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VR定位追踪技术PK赛,围观一下?

VRPinea VRPinea 2018-10-31


VR最引以为傲的特性,即为“沉浸感”。要想达到真正完全式沉浸体验,不仅需要光学透镜拥有较大视场角,覆盖玩家的视野,让人恍如真正置身其中。如小派8K VR头显,为了打造VR最佳沉浸感,头显的视场角达到200度,使用户的视野尽可能被虚拟影像包裹。



同时VR头显的定位追踪技术也能让人在其中交互时,产生一种身临其境的感觉。因为用户在VR环境中移动时计算机可以迅速进行复杂的运算,将精确的动态运动特征传回,从而产生强大的临场感、真实感。但要实现该类应用,首先要让计算机感知使用者在虚拟空间中所处的位置,包括距离和角度等,这一定位技术一般应用于PC VR头显上。


两大主流定位追踪解决方案:outside-in和inside-out


当前VR头显的定位追踪解决方案大致分为outside-in和inside-out两大类型。outside-in依靠外部的摄像头和发射器来捕捉和追踪用户的动作,因此具有较强的精度和准度。HTC Vive采用由Valve公司研发而成的Lighting House定位技术,是公认的效果最好的outside-in定位技术之一。



虽然outside-in定位追踪技术效果较好、实现起来比较简单,但其也存在一定的局限,如追踪物体远离传感器的测距或是被物体遮挡时,就无法获得用户的准确位置;用户不能随意离开传感器的有效监测区,而这也就限制了其自由活动范围...

 

为了打破outside-in定位追踪技术存在的种种局限,开发者开始研究无需线缆,自由度更高的inside-out定位追踪技术。与outside-in需要外部传感器捕捉定位不同,inside-out定位追踪技术是利用设备自身,而不是依靠其他外部传感器实现虚拟场景里的空间定位,以及更多的人机交互。




因此inside-out定位追踪技术可以在无硬件搭建、无标记的环境中使用,不受遮挡问题影响,也不受传感器监测范围限制,拥有更多样的移动性与更高的自由度。也正是由于其没有外接传感器帮助运算,所以在精度等方面表现得不是那么好。


基于当前这两套定位追踪系统,厂商们根据自己头显的实际情况,研发出了各种不同的定位追踪系统,如HTC Vive的Lighthouse定位技术、Oculus Rift的星座定位大家都熟悉得不能再熟悉了。但这毕竟是两年前PC VR头显采用的定位技术了,2017年以来,不少厂商推出了更优定位追踪解决方案,提高精度的同时,让用户无需被束缚在那一方小小的空间中。


SteamVR 2.0的outside-in追踪技术


CES 2018上,HTC展示了其全新PC VR头显Vive Pro,其参数在很多方面都得到了完善,如分辨率提升至3K等,关于Vive Pro更详尽的信息,请点击蓝字超链接:Vive Pro分辨率升至3K,新无线配件令人瞩目而我们在这里要重点关注的是,Vive Pro兼容的SteamVR 2.0追踪系统。



越来越多的商业公司将VR运用在其产业之中,但此前Lighthouse定位技术最高支持用户在4.5米x4.5米的空间内活动,无法达到这些公司对大场地的要求。SteamVR 2.0追踪系统在此方面进行了改进,其允许两个以上的基站同时使用,能够提供更大限度的空间活动范围。据悉,SteamVR 2.0追踪系统总跟踪范围扩大到10个平方米。

 

SteamVR 2.0追踪系统采用的基站共11个组件组建构成,能为每个激光器或同步闪光灯的发射产生单个“包络”脉冲。该发射器能让设备中的Watchman模块以此计算同步脉冲和激光命中之间的时间差,并以此时间差计算出设备的角度。在此之后,基站才能接受配备有SteamVR Tracking设备的跟踪信号。



总的来说,SteamVR 2.0追踪系统的优势是基站小型化、噪音小、低能耗,性能更优,组件数量更少,从而减少了制造过程的偏差。但可惜的是,现有的HTC Vive虽然能够升级到SteamVR 2.0追踪系统,但其基站并不支持该系统,因此,如果想要升级系统的用户,必须重新购置一套基站硬件。


