本發(fā)明涉及通信與信息領(lǐng)域，尤其涉及一種手勢(shì)控制裝置及手勢(shì)識(shí)別方法。

背景技術(shù)：

隨著電子技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的數(shù)字設(shè)備例如手機(jī)、電腦和智能家電等成為日常生活中不可或缺的部分。在未來(lái)，這一趨勢(shì)仍將持續(xù)，現(xiàn)有產(chǎn)品將功能繼續(xù)加強(qiáng)并逐步智能化，新的產(chǎn)品如機(jī)器人，智能汽車也將逐步走進(jìn)大眾的生活。目前，對(duì)這些產(chǎn)品的操控主要通過(guò)遙控器、鍵盤(pán)、鼠標(biāo)及觸控板等輸入設(shè)備完成。這種方式較為繁瑣，用戶學(xué)習(xí)成本高。

手勢(shì)控制作為一種新興的操作方式，具有靈活、自然、直觀等特點(diǎn)，因而有廣闊的應(yīng)用前景。現(xiàn)有的手勢(shì)控制裝置大多采用攝像頭方案，如通過(guò)普通單目、雙目視覺(jué)，或通過(guò)深度攝像機(jī)如微軟體感器(Kinect)采集人體運(yùn)動(dòng)信息，識(shí)別出其代表的指令，再對(duì)設(shè)備進(jìn)行控制。這種基于外部視覺(jué)的方案，受到使用空間和環(huán)境光線的限制，給手勢(shì)控制帶來(lái)諸多不便。此外，在現(xiàn)有手勢(shì)識(shí)別方法上，絕大多數(shù)使用手掌的運(yùn)動(dòng)軌跡表示或建模手勢(shì)，其中軌跡又以簡(jiǎn)單的直線或者平面圖形如圓、三角形等為主；進(jìn)而使用隱馬爾可夫模型、支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法進(jìn)行識(shí)別。這種方式存在很大的問(wèn)題：簡(jiǎn)單的直線運(yùn)動(dòng)易于掌握，但種類少，區(qū)分度不高，難以表達(dá)復(fù)雜的含義；復(fù)雜的圖形與人們?nèi)粘Ｊ褂玫氖謩?shì)有較大的差別，不自然，用戶學(xué)習(xí)成本高；現(xiàn)有建模及識(shí)別方法需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，無(wú)法方便地添加新手勢(shì)或修改已定義的手勢(shì)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

鑒于背景技術(shù)中存在的問(wèn)題，本發(fā)明的目的在于提供一種手勢(shì)控制裝置及手勢(shì)識(shí)別方法，手勢(shì)控制裝置中能夠存儲(chǔ)大量的手勢(shì)模型，且用戶可以方便地定義和修改手勢(shì)模型，而手勢(shì)識(shí)別方法無(wú)需進(jìn)行大規(guī)模的樣本采集與參數(shù)學(xué)習(xí)過(guò)程即可完成手勢(shì)建模，簡(jiǎn)化了自然手勢(shì)建模和手勢(shì)識(shí)別過(guò)程，提高了手勢(shì)識(shí)別率，并使得接近人習(xí)慣的自然手勢(shì)控制成為可能。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，在第一方面，本發(fā)明提供了一種手勢(shì)控制裝置，其包括：計(jì)算終端，用于進(jìn)行離線的自然手勢(shì)建模和在線的手勢(shì)識(shí)別；多個(gè)傳感器，分別設(shè)置在被測(cè)對(duì)象的小臂、大臂以及軀干處以相應(yīng)地采集小臂、大臂以及軀干的姿態(tài)坐標(biāo)，且各傳感器通信連接于計(jì)算終端。其中，在在線的手勢(shì)識(shí)別過(guò)程中，計(jì)算終端基于各傳感器采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算處理，經(jīng)過(guò)計(jì)算處理得到的被測(cè)對(duì)象的實(shí)際狀態(tài)與計(jì)算終端在離線的自然手勢(shì)建模過(guò)程中得到的手勢(shì)模型自動(dòng)比對(duì)以完成被測(cè)對(duì)象的手勢(shì)識(shí)別。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，在第二方面，本發(fā)明提供了一種手勢(shì)識(shí)別方法，其由本發(fā)明第一方面所述的手勢(shì)控制裝置來(lái)實(shí)現(xiàn)，包括步驟：S1，在離線狀態(tài)下，計(jì)算終端通過(guò)被測(cè)對(duì)象的大臂、小臂以及軀干在指定狀態(tài)下的姿態(tài)信息建立手勢(shì)模型并存入計(jì)算終端的手勢(shì)庫(kù)中；S2，在在線狀態(tài)下，計(jì)算終端分別接收各傳感器在每個(gè)采樣周期內(nèi)采集到的被測(cè)對(duì)象的小臂的姿態(tài)坐標(biāo)q_f、大臂的姿態(tài)坐標(biāo)q_u以及軀干的姿態(tài)坐標(biāo)q_b；S3，計(jì)算終端對(duì)步驟S2中得到的姿態(tài)坐標(biāo)分別進(jìn)行處理計(jì)算，得到小臂相對(duì)軀干的相對(duì)姿態(tài)坐標(biāo)a_f、大臂相對(duì)軀干的相對(duì)姿態(tài)坐標(biāo)a_u以及各關(guān)節(jié)的關(guān)節(jié)角度大小和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；S4，計(jì)算出各關(guān)節(jié)在每個(gè)采樣周期內(nèi)處于各運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的概率；S5，計(jì)算出手勢(shì)庫(kù)中的每個(gè)手勢(shì)模型與被測(cè)對(duì)象在當(dāng)前采樣周期中的實(shí)際狀態(tài)之間的相似程度；以及S6，比較手勢(shì)庫(kù)中所有手勢(shì)模型的總相似度，求出擁有最大總相似度的手勢(shì)模型，若該手勢(shì)的總相似度大于設(shè)定的閾值，則將該手勢(shì)作為識(shí)別結(jié)果返回。

