CN107145706A - 虚拟现实vr设备融合算法性能参数的评估方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种虚拟现实VR设备融合算法性能参数的评估方法及装置，应用于VR设备传感器，所述方法包括：通过融合算法，获取待测量VR设备在水平面上做直线运动时的运动状态数据；根据所述运动状态数据，得到所述待测量VR设备的运动状态评估数值；所述运动状态评估数值表示所述待测量VR设备通过融合算法，得到在水平面上做直线运动时的运动状态变化量。应用本发明实施例可以定量分析融合算法的性能，得到VR设备在应用融合算法时性能误差。

Description

虚拟现实VR设备融合算法性能参数的评估方法及装置

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及虚拟现实VR设备融合算法性能参数的评估方法及装置。

背景技术

虚拟现实(Virtual Reality)，简称VR技术，也称灵境技术或人工环境，是利用电脑模拟产生一个三度空间的虚拟世界，提供用户关于视觉、听觉、触觉等感官的模拟，让使用者如同身历其境一般，可以及时、没有限制地观察三维空间内的事物。使用者进行位置移动时，电脑可以立即进行复杂的运算，将精确的三维世界影像传回产生临场感。

用户戴上VR设备后，在进行位置移动时，在头部移动的过程中画面会出现抖动和延迟，容易使用户产生头晕感，用户体验差。导致画面抖动和延迟的主要原因是融合算法的误差较大，为了改善画面抖动和延迟的情况，需要定量分析融合算法的性能。目前市面上有大量带有传感器的VR产品，国内高端的VR产品普遍使用高通生产或者谷歌生产的Daydream软件开发工具包，将融合算法集成到安装包中，以应用程序编程接口的方式供各客户端调用，高通和谷歌并不会公开算法的精度，通过用户自我感知的方式，无法得到VR设备在应用融合算法时性能参数的精度。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供虚拟现实VR设备融合算法性能参数的评估方法及装置，定量分析融合算法的性能，得到VR设备在应用融合算法时性能误差。具体技术方案如下：

为达到上述目的，本发明提供了一种虚拟现实VR设备融合算法性能参数的评估方法，应用于VR设备传感器，包括：

通过融合算法，获取待测量VR设备在水平面上做直线运动时的运动状态数据；

根据所述运动状态数据，得到所述待测量VR设备的运动状态评估数值；所述运动状态评估数值表示所述待测量VR设备通过融合算法，得到在水平面上做直线运动时的运动状态变化量。

具体的，所述通过融合算法，获取待测量VR设备在水平面上做直线运动时的运动状态数据，包括：

通过融合算法，获取待测量VR设备在水平面上做直线运动时得到的四元素值作为运动状态数据。

具体的，所述根据所述运动状态数据，得到所述待测量VR设备的运动状态评估数值，包括：

将所述待测量VR设备在水平面上做直线运动时的运动状态数据进行标准化，得到标准化后的运动状态数据；

将所述标准化后的运动状态数据进行欧拉转换，得到所述待测量VR设备的运动状态评估数值。

具体的，所述将所述待测量VR设备在水平面上做直线运动时的运动状态数据进行标准化，得到标准化后的运动状态数据，包括：

将所述待测量VR设备在水平面上做直线运动时得到的四元素值，按照预设公式q＝x·i+y·j+z·k+w进行标准化，得到标准化后的运动状态数据，其中

i表示在坐标轴i方向上的单位向量；j表示在坐标轴j方向上的单位向量；k表示在坐标轴k方向上的单位向量；x表示所述待测量VR设备在水平面上做直线运动时，在坐标轴i方向上的转轴角度；y表示在坐标轴j方向上的转轴角度，k表示在坐标轴k方向上的转轴角度；w表示一个角度分量。

