CN112162637A - 智能终端的体感控制方法、***及计算机可读存储介质 - Google Patents

智能终端的体感控制方法、***及计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种智能终端的体感控制方法、***及计算机可读存储介质，体感控制方法包括以下步骤：智能终端内预设有对应于体感事件的事件坐标；智能终端接收运动操作；智能终端计算运动操作的运动状态信息；将运动状态信息与预设于智能终端内的决策条件进行比对，当决策条件判断为真时，向智能终端的控制模块内输入一体感事件；控制模块根据体感事件查找对应于体感事件的事件坐标，并向运行于智能终端内的应用程序发送事件坐标；应用程序接收对应于事件坐标，并执行对应于事件坐标的触摸事件。采用上述技术方案后，应用于智能终端内的手势操作将不再局限于特定事件，可由用户定制化形成。

Description

智能终端的体感控制方法、***及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及智能终端的控制领域，尤其涉及一种智能终端的体感控制方法、***及计算机可读存储介质。
背景技术
随着智能终端的不断普及，人们使用智能终端进行各种应用也越发普遍，例如使用智能终端进行娱乐性活动，如游戏等。对于需要体感操作的应用程序而言，智能设备特定的运动状态将形成针对应用程序的一个指令事件，从而触发应用程序内特定的游戏操控。举例而言，在一个跨栏的游戏中，定义将智能手机以不太慢的速度向上运动一段距离作为一个指令事件，则当智能设备检测到该指令事件后，则该事件触发跨栏；若没有该指令，则游戏人物将正常奔跑。
现有技术中，上述操作方案在大屏游戏手柄上有相似的运用，比如打乒乓球的大屏游戏，当用户在大屏幕前使用手柄操作扣球的动作时，屏幕上的乒乓球就会被扣过去；做削球动作时，乒乓球就会被削过去。现有技术中，利用手柄进行操作的方案针对特定游戏仅有特定的动作，整个体感控制环境是封闭式的，用户使用时，需要自适应体感控制模式。
因此，需要一种新型的体感控制方法，可根据用户的定制化操作，在各类应用程序中指定体感操作所对应的操作控制。
发明内容
为了克服上述技术缺陷，本发明的目的在于提供一种智能终端的体感控制方法、***及计算机可读存储介质，应用于智能终端内的手势操作将不再局限于特定事件，可由用户定制化形成。
本发明公开了一种智能终端的体感控制方法，包括以下步骤：
智能终端内预设有对应于至少一种体感事件的事件坐标；
智能终端接收一运动操作；
基于运动操作，智能终端计算运动操作的运动状态信息，其中运动状态信息包括运动操作的角速度、线速度、旋转角度、线加速度、运动距离及初始姿态；
将运动状态信息与预设于智能终端内的决策条件进行比对，当决策条件判断为真时，向智能终端的控制模块内输入一体感事件；
控制模块根据体感事件查找对应于体感事件的事件坐标，并向运行于智能终端内的应用程序发送事件坐标；
应用程序接收对应于事件坐标，并执行对应于事件坐标的触摸事件。
优选地，智能终端内预设有对应于至少一种体感事件的事件坐标的步骤包括：
智能终端出厂前，预存有至少一套体感事件与事件坐标对应的体感参数；
智能终端激活学习模式，并接收学习模式下的一指定事件坐标及运动操作，其中运动操作包括至少一个同一动作的多次学习动作；
智能终端计算每次学习动作的运动状态信息，并统计运行状态信息形成运动特征参数；
智能终端形成针对于指定事件坐标的新增体感参数，及针对运动特征参数的新增决策条件。
优选地，基于运动操作，智能终端计算运动操作的运动状态信息的步骤包括：
智能终端内的陀螺仪检测运动操作的角速度，智能终端内的加速度传感器检测运动操作前智能终端的初始姿态，及运动操作的加速度；
陀螺仪和加速度传感器将角速度、加速度发送至智能终端的控制模块；
控制模块积分计算运动操作的旋转角度、运动操作的线速度、运动距离、角度平均值、过零点、角速度最大值、线速度最大值。
优选地，控制模块积分计算运动操作的旋转角度、运动操作的线速度、运动距离、角度平均值、过零点、角速度最大值、线速度最大值的步骤前还包括：
