于使用环境（例如乘坐在地形条件恶劣地区 上的交通工具）以及被用于该环境。仪器200可以被配置为在用于运动输入操作的一般模 式（例如使用常规技术处理运动输入的模式）和其中校准或使用用户特定或环境特定的运 动输入滤波器参数的"智能"运动输入模式之间切换。
[0057] 除了对用户提供的运动输入进行滤波之外，仪器200还可以被配置为预测用户的 运动输入的路径并"锁定"在路径中的能选择的图像。预测的路径可以基于经滤波的运动 数据，并且可以包含可能发生继续运动的区域。在一些实施例中，仅在预测路径中的能选择 的图像可被赋予表示用户想要选择能选择的图像的可能性的加权值。在其他实施例中，在 显示器上的所有能选择的图像可以被分配有加权值。在一些实施方案中，光标可以被锁定 到具有最高加权值的能选择的图像。
[0058] 例如并参考图4A，随着用户的运动输入可能描绘出实际路径410,运动输入数据 可以被滤波以产生平滑路径420(其可以显示在屏幕105上或可以不显示在屏幕105上）。 随着用户朝向能选择的图像移动，仪器200可以计算预测路径，并且该路径可以随着用户 继续朝向能选择的图像移动而改变。例如，当用户达到在图4A中的点P时，仪器200可以 及时在这一时刻预测由虚线划定的路径415。预测路径415可以包含用户可能移动光标、 触笔、手指或一些其他的选择设备的区域。在一些实施例中，完全地处在路径内（例如图像 E5)的能选择的图像可以被加权。在一些实施方案中，进入预测路径415的能选择的图像 (例如图像Al，B2)可以同样利用指示它们用于被选择的相似性的值被加权。
[0059] 预测路径415可以基于任意适合的算法。在一些实施例中，预测路径可以至少基 于与平滑路径420相关联的平均的或非平均的方向矢量。例如，用于平滑路径的方向矢量 可以在之前的Μ运动增量上求平均。图4C描绘了可以由在平滑路径420上的两个连续数 据点（x[n]，y[n])，（x[n-l]，y[n-l])计算的方向矢量V[n]。例如可以由下面的公式计算 方向矢量的大小。
[0060]
_
[0061] 在一些实施方案中，x[n]和y[n]的值可以是在视觉显示器上的像素坐标。在一 些实施例中，预测路径415的长度可以与方向矢量或Μ个先前方向矢量的平均值的大小成 比例。例如，如果用户更快地移动光标，预测路径的长度可以比在用户放慢光标的运动时更 长。
[0062] 方向矢量V[n]的方向例如可以随着角度β[η]关于X轴来计算。β[η]的值可以 处在下面的值范围：〇<β[η]<360度。作为示例，可以使用下式来计算矢量V[n]关于X 轴的角度。
[0063]
|；；1|
[0064] 分子和分母的符号（+/_)(在取绝对值之前）可以被用于确定是否从另一值加上 或减去ιω以确定β[η]的值。例如，如果分子和分母均为正值，则β[η] =ιω。如 果分子为正值而分母为负值，则β[η] = 180-1 [η]。如果分子和分母均为负值，则β[η] =180+1 [η]。如果分子为负值而分母为正值，则β[n] = 306-1^%等式4不能用于 分母为零的情况，以避免与正切函数的奇异点相关联的问题。代替地，这种情况可以根据分 子的极性被分配90°或270°的角度。在其他实施例中，角度可以参考 7轴或其他合适的 参考方向来计算。
[0065] 为了估计预测路径415所处的方向或预测角度θp，可以使用一个或多个最近计算 的β[η]的值。例如，在一些实施例中，可以利用下式对最近值求平均，但在其他的实施方 案中也可以使用其他的算法。
[0066]
|§：|
[0067] Μ的值可以是小于所计算的平滑数据点的数量的、包括零在内的任意非负整数。在 一些实施例中，〇 <MS40。
