CN114683292B - 肌电设备的采样频率控制方法、智能仿生手及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种肌电设备的采样频率控制方法、智能仿生手及存储介质，所述方法包括：获取手势肌电信号数据和惯性测量单元数据，根据所述手势肌电信号数据和所述惯性测量单元数据确定动作模式，所述惯性测量单元数据用于反映用户在三维空间中的运动姿态；根据所述动作模式，确定采样频率，所述采样频率用于确定采集所述手势肌电信号数据和所述惯性测量单元数据的频率；根据所述惯性测量单元数据，调整所述采样频率。本发明可以根据不同的动作模式确定不同的采样频率，并可以根据惯性测量单元数据调整采样频率，从而节约功耗，延长肌电设备的电池续航时间。

Description

肌电设备的采样频率控制方法、智能仿生手及存储介质

技术领域

本发明涉及功耗控制领域，具体涉及一种肌电设备的采样频率控制方法、智能仿生手及存储介质。

背景技术

智能仿生手是一款脑机接口技术与人工智能算法高度融合的智能产品。智能仿生手可以通过提取佩戴者神经肌肉信号，识别佩戴者的运动意图，并将运动示意图转化成智能仿生手的动作，从而做到灵巧智能，手随心动。

但是目前的智能仿生手在使用期间，并不能随用户的动作模式的改变而改变功耗策略。比如，在用户的智能仿生手从运动模式切换到自然放置状态下时，并不会降低信号采集的频率，从而造成智能仿生手的功耗浪费，影响智能仿生手的续航时间。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供了一种肌电设备的采样频率控制方法、智能仿生手及存储介质，旨在解决现有技术在肌电设备的使用过程中，并不能根据动作模式改变功耗策略导致的功耗浪费问题，从而解决肌电设备的续航时间不足的问题。

