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title: VR头戴设备跟踪性能比较
description: OptoFidelity provides solutions for measuring tracking performance of virtual reality head-mounted displays (headsets)
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# [VR头戴设备跟踪性能比较](https://www.optofidelity.com/zh-cn/blog/vr头戴设备跟踪性能比较)

 作者：[OptoFidelity](https://www.optofidelity.com/zh-cn/blog/author/optofidelity) | 20-5-22 上午10:58

消费者版VR头戴设备自2015年面世，当时有许多公司纷纷推出了各自的版本。到2016年，已有230多家公司拥有自己的VR HMD项目。其中有大多数已经结束，很多公司走向破产，但是有些项目几乎每年都会发布新产品，包括独立版和捆绑版。Oculus（Facebook）在2019年发布了新的Quest和Rift设备，与此同时，HTC推出新的VIVE设备，Valve发布自家Index眼镜。接着，Varjo凭借其推出的人眼识别产品再次让粉丝大开眼界，还有许多新成立的中国公司也在产品设计和性能方面紧追猛赶。在2020年国际消费电子展上，VR和AR市场涌现出大批新玩家和产品。[1] [2]

尽管我们也推出了不少高质量的新产品，但实际的销售额并不尽如人意。截至今日，索尼成为最大赢家，占据了VR头戴设备的大部分市场份额索尼于2014年公开了他们的Morpheus项目（PSVR），并于2016年10月发布。截至2019年3月，PSVR的销量已超过420万件。根据SuperData2018年第四季度的XR市场报告数据显示，索尼的PSVR成为最畅销产品，销量达700,000件，在所有头戴设备类别中销量高居榜首 在所有头戴设备类别中销量高居榜首。相比之下，独立版Oculus Go售出555,000件，而捆绑版Oculus Rift和HTC Vive分别仅售出160,000和130,000件。 [3][4][5]

索尼是如何做到的呢？显而易见，PS4生态系统和VR内容访问的便捷性在其中发挥了重要作用。此外，我们大多数技术爱好者也很好奇PSVR在跟踪和图像质量方面的表现，因为这些是定义HMD质量好坏的主要因素。网络上有很多新闻和博客对AR/VR HMD沉浸式技术的基本原理以及在满足当今和未来标准方面面临的技术挑战进行了详细分析。如需了解更多内容，我们建议您可以查看UploadVR、NextReality、RoadtoVR、Karl Guttag的博客、Daniel Wegner的文章、Antony Vitillo的博客以及Steven Lavalle的《虚拟现实》。

多年来，OptoFidelity一直致力于设计和构建用于VR/AR产品和组件的测试和校准系统。这些系统涵盖了移动跟踪精度和延迟以及光学和图像质量的解决方案。近期，Oliver Kreylos对PlayStation的VR头戴设备的视场和分辨率进行了测评。我们想对其进行研究并通过一些测试来验证PSVR的跟踪性能是否比市场上其他热门的头戴设备更出色。[6]

## **测试装置**

我们的测量装置包括OptoFidelity BUDDY-3设备和多个VR头戴设备，包括Sony PSVR、HTC Vive、Oculus Quest和Valve Index。OptoFidelity BUDDY-3通过使用机器人、智能摄像头和信号处理算法来测试VR/AR头戴设备的头部跟踪性能，这些算法允许仅通过以非侵入性的方式对显示器进行成像来确定虚拟内容的方向。绝对跟踪法在OptoFidelity网站上的博客文章中有详细介绍。

当机器人移动头戴设备时，机器人的实际运动将由编码器计数器设备捕获，然后该设备将同步到和摄像头相同的时钟。这允许内容和机器人方向信号进行时间比较，并计算运动的光子延迟。

图1：OptoFidelity Buddy-3测试装置

## **漂移测试**

漂移是指头戴设备在环境或给定位置中定位的能力。这种测试通常可以检测SLAM（同时进行本地化和映射）的能力如何。

持续一分钟将机器人全速移至任意位置。重复15次，每次运行之间暂停10秒。下图中的图像显示了10秒暂停结束时每个轴上的漂移情况。

图2：索尼PSVR

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图3：HTC Vive

图4：Oculus Quest

图5：Valve Index

## **抖动和静态抖动**

抖动和静态抖动通常是由于传感器数据不正确，或者运动预测算法中的问题（大多数情况）引起的。用户在移动或保持静止时可以通过不稳定或振动的图像观察到。通过绘制虚拟世界与实际机器人之间的位姿差异可以看到抖动和跟踪误差。

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图6：索尼PSVR

图7：HTC Vive

图8：Oculus Quest

图9：Valve Index

## **静态抖动**

使机器人保持静止一分钟，然后再移动。

图10：索尼PSVR

图11：HTC Vive

图12：Oculus Quest

图13：Valve Index

## **运动的光子（M2P）延迟**

M2P延迟是导致用户患上晕动病的主要因素。如今，对于VR来说，低于5ms的延迟均在可接受的范围内，而对于AR来说，延迟应接近0ms。通过分别沿每个轴移动机器人并将姿势与内容进行比较来测量延迟。

图14：索尼PSVR

图15：HTC Vive

图16：Oculus Quest

图17：Valve Index

## **跟踪**

常规跟踪性能的测量通过同时移动所有机器人轴并计算头戴设备中编码器数据和渲染内容图像之间的差异来完成。

图18：索尼PSVR

图19：HTC Vive

图20：Oculus Quest

图21：Valve Index

## **摘要**

自第一台VR设备投放市场以来，总体跟踪和延迟性能得到了很大改进。虽然HMD模型之间的跟踪精度和延迟差异看似并不大，但它们可能会对沉浸感产生巨大影响，并可能导致用户患上晕动病。PSVR在性能跟踪方面的能力似乎总是领先于新的竞争者。如前所述，推动PSVR销售增长主要是内容和生态系统。但是，销售额并不能说明这些购买设备的实际利用率，尤其是在VR市场。

在未来几年中，将有越来越多的设备依赖外部计算单元进行信号处理和图像渲染。无论是云还是手机，数据传输都是跟踪性能非常重要的因素。

OptoFidelity致力于帮助AR/VR行业开发和打造市场最佳设备！如果您有任何疑问或反馈，请随时与我们联系，我们在美国、欧盟和亚太地区办事处的专家将为您提供支持。

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