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 ## 一、项目简介
 
-本项目通过实时摄像头捕捉与 AI 手势识别，构建了一个**无需物理手柄**的赛车游戏交互系统。用户可直接用手势完成加速、刹车、转向等指令，真正实现“举手即控”，打造更**自然流畅、沉浸感强**的赛车体验。
+本项目基于 Google 的 MediaPipe 手部追踪系统，结合自定义几何规则与信号滤波算法，实现了无需物理手柄的赛车游戏操作方式。用户通过简单自然的手势（如拇指上扬、手掌倾斜等），即可完成加速、刹车、转向等核心动作，实现“举手即控”，打造更**自然流畅、沉浸感强**的赛车体验。
 
-项目已成功在 Steam 游戏 **《Rush Rally Origins》** 中落地实操，演示中可见控制精准、响应及时，适用于所有兼容 Xbox 手柄的赛车类游戏。
+系统已成功应用于 Steam 游戏 **《Rush Rally Origins》**，在实机演示中展现出流畅、精准的控制体验，广泛适用于支持 Xbox 手柄输入的竞速类游戏。
 
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 ## 二、核心功能亮点
 
-- **30FPS 实时视频流捕捉**：稳定接入 USB 摄像头，快速获取手部动作
--  **Mediapipe 手部追踪识别**：结合拇指状态与方向角度，识别多种驾驶手势
--  **vgamepad 虚拟 Xbox 控制器**：将识别结果转换为真实手柄指令，适配游戏
--  **卡尔曼滤波稳定手势信号**：平滑角度数据，避免误识别与抖动
--  **PySide2 图形界面支持**：自带窗口反馈、图像展示、灵敏度调节 UI 面板
+为提升可视性与操作便利性，系统配套开发了基于 PySide2 的图形界面，集成摄像头画面、手势识别反馈、指令图标展示与灵敏度调节等功能，支持完整的交互闭环。
+
+**主要功能：**
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+| 功能项       | 实现细节                                             |
+| ------------ | ---------------------------------------------------- |
+| 实时画面展示 | OpenCV 摄像头采集 + QImage 渲染窗口                  |
+| 手势图标反馈 | 根据识别结果在界面中央展示代表性图标（如加速、左转） |
+| 文本提示     | 显示当前识别出的指令（如“加速”、“左转”）             |
+| 灵敏度调节   | 滑动条实时控制手势判断敏感度（用于调试与个性化）     |
+| 平滑识别     | Kalman Filter + Sigmoid 映射，过滤角度抖动与误判     |
+| 虚拟控制输出 | 手势状态映射为 Xbox 指令，传递至 `vgamepad` 接口     |
+
+**稳定机制：**
+
+- 采用手势状态组合（如 `"left_up"`、`"unknown_bark"`）构建指令队列；
+- 取历史 N 次指令中出现频率最高的结果作为最终决策；
+- 实现多帧确认机制，避免“瞬时误识别”导致错误控制。
+
+**部分功能：**
+
+- 👋 中心图标实时展示当前识别手势
+- 📷 窗口左上角显示摄像头原始图像流
+- 🎚️ 窗口底部滑动条调整灵敏度
+- 🔘 “退出”按钮关闭程序
+
+> 项目整体已形成：摄像头采集 → 手势识别 → 稳定判断 → 图像反馈 → 虚拟控制 的完整闭环。
 
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 pip install -r requirements.txt
 ```
 
-1. 运行主程序：
+3. 运行主程序：
 
 ```
 python main.py
 ```
 
->  确保系统有可用摄像头，支持 DirectShow 接口调用
+>  请确保电脑已连接摄像头，并支持 DirectShow 接口访问
 
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