基于跳跃动作的体感游戏方法

技术领域

本发明涉及高保真无线局域网测试技术领域，尤其涉及一种基于跳跃动作的体感游戏方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

目前，大多数体感游戏通过IMU传感器采集的加速度数据和角速度数据实现游戏指令的输入。但是，在一些体感设备中，其仅内置了重力传感器，这就使得这些体感设备只能采集重力加速度数据，进而导致玩家无法使用这些体感设备正常地进行体感游戏。

因此，亟需提供一种基于重力传感器实现体感指令输入的体感游戏方法，以降低体感游戏的硬件要求。

发明内容

本申请实施例通过提供一种基于挥击动作的体感游戏方法，旨在降低体感游戏的硬件要求。

为实现上述目的，本申请实施例提供了一种基于跳跃动作的体感游戏方法，包括：

在体感游戏启动后，从绑定的体感设备获取原始加速度数据；

根据所述原始加速度数据获取跳跃动作识别所需的目标加速度数据；

根据预设的聚类算法及所述目标加速度数据判断玩家是否完成指定的跳跃动作；

若是，则在所述体感游戏中执行相匹配的跳跃指令。

在一实施例中，根据所述原始加速度数据获取跳跃动作识别所需的目标加速度数据，包括：

从所述原始加速度数据中获取与指定的跳跃动作关联的加速度数据作为所述目标加速度数据，其中，与指定的跳跃动作关联的加速度数据包括x轴加速度数据、y轴加速度数据和z轴加速度数据中的至少一者。

在一实施例中，根据预设的聚类算法及所述目标加速度数据判断玩家是否完成指定的跳跃动作，包括：

根据所述目标加速度数据生成目标向量；

根据所述预设的聚类算法判断所述目标向量是否归于预设的目标簇；

若是，则判定玩家完成指定的跳跃动作。

在一实施例中，根据所述目标加速度数据生成目标向量，包括：

基于时间戳信息将所述目标加速度数据转换为符合预设的聚类算法的数据格式的向量；

从所述向量中筛选出最能表征指定的跳跃动作的向量作为所述目标向量。

在一实施例中，所述目标加速度数据包括x轴加速度数据、y轴加速度数据和z轴加速度数据中的两者；

基于时间戳信息将所述目标加速度数据转换为符合预设的聚类算法的数据格式的向量，包括：

将时间戳信息相同的两个轴的加速度数据合并为一个所述向量。

在一实施例中，根据所述预设的聚类算法判断所述目标向量是否归于预设的目标簇，包括：

根据所述预设的聚类算法计算所述目标向量与预设的目标簇的质心的距离；

若所述距离不大于设定的容错距离，则判定所述目标向量归于预设的目标簇。

在一实施例中，所述预设的聚类算法为k-均值聚类算法。

为实现上述目的，本申请实施例还提出一种基于跳跃动作的体感游戏装置，包括：

获取模块，用于从绑定的体感设备获取原始加速度数据；

筛选模块，用于根据所述原始加速度数据获取跳跃动作识别所需的目标加速度数据；

判断模块，用于根据预设的聚类算法及所述目标加速度数据判断玩家是否完成指定的跳跃动作；

执行模块，用于在判断玩家完成指定的跳跃动作后，在所述体感游戏中执行相匹配的跳跃指令。

为实现上述目的，本申请实施例还提出一种基于跳跃动作的体感游戏设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的基于跳跃动作的体感游戏程序，所述处理器执行所述基于跳跃动作的体感游戏程序时实现如上述任一项所述的基于跳跃动作的体感游戏方法。

为实现上述目的，本申请实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有基于跳跃动作的体感游戏程序，所述基于跳跃动作的体感游戏程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的基于跳跃动作的体感游戏方法。