微软Windows MR inside-out定位追踪技术


近半年以来,由于物美价廉等种种优势,各种微软Windows MR头显成为了消费市场的新宠,其中它统一采用的inside-out定位追踪技术更是广受业内好评。Windows MR头显在其内部集成了追踪组件,所以无需与HTC Vive一样,通过安装基站进行定位。因此Windows MR头显具有更高的移动性和免安装性。



其实inside-out也是一种光学跟踪系统,其将光源发射装置安装在被跟踪目标上,获取光源信号的传感器/标记点固定在使用环境中。其原理都是以三角定位算法为基础,测量目标反射或者是主动发射的光线,并经过计算机特殊的视觉算法可转换成目标的空间位置数据,从而实现对目标的位置跟踪。


此前微软应用于Hololens的定位追踪解决方案采用的也是inside-out定位追踪技术。它拥有一颗深度摄像头,一颗用以拍摄图像/视频的200万像素摄像头,以及4颗环境感知摄像头。采集环境中的特征点进行匹配,利用SLAM算法获得空间位置信息。与此类似的,微软Windows MR头显主要通过在VR头显上安装摄像头,让头显自己检测外部环境变化,借助计算机或者自身的算法芯片计算出VR头显的空间位置。


属于未来的技术:光场动捕技术


接下来,我们来谈谈当前较为热门、被誉为VR领域最有应用前景技术之一的光场捕捉技术。很多时候,我们需要依据真实生活快速创建逼真的VR场景,包括场所和人物。如拍一部VR纪录片时,我们希望能够立体完整地记录下场景;或在VR中回放这些场景时,观众可以从任何位置、任何角度去考察它。



而光场捕捉技术则被认为是最有希望达成这个目标的技术。因为光场能够捕捉高质量的实时立体视频,或高质量预渲染的CGI视觉效果,这远远超出了实时渲染的效果。不过由于环境复杂性的限制,目前,这一领域的研究工作一直处于摸索状态。


当然,我们也看到一些公司做出的努力尝试,如Uncorporeal正致力于使用光场捕捉技术,以最精准的人物模型数据为沟通介质,将真实的人物形象无缝的引入VR世界中来。



通过专门的camera-on-a-chip技术与3D动作跟踪像素技术,Uncorporeal完整捕捉到了真实演员在现实场景里的行为动作。然后通过工作室研发的插件,将这些演员的肢体行为动作数据自动上传至Unity里,然后以一种3D投影的形式将人物的动作投射至VR环境中,让观众虚拟、现实傻傻分不清楚。


于此同时,应用光场技术厂商Lytro为了进一步完善捕捉真人实景光场,其收购了Limitless团队。如今作为Lytro的一部分,Limitless团队正在帮助构建公司的游戏引擎工具集,帮助Lytro完成将光场与实时渲染内容无缝融合的目标。不过可惜的是,或许是其面临的技术挑战过多,Lytro已于今年3月底宣布倒闭,并且部分团队成员已经加入谷歌。希望未来我们能看到谷歌推出更加完善的光场技术。



VR并不是如你想的那样,除了需要做到视觉的完全拟真,还要结合动作捕捉和大范围的定位追踪。因为戴上VR头显的用户,只要所有感官都被完全带入到虚拟环境中,才能无障碍在虚拟环境中与其中的场景进行交互。因为定位追踪技术能够实时扫描传输人体手指、身体、腿脚、头部、眼球等关键部位的运动和行动轨迹等关键信息投射到虚拟世界中。


准确的追踪对象位置,是定位追踪技术需要解决的问题,但技术这件事,说着简单,其中需要攻克的技术无数。当前两大主流定位追踪解决方案各有利弊,如何扬长避短,发挥各自优势,有得让开发商头疼一阵了。


本文属VRPinea原创稿件,转载请洽:brand@vrpinea.com



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