一端，所述第七电阻另一端连接第四 运算放大器负极输入端； 所述中央处理器包括：控制开关、第二十四电阻、第二十五电阻、第二十六电阻、第 二十七电阻、第二十六电容、第二十七电容、第二十八电容、第二十九电容、第三十电容、振 荡器； 控制开关一端分别连接第二十四电阻一端和处理芯片重置端，所述第二十四电阻另 一端接地，所述控制开关另一端分别连接电源端和第二十七电容一端，所述第二十七电容 另一端接地，所述第二十七电容一端还分别连接控制接口和第二十六电容一端，上述第 二十六电容另一端接地，第二十八电容一端分别连接电源输入端和处理芯片电源端，所述 第二十八电容另一端接地，第四电感一端连接处理芯片开关端，所述第四电感另一端分别 连接第二十七电阻一端和第二十刘电阻一端，所述第二十七电阻另一端分别连接第二十五 电阻一端和处理芯片电源端，所述第二十五电阻另一端接地，所述第二十六电阻另一端分 别分别连接第二十九电容一端和处理芯片参考电压端，所述第二十九电容一端还连接第 三十电容一端，所述第三十电容另一端接地，所述第二十九电容另一端接地，所述振荡器连 接处理芯片晶振端； 所述功放模块包括：第三i^一电容、第三十二电容、第三十三电容、第三十四电容、第 三十五电容、第三十六电容、第三十七电容、第二二极管、第三二极管、第四二极管、第五二 极管、第五电感、第二十八电阻、第二十九电阻、第三十电阻、第三十一电阻、第三十二电阻、 第三十三电阻、第三十四电阻、第三十五电阻、第三十六电阻、第三十七电阻、第三十八电 阻、第三十九电阻、第四十电阻、第三晶体管、第四晶体管、第五晶体管、第六晶体管； 电源输出端分别连接第三i^一电容一端和第三十二电容一端，所述第三i^一电容另 一端连接第二十八电阻一端，所述第三十二电容另一端连接第三十一电容另一端并接地， 所述第三十二电容一端还连接功放芯片电源端，所述第二十八电阻另一端连接第二十九电 阻一端，所述第二十九电阻另一端分别连接第三十一电阻一端和第三十三电阻一端，所述 第三十一电阻另一端分别连接第三十二电阻一端和第三十四电容一端，所述第三十四电容 另一端接地，所述第三十二电阻另一端分别连接第三十四电阻一端和功放芯片负极输入 端，所述第三十四电阻另一端分别连接第三十三电阻另一端和功放芯片PWN脉冲端，所述 第三十四电阻一端还连接第三十五电阻一端，所述第三十五电阻另一端连接第三十六电阻 一端，所述第三十六电阻另一端分别连接第四十电阻一端和所述功放芯片正极输入端，所 述第三十六电阻一端还分别连接第三十五电容一端和第三十七电阻一端，所述第三十五电 容另一端连接功放芯片晶振端，所述功放芯片晶振端还连接第三十七电阻另一端，所述第 三十七电阻一端还连接第三十八电阻一端，所述第三十八电阻另一端连接第四晶体管基 极，所述第三十八电阻一端还连接第四晶体管集电极，所述第四晶体管基极还连接第三晶 体管基极，所述第三晶体管发射极分别连接第四晶体管发射极和变压器输出端，所述第三 晶体管集电极分别连接功放芯片集电极端和第五晶体管集电极，所述第五晶体管基极连接 第六晶体管基极，所述第五晶体管发射极连接第六晶体管发射极，所述第六晶体管基极还 连接第三十九电阻一端，所述第三十九电阻另一端分别连接第三十八电阻一端和第六晶体 管集电极，所述第五晶体管发射极还连接变压器输出端，所述变压器输入端连接整流桥一 端，所述整流桥另一端分别连接电源输入端和第五电感一端，所述第五电感另一端分别连 接第三十七电容一端和第三十六电容一端，所述第三十七电容另一端连接第三十六电容另 一端后连接电源输入端。2. 根据权利要求1所述的基于加速度传感器实现人机交互的方向识别装置，其特征在 于，所述稳压器为RT9193。3. -种基于加速度传感器实现人机交互的方向识别方法，其特征在于，包括如下步 骤： S1，启动手环电源电路，手环电源电路向重力传感器进行供电操作，同时启动中央处理 器，将重力传感器采集的身体运动信号发送到中央处理器； S2,当中央处理器获取重力传感器信号后进行分析运算，将分析运算的数据通过第一 蓝牙模块传输到外围设备，将第一蓝牙模块与外围设备匹配连接； S3,手环的重力传感器的运动轨迹与外围设备操控对象进行匹配，实时响应外围设备 操控对象的运动轨迹。4. 