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VR中的空间定位方案究竟孰优孰劣？

2017-09-29 08:53:40来源：青亭网编辑：沐子飞关键词：VR激光空间定位 VR硬件阅读量：36761

导读：空间定位是VR 市场中一个非常关键的技术，当今排名前列的VR硬件设备厂商(htc vive和Oculus)分别采用了不同的空间定位方案。

　　【中国智能制造网市场分析】空间定位是VR 市场中一个非常关键的技术，当今排名前列的VR硬件设备厂商(htc vive和Oculus)分别采用了不同的空间定位方案。

　　·Oculus 的 Constellation 系统红外摄像头定位

　　·HTC/Vive、大朋VR的灯塔激光定位系统

　　尽管这两种定位方式都采用了PnP解算，但都有各自的局限性和适应的场景，下文将逐一详细分析。

　　Oculus Constellation定位系统

　　Oculus采用的是基于Camera的定位方案，被称为Constellation。在Oculus头盔和手柄上都布满了红外sensor，以某个固定的模式在闪烁。

　　通过特制的camera以一个固定的频率(Oculus CV1是60fps)拍摄，得到一组图片。系统通过这些点在图片上的二维位置，以及已知的头盔或者手柄的三维模型，反推出点在三维空间中的位置。这个过程可以进一步的细分成以下的步骤，

　　首先，为了确保准确的定位到头盔和手柄上的LED，PC端的Oculus Camera软件/驱动程序通过HID接口发送某个命令点亮LED，该亮度足以被Camera捕捉到，同时这些LED以某个特殊的模式闪烁。这样能确保即使有遮挡的情况下，在不同的角度下，只要有足够多的LED被拍摄到，整个的tracking系统就能正常工作，不会被环境中的其他噪声信号所影响。

　　然后是记录下每一个被捕捉到的LED的位置和方向。

　　当然，为了做好定位，Oculus camera本身并不需要LED的颜色，只需记录每个点的明暗，所以 Oculus Camera固件中记录下的的图像为 752×480像素, 像素格式为 Y8灰阶。

　　拿到头盔上的LED在二维图片上的位置，又有头盔上Sensor的三维模型，有什么办法可以估算出这些点的三维位置?这本质上是一个Pnp解算的问题 (https://en.wikipedia.org/wiki/Perspective-n-Point)：有了n个3D点的模型(就像上面提到的LED点在头盔上的3D分布)， camera拍摄下来的n个2D点的集合，再加上camera本身的内部的参数，可以推算出这些点的位置坐标(X,Y,Z) 以及姿态(Yaw，Pitch，Roll)。

　　这个点的集合到底有多大?这是一个寻求优解的问题，常见的做法是n>=3，也就是图片上只要拍到三个以上的LED，就能够解算出相关的姿态和位置。考虑到遮挡或者拍摄的照片不够清楚等因素，实践中看，至少要拍摄到4-5个点，整个头盔的姿态和位置才能被正确的算出，这也是为什么在Oculus的头盔上布满了很多LED点的一个重要原因。

　　算出来的数据有误差怎么解决?一个常见的办法是得到6DOF的数据之后，用该数据再做一次投影，产生新的2D图像，把该图像和我们开始用来计算的图像进行比较，得到一个误差函数，应用该函数来进行校准。不过这带来另外一个问题：点进行比较的时候，你怎么知道3d模型上的点，和拍摄到的二维图像上的点之间的匹配关系?如果做一一对应的全匹配计算的话，计算量太大。所以Oculus采用的办法是采用不同的闪烁模式，来快速匹配3d模型上的点和拍摄到的图像上的点。

　　进一步，在姿态估计的问题上面，通过光学(camera图片)得到的姿态会有误差，而这种误差主要来自于物体快速移动时捕获到的照片上的点识别的困难。为了减少这种误差，需要通过IMU信息来进行一步校准通过PnP解算得到的姿态，这就是所谓的Sensor数据融合。

　　从上面的描述可以看出来，基于camera的光学定位技术，安装配置比较简单，成本也比较低，但是图像处理技术较为复杂，物体移动较快时识别物体的位置有比较大的困难，同时容易受到自然光的干扰。

　　另外，基于Camera的定位度受到Camera本身分辨率的限制，比如Oculus Rift的Camera为720p，比较难以提供亚毫米级的定位。

　　后，Camera自身能够捕捉到的照片的距离比较近，不能应用到很大的房间位置，一般都只能提供桌面级别的VR定位。当然近Oculus提供了三个Camera的方案，试图在room scale级别和灯塔定位技术一较高下。

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