手在人類生活中具有極其重要的地位，被用來認識、了解、改造周圍的環境。如果能直接使用手與虛擬世界進行交互，將日常生活中獲得的經驗直接運用到交互活動中，則可以充分提高虛擬世界的可操作性，并可在虛擬世界中完成更復雜的任務，VR手勢輸入設備也就由此誕生，它的出現為人與虛擬世界交互中充分發揮手在交互過程中的自然性、靈巧性和適應性創造了條件，使基于手勢的交互技術的實現成為可能。

    目前手勢方面的VR輸入設備有VR手柄、數據手套、基于計算機視覺的手勢輸入設備三大類，這些輸入設備都是目前VR領域炙手可熱的黑科技，下面我們就對這幾類VR手勢輸入設備一一解析。

    1) VR手柄

    VR手柄屬于局部動作追蹤，包括采用慣性傳感器、震動馬達的傳統手柄及動作感應手柄。這里我們主要看一下利用慣性傳感器獲得信息輸入的手柄，代表產品有Oculus Touch。

    基于慣性傳感器的手柄根據加速度和磁場傳感器在各測量軸方向上的分量，計算得出手柄相對于重力加速度軸和地磁場軸的俯仰角和方位角，將這兩個角度作為手柄的狀態變量計算得到動作指令，通過串口傳送到主機端，然后在虛擬場景中完成相應虛擬場景動作。

    VR手柄還通過外部攝像頭實現手柄的位置追蹤，使得用戶通過操縱VR手柄可以在虛擬場景中自由參觀。此外，手柄還可以通過按鈕方式進行人機交互，并通過震動馬達的方式實現反饋，增強使用者的沉浸感。VR手柄還具備結構簡單、性能穩定、成本低廉、使用方便的特點，現階段適用于家庭，并且只需更改虛擬場景內容即可將該系統移植到其他應用領域，可移植性非常強。

    VR手柄也有著明顯的缺陷：對于手部關節的精細動作無法還原；無法進行手部動作的精準定位；容易受周圍環境鐵磁體的影響而降低精度。

    2) 數據手套

    數據手套代表性產品有5DT、CyberGlove、Measurand等。

    數據手套中裝有許多光纖傳感器，能夠感知手指關節的彎曲狀態，并將狀態信息轉換成電信號并經過微處理器處理后再通過串口輸出給計算機。在人機交互的過程中使用數據手套捕獲操作者手的各種手勢或動作，傳送給生成虛擬環境的計算機。數據手套不僅能將人手的姿態準確地實時地傳遞給虛擬環境，而且能夠把與虛擬手與虛擬物體的接觸信息反饋給操作者從而令操作者與虛擬環境之間以更自然更具沉浸感的方式進行交互。

    數據手套的優點是輸入數據量小，速度快，直接獲得手在空間的三維信息和手指的運動信息，可識別的手勢種類多，能夠進行實時地識別。此外，該類產品的設計是為了滿足那些從事運動捕捉和動畫工作的專家們的嚴格需求，其使用簡單、操作舒適、驅動范圍廣，數據質量高，適用于機器人系統、操作外科手術、虛擬裝配訓練、手語識別系統、教育娛樂等諸多領域。

    但是，由于受技術及材料的影響，該類產品價格昂貴，普通應用場合難以承受，受眾范圍小，而且由于數據手套上一些硬件設備(如傳感器)的材料比較嬌貴，存在老化快，不能長時間應用等缺點。此外，數據手套穿戴復雜，給人帶來很多不便，并且因為本身不能提供與空間位置相關的信息，所以數據手套必須配合位置跟蹤器使用以達到獲取空間位置信息的目的。

    3) 基于計算機視覺的手勢輸入設備

    基于計算機視覺的手勢識別可以分為基于單目視覺的手勢識別和基于多目視覺的手勢識別�；�于單目視覺的手勢識別就是通過單個攝像機來采集手勢圖像，從而建立平面手勢模型。這種方法處理的數據量較小，識別速度快，但是對于用戶手勢的輸入限制較大。基于多目視覺的手勢識別是通過兩個或兩個以上的攝像機來采集圖像，建立的是立體模型。這種方法對于用戶手勢的輸入限制較小，可以實現更加自然的人機交互，但由于立體模型的復雜性，需要處理大量的數據，計算較復雜。

    基于計算機視覺的手勢識別原理圖如下：

基于計算機視覺的手勢識別設備典型代表產品是美國Leap公司的Leap Motion手勢識別設備、G-Wearables獨立研發的StepVR產品中的手勢識別設備。該類產品在實現時無需購買昂貴的設備，僅需要攝像頭、PC機即可，并且在操作時更加自然、方便，符合以人為本和自由性的要求，是手勢識別未來發展的趨勢。此外，該類產品無需外設、不需要穿戴任何設備，使用靈活輕便，用途廣泛。

    基于計算機視覺的手勢識別設備也存在缺陷：手部正反判定比較困難，容易進行誤判；受光的影響比較大，包括室外可見光、激光相機自己發出的激光、捕捉相機自身識別干擾等；識別范圍有限，受光路限制，對障礙的容忍度較低，雙手疊交的識別判定有誤。因此基于計算機視覺的手勢識別設備的識別效率相比于數據手套的低,提高識別效率成為基于計算機視覺的手勢識別設備未來發展的重要方向。