CN110187767A - 一种按摩椅手势控制系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及运动感测技术领域，具体涉及一种利用加速度传感器及陀螺仪来实现按摩椅手势识别的系统及方法，该系统包括按摩椅手势控制系统、按摩椅中心板处理器、机芯电控驱动板、按摩机芯电机、按摩椅姿态控制驱动板和按摩椅推杆电机，按摩椅手势控制系统识别出待测手势后，动作识别处理器将该待测手势匹配的模板手势数据通过串口通讯发送至按摩椅中心处理器，所述按摩椅中心处理器接收到模板手势数据后，发送相应的控制命令至机芯电控驱动板或按摩椅姿态控制驱动板，所述机芯电控驱动板或按摩椅姿态控制驱动板接收到控制命令后，驱动按摩机芯电机或按摩椅推杆电机，从而实现对按摩椅的精准高效地手势控制。

Description

一种按摩椅手势控制系统及方法
技术领域
本发明运动感测技术领域，具体涉及一种利用加速度传感器及陀螺仪来实现手势识别的装置及方法，并且涉及利用该装置及方法实现按摩椅手势控制的系统。
背景技术
利用加速度传感器或陀螺仪等运动传感器来检测电子设备的运动轨迹，并基于该运动轨迹的确定值生成控制信号(通常是无线控制信号)，用以替代物理按压式按键或旋钮式按键的方式，成为人工智能大趋势背景下运动感测技术发展的一个较为重大的方向。
然而，由于加速度的单轴特性，导致它只能识别上、下等这些单方向的线性运动。而且还必须有个初始化位置，变化它的摆放位置，上移可能就会被识别成下移或者左移。这显然无法满足消费者的使用体验。其次，陀螺仪传感器是一个简单易用的基于自由空间移动和手势的定位的控制系统，在本文中统称陀螺仪。陀螺仪的原理就是，一个旋转物体的旋转轴所指的方向在不受外力影响时，是不会改变的。人们根据这个道理，用它来保持方向。然后用多种方法读取轴所指示的方向，并自动将数据信号传给控制系统。通过陀螺仪对来可靠地感测倾斜和旋转等的动作，从而来测量不同运动轴以获得更高的精度。
此外，由于消费者市场的便携式消费者电子设备成本低廉，若采用非常可靠且精准的运动传感器，并且进行复杂的姿势识别运算方式，那么该方案在处理时间方面会非常耗时，并且由于不同用户使用习惯的不同，导致采集的原始数据相较于用户差别很大，整个手势识别过程复杂，识别时间长。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种更低成本的按摩椅手势控制系统，还提供了一种识别效率高的手势识别方法。
本发明目的之一是提供了一种按摩椅手势控制系统，包括加速度传感器、陀螺仪传感器和动作识别处理器，所述陀螺仪传感器获取角度变化的角速度值，所述动作识别处理器获取陀螺仪传感器的输出值，
所述加速度传感器获取线性运动变化的加速度值，所述动作识别处理器获取加速度传感器的输出值，
所述动作识别处理器通过角速度值判断待测手势运动轴，找出具有相同运动轴的模板手势，再将待测手势及模板手势的加速度值进行对比，匹配出与待测手势相似度最高的模板手势，从而识别出该待测手势。
进一步的，所述加速度传感器个数为1，其具有一初始化位置。
进一步的，所述加速度传感器输出值为xyz三轴加速度值，动作识别处理器通过加速度传感器的ADC管脚获取加速度传感器的xyz三轴加速度值。
进一步的，所述陀螺仪传感器个数为1。
进一步的，所述陀螺仪传感器输出值为xyz三轴角速度值，动作识别处理器通过陀螺仪传感器的SPI接口获取陀螺仪传感器的xyz三轴角速度值。