本發(fā)明的有益效果如下：

在根據(jù)本發(fā)明的手勢(shì)控制裝置中，計(jì)算終端能夠處理重復(fù)動(dòng)作，簡(jiǎn)化了離線的自然手勢(shì)建模過(guò)程和在線的手勢(shì)識(shí)別過(guò)程，提高了手勢(shì)識(shí)別率，并使得接近人習(xí)慣的自然手勢(shì)控制成為可能。此外，本發(fā)明的手勢(shì)控制裝置不受使用空間和環(huán)境光線的限制，且用戶可以任意的定義和修改手勢(shì)庫(kù)中現(xiàn)有的手勢(shì)模型。

在本發(fā)明的手勢(shì)識(shí)別方法中，在離線狀態(tài)下，無(wú)需進(jìn)行大規(guī)模的樣本采集與參數(shù)學(xué)習(xí)過(guò)程即可完成離線的自然手勢(shì)建模。而在在線狀態(tài)下，手勢(shì)控制裝置能夠充分利用被測(cè)對(duì)象的以軀干為基準(zhǔn)的小臂、大臂的姿態(tài)信息、各關(guān)節(jié)的關(guān)節(jié)角度大小及運(yùn)動(dòng)狀態(tài)來(lái)完成在線的手勢(shì)識(shí)別，手勢(shì)識(shí)別率高，并使得接近人習(xí)慣的自然手勢(shì)控制成為可能。

