混合现实中的感知融合

19/23混合现实中的感知融合第一部分混合现实中感知融合的需求 2第二部分视觉和触觉感知融合的技术 4第三部分听觉和空间感知融合的策略 7第四部分感知融合的模块化设计 10第五部分跨模态感知融合的算法 11第六部分感知融合在混合现实应用中的挑战 14第七部分感知融合对用户体验的影响 17第八部分感知融合在混合现实的未来发展 19

第一部分混合现实中感知融合的需求关键词关键要点【感知融合的必要性】

主题名称：数据多样性和异构性

1.混合现实设备接入多种传感器，包括摄像头、麦克风、惯性测量单元等，产生异构和多模态数据。

2.这些数据类型和格式各异，需要融合以获得全面、一致的感知环境。

主题名称：沉浸式体验

混合现实中感知融合的需求

混合现实（MR）是一种将真实世界与虚拟世界融合的沉浸式体验。感知融合是MR的关键组成部分，它使系统能够整合来自不同传感器的信息，以创建环境的统一和准确表示。

视觉信息融合

*补充信息：MR系统可以将虚拟物体叠加在真实场景上，为用户提供有关周围环境的额外信息。例如，维护人员可以查看机器的虚拟说明，了解其内部工作原理。

*场景重建：通过融合来自多个摄像头的视觉信息，MR系统可以创建逼真的3D场景重建。这对于虚拟物体与现实世界的准确对齐至关重要。

*物体识别：MR系统可以使用计算机视觉技术识别真实世界中的物体，并在虚拟空间中增强或替换它们。这可以用于创建交互式教育体验或定制化零售场景。

音频信息融合

*空间音频：MR系统可以将虚拟声音定位在现实环境中的相应位置，从而创造一种身临其境的感觉。例如，用户可以听到虚拟老师的声音似乎来自房间的前方。

*降噪：融合来自多个麦克风的音频信息，MR系统可以隔离特定声源并消除背景噪音。这对于改善语音识别和沟通至关重要。

*环境感知：MR系统可以分析音频环境，识别危险声音（例如火灾报警或破损玻璃）并采取适当的措施。

触觉信息融合

*触觉反馈：MR系统可以提供逼真的触觉反馈，使虚拟物体与真实物体交互时具有真实感。例如，用户可以感受到虚拟按钮的震动或虚拟物体表面的纹理。

*触觉感知：MR系统可以测量用户的触觉输入并将其映射到虚拟环境中。这允许用户以自然的方式与虚拟物体进行交互，例如操纵对象或感知虚拟表面。

环境认知融合

*语义理解：MR系统可以使用自然语言处理技术来理解用户的意图和命令。这使他们能够智能地响应用户并提供相关信息或操作。

*环境意识：通过融合来自不同传感器的信息，MR系统可以了解用户的位置、方向和动作。这对于动态调整虚拟内容和提供个性化体验至关重要。

数据融合挑战

感知融合涉及将来自各种传感器的数据源进行处理和整合。以下是一些常见的挑战：

*数据异构性：不同传感器产生不同类型的数据，例如图像、音频和传感器数据。

*数据同步：确保来自不同传感器的数据在时间上同步对于创建一致的感知至关重要。

*数据冗余：来自多个传感器的相同信息可能会导致冗余和潜在冲突。

*延迟：数据处理延迟会影响感知融合的实时性能。

*隐私：融合来自多个传感器的信息可能会带来隐私问题，因为它们可以收集有关用户活动和环境的详细数据。

结论

感知融合是混合现实体验的基础。它使MR系统能够创建逼真的、身临其境的和交互式的环境，增强真实世界并扩展虚拟世界的可能性。通过克服数据融合挑战，MR系统可以无缝整合视觉、音频、触觉和环境信息，提供用户令人信服且有价值的体验。第二部分视觉和触觉感知融合的技术关键词关键要点基于计算机视觉的触觉增强

