目前的VR设备中，公认效果最好的是HTC Vive，得益于Lighthouse追踪系统，它可以实现在一定空间内的自由走动。Oculus、Sony则通过摄像头对头盔、手柄进行追踪，从而实现类似功能。而以Gear VR为代表的移动VR设备目前仅仅只能用陀螺仪等实现转头运动检测，如何实现移动VR的空间定位追踪，已经成为移动VR领域内的研究热点。
移动 VR 空间位置追踪技术很难？
这是当然。移动 VR相对于HTC Vive这样的PC端VR最大的优势就是在于其便携性，因此，虽然理论上也可以用Lighthouse追踪系统实现移动VR的空间定位，比如G-Wearable就做了这么一套定位系统，但这就意味着移动 VR优势的丧失。
因此，Oculus的天才技术官 John Carmack选择基于Gear VR开发inside out空间定位技术，inside out的系统通常是使用头盔内部的摄像头通过追踪外部环境的变化来判断所处的位置，不需要用到外部设备。只是这样做起来却并不容易，我们看 John Carmack自己5月份在Twitter上说的吧：
- “我在调试由内而外的位置追踪时，当我跳起来然后着陆，这个追踪系统完全呆了反应不过来。”
- “这个系统不是通过手机的内置摄像头工作的， 而是通过特定的相机运作的。”
- “利用手机的内置摄像头是可以的， 但是要做到适配所有的手机就有点难了。”
- “换句话说， 不要指望现在的 Gear VR 会推出通用的位置追踪的功能。”
为什么这么难？
根据Venturebeat的报道，ARM开发者关系经理Nizar Romdan在接受GamesBeat采访时表示，阻碍移动VR空间定位技术实现的一大障碍是位置追踪所需的传感器不够。“移动设备基本就是块5英寸屏幕的薄机身，能塞下多少传感器呢？”他说。
另外，“传感器加的越多，需要处理的信息也就越多，”Romdan说。“但功耗的要求却还是一样的。智能手机运行的功率大概是3W，大一点的能达到5W，几乎没有能达到10W的。相比PC上的300-600W，完全不在同一水平上。”
即使很难，但曙光或许就在眼前
1、进化动力单目SLAM技术
SLAM 技术是Simultaneous Localization and Mapping的缩写（同步定位与地图构建技术）。SLAM 最初的目的是让机器人通过摄像头等传感器「看」到周围环境，了解自己的位置以及与障碍物之间的距离，实现机器人的「看见」，在物理空间中行走而不被墙壁、桌子等障碍物阻挡。
正好由于 VR 头显无法让人看到现实世界，过去三十年作为机器人重点研究方向的 SLAM 技术在 VR 上意外地也发挥了重要作用，它能够解决如何在未知环境下，正确定位等问题。
SLAM的实现方式与实现难度和传感器的形式和安装方式密切相关，传感分为激光和视觉两大类，而视觉下面又分单目、双目、深度摄像头三小方向。[iframe frameborder=”0″ width=”640″ height=”498″ src=”http://v.qq.com/iframe/player.html?vid=t0197zxhpx2&tiny=0&auto=0″ allowfullscreen]
今年5月份，深圳一家名叫进化动力的公司展示了一个SLAM的demo，其为HTC vive头显安装摄像头让头显去识别环境，基于SLAM算法识别出场景的位置，并通过图像的变化反向计算出头显的移动，结合IMU（惯性测量），实现类似HTC Vive的在环境中自由走动的效果。请注意，在该demo中并没有出现Vive的Lighthouse设备。
进化动力表示，该技术使用的是低分辨率RGB摄像头，可以换成其它网络摄像头，不借助任何外部标记，可以提供不限定范围（目前稳定在5mX5m范围内）移动效果，而且功耗较低、延迟也仅占头显 20ms 里的 1-2ms，这套单目 SLAM 算法非常适用于移动 VR。
2、VicoVR深度视觉技术
最近一家新的创业公司 VicoVR 声称已经打造了一个简单的传感器，能够为移动虚拟现实提供位置追踪功能。
VicoVR 的功能主要是通过使用一个专有的 3D 视觉基础处理单元，这个单元使用一个由外向内的跟踪系统，它可以通过传感器检测 19 处身体关节的精确 3D 坐标，然后把这些数据以最小延迟的方式无线（蓝牙）发送给任何使用安卓和 iOS 的头显，为头显带来头显位置追踪和全身追踪功能。
3、Univrses单目SLAM
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Univrses是一家坐落于瑞典斯德哥尔摩的小公司，目前全职员工仅有8人，另有多位兼职员工(Mr.Elia Morling)，全员共约20人。他们也号称解决了移动VR的位置定位难题。
目前Univrses解决位置追踪的基本原理，也是通过手机的摄像头、加速计和陀螺仪，他们通过摄像头捕捉到了前方的空间影像，并通过算法建立一个虚拟模型(用户实际看不到)，而当用户摆动头部设备时，无论是左右摆动还是上下摆动，摄像头进一步获得的影像会继续补充模型，并与此前的模型进行位移对比，将位移映射到用户所看到的虚拟空间中，从而产生几乎同步的移动变化，并解决位置追踪的问题。Univrses表示他们所采用的算法方案，目前能做到延迟低(具体数据未能实测)、耗能低(具体数据未能实测)。
4、Ximmerse动捕/立体视觉一体机
这是一家位于深圳的穿个公司，他们正在开发一款名叫X-Hawk 是一款动捕/立体视觉一体设备，可连接到移动式的虚拟现实头戴显示器如三星Gear VR，实现对 X-Cobra（其生产的另一款类似于vive的控制手柄） 的空间位置跟踪。并可以用于其他游戏外设的空间位置跟踪，仅仅需要在这些外设上添加一个LED光点。
除了跟踪控制器，X-Hawk 还可以通过跟踪外置的LED光点来计算头显的空间位置。
据了解，X-Hawk自带CPU、嵌入式系统和算法，不依赖任何后端处理器。每帧范围内可识别和跟踪高达40个LED光点，同时具有极强抗干扰能力，能抵抗日光和一般室内光线对跟踪的影响，水平跟踪范围（FOV)超过180°。
相信随着计算能力的提升，以及最终能耗的降低，移动VR自由行走时代必将到来，届时，戴着VR去地铁里打怪或也不是什么奇怪的事了吧。
