单个传感器的压力读数将反映传感器与皮肤区域

图1的示例显示了来自压力传感器数据的六个单独度量G0-G5。此外，可以将非压力数据的单独传感器集成到轮廓中，以改变X-Y平面中轮廓的形状，或者可以提供附加组件，例如页面平面外的Z方向，以进一步增强轮廓。如上所述，在任何矩阵中的变化中，简档可以是静态的或动态的，包括它们的绝对值或相对值、值的变化、值的变化率、变化率，并且与手势或手势组合相关。 对运动、范围或运动模式的任何绝对或相对测量值都可以进行分析，并用于生成定量分数，该分数反映了单独的组合压力测量值，以及与先前单个运动或组合运动的比较。个人或集体运动分数可以与用户执行的运动类型相关联，这些运动类型是预期由用户执行的功能或预期由用户控制伴随设备的控制或命令的特征。 通常，单个度量不会与特定数量的传感器或特定解剖结构（如肌腱）一一匹配，并且因为每个度量可能是一个或多个压力传感器的贡献，这些指标的组合反映了具有多个解剖结构组合贡献的组合压力分布。可识别与特定单个或离散运动、运动范围或运动集合或子集相对应的压力剖面分数，并用于建立运动模式或与预先存在模式的偏差。 具体参考图2，人类手腕的横截面显示了个体生理结构的位置和方向，包括14个肌腱T1-T14、桡骨和尺骨以及其他内部解剖结构，如软骨、间质组织、神经和关节。将多个单独的压力传感器放置在与手腕的外部真皮层紧密配合的位置，基于前臂、手腕、手和手指的不同配置和运动生成独特和定量的压力分布。由于人体使用者在整个运动范围内有大量的解剖结构及其独特的位置和方向，皮肤表面的压力变化可能会发生巨大变化，通过放置足够多的压力传感器（具有足够的选择性和灵敏度来检测这些变化），可以对其进行精确测量。 如上所述，本发明的压力传感器阵列可并入围绕附件（例如手腕）的带状结构中，以在能够检测作为皮肤表面压力变化反映的基本生理结构的运动的位置处播放传感器。如图2所示，如下文更详细描述，肌腱、骨骼和其他生理结构在水平或垂直方向上的分布不均匀。类似地，随着手臂上下移动，各个结构的位置和形状发生变化，因此腕带的位置对于用户来说可能是高度个性化的。阵列中压力传感器的选择和定位可根据每个肌腱、骨骼或其他结构的特定位置进行调整，以专门检测特定运动的位置差异。 从传感器的相对位置可以明显看出，单个传感器的压力读数将反映传感器与皮肤区域接触点附近的生理结构，以确认与传感器的接触。由于腕部的生理结构相对于皮肤的外表面不是对称的，因此单个传感器必然会反映来自肌腱、骨骼、肌肉和任何其他结构的不同组合的压力变化，从而产生传感器的压差。因此，传递给单个传感器的压力数据对于其在腕部圆周外部周围的位置可能是唯一的。出于这个原因，传感器所在的带被设计成在每次单独使用时都以相同的方向放置在手腕周围。例如，钢带可具有张紧元件，该张紧元件使端部与蒙皮的外表面保持一致啮合，以及用于定向传感器阵列的定位，使得各个传感器重复地感测生理结构的相同组合，使得传感器阵列数据简档在重复使用时产生相似的数据，并且使得数据传感器简档可以存储在数据存储元件中具体参考图。在图3A和3B中，控制装置10由图3A中编号为#1-#8和图3B中编号为#1-#16的多个传感器以及用于容纳数据存储、电源和逻辑电路以检测和分析如本文所述的独特压力特征的壳体或外壳11组成。参考图3A，传感器阵列20由与用户附件的外表面保持紧密一致啮合的单个传感器#1-#8的集合组成。如上所述，传感器阵列优选布置在具有张紧元件的带中，张紧元件用于保持传感器阵列和皮肤外表面之间的接触，以最大限度地检测阵列周围每个点处的变化压力。和表带一样，带和张紧元件的设计将传感器阵列反复放置在相对于用户基本生理结构的相同位置，以便每次后续使用都能可靠地比较来自先前使用或校准的压力传感器数据剖面，以准确解释用户的手势。 在图3A的实施例中，传感器围绕附件的整个圆周（外壳11占据的部分除外），因此，假设外壳和任何单个传感器之间的尺寸大致相等，传感器围绕附件的大约320°。图3a的实施例表示布置在表带中的传感器阵列20的可识别示例，其中表带元件的功能部分布置在壳体11中，其可与传统或数字手表一样附接到或并入表带。优选地，传感器围绕至少180°、200°、220°、240°、260°、280°、300°、320°、340°和360°。传感器的数量可能大于、等于或小于钢筋束的数量。假设如图2所示存在14个肌腱，图3A实施例中的八个传感器中的每一个传感器接收来自多个肌腱以及下面的骨、韧带、关节、硬膜下组织和血管系统的压力数据。此外，尽管在两个图中阵列20中的各个传感器。3A和3B的尺寸基本相同，且在附件周围的间距相等，其他实施例可包括具有不同尺寸的传感器，其中，附件周围的间距是偏心的，以利用独特的压力传感器，该压力传感器可能来自手腕周围不同点处的基本生理结构。 具体参考图3B的实施例，传感器阵列20由16个单独的传感器#1-#16组成，这些传感器围绕用户的整个附件，使得外壳11与真皮层分离，并沿传感器阵列20的一个或多个构件的表面布置。因此，传感器阵列在附件周围的覆盖范围为360°。如上所述，在本实施例中，传感器#1-#16的数量超过14个单独肌腱，并且控制装置10的选择性和特异性增加，因为可以将多个传感器指定为解释从单独肌腱输入的传感器数据。这种配置增加了阵列的灵敏度和特异性，并且在解释单个基于压力的剖面时，增加了阵列的准确性。此外，随着传感器阵列20中单个T1-Tn传感器的数量增加，可以检测和分析用户的较小运动变化以生成更精确的压力特征曲线，并且可以检测到更细微的运动和姿势。 具体参考图4，可以简单地通过简单的压力变化来检测人体附件的正常运动，该压力变化反映在传感器阵列的输出中，并且基于来自阵列的输入中的不同且被识别的变化与多个运动或姿势相关联。具体而言，关于手臂、手和手腕的运动，可以检测由手臂、手和手腕的这种单独和集体运动引起的检测到的压力变化，并将其与单独的运动分量相关联。运动的各个组成部分可以单独或集体地表征为屈曲、伸展、外展和内收以及每个测量值的组合，并且可选地表征为每个运动、位置、运动或位置随时间的变化或变化率随时间的变化的加权曲线分数。来自手臂、手和手腕的运动的每个不同组合生成特定运动或姿势的可识别压力数据剖面特征，该特征可用于生成到伴随设备的输出信号，或存储以用于进一步分析，与未来的运动或姿势集进行比较，或用作校准程序的一部分。 再次参考图4，屈曲通常定义为moti