CN120029337A - 一种智能化掌机的姿态控制方法以及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能化掌机的姿态控制方法以及系统，所述方法具体包括：实时采集智能化掌机的原始姿态数据，通过动态零漂校正算法对原始姿态数据进行周期性校准，获得校正姿态数据；对校正姿态数据进行姿态解算和时间窗口采样，形成第一姿态数据，并将第一姿态数据输入到时间序列预测算法进行预测计算，获得姿态变化预测数据；对智能化掌机的视觉数据、超声波数据、激光雷达数据和IMU数据进行融合处理，生成高精度定位信息；基于姿态变化预测数据、高精度定位信息和用户历史操作数据，采用用户行为建模算法和强化学习算法，动态生成个性化姿态控制指令。本发明实现了对智能化掌机姿态的精确、动态和个性化的控制，提高了用户体验和操作精度。

Description

一种智能化掌机的姿态控制方法以及系统

技术领域

本发明涉及智能化掌机技术领域，尤其涉及一种智能化掌机的姿态控制方法以及系统。

背景技术

随着智能设备的快速普及，掌机设备在游戏娱乐、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等领域的应用日益广泛，为用户提供了更加沉浸式和互动式的体验。然而，现有技术中的掌机姿态控制仍面临一系列挑战，影响了用户体验和设备性能。

首先，误差累积与延迟问题是掌机姿态控制中的一大难题。在长时间使用或进行快速连续动作时，由于传感器的固有误差和系统响应延迟，姿态控制的准确性会受到影响。这种误差的累积不仅降低了姿态控制的精度，还可能导致系统响应滞后，从而严重影响用户体验。

其次，复杂环境下的定位精度问题也是亟待解决的难题。在光线不足、磁场干扰或室外复杂环境中，传统传感器和定位技术的精度和稳定性会大幅下降。这不仅限制了掌机在多种环境下的应用，还可能导致定位信息不准确，进而影响姿态控制的可靠性。

再者，用户个性化需求问题也是现有掌机姿态控制算法的一大短板。不同用户的操控习惯和姿态变化模式各不相同，但现有算法往往难以适应所有用户的需求。这导致在某些用户的使用场景下，姿态控制可能无法达到最佳效果，降低了用户体验的满意度。

此外，在AR应用中，掌机需要提供精确的视觉反馈以引导用户操作，但现有技术往往难以在复杂环境或快速移动中保持视觉反馈的准确性和实时性。同时，触觉反馈技术虽然能够增强用户的操作感知，但如何与姿态控制算法有效结合，实现精准且舒适的触觉反馈，也是一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种智能化掌机的姿态控制方法以及系统，实现了对智能化掌机姿态的精确、动态和个性化的控制，提高了用户体验和操作精度，以解决上述现有技术问题的至少之一。

第一方面，本发明提供了一种智能化掌机的姿态控制方法，所述方法具体包括：

根据加速度计、陀螺仪和磁力计实时采集智能化掌机的原始姿态数据，通过动态零漂校正算法对所述原始姿态数据进行周期性校准，获得校正姿态数据；

对所述校正姿态数据进行姿态解算和时间窗口采样，形成第一姿态数据，并将所述第一姿态数据输入到时间序列预测算法进行预测计算，获得姿态变化预测数据；

采用贝叶斯滤波算法对智能化掌机的视觉数据、超声波数据、激光雷达数据和IMU数据进行融合处理，生成高精度定位信息；

基于所述姿态变化预测数据、所述高精度定位信息和用户历史操作数据，采用用户行为建模算法和强化学习算法，动态生成个性化姿态控制指令；

根据智能化掌机的AR视觉反馈数据和触觉反馈数据，对所述个性化姿态控制指令进行偏差修正处理。

第二方面，本发明提供了一种智能化掌机的姿态控制系统，所述系统具体包括：

第一姿态控制模块，用于根据加速度计、陀螺仪和磁力计实时采集智能化掌机的原始姿态数据，通过动态零漂校正算法对所述原始姿态数据进行周期性校准，获得校正姿态数据；

第二姿态控制模块，用于对所述校正姿态数据进行姿态解算和时间窗口采样，形成第一姿态数据，并将所述第一姿态数据输入到时间序列预测算法进行预测计算，获得姿态变化预测数据；

第三姿态控制模块，用于采用贝叶斯滤波算法对智能化掌机的视觉数据、超声波数据、激光雷达数据和IMU数据进行融合处理，生成高精度定位信息；

第四姿态控制模块，用于基于所述姿态变化预测数据、所述高精度定位信息和用户历史操作数据，采用用户行为建模算法和强化学习算法，动态生成个性化姿态控制指令；

第五姿态控制模块，用于根据智能化掌机的AR视觉反馈数据和触觉反馈数据，对所述个性化姿态控制指令进行偏差修正处理。

第三方面，本发明提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器及存储在存储器上的计算机程序，当所述计算机程序在处理器上被执行时，实现如上述方法中任一项所述的智能化掌机的姿态控制方法。

第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，实现如上述方法中任一项所述的智能化掌机的姿态控制方法。

与现有技术相比，本发明具有以下技术效果的至少之一：

1、本发明通过融合多种传感器数据，结合时间序列预测、贝叶斯滤波、用户行为建模和强化学习等技术，实现了对智能化掌机姿态的精确、动态和个性化的控制，提高了用户体验和操作精度。

2、本发明通过周期性校准原始姿态数据，有效减少了传感器零漂对姿态测量的影响，提高了姿态数据的准确性和稳定性。

3、本发明通过设定加速度计静止状态判定条件和陀螺仪静止判定条件，能够准确判断传感器是否处于静止状态，从而触发零漂校正，避免了在动态环境下误触发校正导致的数据不准确。

