一种基于口腔清洁装置的姿态处理方法及系统 Download PDF

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宋英雄
王超
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Abstract

本发明实施例涉及数据分析处理技术领域，尤其涉及一种基于口腔清洁装置的姿态处理方法及系统，一种基于口腔清洁装置的姿态处理方法，其特征在于，包括：于所述清洁装置处于初始状态下，获取清洁装置当前的位移数据、压力数据，并根据预制的初始数据形成所述清洁装置当前姿态数据，将当前所述姿态数据、所述压力数据结合一时钟数据形成采集数据输出；接收一反馈数据，根据所述反馈数据调整所述清洁装置当前的清洁姿势，提高了刷牙过程中动作识别的精确度，从而判定用户刷牙过程的有效性，并给出合理建议帮助用户养成良好的清洁习惯及清洁姿态，以保证口腔健康。

Description

一种基于口腔清洁装置的姿态处理方法及系统
技术领域
本发明实施例涉及数据分析处理技术领域，尤其涉及一种基于口腔清洁装置的姿态处理方法及系统。
背景技术
随着科学技术的高速发展，使得传统设备越来越智能。在物联网，云计算的大背景下，智能硬件的概念近年来备受人们关注。智能硬件综合了传感技术、无线通信技术、嵌入式技术等多项技术，主要通过各类传感器收集环境信息，并通过对数据的处理和传输，做出最优决策，能够广泛应用于医疗、商务以及家庭等多个领域。
现代人越来越重视身体健康状况，但由于快节奏的生活，往往会忽视口腔清洁这个环节，主要表现在口腔清洁频率不够，每次口腔清洁时间不够，口腔清洁动作不规范等等，导致牙齿不清洁，造成多种口腔疾病的滋生。科学实践证明长期保持正确的口腔清洁方法和习惯，可以帮助去除食物残渣，牙菌斑等口腔问题，维护牙齿健康。如何保证口腔清洁过程的有效性，准确分析刷牙数据，帮助人们培养正确的刷牙习惯，尤为重要。
现有技术中已有一些智能牙刷产品，该智能牙刷通过内置的传感器自动分析用户的刷牙习惯，记录每次的刷牙数据，并将上述数据上传至移动终端，通过移动终端显示该刷牙数据，但是此种智能牙刷存在一缺陷，即该智能牙刷仅能显示刷牙数据，但是不对上述刷牙数据做任何处理，用户无法判断其刷牙姿势是否正确，进而无法形成良好的刷牙习惯。
发明内容
本发明提供一种基于口腔清洁装置的姿态处理方法，旨在获取用户的刷牙数据，并对该刷牙数据做分析处理形成一匹配该用户的矫正姿态建议，帮助用户形成良好的刷牙习惯。
一方面，本发明提供一种基于口腔清洁装置的姿态处理方法，其中，包括：
于所述清洁装置处于初始状态下，获取清洁装置当前的位移数据、压力数据，并根据预制的初始数据形成所述清洁装置当前姿态数据，
将当前所述姿态数据、所述压力数据结合一时钟数据形成采集数据输出；
接收一反馈数据，根据所述反馈数据调整所述清洁装置当前的清洁姿势。
优选地，上述的基于口腔清洁装置的姿态处理方法，其中：于所述清洁装置处于初始状态下，获取清洁装置当前的位置数据、压力数据，并根据预制的初始数据形成所述清洁装置当前姿态数据包括：
获取所述清洁装置当前的第一类数据、第二类数据及第三类数据和所述清洁装置当前的压力数据；
根据所述第一类数据进行形成所述清洁装置当前的位移数据；
根据所述第一类数据、第二类数据、第三类数据结合互补滤波算法形成欧拉角数据；
根据所述欧拉角判断所述清洁装置当前位置是否处于初始位置；
于所述清洁装置当前位置匹配初始位置的状态，根据所述第一类数据、所述第二类数据及所述第三类数据形成所述姿态数据。