具体的，所述运动状态变化量具体包括：航向角、俯仰角、翻滚角；

所述航向角表示所述待测量VR设备在水平面上做直线运动时的水平运动变化角，所述水平运动变化角为0.5度到3度的范围内的数值；

所述俯仰角表示所述待测量VR设备在水平面上做直线运动时的垂直运动变化角，所述垂直运动变化角为0.1度到0.5度的范围内的数值；

所述翻滚角表示所述待测量VR设备在水平面上做直线运动时的旋转运动变化角，所述旋转运动变化角为0度到0.5度的范围内的数值。

具体的，在所述根据所述运动状态数据，得到所述待测量VR设备的运动状态评估数值之后，所述方法还包括：

通过所述待测量VR设备在水平面上多次做直线运动时，将多个航向角的航向角运动图像进行显示；

通过所述待测量VR设备在水平面上多次做直线运动时，将多个俯仰角的俯仰角运动图像进行显示；

通过所述待测量VR设备在水平面上多次做直线运动时，将多个翻滚角的翻滚角运动图像进行显示。

本发明还提供了一种虚拟现实VR设备融合算法性能参数的评估装置，其特征在于，包括：

数据输入模块，用于通过融合算法，获取待测量VR设备在水平面上做直线运动时的运动状态数据；

数据输出模块，用于输出所述待测量VR设备在水平面上做直线运动时的运动状态数据；

计算模块，用于根据所述运动状态数据，计算得到所述待测量VR设备的运动状态评估数值；

图像显示模块，用于显示所述运动状态评估数值。

具体的，所述数据输出模块包括：用于输出通过融合算法，获取待测量VR设备在水平面上做直线运动时得到的四元素值作为运动状态数据。

具体的，所述计算模块包括：

第一计算子模块，用于将所述待测量VR设备在水平面上做直线运动时的运动状态数据进行标准化，得到标准化后的运动状态数据；

第二计算子模块，用于将所述标准化后的运动状态数据进行欧拉转换，得到所述待测量VR设备的运动状态评估数值。

具体的，所述第一计算子模块包括：用于将所述待测量VR设备在水平面上做直线运动时得到的四元素值，按照预设公式q＝x·i+y·j+z·k+w进行标准化，得到标准化后的运动状态数据，其中

i表示在坐标轴i方向上的单位向量；j表示在坐标轴j方向上的单位向量；k表示在坐标轴k方向上的单位向量；x表示所述待测量VR设备在水平面上做直线运动时，在坐标轴i方向上的转轴角度；y表示在坐标轴j方向上的转轴角度，k表示在坐标轴k方向上的转轴角度；w表示一个角度分量。

具体的，所述图像显示模块包括：航向角子模块、俯仰角子模块、翻滚角子模块；

所述航向角子模块用于显示所述待测量VR设备在水平面上做直线运动时的水平运动变化角，所述水平运动变化角为0.5度到3度的范围内的数值；

所述俯仰角子模块用于显示所述待测量VR设备在水平面上做直线运动时的垂直运动变化角，所述垂直运动变化角为0.1度到0.5度的范围内的数值；

所述翻滚角子模块用于显示所述待测量VR设备在水平面上做直线运动时的旋转运动变化角，所述旋转运动变化角为0度到0.5度的范围内的数值。

本发明实施例提供的虚拟现实VR设备融合算法性能参数的评估方法及装置，通过融合算法，获取待测量VR设备在水平面上做直线运动时的运动状态数据，根据运动状态数据，得到待测量VR设备的运动状态评估数值，通过定量分析运动状态评估数值，可以得到融合算法的性能误差。当然，实施本发明的任一产品或方法必不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例VR设备融合算法性能参数的评估方法的流程图；

图2为本发明实施例VR设备根据运动状态数据，得到待测量VR设备的运动状态评估数值的流程图；

图3为本发明实施例应用在高通的软件环境中，航向角的运动图像；

图4为本发明实施例应用在谷歌Daydream软件环境中，航向角的运动图像；

图5为本发明实施例应用在高通的软件环境中，俯仰角的运动图像；

图6为本发明实施例应用在谷歌Daydream的软件环境中，俯仰角的运动图像；

图7为本发明实施例应用在高通的软件环境中，翻滚角的运动图像；

图8为本发明实施例应用在谷歌Daydream的软件环境中翻滚角的运动图像；

图9为本发明实施例VR设备融合算法性能参数的评估装置结构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

