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最后一个难题，那就是在交互系统方面kuaidu9。comVR可以采用穿戴式手套传感器或者是手持操作柄进行控制kuaidu9。com
AR就不行了，因为AR要适应于多种环境和场景，所以必须要有一套更加简单直接的方式才行kuaidu9。com
目前为此想到的总共有三种方式，首先第一种眼球跟踪控制技术kuaidu9。com
通过眼球捕捉传感器来实时的捕捉眼球的转动，眨眼,以及眼球聚焦中心来进行交互控制kuaidu9。com这项技术目前已经实现，并在很多设备上面都有很好的应用表现kuaidu9。com
一般情况下，这项技术也会配合头部运动传感器来进行使用kuaidu9。com比如你抬头向上看的时候，屏幕显示内容向上滑动；低头向下看的时候，屏幕显示内容向下滑动kuaidu9。com向左向右看的时候，屏幕显示内容也会相应的向左向右进行滑动kuaidu9。com
当你眨眼的时候，可以进行确定选定等操作kuaidu9。com比如眨一下眼睛是确定，两下是撤销等等，这就相当于鼠标的左右键kuaidu9。com
而眼睛聚焦的焦点呢，也正好对应了鼠标的光标kuaidu9。com你往哪里看，焦点就在哪里，和鼠标滑动的光标一样非常灵活kuaidu9。com
第二种方式呢，则是采用手势控制技术，利用传感器捕捉前面手势的移动变化来进行交互控制kuaidu9。com
比如手向上向下滑动，屏幕显示内容也会向上向下滑动，向左向右也是如此kuaidu9。com手指拉动还可以移动屏幕位置，或者放大和缩小屏幕kuaidu9。com手指点击确定，挥手撤销等等kuaidu9。com
手势识别控制技术，目前发展的也很快，但想要识别高速运动的手势变化，还是有一些困难kuaidu9。com这就要求传感器必须对手势有着精准的识别捕捉能力，同时处理器也能够快速准确将这些手势转换成相关的操作指令kuaidu9。com
还有一点，那就是每个人的手势操作姿势都不相同，或者说每个人每次的操作手势也都不相同kuaidu9。com哪怕是一个手势，不同时间环境场景下也都会有一些变化kuaidu9。com
而这就给系统的捕捉识别带来了一定的困难，也因此要求系统必须要有很好的容错性kuaidu9。com
第三种交互方式，则就看上去比较科幻了，也就是近来大火的脑机控制技术kuaidu9。com简单来说，就是通过思维想象来控制操作k