本申请技术方案的基于跳跃动作的体感游戏方法，通过体感设备所采集的原始加速度数据以得到跳跃动作识别所需的目标加速度数据，再根据该目标加速度数据和预设的聚类算法以判断玩家是否完成指定的跳跃动作。如此，仅采用重力传感器所检测的加速度数据便可实现体感游戏的体感控制，从而可降低体感游戏对体感设备的硬件需求。并且，由于采用了聚类算法以判断玩家是否完成指定的跳跃动作，还能够在保证一定判断精度的基础上，提高终端的响应速度，以提升玩家的游戏体验。因此，相较于传统的采用陀螺仪数据的体感游戏方法，本申请技术方案的体感游戏方法具有体感设备硬件要求低、精度高等优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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发明的一些实施例，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示出的结构获得其他的附图。

图1为本发明基于跳跃动作的体感游戏设备一实施例的模块结构图；

图2为本发明基于跳跃动作的体感游戏方法一实施例的流程示意图；

图3为本发明基于跳跃动作的体感游戏装置一实施例的模块结构图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。文中出现的“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的数量词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。而“第一”、“第二”、以及“第三”等的使用不表示任何顺序，可将这些词解释为名称。

如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的服务器1(又叫基于跳跃动作的体感游戏设备)结构示意图。

本发明实施例服务器，如“物联网设备”、带联网功能的智能空调、智能电灯、智能电源，带联网功能的AR/VR设备，智能音箱、自动驾驶汽车、PC，智能手机、平板电脑、电子书阅读器、便携计算机等具有显示功能的设备。

如图1所示，所述服务器1包括：存储器11、处理器12及网络接口13。

其中，存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器11在一些实施例中可以是服务器1的内部存储单元，例如该服务器1的硬盘。存储器11在另一些实施例中也可以是服务器1的外部存储设备，例如该服务器1上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。

进一步地，存储器11还可以包括服务器1的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器11不仅可以用于存储安装于服务器1的应用软件及各类数据，例如基于跳跃动作的体感游戏程序10的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

处理器12在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器11中存储的程序代码或处理数据，例如执行基于跳跃动作的体感游戏程序10等。

网络接口13可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)，通常用于在该服务器1与其他电子设备之间建立通信连接。

网络可以为互联网、云网络、无线保真(Wi-Fi)网络、个人网(PAN)、局域网(LAN)和/或城域网(MAN)。网络环境中的各种设备可以被配置为根据各种有线和无线通信协议连接到通信网络。这样的有线和无线通信协议的例子可以包括但不限于以下中的至少一个：传输控制协议和互联网协议(TCP/IP)、用户数据报协议(UDP)、超文本传输协议(HTTP)、文件传输协议(FTP)、ZigBee、EDGE、IEEE 802.11、光保真(Li-Fi)、802.16、IEEE 802.11s、IEEE 802.11g、多跳通信、无线接入点(AP)、设备对设备通信、蜂窝通信协议和/或蓝牙(Blue Tooth)通信协议或其组合。

可选地，该服务器还可以包括用户接口，用户接口可以包括显示器(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选的用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以称为显示屏或显示单元，用于显示在服务器1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。

图1仅示出了具有组件11-13以及基于跳跃动作的体感游戏程序10的服务器1，本领域技术人员可以理解的是，图1示出的结构并不构成对服务器1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

在本实施例中，处理器12可以用于调用存储器11中存储的基于跳跃动作的体感游戏程序，并执行以下操作：

在体感游戏启动后，从绑定的体感设备获取原始加速度数据；

根据所述原始加速度数据获取跳跃动作识别所需的目标加速度数据；

根据预设的聚类算法及所述目标加速度数据判断玩家是否完成指定的跳跃动作；

若是，则在所述体感游戏中执行相匹配的跳跃指令。

在一实施例中，处理器12可以用于调用存储器11中存储的基于跳跃动作的体感游戏程序，并执行以下操作：

从所述原始加速度数据中获取与指定的跳跃动作关联的加速度数据作为所述目标加速度数据，其中，与指定的跳跃动作关联的加速度数据包括x轴加速度数据、y轴加速度数据和z轴加速度数据中的至少一者。