本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：

第一方面，本发明提供一种肌电设备的采样频率控制方法，其中，所述方法包括：

获取手势肌电信号数据和惯性测量单元数据，根据所述手势肌电信号数据和所述惯性测量单元数据确定动作模式，所述惯性测量单元数据用于反映用户在三维空间中的的运动姿态；

根据所述动作模式，确定采样频率，所述采样频率为采集所述手势肌电信号数据和所述惯性测量单元数据的频率；

根据所述惯性测量单元数据，调整所述采样频率。

在一种实现方式中，所述获取手势肌电信号数据和惯性测量单元数据，根据所述手势肌电信号数据和惯性测量单元数据确定动作模式，包括：

获取所述肌电信号数据，并对所述肌电信号数据进行分析，得到所述肌电信号数据所对应的动作电位信息；

根据所述动作电位信息，确定所述动作电位信息所对应的手势动作；

获取所述惯性测量单元数据，并对所述惯性测量单元数据进行分析，得到所述惯性测量单元数据所对应的运动姿态；

根据所述手势动作和所述运动姿态确定所述动作模式。

在一种实现方式中，所述根据所述手势动作和所述运动姿态确定所述动作模式包括：

若所述运动姿态为坐姿，且所述手势动作为坐姿的自然放置状态，则确定所述动作模式为所述自然状态模式；

若所述运动姿态为站姿，且所述手势动作为站姿的自然放置状态，则确定所述动作模式为所述自然状态模式；

若所述运动姿态为走姿，且所述手势动作为走姿的自然放置状态，则确定所述动作模式为所述自然状态模式。

在一种实现方式中，所述根据所述动作模式，确定采样频率，包括：

将所述动作模式与预设的采样频率模板进行匹配，所述采样频率模板中设置有所述采样频率与所述动作模式之间的对应关系；

根据所述采样频率模板，确定出所述动作模式对应的所述采样频率。

在一种实现方式中，所述根据所述惯性测量单元数据，调整所述采样频率，包括：

根据所述惯性测量单元数据，得到所述惯性测量单元数据的波动数值；

根据所述惯性测量单元数据的波动数值，调整所述采样频率。

在一种实现方式中，所述根据所述惯性测量单元数据的波动数值，调整所述采样频率，包括：

若所述惯性测量单元数据的波动数值大于第一波动阈值，则增大所述采样频率；

若所述惯性测量单元数据的波动数值小于第二波动阈值，则减小所述采样频率。

在一种实现方式中，所述方法还包括：

若所述动作模式为自然状态模式，则将所述自然状态模式的持续时间与预设持续时间阈值比较；

若所述持续时间大于所述预设持续时间阈值，降低所述采样频率为所述自然状态模式对应的极限采样频率，所述极限采样频率为预设的所述自然状态模式对应的最低采样频率值。

第二方面，本发明实施例还提供一种肌电设备的采样频率控制装置，其中，所述装置包括：

动作模式获取模块，用于获取手势肌电信号数据和惯性测量单元数据，根据所述手势肌电信号数据和惯性测量单元数据确定动作模式；

采样频率获取模块，用于根据所述动作模式，确定采样频率，所述采样频率用于确定采集所述手势肌电信号数据和惯性测量单元数据的频率；

采样频率调整模块，用于根据所述惯性测量单元数据，调整所述采样频率。

第三方面，本发明实施例还提供一种智能仿生手，其特征在于，所述智能仿生手包括存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的肌电设备的采样频率控制方法的程序，所述处理器执行所述肌电设备的采样频率控制方法的程序时，实现上述方案中任一项所述的肌电设备的采样频率控制方法的步骤。

第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有肌电设备的采样频率控制方法的程序，所述肌电设备的采样频率控制方法的程序被处理器执行时，实现上述方案中任一项所述的肌电设备的采样频率控制方法的步骤。

有益效果：与现有技术相比，本发明提供了一种肌电设备的采样频率控制方法，本发明首先根据手势肌电信号数据和所述惯性测量单元数据确定动作模式，接着，本发明根据动作模式，确定采样频率。这样，就可以根据动作模式的不同，来控制肌电设备用不同的频率采集手势肌电信号数据和惯性测量单元数据。同时，再根据所述惯性测量单元数据，调整所述采样频率。这样，有助于动态调整采样频率，从而达到控制智能仿生手的功耗，延长电池续航时间的效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的肌电设备的采样频率控制方法的具体实施方式的流程图。

图2为本发明实施例提供的惯性测量单元数据的波动数值的面积图。

图3是本发明实施例提供的肌电设备的采样频率控制装置的原理框图。

图4是本发明实施例提供的智能仿生手的内部结构原理框图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

智能仿生手是一款脑机接口技术于人工智能算法高度融合的智能产品。智能仿生手可以通过提取佩戴者手臂神经肌肉信号，识别佩戴者的运动意图，并将运动示意图转化成智能仿生手的动作，从而做到灵巧智能，手随心动。而目前的智能仿生手在使用期间，都是用同样的频率对信号数据进行采集，并不能根据用户的动作模式改变采集频率。比如，在用户的智能仿生手处于自然放置状态下时只会产生很少的信号数据，但智能仿生手并不会降低信号采集的频率，从而造成智能仿生手的功耗浪费，影响智能仿生手的续航时间。

因此，为了解决上述问题，本实施例提供了一种肌电设备的采样频率控制方法，本实施例首先获取手势肌电信号数据和惯性测量单元数据，并根据所述手势肌电信号数据和所述惯性测量单元数据确定动作模式，再根据动作模式，确定采样频率，最后根据所述惯性测量单元数据，调整所述采样频率。通过本实施例的方法可以根据不同的动作模式，控制肌电设备采用不同的频率采样，并继续根据惯性测量单元数据，增大或调小所述采样频率，有助于控制肌电设备的功耗，延长电池续航时间。

举例说明，当获取手势肌电信号数据和惯性测量单元数据时，确定运动姿态是坐姿，手势动作为坐姿的自然放置状态，则确定所述动作模式为所述自然状态模式，得到自然状态模式下的采样频率为1次/秒，那么智能仿生手将每隔一秒采集一次信号数据，若惯性测量单元数据的波动数值较小，采样频率可以减小为1次/分，则将采样频率降低为每分钟采样一次，从而降低功耗。若根据惯性测量单元数据的波动数值较大，应该增大采样频率为2次/秒，则进一步将采样频率增大为每秒钟采样两次，从而及时采集用户的信号数据。

示例性方法

本实施例提供一种肌电设备的采样频率控制方法，本实施例可应用于终端设备中，该终端设备可为电脑、手机以及其他智能终端产品。并且，本实施例中肌电设备的采样频率控制方法是应用在仿生手上的，因此本实施例的终端设备可与仿生手建立通讯连接，或者直接设置在仿生手上，形成智能仿生手。

