1樓：郝醫森
這問題我還真能回答，團隊花了四個月開發出來手勢識別演算法。中國產裝置大部分都是安卓系統，為了實現更好的互動，我們自己開發演算法和apk，基於leap motion實現的，太難了，不足之處在於增加了裝置耗電量。但是互動確實比手柄爽太多了。
2樓：Sunny張亞瑩
這裡從人機互動的角度來回答一下。
工業場景下，我們可以把這個問題轉化為，如何利用更少的軟硬體條件，對VR使用場景的手勢識別功能提足夠的使用者體驗。
那麼怎樣是足夠的使用者體驗呢？這要看我們在VR中為什麼需要手勢識別。
虛擬實境之所以是虛擬實境，是因為它帶給使用者乙個沉浸式體驗，把使用者的視覺和聽覺等替換成了乙個虛擬出來的環境。或許是魔法的霍格沃茲，或許是你異地同事的辦公室。除非是VR電影，否則一般使用者都需要和場景進行互動，比如選擇、操縱物體，和虛擬環境中的其他人物互動、移動。
想象一下我們的真實世界中，我們和世界是怎樣互動的？人和人接觸時，互動方式主要是靠三種方式：語言、表情和手勢；而人和物體的互動則絕大部分是靠手；人在世界中的移動（locomotion）主要靠腳，偶爾需要手的參與（開車等）。
所以不管是哪一種互動，手都起著很重要的作用。在人機互動的設計中，「手」可是比心臟更還要的器官XD。
VR中要用到「手」的地方可以分類如下：
選擇物體（select）：發出射線進行遠端選擇，或者直接觸碰進行近處的選擇；
操縱物體（manipulate）：比如把被選擇的物體放大縮小、移動位置；
表達意義：比如揮手問好的手勢，「請」的手勢，還可以是程式自定義的表達意義的手勢，比如在空中畫乙個圈，就出現乙個魔法效果等。這其中又分成兩種，一種是用手臂就能表達的（比如指向某個方向），一種是還需要手掌手指的細節的（比如猜拳）。
這三種手勢的應用中，從控制精準度的要求來講，操縱物體和選擇物體要求較高，而表達意義要求較低。從FOV（Field of View 視域）角度來說，選擇物體時一般不需要手勢發生在FOV中，使用者主要會盯著被選擇的物體；而操縱一般需要手勢發生在FOV中，一般設計中，物體和手勢都需要被看到；表達意義時，主要需要被表達的物件（人或系統）感知到手勢，然而如果手勢複雜，使用者也可能需要看著手勢發生。地方
題主問的是「VR頭盔要做到手勢識別」，如果純使用VR頭戴，當前可以完成的識別方式有：
1. 影象識別：在頭戴上安裝攝像頭捕捉，再利用CV技術識別出「手」這個物體，進而識別手勢。
從影象中識別手部輪廓 | Adrian Rosebrock @ https://www.pyimagesearch.
2. 深度感測器：原理是從頭盔處發射和接受紅外線，根據收發時間差得出距離，結合發射角度從而得到空間點的位置。
這樣可以得出乙個深度掃瞄圖。再識別出「手」這個物體，識別出其關節，識別手勢。
深度攝像頭得到的點雲圖（point cloud）| pmd，https://pmdtec.com/picofamily/
影象識別基於二維點陣圖的色彩資訊，而深度感測器的識別基於視域內點集的三維位置——乙個是平面，乙個是立體。深度感測器一定程度上可以直接還原物體的3D資訊（3D建模），手部的資訊集和環境資訊集差異更大，從這個角度上講可靠性比影象識別更加可靠（得多）；然而要把這個原始的手部資訊識別成手勢，和從影象中識別出手以後再識別手勢相比，各有其難度。
不管是使用普通照相機作為輸入源的影象識別方法，還是使用深度感測器的方法，又有乙個重大侷限，那就是感測器處於VR頭戴裝置上，那麼，使用者的手必須出現在裝置感測器的檢測區域裡，也就是說，裝置必須「看得見」你的手（使用者的手要在裝置的FOV中）。這造成兩個方面的侷限：1）使用者必須抬手，或者低頭；2）只有當手掌方向和感測器「視角」平行並且無遮擋的時候，識別效果最好，如果裝置不能完整地「看到」使用者的手（例如一些手勢中，較近地手指遮擋了較遠的手指，或者兩隻手距離很近、或互相遮擋時），那麼很容易造成誤判。
比如，下圖兩個OK的手勢，左邊就較好識別，右邊就較難識別。
我覺得OK
那麼除了在VR頭盔上做文章，還有什麼別的方法呢？
如果不限於僅僅使用VR頭盔，那麼額外借助其他硬體的方法還有：
Oculus Rift手柄的巧妙手勢識別
4. 手套：優勢是精準，可以識別到每一根手指和每乙個關節，並且有些設計還能提供反向作用力，讓人在抓握時感受到被抓物體的硬度。
一般是用手柄或定位器進行手掌的位置方向定位，然後利用套在手指上的感測器，進行手指和關節定位。缺點是佩戴會降低舒適度。
Plexus VR手套 | https://vimeo.com/276517370
那麼說了這麼多，讓我來嘗試總結一下各種VR中手勢識別的特點：
其中，標紅的部分就是每種方式的短板所在，也就是需要攻克的難點。
同時，考慮到這些方式的特點，我們在設計VR應用時，也應根據我們的使用場景來揚長避短，選擇適合的手勢識別方式。這裡按照之前總結的三個基礎使用場景，提出適合的手勢識別方式，來盡可能地利用更少的軟硬體條件，創造足夠的使用者體驗。
3樓：Mad Scientist
首先我不是很清楚VR為什麼需要用手勢識別，因為本身也看不見外界環境，我就當成通過感測器實時跟蹤手部動作答題吧。
目前為止的動作識別有兩套比較成熟的方案，第一套是用基站追蹤，第二套是通過攝像頭和CV演算法。前者的例子有Oculus Rift和HTC Vive，後者的例子有Windows Mixed Reality和Oculus Rift S。前者的好處是精確度更高，但成本相對也更高。
後者的話就是成本低，雖說使用體驗會略微下降，但一般使用者感受不出來。
專門的手部識別目前為止只有Valve有一套可行的方案，就是最近剛出的Valve Index，通過手柄上的sensor二次判斷手指的準確位置。但目前來看這套方案的演算法仍然不成熟，比如sensor對於手指的高度測量有時會不準確，不過基本已經到了能用的程度了。
所以回到原本的問題，我覺得要做到手勢識別，需要攻克的難點大概是CV演算法。
4樓：彭璐
硬體設計：用幾個攝像頭、攝像頭解析度要求、效能要求軟體設計：手勢識別演算法實現
Oculus Quest把坑探的差不多了，需要軟硬體協同配合youtube.com/watch?
5樓：有360天了麼
我不太熟VR，算是強行答題吧。
手勢識別我認為難點在對手的識別上。
當然如果你給手帶上動作捕捉輔助裝置，然後把動作捕捉模組縮小整合在VR頭盔上，難點就是動作捕捉的小型化和準確度。
非要裸手識別，難點應該在用大資料訓練人工智慧進行深度學習的演算法開發？
拋磚引玉，專家勿噴，互噴偶發，拉黑警告。
6樓：
vr的手勢控制都用了好幾年了，常見方案是leapmotion
官方說支援180x180跟蹤，輪子哥抬手的問題能夠解決，就是輪子哥的腹肌比較凸出的問題不好很好辦
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