4、本发明结合动态补偿和温度补偿，对零漂基准值进行补偿，进一步提高了姿态数据的准确性，尤其是在不同环境温度下，能够保持稳定的测量性能。

5、本发明通过对第一姿态数据进行标准化处理和LSTM预测模型训练推理，能够准确预测未来姿态变化，为姿态控制提供了前瞻性的数据支持。

6、本发明通过贝叶斯滤波算法融合多种传感器数据，生成高精度定位信息，提高了智能化掌机的空间定位精度和鲁棒性。

7、本发明结合用户历史操作数据、姿态变化预测数据和高精度定位信息，采用用户行为建模和强化学习算法，能够动态生成符合用户操作习惯和游戏场景的个性化姿态控制指令，提高了操作的舒适度和响应速度。

8、本发明通过获取AR视觉反馈数据和触觉反馈数据，进行融合处理并生成综合偏差向量，基于该向量对个性化姿态控制指令进行偏差修正，进一步提高了姿态控制的精度和用户体验。同时，自适应权重系数的引入使得修正过程更加灵活和准确。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一实施例提供的一种智能化掌机的姿态控制方法的流程示意图；

图2是本发明一实施例提供的一种智能化掌机的姿态控制系统的结构示意图；

图3是本发明一实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

在本申请实施例中，流程的执行主体包括终端设备。该终端设备包括但不限于：服务器、计算机、智能手机以及平板电脑等能够执行本申请公开的方法的设备。图1示出了本发明一实施例公开的智能化掌机的姿态控制方法的流程示意图，详述如下：

S101，根据加速度计、陀螺仪和磁力计实时采集智能化掌机的原始姿态数据，通过动态零漂校正算法对所述原始姿态数据进行周期性校准，获得校正姿态数据。

在本实施例中，智能化掌机内置加速度计、陀螺仪和磁力计，这些传感器能够实时采集掌机在三维空间中的姿态数据，包括加速度、角速度和磁场方向等。其中，加速度计负责采集掌机在X轴、Y轴和Z轴方向的加速度数据，陀螺仪负责采集掌机绕X轴、Y轴和Z轴的旋转角速度数据，磁力计负责采集掌机所处环境的磁场方向数据，用于辅助确定掌机的绝对方向。应用动态零漂校正算法对原始姿态数据进行周期性校准。该算法基于零偏电压自动补偿的原理，假定传感器的零偏电压是缓慢变化的信号，并利用前一时刻的零漂电压来抵消相邻的下一时刻的零偏压，从而实现零漂的自动补偿。周期性校准的频率可以根据掌机的使用环境和精度要求进行调整。例如，在环境稳定、精度要求较高的场景下，可以设定较高的校准频率；而在环境复杂、精度要求较低的场景下，可以设定较低的校准频率。经过动态零漂校正算法处理后的校正姿态数据被输出给掌机的操作系统或相关应用程序，这些数据可以用于实现更精确的手势识别、游戏控制、导航定位等功能。

在本实施例中，通过动态零漂校正算法对原始姿态数据进行周期性校准，可以有效消除传感器零点漂移的影响，从而提高姿态数据的精度，有助于实现更精确的手势识别和游戏控制等功能，提升用户体验。周期性校准可以确保传感器在不同环境下都能保持稳定的性能输出，有助于智能化掌机在各种复杂场景下都能保持稳定的姿态识别能力。通过减少传感器零点漂移的影响，可以降低传感器的磨损和故障率，有助于延长智能化掌机的使用寿命，并降低用户的维护成本。

S102，对所述校正姿态数据进行姿态解算和时间窗口采样，形成第一姿态数据，并将所述第一姿态数据输入到时间序列预测算法进行预测计算，获得姿态变化预测数据。

在本实施例中，校正姿态数据首先通过姿态解算算法进行处理。姿态解算算法利用加速度计、陀螺仪和磁力计的数据融合技术，结合传感器之间的互补性，精确计算出掌机的实时姿态。在姿态解算过程中，需要考虑传感器的噪声和误差，以及它们之间的交叉干扰。通过合适的滤波算法和融合算法，可以有效提高姿态解算的精度和稳定性。

对姿态解算后的数据进行时间窗口采样。时间窗口采样是一种常用的信号处理技术，它通过对连续信号进行分段处理，提取出信号在不同时间段内的特征。在本实施例中，时间窗口采样用于从姿态解算数据中提取出一定时间段内的姿态数据，形成第一姿态数据。时间窗口的大小可以根据实际应用需求进行调整，以平衡预测精度和计算效率。

将第一姿态数据输入到时间序列预测算法中进行预测计算。时间序列预测算法是一种能够利用历史数据预测未来数据的数学模型。在本实施例中，可以选择合适的时间序列预测算法，如自回归移动平均（ARMA）模型、自回归积分移动平均（ARIMA）模型、循环神经网络（RNN）等。这些算法能够捕捉到姿态数据中的时间依赖性和趋势性，从而实现对未来姿态变化的准确预测。

时间序列预测算法输出姿态变化预测数据。这些数据表示在未来一段时间内，掌机姿态的预测值。姿态变化预测数据可以用于多种应用场景，如游戏控制中的预判、虚拟现实中的姿态预测、运动分析中的姿态跟踪等。

在本实施例中，通过姿态解算和时间窗口采样，可以提取出更加准确和稳定的姿态数据，为时间序列预测算法提供高质量的历史数据，有助于提高预测算法的精度，实现对未来姿态变化的更准确预测。时间窗口采样使得算法能够处理连续变化的姿态数据，并实时输出预测结果，有助于增强系统的实时性，使得掌机能够迅速响应姿态变化，提高用户体验。通过选择合适的时间窗口大小和预测算法，可以在保证预测精度的同时，优化计算效率，有助于降低系统的计算负担，提高系统的整体性能。

S103，采用贝叶斯滤波算法对智能化掌机的视觉数据、超声波数据、激光雷达数据和IMU数据进行融合处理，生成高精度定位信息。

在本实施例中，智能化掌机装备有视觉传感器（如摄像头）、超声波传感器、激光雷达传感器和IMU传感器，这些传感器实时收集掌机周围环境的信息，包括图像、距离、三维点云和加速度/角速度等。