控制模块将运动状态信息输入一二阶滤波器，其中二阶滤波器的函数为H(z)＝y(z)/x(z)＝(b1+b2*z-1+b3*z-2)/(1+a2*z-1+a3*z-2)，x(z)为输入的运动状态信息；
控制模块积分计算运动操作的旋转角度、运动操作的线速度、运动距离、角度平均值、过零点、角速度最大值、线速度最大值的步骤包括：
根据y’(z)＝y(z)*Gain计算旋转角度、线性速度、运动距离，其中y(z)为二阶滤波器输出的滤波后运动状态信息。
优选地，将运动状态信息与预设于智能终端内的决策条件进行比对，当决策条件判断为真时，向智能终端的控制模块内输入一体感事件的步骤包括：
智能终端内包括至少一条决策条件，决策条件内预设有运动状态阈值；
控制模块将运动状态信息与每一决策条件内的每一运动状态阈值进行比较，当运动状态信息属于运动状态阈值时，控制模块输出决策条件的条件判断为真，反之为假；
当每一决策条件形成的决策树单元的条件判断皆为真时，向控制模块内的筛选单元输出真事件；
筛选单元接收数量大于等于预设数量的多个决策树单元输出的真事件时，判定并形成体感事件。
本发明还公开了一种基于智能终端的体感控制***，包括设于智能终端内的传感器组件及控制模块，
智能终端内预设有对应于至少一种体感事件的事件坐标，并接收一运动操作；
基于运动操作，传感器组件计算运动操作的运动状态信息，其中运动状态信息包括运动操作的角速度、线速度、旋转角度、线加速度、运动距离及初始姿态；
控制模块将运动状态信息与预设的决策条件进行比对，当决策条件判断为真时，形成一体感事件；
控制模块根据体感事件查找对应于体感事件的事件坐标，并向运行于智能终端内的应用程序发送事件坐标；
应用程序接收对应于事件坐标，并执行对应于事件坐标的触摸事件。
优选地，智能终端出厂前，预存有至少一套体感事件与事件坐标对应的体感参数；
智能终端激活学习模式，并接收学习模式下的一指定事件坐标及运动操作，其中运动操作包括至少一个同一动作的多次学习动作；
控制模块计算每次学习动作的运动状态信息，并统计运行状态信息形成运动特征参数；
控制模块形成针对于指定事件坐标的新增体感参数，及针对运动特征参数的新增决策条件。
优选地，传感器组件内的陀螺仪检测运动操作的角速度，加速度传感器检测运动操作前智能终端的初始姿态，及运动操作的加速度；
陀螺仪和加速度传感器将角速度、加速度发送至控制模块；
控制模块积分计算运动操作的旋转角度、运动操作的线速度、运动距离、角度平均值、过零点、角速度最大值、线速度最大值。
优选地，控制模块内包括至少一条决策条件，决策条件内预设有运动状态阈值；
控制模块将运动状态信息与每一决策条件内的每一运动状态阈值进行比较，当运动状态信息属于运动状态阈值时，控制模块输出决策条件的条件判断为真，反之为假；
当每一决策条件形成的决策树单元的条件判断皆为真时，向控制模块内的筛选单元输出真事件；
筛选单元接收数量大于等于预设数量的多个决策树单元输出的真事件时，判定并形成体感事件。
本发明又公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上所述的步骤。
采用了上述技术方案后，与现有技术相比，具有以下有益效果：
1.打破目前应用于智能终端的手势操作都局限在特定事件内的限制，用户可随意定制体感操作对应于智能终端的控制操作；
2.支持的体感操作无数量限制，对针对的控制操作或触摸操作也无数量限制；
3.不同用户所形成的体感操作不同，适用于各种智能终端的使用者；
4.通过有监督学习可提高体感操作的判断精准度。
附图说明
图1为符合本发明一优选实施例中智能终端的体感控制方法的流程示意图；
图2为符合本发明一优选实施例中智能终端的体感控制***的结构示意图；
图3为符合本发明一优选实施例中智能终端的运动操作示意图；
图4为符合本发明一优选实施例中决策树单元的判断流程；
图5为符合本发明一优选实施例中二阶滤波器的结构框图。
具体实施方式
以下结合附图与具体实施例进一步阐述本发明的优点。
