CN113008230A - 智能穿戴设备及其姿态朝向识别方法、装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种智能穿戴设备及其姿态朝向识别方法、装置，其中所述姿态朝向识别方法包括如下步骤：获取一对智能鞋各自的体感传感装置被触发所产生的气压变化数据和运动惯性数据以及该对智能鞋之间为数据交互而进行无线通信的通信信号强度数据；在固定时长内，若该对智能鞋的气压变化数据及通信信号强度数据均在预设范围内，则设该对智能鞋所对应的脚部所处位置为姿态原点；基于所述姿态原点，对所述运动惯性数据进行姿态解算，以确定所述脚部所对应的用户的姿态朝向。本方法可通过智能鞋采集用户穿戴该智能鞋所产生的气压变化数据、运动惯性数据及通信信号强度数据，基于该些数据经计算可获取用户姿态朝向，降低用户运动误差，提高姿态识别精度。

Description

智能穿戴设备及其姿态朝向识别方法、装置

技术领域

本发明涉及动作识别技术领域，具体涉及一种姿态朝向识别方法、与所述方法相应的姿态朝向识别装置，以及应用该方法或装置的智能穿戴设备。

背景技术

IMU(Inertial Measurement Unit,惯性测量单元)为通过其所携带的加速度传感器和/或陀螺仪测量物体在载体坐标系统的运动信号。IMU常常应用在体感游戏周边装置中，所谓体感游戏是指一种突破以往单纯以手柄键输入的操作方式，通过将肢体动作转换为类似手柄按键输入的方式来进行操作的新型电子体感游戏。

目前较为流行的体感游戏的操作方式是将相关输入设计到智能鞋中，通过智能鞋识别人体双脚动作所产生的相关数据来判别用户的运动模式，基于运动模式是识别出相关的脚部动作信息，通过蓝牙之类的通信手段将脚部动作信息输入至游戏设备中，以便实现用户与体感游戏的交互。

当用户穿着智能鞋操作体感游戏时，用户常会转动其方位，以配合进行体感游戏的交互。一般而言，为确定用户在空间中的位置，通常建立一个空间坐标系，通过确定智能鞋在空间中的位置，来反映用户所处的位置。但是，该方法通常将智能鞋及智能鞋所对应的用户设为一个坐标点，不能识别用户身体的朝向(通常默认用户身体的朝向为体感游戏预设的朝向)。在用户参与游戏的过程中，当用户身体的朝向偏离了预设的朝向时，可能因身体朝向的原因，导致基于其他相关数据对用户位置做判定时出错，也可能因同一原因而导致判定用户的转向、动作等出现偏差，或者至少潜在提升了此类判定的技术难度，所有这些可能的现象，都可能导致根据用户朝向而识别出的游戏指令表示不准确，进而导致降低游戏的趣味性。

发明内容

本发明的首一目的在于提供一种姿态朝向识别方法。

本发明的次一目的在于提供一种姿态朝向识别装置。

本发明的再一目的在于提供一种智能穿戴设备。

为满足本发明的各个目的，本发明采用如下技术方案：

适应于本发明的首一目的而提供一种姿态朝向识别方法，包括如下步骤：

获取一对智能鞋各自的体感传感装置被触发所产生的气压变化数据和运动惯性数据以及该对智能鞋之间为数据交互而进行无线通信的通信信号强度数据；

在固定时长内，若该对智能鞋的气压变化数据及通信信号强度数据均在预设范围内，则设该对智能鞋所对应的脚部所处位置为姿态原点；

基于所述姿态原点，对所述运动惯性数据进行姿态解算，以确定所述脚部所对应的用户的姿态朝向。

进一步的，该对智能鞋之间为数据交互而进行无线通信的步骤中：

将获取该对智能鞋的气压变化数据、运动惯性数据及通信信号强度数据输出至设置于该对智能鞋的第一智能鞋的控制单元中，经所述控制单元计算以确定所述姿态原点和所述姿态朝向。

进一步的，获取该对智能鞋之间为数据交互而进行无线通信的通信信号强度的数据的步骤中：

基于该对智能鞋的第二智能鞋中的通信设备向第一智能鞋中通信设备发送通信信号以实现所述数据交互，通过检测第一智能鞋的通信设备所接收的所述通信信号强度数据，计算确定第一智能鞋和第二智能鞋之间的相对距离。

具体的，在固定时长内，若该对智能鞋的气压变化数据、运动惯性数据及通信信号强度数据均在预设范围内，则设该对智能鞋所对应的脚部所处位置为姿态原点的步骤中，包括以下分步骤：

