编译/VR陀螺

索尼互动娱乐（SIE）的研究人员最近推出了一款运动控制器原型，该控制器展示了使用机器学习和电容传感器进行全手跟踪的实验技术。

像Leap Motion这样的基于视觉的手部跟踪系统非常适合在不使用运动控制器之类的物体时追踪手部，但在使用控制器通常会遮挡手指的移动。

为了让VR运动控制器具有更好的手感，SIE研究人员Kazuyuki Arimatsu和Hideki Mori着手构建了一个原型控制器，该控制器集成了许多如Valve Index控制手柄那样的电容式接近传感器。

原型包含62个电极，这些电极记录了许多不同的手的大小和姿势的训练数据集。与Index控制器一样，Sony的原型采用了带有腕带的开放式手掌设计。

论文指出：“我们引入了2.5D表示法，将卷积神经网络方法应用于曲面的电容图像，并基于计算机视觉领域的最新成果对两种类型的网络架构进行了评估，我们还使用该原型实现了实时交互应用程序，并演示了在VR应用程序中使用手指进行直观交互的可能性。”

但是Arimatsu和Mori也承认，他们的设计目前存在一些缺陷，即缺乏对所有不同大小手部的支持。

“如果我们将该方案交付给全球用户，这可能会造成问题。由于我们需要光学跟踪系统来记录训练数据集，因此无法使用我们当前的训练方法实际根据用户的使用情况微调训练。为了更好地适应各种手型，需要研究一种用于增强或合成电容图像的方法。”

当前的算法无法估算用户手部的形状（例如手指的粗细），这会在执行诸如捏等动作之类的操作时在实际手部姿势和虚拟手部姿势之间造成差距。用户当然可以在拾取较小的虚拟物品时进行自我调整，尽管对于Knuckles以及原始的Oculus Touch控制器来说，这确实是正确的。Oculus Touch控制器是首个具有相对较小的电容传感器阵列的主流VR控制器。

无论是通过Sony内置的PC解决方案还是打算与PS5配合使用控制器，Sony都将继续朝着商业化的方向发展。我们仍在屏息等待下一代PSVR的发布，希望Sony至少能够淘汰老化的PS Move和PS Camera光学组合。

来源：roadtovr