前個專案是個ps3的專案，研究了一下ps3的六軸，最後的遊戲裡也加上了對六軸的支援， 不過，經過一些的測試和討論，最後還是對此加了個option，並把預設值設成off了，究其原因主要還是動作判定不是特別的準確，很難做到100%的準確判定。不過，這也算是個比較值得研究的東西，雖然很多人都覺得六軸比較雞肋，但在某些情況下，六軸確是能提公升遊戲感覺，給玩家一種新鮮感。
我覺得，六軸比較適合飛機，賽車等遊戲，這是由六軸的內部實現所決定的（比較容易計算手柄靜止狀態下在各個軸上的傾斜角度），而且動作的感覺比較直觀。另一種就是可以在遊戲的某個地方加一些需要六軸的script，cod裡就有類似的設定，用晃動手柄來掙脫敵人。當然這些都是gd（game design）需要考慮的東西，我呢，更多的就考慮從程式上如何判定和實現gd的想法啦。
表徵ps3六軸的是(x,y,z,w)四個加速度的數值，其中w指的是手柄水平旋轉時的加速度值，x，y，z是相對於手柄座標的加速度值，所有的動作判定都是通過這些值來計算得到的。每次呼叫api都可以獲得這樣一組資料，這就相當於是一次取樣，值得注意的是，ps3並沒有內建硬體取樣（這也是和wii不同的地方），因此在實現中需要用乙個執行緒來作為取樣執行緒負責收集六軸的資料（我一開始是在每一幀調一次api，這樣就造成資料不夠精確，而且隨幀數的變化，取樣率不夠穩定）。有了這些資料之後就可以進行計算了，計算的方式有幾種
1.手柄運動相關的演算法，就是根據不同的手柄運動方式來確定演算法
2.手柄運動無關的學習型演算法，就是模式匹配的演算法，先讓機器學習一種動作，然後以後進行匹配
第二種演算法比較高階，也比較通用，並且可以識別複雜的動作，屬於機器學習的範疇，我也在研究中。第一種的話相對比較簡單，也容易實現，特別是對axis-align的動作和靜止的手柄傾斜動作，如手柄上下揮動，左右揮動，前後揮動等等，而對於其他複雜動作的識別率就不高了。
最近聽到ps3的新手柄提高了六軸了精確度，不知道會有多少改進，但總的來說，要想實現乙個好的六軸動作識別系統還是有一定難度的，目前我也在學習一些機器學習方面的知識，最後推薦一本書，《機器學習》，經典的。
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