进一步的，所述动作识别处理器根据陀螺仪传感器时刻ti的角速度值来判定运动轨迹初始位置，并根据时刻tj的角速度值变化判断运动轨迹变化位置，根据时刻ti与时刻tj的角速度值计算出待测手势运动轴，找出具有相同运动轴的模板手势，所述动作识别处理器根据时刻ti与时刻tj的加速度值来判定移动方向，将待测手势及模板手势的加速度值进行对比，匹配出与待测手势相似度最高的模板手势，从而识别出该待测手势，所述i≤j，且i，j均为正整数。
本发明的另一目的是提供了一种手势识别方法，该方法采用上述装置来识别用户执行的姿态，包括，
建模：加速度传感器获取模板手势中线性运动变化的加速度值，角速度传感器获取模板手势中角度变化的角速度值，动作识别处理器对加速度值和角速度值进行滤波，并通过角速度值判断模板手势运动轴，将模板手势数据归类整理；
数据采集：动作识别处理器以时间间隔T采集待测手势的加速度值和角速度值，并判定该加速度值变化值是否＞阈值S1，若是，则判断该加速度值和角速度值均为有效值，否则，判断该加速值和角速度值均为无效值；判定该加速度值变化值是否＜S2，若是，则动作识别器数据采集完成；
识别：动作识别处理器将待测手势的加速度值和角速度值进行滤波，并通过角速度值判断待测手势运动轴，找出具有相同运动轴的模板手势，再将待测手势及模板手势的加速度值进行对比，匹配出与待测手势相似度最高的模板手势，从而识别出该待测手势。
进一步的，所述加速度值为xyz三轴加速度值。
进一步的，所述角速度值为xyz三轴角速度值。
进一步的，所述时间间隔T为T≤20ms。
进一步的，所述阈值S1为g/4，其中g为加速度1g的加速度值。
进一步的，所述阈值S2为g/10，其中g为加速度1g的加速度值。
进一步的，所述动作识别处理器根据陀螺仪传感器时刻ti的角速度值来判定运动轨迹初始位置，并根据时刻tj的角速度值变化判断运动轨迹变化位置，根据时刻ti与时刻tj的角速度值计算出待测手势运动轴，找出具有相同运动轴的模板手势，所述动作识别处理器根据时刻ti与时刻tj的加速度值来判定移动方向，将待测手势及模板手势的加速度值进行对比，匹配出与待测手势相似度最高的模板手势，从而识别出该待测手势，所述i≤j，且i，j均为正整数。
进一步的，将模板手势数据归类整理包括陀螺仪特征提取和陀螺仪特征分类。
区别于现有技术，本发明具有以下有益效果：
1.本发明通过设计一个按摩椅手势控制系统，采用加速度传感器、陀螺仪传感器、动作识别处理器，配合按摩椅中心板处理器、机芯电控驱动板、按摩机芯电机、按摩椅姿态控制驱动板和按摩椅推杆电机，从而实现对按摩椅的手势控制。该系统采用加速度传感器及陀螺仪配合实现对模板手势的加速度及角速度值采集并建模，通过动作识别处理器获取模板手势及待测手势的加速度值和角速度值，匹配出与待测手势相似度最高的模板手势，即识别出该待测手势，系统将按摩椅手势控制系统的识别结果生成控制指令，并对控制指令进行分组划分，分别用于驱动按摩机芯电机和按摩椅推杆机，有针对性地对按摩椅进行高效及精准控制，整个系统识别过程快速高效，且整个产品采用了最少的传感器件，大大降低了设备成本。
2.本发明提供了一种势识别方法，包括建模、数据采集和识别过程，该手势识别方法采用了模板手势对比方案，在建模过程根据手势模板角速度值计算出各手势模板的运动轴，同时计算出各模板手势的加速度值并建立模板数据库。在待测手势识别过程中，首先根据角速度值确定待测手势的运动轴，匹配出具有相同运动轴的模板手势，再根据加速度值匹配出相似度最高的模板手势，完成待测手势的识别。整个算法架构清晰，层次鲜明，相同运动轴判别的引入，极大提高了模板手势筛选效率，对比加速度值的精准匹配，极大精简了姿势识别运算方式，极大简化了识别过程，识别时间大大缩短，运用范围广，识别效率高。
附图说明
图1为本发明的手势识别控制系统的结构示意图；