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，除非另有规定和限定，需要说明的是，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身并没有特定的意义。因此，“模块”与“部件”可以混合地使用。
参阅图1，为符合本发明一优选实施例中智能终端的体感控制方法的流程示意图，在该实施例中，体感控制方法包括以下步骤：
S100：智能终端内预设有对应于至少一种体感事件的事件坐标
在智能终端内，尤其是智能终端的控制模块，如CPU内，预设有至少一种体感事件的事件坐标。其中事件坐标是指，用户使用手指或其他可点触智能终端的物件触摸智能终端的屏幕时，在屏幕上的具***置下的点击、滑动(包括滑动起始点和滑动截止点)、缩放操作、长摁等触摸操作时，所对应的操作位置、操作时间、操作频次等。而体感事件，则为用户持有智能终端后，对智能终端进行如图3所示的7种基本握持操作，包括逆时针旋转、顺时针旋转、向后翻、向前翻、向后转、向前转、前后反复翻折。单一体感事件或多个体感事件的无限组合，可对应于唯一且特定的事件坐标。例如，用户握持智能终端进行大幅度的向前翻时(向前翻过程中可能存在细小的向后转或向前转)，且当前智能终端所运行的应用程序为打乒乓游戏，则该体感事件所对应的事件坐标，则为对应用程序内的乒乓球进行削球或打击的操作。可以理解的是，由于体感事件的组合可以多样性，则每一事件坐标可对应的体感事件具有唯一性，从而使得当智能终端识别有体感事件发生时，其应当执行的事件坐标准确且唯一。
S200：智能终端接收一运动操作
如步骤S100中所描述的，用户握持智能终端后，将对其进行前后翻转、左右翻转、左右晃动、前后晃动等，以适应智能终端运行的应用程序的运行情况，或是模拟智能终端运行的应用程序内期望接收的控制指令。例如，所运行的应用程序为赛车类游戏时，用户握持智能终端左右晃动以模拟方向盘的操作，所运行的应用程序为考验平衡能力的游戏时，用户握持智能终端平放或倾斜，以向智能终端输入不同的运动操作。
S300：基于运动操作，智能终端计算运动操作的运动状态信息，其中运动状态信息包括运动操作的角速度、线速度、旋转角度、线加速度、运动距离及初始姿态
在接收到用户握持智能终端进行的运动操作后，一段连续的、间歇性的运动操作将被智能终端的传感器组件和控制模块配合计算出运动状态信息。该运动状态信息，是指智能终端在运动操作下的运动时，所产生的的运动中的角速度、线速度、旋转角度、线加速度、运动距离及初始姿态，其中初始姿态是指智能终端在运动操作前，是否处于平放状态，或是与水平面、竖直面的倾斜角度等，从而判断出运动过程中与水平面、竖直面的倾斜角度变化。
S400：将运动状态信息与预设于智能终端内的决策条件进行比对，当决策条件判断为真时，向智能终端的控制模块内输入一体感事件
在智能终端内，预存有至少一条决策条件，决策条件为判定运动操作所产生的运动状态是否符合期望的运动状态，从而判断智能终端当前时刻下的运动情况。具体地，智能终端的控制模块将运动状态信息与预设的决策条件进行比对，判断是否符合决策条件，符合时，决策条件将输出为真，仅在输出为真下，会在控制模块内形成、或是向智能终端的控制模块内输入一体感事件。该体感事件对应于运动操作，由此智能终端不仅感应到用户所施加的运动操作，同时也正确识别该运动操作，防止用户的运动操作对应错误的事件坐标。
S500：控制模块根据体感事件查找对应于体感事件的事件坐标，并向运行于智能终端内的应用程序发送事件坐标
确认体感事件的形成后，控制模块根据体感事件将查找其所对应的事件坐标，查找方式可以遍历预存在控制模块内的体感事件与事件坐标的对应清单，从而确定运动操作所对应的时间坐标。确认后，控制模块将向应用程序发送该事件坐标。
S600：应用程序接收对应于所述事件坐标，并执行对应于所述事件坐标的触摸事件
应用程序接收到该事件坐标后，将读取事件坐标内包括的对应于屏幕位置坐标，以及预设在时间坐标内的模拟于屏幕上的触摸方式，例如点触、长摁、双击、三击、滑动、捏合(需要对智能终端的显示内容缩放时的操作)等，从而实现在应用程序运行下，在期望的坐标位置处，进行预设的触摸方式。
