我们习惯于触摸是指在一个表面上定位一个或多个手指或物体。这本质上是一个2D过程。虽然更丰富的资源正在被开发从长远来看，似乎更接近的第三个维度是压力:我们往下推的力度有多大，例如，我们能利用这个力量抓住一个物体进行拖动吗?

在2011年的Touch Gesture Motion大会上，有一家公司获得了相当多的关注Flatfrog他使用基于光线的方法，在屏幕周围放置led和传感器，对位置进行三角定位。在2012年的Touch Gesture Motion大会上，压力是一个更频繁的话题。但显然，像Flatfrog这样的视觉技术不适合测量压力，因为没有任何东西可以感知压力。

除非…

如果你有一个黏糊糊的物体，比如手指，那么你可以用我称之为压扁因子的东西来推断压力。这就是Flatfrog所做的:例如，当手指触地时，它们将物品的宽度归一化，然后跟踪由于手指挤压(或其他)而导致宽度变宽的情况。这意味着它适用于会挤压的材料。金属?没那么多。

你可能想知道他们是如何利用一组间隔毫米的led来解决如此小的移动。例如，对于单个LED和一组传感器来说，分辨率可能确实不够。但由于他们有这么多led，所有这些led的联合测量使他们能够分辨出微小的微观结构。

当然，这在处理过程中是有代价的:它在处理过程中每秒增加大约1亿条指令。“哎哟!你说?实际上，这并没有那么糟糕:他们的基本处理预算是每秒20亿条指令，所以这是一个大约5%的加法器。

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