專利名稱：一種基于壓力傳感器的動作趨勢預測交互體驗方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領域：
本發(fā)明涉及壓カ傳感器應用技術(shù)領域，具體地，涉及ー種基于壓カ傳感器的動作趨勢預測交互體驗方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
常規(guī)壓カ傳感器在エ業(yè)實踐中應用非常廣泛，隨著現(xiàn)今電子科技的突飛猛進，其應用領域也越來越民用化和多祥化。把壓カ傳感器應用于民用交互系統(tǒng)，當前以電子觸摸屏最為普遍，但是其主要效果與鼠標點擊相似，交互體驗比較單ー。傳統(tǒng)交互體驗以按鈕觸發(fā)為主，交互方式単一，隨著科學技術(shù)及社會的發(fā)展，交互設計越來越關(guān)注的多元之間的關(guān)系，例如，人機之間的關(guān)系、物和物之間的關(guān)系、以及人和人之間的關(guān)系。人們傳統(tǒng)的生活習慣也越來越多地帯入交互體驗中是交互體驗發(fā)展的ー個趨勢，更多祥的交互方式，全方位的技術(shù)支持帶來更豐富更多元化的交互體驗。 現(xiàn)有的比較前沿的交互體驗平臺，基本上是以傳感器的數(shù)據(jù)，經(jīng)過記錄或處理，直接把當前行為動作作為交互觸發(fā)的狀態(tài)，具體可參見圖I。在圖I中，傳統(tǒng)的基于壓カ傳感器的交互體驗方法，包括以下步驟
步驟100 :通過壓カ傳感器進行數(shù)據(jù)采集(包括壓カ大小和位置)，執(zhí)行步驟101 ；
步驟101 :進行重心計算，執(zhí)行步驟102 ；
步驟102 :判斷重心是否移動，若是，則執(zhí)行步驟103 ;否則，返回步驟100 ；
步驟103 :進行動畫觸發(fā)，執(zhí)行步驟104 ；
步驟104 :進行交互演示，返回步驟100。在圖I所示的交互體驗方式中，交互演示反應滯后于人的動作，沒有人工智能。另ー方面，在傳統(tǒng)的運動估計技術(shù)方面，主要是以視頻加工為主，根據(jù)視頻兩幀之間物體的狀態(tài)來估計中間幀物體的運動方式，這種方法無法實時進行動作的預測，預測結(jié)果也不能直接作為行為觸發(fā)信號，在交互體驗中無法應用。實際上，在生活中當人或物運動時，人們可以通過對其現(xiàn)有動作的觀察預測出即將發(fā)生的動作，從而做出行為判定，最典型的就是足球中的點球大戰(zhàn)。守門員根據(jù)點球發(fā)射運動員觸球前的一系列動作，預測足球運動的方向，從而快速做出方向判定。在交互體驗中，如果增加動作趨勢預測，以預測結(jié)果作為交互響應的觸發(fā)，可以增加智能交互的體驗，從提升交互體驗品質(zhì)。在實現(xiàn)本發(fā)明的過程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)中至少存在實時性差、交互方式單一、交互體驗品質(zhì)低與智能性差等缺陷。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于，針對上述問題，提出一種基于壓カ傳感器的動作趨勢預測交互體驗方法，以實現(xiàn)實時性好、交互方式多祥化、交互體驗品質(zhì)高、交互體驗智能性好與擴展性強的優(yōu)點。
為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是ー種基于壓カ傳感器的動作趨勢預測交互體驗方法，包括
a、通過壓カ傳感器，采集至少包含壓カ大小與位置信息的壓カ數(shù)據(jù)；對采集所得壓カ數(shù)據(jù)進行過濾處理后，添加時間標簽，并實時計算重心；
b、采集多次壓カ數(shù)據(jù)后，結(jié)合與多次壓カ數(shù)據(jù)相應的多個重心計算值，進行運動預測處理；
C、基于所得運動預測處理結(jié)果，在當前狀態(tài)發(fā)生改變時，執(zhí)行動畫觸發(fā)與交互演示動作。進ー步地，在步驟a中，所述壓カ傳感器的采集頻率為50hz，每組壓カ數(shù)據(jù)為有效壓力點的矩陣數(shù)據(jù)；
在所述矩陣數(shù)據(jù)中，每個有效壓力點的數(shù)據(jù)為四維壓カP、位置Dfcy)與時間
基于所述矩陣數(shù)據(jù)，實時計算重心的公式為
權(quán)利要求
1.一種基于壓カ傳感器的動作趨勢預測交互體驗方法，其特征在于，包括 a、通過壓カ傳感器，采集至少包含壓カ大小與位置信息的壓カ數(shù)據(jù)；對采集所得壓カ數(shù)據(jù)進行過濾處理后，添加時間標簽，并實時計算重心； b、采集多次壓カ數(shù)據(jù)后，結(jié)合與多次壓カ數(shù)據(jù)相應的多個重心計算值，進行運動預測處理； C、基于所得運動預測處理結(jié)果，在當前狀態(tài)發(fā)生改變時，執(zhí)行動畫觸發(fā)與交互演示動作。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于壓カ傳感器的動作趨勢預測交互體驗方法，其特征在于，在步驟a中，所述壓カ傳感器的采集頻率為50hz，每組壓力數(shù)據(jù)為有效壓力點的矩陣數(shù)據(jù)； 在所述矩陣數(shù)據(jù)中，每個有效壓力點的數(shù)據(jù)為四維壓カ