若该对智能鞋的气压变化数据均在预设气压范围内，则为该对智能鞋所对应的脚部进行所述姿态原点的设置；

若该对智能鞋之间的通信信号强度在预设信号强度范围内，则该对智能鞋所对应的一对脚部之间的相对距离在预设距离之内，以确定所述姿态原点。

进一步的，所述智能鞋在气压变化数据处于所述预设气压范围时，表征智能鞋被触动受力符合预定的受力模型，开始所述姿态原点的设置。

较佳的，若该对脚部之间的相对距离在所述预设距离之内，则设该对脚部所处位置的几何中心为所述姿态原点。

具体的，基于所述姿态原点，对所述运动惯性数据进行姿态解算，以确定所述脚部所对应的用户的姿态朝向的步骤中，包括如下分步骤：

基于所述气压变化数据对所述运动惯性数据进行姿态修正；

通过对修正后的运动惯性数据经所述姿态解算以获取相应的运动模式数据；

将所述运动模式数据与预设计算模型相匹配，以获取用户的姿态朝向。

进一步的，将所述运动模式数据与预设计算模型相匹配，以获取所述用户的姿态朝向的步骤中，包括如下分步骤：

对所述运动模式数据与姿态原点数据进行坐标变换以获得该对智能鞋的运动轨迹；

将该对智能鞋的轨迹数据与所述预设计算模型进行匹配，识别出用户的姿态朝向。

适应于本发明的次一目的而提供一种姿态朝向识别装置，包括：

获取模块，获取一对智能鞋各自的体感传感装置被触发所产生的气压变化数据和运动惯性数据以及该对智能鞋之间为数据交互而进行无线通信的通信信号强度数据；

识别模块，在固定时长内，若该对智能鞋的气压变化数据及通信信号强度数据均在预设范围内，则设该对智能鞋所对应的脚部所处位置为姿态原点；

解算模块，基于所述姿态原点，对所述运动惯性数据进行姿态解算，以确定所述脚部所对应的用户的姿态朝向。

适应于本发明的再一目的而提供一种智能穿戴设备，其包括一对智能鞋和控制单元，所述一对智能鞋均包括体感传感装置与用于相互无线通信的通信设备，

所述体感传感装置包括惯性测量单元和气压测量单元，所述惯性测量单元用于感测智能鞋被触动而产生运动惯性数据，所述气压测量单元用于测量智能鞋被触压而产生气压变化数据；

该对智能鞋通过各自的通信设备进行数据交互，该对智能鞋之间的距离的改变将改变用于数据交互的通信信号强度；

所述控制单元设置于该对智能鞋的一个智能鞋中，该控制单元通过所述气压变化数据与所述通信信号强度以确定该对智能鞋所对应的脚部的姿态原点，基于所述姿态原点和运动惯性数据经姿态解算获取该对脚部所对应的用户的姿态朝向。

相对于现有技术，本发明的优势在于：

首先，本发明可通过智能鞋采集用户穿戴该智能鞋所产生的气压变化数据、运动惯性数据及通信信号强度数据，基于该些数据计算确定用户的姿态朝向，从而可进一步确定用户姿态，降低用户姿态相关的运动数据的判定误差，提高姿态识别精度。

其次，本发明通过采集一对智能鞋各自的气压变化数据和一对智能鞋无线通信的通信信号强度数据，以确定用户在固定时长内处于静止状态，设用户在该固定时长内所处位置为姿态原点，为用户建立参考点，从而进行用户姿态朝向的计算，由于基于通信信号强度数据本身通常表征两只智能鞋之间的距离远近，而气压变化数据可以更为精准地体现用户双脚对智能鞋的施力状态，因而，两者相结合之后所确定的姿态朝向，必然更为精准地反映用户的真实站姿。

再次，本发明在姿态原点的基础上，对运动惯性数据进行姿态解算，以确定用户的姿态朝向，由此，在实质上提供了生成计算机控制指令的基础数据，进而可在此基础上封装出相关计算机控制指令，以用于体感游戏等受智能鞋控制的电子游戏中，实现基于用户姿态朝向的人机交互控制。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本发明实施例所应用的一种智能鞋的体感传感装置的原理框图；

图2为本发明实施例所应用的一种智能鞋所采用的气压测量单元的结构示意图，其大致示出以鞋垫形式提供的结构的侧视图；

图3为本发明实施例所提供的一种姿态朝向识别方法的流程图；

图4为本发明实施例所提供的一种确定姿态原点的过程流程图；

图5为本发明实施例所提供的一种确定姿态朝向的过程流程图；

图6为本发明实施例中利用气压变化数据确定姿态修正起点的过程的流程图；

图7为本发明实施例所提供的一种计算识别姿态朝向的过程流程图；

图8为本发明实施例所提供的一种姿态朝向识别装置的结构示意图。

具体实施方式

本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。

本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。

本领域技术人员对此应当知晓：本发明的各种方法、装置，虽然基于相同的概念而进行描述而使其彼此间呈现共通性，但是，除非特别说明，否则这些方法、装置都是可以独立运行的。同理，对于本发明所揭示的各个实施例而言，均基于同一发明构思而提出，因此，对于相同表述的概念，以及尽管概念表述不同但仅是为了方便而适当变换的概念，应被等同理解。

本发明提供一种姿态朝向识别方法，该方法用于识别用户的身体姿态朝向，以便当用户身体姿态朝向姿态发生变化时，外部电子设备可通过识别用户的身体姿态朝向，确定用户运动判定的参考基础，进而甚至可以预测用户的下一步动作、生成相关计算机指令等。从而，用户可通过其身体姿态的调整而实现与外部电子设备实时交互，参与各种电子数据活动，例如通过智能鞋控制体感游戏时，外部电子设备通过智能鞋确定用户身体姿态朝向，在此基础上进一步确定用户在与体感游戏交互过程中执行的动作，解析为动作指令，执行相应的反馈，确保用户与体感游戏之间实现人机交互操作。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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它实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明的典型实施例中，本发明提供了一种智能鞋，该智能鞋内置装设体感传感装置，体感传感装置电路原理框图如图1所示，其以单片机213或其它智能芯片等处理器作为其控制单元，由电池214供电，控制惯性测量单元211、气压测量单元122采集各种相应的传感数据，其中惯性测量单元211用于采集运动惯性数据，气压测量单元122用于采集气压变化数据，利用这些传感数据进行人体脚部动作有关的步态、动作类型识别之后，将相关识别结果和/或相关数据通过其通信模块22发送给与其无线连接的个人计算机、移动终端、智能电视等设备以进行通信，从而参与体感游戏或进行健康数据交互等。所述的通信模块11优选蓝牙或其他近场通信技术，当然也不排除基于移动通信、WIFI等通信机制，本领域技术人员可灵活选用。此外，单片机213还可通过其通信模块接收来自设备侧的命令而控制震动传感器212震动，以便实施与用户的交互。

