韩国研究团队开发ForceGrip系统实现VR手部操作的动态握力控制

小编 ovaliu | 分类：论文 | 发布日期 2025年6月24日

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这个深度学习代理可以将VR控制器输入转换为真实的握力动态

（映维网Nweon 2025年06月24日）逼真的手部操作是沉浸式虚拟现实的关键组成，但现有的方法通常依赖于运动学方法或动捕数据集，忽略了关键的物理属性，如接触力和手指扭矩。在一项研究中，韩国庆熙大学和高丽大学团队提出了ForceGrip。这个深度学习代理综合了真实的手部操作动作，并忠实地反映了用户的握力意图。

ForceGrip不是模仿预定义的运动数据集，而是使用生成的训练场景来挑战具有广泛物理交互的智能体。为了有效地从复杂的任务中学习，研究人员采用了一个由手指定位、意图适应和动态稳定组成的三阶段学习框架。这种渐进式策略确保了稳定的手物接触，基于用户输入的自适应力控制，以及动态条件下的鲁棒处理。另外，接近奖励功能可以增强自然手指运动和加速训练收敛。

定量和定性评估表明，与最先进的方法相比，ForceGrip具有优越的力量可控性和合理性。