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本文来自北极星计划的首席工程师之一乔纳森 · 西尔斯塔德（JOHNATHON SELSTAD）

（映维网 2018 年 06 月 21 日）Leap Motion一直在寻求能够推动硬件和软件进步的交互方法。作为北极星计划的首席工程师之一，我相信增强现实可以成为真正引人注目的人机交互平台。尽管 AR 的真正潜力来自于解决人与计算机之间的障碍，但我相信它可以帮助增强我们在现实世界中的能力。随着我们增强我们的现实，我们同时将增强我们自己。

凭借同类最佳的视场，刷新率和分辨率，北极星头显已被证明是一个卓越的平台。所以当大卫（首席技术官大卫 · 霍尔兹，David Holz）要我整合出一个用于说明设备与空间环境交互能力的演示作品时，我的脑海已经形成了具体的想法。没错，就是乒乓球。

对于这个演示作品，我们准备了 Leap Motion 的手部追踪功能和一个手持式乒乓球控制器。虚拟乒乓球将在空中滑翔，在真实的球桌上弹跳。当然，AI 对手将会向你发出挑战。

AR 乒乓球非常有趣，但这同时展示了一个在很大程度上尚未探索的关键概念：为现实世界场景提供技能培训。在 VR 中，我们可以塑造各种体验来优化学习任务或行为。AR 则可以通过熟悉的现实环境来强化这种潜力，帮助我们情景化学习的技能。通过将虚拟指示和启发式数据叠加到用户的视图上，我们甚至可以帮助他们建立更为本能的系统直觉。

如果你能看到未来呢？借助抛物线运动方程，我们的演示作品很容易就能预测乒乓球的走向。通过以轨迹的形式展示这一预测，我们现在就拥有了超能力，同时不会改变游戏本身的表现。通过保持物理模拟的真实性，在 AR 中训练时建立的手眼协调和肌肉记忆可以直接应用至现实世界。

我们的 AI 对手将训练提升到了一个新的水平。在幕后，AI 球拍将采用相同的动作 / 反应逻辑来计算乒乓球的反射轨迹。换句话说，其运动只有在物理上正确进行比赛。为此，我们应用了贝塞尔曲线（Cubic Bezier Curve）的运动学公式，帮助 AI 球拍在正确的时间自然出现在到合适的位置和提供合适的速度。

这种特殊类型的运动路径允许我们指定说，球拍在乒乓球到达抛物线轨迹顶点之后击中它。高物理准确性非常重要，因为它提供了一个示例（或角色模型）来供用户学习。我们不希望用户因为对手能够传送，或者使用其他不公平手段来得分而感到灰心丧气。

对于演示作品的真实性和物理可重复性，我们的目标是通过与系统的交互，用户可以进一步理解系统。作为一种媒介，AR 有潜力改善我们对现实世界的理解和彼此之间的交互。类似这样的模拟同时可以调整难度，比如调低难度以适应新手，调高难度来挑战高手，从而吸引所有技能水平的玩家。

最终，随着 AR 系统变得更加先进和逼真，我们将能够与 " 令人发狂难度 " 的 AI 对手进行练习，然后在现实情景中使用这种本能直觉和肌肉记忆。先进的 AR 培训系统可以为各种职业提供支持，帮助我们轻松达到以前需要数月练习才能实现的技能水平。

对于各种人类与 AI 合作的出现，我们仅仅只是触及了皮毛。我们现在可以获得我们祖先几乎无法想象的能力。虽然刀剑及其功用早已沦为遥远的过去，但我相信，史上最伟大的剑客还没有诞生。

文章《Leap Motion 展示北极星头显下的 AR 乒乓球效果》首发于 映维网。