CN106372673A - 一种装置动作识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种装置动作识别方法，包括以下步骤：步骤S1:为装置设置运动传感器和计时器，运动传感器提供六个轴的运动感测，包括三个旋转运动传感器和三个加速度计，获取对应运动参数,所述运动参数包括三轴角速度、三轴加速度和所述计时器提供的时间参数；步骤S2:对所述运动参数进行聚类处理得到待对比信息；步骤S3:将待对比信息与模板库进行对比识别并输出对应的动作信息。本发明通过运动传感器测量装置的运动资料，通过计时器测量运动资料对应的时间参数，结合两参数并对比相应的动作判断的训练模板库，得到该装置的动作，可以提供装置的动作信息，有利于根据动作做出对应的控制，提高装置的智能处理能力。

Description

一种装置动作识别方法
技术领域
本发明涉及一种装置动作识别方法，属于动作识别领域。
背景技术
随着工业4.0时代的发展，设备的发展有向小型化、智能化的趋势，为了满足对装置的精准控制，正确的识别装置的状态就显得十分的重要。
诸如惯性传感器型的加速度计或陀螺仪等运动传感器可以在电子设备中使用。加速度计可以用于测量线性加速度，而陀螺仪可以用于测量移动设备的角速度。运动传感器的市场包括移动电话、视频游戏控制器、PDA、移动互联网设备(MID)、个人导航设备(PND)、数字照相机、数字摄影机等等。例如，蜂窝电话可以使用加速度计来检测设备在空间中的倾斜，这允许在与该倾斜对应的方向上显示视频图像。视频游戏操纵台控制器可以使用加速度计来对被用于给游戏提供输入的人工控制器的运动进行检测。
但是现有的技术主要集中的判断设备是进行了何种运动而不是进行了何种动作，因此面临一个能进行动作辨识的问题。
发明内容
为了解决上述问题，本发明通过提供种装置动作识别方法。
本发明采用的技术方案一方面为一种装置动作识别方法，包括以下步骤：
步骤S1:为装置设置运动传感器和计时器，运动传感器提供六个轴的运动感测，包括三个旋转运动传感器和三个加速度计，获取对应运动参数,所述运动参数包括三轴角速度、三轴加速度和所述计时器提供的时间参数；
步骤S2:对所述运动参数进行聚类处理得到待对比信息；
步骤S3:将待对比信息与模板库进行对比识别并输出对应的动作信息。
优选地，所述步骤S2包括对运动参数进行加窗处理、平滑处理和量化处理。
优选地，所述步骤S1还包括，基于PID算法计算欧拉角。
优选地，所述步骤S1还包括基于欧拉角转换得到运动传感器与地面坐标系的角度信息。
优选地，所述步骤S3基于DTW算法实现对比信息的对比识别。
优选地，所述步骤S3还包括将待对比信息与模板库进行对比识别，如果对比识别成功则输出提示信息。
优选地，所述提示信息包括声音信息和灯光信息。
本发明的有益效果为通过建立一种装置动作识别方法，通过运动传感器测量装置的运动资料，通过计时器测量运动资料对应的时间参数，结合两参数并对比相应的动作判断的训练模板库，得到该装置的动作，可以提供装置的动作信息，有利于根据动作做出对应的控制，提高装置的智能处理能力。
附图说明
图1所示为基于本发明实施例的一种装置动作识别方法的示意图。
具体实施方式
以下结合实施例对本发明进行说明。
基于发明的实施例，如图1所示一种装置动作识别方法，包括以下步骤：步骤S1:为装置设置运动传感器和计时器，运动传感器提供六个轴的运动感测，包括三个旋转运动传感器和三个加速度计，获取对应运动参数,所述运动参数包括三轴角速度、三轴加速度和所述计时器提供的时间参数；步骤S2:对所述运动参数进行聚类处理得到待对比信息；步骤S3:将待对比信息与模板库进行对比识别并输出对应的动作信息。
首先，为需要进行动作判断的装置上，安置运动传感器（普通的六轴传感器）和计时器，运动传感器提供六个轴的运动感测，包括三个旋转运动传感器和三个加速度计，其中旋转运动传感器用于测量感应Roll（左右倾斜）、Pitch（前后倾斜）、Yaw（左右摇摆）的全方位动态信息，加速度计用于感应XYZ（立体空间三个方向，前后左右上下）轴向上的加速度，标记上述测量仪器的参数为运动参数；对所述运动参数进行聚类处理，聚类处理包括对运动参数进行加窗处理、平滑处理和量化处理，第一步，对运动参数进行加窗处理（基于拆分动作，即将复杂的动作，逐步切割成单个动作的结合，例如跳跃，在下蹲阶段，向下的加速度为某一个值变为零，同时左右方向的加速度很小，可视为没有相对移动，下蹲停止到向上的阶段，向下和左右方向的速度都为零，上升阶段则向上加速度为一个变化值，左右为零，上升停止阶段，可以通过加速度和时间的关系，计算出物体相对原先的状态为向上移动，再根据左右加速度的情况可以判断是离地上跳而不是向左右跳跃，加窗的作用主要为进行动作分解），平滑处理为将参数中，意外的影响进行消除，主要为设置一个置信值，当运动变化的差值大于置信值的时候，则认为这个值为异常值，进行处理（如果是规则运动的物体，则异常值会很少，但是实际使用中，例如外接的撞击等因素，造成物体产生异常，此时，通过平滑处理，能够维持原先的判断，即使物体被撞击，但是其原来的动作为跳跃这一点仍没有改变，同时能够根据异常值的情况，发出异常说明以支持故障检查），量化处理为将连续的数据变化为离散的数据进行处理，这样能够降低识别时候，比较的难度，将运动参数进行上述处理之后，根据聚类算法的相似性原理，将可归为一类的行为的参数集合在一处（即很可能是同类的动作和合集，而这个合集的结果，就是通过一系列的连续的相似的动作，逐渐的进行一个完整的动作），得到待对比信息；模板库是预先设置的，经过若干预先测试得到的运动参数与对应的动作的登入得到的数据库，对比主要是依据各种参数的对比，即数据在一定的范围之内则属于某个对应代表数字，代表数字对应代表某一个动作。
所述步骤S2包括对运动参数进行加窗处理、平滑处理和量化处理。
所述步骤S1还包括，基于PID算法计算欧拉角。
PID算法为在过程控制中，按偏差的比例（P）、积分（I）和微分（D）进行控制的PID控制器（亦称PID调节器）是应用最为广泛的一种自动控制器。它具有原理简单，易于实现，适用面广，控制参数相互独立，参数的选定比较简单等优点；而且在理论上可以证明，对于过程控制的典型对象──“一阶滞后+纯滞后”与“二阶滞后+纯滞后”的控制对象，PID控制器是一种最优控制。PID调节规律是连续***动态品质校正的一种有效方法，它的参数整定方式简便，结构改变灵活（PI、PD、…）。
通过PID算法，能够将运动参数（主要是运动传感器的参数）进行处理以得到精确的变化过程（物体在自身坐标系上的变化，即欧拉角）。
所述步骤S1还包括基于欧拉角转换得到运动传感器与地面坐标系的角度信息。
基于现有的四元数与欧拉角之间的转换，得到地面坐标系的各系之间的角度信息（用于配合上述的待对比信息结合以丰富动作的类型）。
所述步骤S3基于DTW算法实现对比信息的对比识别。
DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了参数变化长短不一的模板匹配问题，时间序列是数据的一种常见表示形式。对于时间序列处理来说，一个普遍的任务就是比较两个序列的相似性，同样的动作，虽然名字一样，但是其持续时间与相应的动量变化都不一样，因此通过DTW算法，将其中一个（或者两个）序列在时间轴下warping扭曲，已以达到更好的对齐。用满足一定条件得时间规整函数W(n)描述测试模板和参考模板的时间对应关系，求解两模板匹配时累计距离最小所对应的规整函数。将同一变化类型的数据归为一类，这样，能够不设置数量庞大的模板库（对比库）而主要存储关键的判断模板，而将待判断的参数（待对比信息）处理后，与判断模板进行匹配以实现对比识别。
所述步骤S3还包括将待对比信息与模板库进行对比识别，如果对比识别成功则输出提示信息。
所述提示信息包括声音信息和灯光信息。
设置一个提示机制，即成功识别则输出声音信息（例如现在正在进行什么动作，或者输出“动作识别成功”等）和灯光信息（例如指示灯点亮等）。
以上所述，只是本发明的较佳实施例而已，本发明并不局限于上述实施方式，只要其以相同的手段达到本发明的技术效果，都应属于本发明的保护范围。在本发明的保护范围内其技术方案和/或实施方式可以有各种不同的修改和变化。

