在AR/VR中使用算法实现帧对齐
增强现实和虚拟现实 （ar/vr） 系统的任务是创建要与之交互的虚拟现实环境，无论是通过智能手机屏幕还是 3d 耳机。用户在这些环境中如何体验运动也需要尽可能地反映他们在物理世界中的运动。
自由程度
在我们开始讨论如何在 vr 中反映现实生活之前，我们想花点时间回顾一下几个核心概念。自由度 （dof）与对象可以在 3d 空间中移动的可能方向的数量有关。imu（惯性测量单元）可以提供 2 到 6 个自由度。三自由度，通常实现为关于固定点的 360 度视频，介于平面 2d 图像和完全沉浸式 3d 体验 （6 dof） 之间。在 3 dof 中，观看者可以在空间中旋转以环顾四周，但不能在空间中移动。
为了获得逼真的用户体验，ar/vr 系统需要实现 6 dof，即线性定位分层，将观看者从固定位置解放出来。这让用户能够在 3d 空间中前后左右移动，提供更自然逼真的体验，这是设备制造商的目标。
在 ar/vr 中集成手持控制器
手持遥控器通常用于 ar/vr 游戏或系统中，作为控制虚拟元素（如剑或方向盘）的一种方式。它们还用于在虚拟环境中表示用户的手。
使用手持运动控制器实现 6 dof 需要实时捕获遥控器的线性和角度位置。3d 角位置由遥控器沿偏航、俯仰和滚动轴的方向和角运动生成。3d线性位置是指遥控器在3d空间中的具体位置。
为了跟踪 3d 角位置，通常使用惯性测量单元（imu）。imu 可以与确定遥控器线性位置的固定摄像头配对。由于使用两个单独的组件来跟踪位置，因此 imu 产生的每一帧测量都需要与相机产生的相应测量帧实时对齐。如果帧没有正确对齐，数据以高延迟返回，或者如果传感器的输出没有以足够高的速率提供，则可能导致视觉滞后，从而对用户体验产生不利影响。
保持对齐
保持对齐可能是一个昂贵的提议。一种常见的方法是点检测，它依赖于识别关键标记以用作参考点。在这些方法中，外部相机用于识别预定阵列中的点以跟踪对象并保持对齐。这种方法通常需要多个高质量的 ir（红外）摄像头来跟踪耳机和控制器上的点阵列。这种使用外部摄像头确定设备位置和方向的方法称为“由外而内”。使用头显上的摄像头向外观察控制器和世界被称为“由内而外”。
有一种更便宜的替代方法可以在虚拟空间中对齐控制器，它使用可见光谱相机的线性位置来提供 6 dof 体验。您不需要昂贵的相机或复杂的点阵列来进行线性定位；您可以改为使用更简单的单个球体来确定线性位置（您可能已经在某些依赖这种由内向外方法的 vr 手持运动控制器上看到了乒乓球式球体）。
从那里，您可以使用传感器融合算法来正确对齐帧。使用简单的可见光谱相机和一些创造性的数学运算，可以以较低的总成本实现完整的 6 dof 体验。
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为了跟踪 3d 角位置，通常使用惯性测量单元（imu）。imu 可以与确定遥控器线性位置的固定摄像头配对。由于使用两个单独的组件来跟踪位置，因此 imu 产生的每一帧测量都需要与相机产生的相应测量帧实时对齐。如果帧没有正确对齐，数据以高延迟返回，或者如果传感器的输出没有以足够高的速率提供，则可能导致视觉滞后，从而对用户体验产生不利影响。
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有一种更便宜的替代方法可以在虚拟空间中对齐控制器，它使用可见光谱相机的线性位置来提供 6 dof 体验。您不需要昂贵的相机或复杂的点阵列来进行线性定位；您可以改为使用更简单的单个球体来确定线性位置（您可能已经在某些依赖这种由内向外方法的 vr 手持运动控制器上看到了乒乓球式球体）。
从那里，您可以使用传感器融合算法来正确对齐帧。使用简单的可见光谱相机和一些创造性的数学运算，可以以较低的总成本实现完整的 6 dof 体验。
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