导读：虚拟现实其实并不遥远，虽然目前技术还不完善，但已有的技术成就在很大程度上为VR的未来奠定着结实的基础。不想被时代抛弃？快来了解这些VR领域的技术吧。

　　虚拟现实 VR 就像是一场突如其来的革命，人人谈论 VR 往往是在谈那些从现实一下进入虚拟状态的场景与不知所措。历史变革告诉我们，变革依赖于技术沉淀，对于 VR 目前来看，想要更真实的沉浸感，交互技术是需要克服的重要一环。

　　所以动作捕捉技术和 VR 产业有了结合，这让一个曾经面对电子消费者甚远的技术进入了行业视线。

　　人们需要在虚拟世界中对场景产生动作反馈，甚至于直接与场景中的一些事物产生交互。对于 VR 来说，可以通过我们头盔中的传感器捕捉到头部动作，但我们需要精确的动作捕捉实现肢体捕捉这一更深层次的需求。

　　从目前的市场状态来看，VR I/O 设备可以是各家 VR 游戏手柄、控制器，还可以是更直接的人手、数据传感手套。

　　这三种输入方式都可以被称为通过光学视觉的方式进行 VR 输入，其他方面也有像 Leap Motion 这种建立解决方案的三方公司，他们则是通过计算机视觉进行动作捕捉，缺点是准确性差。

　　穿好带有标定点的装备服，在幕布背景下实现动作捕捉场景。对于任何一部你所能想到的好莱坞大片，这都是非常常见的一种电影动作捕捉的形式。

　　比如实现《加勒比海岛》、《纳尼亚传奇》那种异形生物的肢体动作、面部表情等;除去使用计算机建立这样的角色，还需要通过图像映射实现脸、嘴、眼、鼻子等更细节的动作捕捉。

　　可以简单将其理解为，这是一个将实际表演通过捕捉在进行计算，然后映射到三围数字图像的过程。

　　理论上，市面上对于动作捕捉技术的探讨主要是两个方面，光学捕捉和惯性捕捉。而以上的捕捉是通过标定点的光学捕捉，他们往往需要演员穿好带有标定点的表演服，在任何需要配合的设备细节上也都需要配有标定点。

　　在越来越多的动作信息捕捉设备面前，甚至细微的面部动作也会无所遁形，竞博APP但这样的设备仍然有一定的缺陷，如光学捕捉需要控制好现场的光线，一整套的(越来越多的捕捉相机)捕捉设备也价值不菲。

　　HTC Vive 等这样的 VR 产品就采用了光学捕捉的方式。然而越来越多的厂商(或是解决方案)开始打另一动作捕捉的主意惯性捕捉。

　　“相较于光学动捕，惯性动捕有无场地限制、穿戴时间短、不怕遮挡等优势，精度在某种程度上也已经不输光学动捕。更重要的是，惯性动捕比光学动捕成本低很多，竞博APP这为惯性动捕的普及提供了基础条件。”诺亦腾 CTO 戴若犁曾这么说。

　　诺亦腾团队正在研究惯性捕捉领域，有 Perception Neuron 等产品。

　　G-Wearables 此前曾详细介绍的惯性动作式捕捉原理(他们拥有 StepVR 产品)，捕捉处理方式与光学动作捕捉数据处理路径大致相同：通过数据采集设备采集数据，竞博APP数据传输设备到数据处理单元对数据进行计算加工。

　　在运动物体的重要节点佩戴集成加速度计，陀螺仪和磁力计等惯性传感器设备，传感器设备捕捉目标物体的运动数据，包括身体部位的姿态、方位等信息，再将这些数据通过数据传输设备传输到数据处理设备中，经过数据修正、处理后，最终建立起三维模型，并使得三维模型随着运动物体真正、自然地运动起来。经过处理后的动捕数据，可以应用在动画制作，步态分析，生物力学，人机工程等领域。

　　在动作捕捉系统中，三个关键传感器陀螺仪传感器用于处理旋转运动，加速计用来处理直线运动，磁力计用来处理方向。通俗易懂的讲，陀螺仪知道 “我们是否转了身”，加速计知道 “我们运动多长距离”，而磁力计则知道 “我们的运动方向” 的，在动作捕捉系统中三种传感器充分利用各自的特长，来跟踪目标物体的运动。

　　当然，惯性捕捉在准确性方面居于光学捕捉之下，但仍然有其存在的价值，面对更小的动作捕捉创作团队，它能有一个不错的售价，存在的场景宽容度更高。而大型光学捕捉则常见于电影行业，他们精确度更高，这同样也是非常重要的指标。

　　目前还有很多团队正在开发像 Manus VR 这种三方配件的动作捕捉方案，这也成为了时下的一个热门。

　　Manus VR 给出的方案是做一对蓝牙手套，这对手套安装有数字传感器，能够即时感应佩带者的动态手势，并将相关信息直接导入 VR 环境之中，他们可以绑定在 HTC Vive 这种 VR 头显设备中。

　　甚至，目前还会有将惯性捕捉和光学捕捉结合的产品，比如诺亦腾此前发布了一套混合动作姿态捕捉支撑的、虚拟现实商用解决方案Project Alice。“混合”是指将基于传感器的惯性动作捕捉和光学动作捕捉结合了起来。

　　VR绝对不只是一个放大手机屏幕的光学器材，也绝对不是一个播放全景视频的眼镜，这些技术才是VR真正的形态。未来VR还会走的更远，在目前的追求和研发下相信总有一天VR能真正走到人们的生活中。

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