虚拟现实(Virtual Reality)，简称VR技术，也称灵境技术或人工环境，是利用电脑模拟产生一个三度空间的虚拟世界，提供用户关于视觉、听觉、触觉等感官的模拟，让使用者如同身历其境一般，可以及时、没有限制地观察三维空间内的事物。使用者进行位置移动时，电脑可以立即进行复杂的运算，将精确的三维世界影像传回产生临场感。

用户戴上VR设备后，在进行位置移动时，在头部移动的过程中画面会出现抖动和延迟，容易使用户产生眩晕感，用户体验差。导致画面抖动和延迟的主要原因是融合算法的误差较大，为了改善画面抖动和延迟的问题，需要定量分析融合算法的性能，以便后续进行调整。目前VR市场上有大量带有传感器的VR产品，国内高端的VR产品普遍使用高通生产或者谷歌生产的Daydream软件开发工具包，将融合算法集成到安装包中，以应用程序编程接口的方式供各客户端调用，但是高通和谷歌并不会公开算法的精度，因此，我们需要定量分析融合算法的性能。

在VR设备中，各类传感器之间的性能其实都差不多，但算法直接决定了产品体验。传感器本身能实现的功能比较单一，但结合算法就可以实现复杂的功能。例如，如手机品牌HTC Vive头盔的Light house定位方案，就是用红外激光发射器配合红外光传感器，从而实现精确的动作捕捉和定位的。据反馈，Light house属于数据融合做得比较好的方案，有时Light house的光学信息只有30帧，但呈现出来的效果精度较高，数据也平滑稳定。

一般来说，传感器供应商并不会提供算法，算法需要VR设备商自己开发。目前，VR传感器的算法已经比较成熟，各家方案基本差不多；第二类传感器目前的使用难度最大，对算法要求也最高。可以说，传感器的算法决定了VR设备的用户体验，成为VR设备商的核心竞争力。因此，为了得到VR设备在应用融合算法时性能参数的精度，本发明提拱了一种虚拟现实VR设备融合算法性能参数的评估方法及装置，具体技术方案如下：

参见图1，图1本发明实施例VR设备融合算法性能参数的评估方法的流程图，包括如下步骤：

步骤101，通过融合算法，获取待测量VR设备在水平面上做直线运动时的运动状态数据；

目前的VR设备传感器通常采用融合算法，针对不同传感器采取不通的融合算法。针对六轴传感器有六轴融合算法，针对九轴传感器有九轴融合算法。无论采用哪种融合算法，都可以得到一组运动状态数据。能够得到运动状态数据的实现方法，均属于本发明实施例的保护范围，在此不再一一举例。

将待测量VR设备置于水平面上，VR设备从静止状态开始做直线运动，通过VR设备的输入设备，在VR设备做直线运动后，利用融合算法，会得到一组数据输出，这组数据输出作为运动状态数据。

上述的VR的输入设备有多种，可以通过传统手柄，利用传统的震动和惯性传感器技术，用按钮摇杆操作；可以通过VR手柄；还可以通过VR手套、VR手套中一般装有许多传感器，能感知人体的运动状态，并将状态信息转换成电信号，经过处理器后再输出给计算机。

步骤102，根据运动状态数据，得到待测量VR设备的运动状态评估数值；

本步骤中，将步骤101中得到的运动状态数据进行数据处理，得到待测量VR设备的运动状态评估数值，其中，运动状态评估数值表示待测量VR设备通过融合算法，得到在水平面上做直线运动时的运动状态变化量。数据处理的方式有多种，但目的都是为了得到待测量VR设备的运动状态评估数值。

