CN107850977A - 使用移动模型的位置测量到对象的映射 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种位置追踪系统，其可包含处理器和耦合到所述处理器的存储器。所述存储器可包含指令，所述指令当由所述处理器加载并执行时致使所述处理器从传感器接收多个测量及使用移动模型将对象的位置映射到测量。所述映射可基于从移动模型、所述测量和所述位置计算的成本。

Description

使用移动模型的位置测量到对象的映射
相关申请案的交叉参考
本申请案主张2015年9月29日申请的共同拥有的美国临时专利申请案第62/234,321号的优先权，为了所有目的，所述案通过引用并入在此。
技术领域
本发明涉及用于移动对象的追踪的信号处理，例如用于用于检测由对象(例如用户的手或手指)执行的手势的系统的信号处理。
背景技术
已开发传感器系统来提供能够检测并分析手势的触摸及非触摸输入系统以提供电子装置的增强控制功能。触摸检测系统通常使用具有以矩阵布置的水平电极和垂直电极的电容系统。手动和自电容测量可用以确定一或多个触摸点。控制器可经配置以追踪移动且评估手势。示例性触摸控制器是由本申请案的受让人制造的MTCH6303。可从微芯技术有限公司(Microchip Technology Inc.)购得的申请注释“MTCH6303投影电容式触摸控制器数据表”DS40001803的全部内容通过引用并入在此。
在一些传感器系统中，将测得触摸位置映射到接触识别符(ID)是组合指派问题，其通过计算测得触摸位置与已知接触的预测位置之间的距离且基于所述距离确定最佳指派而求解。尽管在触摸传感器系统的上下文中，但术语“接触”和“接触识别符”可互换地使用。此外，本发明也可使用术语“对象”和“对象识别符”作为对“接触”和“接触识别符”的使用的同义词。
发明内容
根据各种实施例，用于新测量位置到接触的映射的成本函数是从用于接触的移动的随机模型的状态导出，与明显距离测量相反。因此，所述成本函数可解释由自调整模型估计的移动的速度和方向，以及平行于和垂直于移动方向的加速的似然。
在对象追踪系统中，遇到求解测量位置到对象的组合指派问题的任务。另外，成本矩阵由用于每一测量位置到每一对象的指派的个别“成本”组成。最佳指派接着可通过(例如)匈牙利(库恩·曼克莱斯)算法确定[哈罗德·W·库恩，“指派问题的匈牙利方法”，海军研究后勤季刊，2:83–97，1955年]。
最佳指派通常可包含具最小总成本的指派。
针对每一指派的成本可为简单度量，如同新测量触摸位置与接触的最近(或预测)位置之间的曼哈顿距离或(成正方形)欧几里德距离。在我们的新方法中，此度量是从移动模型导出。
本发明的实施例包含位置追踪系统。所述系统可包含处理器和耦合到所述处理器的存储器。所述存储器可包含指令，所述指令当由所述处理器加载并执行时致使所述处理器从传感器接收多个测量且使用随机模型将对象的估计位置映射到测量。所述映射可基于关于所述位置及所述测量的成本。所述随机模型可基于所述位置。
此外，本发明的实施例包含非暂时性计算机可读媒体，其包含指令。所述指令当由处理器加载并执行时致使所述处理器从传感器接收多个测量且使用随机模型将对象的估计位置映射到测量。所述映射可基于关于所述位置及所述测量的成本。所述随机模型可基于所述位置。
同样地，本发明的实施例包含一种方法。所述方法可包含从传感器接收多个测量且使用随机模型映射将对象的估计位置映射到测量。所述映射可基于关于所述位置及所述测量的成本。所述随机模型可基于所述位置。
附图说明
图1图示说明用于追踪对象的移动的系统的实例实施例；
图2图示说明用于追踪对象的移动所进行的测量；
图3图示说明使用欧几里德距离的对象的移动的实例分析；
图4图示说明从移动模型获得的成本函数的实例实施例；
图5图示说明使用随机模型的对象的移动的实例分析；及
图6图示说明用于追踪对象的移动的方法的实例实施例。
具体实施方式