通过上述配置后，用户在智能终端内预设的体感事件和事件坐标下，配合运动操作，便可实现用户输入体感式指令。且可理解的是，体感事件与事件坐标的对应关系可由用户定制，从而实现个性化、普适化的体感输入，不再受限于现有技术中手势操作对应于特定事件的预设模式。
一优选实施例中，智能终端内预设有对应于至少一种体感事件的事件坐标的步骤S100包括：
S110：智能终端出厂前，预存有至少一套体感事件与事件坐标对应的体感参数；
在智能终端出厂前，如智能终端设计时，控制模块架构时，提前设计好几套参数，分别记录有体感事件与事件坐标对应关系的体感参数。
S120：智能终端激活学习模式，并接收学习模式下的一指定事件坐标及运动操作，其中所述运动操作包括至少一个同一动作的多次学习动作；
由于智能终端预设的参数是普遍性的参数，对于单个用户而言，可能具有一定的精准偏移度，也即是根据大量样本数据的使用习惯统计二来，对于特定的人员，或是希望最为符合自身使用习惯的用户而言，判定条件未必最优。因此，在该方法实施例中，允许用户通过有监督学习调整参数。具体地，智能终端激活学习模式，处于学习模式下时，将首先告知用户该学习模式的启动，其次将提示用户握持智能终端进行个性化的操作，也即接收学习模式下的运动操作。而后，当用户完成单次运动操作，并在智能终端上确认已完成时，处于学习模式下的智能终端将再次提示用户，指定前次运动操作所应当对应的哪一应用程序内，哪一界面内的指定事件坐标，控制模块将学习模式下的运动操作与指定事件坐标关联后，便可形成新的体感参数。可以理解的是，所谓的单次运动操作，可以是用户握持智能终端下，多次执行同一动作的多次学习动作的集合，例如，反复握持智能终端摇摆、反复握持智能终端伸出回缩等。学习模式下运动操作是否结束，可取决于运动操作暂停超过一时间阈值，也可由用户向智能终端发送一截止指令以停止。
可以理解的是，用户可进行多次运动动作(具体次数可以设定，越多越好，假设设定动作为20次)，后智能终端在后台对这20次的运动动作按照给定的特征参数(比如速度/加速度/角度平均值、过零点、最大值等)进行统计；从而得到一组更加适合该用户特点的特征参数的判定条件，
S130：智能终端计算每次学习动作的运动状态信息，并统计所述运行状态信息形成运动特征参数；
学习模式下多次进行运动操作的学习后，智能终端将计算每次学习动作的运动状态信息，计算所得的代表该学习动作的运动特征参数将被记录并统计。例如学习动作的在进行时的角速度、线速度、智能终端的旋转角度等，从而以运动数据的方式表征运动操作。
S140：智能终端形成针对于所述指定事件坐标的新增体感参数，及针对所述运动特征参数的新增决策条件
最后，智能终端将记录有针对指定事件坐标的新增的体感参数，该体感参数包括指定事件坐标与运动特征参数的对应关系，两者结合后所形成的新增的决策条件，将作为判断用户当前握持智能终端时所执行的运动操作是否有符合预存的或新增的学习动作，从而执行对应的事件坐标。
进一步地，基于运动操作，智能终端计算运动操作的运动状态信息的步骤S300包括：
S310：智能终端内的陀螺仪检测运动操作的角速度，智能终端内的加速度传感器检测运动操作前智能终端的初始姿态，及运动操作的加速度；
如上文所述的，用户对智能终端的7种基本握持操作将由智能终端内的加速度传感器和陀螺仪检测，其中，陀螺仪检测运动操作的角速度，加速度传感器检测运动操作前智能终端的初始姿态，运动操作时的加速度。也即通过传感器设备，量化运动状态的数据。
S320：陀螺仪和加速度传感器将角速度、加速度发送至智能终端的控制模块；
上述运动状态数据形成后，陀螺仪和加速度传感器将角速度、加速度数据发送至控制模块，由控制模块作进一步处理。
S330：控制模块积分计算运动操作的旋转角度、运动操作的线速度、运动距离、角度平均值、过零点、角速度最大值、线速度最大值。
控制模块接收到角速度和加速度数据后，将提取运动事件的运动特征量，比如计算角速度或加速度的平均值、最大值、过零点、方差等，也可对角速度进行积分得到转动的角度，对线加速度(线性加速度)积分可得到运动的线性速度，再进一步积分，可得到运动距离。