具体实施时，如图1所示，本实施例中的肌电设备的采样频率控制方法包括如下步骤：

步骤S100、获取手势肌电信号数据和惯性测量单元数据，根据所述手势肌电信号数据和所述惯性测量单元数据确定动作模式，所述惯性测量单元数据用于反映用户在三维空间中的运动姿态。

肌电信号数据是众多肌纤维中运动单元（比如手臂）动作电位信息在时间和空间上的叠加，能在一定程度上反映神经肌肉的活动。智能仿生手上设置有惯性测量单元用于采集惯性测量单元数据。惯性测量单元包含了三个单轴的加速度计和三个单轴的陀螺仪，加速度计检测用户在载体坐标***独立三轴的加速度信号，而陀螺仪检测载体相对于导航坐标系的角速度信号，测量用户在三维空间中的角速度和加速度，并以此解算出用户的运动姿态。三轴的加速度信号数据和角速度信号数据即为惯性测量单元数据。

动作模式是对动作进行分类的结果。将动作分成不同类别可以使智能仿生手更容易确定哪种信号采集频率更适合哪种动作，因为手势肌电信号数据能反映神经肌肉的活动，惯性测量单元数据能反映用户的运动姿态，那么结合手势肌电信号数据和惯性测量单元数据就可以确定用户现在做什么类型的动作，就可以确定动作模式。

举例说明，当获取到智能仿生手用户的肌电信号数据反映用户正在用手拍击物体，并获取到惯性测量单元数据反映用户正在跳跃，旋转，下蹲，则确定用户的动作模式为打篮球。

在一种实现方式中，所述步骤S100包括如下步骤：

步骤S101、获取所述肌电信号数据，并对所述肌电信号数据进行分析，得到所述肌电信号数据所对应的动作电位信息；

步骤S102、根据所述动作电位信息，确定所述动作电位信息所对应的手势动作。

具体地，每个肌电信号数据会有不同的动作电位信息，而动作电位信息反映的是表面肌电信号是浅层肌肉和神经干上电活动在皮肤表面的综合效应，因此基于该动作电位信息就可确定出用户所作出的动作手势对应的手势特征。本实施例可从这些有效肌电信号数据中获取对应的动作电位信息，然后再来分析出对应的手势特征，从而确定手势动作。

例如，智能仿生手采集到编号为A1，A2…A10的肌电信号数据后，进而得到肌电信号数据对应的动作电位信息为a1,a2…a10。再根据动作电位信息确定每一个动作电位信息对应的手势动作。例如，确定动作电位信息a1、a2、a3对应的手势动作是握手，动作电位信息a4、a5、a6、a7、a8、a9对应的手势动作是握笔，动作电位信息a10是拿钥匙，则肌电信号数据A1，A2，A3对应的手势动作是握手，肌电信号数据A4、A5、A6、A7、A8、A9对应的手势动作是握笔，A10对应的手势动作是拿钥匙。

步骤S103、获取所述惯性测量单元数据，并对所述惯性测量单元数据进行分析，得到所述惯性测量单元数据所对应的运动姿态；

步骤S104、根据所述手势动作和所述运动姿态确定所述动作模式。

具体地，用户全身在三维空间中的运动姿态通过惯性测量单元数据得到，通过佩戴置有惯性测量单元的智能仿生手，就能在使用过程中随时获取惯性测量单元数据。所述惯性测量单元数据是三轴姿态角速度以及加速度，所反映的是智能仿生手用户的全身运动姿态，例如，跳跃姿、旋转姿、走姿、坐姿、站姿等。手势动作反映了用户的手部局部动作，例如握空拳、握笔、拍打、五指弯曲、五指伸展等。考虑到人体在不同的运动姿态下手势动作也会随之调整，所以智能仿生手在确定动作模式时，会将运动姿态和手势动作结合。例如，运动姿态为坐姿与手势动作为拍打结合是按摩的动作模式，但运动姿态为站姿与手势动作为拍打结合就是打篮球的动作模式。

