微软专利提出传统航位推算方法，追踪定位AR/VR设备，应对CV传感器失灵环境
通过航位推算来估计头显轨迹
（映维网 2021年09月01日）传统的混合现实头显通常依靠外感知传感器数据来追踪设备轨迹，例如视觉追踪数据和GPS数据等。但在一系列的环境中，外感知能力无法应用、不可靠或不精确。所以，众多混合现实设备依赖于仅由内感知传感器提供的处理数据来估计设备轨迹。
航位推算是一种可用于确定设备位置的过程，不需要采用外部感知传感器数据。具体来说，在知道当前时刻位置的条件下，航位推算法可以通过加速度计、数字罗盘、陀螺仪来测量移动的距离和方位，然后推算下一时刻的位置。
航位推算算法最初用于车辆和船舶等的航行定位，但随着微机电系统技术的发展，以及加速度计、数字罗盘、陀螺仪在尺寸、重量和成本方面的大大降低，航位推算开始逐渐普及到其他用例，比如说混合现实。
然而，当前的航位推算模式存在不少缺点，例如漂移（真实位置和预测位置之间的误差越来越大）、计算成本高，以及未能说明每个用户和/或每个设备的特征等等。
针对这个问题，微软在名为”Systems and methods for deep learning-based pedestrian dead reckoning for exteroceptive sensor-enabled devices“的专利申请中提出了一种基于深度学习的行人航位推算系统和方法。
在一个实施例中，检测行人航位推算模式触发条件，以及响应于检测行人航位推算模式触发条件，从计算设备的一组或多个惯性追踪组件获得一组惯性追踪数据。在一个实施例中，所述方法同时包括获得计算设备的估计三自由度速度。
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