在一实施例中，处理器12可以用于调用存储器11中存储的基于跳跃动作的体感游戏程序，并执行以下操作：

根据所述目标加速度数据生成目标向量；

根据所述预设的聚类算法判断所述目标向量是否归于预设的目标簇；

若是，则判定玩家完成指定的跳跃动作。

在一实施例中，处理器12可以用于调用存储器11中存储的基于跳跃动作的体感游戏程序，并执行以下操作：

基于时间戳信息将所述目标加速度数据转换为符合预设的聚类算法的数据格式的向量；

从所述向量中筛选出最能表征指定的跳跃动作的向量作为所述目标向量。

在一实施例中，处理器12可以用于调用存储器11中存储的基于跳跃动作的体感游戏程序，并执行以下操作：

将时间戳信息相同的两个轴的加速度数据合并为一个所述向量。

在一实施例中，处理器12可以用于调用存储器11中存储的基于跳跃动作的体感游戏程序，并执行以下操作：

根据所述预设的聚类算法计算所述目标向量与预设的目标簇的质心的距离；

若所述距离不大于设定的容错距离，则判定所述目标向量归于预设的目标簇。

在一实施例中，处理器12可以用于调用存储器11中存储的基于跳跃动作的体感游戏程序，并执行以下操作：

所述预设的聚类算法为k-均值聚类算法。

基于上述基于跳跃动作的体感游戏设备的硬件构架，提出本发明基于跳跃动作的体感游戏方法的实施例。本发明的基于跳跃动作的体感游戏方法，旨在降低体感游戏的硬件要求。

参照图2，图2为本发明基于跳跃动作的体感游戏方法的一实施例，所述基于跳跃动作的体感游戏方法包括以下步骤：

S10、在体感游戏启动后，从绑定的体感设备获取原始加速度数据。

这其中，该体感游戏为与攀爬动作关联的体感游戏，其需要玩家利用体感设备进行攀爬动作以展开游戏。通过该体感游戏，玩家能够通过体感动作控制游戏角色进行上下攀爬。这样，玩家能够更真实地感受到攀爬类体感游戏的乐趣。

值得说明的是，该体感游戏可以为本地应用程序，也可以是基于HTML5的小程序或网页应用等。具体地，体感游戏在终端上运行，该终端可以为台式电脑、笔记本电脑、游戏主机、便携式游戏主机、智能手机、平板电脑、智能手表、智能电视等。

体感设备是指能够检测玩家体感数据的设备，通常，体感设备被设置为包括六轴IMU传感器，该六轴IMU传感器包括三轴加速度计和三轴陀螺仪，该六轴IMU传感器通过检测玩家的三轴加速度的变化和三轴角速度的变化以检测玩家的体感姿态。

在本申请的技术方案中，终端从体感设备获取的原始加速度数据为加速度计(也称为重力传感器)所直接采集得到的三轴加速度数据。该三轴加速度数据分别为x轴加速度数据、y轴加速度数据及z轴加速度数据。其中，x轴为水平方向的加速度轴，z轴为竖直方向的加速度轴，y轴则为前后方向的加速度轴。如此，即使该体感设备仅具有重力传感器也能够通过体感动作完成攀爬指令的输入。

可选择地，该体感设备被设置为可穿戴式，其形态包括但不限于以下几种：手环、手表、游戏手柄、智能手机等。

具体地，在游戏前，该体感设备需要与终端建立通信连接(即与终端张定)，这其中，体感设备与终端之间可以建立有线连接，也可建立无线连接。示例性的，当体感设备与终端建立有线连接时，可基于USB2.0协议、USB3.0协议、雷电3协议、雷电4协议中的至少一者；而当体感设备与终端建立无线连接时，可基于蓝牙协议、WiFi协议、红外协议、2.4G通信协议、NFC协议中的至少一者。

S20、根据所述原始加速度数据获取跳跃动作识别所需的目标加速度数据。

可选择地，根据所述原始加速度数据获取跳跃动作识别所需的目标加速度数据，包括：从所述原始加速度数据中获取与指定的跳跃动作关联的加速度数据作为所述目标加速度数据，其中，与指定的跳跃动作关联的加速度数据包括x轴加速度数据、y轴加速度数据和z轴加速度数据中的至少一者。

具体而言，从体感设备获取的原始加速度数据包括x轴加速度数据、y轴加速度数据和z轴加速度数据，这其中，x轴为水平方向的加速度轴，y为前后方向的加速度轴，z轴为上下方向的加速度轴。

