如果你曾经对数字笔有过期望，但迟迟未能找到一款完美的选择，那么D-POINT可能会是你一直在寻找的答案。D-POINT是一款开源数字笔，它采用了相机跟踪和惯性测量技术，实现了六自由度（6DoF）的输入，拥有极低的延迟、压感和亚毫米级的准确性。最令人兴奋的是，这款数字笔可以在任何平坦的表面上使用，并且兼容普通的网络摄像头。
解决现实问题
你是否曾经感到对于数字笔的期望远远超过了市面上的产品？D-POINT应运而生，解决了这一问题。它不仅具备出色的精度和压感，还可以实现低延迟的输入，完全满足了用户对数字笔的高要求。
D-POINT的一大亮点是其兼容性。无论你是在平板电脑上做设计，还是在台式电脑上进行创作，它都能轻松胜任。更令人印象深刻的是，它可以与普通的网络摄像头一起使用，无需昂贵的专业设备。
项目由来
D-POINT项目起源于我的电气工程本科论文。为了帮助更多人享受到这一技术的便利，我将代码和设计文件开源，虽然这并不是一个“拿来就能用”的DIY项目。如果你想尝试自行构建，可以查看我们提供的设置指南。
设计
以下是系统工作原理的简要概述。如果你对细节感兴趣，包括文献综述和大量的评估数据，请阅读完整的论文（注意：我尚未在线上发布论文）。
硬件
D-POINT的主体采用3D打印制成，分为两半，如下图所示。数字笔内部包含了力传感器、通过USB-C充电的锂离子电池，以及用于逻辑和蓝牙的基于Arduino的开发板。八个打印的ArUco标记粘贴在数字笔背面，用于视觉位置估计。
视觉位置估计（VPE）
VPE过程包括四个主要步骤：
- 标记检测：首先，我们使用OpenCV检测数字笔上每个可见ArUco标记的角点。
- 滚动快门校正：我们使用简单的2D运动模型来估计并校正滚动快门对观察到的角点位置的影响。
- 透视点问题（PnP）：从这些角点位置出发，我们使用PnP算法来估计数字笔相对于摄像头的位置。在可能的情况下，我们使用前一帧的姿态作为起点，通过虚拟视觉伺服（VVS）进行细化，否则我们回退到SQPnP。
- 坐标转换：利用数字笔的校准姿态以及相对于摄像头的绘图表面，我们计算出数字笔尖相对于绘图表面的位置和方向。
惯性融合
我们使用扩展卡尔曼滤波器（EKF）将VPE估计与加速度计和陀螺仪的惯性数据融合，并使用Rauch-Tung-Striebel（RTS）算法实时优化估计值。为了弥补来自摄像头帧的时延，我们使用了一种负时间测量更新算法。EKF是使用NumPy和Numba实现的。
使用惯性测量可以显著减少与仅使用摄像头实现相比的延迟，同时提高了对快速运动的准确性和报告速率。
结束语
D-POINT是数字笔领域的一项重要创新，它以其卓越的性能和兼容性在众多用户中引起了广泛关注。无论你是数字创作爱好者、设计师还是工程师，D-POINT都将成为你创作过程中的得力助手。
现在，你可以通过访问我们的GitHub页面来获取更多信息，了解D-POINT的细节，并有机会尝试构建自己的数字笔。让D-POINT帮助你释放创造力，体验数字创作的乐趣！
项目链接：
行动起来！
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