JP2023527357A - 角加速の決定 - Google Patents

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Abstract

本明細書に開示されるものは、２つまたはそれを上回る慣性測定ユニット（ＩＭＵ）を使用して、慣性データに基づいて、角加速を計算するためのシステムおよび方法である。計算された角加速は、ＩＭＵを備える、ウェアラブル頭部デバイスの位置を推定するために使用されてもよい。仮想コンテンツは、ウェアラブル頭部デバイスの位置に基づいて、提示されてもよい。いくつかの実施形態では、第１のＩＭＵおよび第２のＩＭＵは、一致する測定軸を共有する。

Description

（関連出願の相互参照）
本願は、その内容が参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる、２０２０年５月２９日に出願された、米国仮出願第６３／０３１，９８５号の利益を請求する。
本開示は、一般に、視覚的情報をマッピングおよび表示するためのシステムおよび方法に関し、特に、複合現実環境内で視覚的情報をマッピングおよび表示するためのシステムおよび方法に関する。
仮想環境は、コンピューティング環境において普遍的であって、ビデオゲーム（仮想環境が、ゲーム世界を表し得る）、マップ（仮想環境が、ナビゲートされるべき地形を表し得る）、シミュレーション（仮想環境が、実環境をシミュレートし得る）、デジタルストーリーテリング（仮想キャラクタが、仮想環境内で相互に相互作用し得る）、および多くの他の用途において使用を見出している。現代のコンピュータユーザは、概して、快適に仮想環境を知覚し、それと相互作用する。しかしながら、仮想環境を伴うユーザの体験は、仮想環境を提示するための技術によって限定され得る。例えば、従来のディスプレイ（例えば、２Ｄディスプレイ画面）およびオーディオシステム（例えば、固定スピーカ）は、人を引き付け、現実的で、かつ没入型の体験を作成するように、仮想環境を実現することが不可能であり得る。
仮想現実（「ＶＲ」）、拡張現実（「ＡＲ」）、複合現実（「ＭＲ」）、および関連技術（集合的に、「ＸＲ」）は、ＸＲシステムのユーザにコンピュータシステム内のデータによって表される仮想環境に対応する感覚情報を提示する能力を共有する。本開示は、ＶＲ、ＡＲ、およびＭＲシステム間の特異性を考慮する（但し、いくつかのシステムは、一側面（例えば、視覚的側面）では、ＶＲとしてカテゴリ化され、同時に、別の側面（例えば、オーディオ側面）では、ＡＲまたはＭＲとしてカテゴリ化され得る）。本明細書で使用されるように、ＶＲシステムは、少なくとも１つの側面においてユーザの実環境を置換する、仮想環境を提示する。例えば、ＶＲシステムは、ユーザに、仮想環境のビューを提示し得る一方、同時に、光遮断頭部搭載型ディスプレイ等を用いて、実環境のそのビューを不明瞭にする。同様に、ＶＲシステムは、ユーザに、仮想環境に対応するオーディオを提示し得る一方、同時に、実環境からのオーディオを遮断する（減衰させる）。
ＶＲシステムは、ユーザの実環境を仮想環境と置換することから生じる、種々の短所を被り得る。１つの短所は、仮想環境内のユーザの視野が（仮想環境ではなく）実環境内におけるその平衡および配向を検出する、その内耳の状態にもはや対応しなくなるときに生じ得る、乗り物酔いを感じることである。同様に、ユーザは、自身の身体および四肢（そのビューは、ユーザが実環境内において「地に足が着いている」と感じるために依拠するものである）が直接可視ではない場合、ＶＲ環境内において失見当識を被り得る。別の短所は、特に、ユーザを仮想環境内に没入させようとする、リアルタイム用途において、完全３Ｄ仮想環境を提示しなければならない、ＶＲシステムに課される算出負担（例えば、記憶、処理力）である。同様に、そのような環境は、ユーザが、仮想環境内のわずかな不完全性にさえ敏感である傾向にあって、そのいずれも、仮想環境内のユーザの没入感を破壊し得るため、没入していると見なされるために、非常に高水準の現実性に到達する必要があり得る。さらに、ＶＲシステムの別の短所は、システムのそのような用途が、実世界内で体験する、種々の光景および音等の実環境内の広範囲の感覚データを利用することができないことである。関連短所は、実環境内の物理的空間を共有するユーザが、仮想環境内で直接見る、または相互に相互作用することが不可能であり得るため、ＶＲシステムが、複数のユーザが相互作用し得る、共有環境を作成することに苦戦し得ることである。
本明細書で使用されるように、ＡＲシステムは、少なくとも１つの側面において実環境に重複またはオーバーレイする、仮想環境を提示する。例えば、ＡＲシステムは、表示される画像を提示する一方、光が、ディスプレイを通してユーザの眼の中に通過することを可能にする、透過性頭部搭載型ディスプレイ等を用いて、ユーザに、実環境のユーザのビュー上にオーバーレイされる仮想環境のビューを提示し得る。同様に、ＡＲシステムは、ユーザに、仮想環境に対応するオーディオを提示し得る一方、同時に、実環境からのオーディオを混合させる。同様に、本明細書で使用されるように、ＭＲシステムは、ＡＲシステムと同様に、少なくとも１つの側面において実環境に重複またはオーバーレイする、仮想環境を提示し、加えて、ＭＲシステム内の仮想環境が、少なくとも１つの側面において実環境と相互作用し得ることを可能にし得る。例えば、仮想環境内の仮想キャラクタが、実環境内の照明スイッチを切り替え、実環境内の対応する電球をオンまたはオフにさせてもよい。別の実施例として、仮想キャラクタが、実環境内のオーディオ信号に反応してもよい（顔の表情等を用いて）。実環境の提示を維持することによって、ＡＲおよびＭＲシステムは、ＶＲシステムの前述の短所のうちのいくつかを回避し得る。例えば、ユーザにおける乗り物酔いは、実環境からの視覚的キュー（ユーザ自身の身体を含む）が、可視のままであり得、そのようなシステムが、没入型であるために、ユーザに、完全に実現された３Ｄ環境を提示する必要がないため、低減される。さらに、ＡＲおよびＭＲシステムは、実世界感覚入力（例えば、景色、オブジェクト、および他のユーザのビューおよび音）を利用して、その入力を拡張させる、新しい用途を作成することができる。
実環境に重複またはオーバーレイする、仮想環境を提示することは、困難であり得る。例えば、仮想環境と実環境を混合することは、仮想環境内のオブジェクトが実環境内のオブジェクトと競合しないように、実環境の複合的かつ完全な理解を要求し得る。さらに、実環境内の一貫性と対応する、仮想環境内の持続性を維持することが望ましくあり得る。例えば、物理的テーブル上に表示される仮想オブジェクトは、ユーザが、視線を逸らし、動き回り、次いで、物理的テーブルに視線を戻す場合でも、同一場所に現れることが望ましくあり得る。本タイプの没入感を達成するために、オブジェクトが実世界内に存在する場所およびユーザが実世界内に存在する場所の正確かつ精密な推定値を展開することが、有益であり得る。
本明細書に開示されるものは、２つまたはそれを上回る慣性測定ユニット（ＩＭＵ）を使用して、慣性データに基づいて、角加速を計算するためのシステムおよび方法である。計算された角加速は、ＩＭＵを備える、ウェアラブル頭部デバイスの位置を推定するために使用されてもよい。仮想コンテンツは、ウェアラブル頭部デバイスの位置に基づいて、提示されてもよい。いくつかの実施形態では、第１のＩＭＵおよび第２のＩＭＵは、一致する測定軸を共有する。