图1是用于追踪对象的移动的系统100的实例实施例的图示说明。系统100可追踪对象，例如手指、手、其它身体部分或整个对象。当所述对象与电子装置(例如电子装置104)介接或在电子装置附近操作时，可追踪所述对象。尽管待追踪的对象未展示于图1中，但此类待追踪的对象可触摸、几乎触摸或依其它方式在传感器或一组传感器的感测范围内。在一个实施例中，系统100可通过预测在将来对象将定位于何处而追踪对象的移动。已知来自传感器的测量，那么系统100可确定所述测量是否是噪声、来自对象、或来自可由电子装置104追踪的一个以上对象中的哪一对象。在一个实施例中，系统100可基于使所述新的测量与先前测量或对象的移动的经计算迹线有关的概率模型而做此确定。在另一实施例中，系统100可通过对测量指派其与对象的先前线性移动、加速或减速而非所述对象的垂直移动相关的较高概率而做此确定。
任何合适传感器可用于系统100中以追踪对象的移动。例如，电子装置104可包含传感器106。传感器106可作为触摸传感器或接近传感器而实施，例如电容传感器、光学传感器、红外线传感器、超音波传感器或其它传感器以检测并追踪对象(例如用户的手)的移动。
传感器106可发布测量用于分析。系统100可包含任何合适机构以用于分析来自传感器106的测量并确定此类测量是否应指派至已经感测的特定对象。此外，系统100可包含用于映射此类对象的移动的迹线的任何合适机构。例如，系统100可包含移动分析模块(MAM)102。MAM 102可以任何合适方式实施。例如，MAM 102可实施于硬件、软件、模拟电路、数字电路、可重配置逻辑或其任何合适组合中。在一个实施例中，MAM102可通过计算机可读媒体(例如存储器110)中的指令实施，所述指令当由处理器108执行时可配置MAM 102以执行本发明中所描述的操作。在此情况下，MAM 102可通过一或多个函数、代码、过程、脚本、可执行码、应用程序、对象或用于在处理器108上执行的其它实体实施。处理器108可以任何合适方式实施，例如通过现场可编程门阵列(FPGA)、专用表面电路(ASIC)、微控制器或通用可重配置处理器。在各种实施例中，MAM 102可包含或通信地耦合到移动模型112和成本矩阵114。
MAM 102可经配置以追踪任何合适数目个对象或维度。在下列实例中，展示MAM102正相对于轨迹垫、显示输入或到电子装置104的其它类似输入追踪两个手指。但是，MAM 102的操作和配置可从这些实例扩展到追踪任何合适数目和种类的对象，取决于传感器的可用性。例如，MAM 102可经配置以追踪多个对象于消费型电子装置中的定位系统、两个或三个维度空间、医药(例如血管中的移动粒子的追踪)、军事目标追踪、机器人、视频监控、室内及/或室外定位系统中。在一些情况下，可追踪可能不受终端用户感兴趣的对象。例如，二维触摸垫上的水滴可致使类似于手指的触摸的测量。但最终，针对高阶应用应忽略此对象。这些对象可具有不同于目标对象的移动模型。
图2是实例触摸数据的图示说明。给定两个对象(例如手指)ID0及ID1，此类对象可先前已经确定为通过圆形标记在图2中展示的相应位置中。此确定可使其自身已为预测或估计。尽管能够确定并追踪二维或三维移动，但MAM 102可因此映射这些参考点到对象迹线。
考虑两个新的测量，在图2中表示为#0及#1且使用交叉标记展示。MAM 102可经配置以确定这些测量中的各者是否属于已经追踪的对象、属于新的检测对象还是不属于任何对象。例如，此类测量可能为噪声或无意触摸。
其它应用可基于(成正方形)欧几里德距离、曼哈顿距离或距相应对象的其它距离而指派测量#0及#1到对象ID0和ID1中的任一者。例如，测量#0是自ID1的三个成本单位和自ID0的两个成本单位。因此，基于此简单比较，测量#0可指派到ID0。但是，同时或几乎同时，实现测量#1。可确定，测量#1是自ID1的四个单位和自ID0的三个单位，且因此在无任何其它考虑的情况下，测量#1也将指派到ID0。但是，两者测量不可都同时归因于相同对象。因此，一些追踪模型可应用组合指派算法来确定哪一测量属于哪一对象(如果存在)。即使使用此类组合指派算法，还是可能发生错误。
例如，图3图示说明测量到追踪对象的映射，其可由从所述测量到所述对象的最后已知或经计算位置的成正方形的欧几里德距离而实现。图3图示说明两个对象(ID0和ID1)从图表的顶部移动向图表的底部的移动的X-Y曲线图。图中的各十字“×”代表测量。先前测量可归因于当对象移动穿过图表时所述对象的迹线中的一者。
