HTC Vive这款虚拟现实头盔在市场上得到了众多开发者和用户的认可。HTC 允许用户在一定范围内走动，在物理空间的走动过程中，你也在虚拟世界中移动。
简单的说，以前看片(不可描述)你是固定在一个地方，如今你可以绕着从不同角度从不同位置强势围观。
这个功能的实现需要位置追踪和空间定位技术，像Samsung的Gear VR和Google Cardboard这样的低端头显上都没有提供这样的功能。结果就是用户即使在VR空间移动和环顾四周，但不会改变视点，因为VR游戏或应用程序不能将运动转化为准确的位置变化。
更昂贵的VR头显，比如Oculus Rift和HTC Vive通过位置跟踪设备弥补了这一缺点，该设备使用红外和激光等技术跟踪用户在房间中的位置和移动。简单来说，Rift和Vive都使用外部相机设置进行跟踪。
比如HTC Vive所用的定位技术是由HTC和Valve合作开发的Lighthouse系统。其原理是利用不断旋转的激光面击中分布在头盔和控制器上的光传感器，传感器则根据击中的时间间隔计算出其相对于光源的角度，进而确定其在空间中的位置。
（Lighthouse系统）
Lighthouse初代原型是利用二维码定位...
但是安装这些外部的相机或者传感器是一件棘手的问题，使用外部跟踪器总是带来额外的麻烦。
跑的比香港记者还快的探长发现了一家硅谷技术公司叫Eonite，他们想通过将深度传感器直接集成到头显中来消除外部跟踪器，并允许用户在任何地方体验VR。
这种“Inside-out”定位技术的思路被认为是未来的主流，将颠覆VR行业的未来。
Eonite团队介绍
Eonite成立于2015年， 已经从Lightspeed Venture Partners 等顶级VC那凑集了525万美元种子资金。
Eonite的创始团队来自机器人和计算机视觉背景，在工业界和科研领域耕耘多年。
联合创始人Anna Petrovskaya和Google无人机之父 Sebastian Thrun等人一起研发斯坦福无人车，曾从事无人车目标检测和定位的研究，是SLAM领域的大牛，而Peter Varvak有着深厚的机器人和计算机视觉背景。
（Eonite的顾问团队）
Eonite的顾问团队也包括了OpenCV创始人Gary Bradski和斯坦福机器人实验室的教授Oussana Khatib。
专注于感知
Inside-Out位置追踪在技术上是一件非常难的事情，Facebook等大公司也在研究，但是并没有很好的产品出来，这需要算法上解决延迟以及检测最小的运动等问题，还需要考虑解决方案的成本。
“我们是目前市面上唯一一个的实用的Inside-out位置追踪的实用产品”，Eonite CEO Youssri Helmy对硅谷密探（微信公众号:svs-007）表示。Eonite能实现六个自由度的亚毫米精度下超低延迟的低能耗低成本方案。
Eonite公司的技术目前来看的确是独一无二的。Eonite足够流畅，它提供实时障碍物检测。如果你戴着VR头盔在房间内走动，系统可以检测到障碍物，比如家具。如果你的猫走过地板，系统就会发现它。该系统还支持通过多个房间进行映射和跟踪，它可以在各种室内照明条件下工作。
Eonite背后主要基于计算机视觉和3D SLAM技术，全称叫做Simultaneous Localization and Mapping，中文叫做同时定位与建图。就是一个传感器在不停的运动，还在实时的扫描着周围的环境实时建模。
探长在Eonite的办公室体验了一下，他们的演示版本头盔有多个摄像头，但是Eonite CEO Youssri Helmy对探长表示他们也实现了单摄像头的SLAM定位方案。
Eonite目前的商业模式主要是技术授权，Eonite 除了提供Eonite Vantage 头部追踪器外，还开发了Eonite Reality Insight软件开发工具包（SDK）和Unity插件， SDK包括家庭规模的实时3D扫描和重建，支持创建持久的虚拟内容、遮挡和阴影。
Eonite目前已经和几家虚拟现实头盔OEM合作，搭载有他们技术的产品在2017年第一季度就将面世，也在寻找更多的战略合作伙伴。
颠覆VR行业
Eonite现在支持基于PC的头戴式显示器，支持手机和其他设备的产品即将推出。
Eonite提供的是一项基础技术，而且对整个VR行业将会有颠覆性的影响。Eonite的技术一旦普及，过去那种在空间内“贴标签”、“铺地板”以及架设多个昂贵的摄像头的大空间定位与位置追踪技术将被颠覆。HTC Vive的激光定位和Facebook Oculus的光学定位方案也相形见绌。
而拥有了更好的位置追踪技术，将会有更多的用户场景通过VR实现，而且对用户更加友好。
广泛的应用前景
Eonite未来同样可以应用于其他嵌入式设备、机器人以及增强现实领域，Eonite要解决的就是VR/AR界的机器感知问题。
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