1.通过计算机视觉技术感知和理解用户正在抓取或操作的物体。

2.根据虚拟物体或环境的物理属性生成逼真的触觉反馈，增强用户沉浸感。

3.利用机器学习算法，优化触觉反馈算法，提高感知融合的准确性和逼真度。

触觉纹理渲染

1.利用高分辨率纹理映射和物理模拟，创建逼真的虚拟物体触觉纹理。

2.根据物体表面粗糙度、硬度和温度等物理属性，定制触觉纹理渲染算法。

3.采用基于力反馈设备的触觉反馈系统，实现高保真度的触觉纹理感知。

触觉交互增强

1.通过触觉反馈，增强用户与虚拟物体的交互体验。

2.利用触觉反馈，提供物体重量、形状和质地的信息，增强用户的空间感知能力。

3.结合触觉反馈与视觉和听觉反馈，创建多模态混合现实体验，提升用户的沉浸感和参与度。

跨模态感知融合

1.融合来自多个感官模式（视觉、触觉、听觉等）的感知信息，创建更加全面和一致的混合现实体验。

2.通过机器学习算法，学习不同感官模式之间的相关性，提高感知融合的准确性和鲁棒性。

3.利用跨模态感知融合技术，增强用户对虚拟环境的理解和交互能力。

自适应感知融合

1.根据用户的个人偏好和任务需求，动态调整感知融合算法。

2.利用自适应系统，在不同环境和情况下优化感知融合性能。

3.提高混合现实系统的适应性，提供个性化的用户体验。

触觉增强人工智能

1.将触觉融合技术与人工智能相结合，创造智能混合现实系统。

2.利用人工智能算法，分析用户的触觉反馈数据，理解用户的意图和行为。

3.通过触觉增强人工智能，开发更加自然和直观的混合现实交互界面。视觉和触觉感知融合的技术

1.视觉和触觉感知融合概述

视觉与触觉感知融合旨在通过整合视觉和触觉信息，增强混合现实用户的感知体验。视觉信息提供环境的视觉表现，而触觉信息补充了视觉信息，提供了对对象形状、纹理和重量的感知。

2.虚拟触觉感测

2.1力反馈设备

力反馈设备，如触觉手套和触觉背心，通过施加机械力或振动来模拟触觉感知。这些设备可以通过触觉反馈提供对象的存在感、形状信息和纹理感。

2.2电刺激

电刺激技术通过向皮肤施加微弱的电刺激，激活触觉感受器，从而产生触觉感知。该技术能够提供高分辨率的触觉反馈，包括纹理、振动和压力感。

3.视觉引导的触觉增强

3.1触觉提示

触觉提示是指在特定视觉刺激出现时提供触觉反馈。例如，当用户看到虚拟物体时，可以提供振动或电刺激，从而增强对象的感知存在感。

3.2触觉增强

触觉增强技术通过调整视觉信息，提高触觉感知的质量。例如，可以在虚拟对象上叠加纹理或振动，以增强用户对对象细微差别的感知。

4.触觉反馈的控制

4.1基于物理碰撞

基于物理碰撞的控制方法通过模拟虚拟物体之间的物理交互来生成触觉反馈。当虚拟物体碰撞时，会产生力，并通过力反馈设备传递给用户。

4.2基于模型预测

基于模型预测的方法利用物理模型来预测虚拟对象之间的交互，并据此生成触觉反馈。该方法能够提供更加准确和一致的触觉反馈。

5.触觉感知的优化

5.1适应性算法

适应性算法根据用户的触觉反馈不断调整触觉感知系统。这些算法可以优化触觉反馈的强度、时间和位置，以提供个性化的触觉体验。

5.2主动学习

主动学习技术通过让用户探索虚拟环境并提供反馈，训练触觉感知系统。该技术能够识别用户的触觉偏好，并逐步提高触觉感知的准确性和真实性。

6.应用

视觉和触觉感知融合技术广泛应用于混合现实的各个领域，包括：

*虚拟培训和模拟：通过提供逼真的触觉反馈，提高虚拟培训和模拟的真实性。

*医疗保健：辅助外科手术和物理治疗，提供触觉反馈，使医生和治疗师能够更加准确地操纵虚拟仪器和模拟患者解剖。

*游戏和娱乐：增强游戏和娱乐体验，提供更具沉浸感的触觉反馈，提高玩家的参与度。第三部分听觉和空间感知融合的策略关键词关键要点【多模态感知融合】

1.听觉和视觉信号的关联性和互补性。

2.多模态融合算法的开发，如贝叶斯推理和动态时间规整。

3.多模态感知融合在空间感知中的应用，如物体定位和导航。

【空间感知增强】

听觉和空间感知融合的策略

导论

混合现实(MR)将真实和虚拟环境无缝融合，为用户提供身临其境的体验。感知融合，即结合来自不同传感模式的信息以增强感知理解，在MR中至关重要。听觉和空间感知融合对于创造真实感和沉浸感至关重要。