进一步地，体感设备收取到原始加速度数据后，终端会根据体感游戏当前游戏内容所需的跳跃动作，从原始加速度收数据中筛选出相关联的加速度数据。这其中，体感游戏当前游戏内容所需的跳跃动作即为指定的跳跃动作。根据游戏设计的不同，在体感游戏的不同游戏内容中需要玩家完成的跳跃动作可能并不相同，因此在筛选目标加速度数据时，需先确定当前需要玩家完成的跳跃动作，再基于该跳跃动作从原始加速度数据中筛选出所需的目标加速度数据。

举例来说，对于原地向上跳跃的跳跃动作而言，仅需获取z轴方向上的加速度数据即可判定玩家的是否完成原地向上的跳跃动作。而对于向前的跳跃动作，除了z轴方向上的加速度数据外，还需获取y轴方向的加速度数据，才能更精确地判断玩玩是否完成向前的跳跃动作。

此外，还值得说明的是，为了得到所需的目标加速度数据，还可以对原始加速度数据进行滤波等处理，以提高加速度数据的质量。

S30、根据预设的聚类算法及所述目标加速度数据判断玩家是否完成指定的跳跃动作。

这其中，聚类算法是一种机器学习算法，它能够将数据集中的样本分成若干个类别，每个类别中的样本都有相似的属性或特征。聚类算法通常用于对大量数据进行分类，以便更好地理解数据的内在结构，并为进一步的数据分析和挖掘提供便利。聚类算法有许多不同的变体，其中包括基于距离的聚类算法(如k-均值聚类算法)、基于密度的聚类算法(如基于密度聚类(DBSCAN)算法)和基于层次的聚类算法(如层次聚类(HierarchicalClustering)算法)。

具体来说，可以使用聚类算法将玩家的加速度数据分类为不同的类别，每个类别代表一种特定的跳跃动作(例如跳跃、下蹲、跳跃旋转等)。然后，可以对每个类别中的加速度数据进行进一步的分析，比如计算加速度的时间积分，从而得到速度、位移等信息。最后，根据给定的跳跃动作要求，可以对玩家的数据进行比较，判断玩家是否完成了指定的跳跃动作。例如，如果玩家的速度和位移符合跳跃动作的要求，则可以认为玩家完成了跳跃动作。

可以理解的是，采用聚类算法以判断玩家是否完成指代的跳跃动作，能够在保证一定判断精度的基础上，提高终端的响应速度，以提升玩家的游戏体验。

S40、若是，则在所述体感游戏中执行相匹配的跳跃指令。

具体来说，在判定玩家完成了指定的跳跃动作后，那么便可执行相匹配跳跃指令。这可以通过在游戏代码中添加对应的逻辑来实现。例如，如果游戏中存在被操控角色，在玩家完成跳跃动作时，可以让这个角色执行跳跃动作。当然，也可以通过执行相应的跳跃指令来控制游戏中的其他内容，比如切换场景或开始一个新的游戏级别等。

可以理解，本申请技术方案的基于跳跃动作的体感游戏方法，通过体感设备所采集的原始加速度数据以得到跳跃动作识别所需的目标加速度数据，再根据该目标加速度数据和预设的聚类算法以判断玩家是否完成指定的跳跃动作。如此，仅采用重力传感器所检测的加速度数据便可实现体感游戏的体感控制，从而可降低体感游戏对体感设备的硬件需求。并且，由于采用了聚类算法以判断玩家是否完成指定的跳跃动作，还能够在保证一定判断精度的基础上，提高终端的响应速度，以提升玩家的游戏体验。因此，相较于传统的采用陀螺仪数据的体感游戏方法，本申请技术方案的体感游戏方法具有体感设备硬件要求低、精度高等优点。