[0068] 预测路径415的宽度可以被预定。再次参考图4A，预测路径的宽度可以在接近最 近被评估的平滑数据点P的路径的端部变窄，并且在更加远离该点处增加宽度。依据一些 实施例，预测路径的变窄的端部的宽度可以在视觉显示器的大约1像素至大约100像素之 间。在一些实施例中，预测路径的远端的宽度可以在大约5像素至300像素之间。
[0069] -旦预测路径415被计算出，处在路径内的能选择的图像可以利用表示图像将要 被用户选择的可能性的值加权。例如，与位于预测路径的侧部或部分地位于预测路径内的 能选择的图像相比，在预测路径内处于更加中心的位置的能选择的图像可以被赋予更高的 加权值。对于较快速移动的光标，更远离的能选择的图像可能被加权地更高，以及对于较慢 的光标，更接近光标的能选择的图像可能被加权地更高。例如，在图4A中，能选择的图像E5 可以由仪器200分配在对于在点P处计算的预测路径415的图像Al，B2和E5中的最高加 权值。该加权值可以随着朝向能选择的图像运动的发展以及预测路径的改变而改变。
[0070] 在一些实施例中，仪器200可以被配置为将具有最高加权值的能选择的图像"锁 定"到光标、触笔或手指。锁定可以采用任何适合的方式。可以由仪器200实施的锁定的两 个示例被描绘在图5A-5D中，但其他的实施例也是可能的。
[0071 ] 如在图5A示出的那样，依据一些实施例，仪器200可以向每个能选择的图像510 分配与能选择的图像相关联的活跃区域520。最初，活跃区域520可以全部是相同的大小。 活跃区域可以由仪器200标识为包含像素组的视觉显示器105的区域。当一个或多个在有 源区域中的像素由例如光标的至少一个像素重叠，并且选择操作由仪器200 (例如鼠标点 击）接收时，在活跃区域中的与能选择的图像相关联的功能将被执行。在一些情况下，活跃 区域可以和能选择的图像大小相同，或者在其他情况下可以小于或大于能选择的图像。附 加地，仪器200可以被配置为构建在活跃区域520之间的不活跃的缓冲区151 (例如非活跃 像素）。
[0072] 当用户例如朝向能选择的图像（B2)移动光标并且能选择的图像具有在预测路径 中的最高加权值时，仪器200可以将该能选择的图像以及其活跃区域锁定到接近的光标。 依据一些实施例，当图像由仪器锁定时，与锁定的能选择的图像相关联的活跃区域520可 以如图5B所描绘的那样扩展。扩展的活跃区域能使用户更易于选择图像。在一些实施例 中，仪器200也可以锁定或扩展具有较高被选择的可能性的其他附近的能选择的图像的活 跃区域。例如，在一些实施例中，具有大约大于30%的可能性的能选择的图像可以被仪器 200锁定。在一些实施方案中，具有大约大于50%的可能性的能选择的图像可以被该仪器 锁定。
[0073] 在一些实施方案中，如图5C所描绘的，只有能选择的图像的图像区域是活跃的。 例如，能选择的图像可以在使用在仪器200中运行的、例如"微软自动化框架"API的自动化 API的软件应用中被标识。如果这样的API不可用或被配置为与应用一起工作，则被显示在 视觉显示器上的图像可以由仪器200捕捉并且采用边缘检测算法以确定由仪器显示的一 个或多个能选择的图像的活跃区域。在一些实施例中，仪器200可以如在图f5D中描绘的那 样被配置为随着用户将光标移向图像，在视觉上扩展锁定的能选择的图像的大小。
[0074] 例如当用户将光标移动过图像或将光标沿着远离被锁定的图像的方向移动时，能 选择的图像可以被解锁（例如返回初始状态）。在一些实施例中，如果用户越过图像并且返 回朝向能选择的图像的方向，则该能选择的图像可以重新被锁定。