Claims (7)

1.一种装置动作识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1:为装置设置运动传感器和计时器，运动传感器提供六个轴的运动感测，包括三个旋转运动传感器和三个加速度计，获取对应运动参数,所述运动参数包括三轴角速度、三轴加速度和所述计时器提供的时间参数；
步骤S2:对所述运动参数进行聚类处理得到待对比信息；
步骤S3:将待对比信息与模板库进行对比识别并输出对应的动作信息。
2.根据权利要求1所述的一种装置动作识别方法，其特征在于，所述步骤S2包括对运动参数进行加窗处理、平滑处理和量化处理。
3.根据权利要求1所述的一种装置动作识别方法，其特征在于，所述步骤S1还包括，基于PID算法计算欧拉角。
4.根据权利要求3所述的一种装置动作识别方法，其特征在于，所述步骤S1还包括基于欧拉角转换得到运动传感器与地面坐标系的角度信息。
5.根据权利要求1所述的一种装置动作识别方法，其特征在于，所述步骤S3基于DTW算法实现对比信息的对比识别。
6.根据权利要求1所述的一种装置动作识别方法，其特征在于，所述步骤S3还包括将待对比信息与模板库进行对比识别，如果对比识别成功则输出提示信息。
7.根据权利要求6所述的一种装置动作识别方法，其特征在于，所述提示信息包括声音信息和灯光信息。
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