XR交互技术趋势:6DoF追踪、手势识别、眼动跟踪……

本文涉及的产品
性能测试 PTS,5000VUM额度
可观测监控 Prometheus 版,每月50GB免费额度
应用实时监控服务-应用监控,每月50GB免费额度
简介: XR交互技术与实时云渲染共同推动了虚拟现实和增强现实的沉浸式体验发展。XR交互技术通过6DoF追踪、手势追踪、眼动追踪等手段,提供更自然、精准的用户交互方式;而实时云渲染则利用云端计算能力,为终端设备呈现高质量、低延迟的复杂图形内容。两者结合,使用户在XR环境中获得更加真实、流畅的体验。未来,XR交互技术将向多模态、精细化方向发展,进一步提升用户的沉浸感和交互体验。

XR交互技术趋势.png
XR交互技术提供了用户与虚拟环境进行交互的方式和手段,而实时云渲染则提供了真三维、可交互、高沉浸的图形渲染和计算能力。结合这两者,用户可以通过XR设备获得更真实、更沉浸的虚拟体验,同时享受到优质的图形效果和流畅的交互响应。本篇文章将介绍当下XR交互技术的趋势,供XR领域的从业者参考。

为了实现更加深度沉浸的体验,未来的交互技术将向多模态和精细化方向发展。

目前,头部和手部的6DoF交互已成为主流虚拟现实头显的标配,未来的重点发展领域将集中在头部和手部的交互技术上。手势追踪和眼动追踪技术将在中短期内得到广泛应用,成为企业的重点突破领域。这些发展势头将推动虚拟现实技术的进一步发展,为用户带来更加真实、自然、流畅的虚拟体验。
image.png

6DoF追踪定位

在XR沉浸体验中,6DoF追踪定位技术是关键的技术之一。

该技术可以跟踪六个自由度的旋转和位移运动,从而实现更加真实、精准的空间定位和移动追踪,提高用户的沉浸感。目前,6DoF追踪定位技术主要应用于头部和手部的交互,成为实现高质量XR体验的关键。

XR交互技术的发展涉及多个方向。6DoF追踪定位技术是实现沉浸体验的关键技术,它可以跟踪六个自由度的旋转和位移运动,目前主要用于头部和手部的交互。手势追踪技术通过感应用户手势的动作来实现交互控制,包括裸手识别和数据手套等交互方案。眼动追踪技术可以实现更为精细的交互,包括注视点渲染、瞳距自调节、虹膜解锁等功能。面部识别技术可以通过摄像头等传感器捕捉用户面部表情,从而实现更加丰富多彩的交互体验。肌电感应技术可以感知人体肌肉和神经活动情况,实现更加自然的人机交互方式。虚拟气味技术可以通过发出气味粒子等方式让用户感知气味,提供更加真实的嗅觉交互体验。

除此之外,精细化触觉反馈技术可以通过振动和超声波等方式为使用者再现触感,提高虚拟体验的真实感。脑机交互技术主要利用脑机接口进行人机交互,让人们可以通过意念控制实现意念打字、意念操控游戏等。这些交互技术的不断发展和应用将推动XR技术的进一步发展,为用户带来更加逼真、自然、便捷的虚拟体验。

XR手势追踪

XR手势追踪技术目前采用的设备方案主要分为裸手追踪和可穿戴设备。裸手追踪主要依赖视觉追踪、惯性追踪和弯曲传感器追踪等技术方案,但存在手部遮挡、追踪范围有限等问题。数据手套集成了多种传感技术,追踪精度高,但舒适性较差且成本较高。相比之下,腕带、指环等轻小型便携式可穿戴设备将可能成为消费级XR手势追踪领域主要方案,预计技术和功能可集成度、追踪精度介于裸手追踪和数据手套之间,加上便携性强、较少妨碍手部动作,未来可能面世的轻小型可穿戴设备可能会配备按键、显示屏等装置实现更多交互功能。

除了现有的手势追踪技术,未来还有许多新兴的技术正在发展中,比如基于超声波的手势追踪技术、基于机器视觉的手势识别技术、基于电磁波的手势追踪技术等等。这些新技术都有着不同的特点和优势,可以进一步提高手势追踪的精度和稳定性,为XR交互体验带来更加优秀的效果。

