【征文计划】从掌心到像素：深度解析Rokid UXR 2.0的手势识别与自定义交互实战

想象一下，在空气中轻轻一捏，就能抓取一个虚拟的立方体；张开手掌，菜单界面便如影随形。这不再是科幻电影的桥段，而是Rokid UXR 2.0 SDK为我们带来的现实。今天，就让我们一同潜入代码深处，不仅揭开其手势识别技术的神秘面纱，更要突破默认设定的边界，探索如何自定义专属手势与交互规则，真正释放空间计算的无限潜力。

一、引言：为何手势是空间计算的"终极语言"？

在AR/VR的世界里，传统的控制器或触摸屏打破了沉浸感。我们渴望的，是一种更自然、更直觉的交互方式------就像我们在现实中用手直接操控物体一样。手势识别，因此成为了空间计算中至关重要的"无声语言"。

Rokid UXR 2.0 SDK将手势识别作为其多模态交互体系的核心一环，它提供的不仅仅是一套预定义的手势库，更是一套从底层数据到高层交互的完整工具链。无论是使用开箱即用的基础手势，还是创造独一无二的交互逻辑，UXR 2.0都为我们铺平了道路。

二、原理解析：Rokid手势识别的技术内核

尽管官方文档未透露底层算法的全部细节，但我们可以根据其架构和API设计，勾勒出技术实现的轮廓。

核心工作流程

一个完整的手势识别流程，可以抽象为以下 pipeline：

复制代码

[眼镜端双摄图像输入] -> [图像预处理与增强] -> [手部检测与21+关键点定位] -> [手势分类与姿态估计] -> [Unity引擎中的交互事件派发]

图像输入：依赖于Rokid Max Pro眼镜集成的双目摄像头，提供立体视觉数据，这对于估算手部的深度信息至关重要。

手部检测与关键点：这是技术的核心。系统需要首先在图像中定位手部区域，进而识别出21个骨骼关节点（如INDEX_FINGER_TIP、WRIST、PALM等）。

手势分类：基于关节点形成的空间向量、角度和形状，通过一个预先训练好的机器学习模型来判断当前的手势状态（如握拳、张开、捏合等）。

UXR SDK的抽象层：RKInput与InputModuleManager

Rokid的精妙之处在于，它将复杂的底层感知技术封装成了一个对Unity开发者极其友好的抽象层。这个抽象层的核心就是 RKInput预制体和其上的 InputModuleManager脚本。

InputModuleManager 像一个交互模式的总调度中心。在其 DefaultInitModule 列表中，我们可以勾选希望启用的交互方式。对于手势识别，我们必须确保 Gesture 模块被启用。

设计思想：这种模块化设计意味着手势、射线、TouchPad等交互模式并非割裂的，而是可以动态切换、互为补充的。系统会根据用户的行为（如摊开手掌面向摄像头）智能地切换到最合适的交互模式。

三、源码与配置分析：如何让Unity"理解"手势？

让我们深入到项目配置和代码层面，看看如何搭建起手势交互的桥梁。

环境搭建与SDK导入

手势识别的基石是正确的开发环境。这包括：

Unity环境：2021/2022 LTS版本，并安装Android Build Support。

SDK导入：通过Unity Package Manager (UPM)，从Rokid的NPM仓库 (https://npm.rokid.com) 添加 com.rokid.xr.unity 包。

关键配置：在 Plugins/Android/ 下的Gradle配置文件中，必须确保引入了核心依赖 com.rokid.uxrplugin:rkuxrplugin:2.5.3。

这些步骤确保了Unity项目能够调用Rokid设备底层的SLAM、手势识别等原生能力。

交互配置的两种场景

UXR SDK为UI和3D物体提供了不同的交互路径。

场景一：与UI交互（以PointableUI为例）

这是最简单快捷的方式。你不需要理解底层事件，SDK已经为你封装好了。

拖入预制体：将 PointableUI 预制体拖入场景。
创建UI元素：在 PointableUI 的Canvas下创建一个Button或Image。
编写响应逻辑：直接使用UGUI自带的事件接口，例如：

csharp 复制代码

using UnityEngine;
using UnityEngine.EventSystems;
using UnityEngine.UI;

public class GestureUIHandler : MonoBehaviour, IPointerEnterHandler, IPointerClickHandler
{
    private Image image;
 
    void Start()
    {
        image = GetComponent<Image>();
    }

    // 当手势射线悬停时触发
    public void OnPointerEnter(PointerEventData eventData)
    {
        image.color = Color.cyan; // 改变颜色给予反馈
    }

    // 当做出"点击"手势时触发
    public void OnPointerClick(PointerEventData eventData)
    {
        image.color = Color.green;
        Debug.Log("手势点击了UI！");
    }
}

