手上戴個「圈」就能玩 VR,這是什麼新玩意?


一説到玩 VR 遊戲,想必你腦袋裏已經浮現出一個看起來有點奇怪的人——

他戴着一個碩大的頭戴設備、兩手握着厚重的控制器,手臂並不輕鬆地在空氣中張牙舞爪。虛擬遊戲中,他的手緊握手柄,變成了哆啦 A 夢一般的圓球,靈活的手指在磅礴奇幻的新世界卻毫無用武之處。

不過很快,我們就不用握手柄了。虛擬世界中的手,也將恢復自由。

來自康奈爾大學和威斯康星大學麥迪遜分校的華人科學家,近日聯合打造了一副「3D 手環」—— FingerTrak。


戴上這個「圈」,你十指的動作就都能被精準捕捉,而且它在未來的玩法,可能比你想到的還要多。

研究成果已經發表在了 《ACM 互動,移動,可穿戴和普及技術期刊》上。

它的面世,意味着可穿戴傳感器技術又迎來了新突破。

一個能讀懂你手的「圈」

近年來,精準的手指運動跟蹤,已經成了 VR 和 AR 領域研究的熱門技術。

如果你是一個動畫師,應該就知道捕捉人手有多複雜了,手部每個關節的每次彎曲、伸展,都有着無數種可能。

FingerTrak 的最大特色,就是用了一種新技術,來準確預測每根手指的位置——熱傳感器跟蹤

這個「圈」看起來就像一個雙層的手環,不過重點是手環周圍安裝的四個熱像儀。


這些熱像儀非常小,長 5.7mm,直徑 9.3mm,就跟豌豆大小差不多。

它們的尖端都有一個低分辨率的紅外攝像頭,指向手指的一面。雖然分辨率較低,只有 32 x 24 像素,但它們能夠精準地跟蹤佩戴者手的運動。

研究裏呈現的紅外熱像儀圖像中,可以看到手指橙色和黃色區域在隨着指尖移動不斷變化。


再通過系統中專門設計的深度神經網絡(DNN),就能準確地根據手腕輪廓,預測 20 個手指關節的位置。

最後,將各個輪廓的圖像連結在一起,就能以 3D 方式重構整隻手。

接着,重構的手勢信息就能在虛擬模型甚至是機器人的手上再現。


在研究人員的測試中,設備能夠準確地仿生人類動作。

學會翻書:

拿筆寫字:

拿杯子喝水:

玩手機:

熱傳感器跟蹤的新方式,極大改善了手部動作的識別能力。

因為設備不再是通過攝像頭直接捕捉手指位置,而是結合熱成像和機器學習技術來「隱形」獲取。攝像頭拍不到的地方、檢測不到的細微運動,將都可以被「看到」。

這也是第一個基於手腕輪廓來重建全手姿勢的系統

在對 11 位受試者的測試中,研究結果表明識別角度誤差為 6.46° 至 8.06°,而且背景越均勻,錯誤率就越低。

不能説已經實現了高精度跟蹤,但是至少實現了一種更好的手指跟蹤解決方案。


玩 VR 不用手柄了,但不止於此

研究中的 FingerTrak 原型,是連接 Raspberry Pi 進行的運作。但研究人員表示,未來升級的版本,將可以與智能手機連接,與 VR 眼鏡連接,甚至可以無線連接。

連上之後,你戴着手環就可以玩 VR 遊戲了,手指也能在遊戲中進行更自然和多樣化的操作。

在日常生活中,它的用處就更貼近每個人了。


FingerTrak 將能像智能手錶一般,監測我們的健康狀況,但比智能手錶厲害的地方在於,只要你動動手,它就能傳達你的身體狀態好壞。

這對於老年人尤其受用,特別是通過老年人日常生活如何使用雙手,從而監測帕金森氏症和阿爾茨海默氏症等疾病的早期徵兆。

在人機交互方面,你還能通過 FingerTrak 介入,讓的家裏的機器人模仿人類的動作,更好地為我們服務。

研究人員還指出了一個最有希望的潛在應用:翻譯手語。

畢竟當前的手語翻譯技術,要不是需要用户戴手套,要不是需要使用到相機,這兩者體驗都比較麻煩,而 FingerTrak 將能讓手語翻譯變得直接、快速、人性化。


但是,FingerTrak 現在仍處於早期的研究階段,商業化可能還需要幾年時間,畢竟上述所説的任一場景實際使用都不簡單。

比如説,如果要和 VR/AR 應用匹配,替代設備中的手柄控制器,首先就得考慮精度問題,以及手指之間的配合問題。

畢竟在現實中,少了一根手指,偏移一點位置,我們手中的東西可能都會掉在地上,所以精度和現實稍有偏失,虛擬世界中的真實體驗就會錯亂。

不過,研究人員表示該設備採用的組件價格都很實惠,而且數據已經能實現相當高的準確度,這是未來商業化前值得慶幸的一件事。


而且小荷才露尖尖角,虛擬現實也仍處於起步階段,FingerTrak 的出現已經為我們帶來了新的可能性,也讓人看到了它在未來的巨大潛力。

據悉,FingerTrak 預計將在今年 9 月中旬的 ACM 普適計算國際會議上發佈。

我們離理想的手部跟蹤還有多遠?