如下表所示，主要的运动状态信息的特征料包括：
Figure BDA0002712198860000091
表1
所有的特征量计算需要在一定的时间窗口内进行，一般以一个统计窗口内的样本数量为50～75个样本为佳，那么平均值即为75个样本之和再除以75。
更进一步地，控制模块积分计算运动操作的旋转角度、运动操作的线速度、运动距离、角度平均值、过零点、角速度最大值、线速度最大值的步骤S330前还包括：
S321：控制模块将所述运动状态信息输入一二阶滤波器；
参阅图5，为滤除运动操作的运动状态信息的噪声，使用一二阶滤波器对运动状态信息进行滤波。具体地，二阶滤波器的函数为H(z)＝y(z)/x(z)＝(b1+b2*z-1+b3*z-2)/(1+a2*z-1+a3*z-2)，x(z)为输入的运动状态信息；上述二阶滤波器的参数，可以在matlab中根据要求的截止频率、IIR的阶数以及滤波器的类型直接得到。
进而，控制模块积分计算运动操作的旋转角度、运动操作的线速度、运动距离、角度平均值、过零点、角速度最大值、线速度最大值的步骤S330：包括：
S331：根据y’(z)＝y(z)*Gain计算旋转角度、线性速度、运动距离，其中y(z)为二阶滤波器输出的滤波后运动状态信息，而增益Gain可以根据所需要的灵敏度自行调节；用以适配不同使用者的使用习惯。
将所述运动状态信息与预设于所述智能终端内的决策条件进行比对，当所述决策条件判断为真时，向所述智能终端的控制模块内输入一体感事件的步骤S400包括：
S410：智能终端内包括至少一条决策条件，所述决策条件内预设有运动状态阈值
智能终端内包括的至少一条决策条件所涉有的运动状态阈值，例如角速度、速度的过零点、线速度和线距离、旋转角度的阈值。
S420：控制模块将所述运动状态信息与每一所述决策条件内的每一运动状态阈值进行比较，当所述运动状态信息属于所述运动状态阈值时，所述控制模块输出所述决策条件的条件判断为真，反之为假
控制模块判断运动状态信息是否落入运动状态阈值内，例如转动的平均速度不能低于某个阈值，否则表示运动状态的动作时间太长，不能构成一次有效事件；再如转动角速度的方差必须在一定的范围之内，若角速度的离散性太大表明动作不连贯；转动角度不能太小等。当运动状态落入运动状态阈值时，表示特征量满足运动状态阈值代表的决策条件下。
S430：当每一决策条件形成的决策树单元的条件判断皆为真时，向控制模块内的筛选单元输出真事件
如图4所示，本实施例中，对于多条决策条件形成的决策树单元而言，其决策逻辑为，对于每一决策条件下，并在一定的统计窗口内，判断特征量是否满足条件，且晋档所有数据特征均满足的情况下，即每一决策条件形成的决策树单元的条件判断皆为真时，才表面该动作有效，即向控制模块内的筛选单元输出真事件。只要有一个特征量不满足要求，将返回第一步继续决策。
S440：筛选单元接收数量大于等于预设数量的多个决策树单元输出的真事件时，判定并形成体感事件
筛选单元主要是对若干个决策输出结果进行投票决策，并不是决策树一次输出为真，就确定为该事件，而是需要有连续几个真同时出现的时候，才判定为一次有效的体感事件。以75个样本为例，在每一个统计窗口在决策树上都会有输出；一个完整的体感事件，有若干个统计窗口。
参阅图2，为符合本发明一优选实施例中基于智能终端的体感控制***的结构示意图，在该实施例中，体感控制***，包括设于智能终端内的传感器组件及控制模块，智能终端内预设有对应于至少一种体感事件的事件坐标，并接收一运动操作；基于运动操作，传感器组件计算运动操作的运动状态信息，其中运动状态信息包括运动操作的角速度、线速度、旋转角度、线加速度、运动距离及初始姿态；控制模块将运动状态信息与预设的决策条件进行比对，当决策条件判断为真时，形成一体感事件；控制模块根据体感事件查找对应于体感事件的事件坐标，并向运行于智能终端内的应用程序发送事件坐标；应用程序接收对应于事件坐标，并执行对应于事件坐标的触摸事件。