举例说明，若手势动作为握笔，运动姿态为坐姿，那么动作模式为写字。若手势动作为左右摆动，运动姿态为站立，那么动作模式为打招呼。可见，根据手势动作确定手部局部动作，根据惯性测量单元数据获取智能仿生手用户全身的运动姿态，就可以判断智能仿生手用户正在做什么类型的动作，将动作分类得到动作模式。

在一种实现方式中，所述步骤S104包括如下步骤：

步骤S1041、若所述运动姿态为坐姿，且所述手势动作为坐姿的自然放置状态，则确定所述动作模式为所述自然状态模式；

步骤S1042、若所述运动姿态为站姿，且所述手势动作为站姿的自然放置状态，则确定所述动作模式为所述自然状态模式；

步骤S1043、若所述运动姿态为走姿，且所述手势动作为走姿的自然放置状态，则确定所述动作模式为所述自然状态模式。

具体地，自然状态模式即为仿生手用户的手势动作变化频率低、全身运动处于相对静止的状态，自然状态模式下手势肌电信号数据和惯性测量单元数据的发出频率都较低。考虑到人体在不同的运动姿态下手部的自然放置状态是不同的，本实施例中，分别设置有坐姿，站姿和走姿下的手势动作自然放置状态，且判断手势动作是否为所述运动姿态的自然放置状态有两个因素：指定手势动作和所述指定手势动作保持时间。即所述手势动作为运动姿态下的指定手势动作，且指定手势动作保持时间高于预先设置的自然状态阈值时，才能确定所述手势动作为自然放置状态。而在判断是否为自然状态模式时，首先要确定智能仿生手用户的运动姿态，再确定智能仿生手用户的手势动作是否为所述运动姿态对应的自然放置状态，如果手势动作是所述运动姿态对应的自然放置状态，就确定了动作模式为当前运动姿态下的自然状态模式，如果手势动作不是所述运动姿态对应的自然放置状态，就为所述运动姿态和手势动作匹配非自然状态下的动作模式。需要注意的是，所述指定手势动作可以为多个，且多个指定手势动作保持时间不能叠加。

举例说明，在一种实现方式中，为站姿设置自然状态模式的指定手势动作为五指微屈或五指伸展，并设置站姿下，五指微屈保持时间的自然状态阈值为40秒，五指伸展保持时间的自然状态阈值同为40秒。当智能仿生手用户的运动姿态为站姿时，手势动作为五指微屈且保持时间为50秒，高于预设的自然状态阈值40秒时，就可确定当前站姿下的动作模式为自然状态模式。若智能仿生手用户的运动姿态为站姿时，手势动作不为五指微屈，则所述动作模式不是自然状态模式，若手势动作为五指微屈但手势动作保持时间低于40秒，所述动作模式也不是自然状态模式。若手势动作为五指微屈的手势动作保持时间为20秒，随后手势动作为五指伸展的手势动作保持时间为30秒，虽然两个指定手势动作的保持时间相加超过了40秒，但同样不是自然状态模式。

步骤S200、根据所述动作模式，确定采样频率，所述采样频率为采集所述手势肌电信号数据和所述惯性测量单元数据的频率。

具体地，采样频率是采集手势肌电信号数据和惯性测量单元数据的频率，采样需要消耗智能仿生手的电量，采样频率越高，电量消耗越多，所以如果想节约智能仿生手的电量就需要降低采样频率。但同时，如果想要及时采集智能仿生手用户的信号数据则需要保证一定的采样频率才能实现。也就是说，采样频率过高，电量被浪费，采样频率过低，用户的信号数据得不到及时采集。为了确定合理的采样频率，考虑到信号数据的发生密度和动作模式存在一定的联系，本实施例根据动作模式来确定采样频率。确定动作模式后，就可以根据不同的动作模式确定采集手势肌电信号数据和惯性测量单元数据的频率，以实现对采样频率的动态调整。

举例说明，动作模式为打篮球时，手势动作发生的频率高、全身运动活跃，自然状态模式时手势动作少、全身运动处于相对静止，可为打篮球和自然状态模式确定不同的采样频率，例如，动作模式为打篮球时的采样频率提高到10次/秒，动作模式为自然状态模式时，采样频率下降为1次/秒，这样，就可以通过采样频率的动态调整避免电量浪费或者信号采集不及时。