场景二：与3D物体交互（以Cube为例）

与3D物体的交互需要更多组件，但提供了更细粒度的控制。

创建Cube并调整其位置和大小。
挂载核心组件：
RayInteractable：标记该物体可被射线交互。
ColliderSurface & Box Collider：提供物理碰撞区域，让手势射线有"物"可撞。
InteractableUnityEventWrapper：核心事件中转站，将SDK的交互事件转换为Unity熟悉的UnityEvent。
编写事件监听脚本：通过代码监听 InteractableUnityEventWrapper 的事件。

csharp 复制代码

using Rokid.UXR.Interaction;
using UnityEngine;

public class GestureCubeController : MonoBehaviour
{
    private MeshRenderer meshRenderer;
    private InteractableUnityEventWrapper eventWrapper;

    void Start()
    {
        meshRenderer = GetComponent<MeshRenderer>();
        eventWrapper = GetComponent<InteractableUnityEventWrapper>();

        // 监听选择事件（通常是手势"按下"）
        eventWrapper.WhenSelect.AddListener(OnCubeSelected);
        // 监听取消选择事件（手势"释放"）
        eventWrapper.WhenUnselect.AddListener(OnCubeUnselected);
    }

    private void OnCubeSelected()
    {
        meshRenderer.material.color = Color.red;
        Debug.Log("抓住了立方体！");
    }

    private void OnCubeUnselected()
    {
        meshRenderer.material.color = Color.white;
        Debug.Log("释放了立方体。");
    }
}

四、进阶实战：自定义手势与骨骼数据驱动

这才是真正展现开发者创造力的舞台。UXR 2.0 SDK 提供了 GesEventInput 这个强大的入口，让我们能够获取原始手势类型、掌心朝向，甚至是21个骨骼点的精确位姿数据。

获取预定义手势状态

你可以轻松查询到手部的宏观状态，这是实现条件分支逻辑的基础。

csharp 复制代码

using Rokid.UXR.Module;
using UnityEngine;

public class BasicGestureReader : MonoBehaviour
{
    void Update()
    {
        // 获取右手当前手势
        GestureType rightHandGesture = GesEventInput.Instance.GetGestureType(HandType.RightHand);
        // 获取右手掌心朝向（面向自己还是远离自己）
        HandOrientation rightPalmOrientation = GesEventInput.Instance.GetHandOrientation(HandType.RightHand);

        if (rightHandGesture == GestureType.Pinch && rightPalmOrientation == HandOrientation.Palm)
        {
            // 当右手做出"捏合"手势且掌心面向自己时，触发特殊逻辑
            Debug.Log("特殊手势触发！");
        }
    }
}

深度自定义：基于骨骼点数据创造全新手势

预定义的四种手势（OpenPinch, Pinch, Palm, Grip）远非极限。通过 GetSkeletonPose API，我们可以计算手指的角度、方向、距离，来定义任何你能想象到的手势。

案例：创建一个"胜利(V)"手势检测器

"胜利"手势的特点是食指和中指伸直并分开，其余手指弯曲。我们可以通过计算指尖与手掌的方向向量的点积来判断。

csharp 复制代码

using Rokid.UXR.Module;
using UnityEngine;

public class VictoryGestureDetector : MonoBehaviour
{
    public HandType handToDetect = HandType.RightHand;

    void Update()
    {
        if (IsVictoryGesture(handToDetect))
        {
            Debug.Log($"检测到{handToDetect}的胜利手势！");
            // 触发你的自定义事件，比如播放一个庆祝动画、切换武器等
        }
    }

    private bool IsVictoryGesture(HandType hand)
    {
        // 1. 获取关键骨骼点的位置和方向
        Vector3 indexTip = GetBonePosition(SkeletonIndexFlag.INDEX_FINGER_TIP, hand);
        Vector3 middleTip = GetBonePosition(SkeletonIndexFlag.MIDDLE_FINGER_TIP, hand);
        Vector3 ringTip = GetBonePosition(SkeletonIndexFlag.RING_FINGER_TIP, hand);
        Vector3 pinkyTip = GetBonePosition(SkeletonIndexFlag.PINKY_TIP, hand);
        Vector3 palm = GetBonePosition(SkeletonIndexFlag.PALM, hand);

        // 2. 计算从掌心到各指尖的方向向量
        Vector3 indexDir = (indexTip - palm).normalized;
        Vector3 middleDir = (middleTip - palm).normalized;
        Vector3 ringDir = (ringTip - palm).normalized;
        Vector3 pinkyDir = (pinkyTip - palm).normalized;
        Vector3 handForward = (GetBonePosition(SkeletonIndexFlag.MIDDLE_FINGER_MCP, hand) - GetBonePosition(SkeletonIndexFlag.WRIST, hand)).normalized;