いくつかの実施形態では、システムが、第１の慣性測定ユニットと、第２の慣性測定ユニットと、第１の慣性測定ユニットを介して、第１の慣性データを受信することと、第２の慣性測定ユニットを介して、第２の慣性データを受信することと、第１の慣性データに基づいて、かつ、さらに第２の慣性データに基づいて、角加速を計算することと、角加速に基づいて、ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置を推定することと、ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置に基づいて、仮想コンテンツを提示することとを含む、方法を実行するように構成される、１つまたはそれを上回るプロセッサとを備える。
いくつかの実施形態では、第１の慣性測定ユニットおよび第２の慣性測定ユニットは、一致する測定軸を共有する。
いくつかの実施形態では、本システムはさらに、一致する測定軸を第１の慣性測定ユニットおよび第２の慣性測定ユニットと共有しない、第３の慣性測定ユニットを備える。
いくつかの実施形態では、本方法はさらに、第３の慣性測定ユニットを介して、第３の慣性データを生成することを含み、角加速は、さらに第３の慣性データに基づいて計算される。
いくつかの実施形態では、角加速に基づいて、ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置を推定することは、角加速に基づいて、予備積分項を計算することを含む。
いくつかの実施形態では、予備積分項は、ウェアラブル頭部デバイスの第１の状態をウェアラブル頭部デバイスの第２の状態に関連させ、各状態は、個別の位置データ、個別の速度データ、個別の加速度計バイアスデータ、および個別のジャイロスコープバイアスデータを備える。
いくつかの実施形態では、本方法はさらに、角加速に基づいて、かつ、さらにウェアラブル頭部デバイスの第１の位置に基づいて、ウェアラブル頭部デバイスの将来的位置を予測することと、ウェアラブル頭部デバイスの将来的位置に基づいて、仮想コンテンツの提示を更新することとを含む。
いくつかの実施形態では、方法が、第１の慣性測定ユニットを介して、第１の慣性データを受信することと、第２の慣性測定ユニットを介して、第２の慣性データを受信することと、第１の慣性データに基づいて、かつ、さらに第２の慣性データに基づいて、角加速を計算することと、角加速に基づいて、ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置を推定することと、ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置に基づいて、仮想コンテンツを提示することとを含む。
いくつかの実施形態では、第１の慣性測定ユニットおよび第２の慣性測定ユニットは、一致する測定軸を共有する。
いくつかの実施形態では、本方法はさらに、一致する測定軸を第１の慣性測定ユニットおよび第２の慣性測定ユニットと共有しない、第３の慣性測定ユニットを介して、第３の慣性データを生成することを含む。
いくつかの実施形態では、角加速は、さらに第３の慣性データに基づいて計算される。
いくつかの実施形態では、角加速に基づいて、ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置を推定することは、角加速に基づいて、予備積分項を計算することを含む。
いくつかの実施形態では、予備積分項は、ウェアラブル頭部デバイスの第１の状態をウェアラブル頭部デバイスの第２の状態に関連させ、各状態は、個別の位置データ、個別の速度データ、個別の加速度計バイアスデータ、および個別のジャイロスコープバイアスデータを備える。
いくつかの実施形態では、本方法はさらに、角加速に基づいて、かつ、さらにウェアラブル頭部デバイスの第１の位置に基づいて、ウェアラブル頭部デバイスの将来的位置を予測することと、ウェアラブル頭部デバイスの将来的位置に基づいて、仮想コンテンツの提示を更新することとを含む。
いくつかの実施形態では、非一過性コンピュータ可読媒体が、電子デバイスの１つまたはそれを上回るプロセッサによって実行されると、１つまたはそれを上回るプロセッサに、第１の慣性測定ユニットを介して、第１の慣性データを受信することと、第２の慣性測定ユニットを介して、第２の慣性データを受信することと、第１の慣性データに基づいて、かつ、さらに第２の慣性データに基づいて、角加速を計算することと、角加速に基づいて、ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置を推定することと、ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置に基づいて、仮想コンテンツを提示することとを含む、方法を実施させる、１つまたはそれを上回る命令を記憶する。
いくつかの実施形態では、第１の慣性測定ユニットおよび第２の慣性測定ユニットは、一致する測定軸を共有する。
いくつかの実施形態では、本方法はさらに、一致する測定軸を第１の慣性測定ユニットおよび第２の慣性測定ユニットと共有しない、第３の慣性測定ユニットを介して、第３の慣性データを生成することを含む。
いくつかの実施形態では、角加速は、さらに第３の慣性データに基づいて計算される。
いくつかの実施形態では、角加速に基づいて、ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置を推定することは、角加速に基づいて、予備積分項を計算することを含む。
いくつかの実施形態では、予備積分項は、ウェアラブル頭部デバイスの第１の状態をウェアラブル頭部デバイスの第２の状態に関連させ、各状態は、個別の位置データ、個別の速度データ、個別の加速度計バイアスデータ、および個別のジャイロスコープバイアスデータを備える。
いくつかの実施形態では、本方法はさらに、角加速に基づいて、かつ、さらにウェアラブル頭部デバイスの第１の位置に基づいて、ウェアラブル頭部デバイスの将来的位置を予測することと、ウェアラブル頭部デバイスの将来的位置に基づいて、仮想コンテンツの提示を更新することとを含む。
図１Ａ－１Ｃは、本開示の１つまたはそれを上回る実施形態による、例示的複合現実環境を図示する。 図１Ａ－１Ｃは、本開示の１つまたはそれを上回る実施形態による、例示的複合現実環境を図示する。 図１Ａ－１Ｃは、本開示の１つまたはそれを上回る実施形態による、例示的複合現実環境を図示する。
図２Ａ－２Ｄは、本開示の実施形態による、例示的複合現実システムのコンポーネントを図示する。 図２Ａ－２Ｄは、本開示の実施形態による、例示的複合現実システムのコンポーネントを図示する。 図２Ａ－２Ｄは、本開示の実施形態による、例示的複合現実システムのコンポーネントを図示する。 図２Ａ－２Ｄは、本開示の実施形態による、例示的複合現実システムのコンポーネントを図示する。
図３Ａは、本開示の実施形態による、例示的複合現実ハンドヘルドコントローラを図示する。
図３Ｂは、本開示の実施形態による、例示的補助ユニットを図示する。
図４は、本開示の実施形態による、例示的複合現実システムの例示的機能的ブロック図を図示する。
図５は、本開示の実施形態による、例示的ＩＭＵ構成を図示する。
図６Ａは、本開示の実施形態による、ＳＬＡＭ計算の例示的グラフを図示する。
図６Ｂは、本開示の実施形態による、経時的角速度の例示的グラフを図示する。
図７は、本開示の実施形態による、例示的ＩＭＵ構成を図示する。
図８は、本開示の実施形態による、仮想コンテンツを提示するための例示的プロセスを図示する。
詳細な説明
実施例の以下の説明では、本明細書の一部を形成し、例証として、実践され得る具体的実施例が示される、付随の図面を参照する。他の実施例も、使用されることができ、構造変更が、開示される実施例の範囲から逸脱することなく、行われることができることを理解されたい。
複合現実環境
