在目前的消費級VR設備中，除了三大（HTC vive、Oculus rift、PS VR）頭顯外，大部分的VR頭顯都不具備配套的體感交互（需要第三方設備），而正因為缺少了體感交互，使得這些設備未能構(gòu)成完善的虛擬現(xiàn)實體驗。

支持體感交互的VR設備能有效降低暈動癥的發(fā)生，并大大提高沉浸感，其中最關鍵就是可以讓你的身體跟虛擬世界中的各種場景互動。在體感交互技術(shù)中又可以細分出各種類別及產(chǎn)品，比如：體感座椅、跑步機、體感衣服、空間定位技術(shù)、動作捕捉技術(shù)等。

下面主要來聊聊關于VR目前市面上常見的動作捕捉及空間定位技術(shù)。

1.激光定位技術(shù)

基本原理就是在空間內(nèi)安裝數(shù)個可發(fā)射激光的裝置，對空間發(fā)射橫豎兩個方向掃射的激光，被定位的物體上放置了多個激光感應接收器，通過計算兩束光線到達定位物體的角度差，從而得到物體的三維坐標，物體在移動時三維坐標也會跟著變化，便得到了動作信息，完成動作的捕捉。

代表：HTC Vive - Lighthouse定位技術(shù)

HTC Vive的Lighthouse定位技術(shù)就是靠激光和光敏傳感器來確定運動物體的位置，通過在空間對角線上安裝兩個高大概2米的“燈塔”，燈塔每秒能發(fā)出6次激光束，內(nèi)有兩個掃描模塊，分別在水平和垂直方向輪流對空間發(fā)射激光掃描定位空間。

HTC Vive的頭顯和兩個手柄上安裝有多達70個的光敏傳感器，其通過計算接收激光的時間來得到傳感器位置相對于激光發(fā)射器的準確位置，利用頭顯和手柄上不同位置的多個光敏傳感器從而得出頭顯/手柄的位置及方向。

優(yōu)缺點

激光定位技術(shù)的優(yōu)勢在于相對其他定位技術(shù)來說成本較低，定位精度高，不會因為遮擋而無法定位，寬容度高，也避免了復雜的程序運算，所以反應速度極快，幾乎無延遲，同時可支持多個目標定位，可移動范圍廣。

不足的是，其利用機械方式來控制激光掃描，穩(wěn)定性和耐用性較差，比如在使用HTC Vive時，如果燈塔抖動嚴重，可能會導致無法定位，隨著使用時間的加長，機械結(jié)構(gòu)磨損，也會導致定位失靈等故障。

2.紅外光學定位技術(shù)

這種技術(shù)的基本原理是通過在空間內(nèi)安裝多個紅外發(fā)射攝像頭，從而對整個空間進行覆蓋拍攝，被定位的物體表面則安裝了紅外反光點，攝像頭發(fā)出的紅外光再經(jīng)反光點反射，隨后捕捉到這些經(jīng)反射的紅外光，配合多個攝像頭工作再通過后續(xù)程序計算后便能得到被定位物體的空間坐標。

代表： Oculus Rift 主動式紅外光學定位技術(shù)+九軸定位系統(tǒng)

與上述描述的紅外光學定位技術(shù)不同的是，Oculus Rift采用的是主動式紅外光學定位技術(shù)，其頭顯和手柄上放置的并非紅外反光點，而是可以發(fā)出紅外光的“紅外燈”。

然后利用兩臺攝像機進行拍攝，需要注意的是，這兩臺攝像機加裝了紅外光濾波片，所以攝像機能捕捉到的僅有頭顯/手柄上發(fā)出的紅外光，隨后再利用程序計算得到頭顯/手柄的空間坐標。

相比紅外光學定位技術(shù)利用攝像頭發(fā)出的紅外光再經(jīng)由被追蹤物體的反射獲取紅外光，Oculus Rift的主動式紅外光學定位技術(shù)，則直接在被追蹤物體上安裝紅外發(fā)射器發(fā)出紅外光被攝像頭獲取。

另外Oculus Rift上還內(nèi)置了九軸傳感器，其作用是當紅外光學定位發(fā)生遮擋或者模糊時，能利用九軸傳感器來計算設備的空間位置信息，從而獲得更高精度的定位。

優(yōu)缺點

標準的紅外光學定位技術(shù)同樣有著非常高的定位精度，而且延遲率也很低，不足的是這全套設備加起來成本非常高，而且使用起來很麻煩，需要在空間內(nèi)搭建非常多的攝像機，所以這技術(shù)目前一般為商業(yè)使用。

而Oculus Rift的主動式紅外光學定位技術(shù)+九軸定位系統(tǒng)則大大降低了紅外光學定位技術(shù)的復雜程度，其不用在攝像頭上安裝紅外發(fā)射器，也不用散布太多的攝像頭（只有兩個），使用起來很方便，同時相對HTC Vive的燈塔也有著很長的使用壽命。

不足的是，由于攝像頭的視角有限，Oculus Rift不能在太大的活動范圍使用，可交互的面積大概為1.5米*1.5米，此外也不支持太多物體的定位。

3.可見光定位技術(shù)

可見光定位技術(shù)的原理和紅外光學定位技術(shù)有點相似，同樣采用攝像頭捕捉被追蹤物體的位置信息，只是其不再利用紅外光，而是直接利用可見光，在不同的被追蹤物體上安裝能發(fā)出不同顏色的發(fā)光燈，攝像頭捕捉到這些顏色光點從而區(qū)分不同的被追蹤物體以及位置信息。