运动状态评估数值可以反应待测量VR设备在水平面上做直线运动时的运动状态变化量，例如，VR设备在运动方向上是否有微小偏移，在垂直方向上是否有微小偏移以及偏移的角度大小，是否在空间中有旋转的误差等运动状态的变化，这些状态都可以通过传感器检测到，会造成画面抖动和延迟，根据这组运动状态评估数值我们可以定量分析VR设备融合算法的性能。

本发明实施例提供的虚拟现实VR设备融合算法性能参数的评估方法，能够得到待测量VR设备，在水平面上做直线运动时的运动状态评估数值，通过定量分析运动状态评估数值，可以得到VR设备融合算法的精度，以便后续改善用户在头戴VR时，头部移动过程中所产生的画面抖动和延迟问题。

具体的，通过融合算法，获取待测量VR设备在水平面上做直线运动时的运动状态数据，包括：

通过融合算法，获取待测量VR设备在水平面上做直线运动时得到的四元素值作为运动状态数据。

六轴传感器，包括三轴加速度计和三轴磁力传感器，在没有三轴陀螺仪的情况下，采用六轴融合算法，无法得到精确的角度，本发明实施例中采用的是九轴传感器，包括三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴磁力传感器，采用的是九轴融合算法。陀螺仪可以通过测量三维坐标系内陀螺转子的垂直轴与设备之间的夹角，并计算角速度，通过夹角和角速度来判别物体在三维空间内的运动状态；加速度计是用来检测传感器受到的加速度大小和方向的；磁力传感器可以检测到传感器的运动方向。

因为本发明实施例中采用的是九轴传感器的九轴融合算法，待测量VR设备采用九轴融合算法，会得到的是一组四元素值，这是一组姿态变化的数值，是将陀螺仪、加速度计统一坐标系的结果。将这组四元素值作为运动状态数据，

具体的，根据运动状态数据，得到待测量VR设备的运动状态评估数值，包括如下两个步骤，参见图2：

步骤201，将待测量VR设备在水平面上做直线运动时的运动状态数据进行标准化，得到标准化后的运动状态数据；

本步骤中，将步骤101中的得到的运动状态数据进行数据处理，首先需要现将其标准化，标准化的目的是为了在待测量VR设备多次做直线运动时得到的不同组运动状态数据，将多组运动状态数据之间进行比较时，需要按统一的“标准”进行调整，使之具备可比性。标准化的方式有很多种，按照不同的标准进行标准化，按照工业需求进行设定，标准化才有意义。

步骤202，将标准化后的运动状态数据进行欧拉转换，得到待测量VR设备的运动状态评估数值。

将步骤201中的得到的标准化后的运动状态数据进行欧拉转换，是为了得到反应待测量VR设备的运动状态评估数值，其中，欧拉转换是种数学变换方法，需要将得到的标准化后的运动状态数据转换成欧拉角输出，欧拉角可以表示待测量VR设备的运动状态变化。

具体的，将待测量VR设备在水平面上做直线运动时的运动状态数据进行标准化，得到标准化后的运动状态数据，包括：

在步骤201中，将待测量VR设备在水平面上做直线运动时得到的四元素值，按照预设公式q＝x·i+y·j+z·k+w进行标准化，得到标准化后的运动状态数据，其中i表示在坐标轴i方向上的单位向量；j表示在坐标轴j方向上的单位向量；k表示在坐标轴k方向上的单位向量；x表示待测量VR设备在水平面上做直线运动时，在坐标轴i方向上的转轴角度；y表示在坐标轴j方向上的转轴角度，k表示在坐标轴k方向上的转轴角度；w表示一个角度分量。

