体感游戏原理
跳舞机的运作原理
跳舞机的运作原理跳舞机，又称为舞蹈机或跳舞游戏机，是一种体感互动娱乐设备，可以模拟舞蹈动作进行游戏。
它的运作原理主要包括硬件系统和软件系统两个方面。
首先，我们来了解一下跳舞机的硬件系统。
跳舞机的主要硬件部件包括主机、控制器、传感器、显示器等。
主机是跳舞机的核心部分，通常由一台用于存储音乐和图形数据、处理用户操作的电脑构成。
主机通过与其他硬件组件的连接实现跳舞机的运作。
控制器是用户与跳舞机进行互动的媒介，用户通过控制器上的按键、摇杆或触摸屏等设备与主机进行交互。
传感器则用于感应用户的动作，通常采用接近开关或光电传感器等技术，将用户的操作信号转换为电信号，再传输给主机进行处理。
显示器则用于展示游戏的界面和图形效果，通常采用液晶显示器或投影器等设备。
其次，我们来了解一下跳舞机的软件系统。
跳舞机的软件系统主要由操作系统、游戏引擎和游戏程序组成。
操作系统负责管理和协调跳舞机的各个硬件组件，保证它们能够正常运作。
游戏引擎是实现跳舞机游戏逻辑和运行环境的核心模块，它提供了一系列的游戏开发工具和接口，开发人员可以利用这些工具和接口设计并开发各类舞蹈游戏。
游戏程序是跳舞机游戏的具体实现，它包括了舞蹈动作的解析和识别、音乐和图形的展示、得分系统等各个方面的功能。
跳舞机的运作流程如下：首先，用户选择游戏模式和曲目，通过控制器等设备进行确认。
然后，主机播放选定的音乐，并在显示屏上显示游戏界面。
用户根据屏幕上的指示和音乐的节奏进行相应的舞蹈动作。
用户的动作通过传感器感应，转换成电信号，并传输给主机进行处理。
主机根据用户的动作和节奏进行判定，判断用户的舞蹈动作是否准确，并通过分数等形式给予反馈。
游戏结束后，主机会根据用户的表现，给予相应的评价和奖励。
总的来说，跳舞机的运作原理主要包括硬件和软件两个方面。
在硬件方面，跳舞机通过主机、控制器、传感器和显示器等设备实现用户与游戏的互动。
在软件方面，跳舞机通过操作系统、游戏引擎和游戏程序实现游戏的逻辑和运行环境。
体感互动技术原理
体感互动技术原理随着科技的快速发展，互动技术逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
体感互动技术作为其中的一种重要形式，已经在电子游戏、娱乐设备、虚拟现实等领域得到广泛应用。
本文将从原理的角度，介绍体感互动技术的工作原理和实现方式，以及其在现实生活中的应用。
体感互动技术的原理基于人体感知和动作识别。
通过使用传感器和算法，可以实时捕捉用户的身体动作和姿势，并将其转化为电信号或数字信号，从而与计算机或其他设备进行交互。
这种技术的核心思想是通过感知用户的动作和姿势，将其转化为计算机可以理解的数据，从而实现与用户的实时互动。
体感互动技术的实现方式主要有以下几种：视觉识别、声音识别、姿势识别和力/压力传感器。
其中，视觉识别是最常见的一种方式。
通过使用摄像头或红外线传感器，可以捕捉用户的动作信息，并将其转化为数字信号。
声音识别则是通过麦克风或其他声音传感器，将用户的声音转化为电信号，并进行识别和分析。
姿势识别则是通过使用陀螺仪、加速度计等传感器，实时感知用户的身体姿势，并将其转化为数字信号。
力/压力传感器则可以感知用户的力度或压力，并将其转化为电信号或数字信号。
在实际应用中，体感互动技术有着广泛的应用领域。
其中最为人熟知的是电子游戏领域。
通过使用体感控制器或体感设备，玩家可以通过身体动作来操控游戏角色，增强游戏的沉浸感和互动性。
此外，体感互动技术还广泛应用于健身和健康管理领域。
通过使用体感设备，用户可以进行各种运动训练，并实时监测自己的运动状态和身体指标。
体感互动技术还可以应用于虚拟现实领域，通过使用头戴式显示器和体感设备，用户可以在虚拟环境中进行身临其境的互动体验。
除了以上应用领域，体感互动技术还在教育、娱乐、医疗等领域起到了重要的作用。
在教育领域，通过使用体感设备，可以为学生提供更加直观、互动的学习方式，增强学习的趣味性和效果。
