按:本文作者台伯河,vr行业资深从业者。
在虚拟现实中,如何做到六自由度跟踪?我们都知道传统的惯性传感器是无法做到这一点的,最多只能跟踪头部的转动;想要跟踪头部的位移,就要引入光学系统了。传统的光学系统是摄像头式的,摄像头跟踪头显上标记的马克点实现跟踪,oculus的constellation系统就使用了摄像头 红外主动马克点的方式;而htc vive则使用了一套十分巧妙的技术,称之为lighthouse,这套技术由valve开发,可以说是目前体验最好的vr光学跟踪方案。
lighthouse由两个基站构成:每个基站里有一个红外led阵列,两个转轴互相垂直的旋转的红外激光发射器。转速为10ms一圈。基站的工作状态是这样的:20ms为一个循环,在循环开始的时候红外led闪光,10ms内x轴的旋转激光扫过整个空间,y轴不发光;下10ms内y轴的旋转激光扫过整个空间,x轴不发光。
valve在头显和控制器上安装了很多光敏传感器。
在基站的led闪光之后就会同步信号,然后光敏传感器可以测量出x轴激光和y轴激光分别到达传感器的时间。这个时间就正好是x轴和y轴激光转到这个特定的,点亮传感器的角度的时间,于是传感器相对于基站的x轴和y轴角度也就已知了;分布在头显和控制器上的光敏传感器的位置也是已知的,于是通过各个传感器的位置差,就可以计算出头显的位置和运动轨迹。
这个系统有很多优势。
第一条是其需要的计算能力非常小。
一个光学系统需要进行成像,然后程序就需要通过图像处理的方法来将成像中的马克点分辨出来。成像的细节越丰富,需要的图像处理计算能力就越高。所以红外摄像头比单色摄像头简单,单色摄像头比彩色摄像头简单。lighthouse使用的仅仅是时间参数,那么它就不涉及到图像处理,对于位置的计算在设备本地就可以完成。
第二个优点是其延迟也很小。
计算能力需求高就意味着延迟会高:图形处理的大量数据要从摄像头传输到电脑中,再从电脑传输到头显上,就会增加延迟。而lighthouse可以直接将位置数据传输到电脑上,省略了从摄像头到电脑的高数据传输的步骤。
第三,是系统中的追踪物体的数量理论上没有上限。
如果是光学摄像头的话,系统内的跟踪马克点数量就有一个上限,再多了无法处理。lighthouse基站本身不处理任何信息,所有数据由跟踪传感器本地报告,这是一个天然的分布式系统。这套系统可以很方便地支持多人:两个玩家可以很轻松的在一个场地里同时体验。
所以lighthouse造就了目前最好的vr体验。vive的头动跟踪和手柄跟踪都非常精确,延迟极低,用户甚至可以做出将手柄抛来抛去的动作。就个人体验而言,vive的头动和手柄跟踪的精确程度已经让人真的产生了“这就是现实”的错觉——你会不自觉的对你在整个环境中所能做到的事情产生更高的期望,比如大动态的动作,试着去伸手够到远方的物体,等等。
当然lighthouse系统并不是完美无缺。它的主要问题是两个:
从理论来讲,lighthouse的精度依赖于系统的时间分辨率。
传感器点亮的时候需要精确的知道激光当时的角度,那么就需要很精确的测量激光到达的时间。光敏传感器本身也有一定宽度,如果传感器“挤”在一起,间距达到了传感器本身的宽度量级,那么测角本身就会出现误差了。所以光敏传感器的分布之间需要一定的距离,设备不能制造的太小。valve表示要保持对一个刚体的跟踪,需要至少5个传感器形成一个阵列。所以,vive的手柄前方的传感器阵列部分体积庞大,是有原因的。
要满足跟踪稳定性和传感器分布的尺寸要求,vive手柄前端才被设计成一个甜甜圈形状。如果想要将设备的尺寸缩小,那么就得将光敏传感器本身的尺寸缩小,同时降低传感器之间的距离,这个时候就需要更高的测角精度,系统的时间分辨率要求就提升了。
另一个问题是lighthouse系统的可扩展性。
如果在一个空间里lighthouse有许多基站的话,很有可能出现的情况是光敏传感器同一时间内被多道激光扫过,就很难分清楚激光是来自哪个基站,位置计算能力就会变差了。目前的lighthouse是使用时分复用:任意时刻只有一个基站发光。在未来最彻底的亚博电竞网的解决方案应该是频分复用——光敏传感器接受的每一道激光都带有信息报告自己的基站的id,但是这样整个系统的设计会变得比现在复杂得多,在那么短的一道激光中做到这一点,也可能需要更昂贵的设备。valve表示这套系统是理论上可扩展到无限容量的,但是他们并没有披露具体是用怎样的方法做到这一点。
lighthouse可以说是valve带给vr的一个重要贡献:它是目前所有的低成本室内定位系统中性能最好的。
在公布的当初valve表示将会开放这套系统,各种需要室内定位的科技产品都可以应用lighthouse——如果这件事情成真,毫无疑问对国产vr头显厂商是一个非常大的利好消息。不过到目前这件事情还没有动静。但是lighthouse技术原理并不复杂,国内已经有公司在试着自己开发类似的技术。具体效果如何,让我们拭目以待。(编辑:小芹菜)
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