在一种实现方式中，所述步骤S200包括如下步骤：

步骤S201、将所述动作模式与预设的采样频率模板进行匹配，所述采样频率模板中设置有所述采样频率与所述动作模式之间的对应关系；

步骤S202、根据所述采样频率模板，确定出所述动作模式对应的所述采样频率。

采样频率模板是通过将动作模式与采样频率形成映射关系得到的。即，在采样频率模板中，为每一个动作模式设置一个采样频率，其中，采样频率的设置依据所述动作模式的特点。例如，为活跃的动作模式设置较高的采样频率，为较静态的动作模式设置较低的采样频率。采样频率模板有利于帮助用户个性化定制不同动作模式下的采样频率，通过设置高低有别的采样频率，并与动作模式进行匹配，用户的智能仿生手就可以在能保证及时采集信号数据的前提下通过控制采样频率获得节约功耗的效果。

举例说明，如上例所述，动作模式为打篮球时，手势动作发生的频率高、全身运动活跃，那么在采样频率模板中为打篮球匹配较高的采样频率，以满足采样需求。自然状态模式时手势动作少、全身运动处于相对静止，就可以为自然状态模式匹配较低的采样频率，以节约功耗。

步骤S300、根据所述惯性测量单元数据，调整所述采样频率。

具体地，在获取惯性测量单元数据后，即可根据惯性测量单元数据来调整所述采样频率。惯性测量单元数据能够反映智能仿生手用户的运动姿态，惯性测量单元数据包括数据内容和数据发生频率。数据内容即三轴姿态的角速度和加速度数据，数据发生频率即单位时间内智能仿生手采集到惯性测量单元数据的次数。可见，数据内容反映了用户运动姿态，数据发生频率反映了运动姿态改变的是否频繁。数据发生频率高，就需要保证较高的信号采集频率，数据发生频率低时，智能仿生手采用较低的信号采集频率即可及时获取惯性测量单元数据，所以，可根据惯性测量单元数据，调整所述采样频率。例如，当智能仿生手获取到用户当前的惯性测量单元数据发生非常频繁时，就可以用较高的采样频率及时采集到的惯性测量单元数据，当检测到用户的惯性测量单元数据发生频率降低时，用较低的采样频率就可以及时采集到惯性测量单元数据。

在一种实现方式中，所述步骤S300包括如下步骤：

步骤S301、根据所述惯性测量单元数据，得到所述惯性测量单元数据的波动数值；

步骤S302、根据所述惯性测量单元数据的波动数值，调整所述采样频率。

具体地，本实施例采用面积图来反映惯性测量单元数据的波动数值。面积图又叫区域图，它是在折线图的基础之上形成的, 它将折线图中折线与自变量坐标轴之间的区域使用颜色或者纹理填充，这样一个填充区域我们叫做面积，颜色的填充可以更好的突出趋势信息，面积图用于强调数量随时间而变化的程度，用于表现趋势和关系,而不是传达特定的值。在本实施例中，惯性测量单元数据的波动数值的面积图可以反映出惯性测量单元数据的波动情况，每个时间单位中的涂色面积越大，代表惯性测量单元数据在单位时间内的波动数值越大，即惯性测量单元数据发生的频率越高。每个时间单位中的涂色面积越小，代表惯性测量单元数据在单位时间内的波动数值越小，即惯性测量单元数据发生的频率越低。这样，通过面积图中的涂色面积就可以直观地反映出惯性测量单元数据发生的频率。

举例说明，如图2所示，面积图的横轴为时间轴，纵轴代表惯性测量单元数据的发生次数，面积图中涂色面积代表惯性测量单元数据的波动数值。这样，根据惯性测量单元数据绘制面积图后，可根据面积图中涂色面积大小来调整采样频率。

在一种实现方式中，所述步骤S302包括如下步骤：

步骤S3021、若所述惯性测量单元数据的波动数值大于第一波动阈值，则增大所述采样频率；

步骤S3022、若所述惯性测量单元数据的波动数值小于第二波动阈值，则减小所述采样频率。

在本实施例中，第一、第二波动阈值即为在单位时间内惯性测量单元数据面积图的涂色面积阈值，且第一波动阈值大于第二波动阈值，其中，惯性测量单元数据的波动数值大于第一波动阈值就代表惯性测量单元数据的发生频率高，需要增大采样频率以及时获取采样信号，惯性测量单元数据的波动数值小于第二波动阈值就代表惯性测量单元数据的发生频率低，可以减小采样频率以节省电量。本实施例中，用惯性测量单元数据面积图的涂色面积代表惯性测量单元数据的波动数值，即根据惯性测量单元数据面积图的涂色面积与第一、第二波动阈值的比较结果，来调整采样频率。

