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          廣州小雞快跑網(wǎng)絡(luò)科技有限公司馬堯獲國家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉廣州小雞快跑網(wǎng)絡(luò)科技有限公司申請的專利游戲手柄的感應(yīng)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN119746383B

          龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202510182091.3,技術(shù)領(lǐng)域涉及:A63F13/211;該發(fā)明授權(quán)游戲手柄的感應(yīng)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由馬堯設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2025-02-19向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

          游戲手柄的感應(yīng)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了:本申請涉及游戲手柄感應(yīng)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種游戲手柄的感應(yīng)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:對陀螺儀傳感器的角速度數(shù)據(jù)、加速度傳感器的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)及壓力傳感器的按壓力度數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字濾波和時(shí)序同步,得到原始動(dòng)作數(shù)據(jù);進(jìn)行特征分段和模態(tài)交叉映射,得到動(dòng)作特征序列;輸入多層次深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)空特征提取和模式識(shí)別,得到操作行為特征集;計(jì)算得到動(dòng)力學(xué)補(bǔ)償值;進(jìn)行梯度迭代運(yùn)算和誤差修正,得到實(shí)時(shí)控制參數(shù);基于實(shí)時(shí)控制參數(shù)進(jìn)行位置控制信號和力反饋信號處理,輸出目標(biāo)執(zhí)行指令,進(jìn)而保證了控制指令的精確執(zhí)行,極大地提升了游戲手柄的操控體驗(yàn)。

          本發(fā)明授權(quán)游戲手柄的感應(yīng)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了:1.一種游戲手柄的感應(yīng)方法,其特征在于,所述方法包括: 對陀螺儀傳感器的角速度數(shù)據(jù)、加速度傳感器的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)及壓力傳感器的按壓力度數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字濾波和時(shí)序同步,得到原始動(dòng)作數(shù)據(jù);具體包括:對陀螺儀傳感器采集的X軸、Y軸、Z軸角速度數(shù)據(jù)進(jìn)行16位數(shù)字量化處理,得到數(shù)字化角速度數(shù)據(jù);對加速度傳感器采集的X軸、Y軸、Z軸運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行16位數(shù)字量化處理,得到數(shù)字化運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù);對壓力傳感器采集的按壓力度數(shù)據(jù)進(jìn)行12位數(shù)字量化處理,得到數(shù)字化壓力數(shù)據(jù);對所述數(shù)字化角速度數(shù)據(jù)和所述數(shù)字化運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行高頻噪聲和低頻漂移消除,得到姿態(tài)濾波數(shù)據(jù),并對所述數(shù)字化壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)平滑處理,得到力度濾波數(shù)據(jù);對所述姿態(tài)濾波數(shù)據(jù)和所述力度濾波數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間標(biāo)記對齊和差值補(bǔ)償,得到對齊數(shù)據(jù),將所述對齊數(shù)據(jù)按照時(shí)間窗口劃分為連續(xù)數(shù)據(jù)段并進(jìn)行邊界平滑化處理,得到分段序列,并將所述分段序列進(jìn)行數(shù)據(jù)規(guī)范化和維度統(tǒng)一處理,得到原始動(dòng)作數(shù)據(jù); 對所述原始動(dòng)作數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分段和模態(tài)交叉映射,得到動(dòng)作特征序列; 將所述動(dòng)作特征序列輸入多層次深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)空特征提取和模式識(shí)別,得到操作行為特征集; 基于所述操作行為特征集,計(jì)算位置狀態(tài)量和力反饋狀態(tài)量,得到動(dòng)力學(xué)補(bǔ)償值; 將所述動(dòng)力學(xué)補(bǔ)償值與所述操作行為特征集進(jìn)行梯度迭代運(yùn)算和誤差修正,得到實(shí)時(shí)控制參數(shù); 基于所述實(shí)時(shí)控制參數(shù)進(jìn)行位置控制信號和力反饋信號處理,輸出目標(biāo)執(zhí)行指令。

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