2013 年火過一段時間的 Leap Motion，為什麼現在沒動靜了？

01-25

13年因為考慮在我正在做的東西(非遊戲)上引入leap motion，所以向leap motion要了個樣品，還和他們developer relations team的人開過一次視頻會議。後來... 收到樣品研究了半天之後就沒有後來了。

就13年的情況看來，leap motion 提供的api還比較原始，開發起來並沒那麼簡單。不過這不是關鍵問題，包括樓上同學反映的精度問題我覺得也不是關鍵問題，這些都有可能通過後來的演算法優化得到改善。

最關鍵的問題是：兩隻手懸空真的很累。儘管看上去很酷，不過真的累。

LM 自己問題太多了，並不是一個成熟的消費者產品（當然不是），但甚至連好的開發者產品都算不太上。

LM 剛出新聞的時候我去網頁看，看視頻識別精度那段簡直驚為天人，等了好久（跳票太多了，我記得那時候 Kinect For Win 都要出來了）才發布，最開始的熱情已經基本沒了。原本說好的無線也變成了有線。原本想開發個 App 用來做演講，結果弄了半天最後告訴我要插根線...

到貨之後試用了官方的 tutorial, 原本感覺還不錯（其實就是適合炫技= =），但是下載了幾個 App 之後，毛病就出來了：

1.精度識別有問題，某些操作精度過高，比如代替滑鼠那個 App, 滑鼠晃動幅度太大，點不上按鈕。有些時候精度突然又沒有了，手動滑鼠不動。不過這個可能也是和 App 沒有找到一個好的調節精度的方法有關。

2.後來 NY Time 出了官方應用，抱著「LM 難道找到條正路？」的心態去下載了，結果...就沒有幻想了。

3.原本認為適合 LM 的交互方式其實並不適合，比如玩遊戲一直舉著手...這與 Kinect 的全身運動體驗有本質區別。

但我還是認為 LM 是有前途的，但前提是能找到條正確的路。

一直在關注,這段時間也不能說沒動靜了,還是有很多人在研究的,不過geek們居多,沒辦法應用太少.

主要是Leapmotion的交互方式不人性化，難以讓普通用戶(非Geek)使用。大部分應用整體操作不直觀，長時間手懸空使用，尤其是一些菜單的操作。和Kinect相比，前者是站立姿勢使用，比較自然，而且胳膊，身體都可交互。但後者大部分時候坐姿下使用，對人是非常難受的。

這個使用場景的問題，從根本上限制了這個產品的前景(識別演算法，API易用性等都可以通過後續軟硬體迭代改進，但這個根本的使用場景是有問題的)

我想過一個方式，為什麼不能整合一塊屏幕或者玻璃板，把Leapmotion放在玻璃板下方，這樣手既可以懸空操作，對於一些簡單的手勢和UI的操作可以放在玻璃板上，比如敲擊，類似觸摸屏，這樣的體驗不會更好嗎…類似的可以直接做一個新產品…

當然，前提你要有錢…(逃…)

話說這個公司的兩個cofounder之一，是我phd第一年的辦公室室友。

這哥們數學功底一般，作業和考試成績都墊底，一度被我們所鄙視。但是丫的三維建模能力超強，分分鐘可以把一個數學流體模型用matlab給三維演示出來。

我也曾經問過這哥們matlab為啥這麼牛逼，他告訴他把matlab的manual看了兩遍。。。整個manual看了兩遍。。。

然後他第一年結束就quit了，第二年我找暑期實習的時候猛然發現這哥們創建了個公司，還來我們學校招人了，再後來leap motion一度成為矽谷十大hot startup，這哥們變成了CTO。然後咱心理這落差啊。。。

幾個月前我看的一個文章中，leap motion還是位居矽谷十大hot startup之列，裡面牛人眾多，所以應該能發展的不錯的

去年做項目的時候使用了leap motion，做了一段時間的開發。

我覺得lm的問題在於識別精度，無論是作為日常操作的輔助交互手段還是遊戲控制器，lm的表現都不太盡人意。

另外國內外的學習資源較少，不適合初學者開發。開發者不多，應用也就少，看起來自然就不火了。

當時公司為了做體感交互，同時買了leap motion和Kinect for windows。

2個人同時分別開發leapmotion和Kinect，結果我先把Kinect的開發出來了，使用手勢識別很完美；而leap motion，基本手翻一下就什麼都檢測不到。。。

