一种基于实时定位的协同分组监控方法与流程

本申请涉及虚拟现实多人协同监控，特别是涉及一种基于实时定位的协同分组监控方法。

背景技术：

1、随着虚拟现实技术的发展，游戏场馆、展馆等场景出现了大空间多人自由行走式的虚拟现实体验项目。在此类项目中，多名体验者佩戴体验终端在数百平米的实体场地内分组自由行走，监控端对各分组的运行状态进行监控并联动播控。

2、传统做法中，对多人体验现场的监控主要依赖以下几类手段：其一，实时定位与地图显示，将各体验者的位置标注于场地地图，以位置显示作为监控终点；其二，电子围栏与防碰撞检测，判断个体与预设边界的几何关系；其三，基于心跳或时间戳的内容同步检测，由各终端周期性上报播放进度；其四，视频人流统计与设备状态监控。此外，对于定位误差，即时定位与地图构建（slam，simultaneous localization and mapping）的漂移随行程持续累积，传统上需借助额外布设的锚点等互测距或外部基准硬件进行校准。

3、然而，上述手段存在明显缺陷：内容失步的体验者行走行为本身完全正常，从不越界、位置轨迹平滑、心跳可因渲染线程阻塞而表现正常，因此位置显示、电子围栏、心跳检测及视频统计在原理上均无法发现“行走正常但内容时间线滞后或超前”的故障，导致内容失步无法被及时察觉和量化。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于实时定位的协同分组监控方法。

2、本申请提供了一种基于实时定位的协同分组监控方法，该方法包括：

3、获取同一分组内各体验终端上报的实时定位流，以及内容事件脚本；其中，内容事件脚本记录用于引导分组内体验者运动的内容事件的事件时刻；

4、根据事件时刻确定各内容事件对应的事件响应窗，并基于实时定位流构建各体验者在事件响应窗内的运动学特征序列；

5、对分组内不同体验者的运动学特征序列进行跨个体互相关运算，得到组内相干度量；其中，组内相干度量至少包括峰时延与零滞后相干；

6、根据峰时延以及零滞后相干相对组基线的塌落程度，确定分组内存在内容失步的体验者及对应的失步量。

7、上述基于实时定位的协同分组监控方法，将内容事件脚本所记录的内容事件作为注入同一分组全组运动通道的公共激励信号，同组成员在事件响应窗内的运动学特征序列互为运动基准，通过对不同体验者的运动学特征序列进行跨个体互相关运算获得峰相干、峰时延及零滞后相干，使得行走完全正常但内容时间线滞后或超前的失步体验者，在剧情时钟参照系下表现为峰时延跳变与零滞后相干相对组基线的塌落，从而从定位数据中定量反演内容层故障；该故障在电子围栏、心跳同步及视频统计手段下原理上不可见，而本申请仅以体验终端既有的实时定位流为原料、在服务端纯软件部署即可实时发现并量化失步量，无需新增任何传感或互测距硬件；进一步地，量化得到的失步量直接作为重同步指令的目标内容时刻偏移量驱动精确重同步，无需重启体验，有利于提升大空间多人虚拟现实体验的监控实时性、故障检出能力与处置精确性。

1.一种基于实时定位的协同分组监控方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述分组内不同体验者的所述运动学特征序列进行跨个体互相关运算，得到组内相干度量，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述峰时延以及所述零滞后相干相对组基线的塌落程度，确定所述分组内存在内容失步的体验者及对应的失步量，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定所述分组内存在内容失步的体验者及对应的失步量之前，所述方法还包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将各体验者的所述位置偏移沿该体验者的累计行程进行回归，得到该体验者的漂移率，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述按所述漂移矢量对所述实时定位流进行回灌校正，包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述内容事件脚本包括事件表，所述事件表中每一内容事件至少记录：事件时刻、事件类型、事件权重、事件响应窗、集合目标点及期望速率；