全ての人々と同様に、複合現実システムのユーザは、実環境内に存在する、すなわち、「実世界」の３次元部分と、そのコンテンツの全てとが、ユーザによって知覚可能である。例えば、ユーザは、通常の人間の感覚、すなわち、視覚、聴覚、触覚、味覚、嗅覚を使用して、実環境を知覚し、実環境内で自身の身体を移動させることによって、実環境と相互作用する。実環境内の場所は、座標空間内の座標として説明されることができる。例えば、座標は、緯度、経度、および海抜に対する高度、基準点から３つの直交次元における距離、または他の好適な値を備えることができる。同様に、ベクトルは、座標空間内の方向および大きさを有する、量を説明することができる。
コンピューティングデバイスは、例えば、デバイスと関連付けられるメモリ内に、仮想環境の表現を維持することができる。本明細書で使用されるように、仮想環境は、３次元空間の算出表現である。仮想環境は、任意のオブジェクトの表現、アクション、信号、パラメータ、座標、ベクトル、またはその空間と関連付けられる他の特性を含むことができる。いくつかの実施例では、コンピューティングデバイスの回路（例えば、プロセッサ）は、仮想環境の状態を維持および更新することができる。すなわち、プロセッサは、第１の時間ｔ０において、仮想環境と関連付けられるデータおよび／またはユーザによって提供される入力に基づいて、第２の時間ｔ１における仮想環境の状態を決定することができる。例えば、仮想環境内のオブジェクトが、時間ｔ０において、第１の座標に位置し、あるプログラムされた物理的パラメータ（例えば、質量、摩擦係数）を有し、ユーザから受信された入力が、力がある方向ベクトルにおいてオブジェクトに印加されるべきであることを示す場合、プロセッサは、運動学の法則を適用し、基本力学を使用して、時間ｔ１におけるオブジェクトの場所を決定することができる。プロセッサは、仮想環境について既知の任意の好適な情報および／または任意の好適な入力を使用して、時間ｔ１における仮想環境の状態を決定することができる。仮想環境の状態を維持および更新する際、プロセッサは、仮想環境内の仮想オブジェクトの作成および削除に関連するソフトウェア、仮想環境内の仮想オブジェクトまたはキャラクタの挙動を定義するためのソフトウェア（例えば、スクリプト）、仮想環境内の信号（例えば、オーディオ信号）の挙動を定義するためのソフトウェア、仮想環境と関連付けられるパラメータを作成および更新するためのソフトウェア、仮想環境内のオーディオ信号を生成するためのソフトウェア、入力および出力をハンドリングするためのソフトウェア、ネットワーク動作を実装するためのソフトウェア、アセットデータ（例えば、仮想オブジェクトを経時的に移動させるためのアニメーションデータ）を適用するためのソフトウェア、または多くの他の可能性を含む、任意の好適なソフトウェアを実行することができる。
ディスプレイまたはスピーカ等の出力デバイスは、仮想環境のいずれかまたは全ての側面をユーザに提示することができる。例えば、仮想環境は、ユーザに提示され得る、仮想オブジェクト（無生物オブジェクト、人々、動物、光等の表現を含み得る）を含んでもよい。プロセッサは、仮想環境のビュー（例えば、原点座標、視軸、および錐台を伴う、「カメラ」に対応する）を決定し、ディスプレイに、そのビューに対応する仮想環境の視認可能場面をレンダリングすることができる。任意の好適なレンダリング技術が、本目的のために使用されてもよい。いくつかの実施例では、視認可能場面は、仮想環境内のいくつかの仮想オブジェクトを含み、ある他の仮想オブジェクトを除外してもよい。同様に、仮想環境は、ユーザに１つまたはそれを上回るオーディオ信号として提示され得る、オーディオ側面を含んでもよい。例えば、仮想環境内の仮想オブジェクトは、オブジェクトの場所座標から生じる音を生成してもよい（例えば、仮想キャラクタが、発話する、または音効果を生じさせ得る）、または仮想環境は、特定の場所と関連付けられる場合とそうではない場合がある、音楽キューまたは周囲音と関連付けられてもよい。プロセッサは、「聴取者」座標に対応するオーディオ信号、例えば、仮想環境内の音の合成に対応し、聴取者座標において聴取者によって聞こえるであろうオーディオ信号をシミュレートするように混合および処理される、オーディオ信号を決定し、ユーザに、１つまたはそれを上回るスピーカを介して、オーディオ信号を提示することができる。
仮想環境は、算出構造として存在するため、ユーザは、直接、通常の感覚を使用して、仮想環境を知覚し得ない。代わりに、ユーザは、例えば、ディスプレイ、スピーカ、触覚的出力デバイス等によって、ユーザに提示されるように、間接的に、仮想環境を知覚することができる。同様に、ユーザは、直接、仮想環境に触れる、それを操作する、または別様に、それと相互作用し得ないが、入力データを、入力デバイスまたはセンサを介して、デバイスまたはセンサデータを使用して、仮想環境を更新し得る、プロセッサに提供することができる。例えば、カメラセンサは、ユーザが仮想環境のオブジェクトを移動させようとしていることを示す、光学データを提供することができ、プロセッサは、そのデータを使用して、仮想環境内において、適宜、オブジェクトを応答させることができる。
複合現実システムは、ユーザに、例えば、透過型ディスプレイおよび／または１つまたはそれを上回るスピーカ（例えば、ウェアラブル頭部デバイスの中に組み込まれ得る）を使用して、実環境および仮想環境の側面を組み合わせる、複合現実環境（「ＭＲＥ」）を提示することができる。いくつかの実施形態では、１つまたはそれを上回るスピーカは、頭部装着型頭部デバイスの外部にあってもよい。本明細書で使用されるように、ＭＲＥは、実環境および対応する仮想環境の同時表現である。いくつかの実施例では、対応する実および仮想環境は、単一座標空間を共有する。いくつかの実施例では、実座標空間および対応する仮想座標空間は、変換行列（または他の好適な表現）によって相互に関連する。故に、単一座標（いくつかの実施例では、変換行列とともに）は、実環境内の第１の場所と、また、仮想環境内の第２の対応する場所とを定義し得、その逆も同様である。
ＭＲＥでは（例えば、ＭＲＥと関連付けられる仮想環境内の）仮想オブジェクトは（例えば、ＭＲＥと関連付けられる実環境内の）実オブジェクトに対応し得る。例えば、ＭＲＥの実環境が、実街灯柱（実オブジェクト）をある場所座標に備える場合、ＭＲＥの仮想環境は、仮想街灯柱（仮想オブジェクト）を対応する場所座標に備えてもよい。本明細書で使用されるように、実オブジェクトは、その対応する仮想オブジェクトとともに組み合わせて、「複合現実オブジェクト」を構成する。仮想オブジェクトが対応する実オブジェクトに完璧に合致または整合することは、必要ではない。いくつかの実施例では、仮想オブジェクトは、対応する実オブジェクトの簡略化されたバージョンであることができる。例えば、実環境が、実街灯柱を含む場合、対応する仮想オブジェクトは、実街灯柱と概ね同一高さおよび半径の円筒形を備えてもよい（街灯柱が略円筒形形状であり得ることを反映する）。仮想オブジェクトをこのように簡略化することは、算出効率を可能にすることができ、そのような仮想オブジェクト上で実施されるための計算を簡略化することができる。さらに、ＭＲＥのいくつかの実施例では、実環境内の全ての実オブジェクトが、対応する仮想オブジェクトと関連付けられなくてもよい。同様に、ＭＲＥのいくつかの実施例では、仮想環境内の全ての仮想オブジェクトが、対応する実オブジェクトと関連付けられなくてもよい。すなわち、いくつかの仮想オブジェクトが、任意の実世界対応物を伴わずに、ＭＲＥの仮想環境内にのみ存在し得る。