图2为本发明的手势识别控制系统的系统流程图。
具体实施方式
为详细说明技术方案的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合具体实施例并配合附图详予说明。
请参阅附图1，本实施例的手势识别控制系统，该控制系统通过采用按摩椅手势控制系统及手势识别方法来实现对按摩椅的手势控制。该系统包括按摩椅手势控制系统、以及设置在按摩椅上的按摩椅中心板处理器(MCU)101、机芯电控驱动板102、按摩机芯电机103、按摩椅姿态控制驱动板104和按摩椅推杆电机105，按摩椅手势控制系统中的动作识别处理器201通过串口通讯与按摩椅中心板处理器连101接，按摩椅中心板处理器101分别与机芯电控驱动板102和按摩椅姿态控制驱动板104电信连接，机芯电控驱动板102驱动按摩机芯电机103，按摩椅姿态控制驱动板104驱动按摩椅推杆电机105，按摩椅手势控制系统识别出待测手势后，动作识别处理器201将该待测手势匹配的模板手势数据通过串口通讯发送至按摩椅中心处理器101，所述按摩椅中心处理器101接收到模板手势数据后，发送相应的控制命令至机芯电控驱动板102或按摩椅姿态控制驱动板104，所述机芯电控驱动板102或按摩椅姿态控制驱动板104接收到控制命令后，驱动按摩机芯电机103或按摩椅推杆电机105，从而实现对按摩椅的手势控制。
本实施例中，所述按摩椅手势控制系统包括加速度传感器202、陀螺仪传感器203和动作识别处理器201。所述陀螺仪传感器203获取角度变化的角速度值，所述陀螺仪传感器203个数为1，所述动作识别处理器201获取陀螺仪传感器203的输出值，所述陀螺仪传感器203输出值为xyz三轴角速度值，动作识别处理器201通过SPI接口获取陀螺仪传感器203的xyz三轴角速度值。所述动作识别处理器201根据陀螺仪传感器203当前时刻ti的角速度值来判定运动轨迹初始位置，并根据时刻tj的角速值变化判定运动轨迹变化位置，根据时刻ti与时刻tj的角速度值计算出待测手势运动轴。
所述加速度传感器202获取线性运动变化的加速度值，所述加速度传感器202个数为1，其具有一初始化位置，所述加速度传感器202输出值为xyz三轴加速度值，动作识别处理器201通过ADC管脚获取加速度传感器202的xyz三轴加速度值。所述动作识别处理器201根据时刻ti与时刻tj的加速度值变化来判定移动方向，将待测手势及模板手势的加速度值进行对比，匹配出与待测手势相似度最高的模板手势，从而识别出该待测手势。所述i≤j，且i，j均为正整数。在具体场景运用中，i，j均为时序特征，而选取具体的时序i，j，则根据陀螺仪及加速度传感器的具体测量时间点来确定，可以确定的是，时序j是比时序i更延迟的一个时序。
本实施例的系统采用如下手势识别方法来识别用户执行的姿态，包括，
建模：加速度传感器202获取模板手势中线性运动变化的加速度值，角速度传感器获取模板手势中角度变化的角速度值，动作识别处理器201对加速度值和角速度值进行滤波，并通过角速度值判断模板手势运动轴，具体地：所述动作识别处理器201根据陀螺仪传感器203时刻ti的角速度值来判定模板手势运动轨迹初始位置，并根据时刻tj的角速度值变化判断模板手势运动轨迹变化位置，根据时刻ti与时刻tj的角速度值计算出模板手势运动轴，将模板手势数据归类整理；所述加速度值为空间直角坐标系中xyz三轴加速度值，所述角速度值为空间直角坐标系中xyz三轴角速度值。本实施例中，将模板手势数据归类整理包括陀螺仪特征提取和陀螺仪特征分类，所述陀螺仪特征包括以下特征：陀螺仪角速度x,y,z三轴角速度最大变化量、陀螺仪x,y,z三轴中角速度变化量最大的轴、第二运动轴、手势运动类型(平面运动或线性运动)、第一运动轴波形波峰波谷个数、第一个边沿的类型、过零点的上升沿个数、过零点的下降沿个数、第一个过零点的边沿类型。本实施例中，所述陀螺仪特征分类主要分为线性运动类手势和平面运动类手势。