将视觉数据、超声波数据、激光雷达数据和IMU数据输入到贝叶斯滤波算法中。贝叶斯滤波算法基于贝叶斯定理，结合先验知识和观测数据，递归地更新系统状态的后验概率分布。在本实施例中，系统状态包括掌机的位置和姿态，观测数据来自各种传感器。贝叶斯滤波算法通过融合来自不同传感器的数据，生成更加准确和稳定的定位信息。经过贝叶斯滤波算法融合处理后，输出高精度定位信息，这些信息包括掌机的三维位置、姿态（如俯仰角、偏航角和滚转角）以及运动速度等。

在本实施例中，贝叶斯滤波算法能够融合来自不同传感器的数据，充分利用各种传感器的互补性，通过融合处理，可以消除单个传感器的误差和不确定性，从而提高定位精度。贝叶斯滤波算法在处理噪声和异常值方面具有较好的鲁棒性，在复杂环境中，单个传感器可能会受到干扰或遮挡，导致数据不准确。但贝叶斯滤波算法可以通过融合多个传感器的数据来减小这种影响，确保定位信息的稳定性。

S104，基于所述姿态变化预测数据、所述高精度定位信息和用户历史操作数据，采用用户行为建模算法和强化学习算法，动态生成个性化姿态控制指令。

在本实施例中，记录用户在过去使用设备时的操作习惯、偏好以及常见场景下的行为模式，形成用户历史操作数据。采用隐马尔科夫模型（HMM）或其他用户行为建模算法，对用户历史操作数据进行建模。分析用户在不同场景下的行为特征，识别用户的操作习惯和偏好。建立用户行为模型，用于预测用户在未来可能的行为。

定义强化学习的状态空间、动作空间和奖励函数。状态空间包括当前姿态、位置、速度等信息，动作空间包括姿态控制指令集合，奖励函数根据用户行为模型、任务目标等因素设计，用于评估执行某个动作后的优劣。选择合适的强化学习算法（如Q-learning、深度Q网络DQN、近端策略优化PPO等）进行训练。利用姿态变化预测数据和高精度定位信息作为输入，通过强化学习算法不断优化姿态控制指令，使其更符合用户期望和任务目标。根据用户行为模型和强化学习算法的输出，动态生成符合用户习惯和偏好的姿态控制指令。在实际应用中，根据实时传感器数据和用户行为预测，调整姿态控制指令，以实现更加个性化的控制体验。

在本实施例中，通过用户行为建模和强化学习算法，生成的姿态控制指令更符合用户的操作习惯和偏好，从而提高用户体验。动态生成的姿态控制指令能够根据不同场景和用户行为进行调整，增强设备对不同环境和用户的适应性。

S105，根据智能化掌机的AR视觉反馈数据和触觉反馈数据，对所述个性化姿态控制指令进行偏差修正处理。

在本实施例中，智能化掌机配备有AR视觉传感器和触觉传感器，能够实时获取用户的视觉反馈数据和触觉反馈数据。利用AR视觉反馈数据，实时检测用户与掌机交互时的视觉偏差。通过图像识别和目标跟踪技术，分析用户在AR环境中的实际动作与预期动作之间的差异。根据视觉偏差的大小和方向，对个性化姿态控制指令进行微调，以更准确地反映用户的意图。触觉传感器能够感知用户与掌机接触时的力度和方向。通过分析触觉反馈数据，判断用户在实际操作中是否遇到了阻力或不适。如果检测到触觉反馈与预期不符，如力度过大或方向偏离，则对个性化姿态控制指令进行进一步修正，以确保操作的舒适性和准确性。将AR视觉反馈数据修正和触觉反馈数据修正的结果进行综合，形成最终的个性化姿态控制指令。输出修正后的指令给掌机的控制系统，以实现更加精确和人性化的姿态控制。

在本实施例中，通过结合AR视觉反馈数据和触觉反馈数据，能够更准确地识别用户的意图和操作偏差，从而提高操作的准确性。修正后的个性化姿态控制指令更符合用户的实际需求和操作习惯，从而增强了在AR应用中用户体验的舒适性和满意度。

在一些实施例中，上述步骤S101中，所述通过动态零漂校正算法对所述原始姿态数据进行周期性校准，获得校正姿态数据，具体包括：

设置零漂检测条件和校准周期；

当触发零漂条件时或在每一个校准周期中，根据多个采样点的原始姿态数据计算获得零漂基准值，并通过动态补偿公式和温度补偿公式对零漂基准值进行零漂补偿，获得第一零漂数据；

将第一零漂数据进行姿态解算，获得校正姿态数据。

在该实施例中，设定一个阈值，当传感器在无信号输入时（如姿态传感器静止不动时），其输出值的波动超过该阈值，则触发零漂检测条件。例如，对于六轴姿态传感器，可以设定其在静止状态下，陀螺仪三轴的原始数据波动超过一定范围（如±0.05°/s）时，触发零漂检测。

根据传感器的特性和使用环境，设定一个固定的时间间隔作为校准周期。例如，可以设定为每天校准一次，或者每工作100小时校准一次。校准周期的设置应确保传感器在长时间使用过程中保持准确性和稳定性。

当触发零漂检测条件或在每一个校准周期中，通过采集多个采样点的原始姿态数据来计算零漂基准值。采样点的数量可以根据需要设定，例如采集100个或更多的采样点数据。对采集到的原始数据进行处理，如去除异常值、计算平均值等，以获得零漂基准值。这个基准值代表了传感器在无信号输入时的偏移量。

根据传感器的动态特性，设计一个动态补偿公式来修正零漂基准值，这个公式可以基于传感器的历史数据、当前工作环境等因素进行动态调整。考虑到温度变化对传感器性能的影响，设计一个温度补偿公式来进一步修正零漂基准值，这个公式可以根据当前温度与标准温度的差异来计算补偿量。将动态补偿和温度补偿的结果相加，得到第一零漂数据，这个数据已经对零漂进行了初步修正。将第一零漂数据输入到姿态解算算法中，进行姿态计算。这个算法可以根据传感器的输出数据计算出物体的实时姿态。在姿态解算过程中，利用校正后的零漂数据对姿态进行修正，以获得更加准确的校正姿态数据。