在娱乐领域，体感互动技术为用户带来了更加刺激和有趣的娱乐体验。
在医疗领域，体感互动技术可以用于康复训练和健康监测，帮助患者恢复功能和改善生活质量。
体感 原理
体感原理
体感技术的原理是基于人体感官的感知能力和对身体运动的控制。
通过使用传感器和算法，体感技术可以检测和分析人体的动作、姿势、位置和力度等信息，从而实现与虚拟现实、增强现实、电子游戏等交互的目的。
体感技术通常使用的传感器包括加速度计、陀螺仪、磁强计和红外传感器等。
这些传感器可以感知人体的加速度、角速度、方向和位置等变化。
通过将这些变化数据传输给处理器和计算机，体感技术可以实时地计算分析人体的运动和姿势。
在使用体感技术进行交互时，人们可以通过身体的运动和动作来控制游戏角色、导航虚拟环境或进行其他交互操作。
比如，在玩体感游戏时，玩家可以通过身体的动作来模拟角色的动作，如跳跃、踢腿、摆拳等，从而与游戏进行互动。
体感技术的实现主要依赖于算法的开发和优化。
通过对传感器数据进行处理和分析，算法可以推测出用户的动作和姿势，并将其转化为对应的指令或操作。
算法的优化可以提高识别准确度和响应速度，从而提升体感交互的体验和效果。
总之，体感技术的原理是将传感器和算法相结合，通过感知人体的动作和姿势等信息来实现与虚拟环境或游戏的交互。
它为人们带来了更加沉浸和自然的交互方式，丰富了人机交互的体验。
体感技术简述
体感技术简述一、体感技术的概念体感技术（motion sensing）又称动作感应控制技术、体感交互技术，它是一种直接利用躯体动作、声音、眼球转动等方式与周边的装置或环境互动，由机器对用户的动作识别、解析，并做出反馈的人机交互技术。
二、体感技术在教学活动中的角色和用途（1）作为教/学工具将体感和电子白板结合，可以扩展电子白板的功能，提供手势输入方式。
体感技术还可以增加用户学习的沉浸感，将用户对技术的抗拒意识降低到最小，从而关注学习内容。
（2）作为教学内容体感游戏本身也可以作为教学内容。
以教学为目标开发的数学游戏和语言游戏直接包含学习内容，和课程目标紧密结合。
体育类游戏也常常用作体育课上的热身环节或是辅助训练的内容。
（3）作为教学环境教学环境是教学活动、学习活动发生的外部条件。
作为外部环境，体感技术可以激活主动学习，促使学生能动地参与教学活动。
体感技术的应用使得学习行为本身成为机体与环境相互作用的过程，这使学生处于舞台中心，并激励学生去学习，在学习中真正地投入注意力和兴趣，通过思考自行解决问题。
三、体感技术整合教学三种形式（1）情境化教学在体感游戏创设的情境中，学生是主角，不但可以激发学生的学习兴趣和愿望，还可以持续强化和促使学生主动学习。
（2）个别化学习体感技术也可用来设计学生上课时间、课外或在家里的自学活动。
教育者可以提供各种类型的课内、课外活动，使学习更加具有吸引力，从而更好地服务于学生的个别化学习。
（3）游戏化学习体感技术的出现，为游戏化学习提供了更多的可能。
游戏化学习不仅可以帮助学习者加强学习的沉浸感，还可以激发学习者的学习兴趣，提供及时的反馈和一个安全的失败尝试。
教学生用Scratch制作体感游戏
教学生用Scratch制作体感游戏作者：张立新来源：《中国信息技术教育》2014年第05期拿着手柄在电视上打游戏，握着鼠标在电脑网络游戏中厮杀的游戏方式可能要落伍了。
一种新的游戏方式──体感游戏或许将会成为游戏玩家的新“宠儿”，它可以不用任何控制器，用肢体动作就可以控制游戏里的角色，可以让用户更真实地在游戏的海洋中遨游。
● 体感技术和体感游戏首先，还是让我们来了解体感技术及体感游戏的原理吧。
体感技术是指人们无需使用任何复杂的控制设备直接使用肢体动作，与周边的装置或环境互动，使人们有身临其境的感觉。
比如，当你站在一台电视前方，假使有某个体感设备可以侦测你手部的动作，此时若是我们用手分别向上、向下、向左及向右挥，用来控制影碟机的快转、倒转、暂停及终止等功能，这便是一种很直接地以体感操控周边装置的例子。
体感游戏（如图1）突破了以往单纯以手柄按键输入的操作方式，通过肢体动作变化来进行操作，深受广大玩家尤其是青少年的喜爱。
