Soy dueño de un Leap Motion, lo he estado usando durante algunas semanas y tengo algunas conclusiones sobre lo que este producto necesita para tener éxito.
Por un lado, el hardware es simple y efectivo, es el software donde entra la complejidad. Y en esta iteración actual, el software tiene muchos problemas cuando se trata de universalidad versus funcionalidad . Lo que quiero decir con eso es esto. El software hace todo lo posible para comprender el estado del dispositivo de entrada en todo momento: siempre está tratando de ver cuántos dedos hay, dónde están las palmas, cuál es la orientación y rotación de los dígitos en el espacio 3D, y dado que es Al hacer toda esta corrección sobre la marcha, significa que el conocimiento del dispositivo es muy limitado en el contexto de la función que está tratando de realizar . Solo proporciona datos, no trata de hacer que el software sea elegante. De acuerdo, eso no es fácil de analizar. Aquí hay un ejemplo.
Si extiende dos dedos en un “signo de paz”, apuntando directamente a su monitor, el Motion verá dos dedos en una V. Si gira lentamente la muñeca, la V comienza a converger, y en algún momento, el Motion confundirse en cuanto a si ve uno o dos dedos, y se “abrirá” entre ellos, antes de finalmente detenerse en un dedo porque el otro está oculto. Ahora, eso está bien desde una perspectiva instantánea, el dispositivo solo puede saber lo que ve. Pero el usuario y el software en realidad deberían ser conscientes del comportamiento de la rotación V, el software simplemente no podía interpretar lo que estaba viendo porque no estaba agregando contexto al comportamiento. En parte porque es muy difícil, pero también en parte porque es específica de la función (hacer V, girar la muñeca), y no todo el software para Motion esperaría que los datos se traduzcan de la misma manera.
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Por ejemplo, lo mismo se puede decir para hacer un movimiento de ‘tijera’ con los dedos. Cuando sus dedos están juntos, el Movimiento olvida que en un momento tenía dos dedos, simplemente asume que ahora está mirando un solo puntero. No hay contexto para el cambio de estado. Y es probable que sea muy difícil distinguir entre hacer un movimiento de tijera y hacer un movimiento de torsión en V, incluso con el reconocimiento espacial binocular y, por lo tanto, tratar de escribir una función genérica para interpretar uno o sería un fracaso.
¡A no ser que! Es decir, si el software decía específicamente “Haga una V y gire la muñeca”, y ve datos representativos de eso a través del Movimiento, puede inferir que el usuario está haciendo el comportamiento que el software le ha indicado, y puede reaccionar más específicamente porque ahora tiene contexto. Seguro que el usuario podría engañarlo haciendo un efecto de tijera, pero el software debería estar menos preocupado porque los usuarios encuentren formas de engañar al software, y más sobre proporcionar la mejor experiencia para las personas que usan el método de entrada según lo previsto.
¡Entonces, para volver a responder la pregunta en cuestión!
Si tuviera que programar algún software para el Leap, escribiría algunos algoritmos específicos de la aplicación en su motor de detección para que los usuarios no se sintieran tan frustrados por las aplicaciones que parecen comportarse de manera errática cuando intentas usar tus manos. Se requerirá que el motor haga una buena cantidad de predicciones, memoria contextual, aprendizaje e incluso suposiciones. Puede requerir que la universalidad de Motion disminuya para aplicaciones particulares, es decir, debe usarla de una manera específica. Pero si eso aumenta la precisión del producto, será necesario antes de que haya una aplicación asesina que pueda usar el controlador de movimiento con un margen de error más estrecho.
La buena noticia es que esta es toda la arquitectura de software, por lo que espero que en los próximos 2 a 5 años, alguien realmente experto en hacer que este dispositivo funcione de manera efectiva lo resista, y mi inversión de $ 80 dólares en este revolucionario hardware ganó ‘ t se estanca porque el software de entrada todavía tiene una crisis de identidad.
Editar: Debo agregar que en realidad ya hace una buena cantidad de predicciones de contexto, supone que tiene manos con forma humana, por ejemplo, y no patas de perro. Los desarrolladores de aplicaciones deben llevarlo aún más lejos para que puedan tener gestos de entrada contextuales para sus programas que sean inconfundibles.