在该实施例中，通过零漂检测和补偿技术，可以实时跟踪并纠正传感器的零点位置，确保测量结果的准确性和稳定性，这对于需要高精度姿态控制的场合尤为重要。定期校准和动态补偿可以适应传感器性能的变化和工作环境的影响，增强系统的鲁棒性和可靠性。即使传感器在使用过程中出现一定程度的性能下降或环境变化，系统也能保持较好的性能表现。

进一步的，所述零漂检测条件包括加速度计静止状态判定条件和陀螺仪精致判定条件；

所述加速度计静止状态判定条件为，其中，、和表示加速度计的三轴原始输出值，g表示当地重力加速度，表示静止判定阈值；

所述陀螺仪精致判定条件满足，其中，、和表示陀螺仪的三轴原始输出值，表示陀螺仪静止判定阈值。

在该实施例中，、和分别表示加速度计在X、Y、Z三个轴向上的原始输出值，加速度计是一种测量加速力的传感器，它通常用于运动检测和设备导航。在静止状态下，加速度计主要受到的是重力作用，因此其输出值应与当地的重力加速度g有关。g表示当地的重力加速度，是一个常数，其值取决于地球表面的位置和海拔高度。在大多数地区，g的值约为9.8m/s²。静止判定阈值是一个预设的阈值，用于判断加速度计是否处于静止状态。当加速度计的三轴原始输出值的合成加速度与g的差值在静止判定阈值范围内时，可以认为加速度计处于静止状态。通过设定静止判定阈值，可以准确地判断加速度计是否处于静止状态，从而为后续的零漂检测提供可靠的依据。当加速度计处于静止状态时，其输出值应主要反映重力加速度，此时进行零漂检测可以更加准确地测量出传感器的零点偏移量。

、和分别表示陀螺仪在X、Y、Z三个轴向上的原始输出值，陀螺仪是一种用于测量角速度的传感器，它可以检测出物体绕某个轴的旋转角速度。陀螺仪静止判定阈值是一个预设的阈值，用于判断陀螺仪是否处于静止状态。当陀螺仪的三轴原始输出值均小于陀螺仪静止判定阈值时，可以认为陀螺仪处于静止状态。通过设定陀螺仪静止判定阈值，可以准确地判断陀螺仪是否处于静止状态，从而避免在动态环境下进行零漂检测导致的误差。当陀螺仪处于静止状态时，其输出值应接近于零，此时进行零漂检测可以更加准确地测量出传感器的零点偏移量，有助于提高传感器的测量准确性。

在该实施例中，加速度计静止状态判定条件和陀螺仪静止判定条件中的参数在零漂检测中起着至关重要的作用。通过合理设定这些参数，可以准确地判断传感器是否处于静止状态，从而为后续的零漂检测和补偿提供可靠的依据，有助于提高传感器的测量准确性和稳定性。

进一步的，所述根据多个采样点的原始姿态数据计算获得零漂基准值，并通过动态补偿公式和温度补偿公式对零漂基准值进行零漂补偿，获得第一零漂数据，具体包括：

根据多个采样点的原始姿态数据分别计算出加速度计、陀螺仪和磁力计对应的零漂基准值，所述零漂基准值满足

其中，、和分别表示加速度计、陀螺仪和磁力计的零漂基准值，、和分别表示第i个采样点的加速度计、陀螺仪、磁力计采集的原始姿态数据，N表示采样点数量；

采用动态补偿公式对、和进行零漂补偿，获得第二零漂数据，所述动态补偿公式满足，，，其中，、和分别表示第二姿态数据中加速度计、陀螺仪和磁力计对应的零漂数据，、和分别表示加速度计、陀螺仪、磁力计采集的原始姿态数据；

采用温度补偿公式对、和进行零漂补偿，获得第一零漂数据，所述温度补偿公式满足

其中，T表示当前环境温度，表示标定温度，、和分别表示第一零漂数据中加速度计、陀螺仪和磁力计对应的零漂数据，、和分别表示在标定温度下加速度计、陀螺仪和磁力计对应的对应的零漂基准值，、和分别表示加速度计、陀螺仪和磁力计对应的温度漂移系数。

在该实施例中，加速度计、陀螺仪、磁力计的零漂基准值、和是通过对多个采样点的原始姿态数据进行平均或其他统计方法计算得到的，代表了传感器在静止或标准状态下的零点偏移量。这些基准值用于后续的零漂补偿，以消除传感器的零点漂移误差。

第i个采样点的原始姿态数据、和是传感器在实际测量过程中采集的，包含了真实的姿态信息和可能的零点偏移。通过多个采样点的数据，可以更准确地计算出零漂基准值。

采样点数量N决定了零漂基准值计算的准确性和稳定性。采样点越多，计算得到的基准值越接近真实值，但计算量也会相应增加。

第二姿态数据中加速度计、陀螺仪和磁力计对应的零漂数据、和用于修正原始姿态数据中的零点偏移。

当前环境温度T是影响传感器性能的重要因素之一。通过测量当前环境温度，可以计算出由于温度变化引起的零点漂移量。

标定温度是传感器在出厂或标定过程中设定的参考温度。在标定温度下，传感器的零点偏移量被精确测量并记录。

温度漂移系数、和表示传感器零点漂移随温度变化的速率。通过测量标定温度下的零漂基准值和当前环境温度下的零漂数据，可以计算出温度漂移系数，并用于后续的温度补偿。

在该实施例中，通过计算零漂基准值并进行动态和温度补偿，可以显著减小传感器的零点漂移误差，从而提高测量准确性，对于需要高精度姿态测量的应用场景尤为重要。动态补偿和温度补偿能够适应传感器性能的变化和工作环境的影响，使系统在各种条件下都能保持较好的性能表现，有助于增强系统的鲁棒性和可靠性。

在一些实施例中，上述步骤S102中，所述将所述第一姿态数据输入到时间序列预测算法进行预测计算，获得姿态变化预测数据，具体包括：

将所述第一姿态数据进行标准化处理，获得第二姿态数据，所述第二姿态数据满足，其中，表示第二姿态数据，表示第一姿态数据，表示时间窗口内欧拉角均值，表示时间窗口内欧拉角标准差；

