本文主要是介绍VR副作用、演示、涉及图形图像算法、UI设计和最大挑战等，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
//副作用：VR屏幕离人眼太近，是否造成比目前使用传统屏幕会带来更多的视力危害
虚拟现实技术一旦进入了终极状态，开始进入神经科学领域的话，用炫酷一点的话说已经进入了“上帝禁区”了。通过虚拟现实技术让人类的神经与虚拟现实世界连接，通过扭曲人类的五观反馈，来实现与虚拟现实世界的互动。
这样一种技术会对人体造成什么影响？对神经的损害程度有多严重？会不会像毒品一样会让人成瘾？会不会留下后遗症从而在真实现实世界里产生幻觉？这些都将在未来需要小心翼翼尝试和防范的内容。
终极状态的虚拟现实技术要建立在强人工智能之上，而强人工智能其实还处在理论架构层面，所以在此之前，整个科学界更多的还是在弱人工智能和虚拟现实应用层面上探索。虚拟现实与人工智能将会是未来最让人类兴奋的两大领域，这是人类进入“上帝禁区”的一次尝试，最终将改变整个世界的基础。
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//真正的难点是创意和设计
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/移动端[硬件方面]
//系统优化，算法，图形图像：手机加盒子[安卓系统层面优化：降低延迟，提升体验]
Wifi，蓝牙，预言，整体化的一个交互体验
//移动端VR技术指标：
陀螺仪技术[随动的准确][刷新率]
图形图像[显示效率][芯片原厂底层优化]
*交互融合[融合算法]：即前面2个方面做到一定程度，融合起来就是VR的根本
延时20ms，功耗性能过热
程序音频制作[复杂]
--融合算法[保持陀螺仪数据稳定和准确]：陀螺仪，加速度和地磁进行有效的融合矫正[硬件底层]
--图形图像：
---Front Buffer Rendering[latency延迟相关]：安卓架构并非实时性系统，为了防止撕裂或者，本身做了很多验证
---ATW[TimeWarp][中间帧生成技术][异步时间扭曲][刷新率保持稳定帧数并降低延迟][GPU抢占]
---Multi-View- Rendering:原先是左右眼图2次渲染，后面希望一次调用自动绘制2边，提高GPU性能
---Multi-Resolution Rendering：图像本身做反畸变，四周边缘不需要做那么多跟变绿渲染。反畸变算法中将四周压缩，这个时候四周用100%分辨率渲染，会浪费资源。这个同时是GPU厂家需要优化的。
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1.选择设备[头显设备][控制设备]
设备分为： 一体机[配重] 手机+盒子
选择不同平台[设备]，就需要做适配(SDK)[硬件][交互][输入系统]
选好设备后，定内容
2.内容：传统的[游戏][漫游]方式是否能符合虚拟现实特点
内容订完后定操作方式（头显输入，手柄，手势，手环）
**交互[设计层面]:在全新的设备下，达到舒适的交互体验
1.UI界面设计:
非传统2D UI界面,设计3DUI界面,需要结合硬件的输入和头盔的朝向。
导航，选择与操控物体，菜单与用户界面，文字输入
2.交互方式（如何操作，输入方式）：
2.1以下是核心体验3要素：
Camera：相机的控制行为很大程度决定了晕不晕
Control：头显输入和手柄[单控制器][双控制器]是主流，对玩法设计会有革命性改变;
交互操作需要花大量时间去打磨，然而国内开发习惯只能呵呵哒，一开始就各种后期设计往里面加，手感巨差
Character：用户自身在VR中是怎么样的呈现方式(考虑做个镜子)，通常需要同步设备的头部变换和双手变换信息。如果加入身体和四肢的话，需要考虑进行全身的骨骼IK和局部动画叠加方方案
2.2其他使用技术手段[程序等]能做到的[技术最大的挑战是性能--环境渲染]：
Rendring ：PBR和光照烘焙，需要优化[程序][美术],需要关注的Post Effect, AA, Specular liasing, Lighting/Shadow，Batch，瓶颈是像素处理方面
