手模拟器是一种将用户手部动作转化为数字指令的交互设备，在虚拟现实、增强现实及数字游戏等领域发挥核心作用。作者作为该技术的核心开发者，致力于通过创新设计提升用户与虚拟环境的自然交互体验。
作者的创作动机源于对人类自然手部动作的深刻理解与对技术局限性的反思。早期研究中，作者发现传统输入设备在模拟复杂手部动作时的不足，这促使作者探索更直观的交互方式，最终聚焦于手部追踪与动作识别技术。
技术实现上，作者整合了惯性测量单元、光学传感器及深度摄像头等多模态传感器，通过数据融合提升手部位置精准度与动作识别鲁棒性。同时，作者运用机器学习算法对大量手部动作数据进行训练，构建高效的动作识别模型，确保复杂场景下的准确响应。
应用层面，作者开发的手模拟器已应用于多款虚拟现实游戏，支持玩家通过自然手部动作完成抓取、操作等任务，显著提升沉浸感。此外，作者还将其应用于远程协作场景，用户可通过手部动作在虚拟空间传递信息，增强沟通自然性。
作者对未来的发展持积极态度，计划进一步整合触觉反馈技术，让用户在虚拟操作中获得更真实触感体验。同时，作者致力于拓展手模拟器应用边界，探索其在医疗康复、教育训练等领域的潜力，推动技术向更广泛场景延伸。
