虛擬實境VR設備融合算法性能參數的評估方法及裝置與流程
2023-08-05 09:53:01 2
本發明涉及計算機技術領域，特別是涉及虛擬實境vr設備融合算法性能參數的評估方法及裝置。
背景技術：
虛擬實境(virtualreality)，簡稱vr技術，也稱靈境技術或人工環境，是利用電腦模擬產生一個三度空間的虛擬世界，提供用戶關於視覺、聽覺、觸覺等感官的模擬，讓使用者如同身歷其境一般，可以及時、沒有限制地觀察三維空間內的事物。使用者進行位置移動時，電腦可以立即進行複雜的運算，將精確的三維世界影像傳回產生臨場感。
用戶戴上vr設備後，在進行位置移動時，在頭部移動的過程中畫面會出現抖動和延遲，容易使用戶產生頭暈感，用戶體驗差。導致畫面抖動和延遲的主要原因是融合算法的誤差較大，為了改善畫面抖動和延遲的情況，需要定量分析融合算法的性能。目前市面上有大量帶有傳感器的vr產品，國內高端的vr產品普遍使用高通生產或者谷歌生產的daydream軟體開發工具包，將融合算法集成到安裝包中，以應用程式編程接口的方式供各客戶端調用，高通和谷歌並不會公開算法的精度，通過用戶自我感知的方式，無法得到vr設備在應用融合算法時性能參數的精度。
技術實現要素：
本發明實施例的目的在於提供虛擬實境vr設備融合算法性能參數的評估方法及裝置，定量分析融合算法的性能，得到vr設備在應用融合算法時性能誤差。具體技術方案如下：
為達到上述目的，本發明提供了一種虛擬實境vr設備融合算法性能參數的評估方法，應用於vr設備傳感器，包括：
通過融合算法，獲取待測量vr設備在水平面上做直線運動時的運動狀態數據；
根據所述運動狀態數據，得到所述待測量vr設備的運動狀態評估數值；所述運動狀態評估數值表示所述待測量vr設備通過融合算法，得到在水平面上做直線運動時的運動狀態變化量。
具體的，所述通過融合算法，獲取待測量vr設備在水平面上做直線運動時的運動狀態數據，包括：
通過融合算法，獲取待測量vr設備在水平面上做直線運動時得到的四元素值作為運動狀態數據。
具體的，所述根據所述運動狀態數據，得到所述待測量vr設備的運動狀態評估數值，包括：
將所述待測量vr設備在水平面上做直線運動時的運動狀態數據進行標準化，得到標準化後的運動狀態數據；
將所述標準化後的運動狀態數據進行歐拉轉換，得到所述待測量vr設備的運動狀態評估數值。
具體的，所述將所述待測量vr設備在水平面上做直線運動時的運動狀態數據進行標準化，得到標準化後的運動狀態數據，包括：
將所述待測量vr設備在水平面上做直線運動時得到的四元素值，按照預設公式q＝x·i+y·j+z·k+w進行標準化，得到標準化後的運動狀態數據，其中
i表示在坐標軸i方向上的單位向量；j表示在坐標軸j方向上的單位向量；k表示在坐標軸k方向上的單位向量；x表示所述待測量vr設備在水平面上做直線運動時，在坐標軸i方向上的轉軸角度；y表示在坐標軸j方向上的轉軸角度，k表示在坐標軸k方向上的轉軸角度；w表示一個角度分量。
具體的，所述運動狀態變化量具體包括：航向角、俯仰角、翻滾角；
所述航向角表示所述待測量vr設備在水平面上做直線運動時的水平運動變化角，所述水平運動變化角為0.5度到3度的範圍內的數值；
所述俯仰角表示所述待測量vr設備在水平面上做直線運動時的垂直運動變化角，所述垂直運動變化角為0.1度到0.5度的範圍內的數值；
所述翻滾角表示所述待測量vr設備在水平面上做直線運動時的旋轉運動變化角，所述旋轉運動變化角為0度到0.5度的範圍內的數值。
具體的，在所述根據所述運動狀態數據，得到所述待測量vr設備的運動狀態評估數值之後，所述方法還包括：