听觉融合

1.营造空间音景

通过引入指向性音频、头部相关传输函数(HRTF)和双耳线索，可以营造具有空间感知的音景。HRTF根据头部形状调整声音，提供源自特定位置的音频幻觉。

2.场景声效增强

场景声效增强涉及添加额外的声效以增强环境。例如，在虚拟办公室中播放键盘敲击声或电话铃声，有助于提高真实感。

3.物理与虚拟声音混合

通过混合物理世界和虚拟世界的声效，可以创建一个连贯的音景。例如，用户在使用MR头显时，可以同时听到来自现实环境和虚拟环境的声音。

空间感知融合

1.视觉深度线索

视觉深度线索，例如透视、收缩和叠加，提供有关物体在空间中的位置的信息。在MR中，视觉深度线索用于增强虚拟对象与真实环境的整合。

2.运动补偿

通过跟踪用户头部和手部运动，运动补偿系统可以相应地调整虚拟对象，从而产生运动错觉。这增强了用户的空间感知能力，让他们感觉所看到的虚拟对象位于真实空间中。

3.触觉反馈

触觉反馈可以提供有关虚拟对象形状、材质和重量的信息。例如，用户可以通过触觉手套感受到虚拟物体表面的纹理和温度。

4.融合显示

融合显示通过结合来自物理世界和虚拟世界的视觉信息来创建单一的视场。这可以消除视差误差，并创造出具有正确深度感知的沉浸式体验。

5.环境映射

环境映射技术通过使用周围环境的实时视频馈送来创建逼真的虚拟对象反射和阴影。这有助于增强虚拟对象与真实环境的整合。

结论

听觉和空间感知融合是混合现实的关键技术，可以提升沉浸感、真实感和整体用户体验。通过实施各种策略，例如营造空间音景、场景声效增强、空间视觉线索和触觉反馈，可以创造出无缝融合现实和虚拟的逼真体验。持续的研究和创新将进一步推动MR中感知融合的发展，开辟影响未来交互和沉浸式设计的激动人心的新可能性。第四部分感知融合的模块化设计感知融合的模块化设计

感知融合是混合现实（MR）系统中的一项关键技术，它通过整合来自不同传感器的信息来创建更准确、更全面的环境感知。为了确保感知融合系统的灵活性、可扩展性和可维护性，模块化设计至关重要。