在301代表的区域内，可找到新的测量组，测量位置b1是在趋近x＝10处且测量位置b2是在趋近x＝12处。给予仅距离确定，无论使用欧几里德还是另一距离，测量位置b1可归因于ID1且测量位置b2可归因于ID0。这可能是因为b1与ID1的预测接触位置之间的距离加上距离b2及ID0的预测接触位置小于b1与ID0的预测接触位置之间的距离加上b2与ID1的预测接触位置之间的距离。所述距离计算确定可能因此导致十字形迹线，其可能是错误的。这可由常规触摸映射所致，其中经测量触摸位置到接触识别符的映射是组合指派问题，其可(错误地)通过计算全部经测量触摸位置与全部已知接触的预测位置之间的距离，接着基于所述距离确定最佳指派而求解。可使用(例如)匈牙利(库恩·曼克莱斯)算法对个别对象做出从成本矩阵的测量的指派[参见哈罗德·W·库恩，“指派问题的匈牙利方法”，海军研究后勤季刊，2:83–97，1955年]。但是，事实上，此可为不太可能正确的映射，因为(例如)两个手指可能已维持其先前并行追踪操作。
因此，在一个实施例中，MAM 102可利用不同成本函数用于新测量位置到对象的映射。此类成本函数可不同于其它的仅距离计算。在进一步实施例中，所述成本函数可基于对象的移动的随机模型。
图4是根据本发明的实施例使用可由MAM 102应用的随机模型的成本函数值的图示说明。所述随机模型可完全或部分实施移动模型112。MAM 102可将所述随机模型应用于从传感器106接收的测量以产生最佳映射可自其确定的成本矩阵114。所述随机模型可考虑先前位置，且从此类位置考虑速度、加速或陡变。而且，所述随机模块可考虑移动的方向，包含角度、弧度及其导数。给定当前或预测位置及这些其它参数中的一或多者，所述随机模型可识别所述对象的下一测量将在域空间(XY或额外维度)空间内的任何给定位置处的概率。域空间的各种部分可定义为代表概率。所述部分可使用等值线定义，如图4中所展示。含有最新近位置的所述部分可为最高概率。移动远离此第一部分的所述部分可代表下降概率。可使用针对第一部分的任何合适初始概率值和任何梯度概率。
随机模型可经产生或应用于正被追踪的每一对象。因此，假定新的测量，MAM 102可将每一对象的随机模型应用于所述新的测量以确定所述新的测量属于每一相应对象的概率。此分析的结果可存储在矩阵中，例如成本矩阵114。随后，MAM 102可应用优化例程以针对一或多个测量确定在所述测量映射到各种对象或经确定为噪声时针对所述测量的最佳拟合。
可根据任何合适标准确定代表各种成本函数值的等值线的特定形状，下一测量将关于本位置估计。例如，对象移动越快，所述对象的轨迹内的未来测量将映射到所述对象的概率更大。因此，对象的移动可用以确定所述随机模型。由所述随机模型确定的成本函数可考虑正被模型化的对象的移动的速度和方向。在一个实施例中，所述随机模型可为自调整的。随着对象移动并改变方向，可重新计算所述随机模型的参数和变量。
在一个实施例中，所述随机模型可定义所述对象将更可能线性移动而非垂直、加速或减速。因此，被追踪的对象将更可能在先存轨迹(线性或其它方式)中加速或减速，而非改变方向。图4中所展示的椭圆形等值线反映此类概率。
所述随机模型可假定对象将趋向于在恒定方向上以恒定速度保持移动(牛顿移动)，例如通过图4中的箭头所展示。一些测量可包含随机元素，原因是所述对象的噪声或有意移动。可根据应用于所述对象的牛顿移动的分布(例如高斯分布)来做出定义等值线和概率值的概率分布。可假定所述移动是恒定的而指派概率。平行于移动的方向的加速可经预测为比垂直于移动的方向的加速可能性更大。用于偏差的概率分布在线性或平行移动方向上的方差大于在正交于移动的方向上的方差，如图4的分布曲线中所展示。
所述随机模型可维持一组参数用于每一经追踪对象。概率分布的方差可为恒定的或经调适于对象的移动的当前速度、加速、陡变、角度或轨迹。用于指派测量到对象的度量是使用相应对象的移动模型获得测量位置的概率(或对数似然)。
可从卡尔曼滤波器是基于其的模型调适所述随机模型。卡尔曼滤波器包含预测阶段，其中从旧的模型状态、确定性输入和随机过程噪声的方差的自动调整估计而预测新的位置估计。所述位置估计将通常直接包含于滤波器状态中。所述随机模型可基于对象的位置估计，控制来自所述对象的预定恒定移动的输入，且过程噪声可通过来自预测位置的随机偏差而实施。对卡尔曼滤波器的其它使用的改变可包含区分移动的方向及正交于移动的方向中的过程噪声方差，而非仅区分x方向和y方向上的移动。
