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在VR手势输入这件事上都有哪些厉害的设备?

发布时间:2019-06-07 06:32 来源:未知 编辑:admin

  不管2016是不是元年,我们都能通过2015一整年的发展感受到VR正在茁壮成长。

  在这一年里,我们看到“层出不穷”的头盔 ,最为典型的也是人们说到吐的是VR三巨头的头盔:Oculus Rift、HTC Vive以及PlayStation VR。

  可是郁闷的是,大厂商们都先扑着头显去了,做得差不多了才回头说:“哎呀,现在输入控制设备是短板”,(by Oculus,去年晚些时候)早干嘛去了!?做显示器就是高科技,做键盘鼠标的就是low科技了?!卖鸡还看不起卖酱油了?!

  好在这个时候,一群有着强烈英雄主义情怀和社会责任感的宅男们站了出来,用惊人的技术默默的打着大厂商们的脸。

  输入设备是一种能把真实世界的环境数据映射到虚拟世界的设备,粗暴来说,就是输入人们指令到VR系统的设备。

  和键盘鼠标不一样,VR输入设备强调沉浸感。所以,随着VR头显的发展,VR输入设备也迎来春天。它不仅种类繁多形态新奇,也涵盖奇思妙想的idea和黑科技。

  事实上,除了传统的手柄,比如Oculus Rift消费者版支持的Xbox无线手柄,还有一些新兴形态的输入设备,比如万向跑步机Kat Walk、手套The Manus或者衣服Tesla Suit。

  今天就让星球君带大家盘点VR输入设备领域有代表性的产品。不过在此之前,我们先作一个简单的分类。

  虽说分类的方式有很多,比如根据产品形态进行分类可以分为手套、手柄、双手柄以及全身套装等等;也可以根据沉浸感分类,分为感官式沉浸、交互式沉浸两种。在记者看来,根据其采用的技术进行分类对人们理解产品更有帮助。

  VR手柄属于局部动作追踪,包括采用惯性传感器、震动马达的传统手柄及动作感应手柄。这里我们主要看一下利用惯性传感器获得信息输入的手柄,代表产品有Oculus Touch。

  基于惯性传感器的手柄根据加速度和磁场传感器在各测量轴方向上的分量,计算得出手柄相对于重力加速度轴和地磁场轴的俯仰角和方位角,将这两个角度作为手柄的状态变量计算得到动作指令,通过串口传送到主机端,然后在虚拟场景中完成相应虚拟场景动作。

  VR手柄还通过外部摄像头实现手柄的位置追踪,使得用户通过操纵VR手柄可以在虚拟场景中自由参观。

  此外,手柄还可以通过按钮方式进行人机交互,并通过震动马达的方式实现反馈,增强使用者的沉浸感。

  VR手柄还具备结构简单、性能稳定、成本低廉、使用方便的特点,现阶段适用于家庭,并且只需更改虚拟场景内容即可将该系统移植到其他应用领域,可移植性非常强。

  VR手柄也有着明显的缺陷:对于手部关节的精细动作无法还原;无法进行手部动作的精准定位;容易受周围环境铁磁体的影响而降低精度。

  数据手套中装有许多光纤传感器,能够感知手指关节的弯曲状态,并将状态信息转换成电信号并经过微处理器处理后再通过串口输出给计算机。

  在人机交互的过程中使用数据手套捕获操作者手的各种手势或动作,传送给生成虚拟环境的计算机。

  数据手套不仅能将人手的姿态准确地实时地传递给虚拟环境,而且能够把与虚拟手与虚拟物体的接触信息反馈给操作者从而令操作者与虚拟环境之间以更自然更具沉浸感的方式进行交互。

  数据手套的优点是输入数据量小,速度快,直接获得手在空间的三维信息和手指的运动信息,可识别的手势种类多,能够进行实时地识别。

  此外,该类产品的设计是为了满足那些从事运动捕捉和动画工作的专家们的严格需求,其使用简单、操作舒适、驱动范围广,数据质量高,适用于机器人系统、操作外科手术、虚拟装配训练、手语识别系统、教育娱乐等诸多领域。

  但缺点在于:由于受技术及材料的影响,该类产品价格昂贵,普通应用场合难以承受,受众范围小,而且由于数据手套上一些硬件设备(如传感器)的材料比较娇贵,存在老化快,不能长时间应用等缺点。

  此外,数据手套穿戴复杂,给人带来很多不便,并且因为本身不能提供与空间位置相关的信息,所以数据手套必须配合位置跟踪器使用以达到获取空间位置信息的目的。

  基于计算机视觉的手势识别可以分为基于单目视觉的手势识别和基于多目视觉的手势识别。基于单目视觉的手势识别就是通过单个摄像机来采集手势图像,从而建立平面手势模型。

  这种方法处理的数据量较小,识别速度快,但是对于用户手势的输入限制较大。基于多目视觉的手势识别是通过两个或两个以上的摄像机来采集图像,建立的是立体模型。

  这种方法对于用户手势的输入限制较小,可以实现更加自然的人机交互,但由于立体模型的复杂性,需要处理大量的数据,计算较复杂。

  基于计算机视觉的手势识别设备典型代表产品是美国Leap公司的Leap Motion手势识别设备、G-Wearables独立研发的StepVR产品中的手势识别设备。