优选地，上述的基于口腔清洁装置的姿态处理方法，其中：还包括：
于所述清洁装置当前位置不匹配初始位置的状态下，根据所述第一类数据、所述第二类数据、所述第三类数据、当前位置及所述初始位置形成所述姿态数据。
优选地，上述的基于口腔清洁装置的姿态处理方法，其中：根据所述第一类数据、第二类数据、第三类数据结合互补滤波算法形成欧拉角数据，其中所述第一类数据为加速度数据，所述第二类数据为三维坐标数据，所述第三类数据为磁场数据；所述互补滤波算法具体包括：
以所述第一类数据、所述第二类数据的采样周期的一半形成互补滤波算法系数；
根据第三类数据、所述第二类数据计算形成第二四元数形成欧拉角。
优选地，上述的基于口腔清洁装置的姿态处理方法，其中：还包括：
对所述加速度数据、所述第三维坐标数据做归一化处理；
根据所述加速度数据、所述第三维坐标数据构成第一四元数；
将第一四元数形成方向余弦矩阵，根据所述方向余弦矩阵形成重力方向单位向量；
根据重力方向单位向量计算形成重力向量误差，根据重力向量误差校准所述清洁装置。
优选地，上述的基于口腔清洁装置的姿态处理方法，其中：其中根据所述第一类数据进行形成所述清洁装置当前的位移数据具体包括：
于所述第一类数据中选择一参考数据；以所述参考数据为中心形成一采集数据集合；
计算所述采集数据集合中的平均数和方差，根据所述平均数和方差形成sigma阈值范围；
计算出所述sigma阈值范围内的平均数；
判断第一类数据中的每个数据是否匹配标准阈值范围，将不匹配标准阈值范围的数据替换为平均数以形成第一类处理数据；
将所述第一类处理数据转化参考坐标系并进行积分处理形成所述位移数据。
另一方面，本发明还提供一种基于口腔清洁装置的姿态处理系统，其中，包括：
采集单元：于所述清洁装置处于初始状态下，获取清洁装置当前的位移数据、压力数据，并根据预制的初始数据形成所述清洁装置当前姿态数据，
处理单元，将当前所述姿态数据、所述压力数据结合一时钟数据形成采集数据输出；
通讯单元，输出所述采集数据至预定接收装置，并接收所述预定接收装置输出的反馈数据，根据所述反馈数据调整所述清洁装置当前的清洁姿势。
优选地，上述的一种基于口腔清洁装置的姿态处理系统，其中，所述采集单元包括：
采集装置，获取所述清洁装置当前的第一类数据、第二类数据及第三类数据和所述清洁装置当前的压力数据；
第一计算装置，根据所述第一类数据进行形成所述清洁装置当前的位移数据；
第二计算装置，根据所述第一类数据、第二类数据、第三类数据结合互补滤波算法形成欧拉角数据；
判断装置，根据所述欧拉角判断所述清洁装置当前位置是否处于初始位置；
姿态数据形成装置，于所述清洁装置当前位置匹配初始位置的状态，根据所述第一类数据、所述第二类数据及所述第三类数据形成所述姿态数据。
优选地，上述的一种基于口腔清洁装置的姿态处理系统，其中，所述姿态数据形成单元，于所述清洁装置当前位置不匹配初始位置的状态下，根据所述第一类数据、所述第二类数据、所述第三类数据、当前位置及所述初始位置形成所述姿态数据。
优选地，上述的一种基于口腔清洁装置的姿态处理系统，其中，所述采集装置主要由九轴惯性传感器形成。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
通过采集数据结合软件滤波融合算法以刷牙动作识别为多个不同区域，并针对每一区域，确定刷牙动作持续的时间，压力，牙刷与该区域内牙齿齿面所成的角度，实时姿态，以及刷牙动作的均匀度，提高了刷牙过程中动作识别的精确度，从而判定用户刷牙过程的有效性，并给出合理建议帮助用户养成良好的清洁习惯及清洁姿态，以保证口腔健康。