通過所述待測量vr設備在水平面上多次做直線運動時，將多個航向角的航向角運動圖像進行顯示；
通過所述待測量vr設備在水平面上多次做直線運動時，將多個俯仰角的俯仰角運動圖像進行顯示；
通過所述待測量vr設備在水平面上多次做直線運動時，將多個翻滾角的翻滾角運動圖像進行顯示。
本發明還提供了一種虛擬實境vr設備融合算法性能參數的評估裝置，其特徵在於，包括：
數據輸入模塊，用於通過融合算法，獲取待測量vr設備在水平面上做直線運動時的運動狀態數據；
數據輸出模塊，用於輸出所述待測量vr設備在水平面上做直線運動時的運動狀態數據；
計算模塊，用於根據所述運動狀態數據，計算得到所述待測量vr設備的運動狀態評估數值；
圖像顯示模塊，用於顯示所述運動狀態評估數值。
具體的，所述數據輸出模塊包括：用於輸出通過融合算法，獲取待測量vr設備在水平面上做直線運動時得到的四元素值作為運動狀態數據。
具體的，所述計算模塊包括：
第一計算子模塊，用於將所述待測量vr設備在水平面上做直線運動時的運動狀態數據進行標準化，得到標準化後的運動狀態數據；
第二計算子模塊，用於將所述標準化後的運動狀態數據進行歐拉轉換，得到所述待測量vr設備的運動狀態評估數值。
具體的，所述第一計算子模塊包括：用於將所述待測量vr設備在水平面上做直線運動時得到的四元素值，按照預設公式q＝x·i+y·j+z·k+w進行標準化，得到標準化後的運動狀態數據，其中
i表示在坐標軸i方向上的單位向量；j表示在坐標軸j方向上的單位向量；k表示在坐標軸k方向上的單位向量；x表示所述待測量vr設備在水平面上做直線運動時，在坐標軸i方向上的轉軸角度；y表示在坐標軸j方向上的轉軸角度，k表示在坐標軸k方向上的轉軸角度；w表示一個角度分量。
具體的，所述圖像顯示模塊包括：航向角子模塊、俯仰角子模塊、翻滾角子模塊；
所述航向角子模塊用於顯示所述待測量vr設備在水平面上做直線運動時的水平運動變化角，所述水平運動變化角為0.5度到3度的範圍內的數值；
所述俯仰角子模塊用於顯示所述待測量vr設備在水平面上做直線運動時的垂直運動變化角，所述垂直運動變化角為0.1度到0.5度的範圍內的數值；
所述翻滾角子模塊用於顯示所述待測量vr設備在水平面上做直線運動時的旋轉運動變化角，所述旋轉運動變化角為0度到0.5度的範圍內的數值。
本發明實施例提供的虛擬實境vr設備融合算法性能參數的評估方法及裝置，通過融合算法，獲取待測量vr設備在水平面上做直線運動時的運動狀態數據，根據運動狀態數據，得到待測量vr設備的運動狀態評估數值，通過定量分析運動狀態評估數值，可以得到融合算法的性能誤差。當然，實施本發明的任一產品或方法必不一定需要同時達到以上所述的所有優點。
附圖說明
為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
圖1為本發明實施例vr設備融合算法性能參數的評估方法的流程圖；
圖2為本發明實施例vr設備根據運動狀態數據，得到待測量vr設備的運動狀態評估數值的流程圖；
圖3為本發明實施例應用在高通的軟體環境中，航向角的運動圖像；
圖4為本發明實施例應用在谷歌daydream軟體環境中，航向角的運動圖像；
圖5為本發明實施例應用在高通的軟體環境中，俯仰角的運動圖像；
圖6為本發明實施例應用在谷歌daydream的軟體環境中，俯仰角的運動圖像；
圖7為本發明實施例應用在高通的軟體環境中，翻滾角的運動圖像；
圖8為本發明實施例應用在谷歌daydream的軟體環境中翻滾角的運動圖像；
圖9為本發明實施例vr設備融合算法性能參數的評估裝置結構圖。