其中，x为在坐标轴i方向上的转轴角度；y为在坐标轴j方向上的转轴角度，k为在坐标轴k方向上的转轴角度；w表示一个角度分量，它们的取值在0到1之间。

具体的，运动状态变化量具体包括：航向角、俯仰角、翻滚角；

航向角表示待测量VR设备在水平面上做直线运动时的水平运动变化角，水平运动变化角为0.5度到3度的范围内的数值；

俯仰角表示待测量VR设备在水平面上做直线运动时的垂直运动变化角，垂直运动变化角为0.1度到0.5度的范围内的数值；

翻滚角表示待测量VR设备在水平面上做直线运动时的旋转运动变化角，旋转运动变化角为0度到0.5度的范围内的数值。

在步骤202中，将标准化后的运动状态数据进行欧拉转换，得到待测量VR设备的运动状态评估数值，其中欧拉转换矩阵为：

其中，φ为航向角，符号表示为Yaw；θ为俯仰角，符号表示为Pitch；ψ为翻滚角，符号表示为Roll；q0取值为q·w，q1取值为q·x，q2取值为q·y，q3取值为q·z。

根据欧拉转换公式可以得到航向角、俯仰角、翻滚角，这三个角度都可以评估VR设备融合算法性能。航向角可以表示VR设备在直线运动方向上的偏移角度，俯仰角可以表示VR设备在垂直方向上的偏移角度，翻滚角可以表示VR设备在运动方向上的翻滚角度。

具体的，在根据运动状态数据，得到待测量VR设备的运动状态评估数值之后，方法还包括：

通过待测量VR设备在水平面上多次做直线运动时，将多个航向角的航向角运动图像进行显示；

通过待测量VR设备在水平面上多次做直线运动时，将多个俯仰角的俯仰角运动图像进行显示；

通过待测量VR设备在水平面上多次做直线运动时，将多个翻滚角的翻滚角运动图像进行显示。

将标准化后的运动状态数据进行欧拉转换后，将待测量VR设备在水平面上多次做直线运动后的航向角、俯仰角、翻滚角分别用运动图像表示，从图像中可以看出航向角、俯仰角、翻滚角随着位置移动和运动时间所发生的变化，这种显示方法更直观，也更容易定量分析算法的性能误差。

以高通和谷歌的Daydream软件为例，将本发明实施例评估方法分别应用在两种软件环境中，得到的结果如图3到图8所示。

图3表示在高通的软件环境中，航向角随着采样点数的变化关系，绘制出的航向角的运动图像，图4为在谷歌Daydream软件环境中，航向角随着采样点数的关系，绘制出的航向角的运动图像，横坐标表示采样点数，纵坐标表示航向角的数值。从图3和图4可以得出，高通融合算法的航向角发生比较严重的抖动，最大抖动值为4度左右；谷歌Daydream的融合算法，仅在运动开始和结束瞬间有最大2度左右的抖动。

图5和图6分别表示，高通融合算法的俯仰角和谷歌Daydream的俯仰角随着采样点数的变化关系，绘制出的俯仰角的运动图像，图5表明高通融合算法的俯仰角发生比较严重的抖动，最大抖动值为7度左右，图6表明谷歌Daydream的融合算法，仅在运动开始和结束瞬间有最大0.3度左右的抖动，运动过程中非常平稳，平均抖动在0.1度以内。

图7和图8分别表示，高通融合算法的翻滚角和谷歌Daydream的翻滚角随着采样点数的变化关系，绘制出的翻滚角的运动图像；图7表明高通融合算法的俯仰角翻滚角发生比较严重的抖动，最大抖动值大于10度，整个过程平均抖动在8度左右。图8表明谷歌Daydream的融合算法，仅在运动开始和结束瞬间有最大0.5度左右的抖动，运动过程中非常平稳，平均抖动小于0.5度。

通过本发明实施例的评估方法可以得出谷歌Daydream的融合算法精度远高于高通的融合算法精度，高通的融合算法在运动过程中的消抖动做的非常差，导致用户戴上VR移动的过程中画面会出现明显的抖动现象，运动速度越大，抖动越明显。这证明了本发明实施例的有效性。

