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成完善的虛擬現實體驗。

支持體感交互的VR設備能有效降低暈動癥的發生，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。在體感交互技術中又可以細分出各種類別及產品，比如：體感座椅、跑步機、體感衣服、空間定位技術、動作捕捉技術等。

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。

1.激光定位技術

基本原理就是在空間內安裝數個可發射激光的裝置，對空間發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

HTC Vive的Lighthouse定位技術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”，燈塔每秒能發出6次激光束，內有兩個掃描模塊，分別在水平和垂直方向輪流對空間發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。

優缺點

激光定位技術的優勢在于相對其他定位技術來說成本較低，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，機械結構磨損，也會導致定位失靈等故障。

2.紅外光學定位技術

這種技術的基本原理是通過在空間內安裝多個紅外發射攝像頭，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，攝像頭發出的紅外光再經反光點反射，隨后捕捉到這些經反射的紅外光，配合多個攝像頭工作再通過后續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+九軸定位系統

與上述描述的紅外光學定位技術不同的是，Oculus Rift采用的是主動式紅外光學定位技術，其頭顯和手柄上放置的并非紅外反光點，而是可以發出紅外光的“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利用攝像頭發出的紅外光再經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，則直接在被追蹤物體上安裝紅外發射器發出紅外光被攝像頭獲取。

另外Oculus Rift上還內置了九軸傳感器，其作用是當紅外光學定位發生遮擋或者模糊時，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。

優缺點

標準的紅外光學定位技術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，需要在空間內搭建非常多的攝像機，所以這技術目前一般為商業使用。

而Oculus Rift的主動式紅外光學定位技術+九軸定位系統則大大降低了紅外光學定位技術的復雜程度，其不用在攝像頭上安裝紅外發射器，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

可見光定位技術的原理和紅外光學定位技術有點相似，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出不同顏色的發光燈，攝像頭捕捉到這些顏色光點從而區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，很多人以為PS VR頭顯上發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。

優缺點

相比前面兩種技術，可見光定位技術的造價成本最低，而且無需后續復雜的算法，技術實現難度不大，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，燈光數量有限，可追蹤目標不多。

4.計算機視覺動作捕捉技術

這項技術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

Leap Motion在VR應用中的手勢識別技術便利用了上述的技術原理，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，從而實現手部的體感交互。

優缺點

采用這種技術的好處是可以利用少量的攝像機對監測區域的多目標進行動作捕捉，大物體定位精度高，同時被監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，同時受外界環境影響大，比如環境光線昏暗、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

采用這種技術，被追蹤目標需要在重要節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，需要多個元器件協同工作，其由慣性器件和數據處理單元組成，數據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，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中可捕捉信息量最大的一個，而且可以無線傳輸數據。

優缺點

相比以上的動作捕捉技術，基于慣性傳感器的動作捕捉技術受外界的影響小，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：未來，計算機視覺動作捕捉技術才是王道

這么多的動作捕捉技術中，每種技術都有各自的優缺點，比如HTC Vive的激光定位技術精度高、可移動范圍廣，但穩定性和耐用性就差，雖然Oculus Rift的主動式紅外光學定位技術解決了這個不足，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，畢竟在消費級別里面其能實現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好，其能實現更為精細的動作捕捉又滿足更大空間的游走，不過這套系統目前還是主要應用在商業上，民用中未曾發現。

然而，在未來個人覺得計算機視覺動作捕捉技術才是王道，當攝像機、運算程序以及運算硬件跟上后，其優勢會比基于慣性傳感器的動作捕捉技術還要強，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此前發布的遠程3D全息影像便是采用這種類似的技術，但目前整體來看這項技術并未成熟，未來可期。