在解决了交互和显示核心技术之后，在Unity3D里面加入相应的SDK，调整下流程逻辑。MR版《精灵宝可梦Go》便诞生啦!
《精灵宝可梦Go》让AR和手游、街头甚至社交相结合，仅仅是这几个关键词就足够吸引人，再加上宝可梦这一世纪大IP，好像不火反而没道理。但是在手机上用长按→滑动的触屏操作模拟“抛出”精灵球，将宝可梦收入其中……会不会有些略显拘谨和中二?虽然国服还未开放，但是中国玩家对《精灵宝可梦Go》的思考和想象并不少，《精灵宝可梦Go》确实带给我们很多惊喜，但是玩家最期待看到的不是技术最初级的样子，而是将之与最适合的技术表现形式相结合，从情节设计和操作方式来看，VR/MR+手感操控能带给我们更爽的体验。
开脑洞容易，但实现呢？
微动和易瞳共同尝试了VR和MR版《精灵宝可梦Go》，实拍视频：
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宝可梦从手机屏幕中解禁，你可以抓住想要选择的精灵球，在眼前调整角度瞄准后冲着宝可梦抛出。如果你遇到的是一只刚烈而又狡猾的宝可梦，为了避免被带节奏，还可以打圈儿扔出最强旋转精灵球、投喂食物，大概没有哪只宝可梦可以从阁下手中逃脱了吧。
关于开发教程
相信各位老司机们对VR的了解已经非常透彻，微动和易瞳携手做的这段demo除了想要帮大家解锁抓宝可梦的新姿势，还想把MR+手感操控的技术表现形式普及给大家，以下为开发教程，除此之外SDK也可以在微动Vidoo免费安装，期待开发者在吃下这记良心安利后会有更多大作产生。
手感操控：
首先，通过微动的双目深度传感器得到深度图像。在深度图像中，我们通过修改每个像素RGB的值用以标定该像素与传感器之间的距离。当我们观察深度图像时，会发现其效果与我们熟悉的红外热成像图像类似，只不过我们把温度替换成了距离。下图中，左侧为深度图像，右侧为原始图像。通过观察可以看出，距离越近的区域，颜色越红;距离越远的区域，颜色越蓝。
其次，我们将深度图像中符合人体手部特征的部分分割出来，进行手部姿态、动作的识别。这里需要指出的是手势识别算法是基于深度图像而不是普通图像的。这样可以方便我们获得手部每个点的深度信息。从而还原出整手的骨骼结构。如果我们想要与虚拟物体进行触碰式的交互，骨骼结构是不可缺失的技术前提。
最后，我们通过算法将传感器坐标系(包含手部骨骼空间信息)、虚拟世界坐标系(包含所有虚拟物体的空间信息)、现实坐标系(包含环境信息和手部信息)这三个坐标系对齐。这样，我们可以将检测到的手部骨骼与真实的双手对齐;将虚拟物体与现实环境对齐。当真实的手部触碰到虚拟的物体时，将会产生类似鼠标点击的事件，来驱动程序的执行，具体到《精灵宝可梦Go》里面，就是投喂小精灵，扔出精灵球等操作。
至此，已完成了手感操控的基础部分，后续将进一步在Unity3D中完善事件的逻辑，完成《精灵宝可梦Go》中将精灵球、食物抛向小精灵的功能。
MR显示
接下来，我们要做的就是在空间当中显示《精灵宝可梦Go》中的游戏元素，并且让皮卡丘和精灵球显示在合理的空间范围之内。我们采用视频透视技术，通过双目摄像头实时采集你看到的“现实”世界并将之数字化，然后通过计算机算法实时渲染画面。这样做完既可以完全叠加虚拟图像，也可以看到的经过计算机渲染后新的“现实画面”。满足了我们对于虚拟物体和现实环境同时存在的需求。
在解决了交互和显示核心技术之后，在Unity3D里面加入相应的SDK，调整下流程逻辑。MR版《精灵宝可梦Go》便诞生啦!
“手感操控”非“手势识别”
划重点：手感操控不等于手势识别，手感操控包括手势识别。
手感操控要满足以下三个基本点：
1、手感操控一定要有深度信息，传感器要知道手离用户有多远。
2、手感操控包括手势识别。手势识别通过图像算法更新得到手部姿态和手部动作指令，将手的深度信息和手势识别信息相叠加，得到：手离我有多远，手在做什么的完整信息，才能称为手感操控。
3、在VR中，手感操控要给用户提供真实的手部图像。通过算法把手部影像拉近到和用户真实的前庭感官同步，能看到深度信息，给用户最真实的操控的感觉。如果用户看到的是机械的手或者模拟的手，交互友好度会大打折扣。
微动Vidoo(www.sharpnow.com)是全球首款可以应用于移动端的手感操控设备，可以完成手部影像坐标系与虚拟世界坐标系的重合，构建1：1的虚拟手感操控空间;交互过程中使用原始的手部图像，使用者就像是在用自己真实的双手与VR/AR/MR世界中的虚拟物体进行交互;不再使用头部瞄准作为选择的工具，让显示交互与指令交互分离。微动的下一代产品，将双目模组作为传感基站，可同时进行手感操控、空间定位、光学手柄的检测，致力于打造完整的虚拟现实交互解决方案。除此之外还将致力于为车载电子、全息投影、智能家居等前沿领域提供手感操控的软/硬件解决方案。
微动Vidoo和易瞳及其他VR团队在硬件和软件层面已达成多种形式的深入合作，接下来会为大家带来更多手感操控及VR/AR/MR领域有趣有料的合作成果