[發明專利]通過聲音信號跟蹤手的運動來控制設備

在審

• 申請號: 201980069588.7
• 申請日: 2019-08-22
• 公開（公告）號: CN113287032A
• 公開（公告）日: 2021-08-20
• 發明（設計）人: 邱鋰力;毛文廣
• 申請（專利權）人: 德克薩斯大學系統董事會
• 主分類號: G01S13/42
• 分類號: G01S13/42;G01S5/02;G01S5/14;G01S13/06;G01S13/08;G01S13/34
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 關越

1.一種用于跟蹤對象的運動的方法，該方法包括：

使用設備中的一個或多個麥克風從所述物體接收聲音信號；

將至少一部分所述接收到的聲信號轉換成正弦波，其頻率與以下至少一項成比例：所述物體的到達角和傳播距離；

通過評估所述正弦波的頻率，基于從所述物體接收的信號，得出到達角輪廓或距離輪廓或到達角距離輪廓；

基于所述輪廓估計到達角或距離或到達角距離；和

基于所述估計的到達角度或所述估計的距離或到達角度和距離，確定所述物體的當前位置。

2.根據權利要求1所述的方法，還包括：

基于所述對象的先前和當前位置來確定用戶是否移動以執行命令；和

響應于確定所述用戶移動以執行所述命令而在所述設備上執行命令。

3.如權利要求1所述的方法，還包括：

基于遞歸神經網絡估計所述到達角和與所述到達角距離輪廓的距離，其中訓練跡線包括用真實位置和到達角距離輪廓在時間窗口上的序列用于訓練所述遞歸神經網絡，并且將所述到達角距離輪廓的序列應用于所述遞歸神經網絡以獲得對所述到達角和所述距離的估計。

4.如權利要求1所述的方法，還包括：

基于遞歸神經網絡估計所述到達角，其中訓練跡線包括時間軸上的到達地面輪廓的真實到達角序列，用于訓練所述遞歸神經網絡和到達角輪廓被應用于所述遞歸網絡以獲得對所述到達角的估計。

5.根據權利要求1所述的方法，還包括：

基于遞歸神經網絡估計所述距離，其中使用包括在時間窗上具有距離分布的真實距離序列的訓練跡線來訓練所述遞歸神經網絡，并且將所述距離分布的序列應用于所述遞歸網絡獲得所述距離的估計值。

6.如權利要求1所述的方法，還包括：

執行初始化以確定所述物體的初始位置，該初始位置對應于所述到達角距離輪廓中的初始到達角距離對。

7.根據權利要求1所述的方法，還包括：

對所述接收到的聲信號進行干擾消除，以去除靜態背景反射。

8.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述到達角距離分布是使用2D MUSIC算法獲得的。

9.如權利要求1所述的方法，還包括：

當所述發送器和所述接收器都是靜態的時，基于所述到達角距離輪廓中的峰值的變化來估計所述聲學信號的發送器和接收器之間的頻率偏移，其中，所述頻率偏移用于調整所述估計距離。

10.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述設備包括所述一個或多個麥克風，所述麥克風的位置使相關中的側峰和主峰之間的噪聲容限最大化。

11.如權利要求1所述的方法，還包括：

在時域中使用波束成形來提高信噪比。

12.如權利要求1所述的方法，還包括：

在所述到達角輪廓中識別與一個或多個物體的位置相對應的峰。

13.根據權利要求1所述的方法，其中，所述物體包括移動設備或反射器，所述反射器包括用戶的手，用戶的身體，錢包，卡片，杯子或書本。

14.如權利要求1所述的方法，其中，基于所述到達角-距離輪廓或距離輪廓中的峰值來估計所述距離。

15.根據權利要求1所述的方法，其中，基于所述到達角距離輪廓或到達角輪廓中的峰值來估計所述到達角。

16.根據權利要求1所述的方法，其中，所述設備通過使用不同組的麥克風來估計多個到達距離對，并且通過將所述估計的多個角度轉換為目標，來將目標的二維坐標轉換為三維坐標，到達距離對成三維坐標。