附图说明
图1为本发明实施中的一种基于口腔清洁装置的姿态处理方法流程示意图；
图2为本发明实施中的一种基于口腔清洁装置的姿态处理方法流程示意图；
图3为本发明实施中的一种基于口腔清洁装置的姿态处理方法流程示意图；
图4为本发明实施中的一种基于口腔清洁装置的姿态处理方法流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
本发明提供一种基于口腔清洁装置的姿态处理方法，可应用于智能牙刷设备，其中包括：如图1所示，
步骤S110、于所述清洁装置处于初始状态下，获取清洁装置当前的位移数据、压力数据，并根据预制的初始数据形成所述清洁装置当前姿态数据。
所述初始状态即为智能牙刷位于初始位置的状态下，该初始位置可为用户自定义的任意位置，也可为智能牙刷初始化设置的位置，例如以口腔中部的牙齿所在区域为初始位置。
步骤S120、将当前所述姿态数据、所述压力数据结合一时钟数据形成采集数据输出；采集数据可通过短距离通讯模块输出，例如蓝牙模块。
例如移动终端收发单元与智能牙刷上的数据收发单元通过短距离通讯模块协同工作，在BLE定义的服务特征值上建立数据通信通道，接收蓝牙无线数据；具体地：
首先，在蓝牙4.0协议栈以上，分三层。
其中，L0为BLE与UART转换层，相当于特殊的物理层，实现了数据传输。在智能牙刷的蓝牙通讯模块上上，定义ble profile，包含两个character，一个作为UART到BLE数据通道，一个作为BLE到UART数据通道。例如：
定义L1为网络传输层，工作于L0层之上，实现数据发送和接收的双方向可靠通信。由于L0MTU只有20字节，为了应对大包数据的发送，L1上定义了248字节的MTU，并在L1层实现组包，拆包逻辑；
定义L2为应用层，定义一组command id，配合多组TLV格式数据，实现具体功能定义，如获取牙刷电池电量，开启关闭数据传输等；
为了保证L1层MTU的可靠传输，实现了L0层MTU的重传，失败3次后，L1会把结果通知到L2；另外，L1还实现了ack机制。
步骤S130、接收一反馈数据，根据所述反馈数据调整所述清洁装置当前的清洁姿势。该反馈数据可由移动终端形成，移动终端与智能牙刷之间通过短距离通讯模块实现通讯；
移动终端内的数据融合单元对上述数据做分析处理，具体地处理步骤包括：如图2所示，
步骤S1301、通过滚动角和俯仰角判断智能牙刷是否在牙齿规定的初始位置，比如可以规定刷牙开始时需要放在门牙上，从而保证一次刷牙过程数据的准确性；
步骤S1302、通过智能牙刷的实施姿态和初始位置，判断牙刷在口腔中的区域，预先将口腔内的区域分为左上区域、左下区域、中上区域、中下区域、右上区域、右下区域。例如通过偏航角可以得出刷头的朝向，判断出在刷左侧，右侧或是中间的牙齿，根据滚动角可以判断出刷毛的朝向，因此可以判断出在刷外侧或内侧，上排或下排牙齿。进一步地，可根据偏航角与牙齿齿面形成的角度，对应到刷头在哪个位置，在刷哪颗牙齿；
步骤S1303、根据sigma滤波加速度及二次积分得到位移数据，作为补充，与偏航角的数据共同确定刷头所处区域，把刷牙动作识别为多个不同区域，从而跟踪用户动作。
步骤S1304、在每个区域内，由实时时间参数，压力传感器，确定用户刷牙动作持续的时间、对应力度、智能牙刷动作频率，以获得一次刷牙周期内的完整动作捕捉，作为刷牙评价单元的输入。
刷牙动作分析判定单元最终根据数据融合得到的刷牙动作各项特征，与正常刷牙数据模型进行匹配分析，确定刷牙过程的准确性及有效性，并给出改进建议。
