在移动设备普及的时代，单手输入需求日益凸显，尤其针对肢体残疾用户或单手操作场景。一手键盘工程旨在通过自适应布局提升输入效率，减少疲劳。该设计聚焦拇指人体工程学优化、n-gram 模型预测文本以及手势集成，实现移动无障碍访问。
人体工程学设计是单手键盘的核心。传统键盘布局忽略单手使用时的拇指负担，导致快速疲劳。优化方案将高频键置于拇指自然弧线内，键位间距调整为 18-20mm，符合拇指伸展范围。键帽倾斜角度设为 40 度，模拟手掌自然弯曲，降低腕部压力。主控采用 STM32G431CBU6，支持热插拔轴体，如 ALPS 黄轴，确保触感舒适。轨迹球集成于键盘侧边，直径 25mm，使用 PTFE 材质，允许拇指控制光标而不移位。整体布局非镜像设计，右手版大键盘强调拇指簇，包含 3-5 个专用键，减少手指跨度。测试显示，此优化可将输入速度提升 20%，疲劳阈值延长 30%。
预测文本实现依赖 n-gram 模型，提升单手输入准确性。n-gram 通过统计前 n-1 词预测下一个词，适用于移动场景。推荐使用 3-4 gram，平衡计算负载与准确率 > 85%。模型训练基于用户历史输入和通用语料，如 Email 与短消息数据集。实现中，采用概率单词查找树扩展标准 trie 结构，每个节点存储后续字符序列概率。输入部分序列时，检索 n-gram 图，根据上下文 n-1 词计算 P (next|prev)。例如，输入 “hel” 后，模型预测 “hello” 概率 0.7。候选过滤器丢弃非子串项，交集计算确保与 n-gram 图一致。布隆过滤器辅助 n+1 gram 检索，处理长序列预测。动态更新用户专用模型，记录路径频率，插入新路径响应未知输入。此机制在单手键盘上减少按键 20%，适用于 QMK 固件集成。
手势集成增强交互流畅性。滑动左 / 右实现删除 / 撤销，长按激活 Shift 或符号层。空中手势利用 Leap Motion 或内置 IMU 检测，阈值设为 50ms 延迟，避免误触。预定义手势如向上滑切换数字键盘，向下滑关闭。自定义手势经机器学习训练，支持用户偏好。集成文本预测时，手势选择建议词，向上 / 下滑浏览列表。轨迹球结合手势，提供滚动与拖拽。精度控制在 95% 以上，通过骨骼跟踪提升鲁棒性。风险包括光照干扰，解决方案为多传感器融合。
可落地参数清单：
- 键位：拇指簇 3-5 键，高频字母（e,t,a,o）置于弧线内。
- 角度：40 度倾斜，键程 3.6mm，按压力 45g。
- n-gram：3-gram 基线，准确阈值 85%，更新频率每日。
- 手势：滑动速度 <200ms，持按> 300ms；集成 VIA 配置。
- 硬件：FR-4 板，1.6mm 厚，四层阻抗 ±20%；电池续航 3 月。
- 监控：输入速度 > 15WPM，错误率 < 5%；回滚至标准布局。
工程实践需迭代测试，用户反馈优化模型。该设计源于开源项目，推动无障碍创新。
资料来源：GitHub htx-studio/one-handed-keyboard；Hacker News 相关讨论。