本文介绍了在Meta Quest设备上通过OpenXR采集手柄数据并通过UDP实时传输的实现方案。系统以100Hz频率发送左右手的Grip/Aim位姿、Trigger/Squeeze数值(0-1)及有效性标志，接收端采用Linux平台解析数据。关键技术点包括：1)OpenXR输入动作绑定和位姿获取；2)UDP网络通信实现；3)跨平台数据协议设计(采用固定结构体布局)；4)Android权限配置。文

有一定开发能力的码农，做过不少项目，对C/C++，Python能够比较熟练的应用，有一定的深度学习基础，学习过神经网络的基本概念，曾经使用pytorch搭建过可训练的多层感知机模型应用于项目中，因此流程有一定的了解。同时笔者也自己独立训练并部署过Yolo系列图像识别模型，对于成熟模型的操作流程也有一定的心得。

有一定开发能力的码农，做过不少项目，对C/C++，Python能够比较熟练的应用，有一定的深度学习基础，学习过神经网络的基本概念，曾经使用pytorch搭建过可训练的多层感知机模型应用于项目中，因此流程有一定的了解。同时笔者也自己独立训练并部署过Yolo系列图像识别模型，对于成熟模型的操作流程也有一定的心得。