作为进一步优选实施方案，上述的基于口腔清洁装置的姿态处理方法，其中：步骤S110、于所述清洁装置处于初始状态下，获取清洁装置当前的位置数据、压力数据，并根据预制的初始数据形成所述清洁装置当前姿态数据包括：需对采集单元进行滤波，校准，消除零点漂移处理，同时需要设定量程，本方法选择最高量程；最后是九轴数据的采样周期，需在满足一次算法运算周期的条件下越快越好，通过测试，采用5ms读取周期，还包括：如图3所示，
S1101、获取所述清洁装置当前的第一类数据、第二类数据及第三类数据和所述清洁装置当前的压力数据；所述第一类数据可由加速度传感器获取，所述第二类数据可由陀螺仪传感器获取，所述第三类数据可由磁力计获取。
S1102、根据所述第一类数据进行形成所述清洁装置当前的位移数据；可采用sigma算法二次积分形成所述位移数据，具体地，
S11021、于所述第一类数据中选择一参考数据；以所述参考数据为中心形成一采集数据集合；
S11022、计算所述采集数据集合中的平均数和方差，根据所述平均数和方差形成sigma阈值范围；
S11023、计算出所述sigma阈值范围内的平均数；
S11024、判断第一类数据中的每个数据是否匹配标准阈值范围，将不匹配标准阈值范围的数据替换为平均数；
S11026、将所述第一类数据转化参考坐标系并进行积分处理形成所述位移数据
S1103、根据所述第一类数据、第二类数据、第三类数据结合互补滤波算法形成欧拉角数据；其中所述第一类数据为加速度数据，所述第二类数据为三维坐标数据，所述第三类数据为磁场数据；所述互补滤波算法具体包括：如图4所示，
S11031、根据所述加速度数据以形成构成第一四元数；具体地，将加速度数据归一化处理以形成第一四元数。四元数为：
Q＝q0+q1i0+q2j0+q3k0；公式一，对公式一做坐标系变换处理形成：
其中是变换矩阵；
S11032、将第一四元数形成方向余弦矩阵，根据所述方向余弦矩阵形成重力方向单位向量；
即以形成智能牙刷本体所在坐标系的重力方向单位向量。根据余弦矩阵及欧拉角的解释，地理坐标系的Z轴向量转换至智能牙刷所在坐标系时，所以vx，vy，vz对应是上一次的欧拉角的智能牙刷所在坐标系换算出来的重力的单位向量；
S11033、根据重力方向单位向量计算形成重力向量误差，根据重力向量误差校准所述清洁装置。
其中，一种误差校准方式为：重力向量之间的误差就是陀螺仪积分后的姿态和加速度计测出来的姿态间的误差。向量间的误差可用向量叉积表示，ex，ey，ez就是两重力方向的叉积，叉积向量仍在智能牙刷所在坐标系上，而陀螺仪的积分误差也在智能牙刷所在坐标系上，且叉积大小和陀螺仪的积分误差成正比，则可用来修正陀螺仪，对陀螺仪的误差修正直接体现到对载智能牙刷的修正，其实就是用加速度传感器测量标定陀螺仪的积分。
另一种误差校准方式为：叉积在智能牙刷所在坐标系的三轴上的投影，就是加速度计和重力之间的角度误差。即陀螺仪按叉积误差的轴向，转动叉积误差的角度，就可以把加速度计和重力向量间的误差消除。所以把叉积的三轴乘以x％(x为补偿系数)，加到陀螺仪积分的角度上，就是x％互补系数的互补算法。
S11034、以所述第一类数据、所述第二类数据的采样周期的一半形成互补滤波算法系数；
S11035、根据第三类数据、所述第二类数据计算形成欧拉角。具体地：
设有物理坐标系R，坐标轴为x0、y0、z0,坐标轴方向的单位向量为i0、j0、k0，以智能牙刷本体所在坐标系b相对于物理坐标系R以预定点O做定点转动，智能牙刷本体所在坐标系b的坐标轴为x、y、z,坐标轴方向的单位向量为i、j、k，于初始状态下，智能牙刷本体所在坐标系b与物理坐标系R重合。