模块化设计将感知融合系统分解为独立的模块，每个模块负责特定的功能，例如：

-传感器数据采集：此模块收集来自各个传感器的原始数据（例如，相机、IMU、激光雷达等）。

-数据预处理：此模块对原始数据进行校准、去噪和分割，以提高后续处理的质量。

-特征提取：此模块从预处理后的数据中提取有意义的特征，例如对象边界、深度信息等。

-状态估计：此模块估计环境的当前状态（例如，对象位置、运动等），结合来自不同传感器的信息。

-融合：此模块将来自不同状态估计模块的估计结果融合在一起，创建一致的环境感知。

模块化设计提供以下优势：

-灵活性：模块化设计允许在系统中轻松添加或移除模块，以适应不同的应用需求。

-可扩展性：系统可以随着传感器的增加或功能的扩展而轻松扩展。

-可维护性：单个模块的故障不会影响整个系统的运行，便于故障排除和修复。

为了实现高效的模块化感知融合，必须考虑以下设计原则：

-信息解耦：每个模块只能访问所需的信息，以最大程度地减少耦合并提高系统鲁棒性。

-数据标准化：不同模块之间交换的信息应符合预定义的标准，以确保兼容性和数据一致性。

-松散耦合：模块之间应保持松散耦合，通过明确定义的接口进行通信，以促进模块的独立开发和维护。

采用模块化设计的感知融合系统具有显著优势，包括：

-可适应性：系统可以快速适应变化的环境和应用要求。

-成本效益：模块化设计允许复用组件，从而降低开发和维护成本。

-未来兼容性：系统可以轻松集成新的传感器和算法，以满足未来技术的发展。第五部分跨模态感知融合的算法关键词关键要点基于概率论的感知融合算法

1.利用贝叶斯概率框架构建联合概率模型，将不同模态的感知数据融合为后验概率分布。

2.采用粒子滤波或卡尔曼滤波等顺序估计算法，更新融合后的概率分布，提高感知精度。

3.考虑感知数据的时间关联性和空间相关性，改善融合结果的鲁棒性和稳定性。

基于图论的感知融合算法

1.将感知数据表示为图中的节点和边，利用图论算法建立不同模态之间的拓扑关系。

2.采用最短路径算法或最大生成树算法，找出感知数据之间的最优融合路径。

3.考虑不同模态感知数据的权重和相互影响，对融合结果进行优化和调整。

基于深度学习的感知融合算法

1.利用卷积神经网络或循环神经网络等深度学习模型，提取不同模态感知数据的抽象特征。

2.融合不同特征层的结果，生成多模态感知表征，提高融合的语义性和鲁棒性。

3.利用注意力机制或对抗网络等技术，增强模型对关键信息和互补信息的捕捉能力。

基于多源信息融合的感知融合算法

1.除了传感器数据外，引入外部知识源（如地图数据、先验信息等）参与感知融合过程。

2.利用协同过滤或特征嵌入等算法，将不同源的信息进行关联和融合。

3.提高不同信息源的互补性和可靠性，提升感知融合的整体性能。

基于注意力机制的感知融合算法

1.采用注意力机制，重点关注不同模态感知数据中与特定任务或语境相关的信息。

2.利用Transformer模型或卷积注意力模块，分配注意力权重，增强融合结果的语义相关性。

3.提高模型对不同模态数据的重要性和互补性的感知能力，提升融合效率和准确性。

基于生成模型的感知融合算法

1.利用生成对抗网络或变分自编码器等生成模型，生成虚拟感知数据，补充或增强真实感知数据。

2.融合真实感知数据和生成数据，获得更全面和鲁棒的感知结果。

3.提高感知融合的泛化能力和鲁棒性，应对各种环境和任务的变化。跨模态感知融合算法

跨模态感知融合算法旨在将来自不同模态（如视觉、听觉、触觉）的感知信息集成到一个统一而连贯的感知表征中。混合现实中的跨模态感知融合算法主要包括以下几类：

1.特征级融合

*早期融合：在特征提取阶段将不同模态的输入直接融合。

*晚期融合：在较高层的特征表示阶段融合不同模态的特征。

2.决策级融合

*规则融合：基于预先定义的规则将不同模态的决策相结合。

*贝叶斯网络融合：利用贝叶斯网络建模不同模态之间的依赖关系，并融合其决策。

*Dempster-Shafer证据理论融合：使用证据理论，根据不同模态的证据置信度融合决策。

3.模型级融合

*多模型融合：建立多个针对不同模态的模型，并根据当前输入动态选择和融合模型输出。

*层次融合：将不同模态的感知信息组织成层次结构，逐步融合并精化感知表征。

4.深度学习融合

*多模态神经网络：使用神经网络同时处理不同模态的输入，并学习模态之间的相互关系。

*生成对抗网络（GAN）：使用GAN生成与不同模态一致的感知表征。

跨模态感知融合算法选择

选择跨模态感知融合算法时，需要考虑以下因素：

*感知模态的数量和类型：算法应支持融合的不同模态数量和类型。

*模态间的相关性：算法应能够处理模态间高相关性或低相关性的情况。

*实时性要求：算法应满足混合现实环境中所需的低延迟要求。

*鲁棒性和可解释性：算法应具有良好的鲁棒性，能够处理嘈杂或缺失的数据，并提供可解释的感知表征。

跨模态感知融合在混合现实中的应用

跨模态感知融合在混合现实中有广泛的应用，包括：

*环境感知：融合视觉、触觉和听觉信息，构建更完整和准确的环境表征。

*物体识别和追踪：融合不同模态的感知信息，增强对物体的识别和实时追踪能力。

*人机交互：利用跨模态感知融合，提供自然直观的人机交互方式。

*协作感知：在协作环境中，融合来自多个用户的不同模态感知信息，增强整体感知能力。第六部分感知融合在混合现实应用中的挑战关键词关键要点【空间感知精度低】

1.混合现实系统中传感器融合的精度尚不达标，导致用户感知空间存在偏差。

2.不同传感器之间的数据不一致性，影响空间坐标系对齐和定位估计。

3.环境光照和移动物体等因素干扰传感器感知，降低空间感知的鲁棒性。

【感知延迟高】

混合现实中的感知融合挑战

混合现实（MR）技术将现实世界与数字世界融合，为用户提供交互体验。然而，实现有效的感知融合以实现无缝的交互存在诸多挑战。

1.多模态数据的异质性

MR系统需要融合来自不同传感器和模态的数据，如视觉、音频和触觉。这些数据具有异质性，具有不同的时间尺度、分辨率和噪音特性。融合这些数据以获得准确和一致的感知表现出了挑战。