具體實施方式
下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明保護的範圍。
虛擬實境(virtualreality)，簡稱vr技術，也稱靈境技術或人工環境，是利用電腦模擬產生一個三度空間的虛擬世界，提供用戶關於視覺、聽覺、觸覺等感官的模擬，讓使用者如同身歷其境一般，可以及時、沒有限制地觀察三維空間內的事物。使用者進行位置移動時，電腦可以立即進行複雜的運算，將精確的三維世界影像傳回產生臨場感。
用戶戴上vr設備後，在進行位置移動時，在頭部移動的過程中畫面會出現抖動和延遲，容易使用戶產生眩暈感，用戶體驗差。導致畫面抖動和延遲的主要原因是融合算法的誤差較大，為了改善畫面抖動和延遲的問題，需要定量分析融合算法的性能，以便後續進行調整。目前vr市場上有大量帶有傳感器的vr產品，國內高端的vr產品普遍使用高通生產或者谷歌生產的daydream軟體開發工具包，將融合算法集成到安裝包中，以應用程式編程接口的方式供各客戶端調用，但是高通和谷歌並不會公開算法的精度，因此，我們需要定量分析融合算法的性能。
在vr設備中，各類傳感器之間的性能其實都差不多，但算法直接決定了產品體驗。傳感器本身能實現的功能比較單一，但結合算法就可以實現複雜的功能。例如，如手機品牌htcvive頭盔的lighthouse定位方案，就是用紅外雷射發射器配合紅外光傳感器，從而實現精確的動作捕捉和定位的。據反饋，lighthouse屬於數據融合做得比較好的方案，有時lighthouse的光學信息只有30幀，但呈現出來的效果精度較高，數據也平滑穩定。
一般來說，傳感器供應商並不會提供算法，算法需要vr設備商自己開發。目前，vr傳感器的算法已經比較成熟，各家方案基本差不多；第二類傳感器目前的使用難度最大，對算法要求也最高。可以說，傳感器的算法決定了vr設備的用戶體驗，成為vr設備商的核心競爭力。因此，為了得到vr設備在應用融合算法時性能參數的精度，本發明提拱了一種虛擬實境vr設備融合算法性能參數的評估方法及裝置，具體技術方案如下：
參見圖1，圖1本發明實施例vr設備融合算法性能參數的評估方法的流程圖，包括如下步驟：
步驟101，通過融合算法，獲取待測量vr設備在水平面上做直線運動時的運動狀態數據；
目前的vr設備傳感器通常採用融合算法，針對不同傳感器採取不通的融合算法。針對六軸傳感器有六軸融合算法，針對九軸傳感器有九軸融合算法。無論採用哪種融合算法，都可以得到一組運動狀態數據。能夠得到運動狀態數據的實現方法，均屬於本發明實施例的保護範圍，在此不再一一舉例。
將待測量vr設備置於水平面上，vr設備從靜止狀態開始做直線運動，通過vr設備的輸入設備，在vr設備做直線運動後，利用融合算法，會得到一組數據輸出，這組數據輸出作為運動狀態數據。
上述的vr的輸入設備有多種，可以通過傳統手柄，利用傳統的震動和慣性傳感器技術，用按鈕搖杆操作；可以通過vr手柄；還可以通過vr手套、vr手套中一般裝有許多傳感器，能感知人體的運動狀態，並將狀態信息轉換成電信號，經過處理器後再輸出給計算機。
步驟102，根據運動狀態數據，得到待測量vr設備的運動狀態評估數值；
本步驟中，將步驟101中得到的運動狀態數據進行數據處理，得到待測量vr設備的運動狀態評估數值，其中，運動狀態評估數值表示待測量vr設備通過融合算法，得到在水平面上做直線運動時的運動狀態變化量。數據處理的方式有多種，但目的都是為了得到待測量vr設備的運動狀態評估數值。
