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按：最近有文章解析了因為追星儀和陀螺儀的出錯，加上科學家寫反噴氣代碼導致了造成了價值19億的一台名為「瞳」的X射線太空望遠鏡被玩壞了。實際上，追星儀和陀螺儀實現的類似於VR中的光學定位及姿態捕捉。
一直以來，大家都在說VR定位動捕技術難，那到底難在哪裡呢？作者系VR行業從業者，本文將會探討下這個問題。
（圖片來自火星網）
我相信，「瞳」真實的毀滅原因一定比文章中描述的要複雜很多，我寫這篇文章也不是為了跟大家探討「瞳」，而是想跟大家聊一下由此事件引發的一些思考。
| 「瞳」和VR中的光學定位及姿態捕捉
瞳的追星儀，在文章中是這樣描述的「追星儀是衛星上一個判斷自己方位的儀器......總的來說就是一個小相機，通過跟蹤拍攝背景里一些亮的星星的位置... 用來判斷自己所指向的方位......」。
追星儀的定位技術大概是目標物體（即瞳本身）拍攝背景中的星星，根據得到的圖像及所識別出的星星的位置來獲取自身的方位信息。而瞳的陀螺儀則用來偵測瞳自身的空間姿態。所以，追星儀和陀螺儀實際上實現的類似於VR中的光學定位及姿態捕捉。
（1） 光學定位技術
VR中的光學定位技術是利用攝影機拍攝目標物體，根據得到的目標圖像及攝影機自身的位置資訊推算出目標物體的位置及姿態等資訊。根據標記點發光技術不同，光學定位技術還分為主動式和被動式兩種。
具體實現流程：定位物體上布滿標記點，標記點可以自主發射光信號，或者反射定位系統發射來的點信號，使得攝影機拍攝的圖像中標記點，與周圍環境可以明顯區分。攝影機捕捉到目標物上標記點後，將多台攝影機從不同角度採集到的圖像傳輸到電腦中，再通過視覺算法過濾掉無用的信息，從而獲得標記點的位置。
該定位法需要多個 CCD 對目標進行跟蹤定位，需要至少兩幅以上的具有相同標記點的圖像進行亞像素提取、匹配操作計算出目標物的空間位置。實現流程圖如下：
光學定位技術實現流程
目前，光學定位技術在國際上最受認可的是Optitrack。OptiTrack定位方案適用於遊戲與動畫製作，運動跟蹤，力學分析，以及投影映射等多種應用方向，在VR行業有著非常大的影響力。
（2）慣性動作捕捉
慣性動作捕捉系統，需要在運動物體的重要節點佩戴整合加速度計，陀螺儀和磁力計等慣性傳感器設備，傳感器設備捕捉目標物體的運動數據，包括身體部位的姿態、方位等資訊，再將這些數據通過數據傳輸設備，傳輸到數據處理設備中，經過數據修正、處理後，最終建立起三維模型，並使得三維模型隨著運動物體真正、自然地運動起來。
| VR定位動捕技術到底難在哪裡？
前文提到，「瞳」最終沒有避免毀滅的命運，當然我們得說這次毀滅有一些人為的可避免的錯誤造成，但無法否認的事實是它耗費了人類價值19億的資源。這也從側面證實了定位及動捕技術難度之高。
當然，應用於VR行業中時，對於精度等的要求不會有「瞳」那麼高，但為了能給使用者帶來超強沈浸感體驗，定位及動捕的精度、延遲、刷新率等也一定要達到非常高的水平。很多人知道2016年被稱為VR的元年，但是又有多少人知道VR自1963年被提出至今耗費了多少科學家、工程師的心血？
讀者可能會有疑問，大家一直在說VR定位動捕技術難，那到底難在哪裡呢？接下來筆者就來談談VR定位動捕技術的難點。
（1）人體運動複雜性
由於在現實世界裡面，「場景」是相對靜止的，我們之所以看到眼前的東西在動，是因為我們頭部、眼部、身體等在移動，使得眼前的「場景」形成了一個動畫。而虛擬現實就是要模擬出現實世界的這種「動畫」，也就是說在虛擬現實的設備中，畫面要根據人的這些動作做出相應的調整才可以，而這些動作看似使用定位、陀螺儀等設備就可以解決，但其實則不然。
人體的動作可以看作是複雜且有一定規律的一系列動作組合而成，為了完成一個動作，每一個完整的動都可以分解為各個肢體的動作，各個肢體之間的動作既相互獨立又相互限制。人體的各種動作是有多個自由度組成，其複雜性使得計算機追蹤時存在著很多的困難和挑戰。
這裡給大家舉個例子：
在一些大家很喜歡的搏鬥或者射擊遊戲中，我們經常需要作出身體快速移動，頭部快速轉動，以及高速的轉身、下蹲等動作，一方面這些動作會帶來我們實現的變化，眼前所看到的畫面也會跟隨變化，且虛實情況也有區別；
另一方面，這些動作也必須會帶來虛擬世界中的一些反饋，例如瞄准僵屍打出一顆子彈，則虛擬世界中的僵屍將受傷或者倒下。想要讓使用者有真實的體驗，那麼追蹤技術就必須可以已非常高的精度實現定位及動捕，否則就不能算是真正的虛擬現實了。
（2）精度問題
定位及動作捕捉精度，對於VR設備非常的重要。如果定位及動作捕捉精度不夠高，會嚴重影響VR體驗效果，也失去了虛擬現實的本質。影響精度問題的因素包括遮擋、干擾以及算法自身的限制等。
遮擋是各種定位及動捕系統最常見的工作失效原因之一。
例如光學定位系統中：當掃描光線被用戶或物體遮擋時，空間點三維重構由於缺少必要的二維圖像中的特徵點間對應信息，容易導致定位跟蹤失敗。遮擋問題可以通過多視角光學系統來減輕，但這又造成了該系統又一大缺陷——價格過於昂貴。