附圖說(shuō)明

圖1是根據(jù)本發(fā)明的手勢(shì)控制裝置的簡(jiǎn)化示意圖；

圖2是被測(cè)對(duì)象的各部位的坐標(biāo)系及各關(guān)節(jié)角度示意圖。

其中，附圖標(biāo)記說(shuō)明如下：

1 計(jì)算終端 31 小臂

2 傳感器 32 大臂

3 被測(cè)對(duì)象 33 軀干

具體實(shí)施方式

下面參照附圖來(lái)詳細(xì)說(shuō)明根據(jù)本發(fā)明的手勢(shì)控制裝置及手勢(shì)識(shí)別方法。

首先說(shuō)明本發(fā)明第一方面的手勢(shì)控制裝置。

參照?qǐng)D1，根據(jù)本發(fā)明的手勢(shì)控制裝置包括：計(jì)算終端1，用于進(jìn)行離線的自然手勢(shì)建模(得到的手勢(shì)模型自動(dòng)存入計(jì)算終端1的手勢(shì)庫(kù)中)和在線的手勢(shì)識(shí)別；多個(gè)傳感器2，分別設(shè)置在被測(cè)對(duì)象3的小臂31、大臂32以及軀干33處以相應(yīng)地采集小臂31、大臂32以及軀干33的姿態(tài)坐標(biāo)，且各傳感器2通信連接于計(jì)算終端1。其中，在在線的手勢(shì)識(shí)別過(guò)程中，計(jì)算終端1基于各傳感器2采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算處理，經(jīng)過(guò)計(jì)算處理得到的被測(cè)對(duì)象3的實(shí)際狀態(tài)與計(jì)算終端1在離線的自然手勢(shì)建模過(guò)程中得到的手勢(shì)模型自動(dòng)比對(duì)以完成被測(cè)對(duì)象3的手勢(shì)識(shí)別。

在根據(jù)本發(fā)明的手勢(shì)控制裝置中，計(jì)算終端1能夠處理重復(fù)動(dòng)作，簡(jiǎn)化了離線的自然手勢(shì)建模過(guò)程和在線的手勢(shì)識(shí)別過(guò)程，提高了手勢(shì)識(shí)別率，并使得接近人習(xí)慣的自然手勢(shì)控制成為可能。此外，本發(fā)明的手勢(shì)控制裝置不受使用空間和環(huán)境光線的限制，且用戶可以任意的定義和修改手勢(shì)庫(kù)中現(xiàn)有的手勢(shì)模型。

在本發(fā)明的手勢(shì)控制裝置中，傳感器2可套設(shè)于被測(cè)對(duì)象3的不同部位或傳感器2集成于被測(cè)對(duì)象3。

在本發(fā)明的手勢(shì)控制裝置中，計(jì)算終端1可為手機(jī)、電腦、單片機(jī)或智能手表等。

其次說(shuō)明本發(fā)明第二方面的手勢(shì)識(shí)別方法。

參照?qǐng)D1和圖2，根據(jù)本發(fā)明的手勢(shì)識(shí)別方法，其由本發(fā)明第一方面所述的手勢(shì)控制裝置來(lái)實(shí)現(xiàn)，包括步驟：S1，在離線狀態(tài)下，計(jì)算終端1通過(guò)指定被測(cè)對(duì)象3的大臂32、小臂31以及軀干33的姿態(tài)、各關(guān)節(jié)的關(guān)節(jié)角度大小及運(yùn)動(dòng)狀態(tài)建立手勢(shì)模型并存入計(jì)算終端1的手勢(shì)庫(kù)中；S2，在在線狀態(tài)下，計(jì)算終端1分別接收各傳感器2在每個(gè)采樣周期內(nèi)采集到的被測(cè)對(duì)象3的小臂31的姿態(tài)坐標(biāo)q_f、大臂32的姿態(tài)坐標(biāo)q_u以及軀干33的姿態(tài)坐標(biāo)q_b；S3，計(jì)算終端1對(duì)步驟S2中得到的姿態(tài)坐標(biāo)分別進(jìn)行處理計(jì)算，得到小臂31相對(duì)軀干33的相對(duì)姿態(tài)坐標(biāo)a_f、大臂32相對(duì)軀干33的相對(duì)姿態(tài)坐標(biāo)a_u以及各關(guān)節(jié)的關(guān)節(jié)角度大小和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；S4，計(jì)算出各關(guān)節(jié)在每個(gè)采樣周期內(nèi)處于各運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的概率；S5，計(jì)算出手勢(shì)庫(kù)中的每個(gè)手勢(shì)模型與被測(cè)對(duì)象3在當(dāng)前采樣周期中的實(shí)際狀態(tài)之間的相似程度；以及S6，比較手勢(shì)庫(kù)中所有手勢(shì)模型的總相似度，求出擁有最大總相似度的手勢(shì)模型，若該手勢(shì)的總相似度大于設(shè)定的閾值，則將該手勢(shì)作為識(shí)別結(jié)果返回。