いくつかの実施例では、仮想オブジェクトは、時として著しく、対応する実オブジェクトのものと異なる、特性を有してもよい。例えば、ＭＲＥ内の実環境は、緑色の２本の枝が延びたサボテン、すなわち、とげだらけの無生物オブジェクトを備え得るが、ＭＲＥ内の対応する仮想オブジェクトは、人間の顔特徴および無愛想な態度を伴う、緑色の２本の腕の仮想キャラクタの特性を有してもよい。本実施例では、仮想オブジェクトは、ある特性（色、腕の数）において、その対応する実オブジェクトに類似するが、他の特性（顔特徴、性格）において、実オブジェクトと異なる。このように、仮想オブジェクトは、創造的、抽象的、誇張された、または架空の様式において、実オブジェクトを表す、または挙動（例えば、人間の性格）をそうでなければ無生物である実オブジェクトに付与する潜在性を有する。いくつかの実施例では、仮想オブジェクトは、実世界対応物を伴わない、純粋に架空の創造物（例えば、おそらく、実環境内の虚空に対応する場所における、仮想環境内の仮想モンスタ）であってもよい。
ユーザに、実環境を不明瞭にしながら、仮想環境を提示する、ＶＲシステムと比較して、ＭＲＥを提示する、複合現実システムは、仮想環境が提示される間、実環境が知覚可能なままであるであるという利点をもたらす。故に、複合現実システムのユーザは、実環境と関連付けられる視覚的およびオーディオキューを使用して、対応する仮想環境を体験し、それと相互作用することが可能である。実施例として、ＶＲシステムのユーザは、本明細書に述べられたように、ユーザが、直接、仮想環境を知覚する、またはそれと相互作用し得ないため、仮想環境内に表示される仮想オブジェクトを知覚する、またはそれと相互作用することに苦戦し得るが、ＭＲシステムのユーザは、その自身の実環境内の対応する実オブジェクトが見え、聞こえ、触れることによって、仮想オブジェクトと相互作用することがより直感的および自然であると見出し得る。本レベルの相互作用は、ユーザの仮想環境との没入感、つながり、および関与の感覚を向上させ得る。同様に、実環境および仮想環境を同時に提示することによって、複合現実システムは、ＶＲシステムと関連付けられる負の心理学的感覚（例えば、認知的不協和）および負の物理的感覚（例えば、乗り物酔い）を低減させ得る。複合現実システムはさらに、実世界の我々の体験を拡張または改変し得る用途に関する多くの可能性をもたらす。
図１Ａは、ユーザ１１０が複合現実システム１１２を使用する、例示的実環境１００を図示する。複合現実システム１１２は、ディスプレイ（例えば、透過型ディスプレイ）および１つまたはそれを上回るスピーカと、例えば、本明細書に説明されるような１つまたはそれを上回るセンサ（例えば、カメラ）とを備えてもよい。示される実環境１００は、その中にユーザ１１０が立っている、長方形の部屋１０４Ａと、実オブジェクト１２２Ａ（ランプ）、１２４Ａ（テーブル）、１２６Ａ（ソファ）、および１２８Ａ（絵画）とを備える。部屋１０４Ａは、場所座標（例えば、場所座標１０８）を用いて空間的に説明され得、実環境１００の場所は、場所座標の原点（例えば、点１０６）に対して説明され得る。図１Ａに示されるように、その原点を点１０６（世界座標）に伴う、環境／世界座標系１０８（ｘ－軸１０８Ｘ、ｙ－軸１０８Ｙ、およびｚ－軸１０８Ｚを備える）は、実環境１００のための座標空間を定義し得る。いくつかの実施形態では、環境／世界座標系１０８の原点１０６は、複合現実システム１１２の電源がオンにされた場所に対応してもよい。いくつかの実施形態では、環境／世界座標系１０８の原点１０６は、動作の間、リセットされてもよい。いくつかの実施例では、ユーザ１１０は、実環境１００内の実オブジェクトと見なされ得る。同様に、ユーザ１１０の身体部分（例えば、手、足）は、実環境１００内の実オブジェクトと見なされ得る。いくつかの実施例では、その原点を点１１５（例えば、ユーザ／聴取者／頭部座標）に伴う、ユーザ／聴取者／頭部座標系１１４（ｘ－軸１１４Ｘ、ｙ－軸１１４Ｙ、およびｚ－軸１１４Ｚを備える）は、その上に複合現実システム１１２が位置する、ユーザ／聴取者／頭部のための座標空間を定義し得る。ユーザ／聴取者／頭部座標系１１４の原点１１５は、複合現実システム１１２の１つまたはそれを上回るコンポーネントに対して定義されてもよい。例えば、ユーザ／聴取者／頭部座標系１１４の原点１１５は、複合現実システム１１２の初期較正等の間、複合現実システム１１２のディスプレイに対して定義されてもよい。行列（平行移動行列および四元数行列または他の回転行列を含み得る）または他の好適な表現が、ユーザ／聴取者／頭部座標系１１４空間と環境／世界座標系１０８空間との間の変換を特性評価することができる。いくつかの実施形態では、左耳座標１１６および右耳座標１１７が、ユーザ／聴取者／頭部座標系１１４の原点１１５に対して定義されてもよい。行列（平行移動行列および四元数行列または他の回転行列を含み得る）または他の好適な表現が、左耳座標１１６および右耳座標１１７とユーザ／聴取者／頭部座標系１１４空間との間の変換を特性評価することができる。ユーザ／聴取者／頭部座標系１１４は、ユーザの頭部または頭部搭載型デバイスに対する、例えば、環境／世界座標系１０８に対する場所の表現を簡略化することができる。同時位置特定およびマッピング（ＳＬＡＭ）、ビジュアルオドメトリ、または他の技法を使用して、ユーザ座標系１１４と環境座標系１０８との間の変換が、リアルタイムで決定および更新されることができる。
図１Ｂは、実環境１００に対応する、例示的仮想環境１３０を図示する。示される仮想環境１３０は、実長方形部屋１０４Ａに対応する仮想長方形部屋１０４Ｂと、実オブジェクト１２２Ａに対応する仮想オブジェクト１２２Ｂと、実オブジェクト１２４Ａに対応する仮想オブジェクト１２４Ｂと、実オブジェクト１２６Ａに対応する仮想オブジェクト１２６Ｂとを備える。仮想オブジェクト１２２Ｂ、１２４Ｂ、１２６Ｂと関連付けられるメタデータは、対応する実オブジェクト１２２Ａ、１２４Ａ、１２６Ａから導出される情報を含むことができる。仮想環境１３０は、加えて、仮想モンスタ１３２を備え、これは、実環境１００内の任意の実オブジェクトに対応し得ない。実環境１００内の実オブジェクト１２８Ａは、仮想環境１３０内の任意の仮想オブジェクトに対応し得ない。その原点を点１３４（持続的座標）に伴う、持続的座標系１３３（ｘ－軸１３３Ｘ、ｙ－軸１３３Ｙ、およびｚ－軸１３３Ｚを備える）は、仮想コンテンツのための座標空間を定義し得る。持続的座標系１３３の原点１３４は、実オブジェクト１２６Ａ等の１つまたはそれを上回る実オブジェクトと相対的に／それに対して定義されてもよい。行列（平行移動行列および四元数行列または他の回転行列を含み得る）または他の好適な表現は、持続的座標系１３３空間と環境／世界座標系１０８空間との間の変換を特性評価することができる。いくつかの実施形態では、仮想オブジェクト１２２Ｂ、１２４Ｂ、１２６Ｂ、および１３２はそれぞれ、持続的座標系１３３の原点１３４に対するその自身の持続的座標点を有してもよい。いくつかの実施形態では、複数の持続的座標系が存在してもよく、仮想オブジェクト１２２Ｂ、１２４Ｂ、１２６Ｂ、および１３２はそれぞれ、１つまたはそれを上回る持続的座標系に対するその自身の持続的座標点を有してもよい。
持続座標データは、物理的環境に対して存続する、座標データであり得る。持続座標データは、ＭＲシステム（例えば、ＭＲシステム１１２、２００）によって、持続仮想コンテンツを設置するために使用されてもよく、これは、その上に仮想オブジェクトが表示されている、ディスプレイの移動に結び付けられなくてもよい。例えば、２次元画面は、仮想オブジェクトを画面上のある位置に対して表示し得る。２次元画面が、移動するにつれて、仮想コンテンツは、画面とともに移動し得る。いくつかの実施形態では、持続仮想コンテンツが、部屋の角に表示され得る。ＭＲユーザが、角を見ると、仮想コンテンツが見え、角から眼を逸らし（仮想コンテンツは、仮想コンテンツが、ユーザの頭部の運動に起因して、ユーザの視野内から場所の外側のユーザの視野外の場所に移動している場合があるため、もはや可視ではなくなり得る）、眼を戻すと、仮想コンテンツが角に見え得る（実オブジェクトが挙動し得る方法に類似する）。
