虚拟现实和增强现实之传感器融合算法：多传感器数据融合：未来传感器融合技术趋势与展望.docx_传感器融合技术资源-CSDN文库

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虚拟现实和增强现实之传感器融合算法：多传感器数据融

合：未来传感器融合技术趋势与展望

1 绪论

1.1 虚拟现实与增强现实简介

虚拟现实（Virtual Reality，VR）与增强现实（Augmented Reality，AR）是

两种前沿的交互技术，它们通过模拟或增强现实环境，为用户提供沉浸式的体

验。VR 技术构建一个完全虚拟的环境，用户通过头戴式显示器（HMD）和运动

追踪设备，如手柄或全身追踪系统，与虚拟世界互动。AR 技术则是在现实世界

的视图上叠加虚拟信息，如图像、文字或 3D 模型，通过智能眼镜或移动设备

的屏幕，增强用户对现实世界的感知。

1.1.1 示例：虚拟现实中的头动追踪

在 VR 系统中，头动追踪是核心功能之一，它依赖于多种传感器的数据融

合。例如，HMD 内置的陀螺仪、加速度计和磁力计，它们分别测量头部的角速

度、加速度和方向。这些传感器的数据需要融合，以提供准确的头部位置和方

向信息。

#

示例代码：使用传感器数据融合进行头动追踪

import numpy as np

#

传感器数据

gyroscope_data = np.array([0.1, -0.2, 0.05]) #

角速度

accelerometer_data = np.array([0.5, -0.3, 0.2]) #

加速度

magnetometer_data = np.array([0.01, 0.02, -0.03]) #

磁场强度

#

数据融合算法：互补滤波器

def complementary_filter(gyro, acc, mag, dt):

"""

使用互补滤波器融合传感器数据。

:param gyro:

陀螺仪数据

:param acc:

加速度计数据

:param mag:

磁力计数据

:param dt:

时间间隔

:return:

融合后的头部姿态

"""

#

初始姿态

orientation = np.array([0, 0, 0])

#

陀螺仪权重

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