[实用新型]一种基于手势识别手套的可学习数据采集系统

说明书

一种基于手势识别手套的可学习数据采集系统涉及可穿戴智能设备领域。目前光学式动作捕捉精度高，但成本高，且受场地限制；惯性式动作捕捉单一的加速度传感器数据无法保证高精。本系统解决以上问题，包括九轴姿态传感器、弯曲度传感器、外围模数转换电路、单片机、蓝牙芯片和上位机，弯曲度传感器为多个，多个弯曲传感器设置于手套上五个手指上；弯曲度传感器与所述外围模数转换电路电性连接，外围模数转换电路与单片机电性连接，九轴姿态传感器与单片机电性连接，单片机与蓝牙芯片电性连接，蓝牙芯片与上位机连接。

技术领域

本实用新型涉及可穿戴智能设备，具体涉及一种基于手势识别手套的可学习数据采集系统本实用新型本实用新型。

背景技术

目前主流的手语教学系统是通过摄像机等设备捕获使用者手势状态，通过识别手部轮廓或使用者手部标记的高亮点对手势进行识别。这种方法一般对环境光要求较高，且需要配备一定的摄像设备，使用相对不够便捷。由于人，手结构复杂动作灵活对于手势识别难度较高，且手语动作具有多义性，所以基于体感的手语识别设备较难取得突破性进展。

目前主流的体感游戏控制设备是通过手持传感器并配合按键来实现简单的游戏控制，如挥舞，打击等动作，主要应用于VR游戏。这种方法只能检测整个传感器的移动状态，并不能实际的完成对于玩家手部动作的抓取与识别，无法更加真实的让玩家通过自身的动作完成游戏中抓取，各种手势的具体而复杂的动作。

机械手臂是近几十年发展起来一种高科技的自动化设备。当前机械臂的控制方式多为通过操作杆或按键进行控制，或对机械臂进行编程以实现自动控制，但传统的机械手臂控制方式效率低，在一些特定领域进行较细致的操作时会有诸多不便。体感技术作为一种高效的人机交互方式，区别于按键和触摸等传统的交互方式，体感技术提升了操作的直观性、准确性、灵活性。目前的体感技术主要分为光学式和惯性式动作捕捉两类，光学式动作捕捉精度高，但成本高，且受场地限制；早期的惯性式动作捕捉主要采用加速度传感器采集人体动作数据，但单一的加速度传感器数据无法保证高精。随着更多微型化、低功耗电子器件的大幅发展，积极促进了可穿戴设备的研究及其可行性。

发明内容

本实用新型为了解决上述问题提供一种基于九轴姿态传感器模块和弯曲度传感器的可穿戴手语教学系统，成本低且数据高精。

本实用新型通过以下技术方案来实现上述目的：

一种基于手势识别手套的可学习数据采集系统，其特征在于：包括九轴姿态传感器、弯曲度传感器、外围模数转换电路、单片机、蓝牙芯片和上位机，弯曲度传感器为多个，多个弯曲传感器设置于手套上五个手指上；

所述弯曲度传感器与所述外围模数转换电路电性连接，所述外围模数转换电路与所述单片机电性连接，所述九轴姿态传感器与所述单片机电性连接，所述单片机与所述蓝牙芯片电性连接，所述蓝牙芯片与上位机连接。