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您当前的位置:幻想科技未来 > 目前最好的VR一体机:Oculus Quest

文章来源:TechCrunch

作者:Devin Coldewey


VR一体机Oculus Quest的设计目标是让VR体验变得简单轻便,它也确实做到了这一点。

但实际上,从原本的由室内物品来跟踪头盔,发展为由头盔来追踪室内物品,是一个非常复杂的过程。于是我和Facebook首席技术官麦克·斯科洛普夫(Mike Schroepfer)讨论了头盔由“外向内(outside-in)”到“内向外(inside-out)”的追踪方案转变。
当玩家佩戴上VR头盔和控制器,移动头和手时,VR系统中的某些部分必须时刻确保能准确追踪到用户头和手的位置。
通常可采用两种方法:一种是“外向内”追踪——将传感器安装在房间内的不同位置,从外部识别头盔及其内部嵌入式LED屏幕的相对位置;另一种是“内向外”追踪——将设备本身集成为传感器,头盔从内部追踪房间里的基准点,以时刻调整移动时的位置坐标。

两者都有各自的优缺点。但如果你想设计一个无线系统,那么最好选择“内向外”追踪方法,这样就无需在头盔和计算机之间传输无线信号以追踪实时位置,也就能避免出现信号延迟、影响用户VR体验。
Facebook和它旗下的VR头戴设备制造商Oculus几年前设定了一个目标——不仅要采取“内向外”追踪,还要使其准确度比肩(甚至超越)必须与高端计算机相连接的“外向内”追踪系统。

不仅如此,他们还希望这个设备在任何地方都能运行,而不仅仅受限于由无线电信标或其他信标限制好边界的场景中;而且在戴上VR头盔几秒内就可开始运行。
最终的成果就是令人印象深刻的Quest头盔,它成功达到了上述要求(尽管它在其他方面并没有实现较大的飞跃)。
让人印象深刻的是,Quest头盔不但能够追踪周围物体的位置,转换生成头盔自身的准确3D位置,而且实时转换所需的功耗,仅为普通计算机转换所需功耗的一小部分。

“尽管之前还有很多质疑声,”斯科洛普夫说道,“但我目前还没有看到过,性能可与之媲美的系统。”
Quest头盔采用的技术叫同步定位与建图。它大体上可概括为,在构建周边环境的3D地图的同时进行自身定位。
当然,机器人在这方面操作上已经驾轻就熟了,但它们通常使用雷达之类的专业硬件来进行定位,它们的处理器也更为强大。而Quest头盔使用的不过是普通摄像机。

“如果身处在一间仓库中,我需要确保我的照明正常,这样一旦遇到问题,我就可以靠标记在墙上的基准点来重置定位原点——这就相当于大幅度地简化了问题。”斯科洛普夫说。
“当然我并不是让你在墙上标记有形的基准点。我们也不会让你在房子周围标记二维码,或是能精准定位的GPS坐标。”
“就算Quest头盔在此之前从未见过你的客厅,它也必须要在这个新环境中开始工作。

“在客厅这种相对受限的环境中,我们会设置一个移动处理器,它主要也是负责处理环境内的内容信息。机器人可不需要在巡视仓库的同时,还玩Beat Saber(一款VR音乐游戏)。”
因此从各个方面来看,转换追踪方式都是一个难题,团队多年来也一直在努力解决这个问题。
最终,问题的解决有赖于几大要素的实现。其中之一就是移动芯片已经足够强劲,可以投入实际使用。
但这一点并非最重要的因素。起到更关键作用的,是Facebook人工智能部门在扬·勒丘恩(Yann LeCun)和其他员工的努力下,正在进行的计算机视觉(computer vision)研究。
机器学习模型会预先加载,在解决计算机视觉问题时所需的大量步骤,并且,如果对计算机理解和推理的要求不高的话,可以选择更加轻量化的计算机引擎。将高效的、基于边缘定向(edge-oriented)的机器学习应用到工作中,会离可行的解决方案更近一步。
然而,大部分工作还需要在多个系统中进行复杂的实时交互,从而完成SLAM操作。
斯科洛普夫表示:“我想说,机器学习的应用只是说起来容易,实际上,想要让它发挥作用还需要做出很多努力。”
“比方说,假设你的系统中有一个惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)(译注:一种精度更高的定位技术),它的运行频率非常高,可能高达1000赫兹,总之就是远高于系统中其他部分(比如传感器等,但不包括处理器)的频率。但是它自身也会产生很多错误。
“再假设,我们有能力在各个独立线程上,分别运行追踪器和映射器。但事实上,我们只会在多个线程上运行一个公共映射器,因为映射器是系统中成本最高的部分。
“多线程编程在一开始运行时会比较艰难,但如果你可以合理运作这三者(IMU装置、追踪器和映射器),那么它们就能以很有意思的方式共享数据,并且快速完成计算。”
说到这儿,斯科洛普夫突然发觉:“恐怕我得花三个小时才能向你解释清楚这些复杂繁琐的工作。”
在全新跟踪技术Oculus Insight的开发过程中,开发人员也进行了广泛的测试。