在一些实施例中，本申请技术方案所采用的聚类算法为k-均值聚类算法。

可以理解的是，k-均值聚类算法具有实现较简单、收敛速度快、效果好等点。

在一些实施例中，根据预设的聚类算法及所述目标加速度数据判断玩家是否完成指定的跳跃动作，包括：

S21、根据所述目标加速度数据生成目标向量。

具体来说，可以将目标加速度数据整理为一个一维的数组，然后对数组中的每个元素求平均值，得到平均加速度。接着，可以将数组中的每个元素与平均加速度进行差值运算，得到目标加速度的相对值。最后，可以将得到的相对值整合到一个向量中，即生成目标向量。例如，假设目标加速度数据为[2,3,4,5,6]，则平均加速度为(2+3+4+5+6)/5＝4，相对值为[-2,-1,0,1,2]，目标向量为[-2,-1,0,1,2]。

S22、根据所述预设的聚类算法判断所述目标向量是否归于预设的目标簇。

S23、若是，则判定玩家完成指定的跳跃动作。

具体来说，如果预先设定了某种聚类算法和目标簇，则可以使用该聚类算法对目标向量进行分类，并判断该向量是否归于预设的目标簇。例如，可以使用预设的聚类算法(例如k-均值算法)对数据进行聚类，并划分出若干个簇(例如k个簇)。然后，可以计算所述目标向量与每个簇的距离，并根据预设的距离度量方式(例如欧几里得距离)计算出距离值。最后，可以将目标向量与每个簇的距离进行比较，将目标向量归于距离最近的簇中。如果目标向量分配到了预设的目标簇中，则可以认为该向量是属于该簇的。此时，便可判定玩家完成发指定的跳跃动作；反之，则认为玩家未完成指定的跳跃动作。

采用上述方案即可通过聚类算法实现对玩家是否完成指定的跳跃动作的判定。

在一些实施例中，根据所述目标加速度数据生成目标向量，包括：

S110、基于时间戳信息将所述目标加速度数据转换为符合预设的聚类算法的数据格式的向量。

具体来说，在得到目标加速度数据后，可以基于目标加速度的时间戳信息，

需要将目标加速度数据和时间戳信息整合到一个二维数组中，每一行表示一个时间点的加速度和时间戳信息。例如，假设目标加速度数据为z轴加速度数据，其为[2,3,4,5,6]，时间戳信息为[1,2,3,4,5]，则可以将它们整合为二维数组：

然后，将二维数组转换为符合预设的聚类算法的数据格式的向量。例如，如果预设的聚类算法是k-均值算法，则可以将二维数组中的每一行转换为一个包含两个元素的向量，即加速度和时间戳信息。例如，上面的二维数组可以转换为如下的向量([时间戳，z轴加速度])：[1,2]、[2,3]、[3,4]、[4,5]、[5,6]。

如此，便可得到所需的符合预设的聚类算法的数据格式的向量。

S120、从所述向量中筛选出最能表征指定的跳跃动作的向量作为所述目标向量。

一般来说，当玩家进行跳跃动作时，体感设备所检测到的加速度数据将呈现特定的变化规律，如先增大后减小的变化规律。例如，当玩家进行原地跳跃的动作时，z轴加速度的绝对值会从0开始递增，再递减至0。根据这一规律，终端可以从向量组中筛选出最符合当前跳跃动作的向量作为目标向量。例如，在原地跳跃的动作中，可以选择在z轴向上的加速度值最大的向量作为目标向量。

通过上述方案，能够减少终端计算所需的数据量，并提高目标向量的数据质量，以使终端能够更快速并更精确地判断玩家是否完成指定的跳跃动作。

在一些实施例中，目标加速度数据包括x轴加速度数据、y轴加速度数据和z轴加速度数据中的两者。

此时，基于时间戳信息将所述目标加速度数据转换为符合预设的聚类算法的数据格式的向量，包括：

将时间戳信息相同的两个轴的加速度数据合并为一个所述向量。

这其中，该两个轴的加速度数据为x轴加速度数据、y轴加速度数据和z轴加速度数据中的两者。在实际应用时，可以根据当前的跳跃动作类型或与预设，从三个轴加速度数据中选出所需的两者。

具体来说，将时间戳信息相同的两个轴的加速度数据合并为一个向量需要先按时间戳顺序将这些数据排列。待数据被排列好，就可以按顺序将时间戳信息相同的两个轴的加速度数据合并为一个向量。这样，每个向量都将包含两个轴的加速度数据，并且这些向量将按时间戳顺序排列。例如，假设我们有以下时间戳信息相同的两个轴的加速度数据：