将第二姿态数据输入至LSTM预测模型中，通过前向传播函数进行训练推理，输出姿态变化预测值；

将所述姿态变化预测值与当前姿态值进行融合，生成姿态变化预测数据，所述姿态变化预测数据满足，其中，表示姿态变化预测值，表示当前姿态值，表示未来预设时刻的姿态变化预测估计，t表示当前时刻，表示未来预设时刻。

在该实施例中，欧拉角是描述物体在三维空间中旋转姿态的一组角度值。时间窗口内欧拉角均值用于衡量在一段时间内姿态数据的平均水平，有助于标准化处理中去除数据中的整体偏移。时间窗口内欧拉角标准差反映了数据的离散程度。在标准化处理中，利用标准差可以将原始数据缩放到一个标准范围内，通常是0到1之间，有助于提升模型的收敛速度和预测精度。第二姿态数据是经过标准化处理后的数据，具有统一的量纲和范围，更适合作为LSTM预测模型的输入。姿态变化预测值是LSTM预测模型的输出，表示对未来一段时间内姿态变化的预测。当前姿态值即当前时刻的姿态数据，用于与姿态变化预测值进行融合，生成最终的姿态变化预测数据。未来预设时刻的姿态变化预测估计是融合当前姿态值和姿态变化预测值后的结果，表示对未来某一特定时刻的姿态变化的估计。未来预设时刻指定了进行姿态变化预测的具体时间点。

在该实施例中，通过标准化处理，将原始姿态数据转换为统一量纲和范围的数据，有助于加快LSTM预测模型的收敛速度，提高训练效率。标准化处理消除了原始数据中的整体偏移和量纲差异，使得LSTM预测模型能够更准确地捕捉序列数据中的长期依赖关系，从而提升姿态预测的精度。通过将姿态变化预测值与当前姿态值进行融合，生成姿态变化预测数据，既考虑了当前时刻的姿态信息，又包含了未来一段时间内姿态变化的预测，使得生成的预测数据更加全面和准确。LSTM预测模型能够捕捉序列数据中的长期依赖关系，对于复杂环境下的姿态变化预测具有较好的适应性。例如，在动态或不确定环境中，LSTM模型能够基于历史数据预测未来的姿态变化，为姿态控制和导航等任务提供有力支持。

在一些实施例中，上述步骤S103中，所述采用贝叶斯滤波算法对智能化掌机的视觉数据、超声波数据、激光雷达数据和IMU数据进行融合处理，具体包括：

设置状态向量和观测向量，其中，表示智能化掌机在三维空间中的位置坐标，表示智能化掌机在三维空间中的速度分量，表示智能化掌机的姿态四元数，分别表示视觉数据、超声波数据、激光雷达数据和IMU数据；

将状态向量输入到状态转移函数中，对智能化掌机的IMU驱动进行状态预测，获得预测状态向量，所述预测状态向量满足，其中，表示预测状态向量，表示上一时刻的状态向量，表示当前时刻的IMU数据，表示状态转移函数，表示过程噪声；

将预测状态向量和观测向量进行融合处理，获得更新后的状态向量，所述更新后的状态向量满足，，其中，表示卡尔曼增益，表示用于将预测状态向量映射至传感器观测空间的观测模型，表示预测状态协方差矩阵，表示观测矩阵的雅可比矩阵，表示观测噪声协方差矩阵。

在该实施例中，位置坐标表示智能化掌机在三维空间中的绝对位置，是导航和定位系统的核心参数。

速度分量描述智能化掌机在三维空间中的运动速度，对于预测未来位置至关重要。

姿态四元数用于表示智能化掌机的空间姿态，即相对于某个参考坐标系的旋转角度和方向。四元数比欧拉角或旋转矩阵更适合用于插值和数值计算，因为它能避免万向节锁死等问题。

视觉数据、超声波数据、激光雷达数据、IMU数据分别来自不同的传感器，提供了关于智能化掌机位置和姿态的直接或间接测量。视觉数据可能包括图像特征匹配结果；超声波数据提供距离测量；激光雷达数据提供环境的三维点云；IMU数据包括加速度计和陀螺仪的测量，提供关于加速度和角速度的信息。

状态转移函数根据上一时刻的状态向量和当前时刻的IMU数据，预测当前时刻的状态向量。它基于物理定律（如牛顿第二定律）和IMU的测量模型，对智能化掌机的运动进行建模。

预测状态向量表示通过状态转移函数预测得到的当前时刻的状态向量。它考虑了IMU数据的直接测量和过程噪声的影响。

卡尔曼增益是贝叶斯滤波（特别是卡尔曼滤波）中的一个关键参数，它平衡了预测状态向量和观测向量之间的信任度。它根据预测状态协方差矩阵、观测矩阵的雅可比矩阵和观测噪声协方差矩阵计算得到。

观测模型将预测状态向量映射到传感器观测空间，以便与观测向量进行比较。它考虑了传感器的测量特性和误差。

预测状态协方差矩阵、观测矩阵的雅可比矩阵、观测噪声协方差矩阵分别描述了预测状态的不确定性、观测模型对状态向量的线性化近似以及观测噪声的统计特性。它们在计算卡尔曼增益时起到关键作用。

在该实施例中，通过融合来自不同传感器的数据，贝叶斯滤波算法能够充分利用每种传感器的优势，减少单一传感器带来的误差和不确定性，从而提高智能化掌机的定位精度。在复杂或动态环境中，单一传感器可能受到干扰或失效。通过融合多种传感器数据，系统能够容忍部分传感器的故障或数据异常，保持整体的稳定性和可靠性。

在一些实施例中，上述步骤S104中，所述基于所述姿态变化预测数据、所述高精度定位信息和用户历史操作数据，采用用户行为建模算法和强化学习算法，动态生成个性化姿态控制指令，具体包括：