智能牙刷本体所在坐标系b至物理坐标系R的坐标系转换矩阵为：
其中，θ：是所述智能牙刷本体所在坐标系b相对于物理坐标系R的转动角度；
l、m、n为转换系数；
继续，令
根据q0、q1、q2、q3构造第二四元数：第二四元数即当前实时姿态的四元数。
将公式三代入公式二中可得：
根据第二四元数形成当前的欧拉角：
ROLL(即滚动角)＝asin(-2*q1q3+2*q0q2)*57.3；
PITCH(即俯仰角)＝atan2(2*q2q3+2*q0q1-2*q1q1-2*q2q2+1)*57.3
YAW(即偏航角)＝atan2(2*q1q2+2*q0q3-2*q2q2-2*q3q3+1)*57.3；
S1104、根据所述欧拉角判断所述清洁装置当前位置是否处于初始位置；
S1105、于所述清洁装置当前位置匹配初始位置的状态，根据所述第一类数据、所述第二类数据及所述第三类数据形成所述姿态数据。
S1106、于所述清洁装置当前位置不匹配初始位置的状态下，根据所述第一类数据、所述第二类数据、所述第三类数据、当前位置及所述初始位置形成所述姿态数据。
实施例二
另一方面，本发明再提供一种基于口腔清洁装置的姿态处理系统，其中，包括：
采集单元：于所述清洁装置处于初始状态下，获取清洁装置当前的位移数据、压力数据，并根据预制的初始数据形成所述清洁装置当前姿态数据，
处理单元，将当前所述姿态数据、所述压力数据结合一时钟数据形成采集数据输出；
通讯单元，输出所述采集数据至预定接收装置，并接收所述预定接收装置输出的反馈数据，根据所述反馈数据调整所述清洁装置当前的清洁姿势。
优选地，上述的一种基于口腔清洁装置的姿态处理系统，其中，所述采集单元包括：
采集装置，获取所述清洁装置当前的第一类数据、第二类数据及第三类数据和所述清洁装置当前的压力数据；
第一计算装置，根据所述第一类数据进行形成所述清洁装置当前的位移数据；
第二计算装置，根据所述第一类数据、第二类数据、第三类数据结合互补滤波算法形成欧拉角数据；
判断装置，根据所述欧拉角判断所述清洁装置当前位置是否处于初始位置；
姿态数据形成装置，于所述清洁装置当前位置匹配初始位置的状态，根据所述第一类数据、所述第二类数据及所述第三类数据形成所述姿态数据。
作为进一步优选实施方案，上述的一种基于口腔清洁装置的姿态处理系统，其中，所述姿态数据形成单元，于所述清洁装置当前位置不匹配初始位置的状态下，根据所述第一类数据、所述第二类数据、所述第三类数据、当前位置及所述初始位置形成所述姿态数据。
作为进一步优选实施方案，上述的一种基于口腔清洁装置的姿态处理系统，其中，所述采集装置主要由九轴惯性传感器形成。
上述产品可执行本发明任意实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种基于口腔清洁装置的姿态处理方法，其特征在于，包括：
于所述清洁装置处于初始状态下，获取清洁装置当前的位移数据、压力数据，并根据预制的初始数据形成所述清洁装置当前姿态数据；
将当前所述姿态数据、所述压力数据结合一时钟数据形成采集数据输出；
接收一反馈数据，根据所述反馈数据调整所述清洁装置当前的清洁姿势。
2.根据权利要求1所述的基于口腔清洁装置的姿态处理方法，其特征在于：于所述清洁装置处于初始状态下，获取清洁装置当前的位置数据、压力数据，并根据预制的初始数据形成所述清洁装置当前姿态数据包括：
获取所述清洁装置当前的第一类数据、第二类数据及第三类数据和所述清洁装置当前的压力数据；
根据所述第一类数据进行形成所述清洁装置当前的位移数据；
根据所述第一类数据、第二类数据、第三类数据结合互补滤波算法形成欧拉角数据；