いくつかの実施形態では、持続座標データ（例えば、持続座標系および／または持続座標フレーム）は、原点と、３つの軸とを含むことができる。例えば、持続座標系は、ＭＲシステムによって、部屋の中心に割り当てられてもよい。いくつかの実施形態では、ユーザが、部屋を動き回り、部屋から外に出て、部屋に再進入する等を行い得るが、持続座標系は、部屋の中心にあるままであり得る（例えば、物理的環境に対して存続するため）。いくつかの実施形態では、仮想オブジェクトは、持続座標データへの変換を使用して表示されてもよく、これは、持続仮想コンテンツを表示することを可能にし得る。いくつかの実施形態では、ＭＲシステムは、同時位置特定およびマッピングを使用して、持続座標データを生成してもよい（例えば、ＭＲシステムは、持続座標系を空間内の点に割り当ててもよい）。いくつかの実施形態では、ＭＲシステムは、持続座標データを規則的インターバルで生成することによって、環境をマッピングしてもよい（例えば、ＭＲシステムは、持続座標系をグリッド内に割り当ててもよく、持続座標系は、別の持続座標系の少なくとも５フィート以内にあり得る）。
いくつかの実施形態では、持続座標データは、ＭＲシステムによって生成され、遠隔サーバに伝送されてもよい。いくつかの実施形態では、遠隔サーバは、持続座標データを受信するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、遠隔サーバは、複数の観察インスタンスからの持続座標データを同期させるように構成されてもよい。例えば、複数のＭＲシステムが、持続座標データで同一部屋をマッピングし、そのデータを遠隔サーバに伝送してもよい。いくつかの実施形態では、遠隔サーバは、本観察データを使用して、規準持続座標データを生成してもよく、これは、１つまたはそれを上回る観察に基づいてもよい。いくつかの実施形態では、規準持続座標データは、持続座標データの単一観察より正確および／または信頼性があり得る。いくつかの実施形態では、規準持続座標データは、１つまたはそれを上回るＭＲシステムに伝送されてもよい。例えば、ＭＲシステムは、画像認識および／または場所データを使用して、それが、対応する規準持続座標データを有する、部屋内に位置することを認識してもよい（例えば、他のＭＲシステムが、その部屋を以前にマッピングしているため）。いくつかの実施形態では、ＭＲシステムは、その場所に対応する規準持続座標データを遠隔サーバから受信してもよい。
図１Ａおよび１Ｂに関して、環境／世界座標系１０８は、実環境１００および仮想環境１３０の両方のための共有座標空間を定義する。示される実施例では、座標空間は、その原点を点１０６に有する。さらに、座標空間は、同一の３つの直交軸（１０８Ｘ、１０８Ｙ、１０８Ｚ）によって定義される。故に、実環境１００内の第１の場所および仮想環境１３０内の第２の対応する場所は、同一座標空間に関して説明されることができる。これは、同一座標が両方の場所を識別するために使用され得るため、実および仮想環境内の対応する場所を識別および表示することを簡略化する。しかしながら、いくつかの実施例では、対応する実および仮想環境は、共有座標空間を使用する必要がない。例えば、いくつかの実施例では（図示せず）、行列（平行移動行列および四元数行列または他の回転行列を含み得る）または他の好適な表現は、実環境座標空間と仮想環境座標空間との間の変換を特性評価することができる。
図１Ｃは、同時に、実環境１００および仮想環境１３０の側面をユーザ１１０に複合現実システム１１２を介して提示する、例示的ＭＲＥ１５０を図示する。示される実施例では、ＭＲＥ１５０は、同時に、ユーザ１１０に、実環境１００からの実オブジェクト１２２Ａ、１２４Ａ、１２６Ａ、および１２８Ａ（例えば、複合現実システム１１２のディスプレイの透過性部分を介して）と、仮想環境１３０からの仮想オブジェクト１２２Ｂ、１２４Ｂ、１２６Ｂ、および１３２（例えば、複合現実システム１１２のディスプレイのアクティブディスプレイ部分を介して）とを提示する。本明細書に説明されるように、原点１０６は、ＭＲＥ１５０に対応する座標空間のための原点として作用し、座標系１０８は、座標空間のためのｘ－軸、ｙ－軸、およびｚ－軸を定義する。
示される実施例では、複合現実オブジェクトは、座標空間１０８内の対応する場所を占有する、対応する対の実オブジェクトおよび仮想オブジェクト（例えば、１２２Ａ／１２２Ｂ、１２４Ａ／１２４Ｂ、１２６Ａ／１２６Ｂ）を備える。いくつかの実施例では、実オブジェクトおよび仮想オブジェクトは両方とも、同時に、ユーザ１１０に可視であってもよい。これは、例えば、仮想オブジェクトが対応する実オブジェクトのビューを拡張させるように設計される情報を提示する、インスタンスにおいて望ましくあり得る（仮想オブジェクトが古代の損傷された彫像の欠けた部分を提示する、博物館用途等）。いくつかの実施例では、仮想オブジェクト（１２２Ｂ、１２４Ｂ、および／または１２６Ｂ）は、対応する実オブジェクト（１２２Ａ、１２４Ａ、および／または１２６Ａ）をオクルードするように、表示されてもよい（例えば、ピクセル化オクルージョンシャッタを使用する、アクティブピクセル化オクルージョンを介して）。これは、例えば、仮想オブジェクトが対応する実オブジェクトのための視覚的置換として作用する、インスタンスにおいて望ましくあり得る（無生物実オブジェクトが「生きている」キャラクタとなる、双方向ストーリーテリング用途等）。
いくつかの実施例では、実オブジェクト（例えば、１２２Ａ、１２４Ａ、１２６Ａ）は、必ずしも、仮想オブジェクトを構成するとは限らない、仮想コンテンツまたはヘルパデータと関連付けられてもよい。仮想コンテンツまたはヘルパデータは、複合現実環境内の仮想オブジェクトの処理またはハンドリングを促進することができる。例えば、そのような仮想コンテンツは、対応する実オブジェクトの２次元表現、対応する実オブジェクトと関連付けられるカスタムアセットタイプ、または対応する実オブジェクトと関連付けられる統計的データを含み得る。本情報は、不必要な算出オーバーヘッドを被ることなく、実オブジェクトに関わる計算を可能にする、または促進することができる。
いくつかの実施例では、本明細書に説明される提示はまた、オーディオ側面を組み込んでもよい。例えば、ＭＲＥ１５０では、仮想モンスタ１３２は、モンスタがＭＲＥ１５０の周囲を歩き回るにつれて生成される、足音効果等の１つまたはそれを上回るオーディオ信号と関連付けられ得る。本明細書に説明されるように、複合現実システム１１２のプロセッサは、ＭＲＥ１５０内の全てのそのような音の混合および処理された合成に対応するオーディオ信号を算出し、複合現実システム１１２内に含まれる１つまたはそれを上回るスピーカおよび／または１つまたはそれを上回る外部スピーカを介して、オーディオ信号をユーザ１１０に提示することができる。
例示的複合現実システム