此外,未来手势追踪技术还将更加注重舒适性和自然性,目前的手势追踪设备往往需要穿戴或者手持,会限制用户的自由度和舒适度,而未来的手势追踪技术将更加注重人体工学设计,让用户可以更加自然地进行手势操作,从而提高交互的舒适度和自然度。

随着XR技术的不断进步和普及,手势追踪技术将成为XR交互体验的重要组成部分,未来有望应用于虚拟现实、增强现实、智能家居、智能办公等多个领域。

眼动追踪技术

眼动追踪技术在XR硬件中有着广泛的应用和优势。

可以用于动态注视点渲染,眼动交互,眼动数据分析,虚拟人表情追踪,身份识别以及评估视觉和心理健康等方面。眼动追踪技术可以根据人眼注视的生理特点,只针对中央凹视野区域进行高清渲染,从而大大降低了头显设备的渲染负载。此外,眼动追踪技术还可以记录用户的观察轨迹、注视时长、瞳孔半径等数据,在购物、教育等场景中为优化产品设计和提升培训效率提供依据。

XR硬件厂商的眼动追踪技术按照追踪原理主要分为四种方案:瞳孔角膜反射向量法、视网膜影像法、反射光强度建模法和三维模型重建法。其中,瞳孔角膜反射向量法应用最为广泛。这种技术使用红外线照射眼睛,通过摄像头采集从角膜和视网膜上反射的穿过瞳孔的红外光线。根据角膜与瞳孔反射光线之间的角度可以计算出眼动的方向。其他的追踪技术也有各自的优缺点和适用场景。

除了以上提到的应用和优势,眼动追踪技术还可以在XR硬件中用于人机交互的身体语言识别和情感分析。通过分析眼球的运动轨迹、注视点、注视时间等数据,可以识别用户的身体语言,比如是否感到焦虑、紧张或者兴奋等。这种技术可以应用于虚拟会议、教育培训、心理治疗等场景中,帮助用户更好地理解和调整自己的情绪和身体语言。

眼动追踪技术还可以与其他的XR技术结合使用,例如头部追踪技术和手势追踪技术,从而实现更加自然、直观、高效的人机交互。头部追踪技术可以追踪用户头部的运动,从而实现更加自然的视角变换;手势追踪技术可以追踪用户手部的运动,从而实现更加自然的手部交互。这些技术的结合可以让用户在VR/AR场景中真正感受到自由自在的交互体验。

眼动追踪技术在XR硬件中具有广泛的应用和巨大的潜力。未来随着技术的不断发展,眼动追踪技术将会变得更加成熟和普及,为XR交互体验带来更加出色的效果。

XR交互技术和实时云渲染技术

共同构成和推进综合的XR体验

实时云渲染可以在云端高性能服务器上进行大规模的图形计算,通过网络将渲染结果实时传输到终端设备,使终端设备无需高性能的硬件即可呈现复杂的虚拟场景。这对于移动设备等计算资源有限的终端来说尤为重要。同时,实时云渲染还可以支持多用户协同体验和跨平台的应用开发,为XR交互技术的发展提供更广阔的空间。

因此,XR交互技术和实时云渲染是相辅相成的,它们共同推动了XR技术的发展和应用,为用户提供了更具沉浸感和交互性的虚拟现实和增强现实体验。

作为目前行业内应用最广泛的实时云渲染、Cloud XR解决方案之一,Paraverse平行云LarkXR承载了大量数字孪生,教育教学等产业元宇宙场景、以及元宇宙活动,展览展示等泛消费类元宇宙场景的应用。