数据采集：动作识别处理器201以时间间隔T采集待测手势的加速度值和角速度值，并判定该加速度值变化值是否＞阈值S1，所述阈值S1为g/4，其中g为加速度1g的加速度值。若是，则判断该加速度值和角速度值均为有效值，否则，判断该加速值和角速度值均为无效值；判定该加速度值变化值是否＜S2，所述阈值S2为g/10，其中g为加速度1g的加速度值。若是，则动作识别器数据采集完成。本实施例中，所述时间间隔T满足的条件为T≤20ms。
识别：动作识别处理器201将待测手势的加速度值和角速度值进行滤波，并通过角速度值判断待测手势运动轴，具体地，所述动作识别处理器201根据陀螺仪传感器203时刻ti的角速度值来判定运动轨迹初始位置，并根据时刻tj的角速度值变化判断运动轨迹变化位置，根据时刻ti与时刻tj的角速度值计算出待测手势运动轴，找出具有相同运动轴的模板手势，所述动作识别处理器201根据时刻ti与时刻tj的加速度值来判定移动方向，将待测手势及模板手势的加速度值进行对比，匹配出与待测手势相似度最高的模板手势，从而识别出该待测手势。
本实施例中通过设计一个按摩椅手势控制系统，采用加速度传感器、陀螺仪传感器、动作识别处理器，配合按摩椅中心板处理器、机芯电控驱动板、按摩机芯电机、按摩椅姿态控制驱动板和按摩椅推杆电机，从而实现对按摩椅的手势控制。该系统采用加速度传感器及陀螺仪配合实现对模板手势的加速度及角速度值采集并建模，通过动作识别处理器获取模板手势及待测手势的加速度值和角速度值，匹配出与待测手势相似度最高的模板手势，即识别出该待测手势，系统将按摩椅手势控制系统的识别结果生成控制指令，并对控制指令进行分组划分，分别用于驱动按摩机芯电机和按摩椅推杆机，有针对性地对按摩椅进行高效及精准控制，整个系统识别过程快速高效，且整个产品采用了最少的传感器件，大大降低了设备成本。
本实施例的手势识别方法，包括建模、数据采集和识别过程，该手势识别方法采用了模板手势对比方案，在建模过程根据手势模板角速度值计算出各手势模板的运动轴，同时计算出各模板手势的加速度值并建立模板数据库，减少计算的点，能够极大地减少内存占用和提高计算效率。在待测手势识别过程中，首先根据角速度值确定待测手势的运动轴，匹配出具有相同运动轴的模板手势，再根据加速度值匹配出相似度最高的模板手势，完成待测手势的识别。整个算法架构清晰，层次鲜明，相同运动轴判别的引入，极大提高了模板手势筛选效率，对比加速度值的精准匹配，极大精简了姿势识别运算方式，极大简化了识别过程，识别时间大大缩短，运用范围广，识别效率高。
参考图2所示，为了进一步说明本系统的工作流程，参考本系统的系统流程示意，所述按摩椅中心板处理器101包括一个动作分组控制器1011，动作分组控制器1011获取动作识别处理器201发送的控制指令，并分别分配给机芯电控驱动板102和按摩椅姿态控制驱动板104，用于分别驱动按摩机芯电机103和按摩椅推杆电机105。分组控制能够有效降误操作，提高手势识别控制的效率，节约识别时间。本实施例中，按摩椅手势控制系统可以采用手柄、戒指、手环或者是头套。当用户拿着或者带上集成该模块的设备时，便可以随意挥手(手握戴式)或者摇头(头戴式)来操控按摩椅的按摩手法以及椅子的姿态切换。当用户做向上、向下、向左、向右、上下左右来回振以及顺时针逆时针画圈这些动作时，动作识别处理器201MCU通过adc接口采集加速度传感器202的数据，同时通过SPI接口采集陀螺仪的数据。通过软件算法对这些值进行整合计算，便可以识别出所做的动作是移动还是画圈，确定是要揉捏还是敲击，然后通过串口去控制动作分组控制器进行对应机芯的操作。