体感游戏的原理是利用摄像头捕捉到人物动作并将其转化为数据，计算机通过与前面获得的数据进行对比分析了解玩家的身体动作或手势动作，从而实现直接的人机互动效果。
● 用Scratch制作体感游戏的教学初衷Scratch教学进入中国中小学信息技术课堂已经有一段时间了，目前全国各地都有学校在开展Scratch的教学实验。
开展的形式、设置的内容、教学思路也有所不同。
美国麻省理工学院推出Scratch时的指导思想是“Create and share your own interactive stoories，games，music，and art”，意思是“创作和分享你自己的交互故事、游戏、音乐和艺术”。
这其中“创作”是第一位的，可见开展Scratch教学的目的是培养学生的创新意识和实践能力。
目前中国教育正处于应试教育向素质教育转轨的一个阶段，多年的应试教育使得我们的课堂重知识、轻能力。
教师们只满足于将学生变化成一个知识的容器，而忽视了对学生能力的培养。
体感游戏原理
体感游戏原理体感游戏是一种结合了现代科技和传统游戏玩法的新型娱乐方式，它利用体感设备和技术，让玩家可以通过身体的动作来操控游戏中的角色或场景，从而增加了游戏的互动性和娱乐性。
体感游戏的原理主要基于人体动作识别技术和虚拟现实技术，通过对玩家身体动作的感知和识别，实现游戏操控的交互方式。
本文将从体感游戏的原理入手，介绍其技术实现和应用前景。
首先，体感游戏的原理是基于人体动作识别技术。
这项技术利用传感器或摄像头等设备，对玩家的身体动作进行感知和捕捉，然后通过算法进行识别和分析，最终将玩家的动作转化为游戏中的操作指令。
例如，玩家在游戏中做出跳跃、挥动武器、踢腿等动作，体感设备可以准确地捕捉到这些动作，并将其转化为游戏中对应的动作，使玩家可以通过身体的动作来操控游戏，增加了游戏的互动性和娱乐性。
其次，体感游戏的原理还涉及到虚拟现实技术。
虚拟现实技术是一种利用计算机图形学、传感器等技术，模拟出一种虚拟的三维环境，使用户可以在其中进行沉浸式体验的技术。
在体感游戏中，虚拟现实技术可以将玩家的身体动作和游戏场景进行结合，使玩家可以在虚拟世界中进行身临其境的游戏体验。
通过头戴式显示器、手柄、体感设备等装置，玩家可以在虚拟世界中进行自由移动、互动，享受到更加真实和震撼的游戏体验。
体感游戏的原理不仅仅局限于游戏娱乐领域，它还具有广泛的应用前景。
在医疗康复领域，体感游戏可以被应用于康复训练和治疗，通过模拟各种日常动作和运动，帮助患者进行身体功能的康复和恢复。
在教育培训领域，体感游戏可以被用于教学辅助和互动体验，提高学习者的学习兴趣和参与度。
在体育训练领域，体感游戏可以被用于运动训练和竞技模拟，提高运动员的技能和反应能力。
综上所述，体感游戏通过人体动作识别技术和虚拟现实技术的结合，实现了身体动作与游戏操作的互动，增加了游戏的趣味性和娱乐性。
同时，体感游戏还具有广泛的应用前景，在医疗康复、教育培训、体育训练等领域都具有重要的意义和价值。
体感游戏原理
体感游戏原理体感游戏是一种利用体感设备进行操作的游戏形式，它能够让玩家通过身体的动作来操控游戏中的角色或者物体，从而增加游戏的互动性和娱乐性。
体感游戏的原理主要是通过体感设备捕捉玩家的身体动作，然后将这些动作转化为游戏中的操作指令，最终呈现在屏幕上。
本文将从体感游戏的原理入手，探讨体感游戏的发展历程、技术特点以及未来发展方向。
首先，体感游戏的原理是基于体感设备的运作机制。
体感设备通常包括摄像头、传感器、运动控制器等，这些设备能够捕捉玩家的身体动作和位置信息，并将其转化为数字信号。
通过这些数字信号，游戏系统可以准确地识别玩家的动作，并实时地将其反映在游戏画面中。
这种实时互动的体验，让玩家能够更加身临其境地参与到游戏中，增强了游戏的沉浸感和娱乐性。
其次，体感游戏的原理还涉及到游戏引擎和软件算法的支持。
游戏引擎是体感游戏的核心，它能够解析体感设备传输的数据，并将其转化为游戏中的动作和效果。