相关文章
|
21天前
|
人工智能 数据挖掘 vr&ar
LeviTor:蚂蚁集团开源3D目标轨迹控制视频合成技术,能够控制视频中3D物体的运动轨迹
LeviTor是由南京大学、蚂蚁集团等机构联合推出的3D目标轨迹控制视频合成技术,通过结合深度信息和K-means聚类点控制视频中3D物体的轨迹,无需显式的3D轨迹跟踪。
61 4
LeviTor:蚂蚁集团开源3D目标轨迹控制视频合成技术,能够控制视频中3D物体的运动轨迹
|
7月前
|
自然语言处理 安全 数据安全/隐私保护
不影响输出质量还能追踪溯源,大模型无偏水印入选ICLR 2024 Spotlight
【6月更文挑战第7天】研究人员提出了一种无偏水印技术,能在不降低大型语言模型(LLMs)输出质量的情况下实现追踪和归属。此方法被ICLR 2024选为Spotlight论文,保证水印不影响模型性能,保护知识产权,防止滥用。无偏水印的挑战包括设计无损模型质量的实现、有效检测及安全防范措施。[论文链接: https://openreview.net/pdf?id=uWVC5FVidc]
85 2
|
8月前
|
机器学习/深度学习 算法 自动驾驶
集检测与分类于一身的LVLane来啦 | 正面硬刚ADAS车道线落地的困难点
集检测与分类于一身的LVLane来啦 | 正面硬刚ADAS车道线落地的困难点
204 0
|
机器学习/深度学习 Web App开发 人工智能
随时随地,追踪每个像素,连遮挡都不怕的「追踪一切」视频算法来了
随时随地,追踪每个像素,连遮挡都不怕的「追踪一切」视频算法来了
155 0
|
机器学习/深度学习 Web App开发 人工智能
Deepmotion: AI动作捕捉和3D身体追踪技术平台
Deepmotion: AI动作捕捉和3D身体追踪技术平台
767 0
|
传感器 人工智能 监控
卡塔尔世界杯出现了半自动越位识别技术、动作轨迹捕捉等黑科技。
卡塔尔世界杯出现了半自动越位识别技术、动作轨迹捕捉等黑科技。
卡塔尔世界杯出现了半自动越位识别技术、动作轨迹捕捉等黑科技。
|
传感器 机器学习/深度学习 算法
【目标跟踪】基于扩展卡尔曼滤波器实现多机器人跟踪定位附matlab代码
【目标跟踪】基于扩展卡尔曼滤波器实现多机器人跟踪定位附matlab代码
|
编解码 人工智能 算法
2022最新!更面向工业场景:基于视觉方案不同挑战下的车道检测与跟踪(下)
本文作者提出了一种鲁棒的车道检测和跟踪方法来检测车道线,该方法主要介绍了三个关键技术。首先,应用双边滤波器来平滑和保留边缘,引入了一个优化的强度阈值范围(OITR)来提高canny算子的性能,该算子检测低强度(有色、腐蚀或模糊)车道标记的边缘。第二,提出了一种稳健的车道验证技术,即基于角度和长度的几何约束(ALGC)算法,然后进行霍夫变换,以验证车道线的特征并防止不正确的车道线检测。最后,提出了一种新的车道线跟踪技术,即水平可调车道重新定位范围(HALRR)算法,该算法可以在左、右或两条车道标记在短时间内部分和完全不可见时跟踪车道位置。
2022最新!更面向工业场景:基于视觉方案不同挑战下的车道检测与跟踪(下)
|
传感器 编解码 人工智能
2022最新!更面向工业场景:基于视觉方案不同挑战下的车道检测与跟踪(上)
本文作者提出了一种鲁棒的车道检测和跟踪方法来检测车道线,该方法主要介绍了三个关键技术。首先,应用双边滤波器来平滑和保留边缘,引入了一个优化的强度阈值范围(OITR)来提高canny算子的性能,该算子检测低强度(有色、腐蚀或模糊)车道标记的边缘。第二,提出了一种稳健的车道验证技术,即基于角度和长度的几何约束(ALGC)算法,然后进行霍夫变换,以验证车道线的特征并防止不正确的车道线检测。最后,提出了一种新的车道线跟踪技术,即水平可调车道重新定位范围(HALRR)算法,该算法可以在左、右或两条车道标记在短时间内部分和完全不可见时跟踪车道位置。
2022最新!更面向工业场景:基于视觉方案不同挑战下的车道检测与跟踪(上)
|
传感器 算法
神奇的卡尔曼滤波,目标追踪的福音
神奇的卡尔曼滤波,目标追踪的福音
神奇的卡尔曼滤波,目标追踪的福音