我们习惯于触摸是指在一个表面上定位一个或多个手指或物体。这本质上是一个2D过程。虽然更丰富的资源正在被开发从长远来看,似乎更接近的第三个维度是压力:我们往下推的力度有多大,例如,我们能利用这个力量抓住一个物体进行拖动吗?
在2011年的Touch Gesture Motion大会上,有一家公司获得了相当多的关注Flatfrog他使用基于光线的方法,在屏幕周围放置led和传感器,对位置进行三角定位。在2012年的Touch Gesture Motion大会上,压力是一个更频繁的话题。但显然,像Flatfrog这样的视觉技术不适合测量压力,因为没有任何东西可以感知压力。
除非…
如果你有一个黏糊糊的物体,比如手指,那么你可以用我称之为压扁因子的东西来推断压力。这就是Flatfrog所做的:例如,当手指触地时,它们将物品的宽度归一化,然后跟踪由于手指挤压(或其他)而导致宽度变宽的情况。这意味着它适用于会挤压的材料。金属?没那么多。
你可能想知道他们是如何利用一组间隔毫米的led来解决如此小的移动。例如,对于单个LED和一组传感器来说,分辨率可能确实不够。但由于他们有这么多led,所有这些led的联合测量使他们能够分辨出微小的微观结构。
当然,这在处理过程中是有代价的:它在处理过程中每秒增加大约1亿条指令。“哎哟!你说?实际上,这并没有那么糟糕:他们的基本处理预算是每秒20亿条指令,所以这是一个大约5%的加法器。
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