如前所述，该智能鞋设置有惯性测量单元IMU，主要用于获取所述的运动惯性数据，即为本领域技术人员所知晓的关于惯性测量单元IMU可以采集的相关数据。更具体的，一个实施例中，所述智能鞋通过惯性测量单元IMU其自身携带的加速度及和陀螺仪测量加速度和角速度数据，通过惯性测量单元IMU其自身携带的磁强计测量加速度和地磁数据，所述加速度、角速度及地磁数据共同构成了所述的运动惯性数据。后续可由控制单元利用这些数据做出更多动作类型的识别。

所述气压测量单元12，如图2所示，其为在智能鞋中以鞋垫10的形式设置的模块。如图2所示，通过提供一种鞋垫状气囊121，由气囊121内部提供一个空腔，在该空腔中设置一个或多个气压传感器122，当该气囊121被人体脚部踩压时，该气压传感器122便可采集到脚部动作相关的气压变化数据。为使气压传感器122采集的数据更为均匀，可在气囊121上方设置以柔性垫11，以便于改善用户的踩压感受。通常，所述气压变化数据可以气压值的形式标识和读取。因此，本质上，气压测量单元12是以鞋垫为构造形式的气压计。

通常而言，用户在使用本发明的智能鞋时，会配套一对使用，两只智能鞋在出厂时可被预置为一主一从的关系，也可由用户自行配置调整这一主从关系，使得两只智能鞋在必要时能够互为备份。具体言之，在工作时，可由其中的第一智能鞋负责与计算机建立无线通信连接，第二智能鞋只需将自身产生的相关数据和输出结果同步至第一智能鞋，由作为主机的第一智能鞋负责集中进行相关动作类型的识别。

可以理解，在一种实施例中，第一智能鞋与第二智能鞋的主从关系可以随时切换或者形成灾备关系，也即是说，当第一智能鞋与计算机设备的通信链路断开时，可以发送控制指令控制第二智能鞋建立起与该计算机设备的通信链路，代替第一智能鞋与计算机设备进行通信。这种情况下，第二智能鞋与第一智能鞋便实现了角色互换。因此，本领域技术人员应当理解，本发明对第一智能鞋与第二智能鞋的主从关系的设定，便是对智能鞋所发挥的角色的指定，并非特定具体某只智能鞋。

在本发明的典型实施例中，结合前述的智能鞋，本发明提出了一种基于一对智能鞋的姿态朝向识别方法，该方法通过获取用户的脚部踩压智能鞋获取运动惯性数据和气压变化数据，基于该些数据计算识别出用户的身体姿态朝向。结合图3，本发明的姿态朝向识别方法，包括如下步骤：

S11，获取一对智能鞋各自的体感传感装置被触发所产生的气压变化数据和运动惯性数据以及该对智能鞋之间为数据交换而进行无线通信的通信信号强度数据：

一般而言，用户通过穿着智能鞋的形式而使用智能鞋，当用户使用智能鞋时，由于用户的运动，用户的脚部将对智能鞋施加作用力，带动智能鞋做出各种运动。智能鞋可通过其体感传感装置采集用户脚部对其所施加的各种作用力所对应的数据，以供本发明的姿态朝向识别方法执行时使用。

在执行本步骤时，两只智能鞋各自独立采集所对应的脚部的各种基础数据，每只智能鞋均可并行或者以时分交替的方式分别检测获取运动惯性数据和气压变化数据。

具体言之，智能鞋中的控制单元通过利用体感传感装置中的惯性测量单元IMU获取所述运动惯性数据。具体而言，控制单元通过控制惯性测量单元IMU所携带的加速度计和陀螺仪测量智能鞋的加速度和角速度数据；控制单元通过控制惯性测量IMU其自身携带的磁强计测量智能鞋的加速度和地磁数据；所述加速度、角速度及地磁数据为聚合为所述运动惯性数据。

智能鞋中的控制单元通过利用体感传感装置中的气压测量单元获取所述气压变化数据。具体而言，控制单元通过气压测量单元其所携带的气压传感器测量所述气囊中的气压，以获取智能鞋的气囊被用户脚部所踩压产生的气压变化数据，该气压变化数据主要以气压值的形式反映。

由于所述一对智能鞋以一主一从的形式设定，设该一对智能鞋中的第一智能鞋为主鞋，第二智能鞋为从鞋，以形成一主一从关系。

当第一智能鞋和第二智能鞋均各自获取了运动惯性数据和气压变化数据，第二智能鞋将通过无线通信的形式将其所获取的运动惯性数据和气压变化数据传输至第一智能鞋中，由第一智能鞋对两只智能鞋所各自采集获取的运动惯性数据和气压变化数据进行计算分析。

