將方案改為使用**限制移動范圍的半滾球**作為理論驗證原型，是一個極具智慧且可行的降維策略，它將極大降低驗證門檻，但同時會犧牲部分性能。

?

### **方案轉變后的核心變化**

?

1. **原理替換**：從依賴**光學流**（拍攝表面紋理計算位移）變為依賴**機械運動**（球體被表面摩擦力帶動旋轉）。

2. **信號來源**：從處理**圖像幀**變為讀取**編碼器**或**電位器**的物理旋轉信號。

3. **信息維度**：從高維的**2D矢量場**降為2個（X/Y方向）或1個（單方向）的**標量信號**。

?

---

?

### **優勢（為何這是一個好主意）**

?

* **難度驟降**：

? ? * **硬件**：無需復雜的光學鏡頭、紅外光源和CMOS傳感器。一個現成的**軌跡球鼠標拆機件**或微型編碼器即可作為核心部件，成本極低，易于集成到指腹曲面。

? ? * **算法**：信號是簡單、干凈、直接的旋轉角度/速度數字量。**完全繞過了最復雜的神經網絡圖像處理**，只需讀取編碼器數據并做簡單閾值判斷或濾波即可，實時性極高。

?

* **可靠性提升**：

? ? * 機械結構對表面材質的依賴性**遠低于**光學方案（只要摩擦力能帶動滾球即可，而不需要特定的光學反射特性）。

? ? * 抗光、電、磁干擾能力更強，信號穩定。

?

* **完美驗證核心思想**：

? ? * 該原型能**完美地、直接地**驗證最核心的假設：**“通過測量指尖與物體接觸面的相對運動，可以有效檢測滑動和判斷方向”**。這是理論驗證階段的首要目標。

?

---

?

### **劣勢與犧牲（付出的代價）**

?

* **功能簡化**：

? ? * **僅能測宏觀運動，無法感知微觀紋理**。失去了光學方案最大的潛力——表面材質分類。

? ? * 輸出是**積分后的位移**或**平均速度**，而非連續的高分辨率位移場，信息量大減。

?

* **機械固有缺點**：

? ? * 存在磨損、進灰、卡滯的風險，長期可靠性是問題。

? ? * 需要一定的正壓力來保證滾球與接觸面有足夠的摩擦力，可能影響精細操作。

?

* **陣列化難度**：

? ? * 在指腹上密集部署多個機械滾球的復雜度和體積，遠高于部署多個微型光學傳感器芯片。

?

---

?

### **結論：出色的“最小可行產品”**

?

將方案換成**半滾球機構**，是在項目初期進行 **“概念驗證”** 的絕佳選擇。

?

* **它用極低的成本和復雜度，直奔主題，驗證了最核心的物理原理和可行性。**

* 它犧牲了光學方案的遠期擴展性和高性能，但換來了**快速的、確定的、無噪聲的驗證結果**。

?

如果這個簡單的機械原型都能可靠地檢測到滑動，那么就有充分的理由投入更多資源去開發更復雜、性能更強的光學陣列方案。如果連這個機械方案都失敗，那么整個思路可能需要重新考量。**這是一個風險極低、收益明確的技術驗證路徑。**

?