CN116185201A - 扩展现实交互方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供扩展现实交互方法、装置、电子设备和存储介质。所述扩展现实交互方法包括：获取用户在扩展现实场景中的动作数据；根据所述动作数据，确定用户的动作类型；根据所述动作类型，触发相应的交互模式，所述交互模式包括手柄追踪模式和裸手追踪模式。本公开的方法通过识别用户的动作类型，进而根据动作类型触发目标交互模式进行计算处理，无需预先通过人工手动设置切换交互模式。

Description

扩展现实交互方法、装置、电子设备和存储介质

技术领域

本公开涉及智能终端技术领域，尤其涉及一种扩展现实交互方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

扩展现实XR设备(Extended Reality)均能够同时支持手柄追踪控制器和手势识别交互，但是需要人工预先设置交互模式，当用户选择手柄追踪模式时，仅能识别手柄动作，当用户选择手势识别时，仅能识别手势动作。

发明内容

提供该发明内容部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开提供一种扩展现实交互方法、装置、电子设备和存储介质。

本公开采用以下的技术方案。

在一些实施例中，本公开提供一种扩展现实交互方法，包括：

获取用户在扩展现实场景中的动作数据；

根据所述动作数据，确定用户的动作类型；

根据所述动作类型，触发相应的交互模式，所述交互模式包括手柄追踪模式和裸手追踪模式。

在一些实施例中，本公开提供一种扩展现实交互装置，包括：

获取模块，用于获取用户在扩展现实场景中的动作数据；

第一处理模块，用于根据所述动作数据，确定用户的动作类型；

第二处理模块，用于根据所述动作类型，触发相应的交互模式，所述交互模式包括手柄追踪模式和裸手追踪模式。

在一些实施例中，本公开提供一种电子设备，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；

其中，存储器用于存储程序代码，处理器用于调用所述存储器所存储的程序代码执行上述的方法。

在一些实施例中，本公开提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码在被处理器运行时，促使所述处理器执行上述方法。

在一些实施例中，本公开提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括指令，所述指令在被计算机设备执行时使得所述计算机设备执行上述方法。

本公开实施例提供的扩展现实交互方法通过获取用户在扩展现实场景中的动作数据；根据所述动作数据，确定用户的动作类型；进而根据所述动作类型，触发相应的交互模式，所述交互模式包括手柄追踪模式和裸手追踪模式。本公开的方法通过识别用户的动作类型，进而根据动作类型触发目标交互模式进行计算处理，实现了自动判断用户动作是手柄动作还是手势动作，进而自动触发手柄追踪模式或裸手追踪模式的交互处理，避免了需要预先通过人工手动设置切换交互模式，导致交互效率低下的缺陷。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。

图1是本公开实施例的扩展现实交互方法的流程图。

图2是本公开实施例的扩展现实交互装置的结构示意图。

图3是本公开实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。

本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。术语“响应于”以及有关的术语是指一个信号或事件被另一个信号或事件影响到某个程度，但不一定是完全地或直接地受到影响。如果事件x“响应于”事件y而发生，则x可以直接或间接地响应于y。例如，y的出现最终可能导致x的出现，但可能存在其它中间事件和/或条件。在其它情形中，y可能不一定导致x的出现，并且即使y尚未发生，x也可能发生。此外，术语“响应于”还可以意味着“至少部分地响应于”。

术语“确定”广泛涵盖各种各样的动作，可包括获取、演算、计算、处理、推导、调研、查找(例如，在表、数据库或其他数据结构中查找)、探明、和类似动作，还可包括接收(例如，接收信息)、访问(例如，访问存储器中的数据)和类似动作，以及解析、选择、选取、建立和类似动作等等。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

以下将结合附图，对本公开实施例提供的方案进行详细描述。

如图1所示，图1是本公开实施例的扩展现实交互方法的流程图，包括如下步骤。

步骤S01：获取用户在扩展现实场景中的动作数据；

在一些实施例中，需要说明的是，手柄追踪控制器和手势识别交互的计算处理资源在扩展现实设备上相对占用比较大，因此手柄追踪控制器的处理和手势识别交互的计算处理采用的是异或处理，即当前系统在进行手柄追踪交互时，手势识别交互的处理模块会被系统暂停，或者当前系统在进行手势识别交互的处理模块时，手柄追踪交互的处理模块会被系统暂停。例如，用户在手持手柄追踪控制器时，若想进行手势识别，则需要先放下手柄静止后再做出手势动作，或是操作手柄追踪控制器切换至裸手追踪模式后再做出手势动作。可见，相关技术提供的物理切换交互方式效率低下，用户体验差。因此，为解决这一问题，本公开提供了一种扩展现实交互方法，首先获取用户在使用扩展现实设备时的动作数据，包括用户的动作图像和位姿数据。其中，采集用户的动作图像可以为三色摄像头、深度相机和红外相机等。其中，采集用户的位姿数据可以为环境追踪相机，用于获取扩展现实设备相对所处物理环境的六自由度定位信息。