例示的複合現実システム１１２は、ディスプレイ（接眼ディスプレイであり得る、左および右透過型ディスプレイと、ディスプレイからの光をユーザの眼に結合するための関連付けられるコンポーネントとを備え得る）と、左および右スピーカ（例えば、それぞれ、ユーザの左および右耳に隣接して位置付けられる）と、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）（例えば、頭部デバイスのつるのアームに搭載される）と、直交コイル電磁受信機（例えば、左つる部品に搭載される）と、ユーザから離れるように配向される、左および右カメラ（例えば、深度（飛行時間）カメラ）と、ユーザに向かって配向される、左および右眼カメラ（例えば、ユーザの眼移動を検出するため）とを備える、ウェアラブル頭部デバイス（例えば、ウェアラブル拡張現実または複合現実頭部デバイス）を含むことができる。しかしながら、複合現実システム１１２は、任意の好適なディスプレイ技術および任意の好適なセンサ（例えば、光学、赤外線、音響、ＬＩＤＡＲ、ＥＯＧ、ＧＰＳ、磁気）を組み込むことができる。加えて、複合現実システム１１２は、ネットワーキング特徴（例えば、Ｗｉ－Ｆｉ能力、モバイルネットワーク（例えば、４Ｇ、５Ｇ）能力）を組み込み、他の複合現実システムを含む、他のデバイスおよびシステムと通信してもよい。複合現実システム１１２はさらに、バッテリ（ユーザの腰部の周囲に装着されるように設計されるベルトパック等の補助ユニット内に搭載されてもよい）と、プロセッサと、メモリとを含んでもよい。複合現実システム１１２のウェアラブル頭部デバイスは、ユーザの環境に対するウェアラブル頭部デバイスの座標セットを出力するように構成される、ＩＭＵまたは他の好適なセンサ等の追跡コンポーネントを含んでもよい。いくつかの実施例では、追跡コンポーネントは、入力をプロセッサに提供し、同時位置特定およびマッピング（ＳＬＡＭ）および／またはビジュアルオドメトリアルゴリズムを実施してもよい。いくつかの実施例では、複合現実システム１１２はまた、ハンドヘルドコントローラ３００、および／または本明細書に説明されるように、ウェアラブルベルトパックであり得る補助ユニット３２０を含んでもよい。
図２Ａ－２Ｄは、ＭＲＥ（ＭＲＥ１５０に対応し得る）または他の仮想環境をユーザに提示するために使用され得る、例示的複合現実システム２００（複合現実システム１１２に対応し得る）のコンポーネントを図示する。図２Ａは、例示的複合現実システム２００内に含まれるウェアラブル頭部デバイス２１０２の斜視図を図示する。図２Ｂは、ユーザの頭部２２０２上に装着されるウェアラブル頭部デバイス２１０２の上面図を図示する。図２Ｃは、ウェアラブル頭部デバイス２１０２の正面図を図示する。図２Ｄは、ウェアラブル頭部デバイス２１０２の例示的接眼レンズ２１１０の縁視図を図示する。図２Ａ－２Ｃに示されるように、例示的ウェアラブル頭部デバイス２１０２は、例示的左接眼レンズ（例えば、左透明導波管セット接眼レンズ）２１０８と、例示的右接眼レンズ（例えば、右透明導波管セット接眼レンズ）２１１０とを含む。各接眼レンズ２１０８および２１１０は、それを通して実環境が可視となる、透過性要素と、実環境に重複するディスプレイ（例えば、画像毎に変調された光を介して）を提示するためのディスプレイ要素とを含むことができる。いくつかの実施例では、そのようなディスプレイ要素は、画像毎に変調された光の流動を制御するための表面回折光学要素を含むことができる。例えば、左接眼レンズ２１０８は、左内部結合格子セット２１１２と、左直交瞳拡張（ＯＰＥ）格子セット２１２０と、左出射（出力）瞳拡張（ＥＰＥ）格子セット２１２２とを含むことができる。同様に、右接眼レンズ２１１０は、右内部結合格子セット２１１８と、右ＯＰＥ格子セット２１１４と、右ＥＰＥ格子セット２１１６とを含むことができる。画像毎に変調された光は、内部結合格子２１１２および２１１８、ＯＰＥ２１１４および２１２０、およびＥＰＥ２１１６および２１２２を介して、ユーザの眼に転送されることができる。各内部結合格子セット２１１２、２１１８は、光をその対応するＯＰＥ格子セット２１２０、２１１４に向かって偏向させるように構成されることができる。各ＯＰＥ格子セット２１２０、２１１４は、光をその関連付けられるＥＰＥ２１２２、２１１６に向かって下方に漸次的に偏向させ、それによって、形成されている射出瞳を水平に延在させるように設計されることができる。各ＥＰＥ２１２２、２１１６は、その対応するＯＰＥ格子セット２１２０、２１１４から受信された光の少なくとも一部を、接眼レンズ２１０８、２１１０の背後に定義される、ユーザアイボックス位置（図示せず）に外向きに漸次的に再指向し、アイボックスに形成される射出瞳を垂直に延在させるように構成されることができる。代替として、内部結合格子セット２１１２および２１１８、ＯＰＥ格子セット２１１４および２１２０、およびＥＰＥ格子セット２１１６および２１２２の代わりに、接眼レンズ２１０８および２１１０は、ユーザの眼への画像毎に変調された光の結合を制御するための格子および／または屈折および反射性特徴の他の配列を含むことができる。
いくつかの実施例では、ウェアラブル頭部デバイス２１０２は、左つるのアーム２１３０と、右つるのアーム２１３２とを含むことができ、左つるのアーム２１３０は、左スピーカ２１３４を含み、右つるのアーム２１３２は、右スピーカ２１３６を含む。直交コイル電磁受信機２１３８は、左こめかみ部品またはウェアラブル頭部ユニット２１０２内の別の好適な場所に位置することができる。慣性測定ユニット（ＩＭＵ）２１４０は、右つるのアーム２１３２またはウェアラブル頭部デバイス２１０２内の別の好適な場所に位置することができる。ウェアラブル頭部デバイス２１０２はまた、左深度（例えば、飛行時間）カメラ２１４２と、右深度カメラ２１４４とを含むことができる。深度カメラ２１４２、２１４４は、好適には、ともにより広い視野を網羅するように、異なる方向に配向されることができる。
図２Ａ－２Ｄに示される実施例では、画像毎に変調された光２１２４の左源は、左内部結合格子セット２１１２を通して、左接眼レンズ２１０８の中に光学的に結合されることができ、画像毎に変調された光２１２６の右源は、右内部結合格子セット２１１８を通して、右接眼レンズ２１１０の中に光学的に結合されることができる。画像毎に変調された光２１２４、２１２６の源は、例えば、光ファイバスキャナ、デジタル光処理（ＤＬＰ）チップまたはシリコン上液晶（ＬＣｏＳ）変調器等の電子光変調器を含む、プロジェクタ、または側面あたり１つまたはそれを上回るレンズを使用して、内部結合格子セット２１１２、２１１８の中に結合される、マイクロ発光ダイオード（μＬＥＤ）またはマイクロ有機発光ダイオード（μＯＬＥＤ）パネル等の発光型ディスプレイを含むことができる。入力結合格子セット２１１２、２１１８は、画像毎に変調された光２１２４、２１２６の源からの光を、接眼レンズ２１０８、２１１０のための全内部反射（ＴＩＲ）に関する臨界角を上回る角度に偏向させることができる。ＯＰＥ格子セット２１１４、２１２０は、伝搬する光をＴＩＲによってＥＰＥ格子セット２１１６、２１２２に向かって下方に漸次的に偏向させる。ＥＰＥ格子セット２１１６、２１２２は、ユーザの眼の瞳孔を含む、ユーザの顔に向かって、光を漸次的に結合する。
いくつかの実施例では、図２Ｄに示されるように、左接眼レンズ２１０８および右接眼レンズ２１１０はそれぞれ、複数の導波管２４０２を含む。例えば、各接眼レンズ２１０８、２１１０は、複数の個々の導波管を含むことができ、それぞれ、個別の色チャネル（例えば、赤色、青色、および緑色）専用である。いくつかの実施例では、各接眼レンズ２１０８、２１１０は、複数のセットのそのような導波管を含むことができ、各セットは、異なる波面曲率を放出される光に付与するように構成される。波面曲率は、例えば、ユーザの正面のある距離（例えば、波面曲率の逆数に対応する距離）に位置付けられる仮想オブジェクトを提示するように、ユーザの眼に対して凸面であってもよい。いくつかの実施例では、ＥＰＥ格子セット２１１６、２１２２は、各ＥＰＥを横断して出射する光のＰｏｙｎｔｉｎｇベクトルを改変することによって凸面波面曲率をもたらすために、湾曲格子溝を含むことができる。
