涨姿势！VR设备是如何实体感交互的？ | {$randkws}热点解读 在当下的消费级VR设备中
在当下的消费级VR设备中，除了三大（HTC vive、Oculus rift、PS VR）头显外，大若干的VR头显都不具备配套的体感交互（需要第三方设备），而正由于缺少了体感交互，今天2024折叠屏，每一句都扎心使得这些设备未能构成完善的虚拟现实感受。
扶持体感交互的VR设备能有效下降晕动症的发生，并大大提升沉浸感，其中最核心就是可以让你的身体跟虚拟全球中的各类场景互动。在体感交互技术中又可以细分出各类类别及商品，比如：体感座椅、跑步机、体感衣服、空间定位技术、动作捕捉技术等。
有关体感交互的设备，笔者此前也曾发表过一篇文章《好马配好鞍，除了强大的头显你还需要这些VR外设》，下面首要来聊聊有关VR当下市面上普遍的动作捕捉及空间定位技术。
1.激光定位技术
基础原理就是在空间内部署数个可发射激光的装置，对空间发射横竖两个方向扫射的广州黄金价格热点激光，被定位的物体上放置了多个激光感应接收器，经由计算两束光线到达定位物体的角度差，从而得到物体的三维坐标，物体在移动时三维坐标也会跟着转变，便得到了动作信息，达成动作的捕捉。
代表：HTC Vive - Lighthouse定位技术
HTC Vive的Lighthouse定位技术就是靠激光和光敏传感器来确定运动物体的位置，经由在空间对角线上部署两个高大约2米的“灯塔”，灯塔每秒能发出6次激光束，内有两个扫描模块，分别在水平和垂直方向轮流对空间发射激光扫描定位空间。
HTC Vive的头显和两个手柄上部署有多达70个的光敏传感器，其经由计算接收激光的时间来得到传感器位置相针对激光发射器的精确位置，运用头显和手柄上各异位置的多个光敏传感器从而得出头显/手柄的位置及方向。
优不足
激光定位技术的长处在于相对其他定位技术来说成本较低，定位精度高，不会由于遮挡而无法定位，宽容度高，也避免了繁琐的程序运算，所以反应速度极快，差不多无延迟，有些工作，未来可期另外可扶持多个目标定位，可移动范围广。
不足的是，其运用机械方式来控制激光扫描，稳定性和耐用性较差，比如在使用HTC Vive时，假如灯塔抖动严重，或许会导致无法定位，随着使用时间的加长，机械结构磨损，也会导致定位失灵等故障。
2.红外光学定位技术
这种技术的基础原理是经由在空间内部署多个红外发射摄像头，从而对全部空间开展覆盖取景，被定位的物体表面则部署了红外反光点，摄像头发出的红外光再经反光点反射，接着捕捉到这些经反射的红外光，合作多个摄像头岗位再经由后续程序计算后便能得到被定位物体的空间坐标。
代表： Oculus Rift主动式红外光学定位技术+九轴定位操控系统
与上述刻画的红外光学定位技术各异的是，Oculus Rift使用的是主动式红外光学定位技术，其头显和手柄上放置的并非红外反光点，而是有些工作，心动瞬间可以发出红外光的“红外灯”。
然后运用两台摄像机开展取景，需要注意的是，这两台摄像机加装了红外光滤波片，所以摄像机能捕捉到的仅有头显/手柄上发出的红外光，接着再运用程序计算得到头显/手柄的空间坐标。
相比红外光学定位技术运用摄像头发出的红外光再经由被追踪物体的反射获取红外光，Oculus Rift的主动式红外光学定位技术，则直接在被追踪物体上部署红外发射器发出红外光被摄像头获取。
另外Oculus Rift上还内置了九轴传感器，其作用是当红外光学定位发生遮挡或者含混时，能运用九轴传感器来计算设备的空间位置信息，从而获得更高精度的定位。
优不足
规范的红外光学定位技术同样有着相当高的定位精度，并且延迟率也很低，不足的是这全套设备加起来成本相当高，并且使用起来很麻烦，需要在空间内搭建相当多的摄像机，所以这技术当下普通为商业使用。
而Oculus Rift的主动式红外光学定位技术+九轴定位操控系统则大大下降了红外光学定位技术的繁琐程度，其不用在摄像头上部署红外发射器，也不用散布太多的摄像头（只有两个），使用起来很便捷，另外相对HTC Vive的灯塔也有着很长的使用寿命。
不足的是，由于摄像头的视角有限，Oculus Rift不能在太大的促销范围使用，可交互的面积大约为1.5米*1.5米，另外也不扶持太多物体的定位。
3.可见光定位技术
可见光定位技术的原理和红外光学定位技术有点相似，同样使用摄像头捕捉被追踪物体的位置信息，只是其不再运用红外光，而是直接运用可见光，在各异的被追踪物体上部署能发出各异颜色的发光灯，摄像头捕捉到这些颜色光点从而确认各异的被追踪物体以及位置信息。
