对跳动控制器的准确性和稳定性的比较分析 2 2
Daniel Matuszczyk1, Mikel Jedrusiak1, Denis Fisseler1
1Department of Computer Science VII, Technical University Dortmund, 44227 Dortmund, Germany.
Sensors (Basel, Switzerland)
|December 31, 2025
概括
与LMC1相比,Leap Motion Controller 2 (LMC2) 显著提高了手部跟踪精度和范围,增强了虚拟/增强现实 (VR/AR) 和人机交互 (HMI) 应用.
科学领域:
- 人与计算机的交互
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 虚拟现实和增强现实
背景情况:
- 虚拟/增强现实 (VR/AR) 和人机交互 (HMI) 的进步需要改进的手跟踪设备.
- 跳动控制器2 (LMC2) 是LMC1的继承者,自2013年以来广泛用于科学应用.
研究的目的:
- 量化比较LMC2与LMC1.1的性能.
- 描述LMC2的交互空间和跟踪能力.
- 评估十多年来手部追踪技术的进步.
主要方法:
- 使用机器人驱动的3D打印手来控制运动.
- 采用运动捕捉系统用于外部参考数据.
- 进行了定量跟踪指标分析和边界实验.
主要成果:
- LMC2将手掌位置的误差从7.9-9.8毫米 (LMC1) 减少到5.2-5.3毫米.
- 在LMC2下,位置变化从1.3-2.2mm (LMC1) 降至0.4-0.8mm.
- LMC2将连续检测范围扩展到666毫米 (而不是LMC1的250-275毫米),入口检测到646毫米.
结论:
- 与LMC1相比,LMC2表现出优越的性能和扩展的追踪范围.
- 结果为VR/AR和HMI应用提供了LMC2的基础性特征.
- 这些指标有助于与LMC1研究进行交叉比较和应用转移.


