VR中姿态、定位和身份识别系统的设计
在VR中为了获取好的沉浸感，显示的画面与玩家的实际动作要尽可能地一致，如果不一致，会使人与日常形成的习惯不一样，眩晕就发生了。所以这里有两个关键点：
1、环境、动作的识别
2、及时将变化反馈到头显
在VR中环境是完全虚拟的，但在虚拟的空间中场景的变化要与玩家的动作一致，要让玩家感觉不到延迟。那么问题就变成，如何及时地感知玩家的动作的变化。这里涉及到空间定位和肢体的识别（主要是手的识别）技术。
先来说空间定位，就是确定用户在空间内的位置和移动方向，并将用户位置信息传递给应用程序，使得用户移动方式与所感知的虚拟场景一致，增强虚拟场景的真实性。系统实现的关键是：
1、确定用户的位置
2、移动方向
用户位置确定的前提是要能够识别用户的特征，通过识别后的用户特征，应用定位算法对该用户进行定位，从而得出用户位置。移动轨迹则可以通过一系列的位置变化来获取。
在这里需要说明一个就是计算机视觉和机器视觉的问题，想到特征我们自然会想到眼睛看东西时候分辨特征的过程，感觉是非常轻松的事情，其实不然。因为人脑处理的分层结构和并行性，所以可以快速的分辨。按照前面获取诺贝尔奖的David H. Hubel的研究，人脑识别物体是分层次进行的，首先将光信号变为神经信号，大脑对神经信号进行处理形成线条，再由线条形成物体的轮廓，将轮廓进行模式识别为特定的物体，将物体和大脑有关的高级概念进行关联，比如这是桌子，这是书等。是一个非常复杂的过程。所以如果要模拟这样一个复杂的过程，并能够实时地得到结果，计算量太大，在有限的计算机资源中难于实现。目前有采用深度学习的技术去做这个事的。图像的精确识别是计算机视觉要处理的问题，在医学影像，视频监控等都有广阔的应用。
为了减少计算量，在工程上进行简化，做一个在特定的使用场景下就可以达到工程目标的系统。在VR的姿态、定位和身份识别系统中，关心的是姿态、定位和身份，不关系其他的一些特征，比如使用者是男的女的。上衣呢，我们实现系统时候就可以大大地简化，只是将我们关心的特征提取出来就行。这样我们就可以为此特定场景设计一个视觉处理系统，这就是机器视觉。
为了达到简化的目的，我们在对要识别的特征的选取上可以做非常多的事情，在数据的采集上也可以做非常多的事情，从而达到简化计算量，降低实现难度的目的。
(一) 物体的特征
机器要将关心的物体从环境背景中分离出来，首先需要采集信息，而后将采集的信息通过特征区分，将关心的物体标识出来。信息的采集可以通过超声，电磁波，光等媒介进行。通过模型的计算，将获取的信息中根据特定的特征将物体从背景中分离出来。
物体的特征可以是物体本征信息，比如形状，大小，强弱，颜色等。也可以是人为附加的特征信息，比如强弱的变化模式，形状的变化模式，颜色的变化模式等。人为附加的特征信息，因为有已知的特征变化信息，在这一前提下可以更方便地将物体与背景区分开来，可以减少识别的难度和提高识别的效率。
(二) 特征的选取
选取特征需要考虑特征形成的简单性，采集的便利性，分离的简单性，对环境的影响程度，所实现系统的效率和成本等因素。考虑到这些因素，采用自然存在的物理现象，和目前工业化的传感器能够获取的特征是要优先考虑的。
可以考虑的特征包括颜色，形状，声音，微波和光。颜色和形状因为背景环境干扰比较大，分离比较困难。声音因为波长和衍射等物理原因，定位不精确。微波是可以考虑的方案，但各国政府对微波的频率和功率有严格管制，同时微波的接收设备也更为复杂。所以光（可见光和红外光）是备选的方式，因为光有以下优点：相当可控，对环境影响小；接收传感器简单；定位准确。缺点是会被遮挡。
(三) 光的人为附加特征
光的人为附件特征可以考虑有：光颜色（频率）变化，光的强弱（闪烁）变化。颜色容易受环境影响。特定频率的强弱（闪烁）变化容易实现和有足够区分特征（特定闪烁的频率），难点在闪烁的特征获取上面。但是通过日常生活的观察，闪烁的特征是比较容易获取的。
(四) 定位和移动
获取特征后，可以通过计算机视觉方法去定位特定特征物体在空间位置，通过前后位置的变化可以判断移动的方向。
(五) 遮挡处理
当特征物体发的光被遮挡时，可以采用IMU进行定位。
（六）采集特征的传感器
采集特征的传感器是简化系统设计，减低难度，减少计算量的重点和难点。可以设想的传感器比如Camera，可以进行图像的采集，而且成本比较低，但是速度存在一些问题。而且Camera是为图像的获取优化的，获取的图像是为人看而优化的。在获取的图像中进行特征的提取必然会导致计算量比较大，比如OpenCV里面光斑的提取，通过光流的计算特征等，都涉及非常大的计算量，帧率必然受限，满足不了使用的要求。我们可以考虑设计一个专用的传感器，只对我所关心的特征进行提取，这样就过滤掉很多不需要的信息，减少了计算量。这里有很多方法可以去考虑，我发现一个很好的方法，可以大大地减少工作量，不过在博客里面我就不进行说明了，有需要可以私下探讨。
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