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锚点和场景
许多ar应用程序都有一个共同特征，即用户可以移动和放置虚拟对象。这就涉及到锚点即元数据的使用，这些元数据存储虚拟对象相对应的真实世界的位置和方向，并且通常在不同的会话之间持续保留。例如，在某个会话中放置在某一位置的虚拟物体在随后的会话中应该是可见的，即使是从不同的位置或方向观看。
同样，可追踪对象(trackable)是一个点或平面，锚点可以附接到上面。例如，与动态环境中的移动表面相关联的可追踪对象会使所有锚定对象相应地重新/调整方向。
场景（又称环境）理解是ar的另一个基本概念，涉及到分析用户的物理环境，以创建将虚拟世界映射到现实世界的数字双胞胎。它使对象能够锚定在空间中，用户可以在对象周围移动，如同这些对象是真实存在的一样。它也确定了设备（智能手或头戴式设备）相对于环境的位置/方向。应用程序可以对周围环境执行一次分析（例如，在启动过程中确定有限区域时），或在用户的操纵过程中，持续建立及持久保存场景信息。
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理解场景主要有两种方法：
基于标记的方法，识别摄像头捕获的视觉特征或标记。通常采用图像处理算法和计算视觉技术来检测特征，如对象的角或边缘。
基于无标记的方法，使用imu数据，如指南针、加速度计、陀螺仪或gps。通常将这些传感器数据进行融合，并通过api构造提供给应用开发者。
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开发者经常混合使用这两种方法，可以提供更丰富的信息或找到缺失的信息。例如，当gps不可用时，传感器和视觉数据可根据zui后已知的gps位置推断出设备的大致位置。
与场景理解相关的是深度理解（又称深度估计），可以获得场景中的特征或对象的距离。有了这些信息，虚拟对象就可以与环境互动（例如，防止用户将虚拟对象推着穿过物理墙）。此外，还有利于遮挡计算（物理对象可以覆盖虚拟对象）。
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