所述随机模型可基于使用以合适方式确定的参数的高斯分布。在一个实施例中，针对高斯分布随机变量z及平均值μ、标准差σ和概率分布
(对数)似然函数可定义为
L(z):＝-(z-μ)2/σ2。
两个此类随机变量的联合概率分布(如果其不相关)是其个别概率分布的积，类似于具有不相关分量的双变量高斯概率分布。对应似然函数是两个个别似然函数的总和。针对在具有维度x及y的二维笛卡尔坐标系中具有指数i的被追踪对象，使ai＝[xa,i,ya,i]为预期位置，vi＝[vx,i,vy,i]为预期移动量，且σ||和σH分别为平行及垂直于预期移动方向的移动的标准差。可假定，平行移动和垂直移动不相关。因此，点b＝[xb,yb]经测量的似然是(省略常数项)
其中通过(b-ai)乘i的内积(由运算符“·”表示)，提取在i的方向上的(b-ai)的部分，且其中通过(b-ai)乘vi的外积(由运算符“×”表示)，提取垂直于vi的方向的(b-ai)的部分，向量和标量的欧几里德范数分别由‖·‖及|·|表示，且.T表示向量转置。在图2中，ai＝[0,0]，vi＝[2,1]，σ||＝1且σH＝0.25。如果预期移动为零(vi＝[0,0])，那么需要例外。接着，无移动方向是优选的，且似然可通过以下计算
即，其取决于b和ai的欧几里德距离。
图5图示说明根据本发明的实施例的MAM 102的实例操作。在图5中，MAM 102可能在经测量触摸位置的检测之前已根据移动模型产生迹线。迭加于每一迹线上的是概率模型，其展示针对每一被追踪对象给定区域内的测量将归因于所述对象的可能性。所述经测量触摸位置可与图3中所展示相同。但是，在图5中，使用所述随机模型可能已追踪对象ID1的轨迹且从所述追踪应用所述随机模型。如图5中的域所展示的模型展示MAM 102期望来自ID1的未来触摸可能发生于在右边的一系列等值线中的域的各种部分内，而来自ID0的未来触摸可能发生于在左边的一系列等值线中的域的部分内。在趋近x＝10处的测量b1落于ID0模型的高概率内，且在趋近x＝12处的测量b2落于ID1模型的中间概率内。这是因为测量b2大体上是在ID1的先前轨迹内，代表在所述轨迹的相同方向上的减速，而非垂直移动(如果其与ID0相关联或如果测量b1是ID1对象的情况)。同样地，新的位置的预测是基于其的位置已在平滑迹线上。因此，ID0和ID1的迹线保持平行，而非彼此交叉。
因此，MAM 102可追踪位置且基于成本或分布函数Fi(ai,bj)而将来自集合A的位置ai映射到来自集合B的位置bj(或反之亦然)。Fi可基于位置ai改变或产生。A可为与被追踪对象相关联的一组位置估计。B可为从测量数据获得的一组位置估计。Fi可针对ai和bj返回似然(或相反：成本、距离)测量。当所述对(ai，bj)的似然是高的/低的时，所述返回值可为高的/低的。函数Fi可取决于ai的历史，其中似然在ai的移动的方向上及在正交于ai的移动的方向上不同地改变。通常，似然在ai的移动的方向上比在正交于ai的移动的方向上下降更慢。函数Fi可提供成本输出值用于输入位置对(ai，bj)，其可用以计算总成本。在一个实施例中，Fi可为具有平均值ai的多变量高斯函数。Fi可中心围绕ai。卡尔曼滤波可用以追踪对象位置，其中ai是由针对给定被追踪对象的卡尔曼预测阶段所得的位置。所述高斯函数可在不同方向上具有不同方差，包含在ai的移动的方向上和ai的移动的正交方向上的不同方差。所述高斯函数的方差可经调适或为恒定的，而且可从用以追踪对象位置的卡尔曼滤波器取得。
图6是用于追踪对象的位置的方法600的实例实施例的图示说明。在一个实施例中，方法600可实施于软件中。方法600可由任何合适机构(例如系统100)实施。
在605处，建立方法以追踪达N个对象。此类对象可通过(例如)两个或三个不同维度追踪。所述对象可由(例如)触摸或接近传感器追踪。可针对每一对象初始化随机移动模型。
在610处，可从所述传感器接收测量b。
