작업 사진
Newton–Motive Bridge 손 포즈 미리보기
내가 한 일
센서 입력 해석·손가락 포즈 계산·액터 매핑 GUI·Motive 연동 경로 개발
자료 범위
장갑 2개가 연결된 일시 정지 화면입니다. 120fps는 출력 설정값이며, Motive 수신이나 실제 송출 성능을 측정한 값은 아닙니다.
연구 / Mingle
연구Newton–Motive Bridge
연구 결과
Newton 글러브의 센서 입력으로 손가락 포즈를 계산하고 Motive에 전달하는 브리지를 연구했습니다. 장치 통신과 액터별 설정 화면, Motive 플러그인 경로를 개발했습니다.
내가 한 일
프로토콜 처리·손가락 솔버·액터 매핑 GUI·Motive 플러그인 개발
- 센서 패킷을 해석하고 캡처한 입력을 다시 재생하도록 만들었습니다.
- 손가락 포즈 계산과 액터별 장갑 매핑·보정 화면을 개발했습니다.
- Motive 플러그인을 구성하고 기준 결과와의 불일치를 기록했습니다.
작업 사진
Newton–Motive Bridge 장갑 착용 자료
Newton–Motive Bridge에서 사용한 장갑의 착용 사진입니다.
내가 한 일
장갑 입력과 손 포즈·Motive 연동 시스템 개발
자료 범위
장갑 입력과 Motive 연동 개발에 관련된 착용 사진입니다. 장갑 자체의 설계·제조 담당과 모델명·성능은 이 자료에 명시되어 있지 않습니다.
작업 사진
Newton–Motive Bridge 장갑 착용 자료 2
내가 한 일
장갑 입력과 손 포즈·Motive 연동 시스템 개발
자료 범위
장갑 입력과 Motive 연동 개발에 관련된 착용 사진입니다. 장갑 자체의 설계·제조 담당과 모델명·성능은 이 자료에 명시되어 있지 않습니다.
기술과 문제 해결 과정구현 방법 · 문제 해결 사례 1개 · 시험 조건
작업 배경
기존 연결 경로의 짧은 장치 timeout과 고정 채널 매핑을 조정하고, raw 입력부터 손 포즈까지 반복 비교할 수 있는 경로가 필요했습니다.
구현한 내용
- 01
RGMP·RCSP 역할과 센서별 패킷 레이아웃을 해석하고 원시 캡처·재생 경로를 구성했습니다.
- 02
센서 quaternion과 보정 offset으로 손 계층을 계산하고 GUI에서 액터별 좌우 장갑·캘리브레이션·출력을 제어했습니다.
- 03
Python 기준 경로와 Motive 내 C++ 플러그인, standalone 실험을 분리했습니다.
- 04
golden master 불일치와 다중 액터 profile·drift 공유 문제를 남겨 두고 실장비 검증 범위를 구분했습니다.
문제 해결
어떤 문제를 다뤘는지
01
장갑 입력부터 Motive까지 별도 경로 구성
- 문제
- 기존 경로의 timeout·재연결·채널 목록 제약을 조정하면서 포즈 계산을 직접 재현할 수 있어야 했습니다.
- 처리 방법
- 원시 RGMP 입력을 저장·재생하고 센서 quaternion의 순서와 캘리브레이션 offset을 처리하는 솔버를 구성했습니다. 액터별 장갑 할당과 출력 제어를 GUI에 두고, Python·C++ 플러그인·standalone의 장치 소유권을 분리했습니다.
- 결과·범위
- 기존 사본에는 구현과 빌드·오프라인 검토 기록이 있지만 테스트 45개 중 golden-master 한 건 불일치와 다중 액터 profile·drift 이력 문제가 남아 있습니다. 실제 Newton 글러브 재연결과 Motive 다중 kit 검증이 완료됐다고 적지 않습니다.
구현과 검증 범위
기존 저장소 사본에서 Python과 C++ 경로 구현을 확인. 별도 현재 로컬 checkout 미확보. 솔버 동등성·다중 액터 저장/복원·실장갑 운영은 후속 확인.
실행·측정 결과는 각 사례에 적힌 당시 기록과 조건을 따릅니다.시험 조건과 적용 범위
장갑 실물 사진과 손 포즈·연결 설정 화면을 함께 소개합니다. 제공한 UI는 일시 정지 상태이며 120fps 설정을 송출 실측 성능으로 해석하지 않습니다. Python golden-master 불일치와 다중 액터 profile·drift 공유 문제는 후속 확인 대상입니다.
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