当体感技术应用在移动装置上时，往往受限于手机屏幕天生便嵌入手机的特性，因此仅能以较简单的体感方式来操作所有的体感游戏。

例如在图1的赛车游戏中，原本使用按键来控制赛车游戏的转向，现在便可透过倾斜手机的方式，来以体感方式真实模拟赛车游戏中的转向。然而，在图2中的高尔夫球游戏，若你同样想要以体感的方式挥动手臂来模拟游戏中人物的挥杆，便会发觉无法实现此操作，原因在于：当你挥动手臂时，手机的画面也随着手臂挥击出，此时便无法观察游戏的进行，因此这类型的游戏十分不适合体感操作。

图1 手机上赛车体感游戏的操作

图2 手机上高尔夫球体感游戏的操作

而如图3所示，若能将手机视频以无线、实时的方式传输至一固定屏幕（TV）上，此时玩家眼睛所及的游戏画面并不会因手机的挥动而影响体感游戏的进行，因此便可在手机上体验类似高尔夫球的体感游戏了。这是一个在移动设备上的创新应用，大大扩增体感游戏厂商开发体感游戏上的自由度，而无需局限于仅以较简单体感方式倾斜或转动手机来进行体感游戏的开发。

图3 在移动设备上将无线与多媒体串流结合的全新应用

最适用于移动设备上之体感技术（1）——九轴惯性感测（9-axis Sensor Fusion）

对于一般移动设备来说，例如手机及Table，皆为可携式组件，因此需有固定于屏幕前方的光学感应棒的体感技术将受限。由于惯性体感感测无需任何感应棒置于玩家前方，因此以惯性感测方式应用于手机体感游戏将是最佳的解决方案。而惯性感测中九轴混合感测算法（9-axis Sensor Fusion），将提供真正1:1动作对应，实时以及360°自由动作检测的最佳体现。

使用九轴混合感测算法的原因在于，各个单一的惯性传感器都有各自的缺点，因此势必得使用混合感测的方式，通过彼此补偿来加以改善各自的缺点。如图4所示，如果仅仅只使用重力传感器，将会产生延迟反应、强烈误动作以及奇异点等问题，这是因为重力传感器会同时量测到重力变化以及人体加速度变化，因此若无法将此两个感测值加以分离，便会造成上述问题。而若是以重力传感器加上磁传感器，

图4 惯性感测中各种传感器特性比较

除了延迟反应之外（磁传感器反应速率远小于重力传感器），磁传感器也易受外界磁场的干扰，而造成感测错误的问题。而若是以重力传感器加上陀螺仪的组合，则会产生累积误差，而且陀螺仪易受温度影响而产生的感测值飘移（drifting）等问题。因此，最完美的组合方案便是将三种传感器结合起来进行混合感测及补偿，便可达到最精确、最实时、绝对位置及不受磁场干扰等的体感体验。

图5中描述了CyWee九轴混合算法的各种输出，其中的校正后的Sensor原始数据，CyWee提供了动态及静态校正，可让使用者在使用中不会遇到感测数据不精确的问题，同时，也可使得工厂制造端无需额外进行传感器校正程序。以及Orientation、旋转矩阵、四元素、 重力变化以及线性加速度输出，也都提供了体感游戏开发商直接调用。例如OpenGL定义的3D物体旋转及平移的API，节省了游戏开发商对于体感演算开发的时间，这些输出已经被定义于Google Android 2.3之后版本的API中。

图5 CyWee Sensor Fusion算法输出内容

此外，CyWee也提供了各种动作判断输出，可供体感游戏开发商直接调用。图6描述了CyWee为开发商提供体感游戏中各种体感动作算法的输出结果，称为动作数据库（Motion Library），可大大地节省体感游戏开发商开发体感游戏的时间及成本，根据不同的动作类型，可适用于不同类型的体感输出，例如射击类动作输出、射箭类动作输出、击打类动作输出等。

图6 动作数据库

最适用于移动设备上之体感技术——无线多媒体串流技术（Wireless HDMI）

图7描述了世界上各个厂商对于无线多媒体串流技术的规格比较，可根据操作频段、影像压缩方式、功耗、传输带宽、支持最大分辨率、延时时间以及传输距离等因素来进行比较，可发现应用于移动设备上时，功耗及传输所需带宽为最大的问题。

图7 无线多媒体串流技术比较

功耗方面由于移动设备为一使用电池的装置，因此，在能够让使用者使用无线多媒体串流超过数个小时（例如：玩游戏、看影音视频）而不会耗尽电池的各种方案中，可发现CyWee的解决将是最佳的解决方案。而在所需传输带宽方面，由于手机使用的是1（Transceiver）X 1（Receiver）天线，因此所能支持之最大传输带宽有限，所以在超过 1 X 1天线所能提供带宽的解决方案，都将是无法适用的。

小预告：

各位教育爱好者们，了解体感技术过后是不是有些小激动呢？你们是不是已经开始设想如果把体感技术用到教育中会是什么样了呢？别急，下一篇中我们将为您一一道来！

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