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龙图腾网获悉四川科比科科技有限公司;成都科比科科技有限公司申请的专利一种基于自适应滤波与深度学习的高精度手柄交互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：CN121560179B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610093359.0，技术领域涉及：G06F3/0354；该发明授权一种基于自适应滤波与深度学习的高精度手柄交互方法是由李才军;何雷;周思炀;李小京;尉伯虎;冯源设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应滤波与深度学习的高精度手柄交互方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于自适应滤波与深度学习的高精度手柄交互方法，旨在解决现有手柄交互的抖动、延迟及目标选取精度不足问题。方法包括：先通过坐标变换统一手柄原始位置输入；采用OneEuro滤波，基于手柄速度动态调整截止频率，实现低速抗抖、高速跟手；利用LSTM模型学习历史位置与速度特征，预测未来轨迹以补偿系统延迟；根据当前速度动态融合当前平滑位置与预测位置；通过连续帧距离判定用户意图，结合磁吸锁定实现目标精准选取。该方法无需额外硬件，兼顾低抖动、低延迟与高精度，适用于VRAR、虚拟沙盘等场景，显著提升交互稳定性与准确性。

本发明授权一种基于自适应滤波与深度学习的高精度手柄交互方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应滤波与深度学习的高精度手柄交互方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、坐标变换与输入预处理：在离散时间域上获取无线手柄在追踪坐标系下的原始三维观测位置，通过预先标定的刚体变换矩阵将原始三维观测位置映射至目标模型坐标系； S2、自适应滤波处理：基于相邻采样点估计手柄的瞬时速度，对瞬时速度进行低通平滑后得到平滑速度，根据平滑速度的模长动态调整位置滤波的截止频率，进而更新得到手柄的当前平滑位置； S3、LSTM轨迹预测：构建包含历史多帧平滑位置与平滑速度的特征序列，将特征序列输入预训练的LSTM神经网络模型，输出未来多帧的预测位置序列； S4、位置融合：根据当前手柄速度动态调整预测权重，将当前平滑位置与对应延迟时间步的预测位置进行线性融合，得到融合位置； S5、射线构造与目标锁定：以融合位置为起点，结合手柄指向方向的单位向量构造虚拟射线，若目标对象与虚拟射线的距离连续满足设定阈值，则触发磁吸锁定逻辑，将光标平滑吸附至目标对象中心，实现目标高精度选取。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川科比科科技有限公司;成都科比科科技有限公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市中国(四川)自由贸易试验区成都高新区世纪城南路599号7栋15层1503号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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