同时，软件算法也起着至关重要的作用，它可以对玩家的动作进行识别和分析，从而实现更加精准的体感交互。
这些技术的不断进步，使得体感游戏能够呈现出更加逼真、流畅的游戏体验，为玩家带来全新的游戏乐趣。
除此之外，体感游戏的原理还与人机交互和游戏设计密切相关。
体感游戏的设计需要考虑玩家的身体特征和动作习惯，以及游戏的操作界面和交互方式。
通过合理的人机交互设计，体感游戏可以让玩家更加自然地参与到游戏中，减少操作的障碍，提高游戏的易上手性和趣味性。
同时，游戏设计师也需要充分发挥体感设备的特点，设计出符合体感操作的游戏玩法和关卡设计，从而充分展现体感游戏的魅力和创新性。
随着虚拟现实、增强现实等新技术的不断发展，体感游戏也在不断探索新的可能性。
未来，体感游戏有望实现更加精准的动作识别和交互体验，同时结合虚拟现实技术，打造更加逼真的游戏场景和沉浸式体验。
此外，随着人工智能和大数据技术的不断应用，体感游戏还有望实现更加智能化的人机交互和游戏设计，为玩家带来全新的游戏体验和乐趣。
kinect体感原理
kinect体感原理Kinect体感原理。
Kinect是微软公司推出的一款基于体感技术的设备，它可以通过摄像头、红外线传感器和麦克风等硬件设备，实现对用户的动作、声音和姿态的识别，从而实现与电脑和游戏主机的交互。
其原理主要包括深度感知、骨骼追踪和语音识别三个方面。
首先，深度感知是Kinect体感原理的基础。
Kinect设备内置了红外线发射器和红外线摄像头，通过发射和接收红外线，可以实现对用户周围环境的深度感知。
利用这一技术，Kinect可以准确地识别出用户身体的轮廓和姿态，从而实现对用户动作的跟踪和识别。
其次，骨骼追踪是Kinect体感原理的核心。
在深度感知的基础上，Kinect可以通过对用户骨骼的追踪，实现对用户动作的精准识别。
通过对用户关节的角度和位置的监测，Kinect可以实时地捕捉用户的动作，并将其转化为电脑或游戏主机的控制指令，从而实现对游戏、应用程序甚至操作系统的控制。
最后，语音识别是Kinect体感原理的另一个重要方面。
Kinect设备内置了高品质的麦克风阵列，可以实现对用户语音的精准识别。
通过对用户语音的识别和理解，Kinect可以实现语音控制功能，用户可以通过语音指令来控制游戏、应用程序甚至操作系统，实现更加便捷和自然的交互体验。
总的来说，Kinect体感原理是基于深度感知、骨骼追踪和语音识别等技术的综合应用，通过对用户动作、姿态和语音的识别和理解，实现与电脑和游戏主机的自然、直观的交互。
随着体感技术的不断发展和完善，Kinect设备在游戏、娱乐、医疗、教育等领域的应用前景将会更加广阔。
Kinect体感原理的深入理解和应用，将会为我们的生活带来更多的便利和乐趣。
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揭秘体感游戏Kinect工作原理“你就是控制器。
”（You are the controller.）如果你有在关注Kinect，相信已经听过这句给力的广告词了。
从《Kinect Adventures!》中手脚并用堵漏水窟窿，到Zune播放界面中挥手换歌，Kinect开创了一种更加自然的娱乐交互方式。
在这篇博客文章中，我将揭秘这款体感系统背后的秘密以及它如何让开发者创造Kinect体验。
而Kinect团队的项目经理Arjun Dayal则将展示如何实现通过基于手势的方式来控制Xbox Dashboard和Kinect Hub。
首先，让我们从指导Kinect研发的概念原理开始。
我们生活在一个模拟的世界传统编程基于一系列的规则：原因和结果，非黑即白，非真即假。
在为输入输出数目有限的简单系统建模时，这种方式工作得挺好。
拿游戏《Halo》来说吧：按A键是让士官长跳，前拨左摇杆让他向前走，前拨右摇杆让他向上看。
不是A，就是B。
可惜的是，我们生活的真实世界并不是如此数字化，而是模拟的。
在模拟世界中，并不是只有简单的“是”和“否”，还有“也许是/否”；不仅有“对”和“错”，还有“对/错的可能性”。