在本發(fā)明的手勢(shì)識(shí)別方法中，在離線狀態(tài)下，無(wú)需進(jìn)行大規(guī)模的樣本采集與參數(shù)學(xué)習(xí)過(guò)程即可完成離線的自然手勢(shì)建模。而在在線狀態(tài)下，手勢(shì)控制裝置能夠充分利用被測(cè)對(duì)象3的以軀干33為基準(zhǔn)的小臂31、大臂32的姿態(tài)信息(即方向信息)、各關(guān)節(jié)的關(guān)節(jié)角度大小及運(yùn)動(dòng)狀態(tài)來(lái)完成在線的手勢(shì)識(shí)別，手勢(shì)識(shí)別率高，并使得接近人習(xí)慣的自然手勢(shì)控制成為可能。

在這里補(bǔ)充說(shuō)明的是，在上述步驟S6中提到的“閾值”，可以根據(jù)被測(cè)對(duì)象3的運(yùn)動(dòng)特性以及手勢(shì)庫(kù)中的手勢(shì)模型的復(fù)雜程度來(lái)進(jìn)行適當(dāng)?shù)脑O(shè)置。

根據(jù)本發(fā)明的手勢(shì)識(shí)別方法，在步驟S1中，q_f、q_u、q_b可由四元數(shù)表征。但不僅限如此，q_f、q_u、q_b也可用歐拉角或矩陣形式表示。

根據(jù)本發(fā)明的手勢(shì)識(shí)別方法，參照?qǐng)D2，步驟S3可包括步驟：S31，分別建立小臂坐標(biāo)系O_f-X_fY_fZ_f、大臂坐標(biāo)系O_u-X_uY_uZ_u以及軀干坐標(biāo)系O_ref-X_refY_refZ_ref；S32，解算出小臂31相對(duì)軀干33的相對(duì)姿態(tài)坐標(biāo)a_f、大臂32相對(duì)軀干33的相對(duì)姿態(tài)坐標(biāo)a_u；以及S33，解算出各關(guān)節(jié)的關(guān)節(jié)角度大小和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。其中，a_f為小臂坐標(biāo)系中任一個(gè)坐標(biāo)軸在軀干坐標(biāo)系下的坐標(biāo)向量，a_u為大臂坐標(biāo)系中任一個(gè)坐標(biāo)軸在軀干坐標(biāo)系下的坐標(biāo)向量。

在這里補(bǔ)充說(shuō)明的是，小臂坐標(biāo)系的Z_f軸沿著小臂31指向肘關(guān)節(jié)，而Y_f軸和X_f軸的方向可以采用如下方法確定：即向前平伸小臂31，使手掌朝上，Y_f軸指向與手掌朝向相同，X_f軸指向身體右側(cè)。同理，大臂坐標(biāo)系的建立方法與小臂坐標(biāo)系一致，即大臂坐標(biāo)系的Z_u軸沿著大臂32指向肩關(guān)節(jié)，而Y_u軸指向與手掌朝向相同，X_u軸指向身體右側(cè)。而軀干坐標(biāo)系的X_ref軸指向軀干33右側(cè)，Y_ref軸指向前方，Z_ref軸指向上方。

在根據(jù)本發(fā)明的手勢(shì)識(shí)別方法中，關(guān)節(jié)包括連接小臂31與大臂32的肘關(guān)節(jié)和連接大臂32與軀干33的肩關(guān)節(jié)。肘關(guān)節(jié)的關(guān)節(jié)角度包括小臂扭轉(zhuǎn)角τ和肘關(guān)節(jié)角ε，肩關(guān)節(jié)的關(guān)節(jié)角度包括大臂方位角大臂仰角θ和大臂扭轉(zhuǎn)角ω，如圖2所示。

在步驟S32中，求解小臂31相對(duì)軀干33的相對(duì)姿態(tài)坐標(biāo)a_f的計(jì)算公式為：

求解大臂32相對(duì)軀干33的相對(duì)姿態(tài)坐標(biāo)a_u的計(jì)算公式為：

其中，a_ref為軀干33坐標(biāo)系中任一個(gè)坐標(biāo)軸在自身坐標(biāo)系下的坐標(biāo)向量。

在步驟S33中，肘關(guān)節(jié)的關(guān)節(jié)角度計(jì)算式為：

ε＝arccos(z_u·z_f)

τ＝arccos(x_u·x′_f)

q_rot＝(cos(-ε/2),sin(-ε/2)x_u)

肩關(guān)節(jié)的關(guān)節(jié)角度計(jì)算式為：

θ＝arccos(z_u,z_ref)