代表：PS VR

索尼的PS VR采用的便是上述這種技術(shù)，很多人以為PS VR頭顯上發(fā)出的藍光只是裝飾用，實際是用于被攝像頭獲取，從而計算位置信息，而兩個體感手柄則分別帶有可發(fā)出天藍色和粉紅色光的燈，之后利用雙目攝像頭獲取到這些燈光信息后，便能計算出光球的空間坐標。

優(yōu)缺點

相比前面兩種技術(shù)，可見光定位技術(shù)的造價成本最低，而且無需后續(xù)復雜的算法，技術(shù)實現(xiàn)難度不大，這也就為什么PS VR能買這么便宜的其中一個原因，而且靈敏度很高，穩(wěn)定性和耐用性強，是最容易普及的一種方案。

不足的是這種技術(shù)定位精度相對較差，抗遮擋性差，如果燈光被遮擋則位置信息無法確認；而且對環(huán)境也有一定的使用限制，假如周圍光線太強，燈光被削弱，可能無法定位，如果使用空氣有相同色光則可能導致定位錯亂；同時也由于攝像頭視角原因，可移動范圍小，燈光數(shù)量有限，可追蹤目標不多。

4.計算機視覺動作捕捉技術(shù)

這項技術(shù)基于計算機視覺原理，其由多個高速相機從不同角度對運動目標進行拍攝，當目標的運動軌跡被多臺攝像機獲取后，通過后續(xù)程序的運算，便能在電腦中得到目標的軌跡信息，也就完成了動作的捕捉。

代表：Leap Motion手勢識別技術(shù)

Leap Motion在VR應用中的手勢識別技術(shù)便利用了上述的技術(shù)原理，其在VR頭顯前部安裝有兩個攝像頭，利用雙目立體視覺成像原理，通過兩個攝像機來提取包括三維位置在內(nèi)的信息進行手勢的動作捕捉和識別，建立手部立體模型和運動軌跡，從而實現(xiàn)手部的體感交互。

優(yōu)缺點

采用這種技術(shù)的好處是可以利用少量的攝像機對監(jiān)測區(qū)域的多目標進行動作捕捉，大物體定位精度高，同時被監(jiān)測對象不需要穿戴和拿取任何定位設備，約束性小，更接近真實的體感交互體驗。

不足的是，這種技術(shù)需要龐大的程序計算量，對硬件設備有一定配置要求，同時受外界環(huán)境影響大，比如環(huán)境光線昏暗、背景雜亂、有遮擋物等都無法很好的完成動作捕捉；此外捕捉的動作如果不是合理的攝像機視角以及程序處理影響等，對于比較精細的動作可能無法準確捕捉。

5.基于慣性傳感器的動作捕捉技術(shù)

采用這種技術(shù)，被追蹤目標需要在重要節(jié)點上佩戴集成加速度計，陀螺儀和磁力計等慣性傳感器設備，這是一整套的動作捕捉系統(tǒng)，需要多個元器件協(xié)同工作，其由慣性器件和數(shù)據(jù)處理單元組成，數(shù)據(jù)處理單元利用慣性器件采集到的運動學信息，當目標在運動時，這些元器件的位置信息被改變，從而得到目標運動的軌跡，之后再通過慣性導航原理便可完成運動目標的動作捕捉。

代表：諾亦騰 - Perception Neuron

Perception Neuron是一套靈活的動作捕捉系統(tǒng)，使用者需要將這套設備穿戴在身體相關的部位上，比如手部的話捕捉需要戴一個“手套”。其子節(jié)點模塊體積比硬幣還小，卻集成了加速度計、陀螺儀以及磁力計的慣性測量傳感器，之后便可以完成單臂、全身、手指等精巧動作及大動態(tài)的奔跑跳躍等等的動作捕捉，可以說是上述的動作捕捉技術(shù)中可捕捉信息量最大的一個，而且可以無線傳輸數(shù)據(jù)。

優(yōu)缺點

相比以上的動作捕捉技術(shù)，基于慣性傳感器的動作捕捉技術(shù)受外界的影響小，不用在使用空間上安裝“燈塔”、攝像頭等雜亂部件，而且可獲取的動作信息量大、靈敏度高、動態(tài)性能好、可移動范圍廣，體感交互也完全接近真實的交互體驗。

比較不足的是，需要將這套設備穿戴在身體，可能會造成一定的累贅，同時由于傳感器的工作。

小結(jié)：未來，計算機視覺動作捕捉技術(shù)才是王道

這么多的動作捕捉技術(shù)中，每種技術(shù)都有各自的優(yōu)缺點，比如HTC Vive的激光定位技術(shù)精度高、可移動范圍廣，但穩(wěn)定性和耐用性就差，雖然Oculus Rift的主動式紅外光學定位技術(shù)解決了這個不足，但可移動范圍卻成了短板。

綜合來看，個人覺得目前應用在VR上最實用的還是HTC Vive的激光定位技術(shù)，畢竟在消費級別里面其能實現(xiàn)最大范圍的空間定位和交互，而且定位精度非常高。

但在理想情況下其實還是諾亦騰的基于慣性傳感器的動作捕捉技術(shù)好，其能實現(xiàn)更為精細的動作捕捉又滿足更大空間的游走，不過這套系統(tǒng)目前還是主要應用在商業(yè)上，民用中未曾發(fā)現(xiàn)。

然而，在未來個人覺得計算機視覺動作捕捉技術(shù)才是王道，當攝像機、運算程序以及運算硬件跟上后，其優(yōu)勢會比基于慣性傳感器的動作捕捉技術(shù)還要強，畢竟在無需穿戴傳感器在身上的情況下也能滿足動作的精細捕捉，像Hololens此前發(fā)布的遠程3D全息影像便是采用這種類似的技術(shù)，但目前整體來看這項技術(shù)并未成熟，未來可期。