步骤S02：根据所述动作数据，确定用户的动作类型；

在一些实施例中，在获取用户在扩展现实场景中的动作数据后，根据动作数据确定用户的动作类型。具体的，可以采用强化学习模型对用户动作进行识别，也可以采取模板匹配的方式确定用户的动作类型。动作类型包括手柄动作和手势动作。

步骤S03：根据所述动作类型，触发相应的交互模式，所述交互模式包括手柄追踪模式和裸手追踪模式。

在一些实施例中，在确定用户的动作类型后，根据动作类型，触发相应的交互模式。例如，若动作类型为手柄动作，则触发手柄追踪模式，并执行相应动作指令；若动作类型为手势动作，则触发裸手追踪模式，并执行相应动作指令。

本公开实施例提供的扩展现实交互方法通过获取用户在扩展现实场景中的动作数据；根据所述动作数据，确定用户的动作类型；进而根据所述动作类型，触发相应的交互模式，所述交互模式包括手柄追踪模式和裸手追踪模式。本公开的方法通过识别用户的动作类型，进而根据动作类型触发目标交互模式进行计算处理，实现了自动判断用户动作是手柄动作还是手势动作，进而自动触发手柄追踪模式或裸手追踪模式的交互处理，避免了需要预先通过人工手动设置切换交互模式，导致交互效率低下的缺陷。

在一些实施例中，所述获取用户在扩展现实场景中的动作数据，包括：

获取用户在预设时间段内做出的一系列动作数据，所述动作数据包括动作图像和位姿数据。

在一些实施例中，动作数据包括但不限于一个或多个手指的移动、手腕的翻转、手臂的抬升等。还可以包括用户眼部动作以及其他身体部位的动作。

在一些实施例中，所述根据所述动作数据，确定用户的动作类型，包括：

将所述动作图像和所述位姿数据输入至识别模型中，输出动作类型；

其中，所述识别模型是基于所述动作图像和所述位姿数据作为输入数据，所述动作类型作为输出数据，对强化学习模型进行训练后得到的。

在一些实施例中，强化学习模型的训练方式可以参考相关技术的训练模式，此处不做赘述。

在一些实施例中，所述动作类型包括手柄动作和手势动作。

在一些实施例中，动作类型还可以包括眼部动作和其他身体部位的动作，此处不做具体限制。

在一些实施例中，所述根据所述动作数据，确定用户的动作类型，还包括：

根据所述动作数据，确定用户的动作姿态；

将所述动作姿态与预设的动作模板进行匹配，确定用户的动作类型。

在一些实施例中，动作模板可以是本地预先存储的，也可以是由扩展现实设备将动作数据发送至云端服务器，根据云端服务器预先存储的动作模板进行匹配处理。

在一些实施例中，所述根据所述动作类型，触发相应的交互模式，包括：

根据所述动作类型，生成交互控制指令；

根据所述交互控制指令，触发相应的交互模式进行计算处理。

在一些实施例中，首先根据动作类型生成交互控制指令。例如，若动作类型为手柄动作，则生成的交互控制指令为手柄交互控制指令；若动作类型为手势动作，则生成的交互控制指令为手势交互控制指令。进而根据生成的手柄交互控制指令或手势交互控制指令触发相应的手柄追踪模块或裸手追踪模块，从而实现自动判断用户动作是属于手柄动作还是属于手势动作，以及自动触发相应的交互模式，而无需用户打断当前操作再进行交互模式的切换。可见，本公开实施例提供的扩展现实交互方法可以实现用户在使用扩展现实设备过程中的无感切换。

在一些实施例中，在扩展现实场景中，当用户用双手在桌子找寻东西时，采集用户双手的动作姿态，并与预先设定的动作模板进行匹配，确定动作类型为手势动作，并根据手势动作开启裸手追踪模式，通过裸手追踪模式的计算处理，确定用户的动作意图，并反馈交互结果，例如识别到用户寻找的物体为手柄控制器，则可以反馈给用户手柄控制器的位置，又例如识别到用户寻找的物体为虚拟物体，则可以反馈给用户虚拟物体的位置。