ω＝arccos(x_ref,y′_u)

q_rot2＝(cos(-θ/2),sin(-θ/2)x_ref)

q_yu＝(0,y_u)

x_f、z_f為小臂坐標(biāo)系中的X_f軸、Z_f軸在軀干坐標(biāo)系下的坐標(biāo)向量，x_u、y_u、z_u為大臂坐標(biāo)系中的X_u軸、Y_u軸、Z_u軸在軀干坐標(biāo)系下的坐標(biāo)向量，z_u-xy為z_u在軀干坐標(biāo)系的X_ref-Y_ref平面中的投影，x_ref、z_ref為軀干坐標(biāo)系中的X_ref軸、Z_ref軸在自身坐標(biāo)系下的坐標(biāo)向量。

根據(jù)本發(fā)明的手勢(shì)識(shí)別方法，在步驟S3中，各關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)可為相對(duì)靜止、正向運(yùn)動(dòng)、反向運(yùn)動(dòng)或往復(fù)運(yùn)動(dòng)。

根據(jù)本發(fā)明的手勢(shì)識(shí)別方法，步驟S4可包括步驟：S41，將各關(guān)節(jié)的當(dāng)前采樣周期的關(guān)節(jié)角度與上一采樣周期的關(guān)節(jié)角度作差，得到本周期的運(yùn)動(dòng)幅值；S42，根據(jù)得到的運(yùn)動(dòng)幅值的大小判斷各關(guān)節(jié)在當(dāng)前采樣周期的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)(這里具體指相對(duì)靜止、正向運(yùn)動(dòng)或反向運(yùn)動(dòng))；以及S43，根據(jù)步驟S42中的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)判斷結(jié)果分別計(jì)算出當(dāng)前采樣周期的各關(guān)節(jié)處于相對(duì)靜止、正向運(yùn)動(dòng)、反向運(yùn)動(dòng)以及往復(fù)運(yùn)動(dòng)的概率。

在這里補(bǔ)充說(shuō)明的是，在步驟S42中，對(duì)于任意一個(gè)關(guān)節(jié)，當(dāng)運(yùn)動(dòng)幅值大于某一閾值(如0.01rad)時(shí)，當(dāng)前采樣周期的該關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為正向運(yùn)動(dòng)；當(dāng)運(yùn)動(dòng)幅值小于另一閾值(如-0.01rad)時(shí)，當(dāng)前采樣周期的該關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為反向運(yùn)動(dòng)；而當(dāng)運(yùn)動(dòng)幅值介于這兩個(gè)閾值之間時(shí)，當(dāng)前采樣周期的該關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為相對(duì)靜止。其中本段所述的這兩個(gè)“閾值”可以根據(jù)被測(cè)對(duì)象3的運(yùn)動(dòng)特性以及手勢(shì)庫(kù)中的手勢(shì)模型的復(fù)雜程度來(lái)進(jìn)行適當(dāng)?shù)脑O(shè)置。

在步驟S43中，對(duì)于任意一個(gè)關(guān)節(jié)，若判定該關(guān)節(jié)在當(dāng)前采樣周期的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為相對(duì)靜止，則：該關(guān)節(jié)處于靜止的概率為p(t)＝p(t-1)+δ，處于正向運(yùn)動(dòng)的概率為p(t)＝p(t-1)-δ，處于反向運(yùn)動(dòng)的概率為p(t)＝p(t-1)-δ。

若判定該關(guān)節(jié)在當(dāng)前采樣周期的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為正向運(yùn)動(dòng)，則：該關(guān)節(jié)處于靜止的概率為p(t)＝p(t-1)-δ，處于正向運(yùn)動(dòng)的概率為處于反向運(yùn)動(dòng)的概率為p(t)＝p(t-1)-2δ。

若判定該關(guān)節(jié)在當(dāng)前采樣周期的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為反向運(yùn)動(dòng)，則：該關(guān)節(jié)處于靜止的概率為p(t)＝p(t-1)-δ，處于正向運(yùn)動(dòng)的概率為p(t)＝p(t-1)-2δ，處于反向運(yùn)動(dòng)的概率為