運動狀態評估數值可以反應待測量vr設備在水平面上做直線運動時的運動狀態變化量，例如，vr設備在運動方向上是否有微小偏移，在垂直方向上是否有微小偏移以及偏移的角度大小，是否在空間中有旋轉的誤差等運動狀態的變化，這些狀態都可以通過傳感器檢測到，會造成畫面抖動和延遲，根據這組運動狀態評估數值我們可以定量分析vr設備融合算法的性能。
本發明實施例提供的虛擬實境vr設備融合算法性能參數的評估方法，能夠得到待測量vr設備，在水平面上做直線運動時的運動狀態評估數值，通過定量分析運動狀態評估數值，可以得到vr設備融合算法的精度，以便後續改善用戶在頭戴vr時，頭部移動過程中所產生的畫面抖動和延遲問題。
具體的，通過融合算法，獲取待測量vr設備在水平面上做直線運動時的運動狀態數據，包括：
通過融合算法，獲取待測量vr設備在水平面上做直線運動時得到的四元素值作為運動狀態數據。
六軸傳感器，包括三軸加速度計和三軸磁力傳感器，在沒有三軸陀螺儀的情況下，採用六軸融合算法，無法得到精確的角度，本發明實施例中採用的是九軸傳感器，包括三軸陀螺儀、三軸加速度計和三軸磁力傳感器，採用的是九軸融合算法。陀螺儀可以通過測量三維坐標系內陀螺轉子的垂直軸與設備之間的夾角，並計算角速度，通過夾角和角速度來判別物體在三維空間內的運動狀態；加速度計是用來檢測傳感器受到的加速度大小和方向的；磁力傳感器可以檢測到傳感器的運動方向。
因為本發明實施例中採用的是九軸傳感器的九軸融合算法，待測量vr設備採用九軸融合算法，會得到的是一組四元素值，這是一組姿態變化的數值，是將陀螺儀、加速度計統一坐標系的結果。將這組四元素值作為運動狀態數據，
具體的，根據運動狀態數據，得到待測量vr設備的運動狀態評估數值，包括如下兩個步驟，參見圖2：
步驟201，將待測量vr設備在水平面上做直線運動時的運動狀態數據進行標準化，得到標準化後的運動狀態數據；
本步驟中，將步驟101中的得到的運動狀態數據進行數據處理，首先需要現將其標準化，標準化的目的是為了在待測量vr設備多次做直線運動時得到的不同組運動狀態數據，將多組運動狀態數據之間進行比較時，需要按統一的「標準」進行調整，使之具備可比性。標準化的方式有很多種，按照不同的標準進行標準化，按照工業需求進行設定，標準化才有意義。
步驟202，將標準化後的運動狀態數據進行歐拉轉換，得到待測量vr設備的運動狀態評估數值。
將步驟201中的得到的標準化後的運動狀態數據進行歐拉轉換，是為了得到反應待測量vr設備的運動狀態評估數值，其中，歐拉轉換是種數學變換方法，需要將得到的標準化後的運動狀態數據轉換成歐拉角輸出，歐拉角可以表示待測量vr設備的運動狀態變化。
具體的，將待測量vr設備在水平面上做直線運動時的運動狀態數據進行標準化，得到標準化後的運動狀態數據，包括：
在步驟201中，將待測量vr設備在水平面上做直線運動時得到的四元素值，按照預設公式q＝x·i+y·j+z·k+w進行標準化，得到標準化後的運動狀態數據，其中i表示在坐標軸i方向上的單位向量；j表示在坐標軸j方向上的單位向量；k表示在坐標軸k方向上的單位向量；x表示待測量vr設備在水平面上做直線運動時，在坐標軸i方向上的轉軸角度；y表示在坐標軸j方向上的轉軸角度，k表示在坐標軸k方向上的轉軸角度；w表示一個角度分量。
其中，x為在坐標軸i方向上的轉軸角度；y為在坐標軸j方向上的轉軸角度，k為在坐標軸k方向上的轉軸角度；w表示一個角度分量，它們的取值在0到1之間。
具體的，運動狀態變化量具體包括：航向角、俯仰角、翻滾角；
航向角表示待測量vr設備在水平面上做直線運動時的水平運動變化角，水平運動變化角為0.5度到3度的範圍內的數值；