具体地，如上例所述，若第一波动阈值为15，第二波动阈值为10，单位时间是横坐标轴上的一个时间单位为1，在图2中，t2-t1时间段内，面积图的涂色面积小于第二波动阈值10，则减小采样频率。在t3-t2时间段内，涂色面积大于第二波动阈值10小于第一波动阈值15，则不改变采样频率，在t5-t4时间段内，涂色面积大于第一波动阈值15，则增大采样频率。

在一种实现方式中，所述方法还包括如下步骤：

步骤S303、若所述动作模式为自然状态模式，则将所述自然状态模式的持续时间与预设持续时间阈值比较；

步骤S304、若所述持续时间大于所述预设持续时间阈值，降低所述采样频率为所述自然状态模式对应的极限采样频率，所述极限采样频率为预设的所述自然状态模式对应的最低采样频率值。

具体地，当动作模式进入自然状态模式，根据采样频率模板，确定自然状态模式对应的采样频率，并根据所述采样频率进行采样。同时记录进入自然状态模式的时间，将用户保持自然状态模式的时间与持续时间阈值比较，根据比较结果调整采样频率。若自然状态模式的持续时间超过预设的持续时间阈值，就可以认为在一定时间段内用户进入了手势动作少，全身运动处于相对静止的状态，这时产生的信号数据少，可以将采样频率降到最低，即极限采样频率，以进一步节省功耗。当用户的动作模式不再是自然状态模式，就根据采样频率模板重新确定所述动作模式对应的采样频率。

举例说明，预设持续时间阈值为10分钟，检测到用户的动作模式为坐姿自然状态模式时，根据采样频率模板确定采样频率为10次/分，当用户处于坐姿自然状态模式的时间达到了10分钟时，就将采样频率设置为极限采样频率1次/分，从而通过对采集频率的降低，在满保证最低采样需求的前提下节约功耗，延长电池续航时间。当检测到用户已经退出坐姿自然状态模式，进入打篮球动作模式时，重新根据采样频率模板确定采样频率为600次/分，此时，智能仿生手根据600次/分的采样频率进行采样。

