小時候,每次被老師罰抄單字 100 遍時,總希望有個機器人能模仿我的字跡,做完這無趣的任務。後來才發現,這個世界上有太多這種機械的重複性的工作,或者危險的工作,都需要模擬人的手部動作才能完成。
如果把這個過程拆解,後半部分從電子世界映射到機械世界,不是什麼難題;反而是將物理參數即時映射到電子世界裡很不容易。Dexmo 就是在解決這個問題。
簡單來說,他們就是利用機械外骨骼,將手部的彎曲動作通過一組連桿分解映射到旋轉感測器上,再透過軟體模型,計算出手部的位置,利用算出的坐標點進行手指的逆運動學分析,捕捉手部動作。
去年這款裝置的追蹤延時是 60ms。經過一年的完善,現在延時已經降低至 5ms。人眼能辨識的延遲是 20 – 30ms,做到 5ms 時延遲就已經不會影響使用者經驗了。
不論是工業自動化,還是在虛擬實境領域,這種手部動作的即時模擬都是強需求。相比於人手,即使是現階段最精細的人態機器人,僵硬的 「手部」 也顯得無比笨拙。
這也難怪,手是人類最有特色的器官,大拇指同其他 4 個手指結構相對,靈活自如,促成了人類早期文明。人的手指又十分靈敏,可以感覺到振幅只有 0.00002 mm 的振動,從而傳達出細緻入微的感情。
在虛擬實境領域,同樣如此。帶上頭部顯示器完全是另一番天地,最自然最 「仿真」 的輸入其實就是人的手。目前,Dexmo 與 Depth VR 進行合作,結合 Depth VR 的光學追蹤空間定位技術 Y Ray,開發了一套手部動作捕捉方案,可以做到次毫米級別的穩定追蹤,60fps,延時小於 5ms。下面的影片,就是這套方案的即時演示。
從影片中可以看到,工程機的功能已經走通。不過,從實際試戴體驗來說,帶上頭顯後,人眼看不到外界環境,穿戴起來很不方便。此外,目前的尺寸比較適合男性佩戴。CEO 谷逍馳表示,接下來的消費者版本會做成手套的形式,同時會考慮推出可以伸縮的版本。
(本文由《36氪》授權轉載)
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