俯仰角表示待測量vr設備在水平面上做直線運動時的垂直運動變化角，垂直運動變化角為0.1度到0.5度的範圍內的數值；
翻滾角表示待測量vr設備在水平面上做直線運動時的旋轉運動變化角，旋轉運動變化角為0度到0.5度的範圍內的數值。
在步驟202中，將標準化後的運動狀態數據進行歐拉轉換，得到待測量vr設備的運動狀態評估數值，其中歐拉轉換矩陣為：
其中，φ為航向角，符號表示為yaw；θ為俯仰角，符號表示為pitch；ψ為翻滾角，符號表示為roll；q0取值為q·w，q1取值為q·x，q2取值為q·y，q3取值為q·z。
根據歐拉轉換公式可以得到航向角、俯仰角、翻滾角，這三個角度都可以評估vr設備融合算法性能。航向角可以表示vr設備在直線運動方向上的偏移角度，俯仰角可以表示vr設備在垂直方向上的偏移角度，翻滾角可以表示vr設備在運動方向上的翻滾角度。
具體的，在根據運動狀態數據，得到待測量vr設備的運動狀態評估數值之後，方法還包括：
通過待測量vr設備在水平面上多次做直線運動時，將多個航向角的航向角運動圖像進行顯示；
通過待測量vr設備在水平面上多次做直線運動時，將多個俯仰角的俯仰角運動圖像進行顯示；
通過待測量vr設備在水平面上多次做直線運動時，將多個翻滾角的翻滾角運動圖像進行顯示。
將標準化後的運動狀態數據進行歐拉轉換後，將待測量vr設備在水平面上多次做直線運動後的航向角、俯仰角、翻滾角分別用運動圖像表示，從圖像中可以看出航向角、俯仰角、翻滾角隨著位置移動和運動時間所發生的變化，這種顯示方法更直觀，也更容易定量分析算法的性能誤差。
以高通和谷歌的daydream軟體為例，將本發明實施例評估方法分別應用在兩種軟體環境中，得到的結果如圖3到圖8所示。
圖3表示在高通的軟體環境中，航向角隨著採樣點數的變化關係，繪製出的航向角的運動圖像，圖4為在谷歌daydream軟體環境中，航向角隨著採樣點數的關係，繪製出的航向角的運動圖像，橫坐標表示採樣點數，縱坐標表示航向角的數值。從圖3和圖4可以得出，高通融合算法的航向角發生比較嚴重的抖動，最大抖動值為4度左右；谷歌daydream的融合算法，僅在運動開始和結束瞬間有最大2度左右的抖動。
圖5和圖6分別表示，高通融合算法的俯仰角和谷歌daydream的俯仰角隨著採樣點數的變化關係，繪製出的俯仰角的運動圖像，圖5表明高通融合算法的俯仰角發生比較嚴重的抖動，最大抖動值為7度左右，圖6表明谷歌daydream的融合算法，僅在運動開始和結束瞬間有最大0.3度左右的抖動，運動過程中非常平穩，平均抖動在0.1度以內。
圖7和圖8分別表示，高通融合算法的翻滾角和谷歌daydream的翻滾角隨著採樣點數的變化關係，繪製出的翻滾角的運動圖像；圖7表明高通融合算法的俯仰角翻滾角發生比較嚴重的抖動，最大抖動值大於10度，整個過程平均抖動在8度左右。圖8表明谷歌daydream的融合算法，僅在運動開始和結束瞬間有最大0.5度左右的抖動，運動過程中非常平穩，平均抖動小於0.5度。
通過本發明實施例的評估方法可以得出谷歌daydream的融合算法精度遠高於高通的融合算法精度，高通的融合算法在運動過程中的消抖動做的非常差，導致用戶戴上vr移動的過程中畫面會出現明顯的抖動現象，運動速度越大，抖動越明顯。這證明了本發明實施例的有效性。
本發明實施例提供的虛擬實境vr設備融合算法性能參數的評估方法，能夠得到待測量vr設備，在水平面上做直線運動時的運動狀態評估數值，通過定量分析運動狀態評估數值，可以得到vr設備融合算法的精度。
本發明還提供了一種虛擬實境vr設備融合算法性能參數的評估裝置，圖9為本發明實施例的裝置結構圖，下面詳細介紹：