  该类产品在实现时无需购买昂贵的设备,仅需要摄像头、PC机即可,并且在操作时更加自然、方便,符合以人为本和自由性的要求,是手势识别未来发展的趋势。

  基于计算机视觉的手势识别设备也存在缺陷:手部正反判定比较困难,容易进行误判;受光的影响比较大,包括室外可见光、激光相机自己发出的激光、捕捉相机自身识别干扰等;识别范围有限,受光路限制,对障碍的容忍度较低,双手叠交的识别判定有误。

  因此基于计算机视觉的手势识别设备的识别效率相比于数据手套的低,提高识别效率成为基于计算机视觉的手势识别设备未来发展的重要方向。

  这三类设备各有利弊,感官式沉浸带来更强的沉浸感,带上头显后我们能低头看到自己的双手动作甚至全身动作,但如果在互动场景中,双手需要长期悬空操作,或需记忆较多手势命令,会影响用户体验。

  而交互式沉浸虽然能通过对设备空间位置的跟踪实现部分沉浸感,并通过按键命令实现较高效的控制,但是无法满足我们在虚拟世界中触摸拿捏等自然交互的愿望。

  1、 空间沉浸感,虚拟现实显示,给我们带来了更高维度的人机交互视觉体验,与之相配套的输入设备,也应该具备空间跟踪功能和沉浸感;

  2、 稳定,任何输入设备,没有稳定性就只能是一个试验品,谁也不愿意使用一块不时失去响应的鼠标或者键盘;

  3、 精确,人机交互时,控制点的抖动和漂移是最难以接受的,会给操作者带来极大的不确定性,影响操作效率和体验;

  4、 低延时,丝般顺滑的操作感和完全无法感受到的延时,会给使用者带来完美的交互体验;

  5、 便利性,输入设备如果需要复杂的穿戴和准备过程,是普通消费者无法接受的;

  6、 舒适性,人机工程学在键盘鼠标年代已经发展很久了,如果使用者在操作时始终需要做无支撑的悬空操作,长期使用控制器造成肌肉劳损,也是不可能普及推广的;

  7、 直觉控制,键盘、鼠标等传统手段,最大的优势在于,便于操作者建立直觉控制,我们可以键盘盲打,实现非常高的输入速度。如果新的输入方式无法实现,而戴着头显无法正常使用键盘,就会出现输入真空,直接影响到虚拟现实在多领域的应用;

  9、 兼容普适性,普通人不希望为了不同的工作和娱乐需要,配备多种输入设备,希望一套设备能满足多种需求。

  10、 操作反馈,操作反馈主要包括视觉、声觉和触觉,视觉和声觉反馈很重要,但是触觉反馈也一样重要,举两个例子:

  第一个例子,触屏手机刚刚出现的时候,屏幕键盘触碰是没有震动反馈的,但是近几年的手机都出现了这个功能。

  第二个例子,surface第一代键盘是没有按键行程的,敲击没有触觉反馈,成为了公众体验评价最糟糕的键盘。触觉在动物知觉里的重要性,不亚于视觉、听觉。

  上面的这些输入问题,都是必须解决的,带着任何一个问题,虚拟现实都不可能取代传统的人机交互方式,实现革命性的变革。虚拟现实可能在比较长的一段时间里只能用于游戏、娱乐,或是特殊领域。

  基本上,Touch的技术框架是多模式传感融合+手势识别。即配置惯性传感器以及Oculus的动作追踪系统Constellation做光学跟踪,实现Touch的6自由度追踪。

  值得一提的是,这里还需要一个追踪摄像头作为动作捕捉。不过,根据最新消息,原本在第二季度发货的Touch推迟到今年下半年。

  由此,更加具体和详细的技术可能需要等到那时候才能了解。不过,这也值得等待,毕竟Oculus打造的是一个行业的标杆。

  PS Move手柄于2010年9月15日推出,属于PS 3时代产品。不过,吉田修平曾表示,索尼不会针对PS VR对其进行升级。

  吉田修平说:“我们觉得现在的(PS Move)就挺好……Move本来就是为了在VR游戏中使用而开发的。但上市时,PS4和PS VR都还是商业机密,因此当时并未全面介绍其本来就具备的特点。”

