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研究人員開發出VR手環:識別精度達99.7%,采用兩個加速度計

2021-03-23 11:37:38來源:智東西

3 月 22 日報道,近日,在 2021 版 IEEE VR 會議論文集中,蘇黎世聯邦理工學院的研究人員研發出一種手環,能夠為 VR 頭顯提供沉浸式的手勢交互。無需手握控制器,點點手指,就能獲得像操作電腦、平板一樣的體驗。

如果這一技術被商用,有望大大解放 VR 設備的交互限制,為 VR 設備釋放新的市場潛力。

01. 懸空動動手指,就能寫文案、彈鋼琴

傳統的 VR 手勢操作一般有兩種方案,一個是通過 VR 頭顯上的攝像頭識別,另一個是手握控制器檢測。但研究人員認為這兩種方案都不能很好的滿足 VR 交互需求,因此提出這種名為 TapID 的手環。

TapID 是一種可以用來檢測手部動作的腕帶設備,將跟蹤的手部姿勢與 VR 設備聯動。用戶在左右手佩戴 TapID,就能夠配合 VR 體驗虛擬現實交互。比如,可以向用戶顯示一個像電腦鍵盤一樣的頁面,進行文本輸入。

可以像面前有一臺電腦一樣,預覽網頁,進入搜索引擎搜索信息。

還可以在熟悉的應用程序,進行圖片、文檔操作。

也可以使用 TapID 來檢測手臂上的觸覺,比如識別到手指的觸碰,從而旋轉手握的模型。

是不是輕裝上陣,又獲得了沉浸感十足的體驗?

02. 識別精度達 99.7%,采用兩個加速度計

下圖為 TapID,中心的芯片為 Dialog 半導體公司的 DA14695,該芯片是 Dialog 的藍牙低功耗微控制器,最大的特性是 “多核 + 藍牙 BLE5.1”。DA14695 對所有慣性傳感器進行采樣,通過串行連接將 IMU 數據傳輸到電腦上。

TapID 配置兩個意法半導體的 LIS2DH,是兩個低功耗加速度計,通過柔性 PCB 嵌入腕帶,以及兩個板載加速度計,用于測試和比較不同的傳感器配置。

上圖為動作識別的流程示意模型。數據采集來自于兩個 3D 加速度計的連續流,通過其使用變化率分數識別手指點擊動作。在檢測到動作后,輸入到神經網絡分類器中識別點擊動作。

神經網絡分類器架構包括五個卷積層塊和兩個最終的線性層,它們構成 softmax 激活函數,根據手指動作呈現概率分布。當確定了那個手指導致波動后,會檢測指尖位置,從而將動作傳輸給應用程序。TapID 在靈活的表帶上嵌入了一對慣性傳感器,可以可靠地檢測表面觸覺,更重要的是,它還可以識別手指作動。研究人員在一批用戶中評估了 TapID 的識別精度,能夠達到 99.7%。

03. 結語:觸覺反饋將成為 VR、AR 釋放潛力的關鍵技術

自 2020 年以來,VR、AR 出現回暖的跡象,并且朝著更加深層次的交互方向發展。本次我們看到的 TapID 就是從手勢控制角度打破原有邊界的研發。

正如扎克伯格所說,VR、AR 在未來十年有望改變智能手機統治的霸權。以 TapID 為代表的觸覺反饋技術有望成為 VR、AR 釋放潛力的關鍵技術。

關鍵詞: VR 手環

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