如果只是監測整隻手,其實智能手錶就可以了。

我們生活中常見的可穿戴設備,使用陀螺儀和加速計等傳感器就能監測手部運動,比如抬起手腕,屏幕就會自動點亮等。

但是,未來要在虛擬世界逼近真實體驗,必須得檢測到每根手指的運動,智能手錶的監測還做不到。

▲ Google Project Soli 計劃,一種基於雷達的手勢識別技術

手指是表達人類感情的重要一環。手部跟蹤技術的研發其實已經走很長一段路了,各種新興技術每年都紛繁顯現。

比如深度感應攝像頭或紅外傳感器——普渡大學的科學家就利用深度感應攝像頭來捕獲手部動作,然後利用深度學習網絡來了解數百萬種手勢,然後將它們在虛擬世界中準確顯示。


有人還使用運動感應手套——加利福尼亞大學洛杉磯分校(UCLA)的研究人員公佈了一種手套式設備,通過機器學習輔助的可伸縮傳感器陣列,能夠將手語轉換為語音對話,並在手機上播放。


甚至還有使用電磁傳感器——Oculus 研究部門的成員在 2015 年開發過一種電磁傳感器系統,通過安裝在用户指尖的電磁體和四個磁力計來跟蹤指尖運動,人們就可以在 VR 遊戲途中停下來,用指尖選擇彈鋼琴或畫畫。


但它們都有着相同的弊端:要不就是設備太大太笨重了,要不就是需要高性能 PC 支持、反應滯後,大部分都無法商用

近年來,隨着 AR/VR 等領域的發展,設備舒適度和視覺逼真度方面都在升級,研究人員一直在開發比手持控制器更自然的方案,因此手部跟蹤技術也更新換代極快。

這種進步主要體現在兩個方面:一是跟蹤手指運動的準確性提升,二是設備尺寸減小及重量減輕

前者譬如Sony在今年 5 月份發佈了 「可高精度追蹤手指運動的下一代 VR 遊戲控制器」原型,這個握柄根據電極感應來確定手指運動,已經能跟蹤到手指的細微動作了,可以做出握拳、彎曲手指,上能比「耶」,下能比「666」,11 種姿勢任君挑選。


研究模擬中,玩家可以用手拿起虛擬空間的積木,並一個個搭建起來,只是手指姿勢識別依然有限,很多人無法比出的下面這個手勢,這個設備也無法識別:

後者譬如今年 2 月份,華盛頓大學的研究人員開發出一個名為 AuraRing 的戒指,它利用新型的電磁跟蹤系統,能夠進行高分辨率的光學跟蹤,人們只需要在食指套一個 3D 打印的電線線圈,加上遍佈傳感器的腕帶,手指就能在虛擬世界書寫、敲擊、輕拂、擠壓物體等。


輕是輕,小是小,但它的問題就在於,戒指是腕帶感應能力的擴展,要在虛擬世界全盤操作,恐怕得戴滿整隻手才行。

而在 VR 市場,作為代表的Sony、Oculus、HTC 三家廠商中,Oculus 在頭戴式設備 Oculus Quest 上也使用到「手勢追蹤」的新技術,它甩別家幾條街的地方就在於,可以完全不用任何實物就實現手部跟蹤

玩家戴上頭盔,雙手就會映射進虛擬空間,然後你就可以用雙手在裏面做你能做的任何事。


這都是基於 Oculus Quest 頂上那 4 顆外置攝像頭。它不僅能掃描周邊空間,確認玩家所處的位置,還能在你望向手指操作時,細化分析每根手指的運動,並延伸到虛擬世界中。

Oculus Quest 已經做到了脱離手機和電腦的一體式設計,再加上手部跟蹤技術,就能更讓玩家沉浸感更強,它還可能作為 Facebook AR 頭戴設備的開端,將真實世界的物體帶入 VR 世界。


不過也因為計算機視覺和定位技術的侷限,Oculus Quest 的手勢應用在實際中還是會受到一些限制。

回過頭看,FingerTrak 的設計雖然要帶「手環」,但是最大的優勢就在於「手環」輕便、小巧、可自由移動。

研究團隊表示通過進一步的工程設計,它的尺寸還能變得更小。

總而言之,手部跟蹤要在虛擬世界變得自然無形,必然還有一定距離,但這個距離並不遠。

Mark Zuckerberg堅信,VR 和 AR 會在 10 年內,成為繼移動設備之後的下一代主要計算平台,直接改變我們的工作與生活。


調研機構 Gartner 也指出,在 5G 和 AI 的驅動下,從現在到 2028 年,VR 和 AR 將讓用户體驗將在兩個方面發生巨大變化 —— 用户對於數字世界的感知,和用户與數字世界的交互方式。

這意味着我們與數字世界的交互不再只侷限於二維屏幕,而是在 VR 和 AR 中充分發揮人類完整的能力,讓數字和現實完全無縫融合。

Oculus 首席科學家 Michael Abrash 在 2020 年計算機視覺和模式識別大會指出

引用未來的 VR 頭顯能夠實現 200 度視場,視網膜分辨率,可變焦距,逼真音頻,而 AR 眼鏡則是「超級時尚」,完全可以取代智能手機,並賦予佩戴者感知超能力。

這也需要同等水平的技術升級,包括光學系統、界面、觸覺、虛擬化身、人體工學等,而手部跟蹤,就是其中至關重要的一環。

▲ 圖片來自:Project Soli

當然,對我們來説,最理想的情況,是根本不需要特定方式來跟蹤手部。

不過 VR 和 AR 就像一塊嶄新而巨大的拼圖,所有可能性都攤落在這片未來的藍圖之中。

人人都知道新面貌終將面世,但在這之前,我們還得繼續尋找答案,我們也正努力填充答案。


資料來源:愛範兒(ifanr)

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