一种应用于VR设备的动作提取手环的制作方法

一种应用于vr设备的动作提取手环
技术领域
1.本发明属于vr设备技术领域，尤其涉及一种应用于vr设备的动作提取手环。


背景技术：

2.vr英文全称为virtualreality，是一种利用计算机和图像实现的虚拟现实技术，vr技术目前已经广泛应用于游戏、商业、医疗、军事等各方面。
3.当前的vr配套设备都是通过用户按键做控制，输入单一，对用户本身的数据提取过于单一，无法获取更多玩家在使用中的体验。为此我们提出一种应用于vr设备的动作提取手环。


技术实现要素：

4.本发明实施例的目的在于提供一种应用于vr设备的动作提取手环，旨在解决上述背景技术中提出的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
6.一种应用于vr设备的动作提取手环，包括：
7.电源模块，所述电源模块用于给各个传感器芯片供电；
8.传感器模块，所述传感器模块用于获取用户的身体数据；
9.陀螺仪和加速度传感器融合系统，用于获取用户的运动方式；
10.cpu，所述cpu用于读取每个传感器的值；
11.蓝牙模块，所述蓝牙模块用于将数据传输给vr设备。
12.进一步的，所述传感器模块包括光学心率传感器、生物电阻抗传感器、皮电反应传感器、温度传感器、气压传感器和环境光传感器，所述传感器模块的输入端与电源模块的输出端连接，所述传感器模块的输出端与cpu的输入端连接。
13.进一步的，所述传感器模块还包括肌电传感器，所述肌电传感器用于获取用户的肌肉电信号数据。
14.进一步的，所述陀螺仪和加速度传感器融合系统包括陀螺仪和加速度传感器。
15.进一步的，所述陀螺仪的输入端与电源模块的输出端连接，所述陀螺仪的输出端与cpu的输入端连接。
16.进一步的，所述加速度传感器的输入端与电源模块的输出端连接，所述加速度传感器的输出端与cpu的输入端连接。
17.进一步的，所述cpu的输出端与蓝牙模块的输入端连接，蓝牙模块的输出端与vr设备的输入端连接。
18.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
19.该应用于vr设备的动作提取手环，基于多种传感器技术，获取用户身体数据，结合加速度传感器和陀螺仪，获取用户的运动趋势，结合肌肉电信号传感器，获取当前肌肉群的运动方式，通过多种数据传入，给vr用户带来更好的体验。
附图说明
20.图1为应用于vr设备的动作提取手环的结构示意图。
具体实施方式
21.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
22.以下结合具体实施例对本发明的具体实现进行详细描述。
23.如图1所示，为本发明一个实施例提供的一种应用于vr设备的动作提取手环，包括：
24.电源模块，所述电源模块用于给各个传感器芯片供电；
25.传感器模块，所述传感器模块用于获取用户的身体数据；
26.陀螺仪和加速度传感器融合系统，用于获取用户的运动方式；
27.cpu，所述cpu用于读取每个传感器的值；
28.蓝牙模块，所述蓝牙模块用于将数据传输给vr设备。
29.在本发明实施例中，本发明基于多种传感器技术，获取用户身体数据，结合加速度传感器和陀螺仪，获取用户的运动趋势，结合肌肉电信号传感器，获取当前肌肉群的运动方式，通过多种数据传入，给vr用户带来更好的体验。
30.如图1所示，作为本发明的一种优选实施例，所述传感器模块包括光学心率传感器、生物电阻抗传感器、皮电反应传感器、温度传感器、气压传感器和环境光传感器，所述传感器模块的输入端与电源模块的输出端连接，所述传感器模块的输出端与cpu的输入端连接。
31.在本发明实施例中，优选的，本发明基于光学心率传感器、生物电阻抗传感器、皮电反应传感器、温度传感器、气压传感器和环境光传感器，利用多种传感器技术，获取用户身体数据，通过多种数据的传入，给vr用户带来更好的体验。
32.如图1所示，作为本发明的一种优选实施例，所述传感器模块还包括肌电传感器，所述肌电传感器用于获取用户的肌肉电信号数据。
33.在本发明实施例中，优选的，所述肌电传感器的输入端与电源模块的输出端连接，所述肌电传感器的输出端与cpu的输入端连接，电源模块给肌电传感器供电，cpu读取肌电传感器的值。
34.如图1所示，作为本发明的一种优选实施例，所述陀螺仪和加速度传感器融合系统包括陀螺仪和加速度传感器。
35.在本发明实施例中，优选的，陀螺仪和加速度传感器融合系统将加速度传感器和陀螺仪的信号进行融合，解决噪声干扰与姿态最优估计问题，减小了姿态角度测量的误差，提高了运算精度。所述陀螺仪和加速度传感器融合系统的计算方法包括以下步骤：
36.s1：建立状态方程，以陀螺仪和加速度计的姿态角度测量融合系统倾斜真实角度φ作为状态向量，采用加速度估计出陀螺仪的常值偏差b，将b做为状态向量得到相应的状态方程和观测方程：
[0037][0038]
其中，ω
gyro
为包含固定偏差的陀螺仪输出角速度，φ
acce
为加速度计经处理后得到的角度值，wg为陀螺仪测量噪声，wa为加速度计测量噪声，b为陀螺仪漂移误差，wg与wa相互独立，此处假设二者为满足正态分布的白色噪声，令ts为系统采样周期，得到离散系统的状态方程和测量方程：
[0039][0040]
要估算k时刻的实际角度，就必须根据k-1时刻的角度值，再根据预测得到的k时刻的角度值得到k时刻的高斯噪声的方差，在此基础之上卡尔曼滤波器进行递归运算直至估算出最优的角度值。
[0041]
s2：系统过程噪声协方差阵q和测量误差的协方差矩阵r对卡尔曼滤波器进行校正，直至估算出最优的角度值。q与r矩阵的形式如下:
[0042][0043]
其中，q_acce和q_gyro分别是加速度计和陀螺仪测量的协方差，其数值代表卡尔曼滤波器对其传感器数据的信任程度，值越小，表明信任程度越高，在该系统中陀螺仪的值更为接近准确值，因此取q_gyro的值小于q_acce的值，r-acce为测量误差的协方差。利用陀螺仪和加速度传感器融合系统的计算方法，减小了姿态角度测量的误差，提高了运算精度。
[0044]
如图1所示，作为本发明的一种优选实施例，所述陀螺仪的输入端与电源模块的输出端连接，所述陀螺仪的输出端与cpu的输入端连接。
[0045]
在本发明实施例中，优选的，电源模块给陀螺仪供电，cpu读取陀螺仪的值。
[0046]
如图1所示，作为本发明的一种优选实施例，所述加速度传感器的输入端与电源模块的输出端连接，所述加速度传感器的输出端与cpu的输入端连接。
[0047]
在本发明实施例中，电源模块给加速度传感器供电，cpu读取加速度传感器的值。
[0048]
如图1所示，作为本发明的一种优选实施例，所述cpu的输出端与蓝牙模块的输入端连接，蓝牙模块的输出端与vr设备的输入端连接。
[0049]
在本发明实施例中，优选的，cpu读取每个传感器的值，通过蓝牙把数据传输给vr设备。
[0050]
本发明的工作原理是：
[0051]
该应用于vr设备的动作提取手环，基于多种传感器技术，获取用户身体数据，结合加速度传感器和陀螺仪，获取用户的运动趋势，结合肌肉电信号传感器，获取当前肌肉群的运动方式，通过多种数据传入，给vr用户带来更好的体验。
[0052]
以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些均不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。