在现在的消费级VR设备中，除了三大（HTC vive、Oculus rift、PS VR）头显外，大部分的VR头显都不具有配套的体感交互（需求第三方设备），而正因为缺少了体感交互，使得这些设备未能构成完善的虚拟现实体会。
支撑体感交互的VR设备能有用下降晕动症的产生，并大大提高沉溺感，其间最要害就是能够让你的身体跟虚拟国际中的各种场景互动。在体感交互技能中又能够细分出各种类别及产品，比方：体感座椅、跑步机、体感衣服、空间定位技能、动作捕捉技能等。
下面首要来聊聊关于VR现在市面上常见的动作捕捉及空间定位技能。
1.激光定位技能
基本原理就是在空间内设备数个可发射激光的设备，对空间发射反正两个方向扫射的激光，被定位的物体上放置了多个激光感应接纳器，经过核算两束光线抵达定位物体的视点差，然后得到物体的三维坐标，物体在移动时三维坐标也会跟着改动，便得到了动作信息，完结动作的捕捉。
代表：HTC Vive – Lighthouse定位技能
HTC Vive的Lighthouse定位技能就是靠激光和光敏传感器来承认运动物体的方位，经过在空间对角线上设备两个高大约2米的“灯塔”，灯塔每秒能宣布6次激光束，内有两个扫描模块，别离在水平缓笔直方向轮番对空间发射激光扫描定位空间。
HTC Vive的头显和两个手柄上设备有多达70个的光敏传感器，其经过核算接纳激光的时刻来得到传感器方位相关于激光发射器的精确方位，运用头显和手柄上不同方位的多个光敏传感器然后得出面显/手柄的方位及方向。
优缺点
激光定位技能的优势在于相对其他定位技能来说本钱较低，定位精度高，不会因为遮挡而无法定位，宽容度高，也避免了凌乱的程序运算，所以反应速度极快，简直无推迟，一起可支撑多个方针定位，可移动规模广。
缺乏的是，其运用机械方法来操控激光扫描，稳定性和耐用性较差，比方在运用HTC Vive时，假设灯塔颤动严峻，或许会导致无法定位，跟着运用时刻的加长，机械结构磨损，也会导致定位失灵等毛病。
2.红外光学定位技能
这种技能的基本原理是经过在空间内设备多个红外发射摄像头，然后对整个空间进行掩盖拍照，被定位的物体外表则设备了红外反光点，摄像头宣布的红外光再经反光点反射，随后捕捉到这些经反射的红外光，合作多个摄像头作业再经过后续程序核算后便能得到被定位物体的空间坐标。
代表： Oculus Rift 自动式红外光学定位技能+九轴定位体系
与上述描绘的红外光学定位技能不同的是，Oculus Rift选用的是自动式红外光学定位技能，其头显和手柄上放置的并非红外反光点，而是能够宣布红外光的“红外灯”。
然后运用两台摄像机进行拍照，需求留意的是，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/手柄上宣布的红外光，随后再运用程序核算得到头显/手柄的空间坐标。
比较红外光学定位技能运用摄像头宣布的红外光再经由被追寻物体的反射获取红外光，Oculus Rift的自动式红外光学定位技能，则直接在被追寻物体上设备红外发射器宣布红外光被摄像头获取。
别的Oculus Rift上还内置了九轴传感器，其作用是当红外光学定位产生遮挡或许含糊时，能运用九轴传感器来核算设备的空间方位信息，然后取得更高精度的定位。
优缺点
规范的红外光学定位技能相同有着十分高的定位精度，并且推迟率也很低，缺乏的是这全套设备加起来本钱十分高，并且运用起来很费事，需求在空间内树立十分多的摄像机，所以这技能现在一般为商业运用。
而Oculus Rift的自动式红外光学定位技能+九轴定位体系则大大下降了红外光学定位技能的凌乱程度，其不必在摄像头上设备红外发射器，也不必分布太多的摄像头（只要两个），运用起来很便当，一起相对HTC Vive的灯塔也有着很长的运用寿命。
缺乏的是，因为摄像头的视角有限，Oculus Rift不能在太大的活动规模运用，可交互的面积大约为1.5米*1.5米，此外也不支撑太多物体的定位。
3.可见光定位技能
可见光定位技能的原理和红外光学定位技能有点相似，相同选用摄像头捕捉被追寻物体的方位信息，仅仅其不再运用红外光，而是直接运用可见光，在不同的被追寻物体上设备能宣布不同色彩的发光灯，摄像头捕捉到这些色彩光点然后区别不同的被追寻物体以及方位信息。
代表：PS VR