3.根據(jù)權(quán)利要求I或2所述的基于壓カ傳感器的動作趨勢預測交互體驗方法，其特征在于，所述步驟b具體包括 至少采集5次壓カ數(shù)據(jù)后，結(jié)合與多次壓カ數(shù)據(jù)相應的多個重心計算值，獲取多次壓力數(shù)據(jù)的變化信息； 基于所得多次壓カ數(shù)據(jù)及其變化信息，通過模糊決策單元，進行運動趨勢預測處理。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于壓カ傳感器的動作趨勢預測交互體驗方法，其特征在于，所述模糊決策單元，包括輸入矩陣數(shù)據(jù)模塊、模糊器、模糊推理機、解模糊器、輸出狀態(tài)值模塊與模糊規(guī)則庫，其中 所述輸入矩陣數(shù)據(jù)模塊，用于將相應壓カ數(shù)據(jù)以矩陣數(shù)據(jù)· (CC^vXi^)的形式輸入，并依次通過模糊器、模糊推理機及解模糊器進行運動趨勢預測處理，得到運動趨勢預測結(jié)果；所述輸出狀態(tài)值模塊，用于將運動趨勢預測結(jié)果以預測動作代碼及的形式輸出； 所述模糊規(guī)則庫，為根據(jù)實際需要預先制定的模糊規(guī)則表；所述模糊推理機與模糊規(guī)則庫連接，用于通過模糊查表法調(diào)用模糊規(guī)則表中存儲的模糊規(guī)則。
5.一種基于壓カ傳感器的動作趨勢預測交互體驗系統(tǒng)，其特征在于，包括依次信號連接的壓カ傳感器、數(shù)據(jù)過濾単元、時間標簽加載単元、重心計算單元、矩陣數(shù)據(jù)生成単元、模糊決策單元與動作執(zhí)行單元。
6.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于壓カ傳感器的動作趨勢預測交互體驗系統(tǒng)，其特征在于，還包括當前狀態(tài)判斷単元；所述當前狀態(tài)判斷単元的輸入端接模糊決策單元，第一輸出端接動作執(zhí)行単元，第二輸出端接壓カ傳感器，用于進行下次數(shù)據(jù)采集。
7.根據(jù)權(quán)利要求5或6所述的基于壓カ傳感器的動作趨勢預測交互體驗系統(tǒng)，其特征在于，所述模糊決策單元，包括輸入矩陣數(shù)據(jù)模塊、模糊器、模糊推理機、解模糊器、輸出狀態(tài)值模塊與模糊規(guī)則庫，其中所述輸入矩陣數(shù)據(jù)模塊，用于將相應壓カ數(shù)據(jù)以矩陣數(shù)據(jù)f(C(^yX尺 )的形式輸入，并依次通過模糊器、模糊推理機及解模糊器進行運動趨勢預測處理，得到運動趨勢預測結(jié)果；所述輸出狀態(tài)值模塊，用于將運動趨勢預測結(jié)果以預測動作代碼灰的形式輸出； 所述模糊規(guī)則庫，為根據(jù)實際需要預先制定的模糊規(guī)則表；所述模糊推理機與模糊規(guī)則庫連接，用于通過模糊查表法調(diào)用模糊規(guī)則表中存儲的模糊規(guī)則。
8.根據(jù)權(quán)利要求5或6所述的基于壓カ傳感器的動作趨勢預測交互體驗系統(tǒng)，其特征在于，還包括電源單元；所述電源単元，用于為壓カ傳感器、數(shù)據(jù)過濾単元、時間標簽加載單元、重心計算單元、矩陣數(shù)據(jù)生成単元、模糊決策單元、動作執(zhí)行単元與當前狀態(tài)判斷単元中的用電設備供電。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于壓力傳感器的動作趨勢預測交互體驗方法及系統(tǒng)，該方法包括通過壓力傳感器，采集至少包含壓力大小與位置信息的壓力數(shù)據(jù)；對采集所得壓力數(shù)據(jù)進行過濾處理后，添加時間標簽，并實時計算重心；采集多次壓力數(shù)據(jù)后，結(jié)合與多次壓力數(shù)據(jù)相應的多個重心計算值，進行運動預測處理；基于所得運動預測處理結(jié)果，在當前狀態(tài)發(fā)生改變時，執(zhí)行動畫觸發(fā)與交互演示動作。本發(fā)明所述基于壓力傳感器的動作趨勢預測交互體驗方法及系統(tǒng)，可以克服現(xiàn)有技術(shù)中實時性差、交互方式單一、交互體驗品質(zhì)低與交互體驗智能性差等缺陷，以實現(xiàn)實時性好、交互方式多樣化、交互體驗品質(zhì)高、交互體驗智能性好與擴展性強的優(yōu)點。
文檔編號G06F3/048GK102722312SQ20111042491
公開日2012年10月10日 申請日期2011年12月16日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月16日
發(fā)明者盧雨正, 周頔, 王峰, 王馨, 盛歆漪 申請人:江南大學