以Optitrack為例，Optitrack是國際上非常受認可的光學定位技術，如果有足夠的攝影機，Optitrack定位及動捕技術可以很好地解決遮擋問題，具有非常高的精度。但是Optitrack攝影機的價格，卻讓多添加幾個攝影機變得不那麼容易。
干擾包括外界電磁波干擾和自身設備間相互干擾。不管是光學定位還是激光定位，對外界的電磁波干擾都非常敏感，特別是當設備使用無線的方式通信時，如果存在同波段的電磁干擾，就會造成卡頓、失靈等現象，嚴重影響體驗效果。
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還有一個因素是算法本身的限制，例如慣性式動作捕捉技術。
慣性式動作捕捉系統採用MEMS三軸陀螺儀、三軸加速度計和三軸磁力計組成的慣性測量單元（IMU， Inertial Measurement Unit）來測量傳感器的運動參數。而由IMU所測得的傳感器運動參數有嚴重噪聲干擾，MEMS 器件又存在明顯的零偏和漂移， 使得慣性式動作捕捉系統無法長時間地對人體姿態進行精確的跟蹤。
目前對於這個問題，G-Wearables的解決方案或許可以參考，其利用雷射定位、反向動力學、慣性式動作捕捉相融合的算法來解決，從CES Asia展會上發佈的STEPVR大盒子的體驗來看，融合算法確實較好地解決了慣性式動捕的零偏和漂移問題，實現了1:1精准的動作還原。
當然，這款產品的其他方面還需要消費者們自行去體驗，與本文主題無關就不再贅述。
（3）快速運動時的定位及動捕問題
快速運動時的定位及動捕一直是VR行業一大難題，甚至現在很多公司都放棄了快速運動時的定位及動捕，通過VR內容控制用戶不要有快速的動作來避免這一問題，但這終究無法從根源上解決問題。
那為什麼說，快速運動時的定位及動捕難呢？
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對於光學定位來說，難點在於運動模糊。
如果目標物體移動過於快速，則會出現運動模糊，即由於攝影設備和目標在曝光瞬間存在相對運動而形成的一種現象。這種現象很常見，我們平時用手機拍攝人物時，如果人物快速移動（例如奔跑、迅速起身等），則我們拍攝的圖片即是模糊的，在VR的光學定位中是一樣的。
光學定位系統利用多台攝影機拍攝目標物體，再利用所獲得的圖像信息，及攝影機的位置信息，來最終推算目標的空間位置，並基於這樣的空間位置通過IK算法，或者慣性傳感器等來推算目標物體的動作。
那麼如果目標物體處於快速運動中，則攝影機拍攝的圖像就存在模糊，信息不可用，也就無法實現精準的定位。因此基於光學定位的VR系統，在目標物體快速移動時會出現卡頓、跳點等現象。
- · 對於激光定位技術來說，難點在於兩束激光掃描存在時間間隔。雷射定位技術需要水平、垂直兩個方向上的激光扇面對整個定位空間進行掃描，目標物體綁定的傳感器必須接收到水平、垂直兩個方向上的激光後方可進行定位，缺一不可。然而，這兩個方向上的雷射扇面是先後掃描，也就是存在時間差，如果目標物體迅速移動，則會出現水平和垂直兩個方向上，雷射掃描到傳感器時傳感器所在的位置不一樣，也就無法定位準確，進而影響動作捕捉。(4)大範圍應用問題大範圍應用問題一直困擾著VR行業，最重要的就是因為定位技術較難擴展。· 對於主動式、被動式這樣的光學定位技術，大範圍應用最大的攔路虎是成本。
光學定位系統對攝影機要求非常高，造價也就非常昂貴，幾萬甚至上十萬。而要採用多視角光學系統就需要很多這樣的攝影機，如果在這樣的成本基礎上再做大範圍應用，那麼就需要更多的攝影機，如下圖。這樣就會導致成本翻幾倍，整個定位系統的成本高得難以承受。
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對於雷射定位，大範圍應用最大的難題是擴展。
- 由於雷射的掃射面積有限，因此，定位空間受到雷射射程的限制，一般在5*5*2m範圍左右。這就使得雷射定位技術做大範圍的應用難度非常高，使用受限。
為瞭解決這一問題就必須採取擴展方案，即將多個這樣的5*5*2m連接在一起形成一個大範圍的定位應用，如下圖：
圖中藍色模塊代表雷射發射基站，每個子定位區間有兩個雷射發射基站，擴展方案即是複製多個子定位區間。
可是這又涉及到全局定位這一難題，即需要將各個子空間的坐標系下的定位，轉換成全局坐標系下的定位。此外由於光塔過多會產生相互干擾，因此不可隨意增加定位光塔的數量來擴展定位空間。
目前市場上採用雷射定位技術的公司，G-Wearables算是其中一家，他們宣稱在Step VR產品上對原有的激光定位技術做改進，其中就包括擴展，等該公司提供技術支持的體驗店開業後，或許可以去驗證一下擴展效果。
除此之外，定位及動作捕捉技術還存在延時、硬件限制等難題。
VR才剛剛起步想要走得越遠，就必須面對並解決這些定位，及動捕技術中存在的難題。當然，作為一位VR從業者，當然不能因為技術的艱難就要求使用者的寬容，我們只能努力研發更好的產品，讓VR設備有一天可以像智慧手機一樣走進每一個用戶的生活。
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