获取用户历史操作数据，所述用户历史操作数据包括用户操作加速度、用户操作角速度、游戏场景类型和环境复杂度；

采用卷积神经网络提取所述用户历史操作数据的局部时空特征，采用长短期记忆网络捕捉所述用户历史操作数据的时序依赖特征，将所述局部时空特征和所述时序以来特征进行融合处理，形成用户行为特征向量；

将所述姿态变化预测数据、所述高精度定位信息和所述用户行为特征向量作为状态空间，将智能化掌机的控制器的比例系数、积分系数和微分系数以及最大输出扭矩作为动作空间，以最小化跟踪误差、最大化操作舒适度和最小化能耗作为奖励函数；

基于所述状态空间、所述动作空间和所述奖励函数，采用强化学习算法动态生成个性化姿态控制指令。

在该实施例中，通过智能化掌机的内置传感器（如加速度计、陀螺仪）和游戏系统日志，收集用户在不同游戏场景下的操作数据，包括用户操作加速度、用户操作角速度、游戏场景类型（如赛车、射击、冒险等）和环境复杂度（如障碍物数量、敌人密度等）。对收集到的数据进行清洗、去噪和归一化处理，确保数据的质量和一致性。同时，根据游戏场景类型和环境复杂度对数据进行分类和标记。

卷积神经网络（CNN）用于提取用户历史操作数据的局部时空特征。将用户操作加速度、用户操作角速度等数据作为输入，通过多层卷积层和池化层，提取出数据中的局部时空模式，如用户的操作习惯、反应速度等。

长短期记忆网络（LSTM）用于捕捉用户历史操作数据的时序依赖特征。将CNN提取的特征序列作为LSTM的输入，通过LSTM的循环结构，捕捉数据中的长期依赖关系，如用户的连续操作行为、策略变化等。

将CNN提取的局部时空特征和LSTM捕捉的时序依赖特征进行融合处理，形成用户行为特征向量。这个向量综合了用户的操作习惯、反应速度、连续操作行为和策略变化等信息，能够全面反映用户的游戏行为特征。

状态空间包括姿态变化预测数据（如智能化掌机的姿态角、角速度等）、高精度定位信息（如GPS坐标、地图信息等）和用户行为特征向量，这些状态信息共同描述了智能化掌机当前的状态和用户的行为特征。动作空间包括智能化掌机的控制器的比例系数、积分系数和微分系数（即PID控制器的参数）以及最大输出扭矩，这些动作参数决定了智能化掌机的姿态控制指令。奖励函数包括三个部分：最小化跟踪误差（即智能化掌机的实际姿态与期望姿态之间的差异）、最大化操作舒适度（如减少突然加速或减速带来的不适感）和最小化能耗（如减少电机的能耗）。通过调整奖励函数的权重，可以平衡这三个目标，实现个性化的姿态控制。

采用强化学习算法（如深度确定性策略梯度算法DDPG）来动态生成个性化姿态控制指令。算法根据当前的状态空间选择最优的动作空间参数，以最大化累计奖励为目标。通过不断迭代和优化，算法能够学习到适合用户行为特征的姿态控制策略。

在该实施例中，通过提取用户历史操作数据的特征并融合处理，形成用户行为特征向量，实现了个性化姿态控制指令的生成。这使得智能化掌机的姿态控制更加符合用户的操作习惯和期望。通过最小化跟踪误差、最大化操作舒适度和最小化能耗的奖励函数设计，提高了游戏的流畅度和舒适度，增强了用户的游戏体验。强化学习算法能够根据用户的行为特征和游戏场景的变化动态调整姿态控制策略，实现了自适应的姿态控制。

在一些实施例中，上述步骤S105中，所述根据智能化掌机的AR视觉反馈数据和触觉反馈数据，对所述个性化姿态控制指令进行偏差修正处理，具体包括：

获取AR视觉反馈数据和触觉反馈数据，其中，表示用户在AR界面中的操作位置与目标位置的平面偏差，表示用户操作方向与目标方向的偏航角偏差，表示线性马达震动强度，表示震动频率；

将所述AR视觉反馈数据和所述触觉反馈数据进行融合处理，获得综合偏差向量，所述综合偏差向量满足

其中，表示综合偏差向量，表示视觉偏差幅值，表示视觉偏差方向，和表示触觉强度系数；

基于所述综合偏差向量生成PID修正系数，根据所述PID修正系数对所述个性化姿态控制指令进行偏差修正处理，获得修正个性化姿态控制指令，所述修正个性化姿态控制指令满足

其中，表示修正个性化姿态控制指令的参数，、和分别表示智能化掌机的控制器的比例系数、积分系数和微分系数，、和分别表示PID修正系数中的修正比例系数、修正积分系数和修正微分系数，表示最大输出扭矩，、和表示自适应权重系数。

在该实施例中，用户在AR界面中的操作位置与目标位置的平面偏差反映了用户在AR界面操作时，其操作位置与预期目标位置之间的水平距离差异。通过捕捉和分析这一偏差，系统可以了解用户操作的准确性，并据此进行调整。

用户操作方向与目标方向的偏航角偏差表示用户操作方向与目标方向之间的角度差异。它有助于系统判断用户操作的方向是否准确，从而提供必要的方向性调整。

线性马达震动强度表示触觉反馈设备（如线性马达）产生的震动强度。通过调整震动强度，系统可以向用户提供不同级别的触觉反馈，以模拟不同的操作效果或提醒用户注意。

震动频率决定了触觉反馈的节奏和速度。不同的震动频率可以传达不同的信息或效果，如高频震动可能表示紧急或强烈的反馈，而低频震动则可能表示温和或持续的提醒。

视觉偏差幅值表示用户操作在视觉上与目标之间的偏差大小，视觉偏差方向表示用户操作在视觉上与目标之间的偏差方向。触觉强度系数和将触觉反馈数据与视觉反馈数据相结合，形成一个综合的偏差表示，这一系数反映了触觉反馈在综合偏差向量中的贡献程度，有助于系统更全面地理解用户操作的状态。