其中，p(t)為當(dāng)前采樣周期的各關(guān)節(jié)處于該運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的概率，p(t-1)為上一采樣周期的各關(guān)節(jié)處于該運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的概率，δ為相鄰兩個(gè)采樣周期之間的概率更新量，A為累計(jì)運(yùn)動(dòng)幅值(即從當(dāng)前采樣周期往前搜索，累加運(yùn)動(dòng)幅值，直到某采樣周期的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)與當(dāng)前采樣周期運(yùn)動(dòng)狀態(tài)不同)，A_max為該關(guān)節(jié)的最大可能運(yùn)動(dòng)幅值。

進(jìn)一步地，在步驟S43中，當(dāng)判定某關(guān)節(jié)在當(dāng)前采樣周期的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為正向運(yùn)動(dòng)或反向運(yùn)動(dòng)，且該關(guān)節(jié)的當(dāng)前采樣周期的該運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為該關(guān)節(jié)往復(fù)運(yùn)動(dòng)的一部分時(shí)，則當(dāng)前采樣周期的該關(guān)節(jié)處于該運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的概率為：

其中，C為正向運(yùn)動(dòng)與反向運(yùn)動(dòng)之間的轉(zhuǎn)換次數(shù)(即從當(dāng)前采樣周期往前搜索，直到某采樣周期的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為相對(duì)靜止)，A為所有幅值的絕對(duì)值之和，A_max為該關(guān)節(jié)的最大可能運(yùn)動(dòng)幅值。

根據(jù)本發(fā)明的手勢(shì)識(shí)別方法，手勢(shì)庫(kù)中的每個(gè)手勢(shì)模型由三類判據(jù)確定。具體地，第一類判據(jù)為小臂31或大臂32相對(duì)軀干33的朝向(即小臂31相對(duì)軀干33的相對(duì)姿態(tài)坐標(biāo)或大臂32相對(duì)軀干33的相對(duì)姿態(tài)坐標(biāo))；第二類判據(jù)為各關(guān)節(jié)的關(guān)節(jié)角度大?。坏谌惻袚?jù)為各關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。其中，對(duì)于第一類判據(jù)、第二類判據(jù)和第三類判據(jù)中的任一一類判據(jù)來(lái)說(shuō)，都可以有一條或多條判據(jù)。

當(dāng)基于小臂31或大臂32相對(duì)軀干33的朝向計(jì)算相似度時(shí)，相似度的計(jì)算公式為：

S＝a·v_ref

其中，S為相似程度，a表示小臂31或大臂32的某坐標(biāo)軸的實(shí)際的單位向量，v_ref為手勢(shì)模型中判據(jù)指定單位向量；

當(dāng)基于各關(guān)節(jié)的關(guān)節(jié)角度大小計(jì)算相似度時(shí)，相似度的計(jì)算公式為：

S＝cos(α-ε_ref)

其中，α為對(duì)應(yīng)關(guān)節(jié)的實(shí)際角度，ε_ref是手勢(shì)模型中判據(jù)指定的參考角度；

當(dāng)基于各關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)計(jì)算相似度時(shí)，相似度等于對(duì)應(yīng)關(guān)節(jié)處于手勢(shì)模型指定的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的概率。

根據(jù)本發(fā)明的手勢(shì)識(shí)別方法，在步驟S6中，每個(gè)手勢(shì)模型的總相似度的計(jì)算公式為：

其中n為該模型的判據(jù)總數(shù)，S_i為每個(gè)判據(jù)的相似程度，S_overall為總相似度。

根據(jù)本發(fā)明的手勢(shì)識(shí)別方法，在一實(shí)施例中，手勢(shì)模型的第一條判據(jù)為a_f＝(1,0,0)，第二條判據(jù)為肘關(guān)節(jié)角ε做往復(fù)運(yùn)動(dòng)，第三條判據(jù)為大臂仰角θ＝π/2。其中，第一條判據(jù)中的a_f為小臂坐標(biāo)系中的y軸在軀干坐標(biāo)系下的坐標(biāo)向量，屬于大臂32和小臂31相對(duì)軀干33的姿態(tài)；第二條判據(jù)屬于關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；而第三條判據(jù)屬于關(guān)節(jié)的關(guān)節(jié)角度大小。所述三類判據(jù)描述了一個(gè)向右揮手的動(dòng)作，其對(duì)應(yīng)的指令可設(shè)置為“右轉(zhuǎn)”或“右移”。