我用leap motion當作滑鼠或者玩射擊遊戲的時候女朋友說像智障一樣。

我大Kinect for window v2現在都半死不活的,更別說力動了,力動還是不夠實用化,之前也研究過一段時間,有了這樣一個idea:通過力動解決正常人和聾啞人的溝通問題,可以想像這樣一個場景:當和一個聾啞人進行溝通時,是不熟悉他通過手語所表達的意思的,如果他有類似力動這樣一個設備,在做手勢的時候,設備監聽手勢變化,通過數據分析將所要表達的意思轉換成語音(中文,英文等)然後播放出來, 這樣我就可以實時明白他的意思,反過來我要表達我的意思時(假如他是一個聾啞人,而非盲人)我說的話聽過設備錄音下來,並轉換成相應的手勢信息,顯示在設備的屏幕上(若是整合全息那就更流弊).之前也研究過這個場景的相關技術問題,但坑非常多.好吧 over!

13年底北美bestbuy算是開始大規模鋪貨，幾乎每家店都能見到leap motion擺在顯眼位置。經不住誘惑，14年1月順手買了一個。說實話初始化和設置都很人性化，比較簡單。嘗試下載了幾個應用發現都是演示性質的，並沒有什麼卵用。一段時間後發現並沒有太多更新就不再關注了。

說一說缺點吧：識別精度是個問題，識別節點經常亂飄，但是顯然是個可以解決的問題；其次是應用場景不明確，作為一個操作距離有限的桌面設備，為什麼我要放棄滑鼠和鍵盤使用leap motion；第三就是根深蒂固的操作習慣吧，學習成本太高，而且並沒有什麼卵用；最後就是雙手懸著真的好累啊！！

第一還是精度問題，第二用戶習慣很難改變。

老婆買了兩個給我當玩具，一共玩過三次。新鮮感一過就毫無用武之地了

500元人民幣從Google設計師那買來。

玩了沒幾天，現在積灰中

leap motion的識別精度沒有太大問題，你用一根棍子去跑他的demo定位準的很，但是穩定性就是另一回事了。那是真的差.....手稍亂動下畫面上的手指就不知道飛到哪去了。還有一個很大的問題就是檢測空間，那真是坑了爹了的小。。。。。。

用過，第一感受是抬著個手實在是太TM累了。。。

接著精度捉雞，高精度模式下滯後嚴重，把滑鼠指准一個桌面圖標要人肉控制超調振蕩好多次，高速模式下跳動嚴重，指准一個桌面圖標跳半天死活點不著。。。

於是折騰了五分鐘我就放棄了送給別人倒騰去了。。。

1. 參數精度。官方宣傳的sub-millimeter 和 200fps 在實際工作時達不到。目前比較可信的識別精度平均可達 0.7mm (F. Weichert, 2013)。在手勢識別過程中，幀率不穩定，會影響跟蹤效果和應用進程之間的通信(往往需要對數據插值降采處理)。

2.採用的雙目紅外視覺技術，而沒有利用深度圖象(不同於Nimble VR)。通過視覺感測捕捉手部特定關節的位姿信息，並與內建模型進行匹配計算。雖然降低了硬體和計算成本，但是一定程度上限制了精度和應用拓展。

3.目前Leap Motion致力於虛擬現實類的開發，包括與 Oculus VR 的整合，將手勢識別融合於虛擬現實場景中。而反觀競爭對手，例如 Nimble VR (具有更高的精度),已經被 Oculus 收購成了親兒子，在這塊領域可能落後了一點。

4.個人感覺，Leap Motion 最初的優勢是基於輕量硬體平台實現了對人手位姿和手勢的追蹤，並以此提出了新穎的人機介面為各種應用鋪墊了技術。但目前的PC端應用在人機交互體驗上落後於以Kinect 為代表的體感控制器。單純的雙手交互在目前的應用場景下還是不太友好的(手酸，追蹤範圍小，雙手的工作空間受限)。

5.具有後發優勢的Nimble VR基於深度圖象，更為精確地追蹤雙手，且已經名正言順的融入Oculus的生態圈中，相比反觀最先實現手勢交互的 Leap Motion，它的發展前景仍待觀望。