示例性装置

基于上述实施例，如图3所示，本发明还公开了肌电设备的采样频率控制装置，其特征在于，所述装置包括：

动作模式获取模块10，用于获取手势肌电信号数据和惯性测量单元数据，根据所述手势肌电信号数据和惯性测量单元数据确定动作模式；

采样频率获取模块20，用于根据所述动作模式，确定采样频率，所述采样频率用于确定采集所述手势肌电信号数据和惯性测量单元数据的频率；

采样频率调整模块30，用于根据所述惯性测量单元数据，调整所述采样频率。

在一种实现方式中，所述动作模式获取模块10包括：

动作电位信息获取单元，用于获取所述肌电信号数据，并对所述肌电信号数据进行分析，得到所述肌电信号数据所对应的动作电位信息；

手势动作确定单元，用于根据所述动作电位信息，确定所述动作电位信息所对应的手势动作；

运动姿态获取单元，用于获取所述惯性测量单元数据，并对所述惯性测量单元数据进行分析，得到所述惯性测量单元数据所对应的运动姿态；

动作模式确定单元，用于根据所述手势动作和所述运动姿态确定所述动作模式。

在一种实现方式中，所述动作模式确定单元包括：

坐姿自然状态模式确定子单元，用于若所述运动姿态为坐姿，且所述手势动作为坐姿的自然放置状态，则确定所述动作模式为所述自然状态模式；

站姿自然状态模式确定子单元，用于若所述运动姿态为站姿，且所述手势动作为站姿的自然放置状态，则确定所述动作模式为所述自然状态模式；

走姿自然状态模式确定子单元，用于若所述运动姿态为走姿，且所述手势动作为走姿的自然放置状态，则确定所述动作模式为所述自然状态模式。

在一种实现方式中，所述采样频率获取模块20包括：

采样频率匹配单元，用于将所述动作模式与预设的采样频率模板进行匹配，所述采样频率模板中设置有所述采样频率与所述动作模式之间的对应关系；

采样频率获取单元，用于根据所述采样频率模板，确定出所述动作模式对应的所述采样频率。

在一种实现方式中，所述采样频率调整模块30包括：

波动数值获取单元，用于根据所述惯性测量单元数据，得到所述惯性测量单元数据的波动数值；

采样频率调整单元，用于根据所述惯性测量单元数据的波动数值，调整所述采样频率。

在一种实现方式中，所述采样频率调整单元包括：

采样频率增大子单元，用于若所述惯性测量单元数据的波动数值大于第一波动阈值，则增大所述采样频率；

采样频率减小子单元，用于若所述惯性测量单元数据的波动数值小于第二波动阈值，则减小所述采样频率。

在一种实现方式中，所述所述装置还包括：

持续时间比较模块40，用于若所述动作模式为自然状态模式，则将所述自然状态模式的持续时间与预设持续时间阈值比较；

极限采样频率设置模块50，用于若所述持续时间大于所述预设持续时间阈值，降低所述采样频率为所述自然状态模式对应的极限采样频率，所述极限采样频率为预设的所述自然状态模式对应的最低采样频率值。

基于上述实施例，本发明还提供了一种智能仿生手，其原理框图可以如图4所示。该智能仿生手包括通过***总线连接的处理器、存储器。其中，该智能仿生手的处理器用于提供计算和控制能力。该智能仿生手的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该智能仿生手的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种肌电设备的采样频率控制方法。

本领域技术人员可以理解，图4中示出的原理框图，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的智能仿生手的限定，具体的智能仿生手以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种智能仿生手，智能仿生手包括存储器、处理器及存储在存储器中并可在处理器上运行的肌电设备的采样频率控制程序，处理器执行肌电设备的采样频率控制程序时，实现如下操作指令：

获取手势肌电信号数据和惯性测量单元数据，根据所述手势肌电信号数据和所述惯性测量单元数据确定动作模式，所述惯性测量单元数据用于反映用户在三维空间中运动姿态；

根据所述动作模式，确定采样频率，所述采样频率为采集所述手势肌电信号数据和所述惯性测量单元数据的频率；

根据所述惯性测量单元数据，调整所述采样频率。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、运营数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双运营数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink）DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。

综上，本发明公开了一种肌电设备的采样频率控制方法、智能仿生手及存储介质，所述方法包括：获取手势肌电信号数据和惯性测量单元数据，根据所述手势肌电信号数据和所述惯性测量单元数据确定动作模式；根据所述动作模式，确定采样频率，所述采样频率用于确定采集所述手势肌电信号数据和所述惯性测量单元数据的频率；根据所述惯性测量单元数据，调整所述采样频率。本发明可以根据不同的动作模式确定不同的采样频率，并可以根据惯性测量单元数据调整采样频率，从而节约功耗，延长肌电设备的电池续航时间。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (7)