一种实施例中，第一智能鞋与第二智能鞋均设有蓝牙模块，第一智能鞋和第二智能鞋之间可通过蓝牙模块进行无线通信，实现数据传输。第二智能鞋向第一智能鞋传输运动惯性数据和气压变化数据的具体流程为：第二智能鞋的控制单元通过控制体感传感装置获取所述运动惯性数据和所述气压变化数据后，控制单元将运动惯性数据和气压变化数据转换为通信信号，将该通信信号输出至蓝牙模块，蓝牙模块向第一智能鞋发送通信信号；第一智能鞋的蓝牙模块接收到该通信信号，且将该通信信号输出至第一智能鞋的控制单元，该控制单元解析出所述通信信号所包含的第二智能鞋的运动惯性数据和气压变化数据。由此第一智能鞋的控制单元获取第一智能鞋和第二智能鞋各自的运动惯性数据和气压变化数据。

第一智能鞋与第二智能鞋之间通过蓝牙模块的方式进行无线通信，由于蓝牙模块为短距离通信方式，其发送的信号的强度受距离的影响而逐渐变小，因此，可通过计算所接收的信号的强度获取两个蓝牙模块之间距离，进而获取两个蓝牙模块所对应的两个智能鞋之间的相对距离。一般而言，依据本发明所应用的无线通信协议，第一智能鞋在获取第二智能鞋的通信信号时，自然获得用于表征外部通信信号的信号强度数据的参数，即RSSI(Received Signal Strength Indicator:接收信号的强度指示符)，通过读取该参数，即可获知该通信信号强度数据。

由此，第一智能鞋的控制单元接收到了第二智能鞋所发送的通信信号后，便可通过RSSI参数获知该通信信号的强度，对其进行转换计算，获取第一智能鞋与第二智能鞋之间的距离。关于根据RSSI变化而转换计算出对应的距离的计算方式，理论上，主要根据两者之间的同步变化关系来确定，根据两者的变化求得一个相对变化幅度即可表征距离的变化。因此，本领域技术人员可以根据本发明此处所揭示的原理灵活设计算法进行这一转换计算，恕不详述。

步骤S12，在固定时长内，若该对智能鞋的气压变化数据及通信信号强度数据均在预设范围内，则设该对智能鞋所对应的脚部所处位置为姿态原点：

为便于揭示本发明的姿态朝向识别方法，以下通过用户借助智能鞋与体感游戏进行交互为例来进一步揭示本发明的后续内容，对此不应理解为对本发明的限制。当用户通过其脚部穿着智能鞋进行体感游戏时，用户通过其脚部的不断运动而带动智能鞋随之运动，从而控制体感游戏中的游戏角色执行对应的操作。

一般而言，体感游戏的游戏显示界面通常为平面，体感游戏以二维或三维的形式在游戏显示界面显示，当用户通过智能鞋将其脚部动作对应反映至体感游戏的游戏角色上，并显示于游戏显示界面上。因用户所穿着的智能鞋在现实空间中运动，当用户执行进行一系列的脚部动作时，有时会导致智能鞋对所采集的运动惯性数据、气压变化数据及通信信号强度数据进行计算获取的用户姿态动作产生一定的偏差，导致所控制的体感游戏中的游戏角色的操作不符合预期，用户连续进行游戏的时间越长，所产生的偏差越大。为使得用户通过智能鞋进行体感游戏时，不产生数据偏差，从而获得良好的游戏体验。在本方法中，为用户重新确定姿态原点，以重新计算用户运动姿态，控制体感游戏，减少游戏误差。

具体言之，由于用户通过智能鞋进行体感游戏时，身体姿态变化较大，姿态原点在运动过程中较难确定，为便于确定姿态原点，将通过为姿态原点预设相关确定条件，在智能鞋所采集的数据满足该确定条件时快速确定姿态原点。为此，一种实施例中，本步骤S12可进一步细分为两个分步骤，结合图4，分别为步骤S121和步骤S122；步骤S121中，所述确定条件被配置为一个预设气压范围，若该对智能鞋的气压变化数据均在预设气压范围内，则为该对智能鞋所对应的脚部进行所述姿态原点的设置；步骤S122中，所述确定条件为一个预设信号强度范围，若该对智能鞋之间的通信信号强度在预设信号强度范围内，则该对智能鞋所对应的一对脚部之间的相对距离在预设距离之内，此时可确定用户双脚的当前状态为所述姿态原点。

具体而言，在步骤S121中，因用户的脚部穿着所述智能鞋，当脚部对智能鞋踩压时，将对设置于智能鞋内的气囊产生压力，导致气囊内的气压发生变化。脚部对气囊施加压力的施力点的不同和施加不同的压力，将会导致气囊的气压产生不同的变化，以反映用户脚部的姿态动作。例如，当用户站立时双脚着地对智能鞋所产生的压力、当用户蹲下时双脚着地对智能鞋所产生的压力、当用户踮起脚尖时对智能鞋所产生的压力均不相同，从而智能鞋的气囊的气压产生不同的变化。由此，可通过智能鞋的气囊气压变化数据获取用户身体姿态信息，以便于进行姿态原点的设置。

在一个实施例中，在固定时长内，利用用户竖直站立且双脚着地相对应的相关数据为设置姿态原点的条件。具体而言，用户竖直站立且双脚着地时脚部对相应的智能鞋的气囊所产生的压力，由该压力造成气囊的气压变化，依据这种状态下气囊的气压变化数据抽象概括出预设气压范围。应用时，在固定时长内，当智能鞋的气囊受用户脚部踩压所产生的气压变化数据在所述预设气压范围内，则表征该用户竖直站立且双脚着地，由此可进行姿态原点的设置。例如，在1S内，气囊的气压值在60KPA-120KPA之间，则可进行姿态原点的设置。