我们可以将这些数据按时间戳顺序排列，并将每个轴的加速度数据组合到一个向量中，得到以下结果([时间戳，x轴加速度，y轴加速度])：[1,5,2]、[2,6,3]、[3,7,4]、[4,8,5]。

在这种情况下，每个向量都包含了时间戳信息相同的两个轴的加速度数据。

可以理解，通过将时间戳相同的两个轴的加速度数据合并为一个向量，能够提高数据质量，以减少误差数据对判断结果的影响，从而有助于提升跳跃动作的判定精度。当然，本申请的设计不限于此，在其他实施例中，也可仅采用一个轴的加速度数据以得到所需的目标向量。

在一些实施例中，根据所述预设的聚类算法判断所述目标向量是否归于预设的目标簇，包括：

S210、根据所述预设的聚类算法计算所述目标向量与预设的目标簇的质心的距离。

示例性的，我们采用K-均值聚类算法，并使用欧几里得距离作为度量。在这种情况下，我们可以计算目标向量与预设的目标簇的质心之间的欧几里得距离，以确定它们之间的相似度。

具体来说，假设我们已经预设了一个目标簇，其质心为c，并且我们想要计算一个目标向量v与该质心之间的距离。首先，我们需要将v和c转换为相同维度的向量(在上述实施例中，我们所得到的目标向量即是与质心相同维度的向量)。然后，我们可以计算它们之间的欧几里得距离，如下所示：

distance(v,c)＝sqrt{sum_{i＝1}^{n}(v_i-c_i)^2}

其中n是向量的维度，v_i和c_i分别表示v和c在第i个维度的值。通过计算欧几里得距离，我们就可以确定目标向量与预设的目标簇的质心之间的距离。

S220、若所述距离不大于设定的容错距离，则判定所述目标向量归于预设的目标簇。

这其中，容错距离是一个设定的阈值，用于衡量两个向量之间的相似度。在机器学习中，容错距离通常用于聚类算法，用于将向量分到相似的簇中。

具体来说，当计算出目标向量与预设的目标簇的质心之间的距离后，我们可以通过比较该距离与设定的容错距离来判定目标向量是否归于预设的目标簇。如果目标向量与预设的目标簇的质心之间的距离不大于设定的容错距离，则可以判定目标向量归于预设的目标簇。

例如，假设我们已经计算出目标向量v与预设的目标簇的质心c之间的距离为d，并且我们已经设定了一个容错距离t。如果d≤t，则可以判定目标向量v归于预设的目标簇。例如，如果d＝5，t＝10，则可以判定v归于预设的目标簇。

可以理解，通过设置合适的容错距离，我们便可调整对跳跃动作判断的精度，以适应不同难度或设计要求的体感游戏。同时，通过调整容错距离，还可提高终端对跳跃动作的判断精度。

此外，参照图3，本发明实施例还提出基于跳跃动作的体感游戏装置，所述基于跳跃动作的体感游戏装置包括：

获取模块110，用于从绑定的体感设备获取原始加速度数据；

筛选模块120，用于根据所述原始加速度数据获取跳跃动作识别所需的目标加速度数据；

判断模块130，用于根据预设的聚类算法及所述目标加速度数据判断玩家是否完成指定的跳跃动作；

执行模块140，用于在判断玩家完成指定的跳跃动作后，在所述体感游戏中执行相匹配的跳跃指令。

其中，基于跳跃动作的体感游戏装置的各个功能模块实现的步骤可参照本发明基于跳跃动作的体感游戏方法的各个实施例，此处不再赘述。

此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质可以是硬盘、多媒体卡、SD卡、闪存卡、SMC、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、便携式紧致盘只读存储器(CD-ROM)、USB存储器等中的任意一种或者几种的任意组合。计算机可读存储介质中包括基于跳跃动作的体感游戏程序10，本发明之计算机可读存储介质的具体实施方式与上述基于跳跃动作的体感游戏方法以及服务器1的具体实施方式大致相同，在此不再赘述。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。