1.一种肌电设备的采样频率控制方法，其特征在于，所述方法包括：

获取手势肌电信号数据和惯性测量单元数据，根据所述手势肌电信号数据和所述惯性测量单元数据确定动作模式，所述惯性测量单元数据用于反映用户在三维空间中的运动姿态；

根据所述动作模式，确定采样频率，所述采样频率为采集所述手势肌电信号数据和所述惯性测量单元数据的频率；

根据所述惯性测量单元数据，调整所述采样频率；

所述获取手势肌电信号数据和惯性测量单元数据，根据所述手势肌电信号数据和惯性测量单元数据确定动作模式，包括：

获取所述肌电信号数据，并对所述肌电信号数据进行分析，得到所述肌电信号数据所对应的动作电位信息；

根据所述动作电位信息，确定所述动作电位信息所对应的手势动作；

获取所述惯性测量单元数据，并对所述惯性测量单元数据进行分析，得到所述惯性测量单元数据所对应的运动姿态；

根据所述手势动作和所述运动姿态确定所述动作模式；

所述根据所述手势动作和所述运动姿态确定所述动作模式包括：

若所述运动姿态为坐姿，且所述手势动作为坐姿的自然放置状态，则确定所述动作模式为自然状态模式；

若所述运动姿态为站姿，且所述手势动作为站姿的自然放置状态，则确定所述动作模式为所述自然状态模式；

若所述运动姿态为走姿，且所述手势动作为走姿的自然放置状态，则确定所述动作模式为所述自然状态模式；

所述方法还包括：

若所述动作模式为自然状态模式，则将所述自然状态模式的持续时间与预设持续时间阈值比较；

若所述持续时间大于所述预设持续时间阈值，降低所述采样频率为所述自然状态模式对应的极限采样频率，所述极限采样频率为预设的所述自然状态模式对应的最低采样频率值。

2.根据权利要求1所述的肌电设备的采样频率控制方法，其特征在于，所述根据所述动作模式，确定采样频率，包括：

将所述动作模式与预设的采样频率模板进行匹配，所述采样频率模板中设置有所述采样频率与所述动作模式之间的对应关系；

根据所述采样频率模板，确定出所述动作模式对应的所述采样频率。

3.根据权利要求1所述的肌电设备的采样频率控制方法，其特征在于，所述根据所述惯性测量单元数据，调整所述采样频率，包括：

根据所述惯性测量单元数据，得到所述惯性测量单元数据的波动数值；

根据所述惯性测量单元数据的波动数值，调整所述采样频率。

4.根据权利要求3所述的肌电设备的采样频率控制方法，其特征在于，所述根据所述惯性测量单元数据的波动数值，调整所述采样频率，包括：

若所述惯性测量单元数据的波动数值大于第一波动阈值，则增大所述采样频率；

若所述惯性测量单元数据的波动数值小于第二波动阈值，则减小所述采样频率。

5.一种肌电设备的采样频率控制装置，其特征在于，所述装置包括：

动作模式获取模块，用于获取手势肌电信号数据和惯性测量单元数据，根据所述手势肌电信号数据和惯性测量单元数据确定动作模式；

采样频率获取模块，用于根据所述动作模式，确定采样频率，所述采样频率用于确定采集所述手势肌电信号数据和惯性测量单元数据的频率；

采样频率调整模块，用于根据所述惯性测量单元数据，调整所述采样频率；

所述动作模式获取模块，包括：

动作电位信息获取单元，用于获取所述肌电信号数据，并对所述肌电信号数据进行分析，得到所述肌电信号数据所对应的动作电位信息；

手势动作确定单元，用于根据所述动作电位信息，确定所述动作电位信息所对应的手势动作；

运动姿态获取单元，用于获取所述惯性测量单元数据，并对所述惯性测量单元数据进行分析，得到所述惯性测量单元数据所对应的运动姿态；

动作模式确定单元，用于根据所述手势动作和所述运动姿态确定所述动作模式；

所述动作模式确定单元，包括：

坐姿自然状态模式确定子单元，用于若所述运动姿态为坐姿，且所述手势动作为坐姿的自然放置状态，则确定所述动作模式为所述自然状态模式；

站姿自然状态模式确定子单元，用于若所述运动姿态为站姿，且所述手势动作为站姿的自然放置状态，则确定所述动作模式为所述自然状态模式；

走姿自然状态模式确定子单元，用于若所述运动姿态为走姿，且所述手势动作为走姿的自然放置状态，则确定所述动作模式为所述自然状态模式；

所述装置还包括：

持续时间比较模块，用于若所述动作模式为自然状态模式，则将所述自然状态模式的持续时间与预设持续时间阈值比较；

极限采样频率设置模块，用于若所述持续时间大于所述预设持续时间阈值，降低所述采样频率为所述自然状态模式对应的极限采样频率，所述极限采样频率为预设的所述自然状态模式对应的最低采样频率值。

6.一种智能仿生手，其特征在于，所述智能仿生手包括存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的肌电设备的采样频率控制方法的程序，所述处理器执行所述肌电设备的采样频率控制方法的程序时，实现如权利要求1-4任一项所述的肌电设备的采样频率控制方法的步骤。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有肌电设备的采样频率控制方法的程序，所述肌电设备的采样频率控制方法的程序被处理器执行时，实现如权利要求1-4任一项所述的肌电设备的采样频率控制方法的步骤。

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