索尼的PS VR选用的就是上述这种技能，很多人认为PS VR头显上宣布的蓝光仅仅装修用，实践是用于被摄像头获取，然后核算方位信息，而两个别感手柄则别离带有可宣布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火信息后，便能核算出光球的空间坐标。
优缺点
比较前面两种技能，可见光定位技能的造价本钱最低，并且无需后续凌乱的算法，技能完结难度不大，这也就为什么PS VR能买这么廉价的其间一个原因，并且灵敏度很高，稳定性和耐用性强，是最简单遍及的一种计划。
缺乏的是这种技能定位精度相对较差，抗遮挡性差，假设灯火被遮挡则方位信息无法承认；并且对环境也有必定的运用束缚，假设周围光线太强，灯火被削弱，或许无法定位，假设运用空气有相同色光则或许导致定位紊乱；一起也因为摄像头视角原因，可移动规模小，灯火数量有限，可追寻方针不多。
4.核算机视觉动作捕捉技能
这项技能根据核算机视觉原理，其由多个高速相机从不同视点对运动方针进行拍照，当方针的运动轨道被多台摄像机获取后，经过后续程序的运算，便能在电脑中得到方针的轨道信息，也就完结了动作的捕捉。
代表：Leap MoTIon手势辨认技能
Leap MoTIon在VR运用中的手势辨认技能便运用了上述的技能原理，其在VR头显前部设备有两个摄像头，运用双目立体视觉成像原理，经过两个摄像机来提取包含三维方位在内的信息进行手势的动作捕捉和辨认，树立手部立体模型和运动轨道，然后完结手部的体感交互。
优缺点
选用这种技能的优点是能够运用少数的摄像机对监测区域的多方针进行动作捕捉，大物体定位精度高，一起被监测方针不需求穿戴和拿取任何定位设备，束缚性小，更挨近实在的体感交互体会。
缺乏的是，这种技能需求巨大的程序核算量，对硬件设备有必定装备要求，一起受外界环境影响大，比方环境光线暗淡、布景凌乱、有遮挡物等都无法很好的完结动作捕捉；此外捕捉的动作假设不是合理的摄像机视角以及程序处理影响等，关于比较精密的动作或许无法精确捕捉。
5.根据惯性传感器的动作捕捉技能
选用这种技能，被追寻方针需求在重要节点上佩带集成加速度计，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体系，需求多个元器材协同作业，其由惯性器材和数据处理单元组成，数据处理单元运用惯性器材收集到的运动学信息，当方针在运动时，这些元器材的方位信息被改动，然后得到方针运动的轨道，之后再经过惯性导航原理便可完结运动方针的动作捕捉。
代表：诺亦腾 – PercepTIon Neuron
PercepTIon Neuron是一套灵敏的动作捕捉体系，运用者需求将这套设备穿戴在身体相关的部位上，比方手部的话捕捉需求戴一个“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丈量传感器，之后便能够完结单臂、全身、手指等精巧动作及大动态的奔驰跳动等等的动作捕捉，能够说是上述的动作捕捉技能中可捕捉信息量最大的一个，并且能够无线传输数据。
优缺点
比较以上的动作捕捉技能，根据惯性传感器的动作捕捉技能受外界的影响小，不必在运用空间上设备“灯塔”、摄像头号凌乱部件，并且可获取的动作信息量大、灵敏度高、动态性能好、可移动规模广，体感交互也彻底挨近实在的交互体会。
比较缺乏的是，需求将这套设备穿戴在身体，或许会形成必定的负担，一起因为传感器的作业。
小结：未来，核算机视觉动作捕捉技能才是王道
这么多的动作捕捉技能中，每种技能都有各自的优缺点，比方HTC Vive的激光定位技能精度高、可移动规模广，但稳定性和耐用性就差，尽管Oculus Rift的自动式红外光学定位技能处理了这个缺乏，但可移动规模却成了短板。
归纳来看，个人觉得现在运用在VR上最有用的仍是HTC Vive的激光定位技能，毕竟在消费等级里边其能完结最大规模的空间定位和交互，并且定位精度十分高。
但在抱负情况下其实仍是诺亦腾的根据惯性传感器的动作捕捉技能好，其能完结更为精密的动作捕捉又满意更大空间的游走，不过这套体系现在仍是首要运用在商业上，民用中未曾发现。
但是，在未来个人觉得核算机视觉动作捕捉技能才是王道，当摄像机、运算程序以及运算硬件跟上后，其优势会比根据惯性传感器的动作捕捉技能还要强，毕竟在无需穿戴传感器在身上的情况下也能满意动作的精密捕捉，像Hololens此前发布的长途3D全息印象就是选用这种相似的技能，但现在全体来看这项技能并未老练，未来可期。