优选地，智能终端出厂前，预存有至少一套体感事件与事件坐标对应的体感参数；智能终端激活学习模式，并接收学习模式下的一指定事件坐标及运动操作，其中运动操作包括至少一个同一动作的多次学习动作；控制模块计算每次学习动作的运动状态信息，并统计运行状态信息形成运动特征参数；控制模块形成针对于指定事件坐标的新增体感参数，及针对运动特征参数的新增决策条件。
优选地或可选地，传感器组件内的陀螺仪检测运动操作的角速度，加速度传感器检测运动操作前智能终端的初始姿态，及运动操作的加速度；陀螺仪和加速度传感器将角速度、加速度发送至控制模块；控制模块积分计算运动操作的旋转角度、运动操作的线速度、运动距离、角度平均值、过零点、角速度最大值、线速度最大值。
优选地或可选地，控制模块内包括至少一条决策条件，决策条件内预设有运动状态阈值；控制模块将运动状态信息与每一决策条件内的每一运动状态阈值进行比较，当运动状态信息属于运动状态阈值时，控制模块输出决策条件的条件判断为真，反之为假；当每一决策条件形成的决策树单元的条件判断皆为真时，向控制模块内的筛选单元输出真事件；筛选单元接收数量大于等于预设数量的多个决策树单元输出的真事件时，判定并形成体感事件。
本发明还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的步骤。
智能终端可以以各种形式来实施。例如，本发明中描述的终端可以包括诸如移动电话、智能电话、笔记本电脑、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、导航装置等等的智能终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。下面，假设终端是智能终端。然而，本领域技术人员将理解的是，除了特别用于移动目的的元件之外，根据本发明的实施方式的构造也能够应用于固定类型的终端。
应当注意的是，本发明的实施例有较佳的实施性，且并非对本发明作任何形式的限制，任何熟悉该领域的技术人员可能利用上述揭示的技术内容变更或修饰为等同的有效实施例，但凡未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何修改或等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (10)

1.一种智能终端的体感控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
所述智能终端内预设有对应于至少一种体感事件的事件坐标；
所述智能终端接收一运动操作；
基于所述运动操作，所述智能终端计算所述运动操作的运动状态信息，其中所述运动状态信息包括所述运动操作的角速度、线速度、旋转角度、线加速度、运动距离及初始姿态；
将所述运动状态信息与预设于所述智能终端内的决策条件进行比对，当所述决策条件判断为真时，向所述智能终端的控制模块内输入一体感事件；
所述控制模块根据所述体感事件查找对应于所述体感事件的事件坐标，并向运行于智能终端内的应用程序发送所述事件坐标；
所述应用程序接收对应于所述事件坐标，并执行对应于所述事件坐标的触摸事件。
2.如权利要求1所述的体感控制方法，其特征在于，
所述智能终端内预设有对应于至少一种体感事件的事件坐标的步骤包括：
所述智能终端出厂前，预存有至少一套体感事件与事件坐标对应的体感参数；
所述智能终端激活学习模式，并接收学习模式下的一指定事件坐标及运动操作，其中所述运动操作包括至少一个同一动作的多次学习动作；
所述智能终端计算每次学习动作的运动状态信息，并统计所述运行状态信息形成运动特征参数；
所述智能终端形成针对于所述指定事件坐标的新增体感参数，及针对所述运动特征参数的新增决策条件。
3.如权利要求2所述的体感控制方法，其特征在于，
基于所述运动操作，所述智能终端计算所述运动操作的运动状态信息的步骤包括：
所述智能终端内的陀螺仪检测所述运动操作的角速度，智能终端内的加速度传感器检测所述运动操作前所述智能终端的初始姿态，及所述运动操作的加速度；
所述陀螺仪和加速度传感器将角速度、加速度发送至所述智能终端的控制模块；