在一些实施例中，

所述手柄追踪模式包括：手柄与扩展现实设备通信连接，通过所述手柄进行扩展现实交互；

所述裸手追踪模式包括：采集并识别裸手的手势动作和追踪信息，通过所述手势动作和所述追踪信息进行扩展现实交互。

在一些实施例中，所述动作模板包括手柄姿态、裸手姿态、手柄运动轨迹、裸手运动轨迹、手指运动轨迹和手部速度中的至少一种。

在一些实施例中，所述交互控制指令包括切换交互模式，以及显示扩展现实场景中虚拟物体和/或现实物体的状态。

在一些实施例中，所述虚拟物体或所述现实物体的状态包括位置、大小和形状中的一种或多种。

在一些实施例中，

所述交互模式还包括眼球追踪模式，所述眼球追踪模式包括：采集并识别眼部动作特征，通过所述眼部动作特征进行扩展现实交互；

相应的，所述动作类型还包括眼部动作。

如图2所示，本公开实施例还提供一种扩展现实交互装置，包括：

获取模块1，用于获取用户在扩展现实场景中的动作数据；

第一处理模块2，用于根据所述动作数据，确定用户的动作类型；

第二处理模块3，用于根据所述动作类型，触发相应的交互模式，所述交互模式包括手柄追踪模式和裸手追踪模式。

在一些实施例中，所述获取模块具体用于：

获取用户在预设时间段内做出的一系列动作数据，所述动作数据包括动作图像和位姿数据。

在一些实施例中，所述第一处理模块，具体用于：

将所述动作图像和所述位姿数据输入至识别模型中，输出动作类型；

其中，所述识别模型是基于所述动作图像和所述位姿数据作为输入数据，所述动作类型作为输出数据，对强化学习模型进行训练后得到的。

在一些实施例中，所述动作类型包括手柄动作和手势动作。

在一些实施例中，所述第一处理模块，还具体用于：

根据所述动作数据，确定用户的动作姿态；

将所述动作姿态与预设的动作模板进行匹配，确定用户的动作类型。

在一些实施例中，所述第二处理模块，具体用于：

根据所述动作类型，生成交互控制指令；

根据所述交互控制指令，触发相应的交互模式进行计算处理。

在一些实施例中，所述手柄追踪模式包括：手柄与扩展现实设备通信连接，通过所述手柄进行扩展现实交互；

所述裸手追踪模式包括：采集并识别裸手的手势动作和追踪信息，通过所述手势动作和所述追踪信息进行扩展现实交互。

在一些实施例中，所述动作模板包括手柄姿态、裸手姿态、手柄运动轨迹、裸手运动轨迹、手指运动轨迹和手部速度中的至少一种。

在一些实施例中，所述交互控制指令包括切换交互模式，以及显示扩展现实场景中虚拟物体和/或现实物体的状态。

在一些实施例中，所述虚拟物体或所述现实物体的状态包括位置、大小和形状中的一种或多种。

在一些实施例中，所述交互模式还包括眼球追踪模式，所述眼球追踪模式包括：采集并识别眼部动作特征，通过所述眼部动作特征进行扩展现实交互；

相应的，所述动作类型还包括眼部动作。

对于装置的实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离模块说明的模块可以是或者也可以不是分开的。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上，基于实施例和应用例说明了本公开的方法及装置。此外，本公开还提供一种电子设备及计算机可读存储介质，以下说明这些电子设备和计算机可读存储介质。

下面参考图3，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备(例如终端设备或服务器)800的结构示意图。本公开实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图中示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

电子设备800可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)

801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的程序或者从存储装置808加载到随机访问存储器(RAM)803中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM803中，还存储有电子设备800操作所需的各种程序和数据。处理装置801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。

通常，以下装置可以连接至I/O接口805：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置806；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置807；包括例如磁带、硬盘等的存储装置808；以及通信装置809。通信装置809可以允许电子设备800与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图中示出了具有各种装置的电子设备800，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置809从网络上被下载和安装，或者从存储装置808被安装，或者从ROM 802被安装。在该计算机程序被处理装置801执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备执行上述的本公开的方法。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种扩展现实交互方法，包括：

获取用户在扩展现实场景中的动作数据；

根据所述动作数据，确定用户的动作类型；

根据所述动作类型，触发相应的交互模式，所述交互模式包括手柄追踪模式和裸手追踪模式。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种方法，所述获取用户在扩展现实场景中的动作数据，包括：

获取用户在预设时间段内做出的一系列动作数据，所述动作数据包括动作图像和位姿数据。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种方法，所述根据所述动作数据，确定用户的动作类型，包括：

将所述动作图像和所述位姿数据输入至识别模型中，输出动作类型；

其中，所述识别模型是基于所述动作图像和所述位姿数据作为输入数据，所述动作类型作为输出数据，对强化学习模型进行训练后得到的。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种方法，所述动作类型包括手柄动作和手势动作。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种方法，所述根据所述动作数据，确定用户的动作类型，还包括：

