【技术实现步骤摘要】
本公开涉及使用和过滤来自触摸表面控制器的多个应变传感器信号以识别用户操作控制器时的意图的方法和系统。
技术介绍
1、2022年11月23日提交的美国专利申请第17/993,424号描述了一种人机接口触摸表面控制器，其包括：具有相反的前后触摸表面、相反的左右侧表面、以及顶表面的轮廓用户接口；具有应变表面的应变板，每个应变表面与前触摸表面、后触摸表面、左触摸表面或右触摸表面之一相对应，使得施加到触摸表面的压力导致对应应变表面的应变；与每个应变表面相关联的应变计；以及每个应变计与微控制器之间的电连接件。该申请建议，触摸表面控制器上的各种用户操作(操纵)，例如围绕相互垂直的轴施加扭矩或在相反的侧触摸表面上施加压力，将产生一组应变计信号，这些信号可以很容易地与指定的车辆操作相关联。虽然通常情况如此，但仍然需要在用户于用户接口上的有意操作/操纵与接口的无意或不连贯操作/操纵之间进行准确区分。
技术实现思路
1、描述了一种人机接口设备，其能够基于用户对设备的操作(操纵)准确地确定用户的预期命令。该设备包括：触摸接收器，该触摸接收器具有多个触摸表面，用户可以向该多个触摸表面施加表示预期用户命令的力或扭矩；以及弹性应变感测元件，该弹性应变感测元件具有基部和从基部延伸的多个腿部，其中每个腿部与相关联的上覆的触摸表面接触或附接到相关联的上覆的触摸表面，使得施加到触摸表面的压力引起相关联的腿部中的应变。第一线性应变计安装在每个腿部上以检测沿第一方向的应变，第二线性应变计安装在每个腿部上以检测沿第二方向的应
2、还公开了一种处理器，该处理器运行算法，该算法利用多种传感器信号处理和机器学习技术，来通过使用优化的训练后的神经网络推断传感器信号模式来识别用户在uis设备上的预期操作(操纵)。
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1.一种人机接口设备，包括：
2.根据权利要求1所述的设备，其中，所述第一方向与所述第二方向大致垂直。
3.根据权利要求1所述的设备，其中，所述触摸表面中的每个触摸表面是沿竖向布置的。
4.根据权利要求1所述的设备，其中，所述触摸表面以成大致平行的对的方式进行布置。
5.根据权利要求1所述的设备，其中，所述触摸表面包括两对大致平行的触摸表面。
6.根据权利要求1所述的设备，其中，每个腿部的所述第一线性应变计被安装成检测大致竖向方向上的应变，每个腿部的所述第二线性应变计被安装成检测大致水平方向上的应变。
7.根据权利要求6所述的设备，其中，微处理器被配置成计算每个腿部上的应变的矢量幅值，所述矢量幅值等于竖向应变信号强度的平方与水平应变信号强度的平方的和的平方根。
8.根据权利要求6所述的设备，其中，微处理器被配置成计算每个腿部上的应变的矢量方向，所述矢量方向等于竖向应变信号强度除以水平应变信号强度的商的反正切。
9.根据权利要求7所述的设备，其中，每个腿部上计算出的矢量幅值和矢量方向被分
10.根据权利要求9所述的设备，其中，所述数据集由前述微处理器收集以创建所述人机接口设备的各种用户操作(操纵)的应变信号模式的数据源。
11.根据权利要求10所述的设备，其中，所述数据源用于训练神经网络。
12.根据权利要求11所述的设备，其中，训练后的神经网络用于识别所述人机接口设备的操作(操纵)的预期用户命令，所识别的用户命令意图是所述训练后的神经网络对所述用户操作(操纵)产生的应变信号模式的输入的推理输出。
13.根据权利要求12所述的设备，其中，用户操作(操纵)在表1中列出但不限于表1中的。
14.根据权利要求8所述的设备，其中，每个腿部上的计算出的矢量幅值和矢量方向被分组为由数据集表示的应变信号模式。
...【技术特征摘要】
1.一种人机接口设备，包括：
2.根据权利要求1所述的设备，其中，所述第一方向与所述第二方向大致垂直。
3.根据权利要求1所述的设备，其中，所述触摸表面中的每个触摸表面是沿竖向布置的。
4.根据权利要求1所述的设备，其中，所述触摸表面以成大致平行的对的方式进行布置。
5.根据权利要求1所述的设备，其中，所述触摸表面包括两对大致平行的触摸表面。
6.根据权利要求1所述的设备，其中，每个腿部的所述第一线性应变计被安装成检测大致竖向方向上的应变，每个腿部的所述第二线性应变计被安装成检测大致水平方向上的应变。
7.根据权利要求6所述的设备，其中，微处理器被配置成计算每个腿部上的应变的矢量幅值，所述矢量幅值等于竖向应变信号强度的平方与水平应变信号强度的平方的和的平方根。
8.根据权利要求6所述的设备，其中，微处理器被配置成计算每个腿部上的应变的矢量方向，所述矢量方向等于...
【专利技术属性】
技术研发人员：段小中，彼得·格伦·埃尔菲克，胡志平，史蒂文·R·霍斯金斯，肯尼思·S·科斯切尔尼亚克，
申请(专利权)人：美国科什塔尔，
类型：发明
国别省市：
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