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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种与虚拟物体交互的虚拟手及其运动生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115167663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210709532.7，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权一种与虚拟物体交互的虚拟手及其运动生成方法是由翁冬冬;江海燕设计研发完成，并于2022-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种与虚拟物体交互的虚拟手及其运动生成方法在说明书摘要公布了：本发明属于生成方法，具体涉及一种与虚拟物体交互的虚拟手及其运动生成方法。它包括下述步骤：步骤一：环境及姿态跟踪；步骤二：左右手手指位姿确定；步骤三：双手渲染。本发明相对于现有技术具有以下有益效果：能够避免当前手部跟踪精度低、遮挡问题，低成本的生成与运动的虚拟物体匹配的手部姿势，用于虚拟环境手部渲染，提高用户在虚拟环境中的沉浸感、趣味性。该发明只需要跟踪手腕和虚拟物体的位姿，成本低，方便易使用。虚拟手的位姿只和虚拟物体形状有关，和实体形状无关，同一实体可以控制不同的虚拟物体，用户无需使用与虚拟物体形状一直的实体，降低实体制造成本。本发明的方法能够实时无延迟使用。

本发明授权一种与虚拟物体交互的虚拟手及其运动生成方法在权利要求书中公布了：1.一种与虚拟物体交互的虚拟手及其运动生成方法，其特征在于，包括下述步骤： 步骤一：环境及姿态跟踪； 步骤二：左右手手指位姿确定； 步骤三：双手渲染； 所述的步骤一包括，环境数据采集，左右手手腕数据采集； 环境数据采集为真实环境实体位姿数据采集和虚拟环境中虚拟物品的数据采集，所述的虚拟环境中虚拟物体可以预先设定或者由用户指定或者创建， 所述的虚拟物体的形状信息使用点云进行表示，包括点云的位姿及点云沿物体的表面的法线方向，其中，所述的点云通过在物体Mesh表面均匀采样得到， 使用跟踪设备获取真实世界中用户手腕的位姿和实体的位姿；虚拟物体的位姿由真实环境中对应实体的位姿控制； 虚拟手手腕的位姿由真实世界中用户手腕的位姿控制； 手腕和实体的位姿可通过光学跟踪方式获取，获取的实体位姿对对应的虚拟物体的物体进行实时控制； 所述的步骤一包括坐标变换，设定手腕坐标系下手腕的位置为0,0,0，采集到的数据变换到手腕坐标系下；所述的手腕坐标系为三维右手笛卡尔坐标系，Z轴方向垂直于手心； 所述的步骤二中，左手和右手的手指位姿分别确定； 所述的步骤二中，右手手指位姿通过下述步骤确定： 将上述手腕坐标系下虚拟物体运动轨迹、虚拟物体形状输入到第一神经网络，生成当前帧符合虚拟物体运动的虚拟手的手指关节点粗糙坐标值； 所述的虚拟物体运动轨迹为当前帧以及前三帧的虚拟物体中心在对应帧的手腕坐标系下的位姿；所述位姿包括位置及旋转；所述位置为3自由度，包含x、y、z轴的坐标值；所述旋转为6自由度，根据3自由度欧拉角值使用Python中pytorch3d包的pytorch3d.transforms.euler_angles_to_matrix函数计算得到旋转矩阵，然后使用pytorch3d.transforms.matrix_to_rotation_6d函数将旋转矩阵转换为6自由度的旋转得到，所述3自由度的欧拉角按照坐标轴YZX旋转顺序， 所述的虚拟物体形状信息为当前帧以及前三帧的虚拟物体的点云及点云法线在对应帧手腕坐标系下的值； 所述的第一神经网络包含编码器、残差网络、解码器； 所述的编码器包含四个全连接层； 所述的残差网络包含四个残差块，每一个残差块包含一个激活层ELU和一个全连接层； 所述的解码器包含一个全连接层； 通过第一神经网络，从手腕位姿和物体信息回归预测得到此时的手的关节位置； 将上述手腕坐标系下当前帧的虚拟手的手指粗糙位姿、当前帧的虚拟物体位姿、当前帧的虚拟物体形状及上一帧的优化后的虚拟手的手指位姿输入到第二神经网络，得到优化后的当前帧的手腕坐标下的虚拟手的手指精细位姿； 所述第二神经网络包含编码器、残差网络、解码器三个部分； 所述的第二神经网络编码器包含六个全连接层；所述的残差网络包含四个残差块，每一个残差块包含一个激活层ELU和一个全连接层； 所述的解码器包含一个全连接层； 将第二神经网络输出的手部关节坐标值从手腕坐标系转换到世界坐标系。

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