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申请/专利权人：苏州镁昇智能科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于IMU的智能头盔控制方法，具体涉及智能头盔控制技术领域，通过获取惯性测量单元运行时的外界环境信息和运行状态信息以及基于IMU的智能头盔控制系统与游戏系统进行数据同步时的区域网络环境信息，建立同步隐患分析模型，综合考虑外界环境信息和运行状态信息和区域网络环境信息，综合分析基于IMU的智能头盔控制系统与游戏系统之间协作的同步异常隐患，根据同步隐患分析指数与预设的同步隐患分析指数阈值进行比较，对同步异常隐患进行分类，并对基于IMU的智能头盔控制系统的实时性和稳定性进行预警，及时发现并解决问题，提高系统的实时性和稳定性，提升玩家的游戏体验，增强游戏供应商对智能头盔控制系统的信任度。

主权项：1.一种基于IMU的智能头盔控制方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1，获取惯性测量单元运行时的外界环境信息和运行状态信息，并根据外界环境信息计算外界振动波动系数，根据惯性测量单元运行时的运行状态信息计算三元数据偏差系数；获取惯性测量单元运行时的外界环境信息，对外界的振动波动程度进行分析，并获取外界振动波动系数，来衡量惯性测量单元受到的外部振动程度，外界振动波动系数的获取逻辑如下：通过振动传感器获取T时间周期内惯性测量单元的时域振动信号，并对采集的时域振动信号进行预处理，将预处理后的时域振动信号转换到频域振动信号，通过如下公式计算式中，Xf表示振动信号在频率f处的幅度，xt表示t时刻的振动数据，T1表示T时间周期的起始时刻，T2表示T时间周期的结束时刻，e-j2πft表示复指数函数，其中，e表示自然数的底，j表示虚数单位，π表示圆周率，f表示频率，t表示时间；计算振动信号在频率f处的功率谱密度，用于表示振动信号在频域上的能量分布，表达式如下Sf＝|Xf|2，式中Sf表示振动信号在频率f处的功率谱密度；计算外界振动波动系数表达式如下式中wzj表示外界振动波动系数，[fmin，fmax]表示预设的频率范围；获取惯性测量单元运行时的运行状态信息，对测量元件的数据响应一致性进行分析，并获取三元数据偏差系数，来衡量惯性测量单元的运行状态，三元数据偏差系数的获取逻辑如下：获取三种测量元件的历史数据，根据测量元件的历史数据分别计算加速度计与陀螺仪数据间的相关系数jlx、加速度计与磁力计数据间的相关系数jcx、陀螺仪与磁力计数据间的相关系数tcx，相关系数jlx的计算表达式如下Ki和Yi分别表示两种测量元件在第i组历史数据的取值，i＝1、2、3、4、……、n，n为正整数；相关系数jcx和相关系数tcx的计算方式同相关系数jlx的计算方式一致；在测量元件实际运行的T时间周期内获取不同测量元件的实际运行数据，分别计算加速度计实际运行数据的标准差jsb、陀螺仪实际运行数据的标准差tlb、磁力计实际运行数据的标准差clb，加速度计实际运行数据的标准差jsb的表达式如下式中jsb表示加速度计实际运行数据的标准差，jsu表示第u时刻的实际运行数据取值，u＝1、2、3、4、……、v，v为正整数，表示T时间周期内加速度计实际运行数据的均值，陀螺仪实际运行数据的标准差tlb、磁力计实际运行数据的标准差clb的计算方式同加速度计实际运行数据的标准差jsb的计算方式一致；并根据不同测量元件的实际运行数据的标准差以及不同的测量元件间的相关系数计算三元数据偏差系数计算表达式如下步骤S2，获取基于IMU的智能头盔控制系统与游戏系统进行数据同步时的区域网络环境信息，并根据区域网络环境信息计算数据同步延迟系数；步骤S3，根据外界振动波动系数、三元数据偏差系数、数据同步延迟系数建立同步隐患分析模型，对基于IMU的智能头盔控制系统与游戏系统之间协作是否存在同步异常隐患进行综合分析，生成同步隐患分析指数；步骤S4，将同步隐患分析指数与预设的同步隐患分析指数阈值进行比较，对基于IMU的智能头盔控制系统与游戏系统之间协作是否存在同步异常隐患进行分类；步骤S5，根据同步异常隐患的分类结果对基于IMU的智能头盔控制系统的实时性和稳定性进行预警。

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