[0075] 依据一些实施例，仪器200可以被配置为更改具有最高加权值的锁定的能选择的 图像的外观。例如，图像可以被闪烁、被标记轮廓或改变颜色。更改的外观可以向用户发 出信号通知该能选择的图像被仪器200确定为用户最有可能将选择的图像，并且指示仪器 200准备好接收对于该图像的选择输入。在一些实施例中，仪器200可以被配置为与光标位 置无关地接受在任何时间的、用于经锁定的在外观被更改或者其加权值为最大时具有更改 的外观或最高加权值的能选择的图像的选择输入。最高加权值可以通过能选择的图像的增 加的大小来指明。这能够进一步便于用户对图像的选择，因为例如光标可以在视觉显示器 的任意位置处。在一些实施方案中，仪器200可以将更改的外观保持最小时间量（例如大 约0. 5秒至大约4秒之间的时间间隔），以提供给用户选择图像的合适的时间量。
[0076] 图6描绘了依据一些实施例的可以在仪器200上实施的、用来降低不规则运动输 入的影响的方法600。方法600可以由在仪器200上的开机或启动605来开始。在一些实 施例中，仪器可以被配置为向用户提供校准询问610。校准询问可以向用户询问运动输入校 准是否是被期望的。在一些实施方案中，运动输入校准例程是可以由用户在任意时间选择 的，而无需向用户提供询问。如果请求运动输入校准，则仪器可以运行620运动输入校准过 程。在一些实施例中，在执行校准过程之后，仪器200可以返回到可以接收对于运动输入校 准的随后请求的状态。
[0077] 如果不请求运动输入校准（例如之前已经执行过校准），则仪器可以确定612期望 的是操作的智能运动输入模式还是一般运动输入模式。例如，一些用户可以在一般运动输 入模式下操作系统，而其他用户可以请求智能运动输入模式。在一些实施例中。仪器可以 基于用户标识来确定哪个模式要被使用。在一些实施方案中，用户可以手动选择运动输入 模式。在一些情况下，仪器200可以向用户提供用以选择运动输入模式的提示。在一些情 况下，仪器200可以包括检测仪器的运动的加速度计并且基于由加速度计检测到的过度振 动或仪器运动来自动地确定612需要智能运动输入模式。
[0078] 如果由仪器确定612不使用智能运动输入模式，则仪器可以在一般运动输入模式 下继续运行。一般运动输入模式可以是采用常规的运动追踪特性（例如常规的鼠标追踪特 性）的常规模式。在完成系统操作后，方法可以结束650。
[0079] 如果确定612要使用智能运动输入模式，则仪器可以施加640或提供信号以使滤 波器参数应用到至少一个空间滤波器，该至少一个空间滤波器被用于处理从一个或多个仪 器的被配置为检测用户的运动输入的运动传感器接收的运动输入数据。如依据一些实施例 在上面描述的，一个或多个滤波器可以包括FIR滤波器，但在其他的实施方式中也可以使 用其他的滤波器。例如上面描述的，参数可以包括在校准过程期间计算的值，并且可以包括 滤波器抽头参数的值、滤波器阶数、截止频率、极点位置、零点位置和/或其他相关值。滤波 器参数可以是用户特定的。如上面所提到的，可以针对不同的运动输入方向（例如X轴和 y轴）独立地计算和应用滤波器参数。
[0080] 之后，接收到的运动输入数据可以由一个或多个被配置有所应用的滤波器参数的 滤波器进行空间滤波642。在一些方面中，滤波包括对用户输入的实际路径410的图像进行 空间滤波。在不同的实施例中，滤波产生平滑路径420,该平滑路径420可以被仪器200使 用以标识或表示用户的输入运动。平滑路径420可以在一些实施例中不被显示在视觉显示 器105上。
[0081] 依据一些实施方案，方法6