本发明实施例提供的虚拟现实VR设备融合算法性能参数的评估方法，能够得到待测量VR设备，在水平面上做直线运动时的运动状态评估数值，通过定量分析运动状态评估数值，可以得到VR设备融合算法的精度。

本发明还提供了一种虚拟现实VR设备融合算法性能参数的评估装置，图9为本发明实施例的装置结构图，下面详细介绍：

数据输入模块901，用于通过融合算法，获取待测量VR设备在水平面上做直线运动时的运动状态数据；

数据输出模块902，用于输出待测量VR设备在水平面上做直线运动时的运动状态数据；

计算模块903，用于根据运动状态数据，计算得到待测量VR设备的运动状态评估数值；

图像显示模块904，用于显示所运动状态评估数值。

本发明实施例提供的虚拟现实VR设备融合算法性能参数的评估装置，能够得到待测量VR设备，在水平面上做直线运动时的运动状态评估数值，通过定量分析运动状态评估数值，可以得到VR设备融合算法的精度，以便后续改善用户在佩戴VR时，头部移动过程中所产生的画面抖动和延迟问题。

具体的，数据输出模块902包括：用于输出通过融合算法，获取待测量VR设备在水平面上做直线运动时得到的四元素值作为运动状态数据。

具体的，计算模块903包括：

第一计算子模块，用于将待测量VR设备在水平面上做直线运动时的运动状态数据进行标准化，得到标准化后的运动状态数据；

第二计算子模块，用于将标准化后的运动状态数据进行欧拉转换，得到待测量VR设备的运动状态评估数值。

具体的，第一计算子模块包括：用于将将待测量VR设备在水平面上做直线运动时得到的四元素值，按照预设公式q＝x·i+y·j+z·k+w进行标准化，得到标准化后的运动状态数据，其中i表示在坐标轴i方向上的单位向量；j表示在坐标轴j方向上的单位向量；k表示在坐标轴k方向上的单位向量；x表示所述待测量VR设备在水平面上做直线运动时，在坐标轴i方向上的转轴角度；y表示在坐标轴j方向上的转轴角度，k表示在坐标轴k方向上的转轴角度；w表示一个角度分量。

具体的，图像显示模块904包括：航向角子模块、俯仰角子模块、翻滚角子模块；

航向角子模块，用于显示待测量VR设备在水平面上做直线运动时的水平运动变化角，水平运动变化角为0.5度到3度的范围内的数值；

俯仰角子模块，用于显示待测量VR设备在水平面上做直线运动时的垂直运动变化角，垂直运动变化角为0.1度到0.5度的范围内的数值；

翻滚角子模块，用于显示待测量VR设备在水平面上做直线运动时的旋转运动变化角，旋转运动变化角为0度到0.5度的范围内的数值。

需要说明的是，本发明实施例的装置是应用上述虚拟现实VR设备融合算法性能参数的评估方法的装置，则上述评估方法的所有实施例均适用于该装置，且均能达到相同或相似的有益效果。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (11)

1.一种虚拟现实VR设备融合算法性能参数的评估方法，其特征在于，应用于VR设备传感器，包括：

通过融合算法，获取待测量VR设备在水平面上做直线运动时的运动状态数据；

根据所述运动状态数据，得到所述待测量VR设备的运动状态评估数值；所述运动状态评估数值表示所述待测量VR设备通过融合算法，得到在水平面上做直线运动时的运动状态变化量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过融合算法，获取待测量VR设备在水平面上做直线运动时的运动状态数据，包括：

通过融合算法，获取待测量VR设备在水平面上做直线运动时得到的四元素值，并将所述四元素值作为运动状态数据。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述运动状态数据，得到所述待测量VR设备的运动状态评估数值，包括：

将所述待测量VR设备在水平面上做直线运动时的运动状态数据进行标准化，得到标准化后的运动状态数据；

将所述标准化后的运动状态数据进行欧拉转换，得到所述待测量VR设备的运动状态评估数值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述待测量VR设备在水平面上做直线运动时的运动状态数据进行标准化，得到标准化后的运动状态数据，包括：