参考的手法切换以及串口键值说明：(动作识别MCU通过串口给按摩椅中心板发送的键值0xXX，去控制按摩椅做对应的动作)1.右挥0x01:揉捏手法2.左挥0x02:指压手法3.上挥0x03:椅子往后倒4.下挥0x04:椅子往前起5.上下挥0x05：敲击手法6.顺时针画圈0x06:开机7.逆时针画圈0x06:关机。
本实施例的系统通过陀螺仪和加速度传感器202实现按摩椅手势控制方案，可灵活控制，按摩椅手势控制系统可以以手柄、戒指、手环、头套等多种形式出现。动作识别处理器201MCU和加速度传感器202之间通过ADC接口相连，动作识别处理器201MCU与陀螺仪之间通过SPI接口相连，陀螺仪芯片内置AD采样器，SPI接口读取陀螺仪的AD采样值，因此所述角速度值也是采用AD采样值来表示。动作识别处理器201MCU与按摩椅中心主控板之间通过串口相连。整个按摩椅手势控制系统设计精巧，设计成本低，有利于批量化生产；本实施例采用了模板手势对比方案，在建模过程根据手势模板角速度值计算出各手势模板的运动轴，同时计算出各模板手势的加速度值并建立模板数据库。在待测手势识别过程中，首先根据角速度值确定待测手势的运动轴，匹配出具有相同运动轴的模板手势，再根据加速度值匹配出相似度最高的模板手势，完成待测手势的识别。整个算法架构清晰，层次鲜明，相同运动轴判别的引入，极大提高了模板手势筛选效率，对比加速度值的精准匹配，避免了在线实时计算的海量数据处理，能够极大地减少内存占用和提高计算效率，大大提高了识别效率，缩短手势识别时长，运用范围广，识别精度高，随意拿握的携带式手势控制装置，使用户可以轻易的做任何定义过的手势动作去操控按摩椅。
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、物品或者终端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、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”或“包含……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的要素。此外，在本文中，“大于”、“小于”、“超过”等理解为不包括本数；“以上”、“以下”、“以内”等理解为包括本数。
尽管已经对上述各实施例进行了描述，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改，所以以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利保护范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围之内。

Claims (11)

1.一种按摩椅手势控制系统，其特征在于：包括加速度传感器、陀螺仪传感器、动作识别处理器、在按摩椅上的按摩椅中心板处理器、机芯电控驱动板、按摩机芯电机、按摩椅姿态控制驱动板和按摩椅推杆电机，该动作识别处理器通过串口通讯与按摩椅中心板处理器连接，按摩椅中心板处理器分别与机芯电控驱动板和按摩椅姿态控制驱动板电信连接，机芯电控驱动板驱动按摩机芯电机，按摩椅姿态控制驱动板驱动按摩椅推杆电机；
所述陀螺仪传感器获取角度变化的角速度值，所述动作识别处理器获取陀螺仪传感器的输出值，
所述加速度传感器获取线性运动变化的加速度值，所述动作识别处理器获取加速度传感器的输出值，
