在虚拟现实中，如何做六维度追踪？我们都告诉传统的惯性传感器是无法做这一点的，最多不能追踪头部的旋转；想追踪头部的偏移，就要引进光学系统了。传统的光学系统是摄像头式的，摄像头追踪头显上标记的马克点构建追踪，Oculus的Constellation系统就用于了摄像头+红外主动马克点的方式；而HTCVive则用于了一套十分精妙的技术，称作Lighthouse，这套技术由Valve研发，可以说道是目前体验最差的VR光学追踪方案。 Lighthouse由两个基站包含：每个基站里有一个红外LED阵列，两个转轴相互横向的转动的红外激光发射器。
扭矩为10ms一圈。基站的工作状态是这样的：20ms为一个循环，在循环开始的时候红外LED闪光，10ms内X轴的转动激光落下整个空间，Y轴不闪烁；下10ms内Y轴的转动激光落下整个空间，X轴不闪烁。 Valve在头显和控制器上加装了很多光敏传感器。
在基站的LED闪光之后就不会实时信号，然后光敏传感器可以测量出有X轴激光和Y轴激光分别抵达传感器的时间。这个时间就正好是X轴和Y轴激光并转到这个特定的，照亮传感器的角度的时间，于是传感器相对于基站的X轴和Y轴角度也就未知了；产于在头显和控制器上的光敏传感器的方位也是未知的，于是通过各个传感器的方位劣，就可以计算出来翻身贞的方位和运动轨迹。
这个系统有很多优势。 第一条是其必须的计算能力十分小。
一个光学系统必须展开光学，然后程序就必须通过图像处理的方法来将光学中的马克点辨别出来。光学的细节就越非常丰富，必须的图像处理计算能力就越高。所以红外摄像头比单色摄像头非常简单，单色摄像头比彩色摄像头非常简单。
Lighthouse用于的意味着是时间参数，那么它就不牵涉到到图像处理，对于方位的计算出来在设备本地就可以已完成。 第二个优点是其延后也较小。
计算能力市场需求低就意味著延后不会低：图形处理的大量数据要从摄像头传输到电脑中，再行从电脑传输身下显上，就不会减少延后。而Lighthouse可以必要将方位数据传输到电脑上，省略了从摄像头到电脑的高数据传输的步骤。 第三，是系统中的跟踪物体的数量理论上没下限。
如果是光学摄像头的话，系统内的追踪马克点数量就有一个下限，再行多了无法处置。Lighthouse基站本身不处置任何信息，所有数据由追踪传感器本地报告，这是一个天然的分布式系统。这套系统可以很便利地反对多人：两个玩家可以很精彩的在一个场地里同时体验。
所以Lighthouse可谓了目前最差的VR体验。Vive的头动追踪和手柄追踪都十分准确，延后极低，用户甚至可以作出将手柄抛来抛去的动作。就个人体验而言，Vive的头动和手柄追踪的准确程度早已让人知道产生了这就是现实的错觉你不会不心态的对你在整个环境中所能做的事情产生更高的希望，比如大动态的动作，试着去抱住不够到远方的物体，等等。 当然Lighthouse系统并不是完美无缺。
它的主要问题是两个： 从理论来讲，Lighthouse的精度依赖系统的时间分辨率。 传感器照亮的时候必须准确的告诉激光当时的角度，那么就必须很准确的测量激光抵达的时间。光敏传感器本身也有一定宽度，如果传感器挤迫在一起，间距超过了传感器本身的宽度量级，那么测角本身就不会经常出现误差了。
所以光敏传感器的产于之间必须一定的距离，设备无法生产的太小。Valve回应要维持对一个刚体的追踪，必须最少5个传感器构成一个阵列。所以，Vive的手柄前方的传感器阵列部分体积可观，是有原因的。
要符合追踪稳定性和传感器产于的尺寸拒绝，Vive手柄前端才被设计成一个甜甜圈形状。如果想将设备的尺寸增大，那么就得将光敏传感器本身的尺寸增大，同时减少传感器之间的距离，这个时候就必须更高的测角精度，系统的时间分辨率拒绝就提高了。
另一个问题是Lighthouse系统的可扩展性。 如果在一个空间里Lighthouse有许多基站的话，很有可能经常出现的情况是光敏传感器刚好内被多道激光落下，就很难分确切激光是来自哪个基站，方位计算能力就不会变差了。目前的Lighthouse是用于时分复用：给定时刻只有一个基站闪烁。
在未来最完全的解决方案应当是频分适配光敏传感器拒绝接受的每一道激光都具有信息报告自己的基站的id，但是这样整个系统的设计不会显得比现在简单得多，在那么较短的一道激光中做这一点，也有可能必须更加便宜的设备。Valve回应这套系统是理论上可扩展到无限容量的，但是他们并没透露明确是用怎样的方法做这一点。 Lighthouse可以说道是Valve带来VR的一个最重要贡献：它是目前所有的低成本室内定位系统中性能最差的。
在发布的当初Valve回应将不会对外开放这套系统，各种必须室内定位的科技产品都可以应用于Lighthouse如果这件事情成真为，毫无疑问对国产VR头显厂商是一个十分大的受到影响消息。不过到目前这件事情还没动静。但是Lighthouse技术原理并不简单，国内早已有公司在试着自己研发类似于的技术。
明确效果如何，让我们拭目以待。
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