環環相扣,VR硬件技術突破的春天還有點遠

巫盼 9年前 (2016-10-12)

被諸多業內人士認為會成為下一個計算平臺的VR,似乎面臨著諸多的硬件技術發展的瓶頸,那么這些瓶頸的解決還需要多久呢?

在艾媒咨詢發布的2016上半年虛擬現實行業研究報告中顯示,上半年,有71.3%的受訪者表示不愿意購買VR產品,其中價格是主要的因素,僅此于“價格太貴”的原因是“目前技術水平較低”?;仡橵R硬件在這一年的發展,發現技術的更迭確實相對比較慢,比如說被吐槽詬病的VR體驗后遺癥一直沒有解決方案。

環環相扣,VR硬件技術突破的春天還有點遠

關鍵技術之一:VR硬件的分辨率、延時、刷新率

從VR進入我們的視野,初次體驗者會驚嘆于沉浸在其中的真實感,但是時間久了就會產生生理不適的狀況,諸如眼花,頭暈等等。其中罪魁禍首就是VR的分辨率不夠、過高的延時以及過低的刷新率。

這三個算是衡量VR標準的要素涉及到的技術和硬件非常復雜,分辨率和顯卡的性能掛鉤,延時、刷新率和屏幕的材質、芯片、傳感器的處理能力以及畫面的渲染都相關。所以在這些技術難題沒有攻克之前,VR體驗的問題暫時是得不到緩解。

目前市面上主流的幾款VR頭顯,在這三個考核點上基本處于及格水平,能夠滿足2k 的分辨率、90hz的刷新率以及低于20ms的延時,但是離最佳的VR體驗還有一段距離。不過,高通、ARM、imagination等都試圖從上游來幫助優化解決目前的問題。

ARM的生態關系開發者經理李陳魯曾經表示,ARM的下一代GPU Bifrost會朝著120hz的刷新率,4K分辨率,4ms的延時的方向努力。

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英特爾表示未來提供更加的VR體驗,正在提高處理器的計算能力,他們提出的目標是,兩眼4K分辨率,240Hz的刷新率以及7ms的延時。

確實,隨著VR的認知度提升,以及各大巨頭的入局,芯片公司必然會做好底層的研發,解決體驗上的一些問題。顯卡公司在圖像渲染技術上也在開發優化VR體驗的技術,比如英偉達減少圖像渲染延遲的VRWorks軟件開發者工具包。

雖然上游關鍵的公司都在朝著優化體驗的方向努力,但是技術的研發和測試并不是朝夕就能見成效的,期待在接下來的2-3年內,這些圍繞VR進行優化的技術能夠應用到硬件上。

關鍵技術之二:位置追蹤

索尼的PSVR終于要發貨了,但是在發貨前夕被爆出位置追蹤范圍和官方說明不符,而且索尼表示強光源和物理反光是主要的影響因素。按照大法的這個邏輯,玩家只能深夜躲在客廳里玩。

目前,可以應用到VR頭顯的位置追蹤技術很多。像索尼PS VR是利用PS camera對手柄和頭顯上的光源的感知來進行定位,屬于定位精準度較低的可見光定位方案。Valve開放的Lighthouse激光定位技術,就能讓HTC Vive實現一定范圍內的位置追蹤。而Oculus采用的是主動式紅外光學定位技術,外部架設三個攝像頭來捕捉頭顯或者手柄發出的紅外光,隨后再利用程序計算得到頭顯它們的空間坐標。

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上面所說的幾種定位技術其實都可以歸為Outside-in Tracking,即使用外置的追蹤設備,如攝像頭或 Lighthouse,并給頭顯加標記,對頭盔進行追蹤。但是這些定位技術并不適合移動VR,對于沒有空間限制和線材束縛的移動VR來說,想要把位置追蹤的技術集成到頭顯中,是非??简瀮炔康挠嬎銠C處理能力和功耗的。

所以除了依靠傳統的攝像頭傳感器來進行定位,現在有一種Inside-out Tracking可以讓 VR 頭顯自己去檢測環境變化,反向計算出 VR 頭顯自身的運動。微軟的Hololens使用的就是Inside-out Tracking,Oculus在透露其無線VR設備的時候也點明這個是關鍵技術之一。不出意外,Inside-out Tracking將會成為移動VR的主流位置追蹤技術。

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無論是哪種追蹤技術,都有各自的局限性,而且對設備的運算能力要求很高,而且從當前的發展趨勢來看,這些技術都存在或多或少的問題,比如激光定位的HTC Vive經常會捕捉不到控制器,而索尼對外部光線的要求極高。雖然可以預測的是,以后的VR設備位置追蹤會成為標配之一,但是追蹤的精確度會是長期無法解決的問題。

關鍵技術之三:輸入設備

現在常規的輸入設備主要是手柄狀的控制器,而且每家的輸入設備形態都不同,這些輸入設備就像傳統的鼠標一樣,它們可以在虛擬現實中變換成相對應的工具,比如刀、槍、劍等等。但是從體驗來看,這種通過外部實物來控制虛擬現實中物體,交互性和沉浸感會大打折扣。

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這種時候,作為一種非常自然的交互方式,無需借助外設的手勢識別技術就至關重要了。國內外已經有諸如凌感、leap motion等公司推出配合VR使用的手勢識別技術。但是現在主流的VR硬件廠商并沒有在這方面有過多的考慮,他們更加傾向于實體的控制器,來和VR內容進行一定的交互。

為什么不使用手勢識別,其實很大的原因在于計算機對于手勢識別的理解,這種理解是基于機器學習的研究,相應的也就涉及到復雜的人工智能領域。所以短時期內,主流的VR硬件廠商還是會依賴實體的控制器進行動作的輸入。

歸根結底,VR硬件技術發展遇到的瓶頸是“環環相扣”的,其中的每一環都涉及到不同的學科領域,只有每一個環上的問題得到了優化解決,VR硬件才能突破現有的桎梏,上升到一個真正能夠撐得起消費市場的階段。

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