在虚拟现实和增强现实系统的环境中，可预测的跟踪技术可以预测对象或身体部位的下一个方向和（或）位置。举个例子，当您的头部朝某个方向旋转时，您可以同步以预测您的手可能会放在哪里。为什么可预测的跟踪技术如此有用？可预测跟踪技术的普遍应用是减少“运动光子”的产生。延迟时间。所谓的运动光子延迟是指用户在虚拟现实或增强现实环境中完成某个动作，直到该动作完全反映在显示屏上为止。时间。由于移动本身会产生一些延迟，并且在完成移动并将信息显示在屏幕上时，会有延迟（出于延迟的更多原因，请参见下文），因此可以预测下一个方向和位置，然后将相关数据首先更新到屏幕，这可以大大缩短感知延迟。尽管人们更加关注虚拟现实应用中的可预测跟踪技术，但该技术在增强现实领域也非常重要，特别是当用户在现实世界中即时移动时，相应的增强现实覆盖层也必须反映在虚拟现实中。展示。例如，如果您戴着增强现实头盔并且看到增强显示图形叠加在固体对象的顶部，则更重要的是，即使您旋转头架，“覆盖物”也会被遮盖。在增强现实环境中；需要保持“锁定”状态在原始对象上，它没有显示您的头部旋转，而是显示了真实世界的一部分。相机可能会识别出对象，但是相机可能会花费一些时间来捕获帧，以便处理器可以确定对象在帧中的位置，然后图形处理芯片需要在覆盖图上显示新的位置。与现实世界相比，通过使用可预测的跟踪技术，可以减少覆盖层中的运动处理。可预测的跟踪技术如何工作？如果您看到汽车以恒定的速度行驶，然后您要预测汽车下一秒可能到达的位置似乎是一件很简单的事情，并且如果没有别的，预测的准确性也将是很高-因为您不仅知道汽车的确切位置，而且知道它的当前（或估计）速度，所以在这些条件下，您基本上可以推断出汽车的未来。位置在哪里。当然，如果要预测汽车在一秒钟内可以行驶的位置，则此预测可能并非每次都精确到100％，因为在这段时间里，汽车可能会改变方向，或者可能会改变加速度。因此，对于汽车驾驶预测，您尝试预测的距离越远，预测的准确性就越高。简而言之，如果要求您预测一秒钟内汽车将到达的位置，则精度将比如果要求您预测一分钟内汽车将位于的位置要高。此外，您对汽车本身了解的越多，进行准确预测的机会就越大。例如，您不仅需要测量汽车的速度，还需要测量其加速度，然后做出更准确的预测。因此，如果您可以获得有关被跟踪对象行为的更多信息，那么您还可以提高预测的准确性。例如，在执行头部跟踪时，如果可以了解头部旋转的速度和可能的旋转角度，则可以进一步优化跟踪模型以做出更准确的判断。同样，如果您正在进行眼动追踪，则还可以使用获得的眼动追踪信息来预测头部运动（这将在本文稍后详细讨论）。延误的原因