根据权利要求3所述的基于加速度传感器实现人机交互的方向识别方法，其特征在 于，所述S2包括： 设置重力传感器为向上水平放置，对初始水平轨迹进行校正，先进行水平旋转运动，保 存若干水平旋转运动轨迹数据，获取该水平若干旋转运动轨迹数据的稳定值，再进行水平 直线线性运动，保存若干水平直线线性运动数据，获取该若干水平直线运动轨迹数据的稳 定中间值； 设置重力传感器为垂直放置，对初始垂直轨迹进行校正，先进行垂直旋转运动，保存若 干垂直旋转运动轨迹数据，获取该垂直若干旋转运动轨迹数据的稳定值，再进行垂直直线 线性运动，保存若干垂直直线线性运动数据，获取该若干垂直直线运动轨迹数据的稳定中 间值； 通过使用重力传感器进行加权积分来计算其校准值，设定水平线性运动的中间值和垂 直线性运动的中间值为第一校准值，设定水平旋转运动中间值和垂直旋转运动中间值为第 二校准值，并且综合得到第一校准值和第二校准值的加权插值，来检测重力传感器的校准 值。5. 根据权利要求4所述的基于加速度传感器实现人机交互的方向识别方法，其特征在 于，所述S3包括： 重力传感器各轴初始的加速度为 X = 0， y= 〇， z=lg， 当x轴倾斜Ct度角时， 各轴此时的加速度为 X' =-lgXsinα， y' = 〇， z' =lgXcosa， 用x' = -lgX sin a除以z' = lgX cos a得：其中同理如果设y轴偏转角为β， 贝1Ζ轴的正值表不重力传感器正面方向，Ζ轴的负值表不重力传感器反面方向。6. 根据权利要求3所述的基于加速度传感器实现人机交互的方向识别方法，其特征在 于，还包括： 当重力传感器运行一段时间之后，会出现周期性误差，需要对重力传感器进行数据重 新校准操作； 将不同环境下保存的重力传感器的初始校准数据进行调用操作，获取初始校准信息样 本，以PSD分析法分析数据样本，从中获得包含的显著周期性误差项的个数以及发生的时 间间隔周期，并形成样本向量； 在样本向量中确定每个样本的取值区间，对取值区间进行平均分割，利用最小二乘法 拟合出显著周期性误差项的个数以及发生的时间间隔周期样本的误差振幅和相位值，从而 来建立显著相位误差项引起的总误差数学模型其中T为采 样时间，4为误差振幅，为误差样本，終为相位值。7. 根据权利要求3所述的基于加速度传感器实现人机交互的方向识别方法，其特征在 于，所述S3包括： 从重力传感器测量到的加速度值中去除静态偏置和噪声，以获得校正后的加速度值， 基于校正后的加速度值来确定重力方向，使用重力传感器的旋转矩阵来确定与重力方向正 交的平面， 在进行调整之后，进行校正后的和调整后的加速度值关于时间的积分。对这些加速度 值进行关于时间的积分以获得速度值，并且对这些速度值进行进一步的关于时间的积分， 以获得沿着平面的两个正交轴的位移值； 根据该位移值的比来估计运动方向。8. 根据权利要求7所述的基于加速度传感器实现人机交互的方向识别方法，其特征在 于，所述S3还包括： 基于与重力传感器相对于用户身体的放置有关的用户输入以及校正后的加速度值关 于时间的积分，来评价沿着平面的两个正交轴的位移值；根据重力传感器相对于用户身体 的放置，进行用于按+1/-1调整加速度值的步骤，沿着用户运动轴，如果重力传感器放置于 用户的上半身，则将加速度值调整-1，并且如果重力传感器放置于下半身，则将加速度值调 整+1。9. 根据权利要求3所述的基于加速度传感器实现人机交互的方向识别方法，其特征在 于，还包括： 设置重力传感器操作范围，当重力传感器X轴向左偏转在15度到40度之间，外围设备 操控对象将向左以较慢速度移动，当重力传感器向左偏转在40度到90度，外围设备操控对 象将向左以较快速度移动； 当重力传感器X轴向右偏转在15度到40度之间，外围设备操控对象将向右以较慢速 度移动，当重力传感器向右偏转在40度到90度，外围设备操控对象将向右以较快速度移 动。10. 根据权利要求3所述的基于加速度传感器实现人机交互的方向识别方法，其特征 在于，还包括： y轴为操作外围设备的上下移动，操作方式同X轴； 若z为负值，将不会有数据的传输。
【专利摘要】本发明提出了一种基于加速度传感器实现人机交互的方向识别装置，包括：手环和外围设备；所述手环包括，重力传感器、电源电路和第一蓝牙模块；所述重力传感器电源端连接电源电路供电端，所述电源电路供电端还连接第一蓝牙模块电源端，所述重力传感器信号端连接中央处理器信号交互端，所述中央处理器数据传输端连接第一蓝牙模块数据传输端，所述重力传感器通过中央处理器将人体运动信息进行分析，将分析数据通过第一蓝牙模块传输到外围设备。
【IPC分类】G05B19/042
【公开号】CN105259836
【申请号】CN201510731277
【发明人】张雪岷, 高培淇, 罗宇轩, 郭根丞
【申请人】重庆码头联智科技有限公司
【公开日】2016年1月20日
【申请日】2015年11月3日