VR设备的作用及如何实现眼动追踪？

在VR/AR、元宇宙风口下，被视为VR技术“最关键构成部分”的眼动追踪技术，也受到了更密切的关注，南昌虚拟现实研究院股份有限公司就在这方面取得了新的进展，一起去了解一下。

在当今社会，虚拟现实(VR)技术和无人机技术正迅速发展，成为了引领科技创新的重要力量。VR眼动追踪技术作为虚拟现实技术的一部分，其在游戏、教育、医疗等行业的应用已经取得了显著的效果。

本文旨在探讨VR眼动追踪技术在民用无人机方面的应用价值及用户体验，以期为未来无人机技术的发展提供参考。

眼球的表面覆盖有透明的角膜，中心区域是瞳孔。瞳孔后方是晶状体，而视网膜位于眼球的内壁上。视网膜上有大量光感受器，包括视杆细胞和视锥细胞。当光线通过瞳孔、晶状体并投射到视网膜上时，光感受器会产生神经信号，这些信号经过视神经传输到大脑进行处理。

眼动追踪设备主要包括摄像头和光源。光源通常是红外光，用于照射眼球。摄像头则负责捕捉眼球的运动，尤其是角膜和瞳孔的位置。通过红外光反射原理，摄像头能够检测到角膜和瞳孔的相对位置变化。

眼动追踪设备所捕获的原始数据需要经过一系列 算法处理，以确定用户的注视点。这些算法通常包括图像预处理、角膜反射点和瞳孔中心点检测、空间校准、注视点计算等步骤。

二、无人机技术近年来得到了迅速发展，其应用领域也日益广泛

用于精准农业，如监测作物生长、病虫害情况，以及进行施肥、喷药等操作。此外，还可以用于测绘土地资源，提高农业生产效率和降低生产成本。

在交通领域的应用主要包括道路监测、交通管理和交通事故处理。通过无人机实时监控交通状况，可以协助交通警察对交通违章行为进行处罚，同时提高道路安全。

用于环境监测和保护，例如监测森林火灾、水污染和空气质量等。无人机能够迅速到达难以触及的区域，为环境保护提供实时、准确的数据支持。

在新闻报道和摄影领域中，记者和摄影师可以利用无人机捕捉独特的视角和高质量的图像，为观众呈现更为真实、震撼的画面。

在建筑现场的监测、测量和规划方面，通过无人机实时监控施工进度和安全状况，可以确保项目按计划进行并降低安全风险。

三、VR眼动追踪技术在许多领域都有广泛的应用

在虚拟现实游戏中，眼动追踪技术可以用于实现视线控制、角色互动、选择菜单等功能，为玩家提供更自然、更直观的交互方式。

在教育和培训领域，有助于分析用户的学习过程和注意力分布，为优化教学内容和方法提供依据。

眼动追踪技术在医疗领域的应用包括眼科诊断、视觉康复训练以及神经疾病诊断等。

心理学和认知科学，眼动追踪技术在心理学和认知科学研究中具有重要价值，可以用于研究视觉注意、阅读理解、记忆、情感反应等心理过程。

四、VR眼动追踪技术应用于民用无人机领域，在产品价值分析

更精确的操控和便捷的操作方式有助于减少误操作，从而降低因误操作引发的无人机事故风险，提高整体飞行安全性。

提高操控便捷性意味着用户在学习和操作无人机时所需的时间和精力将减少，降低了用户的使用门槛，使更多人能够享受到无人机带来的便利。

提高操控便捷性意味着操作人员在短时间内就能掌握无人机的操作技巧，降低了操作人员的培训成本和时间。

2016年被广泛认为是VR元年，随着VR智能眼镜、VR跑步机、VR摄影机等等VR虚拟现实产品相继问世，眼动追踪等相关技术开始进入高速发展阶段。这其中也能为用户带来更为震撼的视觉感受，随着眼镜移动而进行场景的变换，这就像是我们自己的眼睛一样，那这些VR产品是如何实现眼球追踪技术的呢?本文介绍两种MEMS技术在眼动追踪中的应用。

什么是眼动追踪

眼动追踪(Eye Tracking)，是指通过测量眼睛的注视点的位置或者眼球相对头部的运动而实现对眼球运动的追踪。眼动仪是一种能够跟踪测量眼球位置及眼球运动信息的一种设备，在视觉系统、心理学、认知语言学的研究中有广泛的应用。

移动端的眼动追踪技术也开始发展，苹果申请了若干相关专利，通过“该技术可以根据用户视线延迟显示屏操作的执行，还可以改变用户界面，生成并执行相关信息。例如，当用户输入文本时如果出现拼写错误，且眼睛正在注视错词，系统将自动修正;如果设备发现用户的视线没有注视错词，系统将延迟修正。苹果认为该功能可以让操作更直观。”(该描述来自苹果2012年9月提交的专利申请)

LG和三星也曾推出过具有眼动追踪技术的手机。如三星Galaxy SIII就可以通过检测用户的眼睛状态来控制锁屏的时间，同时眼球还可以来控制页面的上下滚动。

无创眼动追踪

一种比较常用的无创眼动追踪方式为视频/图像捕捉。摄像头拍摄得到眼部图片，具有一些可以提取的特征，经过某些图像处理的算法提取出这些特征参数，从而确定眼球位置，用于判定人眼注视的方向和目标，计算结果由处理器CPU反应于你所使用的VR/AR设备上。

根据7invensun的介绍，眼图录像法和角膜反射法都属于该类方法。

眼图录像法主要是通过辨认眼球的特征如瞳孔外形、异色边缘(虹膜、虹膜边界)、近距指向光源的角膜反射来实现眼动跟踪。根据云视频的宣传，其所提到的能够读懂人“眼神意识”的视频技术，就是基于此项技术。然而虹膜识别+瞳孔运动识别虽然可以捕捉人眼的动作但却无法检测到人眼的注视点，这才是最硬的伤!

首先虹膜识别和瞳孔识别都是基于一个平面的，要测量注视点就必须保证头部是固定的，让眼睛同头和注视点的相对位置一致才可以。人眼作为人体最精细的器官之一，注视点转移仅需要一个微小的动作，而人类仅仅因为呼吸而造成的头部动作就足以让测量误差造成定位偏移。然后我们再退一万步讲，即使头部是固定的，对于虹膜的识别也没那么容易，欧洲人的人眼特征较为明显，识别相对容易，但也不是一个家用普通摄像头就可以判断眼球特征的，而亚洲人瞳孔多为深褐色，人眼特征较弱，普通摄像头几乎无法捕捉。因此从云视链的眼球追踪技术的出发点来说，通过眼神就能推送出你想要的信息是不可能的了!

角膜反射法是目前眼球追踪领域广泛认可并应用的方法，主要通过摄像头捕捉人眼特征，通过算法建立人眼二维或者三维注视点估计模型，通过算法判断人眼动作和注视点。眼球的特殊构造会形成一到多个浦肯野像，基于这种方法的眼球追踪一般定位第一浦肯野像，通过定标步骤，可以测量出处在垂直平面现实定标点表面上人眼的注视点。

有创眼动追踪

有创手段包括在眼睛中埋置眼动测定线圈或使用微电极描记眼电图。眼电图(electrooculography )检测方式通过电极测量当眼球移动时的电位变化，其原理是眼球可以被考虑为偶极子。其优点是成本低，但普及型差。