數據輸入模塊901，用於通過融合算法，獲取待測量vr設備在水平面上做直線運動時的運動狀態數據；
數據輸出模塊902，用於輸出待測量vr設備在水平面上做直線運動時的運動狀態數據；
計算模塊903，用於根據運動狀態數據，計算得到待測量vr設備的運動狀態評估數值；
圖像顯示模塊904，用於顯示所運動狀態評估數值。
本發明實施例提供的虛擬實境vr設備融合算法性能參數的評估裝置，能夠得到待測量vr設備，在水平面上做直線運動時的運動狀態評估數值，通過定量分析運動狀態評估數值，可以得到vr設備融合算法的精度，以便後續改善用戶在佩戴vr時，頭部移動過程中所產生的畫面抖動和延遲問題。
具體的，數據輸出模塊902包括：用於輸出通過融合算法，獲取待測量vr設備在水平面上做直線運動時得到的四元素值作為運動狀態數據。
具體的，計算模塊903包括：
第一計算子模塊，用於將待測量vr設備在水平面上做直線運動時的運動狀態數據進行標準化，得到標準化後的運動狀態數據；
第二計算子模塊，用於將標準化後的運動狀態數據進行歐拉轉換，得到待測量vr設備的運動狀態評估數值。
具體的，第一計算子模塊包括：用於將將待測量vr設備在水平面上做直線運動時得到的四元素值，按照預設公式q＝x·i+y·j+z·k+w進行標準化，得到標準化後的運動狀態數據，其中i表示在坐標軸i方向上的單位向量；j表示在坐標軸j方向上的單位向量；k表示在坐標軸k方向上的單位向量；x表示所述待測量vr設備在水平面上做直線運動時，在坐標軸i方向上的轉軸角度；y表示在坐標軸j方向上的轉軸角度，k表示在坐標軸k方向上的轉軸角度；w表示一個角度分量。
具體的，圖像顯示模塊904包括：航向角子模塊、俯仰角子模塊、翻滾角子模塊；
航向角子模塊，用於顯示待測量vr設備在水平面上做直線運動時的水平運動變化角，水平運動變化角為0.5度到3度的範圍內的數值；
俯仰角子模塊，用於顯示待測量vr設備在水平面上做直線運動時的垂直運動變化角，垂直運動變化角為0.1度到0.5度的範圍內的數值；
翻滾角子模塊，用於顯示待測量vr設備在水平面上做直線運動時的旋轉運動變化角，旋轉運動變化角為0度到0.5度的範圍內的數值。
需要說明的是，本發明實施例的裝置是應用上述虛擬實境vr設備融合算法性能參數的評估方法的裝置，則上述評估方法的所有實施例均適用於該裝置，且均能達到相同或相似的有益效果。需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關係術語僅僅用來將一個實體或者操作與另一個實體或操作區分開來，而不一定要求或者暗示這些實體或操作之間存在任何這種實際的關係或者順序。而且，術語「包括」、「包含」或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句「包括一個……」限定的要素，並不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設備中還存在另外的相同要素。
本說明書中的各個實施例均採用相關的方式描述，各個實施例之間相同相似的部分互相參見即可，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處。尤其，對於系統實施例而言，由於其基本相似於方法實施例，所以描述的比較簡單，相關之處參見方法實施例的部分說明即可。
以上所述僅為本發明的較佳實施例而已，並非用於限定本發明的保護範圍。凡在本發明的精神和原則之內所作的任何修改、等同替換、改進等，均包含在本發明的保護範圍內。