基于局部指纹运动动力学的抓取预测
人机交互
2025-06-13 v1
摘要
预测用户意图抓取的物体为交互环境中的关键上下文信息，可能有助于利用点到点的延迟效应。本文探讨了基于手部运动学在触达抓取动作期间对无仪器物体进行实时识别的可行性与准确性。在数据收集研究中，我们记录了 16 名参与者在触达抓取动作期间的手部运动，用于抓取真实与合成物体。我们的结果表明，even a simple LSTM 网络可以在预测用户抓取物体的时间点上实现 21 毫秒以上的精度，并在预测该物体的当前距离上实现 1 厘米以上的精度。可以以 97% 以上的准确率提前确定目标的尺寸。我们的结果对设计 ubiquitous 与混合现实环境中的自适应和细粒度交互用户界面具有启发意义。
引用
@article{arxiv.2506.10818,
title = {Grasp Prediction based on Local Finger Motion Dynamics},
author = {Dimitar Valkov and Pascal Kockwelp and Florian Daiber and Antonio Krüger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.10818},
year = {2025}
}
备注
10 pages