在步骤S122中，当在固定时长内，用户双脚对相应的智能鞋施加作用力，导致智能鞋的气囊的气压变化数据在预设气压范围内，则通过确定用户双脚之间的距离，以确定姿态原点。

具体言之，因第二智能鞋通过其蓝牙模块向第一智能鞋的蓝牙模块发送通信信号，第一智能鞋的控制单元接收到所述通信信号后，检测通信信号的强度，通过计算通信信号强度数据获取第一智能鞋与第二智能鞋之间的相对距离数据。当第一智能鞋与第二智能鞋之间的相对距离在预设距离范围之内，则设该对智能鞋所对应的用户处于姿态原点。也即是说，第二智能鞋向第一智能鞋发送的通信信号的强度在预设信号强度范围内，则该对智能鞋所对应的用户处于所述姿态原点。

在一个实施例中，在所述固定时长内，利用用户双脚并拢时相对应的相关数据为确定姿态原点的条件，当第一智能鞋所检测获取的通信信号强度所表征的双脚之间的距离符合所述姿态原点的确定条件时，则设该用户所处位置为所述姿态原点。具体而言，通过计算第二智能鞋向第一智能鞋发送的通信信号的强度，获取第一智能鞋与第二智能鞋之间的距离达到了双脚并拢的最小距离后，则设第一智能鞋和第二智能鞋所对应的用户所处的位置为姿态原点。

在一个实施例中，设该用户双脚所处位置的几何中心为所述姿态原点。优选的，为便于定义用户双脚所处位置的几何中心，设用户双脚所对应的一对智能鞋的鞋底所处位置的几何中心为所述姿态原点。

在一个实施例中，为确定所述姿态原点，还可通过所述运动惯性数据辅助确定所述姿态原点。

步骤S13，基于所述姿态原点，对所述运动惯性数据进行姿态解算，以确定所述脚部所对应的用户的姿态朝向：

结合图5，所述步骤S13中包括如下分步骤：

步骤S131，基于所述气压变化数据对所述运动惯性数据进行姿态修正：

姿态修正时基于运动惯性数据识别脚部动作的关键基础，其根本目的在于为利用运动惯性数据识别脚部动作确定一个零速区间，从而确定零速起始时刻，建立后续各种动作的计算参考基础。因此，本领域技术人员应当知晓，在利用惯性测量单元所获得的运动惯性数据进行姿态识别之前，通常都需要进行姿态修正，传统的方式时利用这些运动惯性数据自身进行分析之后，根据其中各种具体数据之间的关联关系进行修正。

基于关于运动惯性数据的相关传统算法可知，当鞋子着地静止时，KEF(ExtendedKalman Filter，即扩展卡尔曼滤波器)算法会获取到误差观察量，大部分姿态检测算法仅仅依靠IMU设定的阈值来检测，但是在非常激烈的运动中，这些方法会存在一些误差。

本发明中，由于在体感传感装置中引入了气压测量单元，而相应引入了所述的气压变化数据，因而可以利用气压变化数据对运动惯性数据进行姿态修正。本发明的智能鞋的气压测量单元可以更为有效地感受到用户脚部的踩压动态，因此，改而单独采用或者结合采用其中的气压值来实现姿态修正。本发明除了沿用传动IMU多条件判别算法之外，还可依靠智能鞋鞋垫上的气压传感器来检测，检测到气压传感器获得的气压值超过第一阈值时，表明鞋子着地，此时速度、位移均视为零。

在一个实施例中，可按照如下方式对所述第一阈值进行设置：考虑到人体踩压智能鞋时，由于其自身体重所致，即使在静止状态时，也会对气压测量单元施加一定的压力。因此，应设定当所述气压值大于等于所述第一阈值时，才对所述运动惯性数据进行姿态修正。所述第一阈值通常表征人体静止加压时的平均起始值，具体可以由本领域技术人员更具统计分析结构而预先确定。

优选的，本发明据以启动姿态修正的零速检测信息可单独采用气压传感器提供的气压变化数据，也可在气压变化数据的基础上进一步结合陀螺仪传感器提供的运动惯性数据实施。气压传感器可以检测剧烈运动过程中脚部踏在智能鞋上的动态信息，而陀螺仪则可以提供速度较为缓慢时候的运动检测信息。根据这两种数据各自的特点，灵活结合，便可进一步提升零速判别的精准度。

具体的，请参阅图6，利用气压传感器检测零速区间而启动姿态修正的过程包括：

步骤S1311、设定一个长度为N的计算窗口，滑动该计算窗口进行计算，其中每个窗口包含连续读取的所述气压变化数据中的N个气压值，N为2以上的自然数。

一个实施例中，用如下示意的计算窗口缓存10个或其他额定数量的若干个最近的气压值。

P<sub>n-9</sub>

P<sub>n-8</sub>

...

