2.3 其他方法
其他方法处理基于物理的方法的高计算成本，并且缺乏手势方法的真实感。 例如，Borst和Prachuadech向其耦合手[1]引入了视觉反馈，允许用户将其手部姿势调整为与虚拟对象碰撞的虚拟手。 视觉信息通过将其着色返回手的碰撞部分，还通过颜色强度返回穿透深度。 同时考虑同时显示碰撞的虚拟手和穿透的跟踪手。
为了实现这种折衷，不现实的物理学是另一条路。 因此，Oprea [28]提出了一种方法，将对象固定在手掌框架中，然后将手指放在虚拟对象形状上。 Nasim和kim [26]引入了第二个代理手，该代理手与对象动态交互并在操纵阶段冻结，被跟踪的手仍在显示。 但是这种方法限制了互动的可能性，并且无法精确把握。 Liu [19]提出了一种基于笼子的方法。 当算法检测到对象被手的碰撞部分重叠时，该对象被视为被虚拟手笼住。 因此，禁用了对象的物理属性。
2.4 贡献
我们的论文有两个主要贡献：
我们提出一种有助于精确抓握和操纵的辅助工具，以一定程度的可操作性执行精确的任务，从而使对象在手掌中相对移动。
我们建立了一种方法，可以更准确地触发可行的把握。
3. 虚拟手联轴器和GRASP辅助
在本节中，我们介绍了手的耦合体系结构系统以及用于提高稳定性的抓握辅助系统。
3.1 虚拟手