将所述待测量VR设备在水平面上做直线运动时得到的四元素值，按照预设公式q＝x·i+y·j+z·k+w进行标准化，得到标准化后的运动状态数据，其中

i表示在坐标轴i方向上的单位向量；j表示在坐标轴j方向上的单位向量；k表示在坐标轴k方向上的单位向量；x表示所述待测量VR设备在水平面上做直线运动时，在坐标轴i方向上的转轴角度；y表示在坐标轴j方向上的转轴角度，k表示在坐标轴k方向上的转轴角度；w表示一个角度分量。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运动状态变化量具体包括：航向角、俯仰角、翻滚角；

所述航向角表示所述待测量VR设备在水平面上做直线运动时的水平运动变化角，所述水平运动变化角为0.5度到3度的范围内的数值；

所述俯仰角表示所述待测量VR设备在水平面上做直线运动时的垂直运动变化角，所述垂直运动变化角为0.1度到0.5度的范围内的数值；

所述翻滚角表示所述待测量VR设备在水平面上做直线运动时的旋转运动变化角，所述旋转运动变化角为0度到0.5度的范围内的数值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述根据所述运动状态数据，得到所述待测量VR设备的运动状态评估数值之后，所述方法还包括：

通过所述待测量VR设备在水平面上多次做直线运动时，将多个航向角的航向角运动图像进行显示；

通过所述待测量VR设备在水平面上多次做直线运动时，将多个俯仰角的俯仰角运动图像进行显示；

通过所述待测量VR设备在水平面上多次做直线运动时，将多个翻滚角的翻滚角运动图像进行显示。

7.一种虚拟现实VR设备融合算法性能参数的评估装置，其特征在于，包括：

数据输入模块，用于通过融合算法，获取待测量VR设备在水平面上做直线运动时的运动状态数据；

数据输出模块，用于输出所述待测量VR设备在水平面上做直线运动时的运动状态数据；

计算模块，用于根据所述运动状态数据，计算得到所述待测量VR设备的运动状态评估数值；

图像显示模块，用于显示所述运动状态评估数值。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述数据输出模块包括：用于输出通过融合算法，获取待测量VR设备在水平面上做直线运动时得到的四元素值作为运动状态数据。

9.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述计算模块包括：

第一计算子模块，用于将所述待测量VR设备在水平面上做直线运动时的运动状态数据进行标准化，得到标准化后的运动状态数据；

第二计算子模块，用于将所述标准化后的运动状态数据进行欧拉转换，得到所述待测量VR设备的运动状态评估数值。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第一计算子模块包括：用于将所述待测量VR设备在水平面上做直线运动时得到的四元素值，按照预设公式q＝x·i+y·j+z·k+w进行标准化，得到标准化后的运动状态数据，其中

i表示在坐标轴i方向上的单位向量；j表示在坐标轴j方向上的单位向量；k表示在坐标轴k方向上的单位向量；x表示所述待测量VR设备在水平面上做直线运动时，在坐标轴i方向上的转轴角度；y表示在坐标轴j方向上的转轴角度，k表示在坐标轴k方向上的转轴角度；w表示一个角度分量。

11.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述图像显示模块包括：航向角子模块、俯仰角子模块、翻滚角子模块；

所述航向角子模块用于显示所述待测量VR设备在水平面上做直线运动时的水平运动变化角，所述水平运动变化角为0.5度到3度的范围内的数值；

所述俯仰角子模块用于显示所述待测量VR设备在水平面上做直线运动时的垂直运动变化角，所述垂直运动变化角为0.1度到0.5度的范围内的数值；

所述翻滚角子模块用于显示所述待测量VR设备在水平面上做直线运动时的旋转运动变化角，所述旋转运动变化角为0度到0.5度的范围内的数值。