P<sub>n-1</sub>

P<sub>n</sub>

其中，p为气压值,n为数据下标。

按照该计算窗口不断滑动读取数据，对每一计算窗口进行下一步骤的计算。

步骤S1312、本步骤负责计算每一计算窗口中的各个气压值之间的关系以判定该计算窗口所表征的数据特征是处于上升沿还是下降沿。

具体而言，本步骤S1312依据一个计算窗口中所述N个气压值判断每个计算窗口所呈现的数据特征，主要确定出其是否表征相应的气压变化数据正处于上升沿。对于上升沿的判定条件而言，其数据特征呈现在后的气压值大于在先的气压值，且两者的差值超过预设阈值；对于下降沿的判定条件而言，其数据特征呈现在先的气压值大于在后的气压值，且两者的差值超过预设阈值。至于所涉及的预设阈值，同理可由本领域技术人员通过实测气压测量单元在使用时的变化数据进行统计平均确定，可以理解，这一预设阈值的具体数字将是经验、测验上的数值。

相应的，判断计算窗口处于上升沿或者下降沿，判断方法可参照如下代码实施：

max_index,max_val＝max(press_buff)

min_index,min_val＝min(press_buff)

if(max_val-min_val＞threshhold)

if(max_index＞min_index)

is_up

if(max_index＜min_index)

is_down

该段代码表征，若窗口数据中的最大值与最小值的差值超过某一阈值threshhold，且最大值数据max_val的下标max_index大于最小值数据min_val的下标min_index，则判别为上升沿；若窗口数据中的最大值数据max_val与最小值数据min_val的差值超过某一阈值threshhold，且最大值数据max_val的下标max_index小于最小值数据min_val的下标min_index，则判别为下降沿。一个变化的实施例中，可以将计算窗口所包含的N个采样的气压值分成前后两半进行比较，以提升比较效率。

步骤S1313、将上升沿所对应的计算窗口所对应的气压变化数据确定为零速区间。

可以理解，如果检测到上升沿，意味着智能鞋进入与地上接触的状态；如果检测到下降沿则通常是离地的状态。其中，将接触到地的时候对应的计算窗口视为零速区间，于是通过该计算窗口便可确定零速起点。当气压传感器无外力压迫时，气压值处于最小值，此时智能鞋离地或者空载；当施加外力后，气压值上升，此时智能鞋着地。因此，利用这一特点，通过分析上升沿与下降沿的关系，便可知晓在剧烈运动过程中，如何判定其零速状态，如前所述，通常可直接将上升沿相对应的计算窗口所对应的气压变化数据确定为零速时刻的依据，而准备实施所述的姿态修正。

步骤S1314、在确认进入零速区间后对所述运动惯性数据进行姿态修正。

在前一步骤完成了零速区间的确定之后，便可即刻启动对所述运动惯性数据的姿态修正，关于姿态修正的具体方法可直接延用现有技术即可，后文也将引用部分相关信息供参考。

可以理解，仅采用气压变化数据，也可实现对传统的运动惯性数据进行姿态修正。

在一优选实施例中，在S1314之前，还包括：基于所述体感传感装置的运动惯性数据进行零速区间检测，当检测到零速区间且其与依据气压变化数据确定的零速区间同步时，才确认进入零速区间以便启动姿态修正。也即是说，在本发明的部分实施例中，可以将现有技术中利用IMU的运动惯性数据自身进行姿态修正的方法与本发明利用气压变化数据进行姿态修正的方法相结合，当两个条件均满足零速区间条件时，才启动所述的姿态修正。

适应这些实施例，可在以气压变化数据判断零速时刻的基础上，进一步引入陀螺仪数据判断零速时刻，通过两者的结合来决定是否启动姿态修正。

本领域技术人员知晓，陀螺仪辅助的行人慢速的时候，零速的检测方法包括：

1、同样由固定大小的滑动窗口，窗口的数据为陀螺仪三轴的模，即陀螺仪均方值：

Gyr_norm(n-4)

Gyr_norm(n-3)

...

Gyr_norm(n-1)

Gyr_norm(n-4)

Gyr_norm＝norm(gyr)

2、判断窗口的最大值与最小值在一定的范围内：

max_gyr_norm-min_gyr_norm＜thresh

3、当前的陀螺仪模值也在一定特定的范围内：

gyr_norm＜threshhold

当上面三个条件同时成立时，即判断为零速。

也就是说，若窗口中陀螺仪均方值的最大值与最小值相差不大，则意味着数据是平稳的，若当前时刻的陀螺仪均方值小于某一阈值，即是速度为0的时刻。

以上给出的是现有技术中的一种利用陀螺仪进行零速区间判定的方法，仅供参考。本领域技术上员根据以上揭示，足可知晓本发明基于气压变化数据提出的姿态修正过程如何与任何现有技术中已知的姿态修正方法相结合的方式，即通过多个方面的技术手段(包含本发明基于气压变化数据而提出的)均判断出零速区间时，才对IMU启动姿态修正，因此，不应以其他手段如何实现零速区间判断来限制本发明的创造精神。可见，本发明既可单独利用气压传感器的气压变化数据用于实施姿态修正，也可进一步结合气压变化数据与陀螺仪提供的数据共同结合进行姿态修正，可以理解，当依据两者判断出零速时刻时才开始进行姿态修正，有助于更精准地确定零速时刻，可以避免例如人体脚部悬空静止而导致的误判。

本发明的一个实施例中，采用EKF(Extended Kalman Filter，即扩展卡尔曼滤波器)进行姿态修正。本领域技术人员知晓如何采用EKF进行姿态修正，故恕不详述。