修正比例系数、修正积分系数和修正微分系数分别对应PID控制器中的比例、积分和微分部分。通过对这三个系数的调整，系统可以实现对用户操作的精确控制，以减小偏差并保持稳定。

智能化掌机的控制器的比例系数、积分系数和微分系数是智能化掌机控制器的基础控制参数，用于实现对用户操作的初步控制。

最大输出扭矩表示智能化掌机在执行控制指令时所能产生的最大力量。这一参数有助于确保系统有足够的动力来执行必要的调整动作。

自适应权重系数、和用于调整PID修正系数在修正个性化姿态控制指令中的贡献程度。通过自适应调整这些系数，系统可以根据实际情况灵活调整控制策略，以获得更好的控制效果。

在该实施例中，通过捕捉和分析用户在AR界面中的操作位置和方向偏差，系统可以实时了解用户操作的状态，并提供必要的调整提示，有助于用户更准确地完成操作任务，提高操作效率。结合触觉反馈数据，系统可以向用户提供更加直观和真实的操作感受，通过调整震动强度和频率，系统可以模拟不同的操作效果或提醒用户注意，从而增强用户的沉浸感和满意度。通过PID修正系数对个性化姿态控制指令进行偏差修正处理，系统可以实现对用户操作的精确控制，有助于减小偏差并保持稳定，提高系统的整体控制性能。

参照图2，本发明一实施例提供了一种智能化掌机的姿态控制系统2，所述系统2具体包括：

第一姿态控制模块201，用于根据加速度计、陀螺仪和磁力计实时采集智能化掌机的原始姿态数据，通过动态零漂校正算法对所述原始姿态数据进行周期性校准，获得校正姿态数据；

第二姿态控制模块202，用于对所述校正姿态数据进行姿态解算和时间窗口采样，形成第一姿态数据，并将所述第一姿态数据输入到时间序列预测算法进行预测计算，获得姿态变化预测数据；

第三姿态控制模块203，用于采用贝叶斯滤波算法对智能化掌机的视觉数据、超声波数据、激光雷达数据和IMU数据进行融合处理，生成高精度定位信息；

第四姿态控制模块204，用于基于所述姿态变化预测数据、所述高精度定位信息和用户历史操作数据，采用用户行为建模算法和强化学习算法，动态生成个性化姿态控制指令；

第五姿态控制模块205，用于根据智能化掌机的AR视觉反馈数据和触觉反馈数据，对所述个性化姿态控制指令进行偏差修正处理。

可以理解的是，如图1所示的智能化掌机的姿态控制方法实施例中的内容均适用于本智能化掌机的姿态控制系统实施例中，本智能化掌机的姿态控制系统实施例所具体实现的功能与如图1所示的智能化掌机的姿态控制方法实施例相同，并且达到的有益效果与如图1所示的智能化掌机的姿态控制方法实施例所达到的有益效果也相同。

需要说明的是，上述系统之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述系统的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

参照图3，本发明实施例还提供了一种计算机设备3，包括：存储器302和处理器301及存储在存储器302上的计算机程序303，当所述计算机程序303在处理器301上被执行时，实现如上述方法中任一项所述的智能化掌机的姿态控制方法。

所述计算机设备3可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。该计算机设备3可包括，但不仅限于，处理器301、存储器302。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是计算机设备3的举例，并不构成对计算机设备3的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。

所称处理器301可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器301还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路 (Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器302在一些实施例中可以是所述计算机设备3的内部存储单元，例如计算机设备3的硬盘或内存。所述存储器302在另一些实施例中也可以是所述计算机设备3的外部存储设备，例如所述计算机设备3上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart MediaCard， SMC），安全数字（Secure Digital， SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。进一步地，所述存储器302还可以既包括所述计算机设备3的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器302用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(Boot Loader)、数据以及其他程序等，例如所述计算机程序的程序代码等。所述存储器302还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，实现如上述方法中任一项所述的智能化掌机的姿态控制方法。

该实施例中，所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所公开的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

Claims (10)

1.一种智能化掌机的姿态控制方法，其特征在于，所述方法具体包括：

根据加速度计、陀螺仪和磁力计实时采集智能化掌机的原始姿态数据，通过动态零漂校正算法对所述原始姿态数据进行周期性校准，获得校正姿态数据；

对所述校正姿态数据进行姿态解算和时间窗口采样，形成第一姿态数据，并将所述第一姿态数据输入到时间序列预测算法进行预测计算，获得姿态变化预测数据；

采用贝叶斯滤波算法对智能化掌机的视觉数据、超声波数据、激光雷达数据和IMU数据进行融合处理，生成高精度定位信息；

基于所述姿态变化预测数据、所述高精度定位信息和用户历史操作数据，采用用户行为建模算法和强化学习算法，动态生成个性化姿态控制指令；

根据智能化掌机的AR视觉反馈数据和触觉反馈数据，对所述个性化姿态控制指令进行偏差修正处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过动态零漂校正算法对所述原始姿态数据进行周期性校准，获得校正姿态数据，具体包括：

设置零漂检测条件和校准周期；

当触发零漂条件时或在每一个校准周期中，根据多个采样点的原始姿态数据计算获得零漂基准值，并通过动态补偿公式和温度补偿公式对零漂基准值进行零漂补偿，获得第一零漂数据；

将第一零漂数据进行姿态解算，获得校正姿态数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述零漂检测条件包括加速度计静止状态判定条件和陀螺仪精致判定条件；

所述加速度计静止状态判定条件为，其中，、和表示加速度计的三轴原始输出值，g表示当地重力加速度，表示静止判定阈值；

所述陀螺仪精致判定条件满足，其中，、和表示陀螺仪的三轴原始输出值，表示陀螺仪静止判定阈值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据多个采样点的原始姿态数据计算获得零漂基准值，并通过动态补偿公式和温度补偿公式对零漂基准值进行零漂补偿，获得第一零漂数据，具体包括：