所述动作识别处理器通过角速度值判断待测手势运动轴，找出具有相同运动轴的模板手势，再将待测手势及模板手势的加速度值进行对比，匹配出与待测手势相似度最高的模板手势，从而识别出该待测手势；
所述动作识别处理器将识别出的该待测手势数据通过串口通讯发送至按摩椅中心处理器，所述按摩椅中心处理器接收到模板手势数据后，发送相应的控制命令至机芯电控驱动板或按摩椅姿态控制驱动板。
2.根据权利要求1所述的按摩椅手势控制系统，其特征在于：所述加速度传感器个数为1，其具有一初始化位置，所述加速度传感器输出值为xyz三轴加速度值，动作识别处理器获取加速度传感器的xyz三轴加速度值。
3.根据权利要求1所述的按摩椅手势控制系统，其特征在于：所述陀螺仪传感器个数为1，所述陀螺仪传感器输出值为xyz三轴角速度值，动作识别处理器获取陀螺仪传感器的xyz三轴角速度值。
4.根据权利要求1所述的按摩椅手势控制系统，其特征在于：所述动作识别处理器根据陀螺仪传感器时刻ti的角速度值来判定运动轨迹初始位置，并根据时刻tj的角速度值变化判断运动轨迹变化位置，根据时刻ti与时刻tj的角速度值计算出待测手势运动轴，找出具有相同运动轴的模板手势，所述动作识别处理器根据时刻ti与时刻tj的加速度值来判定移动方向，将待测手势及模板手势的加速度值进行对比，匹配出与待测手势相似度最高的模板手势，从而识别出该待测手势，所述i≤j，且i，j均为正整数。
5.一种手势识别方法，其特征在于，该方法采用上述权利要求1-4任一系统来识别用户执行的姿态，包括，
建模：加速度传感器获取模板手势中线性运动变化的加速度值，角速度传感器获取模板手势中角度变化的角速度值，动作识别处理器对加速度值和角速度值进行滤波，并通过角速度值判断模板手势运动轴，将模板手势数据归类整理；
数据采集：动作识别处理器以时间间隔T采集待测手势的加速度值和角速度值，并判定该加速度值变化值是否＞阈值S1，若是，则判断该加速度值和角速度值均为有效值，否则，判断该加速值和角速度值均为无效值；判定该加速度值变化值是否＜S2，若是，则动作识别器数据采集完成；
识别：动作识别处理器将待测手势的加速度值和角速度值进行滤波，并通过角速度值判断待测手势运动轴，找出具有相同运动轴的模板手势，再将待测手势及模板手势的加速度值进行对比，匹配出与待测手势相似度最高的模板手势，从而识别出该待测手势。
6.根据权利要求5所述的手势识别方法，其特征在于，所述加速度值为xyz三轴加速度值，所述角速度值为xyz三轴角速度值。
7.根据权利要求5所述的手势识别方法，其特征在于，所述时间间隔T为T≤20ms。
8.根据权利要求5所述的手势识别方法，其特征在于，所述阈值S1为g/4，其中g为加速度1g的加速度值。
9.根据权利要求5所述的手势识别方法，其特征在于，所述阈值S2为g/10，其中g为加速度1g的加速度值。
10.根据权利要求5所述的手势识别方法，其特征在于，所述动作识别处理器根据陀螺仪传感器时刻ti的角速度值来判定运动轨迹初始位置，并根据时刻tj的角速度值变化判断运动轨迹变化位置，根据时刻ti与时刻tj的角速度值计算出待测手势运动轴，找出具有相同运动轴的模板手势，所述动作识别处理器根据时刻ti与时刻tj的加速度值来判定移动方向，将待测手势及模板手势的加速度值进行对比，匹配出与待测手势相似度最高的模板手势，从而识别出该待测手势，所述i≤j，且i，j均为正整数。
11.根据权利要求5所述的手势识别方法，其特征在于，将模板手势数据归类整理包括陀螺仪特征提取和陀螺仪特征分类。
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