Input：头显方向变化输入[纯头部操作交互模块]，比如land’s ENd。 光学体感，动作捕捉。
UI：由于视野和沉浸式体验的要求，UI通常是处于3D空间里的，怎么设计出好的效果需要美术头疼一下。交互方面由于双手的引入，可以尝试做成体感的方式，UI会变成场景物件，到时候换把枪可能就是伸手从地上捡了
Physics:双持控制器的引入会极大地依赖物理模拟的效果，很多推、扔、打、抓等的操作都与物理密切相关，同时也涉及到很多碰撞问题，比如头插进墙壁怎么处理等
Audio: VR中的耳机是可以随头部转动和移动的，对声音的定位能力非常强，音效的重要性不亚于画面，没有有空间感的音效在沉浸感上直接降一半。Audio Spatialize技术是需要程序和音效师共同关注的，不仅仅是像以前那样做个3D音效完事
简而言之：性能，UI，输入方式，物理，音效
TIPs:社交[多人联机][虚拟影院]，注意的点是网络延迟
[]要做到[维持帧数在90FPS]
[]避免[晕眩][]
[方法]降低延迟[取决于设备刷新频率]
（19.3ms延迟的产生过程）
算法：反畸变，反色散，timeWarp三个算法
1、首先从头部转动到传感器读到数据大概需要1ms的时间，如果采用世界一流的传感器，那么采样率在1KHz，也就是说每秒钟可以读取到一千个数据，那么每个数据就是1ms，也就得出了这1ms的延迟。
2、然后数据需要经由单片机，传输到电脑。因为它们的接口是不同的，就好像空调的电源插头不能插到小台灯的插座里，需要一些转换工作，单片机就负责了这样的转换。数据从传感器到单片机大概需要1ms。因为前面数据的产生需要1ms，于是如果不在1ms内将这些数据传送到单片机，那么后来的数据就会被丢弃。
3、接下来是单片机经由USB线将数据传输到PC。USB线具有极高的传输速率，但是完全由Host端（也就是PC端）控制传输的。也就是说，如果Host端不接收单片机发来的数据，那么数据就会被丢弃。采用HID方式的情况下，Host端会经常检查是否有数据传输上来，然后将数据存放到内存，所以这个时间在1ms之内。至此，数据已经到达PC的内存了，走完了全部的硬件过程。由于数据带宽、通信协议等限制，会占用3ms~4ms之间的时间，很难再减少了。
4、在硬件上传输完成后，就是软件算法处理的过程了。
由于模拟信号本身的噪声和漂移，转换成数字信号后，数据中存在大量的噪声和漂移。于是需要复杂的数字信号处理方法将这些噪声和漂移过滤掉。这样，传感器传来的9轴数据就成为了渲染游戏所需的头部旋转的四元数旋转数据。处理这个数据一般在1ms以内。渲染时只要将这个旋转的四元数乘以摄像机的坐标，就得出了观察方向，可以用于渲染场景。通过特殊的算法(例如Time-warp,目前最快的算法)，根据先前的数据处理得到的图像，完成真正被显示的画面。幸亏有了Time-warp算法，我们可以基本忽略渲染场景的延迟。
5、当场景渲染完之后还需要做反畸变，反色散等处理。这些处理一般需要消耗GPU 0.5ms的时间。为了安全起见，将这个时间设为3ms，来保证准备传输下一帧到显示器，也就是下一个垂直同步信号来之前，GPU必定能把反畸变、反色散做成。
6、然后就是传输图像到显示器的时间了。如前所述，按照75Hz计算，那么需要13.3ms。到此就结束了吗？不是的，还有显示器将图像显示出来的时间。由于LCD显示器是晶体由电场控制旋转的物理过程，所以传统的LCD显示器需要15~28ms不等的时间来响应。而最新的OLED技术则将这个时间减少到了微秒级。
好了，让我们将这些时间累加起来，3ms + 3ms + 13.3ms = 19.3ms。当然这是最理想的情况，还有可能CPU的性能、USB丢包等问题可能导致达不到这样低的延迟。
国内大朋和“国际标准”Oculus的产品都是采用此种算法，最低延迟是完全一致的，在全世界范围内，19.3ms的延迟是当下最科学，最可信的延迟推算时间。
当然Oculus展望未来可以将延迟降得更低也不是吹嘘的。从上面的算式可以看出，主要瓶颈在13.3ms这个延迟过程上。通过一些特殊的方法可以减少一半，甚至更少。但这需要硬件厂家、操作系统、游戏开发者共同的努力。
这篇关于VR副作用、演示、涉及图形图像算法、UI设计和最大挑战等的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