根据多个采样点的原始姿态数据分别计算出加速度计、陀螺仪和磁力计对应的零漂基准值，所述零漂基准值满足

其中，、和分别表示加速度计、陀螺仪和磁力计的零漂基准值，、和分别表示第i个采样点的加速度计、陀螺仪、磁力计采集的原始姿态数据，N表示采样点数量；

采用动态补偿公式对、和进行零漂补偿，获得第二零漂数据，所述动态补偿公式满足，，，其中，、和分别表示第二姿态数据中加速度计、陀螺仪和磁力计对应的零漂数据，、和分别表示加速度计、陀螺仪、磁力计采集的原始姿态数据；

采用温度补偿公式对、和进行零漂补偿，获得第一零漂数据，所述温度补偿公式满足

其中，T表示当前环境温度，表示标定温度，、和分别表示第一零漂数据中加速度计、陀螺仪和磁力计对应的零漂数据，、和分别表示在标定温度下加速度计、陀螺仪和磁力计对应的对应的零漂基准值，、和分别表示加速度计、陀螺仪和磁力计对应的温度漂移系数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一姿态数据输入到时间序列预测算法进行预测计算，获得姿态变化预测数据，具体包括：

将所述第一姿态数据进行标准化处理，获得第二姿态数据，所述第二姿态数据满足，其中，表示第二姿态数据，表示第一姿态数据，表示时间窗口内欧拉角均值，表示时间窗口内欧拉角标准差；

将第二姿态数据输入至LSTM预测模型中，通过前向传播函数进行训练推理，输出姿态变化预测值；

将所述姿态变化预测值与当前姿态值进行融合，生成姿态变化预测数据，所述姿态变化预测数据满足，其中，表示姿态变化预测值，表示当前姿态值，表示未来预设时刻的姿态变化预测估计，t表示当前时刻，表示未来预设时刻。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用贝叶斯滤波算法对智能化掌机的视觉数据、超声波数据、激光雷达数据和IMU数据进行融合处理，具体包括：

设置状态向量和观测向量，其中，表示智能化掌机在三维空间中的位置坐标，表示智能化掌机在三维空间中的速度分量，表示智能化掌机的姿态四元数，分别表示视觉数据、超声波数据、激光雷达数据和IMU数据；

将状态向量输入到状态转移函数中，对智能化掌机的IMU驱动进行状态预测，获得预测状态向量，所述预测状态向量满足，其中，表示预测状态向量，表示上一时刻的状态向量，表示当前时刻的IMU数据，表示状态转移函数，表示过程噪声；

将预测状态向量和观测向量进行融合处理，获得更新后的状态向量，所述更新后的状态向量满足，，其中，表示卡尔曼增益，表示用于将预测状态向量映射至传感器观测空间的观测模型，表示预测状态协方差矩阵，表示观测矩阵的雅可比矩阵，表示观测噪声协方差矩阵。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述姿态变化预测数据、所述高精度定位信息和用户历史操作数据，采用用户行为建模算法和强化学习算法，动态生成个性化姿态控制指令，具体包括：

获取用户历史操作数据，所述用户历史操作数据包括用户操作加速度、用户操作角速度、游戏场景类型和环境复杂度；

采用卷积神经网络提取所述用户历史操作数据的局部时空特征，采用长短期记忆网络捕捉所述用户历史操作数据的时序依赖特征，将所述局部时空特征和所述时序以来特征进行融合处理，形成用户行为特征向量；

将所述姿态变化预测数据、所述高精度定位信息和所述用户行为特征向量作为状态空间，将智能化掌机的控制器的比例系数、积分系数和微分系数以及最大输出扭矩作为动作空间，以最小化跟踪误差、最大化操作舒适度和最小化能耗作为奖励函数；

基于所述状态空间、所述动作空间和所述奖励函数，采用强化学习算法动态生成个性化姿态控制指令。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据智能化掌机的AR视觉反馈数据和触觉反馈数据，对所述个性化姿态控制指令进行偏差修正处理，具体包括：

获取AR视觉反馈数据和触觉反馈数据，其中，表示用户在AR界面中的操作位置与目标位置的平面偏差，表示用户操作方向与目标方向的偏航角偏差，表示线性马达震动强度，表示震动频率；

将所述AR视觉反馈数据和所述触觉反馈数据进行融合处理，获得综合偏差向量，所述综合偏差向量满足

其中，表示综合偏差向量，表示视觉偏差幅值，表示视觉偏差方向，和表示触觉强度系数；

基于所述综合偏差向量生成PID修正系数，根据所述PID修正系数对所述个性化姿态控制指令进行偏差修正处理，获得修正个性化姿态控制指令，所述修正个性化姿态控制指令满足

其中，表示修正个性化姿态控制指令的参数，、和分别表示智能化掌机的控制器的比例系数、积分系数和微分系数，、和分别表示PID修正系数中的修正比例系数、修正积分系数和修正微分系数，表示最大输出扭矩，、和表示自适应权重系数。

9.一种智能化掌机的姿态控制系统，其特征在于，所述系统具体包括：

第一姿态控制模块，用于根据加速度计、陀螺仪和磁力计实时采集智能化掌机的原始姿态数据，通过动态零漂校正算法对所述原始姿态数据进行周期性校准，获得校正姿态数据；

第二姿态控制模块，用于对所述校正姿态数据进行姿态解算和时间窗口采样，形成第一姿态数据，并将所述第一姿态数据输入到时间序列预测算法进行预测计算，获得姿态变化预测数据；

第三姿态控制模块，用于采用贝叶斯滤波算法对智能化掌机的视觉数据、超声波数据、激光雷达数据和IMU数据进行融合处理，生成高精度定位信息；

第四姿态控制模块，用于基于所述姿态变化预测数据、所述高精度定位信息和用户历史操作数据，采用用户行为建模算法和强化学习算法，动态生成个性化姿态控制指令；

第五姿态控制模块，用于根据智能化掌机的AR视觉反馈数据和触觉反馈数据，对所述个性化姿态控制指令进行偏差修正处理。

10.一种计算机设备，其特征在于，包括：存储器和处理器及存储在存储器上的计算机程序，当所述计算机程序在处理器上被执行时，实现如权利要求1至8中任一项所述的智能化掌机的姿态控制方法。