根据所述欧拉角判断所述清洁装置当前位置是否处于初始位置；
于所述清洁装置当前位置匹配初始位置的状态，根据所述第一类数据、所述第二类数据及所述第三类数据形成所述姿态数据。
3.根据权利要求2所述的基于口腔清洁装置的姿态处理方法，其特征在于：还包括：
于所述清洁装置当前位置不匹配初始位置的状态下，根据所述第一类数据、所述第二类数据、所述第三类数据、当前位置及所述初始位置形成所述姿态数据。
4.根据权利要求2所述的基于口腔清洁装置的姿态处理方法，其特征在于：根据所述第一类数据、第二类数据、第三类数据结合互补滤波算法形成欧拉角数据，其中所述第一类数据为加速度数据，所述第二类数据为三维坐标数据，所述第三类数据为磁场数据；所述互补滤波算法具体包括：
以所述第一类数据、所述第二类数据的采样周期的一半形成互补滤波算法系数；
根据第三类数据、所述第二类数据计算形成第二四元数，并根据第二四元数形成所述欧拉角数据。
5.根据权利要求4所述的基于口腔清洁装置的姿态处理方法，其特征在于：还包括：
对所述加速度数据做归一化处理；
根据所述加速度数据、三维坐标数据构成第一四元数；
根据第一四元数形成方向余弦矩阵，根据所述方向余弦矩阵形成重力方向单位向量；
根据重力方向单位向量计算形成重力向量误差，根据重力向量误差校准所述清洁装置。
6.根据权利要求2所述的基于口腔清洁装置的姿态处理方法，其特征在于：其中根据所述第一类数据进行形成所述清洁装置当前的位移数据具体包括：
于所述第一类数据中选择一参考数据；以所述参考数据为中心形成一采集数据集合；
计算所述采集数据集合中的平均数和方差，根据所述平均数和方差形成sigma阈值范围；
计算出所述sigma阈值范围内的平均数；
判断第一类数据中的每个数据是否匹配标准阈值范围，将不匹配标准阈值范围的数据替换为所述平均数以形成第一类处理数据；
将所述第一类处理数据转化参考坐标系并进行积分处理形成所述位移数据。
7.一种基于口腔清洁装置的姿态处理系统，其特征在于，包括：
采集单元：于所述清洁装置处于初始状态下，获取清洁装置当前的位移数据、压力数据，并根据预制的初始数据形成所述清洁装置当前姿态数据，
处理单元，将当前所述姿态数据、所述压力数据结合一时钟数据形成采集数据输出；
通讯单元，输出所述采集数据至预定接收装置，并接收所述预定接收装置输出的反馈数据，根据所述反馈数据调整所述清洁装置当前的清洁姿势。
8.根据权利要求7所述的一种基于口腔清洁装置的姿态处理系统，其特征在于，所述采集单元包括：
采集装置，获取所述清洁装置当前的第一类数据、第二类数据及第三类数据和所述清洁装置当前的压力数据；
第一计算装置，根据所述第一类数据进行形成所述清洁装置当前的位移数据；
第二计算装置，根据所述第一类数据、第二类数据、第三类数据结合互补滤波算法形成欧拉角数据；
判断装置，根据所述欧拉角判断所述清洁装置当前位置是否处于初始位置；
姿态数据形成装置，于所述清洁装置当前位置匹配初始位置的状态，根据所述第一类数据、所述第二类数据及所述第三类数据形成所述姿态数据。
9.根据权利要求7所述的一种基于口腔清洁装置的姿态处理系统，其特征在于，所述姿态数据形成单元于所述清洁装置当前位置不匹配初始位置的状态下，根据所述第一类数据、所述第二类数据、所述第三类数据、当前位置及所述初始位置形成所述姿态数据。
10.根据权利要求8所述的一种基于口腔清洁装置的姿态处理系统，其特征在于，所述采集装置主要由九轴惯性传感器形成。
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