让我们想象一下挥手这一简单动作的所有可能性：身体运动的幅度，环境差异，衣服质地的不同，文化差异造成的动作差异等等。
你可能需要研究10的23次方这么多的可能性，显然用传统编程方式来解决这类问题是不现实的。
我们从一开始就知道必须采用一种全新的，接近于人脑工作的方式来解决这一问题。
当你遇到一个人的时候，你的大脑立即将注意力集中在他身上，并根据经验辨识出他的身份。
这一过程并不是通过数百层的决策树来实现，人脑就是知道。
婴儿很难区分出两个人的不同，但我们通过多年的学习和训练可以在几分之一秒内做到。
事实上，你也许还能蛮准确地估摸出他们的年龄、性别、心情甚至个性。
这也是让我们成就为人类的原因之一。
Kinect以类似的方法被创造出来。
它观察身边的世界，它注意观察你的动作。
即使Kinect从来没见过你挥过手，也能很快地从它学习过的TB级数据中猜测出你所做动作的含义。
Kinect传感器Kinect骨架追踪处理流程的核心是一个无论周围环境的光照条件如何，都可以让Kinect感知世界的CMOS红外传感器。
该传感器通过黑白光谱的方式来感知环境：纯黑代表无穷远，纯白代表无穷近。
黑白间的灰色地带对应物体到传感器的物理距离。
它收集视野范围内的每一点，并形成一幅代表周围环境的景深图像。
传感器以每秒30帧的速度生成景深图像流，实时3D地再现周围环境。
如果你玩过pin point impression 3D针模玩具可能更容易理解这一技术——将你的手（或者脸，如果你愿意的话）按压在这种玩具上，就可以产生你身体某一部位的简单3D模型。
寻找移动部位Kinect需要做的下一件事是寻找图像中较可能是人体的移动物体，就像人眼下意识地聚焦在移动物体上那样。
接下来，Kinect会对景深图像进行像素级评估，来辨别人体的不同部位。
同时，这一过程必须以优化的预处理来缩短响应时间。
Kinect采用分割策略来将人体从背景环境中区分出来，即从噪音中提取出有用信号。
Kinect可以主动追踪最多两个玩家的全身骨架，或者被动追踪最多四名玩家的形体和位置。
在这一阶段，我们为每个被追踪的玩家在景深图像中创建了所谓的分割遮罩，这是一种将背景物体（比如椅子和宠物等）剔除后的景深图像。
在后面的处理流程中仅仅传送分割遮罩的部分，以减轻体感计算量。
Kinect的大脑真正的魔术在这里发生。
分割化玩家图像的每一个像素都被传送进一个辨别人体部位的机器学习系统中。
随后该系统将给出了某个特定像素属于哪个身体部位的可能性。
比如，一个像素有80%的几率属于脚，60%的几率属于腿，40%的几率属于胸部。
看起来这时候我们就可以把几率最大的可能性当作结果，但这么做未免太过武断了。
我们的做法是将所有的这些可能性输入到接下来的处理流程中并且等到最后阶段再做判断。
看了上面的介绍，你也许要问我们如何教会Kinect辨识人体部位。
开发这一人工智能（被称为Exemplar（模型）系统）可不是一件轻松的事情：数以TB计的数据被输入到集群系统中来教会Kinect以像素级技术来辨认手、脚以及它看到的其他身体部位。
下图就是我们用来训练和测试Exemplar的数据之一。
模型匹配：生成骨架系统处理流程的最后一步是使用之前阶段输出的结果，根据追踪到的20个关节点来生成一幅骨架系统。
Kinect会评估Exemplar输出的每一个可能的像素来确定关节点。
通过这种方式Kinect能够基于充分的信息最准确地评估人体实际所处位置。
另外我们在模型匹配阶段还做了一些附加输出滤镜来平滑输出以及处理闭塞关节等特殊事件。
骨架追踪系统的目标之一是为处理流程的各种输出提供一种菜单式的选择界面。
游戏开发者可以选择任意的系统部件组合来开发各种游戏体验。
比如，你可以仅仅使用分隔映射来制造一些惊人的华丽效果（《Your Shape: Fitness Evolved》是一个好例子）。
讲到这里，我们已经描绘出一个可用于控制游戏或娱乐的完全实时的体感系统。
接下来，Arjun将介绍改进的Xbox Dashboard和Kinect Hub。