在615处，针对每一对象ai的随机模型可经评估用于每一测量bj。所述随机模型可基于所述对象的位置、角度、移动、速度、加速、陡变或其它合适参数。这些参数可由方法600的先前执行引起。这些评估的结果可为概率、似然或成本函数以使测量与对象相关联。成本函数的结果可用以构成成本矩阵C。因此，针对N个对象ai(i＝1…N)及M个测量bj(j＝1…M)中的每一者，针对每一测量bj和每一主体ai，成本矩阵C的条目(i,j)根据用于ai的模型而被指派将bj映射到ai的成本。用于ai的每一例项的模型可为不同的。
在620处，将测量b指派到对象a的问题可根据成本优化算法使用成本矩阵C求解。
在625处，移动模型的变量可更新，例如对象的迹线、角度、速度、加速、陡变及在移动方向上和垂直于移动方向上的移动的概率。由此，可考虑相应新指派的测量b。
方法600可根据需要任选地终止或重复。
尽管展示步骤的实例顺序，但上文所讨论的方法的步骤可以任何顺序执行。而且，可以任选地重复、并行执行或省略一或多个步骤。方法600可执行多次。所述方法可以任何合适初始化点开始而执行。
尽管上文已描述实例实施例，但可在不背离这些实施例的精神和范围的情况下从本发明做出其它变动及实施例。

Claims (20)

1.一种位置追踪系统，其包括：
至少一个处理器；
至少一个计算机可读媒体，其通信地耦合到所述处理器，所述媒体包含指令，当由所述处理器加载并执行时用于致使所述处理器：
从传感器接收多个测量；及
使用移动模型将对象的位置映射到测量，其中所述映射是基于从所述移动模型、所述测量数据和所述位置计算的成本。
2.根据权利要求1所述的位置追踪系统，其中所述测量包含位置数据。
3.根据权利要求1或权利要求2所述的位置追踪系统，其中所述移动模型包含随机模型。
4.根据前述权利要求中任一权利要求所述的位置追踪系统，其中所述移动模型是基于所述对象的过去轨迹。
5.根据前述权利要求中任一权利要求所述的位置追踪系统，其中所述移动模型包含概率方差，所述概率方差在所述对象的移动的方向与正交于所述对象的移动的方向之间是不同的。
6.根据前述权利要求中任一权利要求所述的位置追踪系统，其中所述移动模型包含概率，所述概率针对所述对象的移动的方向大于针对正交于所述对象的移动的方向。
7.根据前述权利要求中任一权利要求所述的位置追踪系统，其中从卡尔曼滤波器取得用以确定相对于所述对象的移动的方向及正交于所述对象的移动的方向的概率的所述移动模型的方差。
8.一种非暂时性计算机可读媒体，至少一个所述非暂时性计算机可读媒体包括指令，所述指令当由处理器加载并执行时致使所述处理器：
从传感器接收多个测量；及
使用移动模型将对象的位置映射到测量，其中所述映射是基于从所述移动模型、所述测量和所述位置计算的成本。
9.根据权利要求8所述的媒体，其中所述测量数据包含位置数据。
10.根据权利要求8或权利要求9所述的媒体，其中所述移动模型包含随机模型。
11.根据权利要求8到10中任一权利要求所述的媒体，其中所述移动模型是基于所述对象的过去轨迹。
12.根据权利要求8到11中任一权利要求所述的媒体，其中所述移动模型包含概率方差，所述概率方差在所述对象的移动的方向与正交于所述对象的移动的方向之间是不同的。
13.根据权利要求8到12中任一权利要求所述的媒体，其中所述移动模型包含概率，所述概率针对所述对象的移动的方向大于针对正交于所述对象的移动的方向。
14.根据权利要求8到13中任一权利要求所述的媒体，其中从卡尔曼滤波器取得用以确定相对于所述对象的移动的方向及正交于所述对象的移动的方向的概率的所述移动模型的方差。
15.一种方法，其包括：
从传感器接收多个测量；及
使用移动模型将对象的位置映射到测量，其中所述映射是基于从移动模型、所述测量和所述位置计算的成本。
16.根据权利要求15所述的方法，其中所述测量包含位置数据。
17.根据权利要求15或权利要求16所述的方法，其中所述移动模型包含随机模型。
18.根据权利要求15到17中任一权利要求所述的方法，其中所述移动模型是基于所述对象的过去轨迹。
19.根据权利要求15到18中任一权利要求所述的方法，其中所述移动模型包含概率方差，所述概率方差在所述对象的移动的方向与正交于所述对象的移动的方向之间是不同的。
20.根据权利要求15到19中任一权利要求所述的方法，其中所述移动模型包含概率，所述概率针对所述对象的移动的方向大于针对正交于所述对象的移动的方向。
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