摘要：针对普通K-近邻算法手势识别准确度不高,提出一种改进的手势识别算法,并命名为SKNN算法。利用leapmotion完成手势数据采集和特征的提取,结合计算机编程语言Python完成手势数据的规划和分类,并建立了完整的数据集。通过改进得到的S-KNN算法与基于欧式距离的KNN算法和基于曼哈顿距离的KNN算法识别结果比较得出结论:S-KNN算法具有更好的分类效果,平均识别率提高了约15%。

摘要：针对当前儿童认知训练系统缺乏自然的人机交互手段的缺陷,设计实现了一种高精度自然人机交互的认知训练系统。详细介绍了系统的实现,设计了模仿类等认知训练任务,使用Leap Motion设备获得手部实时数据,并对其进行计算处理后获得手部动作,利用Unity3D开发3D任务场景客户端,增加用户临场感。系统实现了训练场景自然的人机交互,展示了自然人机交互在儿童发展,虚拟现实,医疗,健康等领域的美好应用前景。

摘要：提出一种基于leapmotion的仿生机械手臂设计方案,通过leapmotion传感器同时采集左右手的信息,将识别到的手势以及手掌的位置信息动态地反映到机械手臂系统中,控制机械手臂跟随手部的动作实时运动,实现抓取、旋转以及机器人的前进、后退、转向等一系列动作,实现了体感技术和机器人控制技术的结合,提供了一种新的机械手控制方式,增强了用户的沉浸感,操控更加自由。实验结果表明机械手臂的跟随效果良好,但是运动稳定性和定位精度有待提高。

摘要：设计了一种新型的基于leapmotion体感控制器的仿生机械臂交互控制系统,利用leapmotion体感控制器替代传统的人机交互方式,采集手部数据,将识别到的手势动作经过计算机分析处理后,通过无线传输的方式给开发板传送控制信息,进而控制机械臂模仿人手的动作。该机械臂便捷灵活、操作简单,能广泛应用于各种领域。

摘要：随着数字信息化技术的快速发展,人们越来越倾向于使用自然、方便的方式实现人机交互。本文以leapmotion传感器为硬件平台,以Unity3D和leapmotion插件为软件平台开发了一款虚拟钢琴的游戏。并且通过对leapmotion设备的开发研究,实现了通过算法对leapmotion传感器采集手势信息的处理识别,借助手势识别算法分出不同的手势以此来达成不同的响应。本文开发的虚拟钢琴极度还原现实中的钢琴,可以通过双手进行无实物演奏。可以运用于新式教育,钢琴音乐游戏等方面,具有广泛的推广应用价值。

摘要：目的:在Leap Motion硬件的垂直操作区域,通过手的不同高度来操作映射在屏幕上的多层离散的目标选择任务,得出适合用户操作的层数,以及相应的人因分析与讨论。方法:首先通过实验得出用户常用的垂直操作范围,再在常用范围的基础上进行分层实验,并且通过选择任务所花费的时间和任务困难度ID进行线性分析,证明是否适应Fitts’law模型。结果:通过实验发现,任务困难度对任务时间在全视觉反馈和半视觉反馈下的线性拟合度分别为0.766和0.771,所以Fitts’law模型对于分层交互界面下的多层离散的目标选择任务并不适用,并且通过时间和错误率的相关数据分析得出了在全视觉反馈和半视觉反馈下的用户可操作的最大可分层数分别为20层和18层,本文结论可为基于多层的三维界面的应用场景的技术设计提供必要的设计准则。

摘要：针对带有多自由度机械臂的飞行机器人,提出基于Leap Motion的控制方法以实现机械臂跟随人体手掌位置姿态运动的功能。采用DH方法建立了机械臂数学模型,给出了将Leap Motion获取的人手运动映射到机械臂末端的推导过程。利用7段S型曲线调速方法近似实现舵机角加速度连续没有突变,减轻了舵机快速响应给飞行器带来的冲击问题。设计制作了实物样机对控制方法的可实现性进行验证测试,在飞行测试中成功地利用Leap Motion控制远端的机械臂抓取到地面目标。

摘要：虚拟仿真技术的快速发展及体感设备的不断更新为沙画动画这一全新的艺术创作形式带来新的灵感。针对沙画现场作画工序复杂的问题,结合Leap Motion设备和Unity3D开发环境完成手势识别并驱动虚拟手实现虚拟沙画效果。首先,依据Leap Motion捕捉到的手势坐标及方向信息提取手部关键点;然后提出角域划分的方法并引入新的特征向量,将其与提取信息串联作为手势分类依据;最后,根据自行定义的沙画手势语义驱动虚拟手完成虚拟沙画创作。实验证明,利用Leap Motion完成近距离手势识别效果较其他方法结果更加精准,实时性较高,手势跟踪稳定,虚拟沙画绘画过程沉浸感强。

摘要：针对大型复杂装备"模型展示"中采用"平面+鼠标"方式缺乏真实立体感和自然交互性的问题,提出了基于Leap Motion体感控制技术的数字化展示系统。设计完成了系统的硬件结构和软件架构,研究了Leap Motion到Unity 3D引擎环境的坐标转换、手势交互控制任务等系统实现的关键技术。在此基础上,结合Leap Motion SDK的Unity插件,在Unity 3D引擎中完成了场景配置和场景驱动,实现该系统。实际应用结果表明,该系统沉浸感更强,手势跟踪稳定精准,解决了装备模型立体展示和自然交互的问题,同时也为Leap Motion这种精准的、近距离手势追踪技术的探索应用提供了一定借鉴。

摘要：文章以《基于自然用户界面的环绕声声像控制器设计》[1]中提到的论点进行实验研究,首先对基于自然交互界面的环绕声声像控制器进行简单介绍,而后对控制器中所需要的手势识别算法进行设计,最终以leapmotion为基础对该算法进行了实现。