他们利用商用动态追踪装置,追踪戴着头盔和控制器的测试者,并使用OptiTrack设备(一种高端光学动作捕捉设备)来精准捕捉用户动作,以此生成标准参考结果。

他们正在用OptiTrack设备对用户进行测试
为了研究算法和传感系统如何运作,他们会整理测试数据,并还原成模拟场景:数据包括摄像机录制的视频,从IMU中采集到的数据,以及其他相关指标。
如果模拟结果接近标准参考结果,那么就判定系统的执行情况为良好。如果不接近,那么工程师就会调整系统的参数,然后再次进行测试和模拟。
在一次次模拟、对比结果、调整参数后,系统能在生成标准结果的前提下,变得更小巧、更高效。
最终它的性能需要达到与标准Oculus Rift头盔一样,甚至更高的水平。因为不管有多便宜,都没有人会去购买比旧版本性能更低的头盔。
“先不提与标准参考结果相比,我们的实验错误率如何。让我们来探讨一下,在完整的使用过程中,它的实际表现如何,”斯科洛普夫说:“我们团队中有些Beat Saber的忠实玩家。当我们进入研发的最后阶段时,他们会同时测试Rift和Quest两种头盔。
“我们的目标是,同一个人使用Quest后得到的游戏分数,应该与用Rift时得的分数一样,甚至更高。这是衡量微观指标的一种好方法,也正是我们为了满足用户想要的最终体验,所需要达成的目标。”
Quest头盔虽然便宜,但它的性能并不低
激光雷达的价格十分昂贵,因此即便是汽车制造商选择安装时都会非常谨慎。而用激光时差测距或像Kinect(微软的一款运用结构光的体感设备)这样的结构光采集方法也会使得成本上升。尽管后来,业内逐渐采用3D感应工具,从而大规模解决了成本问题。
他说:“因为从长期发展来说,我们还是想控制产品成本,所以我们当时考虑的是,如果不采用那些昂贵的工具,我们是否能得到同样准确的结果。”
“当和计算机视觉团队交谈后我们发现,他们非常看好背靠强大算法的摄像机,认为可以用它们来解决问题。因此从长远来看,从大多数用户的使用情况来看,我们希望能够采取‘内向外’追踪方法。”
我也提出了我的担忧,目前,并非所有人都认可VR是一个成熟产业,而技术上的解决方案,可能无法消除“心理上的偏见”等多方面的问题。
斯科洛普夫回答说,VR的运用尚存三个基本问题:成本、磨合和内容。
成本问题不言而喻,近几年的设备价格也没有下降的趋势。Sony旗下的VR头盔PlayStation VR很早就建立了低价市场,但是“实际上”VR设备仍然很昂贵。
磨合问题是指用户从“开箱”到“开始游戏”,需要设置和适应,这一直都是VR在实际使用中的一个难题。

Oculus Quest能够同时解决这两个问题。这款头盔不仅价格仅为400美元,而且,正如我们在评论中说的那样,它非常容易上手和使用。所以计算机视觉研究还是有所成效的。
然而目前,内容问题依然很明显。尽管有几款小火的游戏(Superhot和Beat Saber等),但要吸引主流玩家投入VR游戏中,仍需要开发出更多的热门游戏。

斯科洛普夫承认:“我相信当我们把这些头盔交给游戏开发者后,他们就会产生各种游戏灵感。所以我认为我们现在仍处于早期阶段,这些游戏平台仍需要一些时间来充实平台内容。”
“我认为每个人都应该耐心等待,这需要一点时间。但这是我们抵达成功的必经之路。我们将继续坚持不懈,尽可能快地制作出更好、更多的游戏,为消费者带来更好的VR体验,做出更好的VR头盔。”

 
 
 
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