        // 3. 逻辑判断：食指和中指应基本伸直（方向与手背方向大致相反），无名指和小指应弯曲（方向与手背方向大致相同）
        float dotIndex = Vector3.Dot(indexDir, handForward);
        float dotMiddle = Vector3.Dot(middleDir, handForward);
        float dotRing = Vector3.Dot(ringDir, handForward);
        float dotPinky = Vector3.Dot(pinkyDir, handForward);

        // 4. 设定阈值进行判断
        if (dotIndex < -0.3f && dotMiddle < -0.3f && dotRing > 0.2f && dotPinky > 0.2f)
        {
            return true;
        }
        return false;
    }

    private Vector3 GetBonePosition(SkeletonIndexFlag boneIndex, HandType hand)
    {
        return GesEventInput.Instance.GetSkeletonPose(boneIndex, hand).position;
    }
}

这段代码展示了如何利用底层骨骼数据，通过向量运算，创造出SDK原本不支持的"胜利"手势。你可以依此类推，定义"OK"、"摇滚"甚至更复杂的手势。

五、掌控交互空间：自定义远近场规则

UXR 2.0 SDK默认提供了自适应的远近场切换（例如，手远离时是射线，靠近物体时自动切换为直接交互）。但在某些特定应用场景（如始终需要射线操作的射击游戏），你可能需要手动控制。

方案：禁用自适应，强制使用远场射线交互

找到并修改RKHand预制体：

将 Roikd Unity XR SDK/Runtime/Resources/Prefabs/Interactor/ 中的 RKHand 预制体复制到 Assets/Resources/Prefabs/Interactor/ 下（Resources文件夹需自行创建）。

打开这个副本，找到其子物体 LeftHandInteractors 和 RightHandInteractors。

移除它们身上的 InteractorStateChange 脚本。这个脚本正是负责自动远近场切换的逻辑核心。
激活远场交互器：

在 LeftHandInteractors 和 RightHandInteractors 下，确保 RayInteractor（远场射线交互器）处于启用状态，而 PokeInteractor（近场直接交互器）可以被禁用。

现在，你的应用将始终使用射线进行交互，不再自动切换。

动态切换控制：如果你只是想在某些剧情或模式下临时禁用自动切换，你可以通过代码获取 InteractorStateChange 组件，并调用其 OnPokeInteractorUnHover（强制远场）和 OnPokeInteractorHover（强制近场）方法来实现运行时控制。

六、优化与避坑指南

性能考量：手势识别是计算密集型任务。在真机上，需注意控制同一帧内处理的交互物体数量，避免过高的Draw Call。频繁计算所有骨骼点的复杂自定义手势也会增加CPU负担，建议优化算法或降低检测频率。
用户体验：
提供即时反馈：当手势射线悬停在可交互物体上时，改变其颜色或大小。
手势的容错性：自定义手势的阈值需要反复测试调整，以适应不同用户的手型和使用环境。
常见问题：
手势无法切换/无响应：检查 RKInput 上的 InputModuleManager 是否勾选了 Gesture；确认3D物体已正确挂载所有必要组件。
自定义手势不触发：使用Debug.DrawLine等Gizmo绘制功能，可视化骨骼点和向量，辅助调试你的手势判断逻辑。

七、总结与展望

通过本次深度解析，我们看到Rokid UXR 2.0 SDK通过高度封装的 RKInput 系统和清晰的事件机制，极大地降低了手势识别技术的应用门槛。而 GesEventInput API和 RKHand 预制体的可定制性，则为我们打开了一扇通往无限创意交互的大门。

未来，当手势识别技术与"大模型"结合，我们可以想象更强大的场景：通过自然语言描述一个手势（如"给我做一个施法的手势"），大模型便能自动生成对应的骨骼点判断代码。Rokid已经为我们搭好了坚实而灵活的舞台，剩下的，就等待各位开发者用代码和创意，去上演更多精彩的空间交互盛宴。

【征文计划】从掌心到像素：深度解析Rokid UXR 2.0的手势识别与自定义交互实战

目录

【征文计划】从掌心到像素：深度解析Rokid UXR 2.0的手势识别与自定义交互实战

一、引言：为何手势是空间计算的"终极语言"？

二、原理解析：Rokid手势识别的技术内核

三、源码与配置分析：如何让Unity"理解"手势？

四、进阶实战：自定义手势与骨骼数据驱动

五、掌控交互空间：自定义远近场规则

六、优化与避坑指南

七、总结与展望