代表：PS VR
索尼的PS VR使用的便是上述这种技术，很多人以为PS VR头显上发出的蓝光只是装饰用，实际是用于被摄像头获取，从而计算位置信息，而两个体感手柄则分别带有可发出天蓝色和粉红色光的灯，之后运用双目摄像头获取到这些灯光信息后，便能计算出光球的空间坐标。
优不足
相比前面两种技术，可见光定位技术的造价成本最低，并且无需后续繁琐的算力，技术做到难度不大，这也就为什么PS VR能买这么便宜的其中一个缘由，并且灵敏度很高，稳定性和耐用性强，是最轻松使用的一种计划。
不足的是这种技术定位精度相对较差，抗遮挡性差，假如灯光被遮挡则位置信息无法证实；并且对生态也有一定的使用限制，假如周围光线太强，灯光被削弱，或许无法定位，假如使用空气有一样色光则或许导致定位错乱；另外也由于摄像头视角缘由，可移动范围小，灯光数量有限，可追踪目标不多。
4.计算机视觉动作捕捉技术
这项技术基于计算机视觉原理，其由多个高速摄像机从各异角度对运动目标开展取景，当目标的运动轨迹被多台摄像机获取后，经由后续程序的运算，便能在计算机中得到目标的轨迹信息，也就达成了动作的捕捉。
代表：Leap Motion手势确认技术
Leap Motion在VR使用中的手势确认技术便运用了上述的技术原理，其在VR头显前部部署有两个摄像头，运用双目立体视觉成像原理，经由两个摄像机来提取含有三维位置在内的信息开展手势的动作捕捉和确认，兴办手部立体模型和运动轨迹，从而做到手部的体感交互。
优不足
使用这种技术的好处是可以运用些许的摄像机对监测区域的多目标开展动作捕捉，大物体定位精度高，另外被监测对象不需要穿戴和拿取任何定位设备，约束性小，更接近真实的体感交互感受。
不足的是，这种技术需要庞大的程序计算量，对设备设备有一定参数请求，另外受外界生态作用大，比如生态光线昏暗、背景杂乱、有遮挡物等都无法很好的达成动作捕捉；另外捕捉的动作假如不是合理的摄像机视角以及程序处理作用等，针对较为精细的动作或许无法精确捕捉。
5.基于惯性传感器的动作捕捉技术
使用这种技术，被追踪目标需要在重大节点上佩戴集成加速度计，陀螺仪和磁力计等惯性传感器设备，这是一整套的动作捕捉操控系统，需要多个元器件合作岗位，其由惯性器件和资料处理单元组成，资料处理单元运用惯性器件采集到的运动学信息，当目标在运动时，这些元器件的位置信息被改变，从而得到目标运动的轨迹，之后再经由惯性导航原理便可达成运动目标的动作捕捉。
代表：诺亦腾 - Perception Neuron
Perception Neuron是一套灵活的动作捕捉操控系统，使用者需要将这套设备穿戴在身体有关的部位上，比如手部的话捕捉需要戴一个“手套”。其子节点模块体积比硬币还小，却集成了加速度计、陀螺仪以及磁力计的惯性测量传感器，之后便可以达成单臂、全身、手指等精巧动作及大动向的奔跑跳跃等等的动作捕捉，可以说是上述的动作捕捉技术中可捕捉信息量最大的一个，并且可以无线传输资料。
优不足
相比以上的动作捕捉技术，基于惯性传感器的动作捕捉技术受外界的作用小，不用在使用空间上部署“灯塔”、摄像头等杂乱部件，并且可获取的动作信息量大、灵敏度高、动向表现好、可移动范围广，体感交互也完全接近真实的交互感受。
较为不足的是，需要将这套设备穿戴在身体，或许会导致一定的累赘，另外由于传感器的岗位。
小结：前方，计算机视觉动作捕捉技术才是王道
这么多的动作捕捉技术中，每种技术都有各自的优不足，比如HTC Vive的激光定位技术精度高、可移动范围广，但稳定性和耐用性就差，尽管Oculus Rift的主动式红外光学定位技术解决了这个不足，但可移动范围却成了短板。
综合来看，个人觉得当下使用在VR上最实用的还是HTC Vive的激光定位技术，毕竟在消费级别里面其能做到最大范围的空间定位和交互，并且定位精度相当高。
但在理想状况下实际上还是诺亦腾的基于惯性传感器的动作捕捉技术好，其能做到更为精细的动作捕捉又满足更大空间的游走，可是这套操控系统当下还是首要使用在商业上，民用中未曾察觉。
但是，在前方个人觉得计算机视觉动作捕捉技术才是王道，当摄像机、运算程序以及运算设备跟上后，其长处会比基于惯性传感器的动作捕捉技术还要强，毕竟在无需穿戴传感器在身上的状况下也能满足动作的精细捕捉，像Hololens此前亮相的远程3D全息影像便是使用这种相似的技术，但当下整体来看这项技术并未成熟，前方可期。
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