2.数据同步和时间对齐

来自不同传感器的数据通常具有不同的时间戳，这使得数据同步和时间对齐变得至关重要。时间失真会影响感知融合的准确性和一致性，特别是对于涉及运动或交互的任务。

3.环境动态变化

现实世界是不断变化的，例如移动物体、光线变化和背景噪音。MR系统需要适应这些动态变化，以更新其感知模型并提供稳定的交互。跟踪和管理环境的变化会带来挑战。

4.感知延迟

感知融合过程需要时间，这可能会导致感知延迟。延迟会影响用户与环境的交互，并可能导致晕动和不适。优化融合算法以最小化延迟至关重要。

5.计算资源限制

移动MR设备通常具有计算资源有限，而感知融合需要大量的计算。平衡计算复杂性和感知融合的准确性是一项挑战，尤其是在实时应用中。

6.用户个性化差异

用户对环境的感知因人而异。定制感知融合算法以适应个别用户的感知能力和偏好至关重要。用户建模和可适应性成为挑战。

7.隐私和安全

MR系统收集和处理大量个人数据，包括视觉和音频信息。确保数据的隐私和安全至关重要。保护用户数据免受未经授权的访问和恶意使用是一项挑战。

8.用户体验优化

感知融合质量直接影响用户在MR环境中的体验。优化融合算法以最大化沉浸感、交互性和整体用户体验至关重要。综合考虑人体工程学、认知心理和美学因素。

9.标准化和互操作性

不同的感知融合系统和算法可能不兼容。开发适用于各种平台和设备的标准化接口和协议对于确保跨系统和应用程序的互操作性至关重要。

10.法规合规

MR技术对隐私、安全和用户健康提出了独特的法规挑战。遵守不断变化的法规要求和确保合规性至关重要。

总之，混合现实中的感知融合面临着诸多挑战，包括异质数据融合、时间同步、环境动态、感知延迟、计算资源限制、用户个性化差异、隐私和安全、用户体验优化、标准化和互操作性以及法规合规。克服这些挑战对于实现无缝、沉浸式和有意义的混合现实体验至关重要。第七部分感知融合对用户体验的影响关键词关键要点主题名称：增强用户沉浸感

1.感知融合将虚拟元素与现实世界无缝结合，营造出逼真的体验，提升用户的临场感。

2.通过触觉、嗅觉、听觉等多模态信息输入，增强用户对虚拟环境的感知，创造身临其境般的交互体验。

3.沉浸式混合现实应用，例如虚拟旅行、教育模拟和互动游戏，依赖感知融合来提供高度沉浸的用户体验。

主题名称：提升交互体验

感知融合对用户体验的影响

感知融合通过集成来自多个传感器的信息，显著增强了混合现实(MR)用户体验。它在以下几个方面对用户体验产生了深远的影响：

1.沉浸感增强

*减少晕动：感知融合通过校准来自视觉和前庭传感器的信息，帮助匹配用户真实的身体运动和感知的虚拟运动。这减少了晕动，增强了沉浸感，使用户能够长时间在MR环境中逗留。