いくつかの実施例では、表示されるコンテンツが３次元である知覚を作成するために、立体視的に調節される左および右眼画像は、画像毎に光変調器２１２４、２１２６および接眼レンズ２１０８、２１１０を通して、ユーザに提示されることができる。３次元仮想オブジェクトの提示の知覚される現実性は、仮想オブジェクトが立体視左および右画像によって示される距離に近似する距離に表示されるように、導波管（したがって、対応する波面曲率）を選択することによって向上されることができる。本技法はまた、立体視左および右眼画像によって提供される深度知覚キューと人間の眼の自動遠近調節（例えば、オブジェクト距離依存焦点）との間の差異によって生じ得る、一部のユーザによって被られる乗り物酔いを低減させ得る。
図２Ｄは、例示的ウェアラブル頭部デバイス２１０２の右接眼レンズ２１１０の上部からの縁視図を図示する。図２Ｄに示されるように、複数の導波管２４０２は、３つの導波管２４０４の第１のサブセットと、３つの導波管２４０６の第２のサブセットとを含むことができる。導波管２４０４、２４０６の２つのサブセットは、異なる波面曲率を出射する光に付与するために異なる格子線曲率を特徴とする、異なるＥＰＥ格子によって区別されることができる。導波管２４０４、２４０６のサブセットのそれぞれ内において、各導波管は、異なるスペクトルチャネル（例えば、赤色、緑色、および青色スペクトルチャネルのうちの１つ）をユーザの右眼２２０６に結合するために使用されることができる。図２Ｄには図示されないが、左接眼レンズ２１０８の構造は、右接眼レンズ２１１０の構造に対して鏡像化され得る。
図３Ａは、複合現実システム２００の例示的ハンドヘルドコントローラコンポーネント３００を図示する。いくつかの実施例では、ハンドヘルドコントローラ３００は、把持部分３４６と、上部表面３４８に沿って配置される、１つまたはそれを上回るボタン３５０とを含む。いくつかの実施例では、ボタン３５０は、例えば、カメラまたは他の光学センサ（複合現実システム２００の頭部ユニット（例えば、ウェアラブル頭部デバイス２１０２）内に搭載され得る）と併せて、ハンドヘルドコントローラ３００の６自由度（６ＤＯＦ）運動を追跡するための光学追跡標的として使用するために構成されてもよい。いくつかの実施例では、ハンドヘルドコントローラ３００は、ウェアラブル頭部デバイス２１０２に対する位置または配向等の位置または配向を検出するための追跡コンポーネント（例えば、ＩＭＵまたは他の好適なセンサ）を含む。いくつかの実施例では、そのような追跡コンポーネントは、ハンドヘルドコントローラ３００のハンドル内に位置付けられてもよく、および／またはハンドヘルドコントローラに機械的に結合されてもよい。ハンドヘルドコントローラ３００は、ボタンの押下状態、またはハンドヘルドコントローラ３００の位置、配向、および／または運動（例えば、ＩＭＵを介して）のうちの１つまたはそれを上回るものに対応する、１つまたはそれを上回る出力信号を提供するように構成されることができる。そのような出力信号は、複合現実システム２００のプロセッサへの入力として使用されてもよい。そのような入力は、ハンドヘルドコントローラの位置、配向、および／または移動（さらに言うと、コントローラを保持するユーザの手の位置、配向、および／または移動）に対応し得る。そのような入力はまた、ユーザがボタン３５０を押下したことに対応し得る。
図３Ｂは、複合現実システム２００の例示的補助ユニット３２０を図示する。補助ユニット３２０は、エネルギーを提供し、システム２００を動作するためのバッテリを含むことができ、プログラムを実行し、システム２００を動作させるためのプロセッサを含むことができる。示されるように、例示的補助ユニット３２０は、補助ユニット３２０をユーザのベルトに取り付ける等のためのクリップ２１２８を含む。他の形状因子も、補助ユニット３２０のために好適であって、ユニットをユーザのベルトに搭載することを伴わない、形状因子を含むことも明白となるであろう。いくつかの実施例では、補助ユニット３２０は、例えば、電気ワイヤおよび光ファイバを含み得る、多管式ケーブルを通して、ウェアラブル頭部デバイス２１０２に結合される。補助ユニット３２０とウェアラブル頭部デバイス２１０２との間の無線接続もまた、使用されることができる。
いくつかの実施例では、複合現実システム２００は、１つまたはそれを上回るマイクロホンを含み、音を検出し、対応する信号を複合現実システムに提供することができる。いくつかの実施例では、マイクロホンは、ウェアラブル頭部デバイス２１０２に取り付けられる、またはそれと統合されてもよく、ユーザの音声を検出するように構成されてもよい。いくつかの実施例では、マイクロホンは、ハンドヘルドコントローラ３００および／または補助ユニット３２０に取り付けられる、またはそれと統合されてもよい。そのようなマイクロホンは、環境音、周囲雑音、ユーザまたは第三者の音声、または他の音を検出するように構成されてもよい。
図４は、本明細書に説明される複合現実システム２００（図１に関する複合現実システム１１２に対応し得る）等の例示的複合現実システムに対応し得る、例示的機能ブロック図を示す。図４に示されるように、例示的ハンドヘルドコントローラ４００Ｂ（ハンドヘルドコントローラ３００（「トーテム」）に対応し得る）は、トーテム／ウェアラブル頭部デバイス６自由度（６ＤＯＦ）トーテムサブシステム４０４Ａを含み、例示的ウェアラブル頭部デバイス４００Ａ（ウェアラブル頭部デバイス２１０２に対応し得る）は、トーテム／ウェアラブル頭部デバイス６ＤＯＦサブシステム４０４Ｂを含む。実施例では、６ＤＯＦトーテムサブシステム４０４Ａおよび６ＤＯＦサブシステム４０４Ｂは、協働し、ウェアラブル頭部デバイス４００Ａに対するハンドヘルドコントローラ４００Ｂの６つの座標（例えば、３つの平行移動方向におけるオフセットおよび３つの軸に沿った回転）を決定する。６自由度は、ウェアラブル頭部デバイス４００Ａの座標系に対して表されてもよい。３つの平行移動オフセットは、そのような座標系内におけるＸ、Ｙ、およびＺオフセット、平行移動行列、またはある他の表現として表されてもよい。回転自由度は、ヨー、ピッチ、およびロール回転のシーケンスとして、回転行列として、四元数として、またはある他の表現として表されてもよい。いくつかの実施例では、ウェアラブル頭部デバイス４００Ａ、ウェアラブル頭部デバイス４００Ａ内に含まれる、１つまたはそれを上回る深度カメラ４４４（および／または１つまたはそれを上回る非深度カメラ）、および／または１つまたはそれを上回る光学標的（例えば、本明細書に説明されるようなハンドヘルドコントローラ４００Ｂのボタン３５０またはハンドヘルドコントローラ４００Ｂ内に含まれる専用光学標的）は、６ＤＯＦ追跡のために使用されることができる。いくつかの実施例では、ハンドヘルドコントローラ４００Ｂは、本明細書に説明されるようなカメラを含むことができ、ウェアラブル頭部デバイス４００Ａは、カメラと併せた光学追跡のための光学標的を含むことができる。いくつかの実施例では、ウェアラブル頭部デバイス４００Ａおよびハンドヘルドコントローラ４００Ｂはそれぞれ、３つの直交して配向されるソレノイドのセットを含み、これは、３つの区別可能な信号を無線で送信および受信するために使用される。受信するために使用される、コイルのそれぞれ内で受信される３つの区別可能な信号の相対的大きさを測定することによって、ハンドヘルドコントローラ４００Ｂに対するウェアラブル頭部デバイス４００Ａの６ＤＯＦが、決定され得る。加えて、６ＤＯＦトーテムサブシステム４０４Ａは、改良された正確度および／またはハンドヘルドコントローラ４００Ｂの高速移動に関するよりタイムリーな情報を提供するために有用である、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）を含むことができる。
