摘要
本发明公开了一种游戏摇杆的灵敏度设置优化方法,包括获取游戏摇杆的当前位移坐标和当前硬件灵敏度值;判断当前硬件灵敏度值是否为正常状态,若为非正常状态,执行灵敏度硬件优化设置;预设时间周期T,当时间满足预设时间周期T,执行灵敏度软件周期优化设置;本发明通过对游戏者的摇杆摇动轨迹曲线、生理特征数据和活动特征数据,使用人工智能算法确定游戏者的摇杆对应的硬件灵敏度校准系数,同一个摇杆能适配不同游戏者的灵敏度校准系数,多模态的灵敏度识别方式,实时的硬件灵敏度校准和周期性的软件灵敏度校准相结合,提高游戏者使用摇杆的满意度。
技术关键词
生理特征数据
游戏摇杆
活动特征
校准
坐标
传感器组
电磁式位置追踪器
周期
深度学习模型
BP神经网络算法
智能监测手环
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自然语言技术
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