*空间感知准确：融合来自深度传感器、IMU和眼动跟踪器的信息，提供了用户周围环境的精确空间感知。这增强了与虚拟物体自然交互的能力，提升了场景的真实感。

2.交互更直观

*基于手势的交互：感知融合使MR系统能够识别和跟踪用户的手势，从而实现直观的基于手势的交互。用户可以与虚拟物体自然地交互，就像在现实世界中一样。

*物体操纵：感知融合使虚拟物体能够真实地与物理物体交互。用户可以抓取、移动和操作虚拟物体，仿佛它们是真实存在的。这增强了MR环境的交互性和实用性。

3.认知负荷降低

*信息呈现优化：感知融合通过根据用户视角和注意力中心突出显示相关信息，优化了信息呈现。这减少了用户在搜索和理解信息时的认知负荷，增强了效率。

*现实环境增强：感知融合可以通过将虚拟信息叠加到现实环境中来增强用户对物理空间的理解。这简化了导航、任务执行和信息获取，从而降低了认知负荷。

4.个性化体验

*适应性显示：感知融合使MR系统能够适应用户的个人感知偏好。例如，系统可以根据用户的瞳距和眼球注视模式调整显示参数，优化视觉体验。

*用户定制：感知融合可用于跟踪用户的生理和心理反应，使MR系统能够定制体验，以满足用户的个性化需求。

5.应用程序性能提升

*资源优化：感知融合通过集成来自多个传感器的信息，使MR系统能够更有效地分配资源。通过减少对单个传感器的依赖，系统可以优化性能，同时降低功耗和延迟。

*鲁棒性增强：感知融合提高了MR系统的鲁棒性，使其能够应对传感数据缺失或不准确等挑战。通过利用来自多个传感器的互补信息，系统可以保持稳定和准确的感知，即使在复杂的环境中也是如此。

结论

感知融合在混合现实中起着至关重要的作用，显著增强了用户体验。它通过增强沉浸感、简化交互、降低认知负荷、提供个性化体验和提升应用程序性能，使MR成为一种更自然、直观和有意义的技术。随着感知融合技术的不断发展，它有望在未来进一步推动MR的发展，解锁更强大的应用场景和前所未有的沉浸式体验。第八部分感知融合在混合现实的未来发展感知融合在混合现实的未来发展

感知融合在混合现实(MR)的发展中至关重要，它将物理世界和数字世界无缝融合，创造身临其境的体验。

感知融合的优势

*增强空间感知：MR设备能够通过传感器和视觉信息融合，精确感知用户的周围环境。这增强了空间意识，使交互更加自然。

*内容定制：感知融合使MR系统能够根据用户的环境动态调整数字内容。例如，在室内环境中展示不同的信息，而在室外展示其他信息。

*交互增强：融合了环境信息的MR设备可以提供更直观的交互。例如，用户可以通过与虚拟对象进行自然的手势互动，或者通过物理环境中的元素触发数字活动。

*安全性提升：感知融合有助于提高MR体验的安全性。通过感知障碍物和潜在危险，MR设备可以警告用户，防止事故发生。

未来发展趋势

*多模态融合：未来的MR设备将融合多种传感器模式，包括视觉、音频、触觉和运动跟踪。这将创造更全面的感知体验，增强用户沉浸感。

*实时处理：先进的算法和硬件将使MR设备能够实时处理大量感知数据。这将允许更快速、更准确的环境理解和内容渲染。

*边缘计算：将感知融合任务转移到设备边缘，可减少延迟并提高效率。边缘计算平台将处理传感器数据并生成洞察，为MR系统提供即时反馈。

*机器学习：机器学习技术将用于优化感知融合算法并适应不同的环境和用户行为。这将使MR设备随着时间的推移学习和改进。

*5G和物联网：5G连接和物联网(IoT)设备的兴起将进一步扩展MR感知融合的范围。MR设备将能够连接到传感器网络，获取环境数据，并从云中处理复杂的任务。

应用案例

感知融合在MR中的未来应用前景广泛，包括：

*室内导航：MR设备将引导用户在复杂建筑物中穿行，提供虚拟方向和信息。

*工业维护：通过将技术手册和远程专家叠加到物理设备上，MR增强了维护流程。

*医疗保健：MR将提供手术导航、患者监控和药物可视化等功能，从而提高医疗结果。

*教育和培训：MR将创造交互式学习环境，使学生能够探索虚拟内容并与真实世界互动。

*娱乐和游戏：MR体验将通过增强现实效果和身临其境的交互变得更加引人入胜。

结论

感知融合是混合现实未来发展的关键。随着技术的不断发展，MR设备将能够更准确、更实时地感知用户周围环境。这将开辟全新的应用程序和体验，彻底改变我们与物理世界和数字世界交互的方式。关键词关键要点感知融合的模块化设计

为了实现混合现实中高效且可扩展的感知融合，文献提出了模块化设计架构，其中感知融合系统分为多个模块，每个模块负责特定任务。

感知模块

*图像模块：通过相机获取视觉数据，包括图像和视频流。

*深度模块：利用深度传感器（如ToF或LiDAR）获取环境的三维深度信息。

*惯性模块：使用加速度计和角速度计获得设备的位置和姿态数据。

融合模块

*传感器融合模块：将来自不同