最近有文章解析了由于追星仪和陀螺仪的犯错，加上科学家写反喷气代码导致了构成了价值19亿的一台名为“瞳”的X射线太空望远镜被玩坏了。实际上，追星仪和陀螺仪完结的类似于VR中的光学定位及姿势捕捉。一向以来，咱们都在说VR定位动捕技能难，那究竟难在哪里呢？作者系VR职业从业者，本文将会讨论下这个问题。
我信任，“瞳”实在的消灭原因必定比文章中描绘的要杂乱许多，我写这篇文章也不是为了跟咱们讨论“瞳”，而是想跟咱们聊一下由此事情引发的一些考虑。
“瞳”和VR中的光学定位及姿势捕捉
瞳的追星仪，在文章中是这样描绘的“追星仪是卫星上一个判别自己方位的仪器。..。..总的来说便是一个小相机，经过盯梢拍照布景里一些亮的星星的方位。.. 用来判别自己所指向的方位。..。..”。
追星仪的定位技能大概是方针物体（即瞳自身）拍照布景中的星星，依据得到的图画及所识别出的星星的方位来获取自身的方位信息。而瞳的陀螺仪则用来侦测瞳自身的空间姿势。所以，追星仪和陀螺仪实际上完结的类似于VR中的光学定位及姿势捕捉。
（1） 光学定位技能
VR中的光学定位技能是运用摄像机拍照方针物体，依据得到的方针图画及摄像机自身的方位信息计算出方针物体的方位及姿势等信息。依据符号点发光技能不同，光学定位技能还分为自动式和被动式两种。
详细完结流程：定位物体上布满符号点，符号点能够自主发射光信号或许反射定位体系发射来的点信号，使得摄像头拍照的图画中符号点与周围环境能够显着差异。摄像机捕捉到方针物上符号点后，将多台摄像机从不同视点收集到的图画传输到核算机中，再经过视觉算法过滤掉无用的信息，然后取得符号点的方位。该定位法需求多个 CCD 对方针进行盯梢定位，需求至少两幅以上的具有相同符号点的图画进行亚像素提取、匹配操作核算出方针物的空间方位。完结流程图如下：
光学定位技能完结流程
现在，光学定位技能在国际上最受认可的是Optitrack。OptiTrack定位计划适用于游戏与动画制造，运动盯梢，力学剖析，以及投影映射等多种运用方向，在VR职业有着十分大的影响力。
（2）惯性动作捕捉
陀螺仪的作业原理是经过丈量三维坐标系内陀螺转子的笔直轴与固定方向之间的夹角，并核算角速度，经过夹角和角速度来判别物体在三维空间的运动状况。
它的强项在于丈量设备自身的旋转运动。陀螺仪用于姿势捕捉，集成了加速度计和磁力计后，一起运用在惯性动作捕捉体系。
惯性动作捕捉体系需求在运动物体的重要节点佩带集成加速度计，陀螺仪和磁力计等惯性传感器设备，传感器设备捕捉方针物体的运动数据，包含身体部位的姿势、方位等信息，再将这些数据经过数据传输设备传输到数据处理设备中，经过数据批改、处理后，毕竟建立起三维模型，并使得三维模型跟着运动物体实在、自然地运动起来。
VR定位动捕技能究竟难在哪里？
前文说到，“瞳”毕竟没有防止消灭的命运，当然咱们得说这次消灭有一些人为的可防止的过错构成，但无法否定的事实是它耗费了人类价值19亿的资源。这也从旁边面证明了定位及动捕技能难度之高。
当然，运用于VR职业中时，关于精度等的要求不会有“瞳”那么高，但为了能给运用者带来超强沉溺感体会，定位及动捕的精度、推迟、刷新率等也必定要到达十分高的水平。许多人知道2016年被称为VR的元年，但是又有多少人知道VR自1963年被提出至今耗费了多少科学家、工程师的汗水？
读者可能会有疑问，咱们一向在说VR定位动捕技能难，那究竟难在哪里呢？接下来笔者就来谈谈VR定位动捕技能的难点。
（1）人体运动杂乱性
由于在实际国际里边，“场景”是相对停止的，咱们之所以看到眼前的东西在动，是由于咱们头部、眼部、身体等在移动，使得眼前的“场景”构成了一个动画。而虚拟实际便是要模仿出实际国际的这种“动画”，也便是说在虚拟实际的设备中，画面要依据人的这些动作做出相应的调整才能够，而这些动作看似运用定位、陀螺仪等设备就能够处理，但其实则不然。人体的动作能够看作是杂乱且有必定规则的一系列动作组合而成，为了完结一个动作，每一个完好的动都能够分解为各个肢体的动作，各个肢体之间的动作既彼此独立又彼此约束。人体的各种动作是有多个自由度组成，其杂乱性使得核算机追寻时存在着许多的困难和应战。
这儿给咱们举个比如：
在一些咱们很喜欢的奋斗或许射击游戏中，咱们常常需求作出身体快速移动，头部快速滚动，以及高速的回身、下蹲等动作，一方面这些动作会带来咱们完结的改变，眼前所看到的画面也会跟从改变，且真假状况也有差异；
另一方面，这些动作也有必要会带来虚拟国际中的一些反应，例如瞄准僵尸打出一颗子弹，则虚拟国际中的僵尸将受伤或许倒下。想要让运用者有实在的体会，那么追寻技能就有必要能够已十分高的精度完结定位及动捕，不然就不能算是实在的虚拟实际了。
（2）精度问题
定位及动作捕捉精度，关于VR设备十分的重要。假如定位及动作捕捉精度不够高，会严峻影响VR体会作用，也失去了虚拟实际的实质。影响精度问题的要素包含遮挡、搅扰以及算法自身的约束等。
遮挡是各种定位及动捕体系最常见的作业失效原因之一。
