3DoF（三自由度）和6DoF（六自由度）定位之間的差距，可不是簡單地由“3”數到“6”。

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當頭顯采用3DoF定位時，使用者只具備在X、Y、Z 三軸上扭轉的才能，但無法下蹲、閃躲、大范圍行走，就像是一根不被放飛的竹蜻蜓，永遠只能在手掌中肆意旋轉。

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而6DoF定位就完全不同。頭顯除了具備3DoF的能力外，還具有在X、Y、Z三軸上移動的才能，幾乎能夠模仿一切的頭部靜態(tài)。

如今，市面上的主流XR產品，都已進階6DoF，帶來了沉浸感更強、精度更高的虛擬交互體驗。以大朋E4為例，頭部定位精度已達毫米級別，角度偏差小于0.2°；手柄定位精度位移偏差小于2毫米，角度偏差小于0.002°。

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毫不夸張地說，由3DoF到6DoF，是XR產品們一次破繭成蝶般的質變。

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而這場質變的功臣，便是最早應用于潛艇、太空車等軍用領域的核心技術——SLAM。

視覺SLAM，VR頭部定位的關鍵技術

SLAM是Simultaneous localization and mapping縮寫，意為“同步定位與建圖”。

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在VR/AR應用中，頭顯在運動過程中通過自身傳感器觀測周圍環(huán)境，并根據環(huán)境定位自身位置，再根據自身的位置進行增量式的地圖構建，從而達到同時定位和地圖構建的目的。

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SLAM的細分類別很多，應用于XR領域的主要是“視覺SLAM”。視覺SLAM又可下分為“特征點法”、“直接法”等等。其中，“特征點法”相比之下計算量更小，運行速度更快，定位、構建延遲也就更小，體驗更為流暢。

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大朋E4便是采用的這種方法，并通過4個魚眼攝像頭（四目）對拍攝區(qū)域進行特征點識別、采集后，整合反饋給SLAM系統(tǒng)的其他模塊，完成精準定位。該過程的采集速率越高，采集到的特征點及各類數據就越多，建圖的速度和精確度就越高。

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目前，大朋E4的攝像頭刷新率可達100FPS，相比之下，一體機的刷新率普遍在60FPS左右。原因在于E4作為PCVR，頭顯可以直接連電運行，電壓足夠支撐大功率攝像頭，而一體機由于采用電池供電，攝像頭功率難以達到同等級別，采集速率也就偏低。

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同時，由于一體機的所有算法、應用都在頭顯芯片中同時運行，SLAM的運算負荷又較大，難免會對用戶體驗造成一定影響。

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PCVR就少去了這部分煩惱。E4采用了PCVR獨有的分體機結構，使得SLAM算法的全部流程都可以在位于頭顯中的16核dsp芯片陣列內完成，而PC端則負責運行游戲應用，互不打擾，游戲體驗得到保障。

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除此之外，E4還針對視覺SLAM存在的部分缺陷進行了調節(jié)與優(yōu)化，以保障穩(wěn)定的定位效果。

打破弱紋理、暗環(huán)境限制，實現(xiàn)穩(wěn)定定位

其實E4剛發(fā)售時，也有不少用戶也曾向大朋反饋過在純色環(huán)境（弱紋理）或是低光強環(huán)境下，頭部追蹤穩(wěn)定性和精準度均有下滑。事實上，這也是采用視覺SLAM的XR產品共有的問題。

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為此，大朋在幾次版本中不斷優(yōu)化相關算法，提升效果也是比較顯著的。目前，E4在弱紋理環(huán)境下（例如家庭中常見的純白色墻壁），也能夠完成質量達標的特征點采集；在光照方面，通過調整魚眼相機的采集算法，E4可在30lux以上的環(huán)境條件下，實現(xiàn)與正常亮度環(huán)境相近的定位精度。值得一提的是，隨著頭部追蹤、定位性能提升，配合長尾追蹤算法的優(yōu)化，手柄抖動情況也得到明顯好轉。

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當然，上述優(yōu)化并沒有完全達到彌補視覺SLAM缺陷的程度，如若想要追求最佳游玩體驗，最好在紋理豐富、光照強度適宜的環(huán)境中進行游玩。

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對性能的追求，向來是沒有上限的。大朋E4如今仍在通過一月一次的版本更新，針對定位、顯示、操作等等性能進行優(yōu)化和調整，希望為玩家們帶來更優(yōu)質的虛擬交互體驗，讓E4成為更多人的游戲VR首選。