  Move手柄内置惯性传感器,利用摄像头进行跟踪,并使用RGBLED发光源的灯泡作为主动马克点。

  在说正事之前,记者想要强调Razer Hydra的中文名——九头灵蛇(这个名字很酷有木有)。这不是一款新品,和PS Move一样,这是老古董。

  Razer(雷蛇)在2011年4月份的时候发布Hydra(如上图),售价139美元。事实上,Hydra是一个套装,包括一个球形基站和一对有线手柄,而且左右手柄各提供了模拟摇杆、四按键以及扳机键等传统控制。

  当时,Razer夸下海口说,Hydra可精确识别1mm的移动距离和1度的旋转角度。无独有偶,采用这种的磁感应跟踪技术还有Sixense于2013年9月登陆众筹的STEM控制器套装。

  根据消息,三星将会在CES上展示其为Gear VR准备的输入设备Rink。目前我们对它了解甚少,只能通过三星放出来的视频探究一二(看起来很精确的样子……)。

  通过视频,我们看到Rink具备手势识别以及位置跟踪,而且不同的手指还可以触发不同的交互方式。

  可以肯定的是,Rink采用了惯性传感器,但想要获得更加具体的技术原理可能需要等到CES展会。

  HTC Vive的手柄通过自身的追踪系统Lighthouse实现动作捕捉,其原理是利用房间中密度极大的非可见光,探测室内佩戴VR设备的玩家的位置和动作变化,并将其模拟在3D空间中。

  具体来说,Lighthouse是一个基于15×15英尺的空间追踪系统。两个激光发射器会被安置在这个空间的对角,并不断发射光线扫描整个空间。Vive头盔和手柄上有超过70个光敏传感器。

  激光扫过的同时,头盔和手柄开始像秒表一样计数,看哪一个传感器先接收到激光,然后利用传感器位置和接收激光时间的关系,计算相对于激光发射器的准确位置。只要激光束击中的光敏传感器足够多,就能形成一个 3D 的模型。

  微动系列现有产品微动Vidoo Primary在硬件层面上,拥有独立的图形图像处理芯片,核心算法不依赖于系统的硬件实现;

  在软件层面上,拥有中间件架构,用以连接硬件设备和软件应用程序,为在各种硬件平台上开发的手势识别应用提供标准的数据接口。

  通俗的说,“微动Vidoo”的手势识别能达到10个手指指尖、23个骨骼节点变化的捕捉。

  特点:准确的手部姿态识别; 精准的指尖位置定位与跟踪;健壮的手势动作指令识别;有独立图形图像处理芯片,不占用上位机运算资源;适配性好,支持目前市面上全部VR头戴显示设备。

  诺亦腾Perception Neuron 的工作过程很简单,17个传感器就可以捕捉到全身的动作并实时传输到PC端的软件上。在WiFi传输下,动作的延时可以控制在30毫秒以内,肉眼几乎感知不到;如果是有线传输,延时会更小。

  ·图像传输到不同的设备上,如果是便宜的投影仪、电视机,将是 30–60 毫秒。

  传统的动作捕捉需要专业的场地、专业的技术人员支持,诺亦腾最大的贡献就是极大地降低了这项技术的使用门槛和成本。

  目前Ximmerse公司已经开发出一套基于高视场角立体相机的跨平台光学追踪系统。

  其解决方案的核心是一个自带集成视觉跟踪算法的双目摄像头设备,嵌入了惯性测量跟踪装置和一个或多个带光点的控制器/外设,双目摄像头设备采用普通RGB摄像头进行白光跟踪,不加红外滤镜,通过独特的移动视觉算法让其具有极强抗干扰能力,不被日光及其他室内光线干扰,具有高精度、极低延迟、不丢失等特点。

  用户通过双目摄像头设备能追踪多达240个独立光点/每帧,且光点之间不会受到彼此干扰,所有光点都能被准确地识别和追踪。

  空间定位技术具有室内大面积精准定位功能;环境互动技术则基于投射真实环境,触发真实环境操作并控制周边环境,这对玩家们的体验观感进行了实质性的优化。

  穿山甲通过实时捕捉穿戴者动作,达到虚拟世界中的角色与现实中的玩家在动作上保持一致的最佳体验;力反馈功能模拟作用力,虚拟体验枪击、格斗等受力,更加有效地强化了玩家的沉浸式体验。

  北京迪声动画的Dynamixyz面部表情捕捉系统采用国际最先进的技术,能够自动定位和跟踪头部及面部表情的精确运动。

  无需任何标记点或油漆标志进行面部标定,软件会自动为角色添加标记点。使用者只需戴上装配有摄像机的头盔就可以快速创建逼真的面部动画。

  Dynamixyz面部表情捕捉系统可以将演员表情匹配给任意角色,甚至是无生命物体。

  而且该捕捉系统是一个独立的视窗,可以很容易的集成到任何生产线中。可以和MotionBuilder等三维动画软件的角色模型进行表情的关联,实时调节面部表情动画。

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