面向大范围手势捕捉的Leap Motion数据结构体优化

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中文摘要：无标记人手和虚拟环境交互是实现沉浸式虚拟装配的关键,多Leap Motion数据融合是扩展捕捉范围的有效途径.然而,多Leap Motion系统的数据量冗杂,增加了基于局域网传输的网络负荷,使得手势反应迟滞,影响了沉浸感和装配效率.建立了Leap Motion数据结构体优化模型,获得了各类数据的权重,提出了优化方案,优化后数据量降低了36％,针对5个Leap Motion系统进行测试.结果表明:优化后系统的数据传输速度和融合效果得到大幅提升,满足了多Leap Motion实时手工装配的需求.

外文标题：Leap motion data structure design for wide-range gesture capture

作者：

孔若思、姚寿文、王瑀、兰泽令

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作者单位：

北京理工大学机械与车辆学院,北京 100081

关键词：

虚拟装配多Leap Motion 网络负荷数据结构体优化

基金：

国家自然科学基金

项目编号：

5197050975

出版年：

2022

DOI：

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2022.01.018

重庆理工大学学报

重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心

影响因子：0.567

ISSN：1674-8425

年,卷(期)：2022.36(1)

被引量1
参考文献量7