本文摘要：Facebook今天公布了两篇博客文章，说明了团队是如何在公司另设于苏黎世、门洛帕克和西雅图的VR研发实验室中研发Inside－out追踪技术。

Facebook今天公布了两篇博客文章，说明了团队是如何在公司另设于苏黎世、门洛帕克和西雅图的VR研发实验室中研发Inside－out追踪技术。（Facebook员工在自己家里加装了OptiTrack摄像头，测试各种条件下的VR跟踪功能，作为改良的样本基础。

）Facebook称之为，公司用于OptiTrack照相机，“通过较为OptiTrack照相机记录的测量数据与OculusInsight的数据，工程师们可以微调系统的计算机视觉算法，把精度掌控在一毫米以内。”员工们在自己的工作场所或家中都测试过这些摄像头，以再现各种有可能中用Quest头显的环境。Facebook是这样叙述这个过程的：OptiTrack系统可以跟踪加装在参与者HMDs和控制器上的光源，每个测试环境都可以。这个功能可以协助我们计算出来出有Quest和Rift用户的现实地面三维方位，然后把这些测量数据与OculusInsight的方位跟踪算法判断的方位展开较为。

然后，我们根据动作捕猎和方位数据的潜在差异对算法展开了调整，通过转变灯光、装饰和房间大小展开数百次测试来改良系统，因为所有这些因素都会影响OculusInsight的准确性。”“除了用于这些物理测试环境，我们还研发了自动化系统，可以纠错录音的数千小时的视频数据，并在观赏等价视频序列时标记系统性能的任何变化。

”由于Quest用于的是移动芯片组，我们创建了一个模型，仿真移动设备在普通服务器计算机上的运营状态，比如Facebook数据中心的设备。这使我们需要展开大规模纠错视频，寻找Quest的实际性能的展现出，在HMD的约束条件下改良Insight的算法。”Facebook回应，要想要在更加厚的AR眼镜中充分发挥实时本地化和同构（SLAM）技术，必需更进一步减少延后，同时“降低功耗至HMD上SLAM所需电量的2％。

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