所述控制模块积分计算所述运动操作的旋转角度、运动操作的线速度、运动距离、角度平均值、过零点、角速度最大值、线速度最大值。
4.如权利要求3所述的体感控制方法，其特征在于，
所述控制模块积分计算所述运动操作的旋转角度、运动操作的线速度、运动距离、角度平均值、过零点、角速度最大值、线速度最大值的步骤前还包括：
所述控制模块将所述运动状态信息输入一二阶滤波器，其中所述二阶滤波器的函数为H(z)＝y(z)/x(z)＝(b1+b2*z-1+b3*z-2)/(1+a2*z-1+a3*z-2)，x(z)为输入的运动状态信息；
所述控制模块积分计算所述运动操作的旋转角度、运动操作的线速度、运动距离、角度平均值、过零点、角速度最大值、线速度最大值的步骤包括：
根据y’(z)＝y(z)*Gain计算旋转角度、线性速度、运动距离，其中y(z)为二阶滤波器输出的滤波后运动状态信息。
5.如权利要求1所述的体感控制方法，其特征在于，
将所述运动状态信息与预设于所述智能终端内的决策条件进行比对，当所述决策条件判断为真时，向所述智能终端的控制模块内输入一体感事件的步骤包括：
所述智能终端内包括至少一条决策条件，所述决策条件内预设有运动状态阈值；
所述控制模块将所述运动状态信息与每一所述决策条件内的每一运动状态阈值进行比较，当所述运动状态信息属于所述运动状态阈值时，所述控制模块输出所述决策条件的条件判断为真，反之为假；
当每一决策条件形成的决策树单元的条件判断皆为真时，向控制模块内的筛选单元输出真事件；
筛选单元接收数量大于等于预设数量的多个决策树单元输出的真事件时，判定并形成所述体感事件。
6.一种基于智能终端的体感控制***，包括设于所述智能终端内的传感器组件及控制模块，其特征在于，
所述智能终端内预设有对应于至少一种体感事件的事件坐标，并接收一运动操作；
基于所述运动操作，所述传感器组件计算所述运动操作的运动状态信息，其中所述运动状态信息包括所述运动操作的角速度、线速度、旋转角度、线加速度、运动距离及初始姿态；
所述控制模块将所述运动状态信息与预设的决策条件进行比对，当所述决策条件判断为真时，形成一体感事件；
所述控制模块根据所述体感事件查找对应于所述体感事件的事件坐标，并向运行于智能终端内的应用程序发送所述事件坐标；
所述应用程序接收对应于所述事件坐标，并执行对应于所述事件坐标的触摸事件。
7.如权利要求6所述的体感控制***，其特征在于，
所述智能终端出厂前，预存有至少一套体感事件与事件坐标对应的体感参数；
所述智能终端激活学习模式，并接收学习模式下的一指定事件坐标及运动操作，其中所述运动操作包括至少一个同一动作的多次学习动作；
所述控制模块计算每次学习动作的运动状态信息，并统计所述运行状态信息形成运动特征参数；
所述控制模块形成针对于所述指定事件坐标的新增体感参数，及针对所述运动特征参数的新增决策条件。
8.如权利要求7所述的体感控制***，其特征在于，
所述传感器组件内的陀螺仪检测所述运动操作的角速度，加速度传感器检测所述运动操作前所述智能终端的初始姿态，及所述运动操作的加速度；
所述陀螺仪和加速度传感器将角速度、加速度发送至所述控制模块；
所述控制模块积分计算所述运动操作的旋转角度、运动操作的线速度、运动距离、角度平均值、过零点、角速度最大值、线速度最大值。
9.如权利要求6所述的体感控制***，其特征在于，
所述控制模块内包括至少一条决策条件，所述决策条件内预设有运动状态阈值；
所述控制模块将所述运动状态信息与每一所述决策条件内的每一运动状态阈值进行比较，当所述运动状态信息属于所述运动状态阈值时，所述控制模块输出所述决策条件的条件判断为真，反之为假；
当每一决策条件形成的决策树单元的条件判断皆为真时，向控制模块内的筛选单元输出真事件；
筛选单元接收数量大于等于预设数量的多个决策树单元输出的真事件时，判定并形成所述体感事件。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述的步骤。
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