但是，在一优选实施例中，姿态修正包括以下流程：

预测过程(状态转移过程)：

其中，

为所要预测的状态，下标k为采样时间，i为该次运算为第i次迭代，G为输入增量，本文中为单位矩阵。

分别为姿态角的误差、速度的误差以及位置的误差；其中状态转移矩阵F为

其中S为大地坐标系上的三维加速度组成反对称矩阵，本申请中增益矩阵G为单位矩阵。在预测过程中，状态协方差矩阵的转移过程如下：

其中，F为状态转移矩阵，P为系统状态的协协方差矩阵，Q为系统噪声的协方差矩阵。

更新过程：

本申请中EKF过程的更新部分，由零速检测提供，即提供三维速度为0的观测信息，而更新检测算法见下文，这里先简要说明申请中EKF整个过程。

在得到速度为0的观测信息时候，即可对预测的状态进行修正。

a、计算EKF增益矩阵

其中H_vel＝[0_3×3 I_3×3 0_3×3]为观测矩阵，意味着观测的东西为单位矩阵对应的维度(三维速度)。

b、状态修正

c、协方差矩阵更新

步骤S132，通过对修正后的运动惯性数据经所述姿态解算以获取相应的运动模式数据：

将经姿态修正后的运动惯性数据经姿态解算等到运动模式数据，所述运动模式数据包括姿态、位置及速度数据，再对姿态、速度及位置数据进行坐标变化获得脚部的运动轨迹；更具体感传感装置实时测量的数据对脚部的姿态、速度和位置进行更新，进而对脚部的运动轨迹进行更新。可以理解，因利用运动惯性数据进行姿态解算已为成熟技术，因此，本步骤可由本领域技术人员直接沿用现有技术实施。

步骤S133，将所述运动模式数据与预设计算模型相匹配，以获取用户的姿态朝向：

所述运动模式数据包括姿态、位置及速度数据；将所述运动模式数据与预设计算模型进行匹配，识别出相应的脚部动作；结合图7，所述步骤S133包括如下分步骤：

步骤S1331，对所述运动模式数据与所述姿态原点数据进行坐标变换以获得该对智能鞋的运动轨迹。

步骤S1332，将该对智能鞋的轨迹数据与所述预设计算模型进行匹配，识别出用户的姿态朝向。

所述预设计算模型可为：

其中：leftZupt为左脚着地信号；rightZupt为右脚着地信号；rssi为蓝牙信号对应的通信信号强度数据；rssiThreshould为预设信号强度范围；leftPos为左脚原点；rightPos为右脚原点；zeros pos为姿态原点。

相应的姿态朝向识别，可参照如下代码

其中bodyHeadingMatrix是姿态朝向矩阵，用于表征所述姿态朝向，根据该两只智能鞋的本身的左脚姿态矩阵(leftHeadingMatrix)和右脚姿态矩阵(rightHeHeadingMatrix)进行矩阵相乘，获得bodyHeadingMatrix，从而可以确定用户身体姿态朝向。

本领域技术人员应当知晓如何利用基于IMU采集的运动模式数据进行脚步动作识别的相关技术手段，在此恕不详述。但是，在一优选的实施例中，出于对脚部动作的起始条件判定的考虑，在单位时间内，可以通过对脚部动作产生的运动模式数据进行位移计算，获取用户的位置的改变量。当位置的改变量达到第二阈值时，且其方向和位置改变的方向一致，判定该动作有效；或者，当单位时间内，所述气压值持续增加，并大于等于第一阈值时，判定该动作有效。所述第二阈值为预先设定的距离。

实施了本发明的方法的智能鞋用于与智能电视、移动终端、游戏机等计算机设备进行交互时，可以作为用户指令的输入设备使用。这种情况下，智能鞋通过其通信模块建立与所述计算机设备之间的通信连接，实时将其进行动作识别之后获得的识别结果输出给所述的计算机设备。这些计算机设备开启相关游戏程序或者健康数据APP时，这些识别结果也可被视为相关的用户指令或者用户数据，相应的，计算机设备的程序进程响应于所述的识别结果，也可向智能鞋反馈信息或发送通知，例如发送一个控制智能鞋的震动传感器震动告警的通知指令，诸如此类，在智能鞋基于气压变化数据能够更为精准地提供用户脚部动作识别结果的基础上，必然也能改进在这些应用场景中的人机交互体验。

在一个应用本发明的原理游戏场景中，当确定用户的姿态朝向后，第一智能鞋可通过通信模块将用户的姿态朝向数据输出至智能电视、移动终端、游戏机等计算机设备，该些计算机设备接收到用户的姿态朝向数据后，基于该数据可生成计算机控制指令，以用于引导用户与计算机设备进行人机交互控制，提高游戏的趣味性。

本发明还提供了一种姿态朝向识别装置，该姿态朝向识别装置用于识别用户的姿态朝向，结合图8，所述姿态朝向识别装置包括如下模块：

获取模块61，获取一对智能鞋各自的体感传感装置被触发所产生的气压变化数据和运动惯性数据以及该对智能鞋之间为数据交互而进行无线通信的通信信号强度数据；

识别模块62，在固定时长内，若该对智能鞋的气压变化数据及通信信号强度数据均在预设范围内，则设该对智能鞋所对应的脚部所处位置为姿态原点；

解算模块63，基于所述姿态原点，对所述运动惯性数据进行姿态解算，以确定所述脚部所对应的用户的姿态朝向。

本发明还提供了一种智能穿戴设备，该智能穿戴设备包括一对智能鞋和控制单元，所述一对智能鞋均包括体感传感装置与用于相互无线通信的通信设备，

所述体感传感装置包括惯性测量单元和气压测量单元，所述惯性测量单元用于感测智能鞋被触动而产生运动惯性数据，所述气压测量单元用于测量智能鞋被触压而产生气压变化数据；

该对智能鞋通过各自的通信设备进行数据交互，该对智能鞋之间的距离的改变将改变用于数据交互的通信信号强度；

所述控制单元设置于该对智能鞋的一个智能鞋中，该控制单元通过所述气压变化数据与所述通信信号强度以确定该对智能鞋所对应的脚部的姿态原点，基于所述姿态原点和运动惯性数据经姿态解算获取该对脚部所对应的用户的姿态朝向。