例如光学定位体系中：当扫描光线被用户或物体遮挡时，空间点三维重构由于短少必要的二维图画中的特征点间对应信息，简单导致定位盯梢失利。遮挡问题能够经过多视角光学体系来减轻，但这又构成了该体系又一大缺点——价格过于贵重。以Optitrack为例，Optitrack是国际上十分受认可的光学定位技能，假如有满足的摄像机，Optitrack定位及动捕技能能够很好地处理遮挡问题，具有十分高的精度。但是Optitrack摄像机的价格却让多添加几个摄像机变得不那么简单。
搅扰包含外界电磁波搅扰和自身设备间彼此搅扰。不管是光学定位仍是激光定位，对外界的电磁波搅扰都十分灵敏，特别是当设备运用无线的方法通讯时，假如存在同波段的电磁搅扰，就会构成卡顿、失灵等现象，严峻影响体会作用。
还有一个要素是算法自身的约束，例如惯性式动作捕捉技能。
惯性式动作捕捉体系选用MEMS三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴磁力计组成的惯性丈量单元（IMU， Inertial Measurement Unit）来丈量传感器的运动参数。而由IMU所测得的传感器运动参数有严峻噪声搅扰，MEMS 器材又存在显着的零偏和漂移， 使得惯性式动作捕捉体系无法长期地对人体姿势进行精确的盯梢。
现在关于这个问题，G-Wearables的处理计划或许能够参阅，其运用激光定位、反向动力学、惯性式动作捕捉相交融的算法来处理，从CES Asia展会上发布的STEPVR大盒子的体会来看，交融算法的确较好地处理了惯性式动捕的零偏和漂移问题，完结了1:1精准的动作复原。当然，这款产品的其他方面还需求顾客们自行去体会，与本文主题无关就不再赘述。
（3）快速运动时的定位及动捕问题
快速运动时的定位及动捕一向是VR职业一大难题，乃至现在许多公司都抛弃了快速运动时的定位及动捕，经过VR内容操控用户不要有快速的动作来防止这一问题，但这毕竟无法从本源上处理问题。
那为什么说，快速运动时的定位及动捕难呢？
关于光学定位来说，难点在于运动含糊。
假如方针物体移动过于快速，则会呈现运动含糊，即由于摄像设备和方针在曝光瞬间存在相对运动而构成的一种现象。这种现象很常见，咱们平常用手机拍照人物时，假如人物快速移动（例如奔驰、敏捷动身等），则咱们拍照的图片便是含糊的，在VR的光学定位中是相同的。
光学定位体系运用多台摄像头拍照方针物体，再运用所取得的图画信息及摄像头的方位信息来毕竟计算方针的空间方位，并根据这样的空间方位经过IK算法或许惯性传感器等来计算方针物体的动作。那么假如方针物体处于快速运动中，则摄像头拍照的图画就存在含糊，信息不行用，也就无法完结精准的定位。因而根据光学定位的VR体系，在方针物体快速移动时会呈现卡顿、跳点等现象。
关于激光定位技能来说，难点在于两束激光扫描存在时刻距离。
激光定位技能需求水平、笔直两个方向上的激光扇面临整个定位空间进行扫描，方针物体绑定的传感器有必要接收到水平、笔直两个方向上的激光后方可进行定位，缺一不行。但是，这两个方向上的激光扇面是先后扫描，也便是存在时刻差，假如方针物体敏捷移动，则会呈现水平缓笔直两个方向上激光扫描到传感器时传感器地点的方位不相同，也就无法定位精确，从而影响动作捕捉。
（4）大规模运用问题
大规模运用问题一向困扰着VR职业，最重要的便是由于定位技能较难扩展。
关于自动式、被动式这样的光学定位技能，大规模运用最大的绊脚石是本钱。
光学定位体系对摄像头要求十分高，造价也就十分贵重，几万乃至上十万。而要选用多视角光学体系就需求许多这样的摄像头，假如在这样的本钱基础上再做大规模运用，那么就需求更多的摄像头，如下图。这样就会导致本钱翻几倍，整个定位体系的本钱高得难以承受。
关于激光定位，大规模运用最大的难题是扩展。
由于激光的扫射面积有限，因而，定位空间遭到激光射程的约束，一般在5*5*2m规模左右。这就使得激光定位技能做大规模的运用难度十分高，运用受限。
为了处理这一问题就有必要采纳扩展计划，行将多个这样的5*5*2m衔接在一起构成一个大规模的定位运用，如下图：
图中蓝色模块代表激光发射基站，每个子定位区间有两个激光发射基站，扩展计划便是仿制多个子定位区间。
但是这又涉及到大局定位这一难题，即需求将各个子空间的坐标系下的定位转换成大局坐标系下的定位。此外由于光塔过多会发生彼此搅扰，因而不行随意添加定位光塔的数量来扩展定位空间。现在国内选用激光定位技能的公司，G-Wearables算是其间一家，他们声称在Step VR产品上对原有的激光定位技能做改善，其间就包含扩展，等该公司供给技能支持的体会店开业后，或许能够去验证一下扩展作用。
除此之外，定位及动作捕捉技能还存在延时、硬件约束等难题。
VR才刚刚起步，想要走得越远就有必要面临并处理这些定位及动捕技能中存在的难题。当然，作为一位VR从业者，当然不能由于技能的困难就要求运用者的宽恕，咱们只能尽力研制更好的产品，让VR设备有一天能够像智能手机相同走进每一个用户的日子0。