他将向你展示这两个用户界面如何利用景深图像流和20关节骨架系统来创造一种基于自然手势的，访问游戏、电影、音乐和其他娱乐活动的全新方式。
Kinect:技术如何最终理解你！如今，技术在我们的日常生活中扮演着重要角色，但直到现在，技术产品在真正理解人类意图以及适应个体风格差异方面做得仍然不好。
Kinect的问世让这一切有所改变。
站在Kinect前，它就能知道你是谁。
不仅如此，还能将你和你的爱人区别开来。
当你移动时，传感器能在瞬间追踪到你。
想要互动？用声音和肢体移动就可以播放电影、玩游戏、和朋友聊天等等。
不需要学习任何新的控制方式，多么神奇！前面Kinect团队项目经理Ron已经描述了Kinect传感器让Xbox实时追踪玩家动作背后的高深技术，但我们如何最佳地运用？我们的目标是让玩家尽可能自如地控制Xbox，同时让所有用户可以容易地学习并理解各种控制手势。
接下来我们会更加深入地揭秘这一体感技术，并且谈谈在Kinect Hub和Dashboard中的Kinect体验。
手势：从何说起？听到我们要设计一种手势来上下左右移动物体的时候，你也许会想：“没难度啊，把你的手移到物体上，选中然后向你想要的方向移动，搞定！”等下，别那么自信。
问问你的朋友他们是怎么想的，你可能会惊讶地发现他们的回答和你是如此的不同。
是你的方式更好吗？不一定，只是对你来说更有逻辑性。
人类的独特之处在于能通过多种方法来完成某一特定任务。
让我们拿驾驶来做例子。
如果你让100个人来模仿如何开车，你可能会得到许多答案。
有些人会将两手分别握住面前的10点钟和2点钟位置，有些人可能会只用一手握住12点钟位置，有些人可能会背靠椅子坐着；同样地，模仿脚踩油门、刹车和离合器的方式也会五花八门。
所有这些方式都能让我们驾驶，而技术的工作就是要能识别所有这些方式——让技术理解你！那么，识别一个看似简单动作有多复杂呢，拿伸手做例子。
当你想伸手去拿什么东西的时候，你会认为伸手的方向应该完全垂直于身体平面。
但实际上由于肩膀和手臂关节的结合方式，你不可能以直线方式伸手。
因此，每个人都会以略为不同的方式做出一个伸手动作，但每个人都觉得这是一个同样的伸手动作。
成功的手势识别就是要理解人类动作的微妙之处，并且让技术了解这些不同。
研发Kinect这款革命性产品的过程中，我们既要战胜上述挑战还要让产品易于使用。
我们所做的每个决定都是人机互动领域史无前例的，我们的工作有可能将重新定义互动娱乐技术的未来。
手势原型：去粕取精我们在为屏幕导航创造控制手势时，采用了很常见的方法：记录下了所有能想到的天马行空的点子，比如用脚来选择菜单神马的。
当我们意识到这样的点子实在太多了的时候，我们知道需要一种更靠谱的选择方式。
我们收集并记录下所有创意，并且一一制作出原型以检验那一种更适合普通用户。
和普通用户进行原型测试非常重要，我们因此学到了许多关于人体运动的信息，并用于重新调整每次新测试。
人机互动的现有规则并不总是适用于在客厅进行的10英寸距离上的体感交互。
通过测试我们更好地理解用户行为，比如长时间做手势时怎样才舒服，以及我们创造的控制手势集和人类自然手势是否冲突。
在测试过程中，我们的理念是“不断失败，去粕取精”，我们不断抛弃不合适的方案，保留有效方案。
工程、用户研究和设计团队都充分参与到手势集的原型制作过程中，并和普通用户一起进行测试，根据所有获取到的数据来决定最佳手势。
在数月的测试、观察和研究后，我们得到了一种简单且容易理解的控制方式——悬停选择和翻页控制。
悬停选择是一种容易学习、高度可靠并且可预测的机制，而翻页控制提供了一种更有触感的方式来控制屏幕内容。
让我们通过Xbox Dashboard和Kinect Hub的实现方式来更加深入地谈论这种控制模型的细节。
Kinect Hub: Kinect体验大本营！Kinect Hub是Xbox Dashboard中的Kinect体验中心，在这里你可以用手势来访问Kinect内容。
Hub的设计简单且容易理解，你可以注意到我们采用了巨大的颜色分明的项目方块，让用户轻松地找到并选择他们所想做的事。