具体而言，所述智能鞋的结构与电气原理可参见上文关于智能鞋的叙述，在此为节省篇幅，不再赘述。

本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述内容所描述的姿态朝向识别方法的步骤。该存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

综上所述，本方法可通过智能鞋采集用户穿戴该智能鞋所产生的气压变化数据、运动惯性数据及通信信号强度数据，基于该些数据经计算可获取用户姿态朝向，降低用户运动误差，提高姿态识别精度。

因为情况复杂，无法一一列举进行阐述，本领域技术人员应能意识到根据本发明提供的基本方法原理结合实际情况可以存在很多的例子，在不付出足够的创造性劳动下，应均在本发明的保护范围内。

说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

还需要说明的是，在本说明书中，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”或者其任何其它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它要素，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，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims (10)

1.一种姿态朝向识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取一对智能鞋各自的体感传感装置被触发所产生的气压变化数据和运动惯性数据以及该对智能鞋之间为数据交互而进行无线通信的通信信号强度数据；

在固定时长内，若该对智能鞋的气压变化数据及通信信号强度数据均在预设范围内，则设该对智能鞋所对应的脚部所处位置为姿态原点；

基于所述姿态原点，对所述运动惯性数据进行姿态解算，以确定所述脚部所对应的用户的姿态朝向。

2.如权利要求1所述的姿态朝向识别方法，其特征在于，该对智能鞋之间为数据交互而进行无线通信的步骤中：

将获取该对智能鞋的气压变化数据、运动惯性数据及通信信号强度数据输出至设置于该对智能鞋的第一智能鞋的控制单元中，经所述控制单元计算以确定所述姿态原点和所述姿态朝向。

3.如权利要求1所述的姿态朝向识别方法，其特征在于，获取该对智能鞋之间为数据交互而进行无线通信的通信信号强度的数据的步骤中：

基于该对智能鞋的第二智能鞋中的通信设备向第一智能鞋中通信设备发送通信信号以实现所述数据交互，通过检测第一智能鞋的通信设备所接收的所述通信信号强度数据，计算确定第一智能鞋和第二智能鞋之间的相对距离。

4.如权利要求1所述的姿态朝向识别方法，其特征在于，在固定时长内，若该对智能鞋的气压变化数据、运动惯性数据及通信信号强度数据均在预设范围内，则设该对智能鞋所对应的脚部所处位置为姿态原点的步骤中，包括以下分步骤：

若该对智能鞋的气压变化数据均在预设气压范围内，则为该对智能鞋所对应的脚部进行所述姿态原点的设置；

若该对智能鞋之间的通信信号强度在预设信号强度范围内，则该对智能鞋所对应的一对脚部之间的相对距离在预设距离之内，以确定所述姿态原点。

5.如权利要求4所述的姿态朝向识别方法，其特征在于，所述智能鞋在气压变化数据处于所述预设气压范围时，表征智能鞋被触动受力符合预定的受力模型，开始所述姿态原点的设置。

6.如权利要求4所述的姿态朝向识别方法，其特征在于，若该对脚部之间的相对距离在所述预设距离之内，则设该对脚部所处位置的几何中心为所述姿态原点。

7.如权利要求1所述的姿态朝向识别方法，其特征在于，基于所述姿态原点，对所述运动惯性数据进行姿态解算，以确定所述脚部所对应的用户的姿态朝向的步骤中，包括如下分步骤：

基于所述气压变化数据对所述运动惯性数据进行姿态修正；

通过对修正后的运动惯性数据经所述姿态解算以获取相应的运动模式数据；

将所述运动模式数据与预设计算模型相匹配，以获取用户的姿态朝向。

8.如权利要求7所述的姿态朝向识别方法，其特征在于，将所述运动模式数据与预设计算模型相匹配，以获取所述用户的姿态朝向的步骤中，包括如下分步骤：

对所述运动模式数据与姿态原点数据进行坐标变换以获得该对智能鞋的运动轨迹；

将该对智能鞋的轨迹数据与所述预设计算模型进行匹配，识别出用户的姿态朝向。

9.一种姿态朝向识别装置，其特征在于，包括：

获取模块，获取一对智能鞋各自的体感传感装置被触发所产生的气压变化数据和运动惯性数据以及该对智能鞋之间为数据交互而进行无线通信的通信信号强度数据；

识别模块，在固定时长内，若该对智能鞋的气压变化数据及通信信号强度数据均在预设范围内，则设该对智能鞋所对应的脚部所处位置为姿态原点；

解算模块，基于所述姿态原点，对所述运动惯性数据进行姿态解算，以确定所述脚部所对应的用户的姿态朝向。

10.一种智能穿戴设备，其包括一对智能鞋和控制单元，所述一对智能鞋均包括体感传感装置与用于相互无线通信的通信设备，其特征在于：

所述体感传感装置包括惯性测量单元和气压测量单元，所述惯性测量单元用于感测智能鞋被触动而产生运动惯性数据，所述气压测量单元用于测量智能鞋被触压而产生气压变化数据；

该对智能鞋通过各自的通信设备进行数据交互，该对智能鞋之间的距离的改变将改变用于数据交互的通信信号强度；

所述控制单元设置于该对智能鞋的一个智能鞋中，该控制单元通过所述气压变化数据与所述通信信号强度以确定该对智能鞋所对应的脚部的姿态原点，基于所述姿态原点和运动惯性数据经姿态解算获取该对脚部所对应的用户的姿态朝向。

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