根据所述动作数据，确定用户的动作姿态；

将所述动作姿态与预设的动作模板进行匹配，确定用户的动作类型。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种方法，所述根据所述动作类型，触发相应的交互模式，包括：

根据所述动作类型，生成交互控制指令；

根据所述交互控制指令，触发相应的交互模式进行计算处理。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种方法，

所述手柄追踪模式包括：手柄与扩展现实设备通信连接，通过所述手柄进行扩展现实交互；

所述裸手追踪模式包括：采集并识别裸手的手势动作和追踪信息，通过所述手势动作和所述追踪信息进行扩展现实交互。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种方法，所述动作模板包括手柄姿态、裸手姿态、手柄运动轨迹、裸手运动轨迹、手指运动轨迹和手部速度中的至少一种。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种方法，所述交互控制指令包括切换交互模式，以及显示扩展现实场景中虚拟物体和/或现实物体的状态。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种方法，所述虚拟物体或所述现实物体的状态包括位置、大小和形状中的一种或多种。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种方法，其特征在于，

所述交互模式还包括眼球追踪模式，所述眼球追踪模式包括：采集并识别眼部动作特征，通过所述眼部动作特征进行扩展现实交互；

相应的，所述动作类型还包括眼部动作。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种扩展现实交互装置，包括：

获取模块，用于获取用户在扩展现实场景中的动作数据；

第一处理模块，用于根据所述动作数据，确定用户的动作类型；

第二处理模块，用于根据所述动作类型，触发相应的交互模式，所述交互模式包括手柄追踪模式和裸手追踪模式。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种电子设备，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；

其中，所述至少一个存储器用于存储程序代码，所述至少一个处理器用于调用所述至少一个存储器所存储的程序代码执行上述中任一项所述的方法。

根据本公开的一个或多个实施例，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用于存储程序代码，所述程序代码在被处理器运行时，促使所述处理器执行上述方法。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。

Claims (15)

1.一种扩展现实交互方法，其特征在于，包括：

获取用户在扩展现实场景中的动作数据；

根据所述动作数据，确定用户的动作类型；

根据所述动作类型，触发相应的交互模式，所述交互模式包括手柄追踪模式和裸手追踪模式。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户在扩展现实场景中的动作数据，包括：

获取用户在预设时间段内做出的一系列动作数据，所述动作数据包括动作图像和位姿数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述动作数据，确定用户的动作类型，包括：

将所述动作图像和所述位姿数据输入至识别模型中，输出动作类型；

其中，所述识别模型是基于所述动作图像和所述位姿数据作为输入数据，所述动作类型作为输出数据，对强化学习模型进行训练后得到的。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动作类型包括手柄动作和手势动作。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述动作数据，确定用户的动作类型，还包括：

根据所述动作数据，确定用户的动作姿态；

将所述动作姿态与预设的动作模板进行匹配，确定用户的动作类型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述动作类型，触发相应的交互模式，包括：

根据所述动作类型，生成交互控制指令；

根据所述交互控制指令，触发相应的交互模式进行计算处理。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述手柄追踪模式包括：手柄与扩展现实设备通信连接，通过所述手柄进行扩展现实交互；

所述裸手追踪模式包括：采集并识别裸手的手势动作和追踪信息，通过所述手势动作和所述追踪信息进行扩展现实交互。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述动作模板包括手柄姿态、裸手姿态、手柄运动轨迹、裸手运动轨迹、手指运动轨迹和手部速度中的至少一种。

9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述交互控制指令包括切换交互模式，以及显示扩展现实场景中虚拟物体和/或现实物体的状态。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述虚拟物体或所述现实物体的状态包括位置、大小和形状中的一种或多种。

11.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

所述交互模式还包括眼球追踪模式，所述眼球追踪模式包括：采集并识别眼部动作特征，通过所述眼部动作特征进行扩展现实交互；

相应的，所述动作类型还包括眼部动作。

12.一种扩展现实交互装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取用户在扩展现实场景中的动作数据；

第一处理模块，用于根据所述动作数据，确定用户的动作类型；

第二处理模块，用于根据所述动作类型，触发相应的交互模式，所述交互模式包括手柄追踪模式和裸手追踪模式。

13.一种电子设备，包括：

至少一个存储器和至少一个处理器；

其中，所述至少一个存储器用于存储程序代码，所述至少一个处理器用于调用所述至少一个存储器所存储的程序代码执行权利要求1至11中任一项所述的方法。

14.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码在被计算机设备运行时，促使所述计算机设备执行权利要求1至11中任一项所述的方法。

15.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括指令，所述指令在被计算机设备执行时使得所述计算机设备执行根据权利要求1至11中任一项所述的方法。

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