いくつかの実施形態では、ウェアラブルシステム４００は、マイクロホンアレイ４０７を含むことができ、これは、ヘッドギヤデバイス４００Ａ上に配列される、１つまたはそれを上回るマイクロホンを含むことができる。いくつかの実施形態では、マイクロホンアレイ４０７は、４つのマイクロホンを含むことができる。２つのマイクロホンは、ヘッドギヤ４００Ａの正面上に設置されることができ、２つのマイクロホンは、頭部ヘッドギヤ４００Ａの背面に設置されることができる（例えば、左後方に１つ、および右後方に１つ）。いくつかの実施形態では、マイクロホンアレイ４０７によって受信された信号は、ＤＳＰ４０８に伝送されることができる。ＤＳＰ４０８は、信号処理をマイクロホンアレイ４０７から受信された信号上で実施するように構成されることができる。例えば、ＤＳＰ４０８は、雑音低減、音響エコーキャンセル、および／またはビーム形成をマイクロホンアレイ４０７から受信された信号上で実施するように構成されることができる。ＤＳＰ４０８は、信号をプロセッサ４１６に伝送するように構成されることができる。
いくつかの実施例では、例えば、座標系１０８に対する（例えば、ＭＲシステム１１２の）ウェアラブル頭部デバイス４００Ａの移動を補償するために、座標をローカル座標空間（例えば、ウェアラブル頭部デバイス４００Ａに対して固定される座標空間）から慣性座標空間（例えば、実環境に対して固定される座標空間）に変換することが必要になり得る。例えば、そのような変換は、ウェアラブル頭部デバイス４００Ａのディスプレイが、ディスプレイ上の固定位置および配向（例えば、ディスプレイの右下角における同一位置）ではなく仮想オブジェクトを実環境に対する予期される位置および配向に提示し（例えば、ウェアラブル頭部デバイスの位置および配向にかかわらず、前方に向いた実椅子に着座している仮想人物）、仮想オブジェクトが実環境内に存在する（かつ、例えば、ウェアラブル頭部デバイス４００Ａが偏移および回転するにつれて、実環境内に不自然に位置付けられて現れない）という錯覚を保存するために必要であり得る。いくつかの実施例では、座標空間間の補償変換が、座標系１０８に対するウェアラブル頭部デバイス４００Ａの変換を決定するために、ＳＬＡＭおよび／またはビジュアルオドメトリプロシージャを使用して、深度カメラ４４４からの画像を処理することによって決定されることができる。図４に示される実施例では、深度カメラ４４４は、ＳＬＡＭ／ビジュアルオドメトリブロック４０６に結合され、画像をブロック４０６に提供することができる。ＳＬＡＭ／ビジュアルオドメトリブロック４０６実装は、本画像を処理し、次いで、頭部座標空間と別の座標空間（例えば、慣性座標空間）との間の変換を識別するために使用され得る、ユーザの頭部の位置および配向を決定するように構成される、プロセッサを含むことができる。同様に、いくつかの実施例では、ユーザの頭部姿勢および場所に関する情報の付加的源が、ＩＭＵ４０９から取得される。ＩＭＵ４０９からの情報は、ＳＬＡＭ／ビジュアルオドメトリブロック４０６からの情報と統合され、改良された正確度および／またはユーザの頭部姿勢および位置の高速調節に関するよりタイムリーな情報を提供することができる。
いくつかの実施例では、深度カメラ４４４は、ウェアラブル頭部デバイス４００Ａのプロセッサ内に実装され得る、手のジェスチャトラッカ４１１に、３Ｄ画像を供給することができる。手のジェスチャトラッカ４１１は、例えば、深度カメラ４４４から受信された３Ｄ画像を手のジェスチャを表す記憶されたパターンに合致させることによって、ユーザの手のジェスチャを識別することができる。ユーザの手のジェスチャを識別する他の好適な技法も、明白となるであろう。
いくつかの実施例では、１つまたはそれを上回るプロセッサ４１６は、ウェアラブル頭部デバイスの６ＤＯＦヘッドギヤサブシステム４０４Ｂ、ＩＭＵ４０９、ＳＬＡＭ／ビジュアルオドメトリブロック４０６、深度カメラ４４４、および／または手のジェスチャトラッカ４１１からのデータを受信するように構成されてもよい。プロセッサ４１６はまた、制御信号を６ＤＯＦトーテムシステム４０４Ａに送信し、そこから受信することができる。プロセッサ４１６は、ハンドヘルドコントローラ４００Ｂがテザリングされない実施例等では、無線で、６ＤＯＦトーテムシステム４０４Ａに結合されてもよい。プロセッサ４１６はさらに、オーディオ／視覚的コンテンツメモリ４１８、グラフィカル処理ユニット（ＧＰＵ）４２０、および／またはデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）オーディオ空間化装置４２２等の付加的コンポーネントと通信してもよい。ＤＳＰオーディオ空間化装置４２２は、頭部関連伝達関数（ＨＲＴＦ）メモリ４２５に結合されてもよい。ＧＰＵ４２０は、画像毎に変調された光の左源４２４に結合される、左チャネル出力と、画像毎に変調された光の右源４２６に結合される、右チャネル出力とを含むことができる。ＧＰＵ４２０は、例えば、図２Ａ－２Ｄに関して本明細書に説明されるように、立体視画像データを画像毎に変調された光の源４２４、４２６に出力することができる。ＤＳＰオーディオ空間化装置４２２は、オーディオを左スピーカ４１２および／または右スピーカ４１４に出力することができる。ＤＳＰオーディオ空間化装置４２２は、プロセッサ４１９から、ユーザから仮想音源（例えば、ハンドヘルドコントローラ３２０を介して、ユーザによって移動され得る）への方向ベクトルを示す入力を受信することができる。方向ベクトルに基づいて、ＤＳＰオーディオ空間化装置４２２は、対応するＨＲＴＦを決定することができる（例えば、ＨＲＴＦにアクセスすることによって、または複数のＨＲＴＦを補間することによって）。ＤＳＰオーディオ空間化装置４２２は、次いで、決定されたＨＲＴＦを仮想オブジェクトによって生成された仮想音に対応するオーディオ信号等のオーディオ信号に適用することができる。これは、複合現実環境内の仮想音に対するユーザの相対的位置および配向を組み込むことによって、すなわち、その仮想音が実環境内の実音である場合に聞こえるであろうもののユーザの予期に合致する仮想音を提示することによって、仮想音の信憑性および現実性を向上させることができる。
図４に示されるようないくつかの実施例では、プロセッサ４１６、ＧＰＵ４２０、ＤＳＰオーディオ空間化装置４２２、ＨＲＴＦメモリ４２５、およびオーディオ／視覚的コンテンツメモリ４１８のうちの１つまたはそれを上回るものは、補助ユニット４００Ｃ（本明細書に説明される補助ユニット３２０に対応し得る）内に含まれてもよい。補助ユニット４００Ｃは、バッテリ４２７を含み、そのコンポーネントを給電し、および／または電力をウェアラブル頭部デバイス４００Ａまたはハンドヘルドコントローラ４００Ｂに供給してもよい。そのようなコンポーネントを、ユーザの腰部に搭載され得る、補助ユニット内に含むことは、ウェアラブル頭部デバイス４００Ａのサイズおよび重量を限定することができ、これは、ひいては、ユーザの頭部および頸部の疲労を低減させることができる。
図４は、例示的ウェアラブルシステム４００の種々のコンポーネントに対応する要素を提示するが、これらのコンポーネントの種々の他の好適な配列も、当業者に明白となるであろう。例えば、図示されるヘッドギヤデバイス４００Ａは、プロセッサおよび／またはバッテリ（図示せず）を含んでもよい。含まれるプロセッサおよび／またはバッテリは、補助ユニット４００Ｃのプロセッサおよび／またはバッテリとともに動作する、またはその代わりに動作してもよい。概して、別の実施例として、補助ユニット４００Ｃと関連付けられるように図４に関して提示される要素または説明される機能性は、代わりに、ヘッドギヤデバイス４００Ａまたはハンドヘルドコントローラ４００Ｂと関連付けられ得る。さらに、いくつかのウェアラブルシステムは、ハンドヘルドコントローラ４００Ｂまたは補助ユニット４００Ｃを完全に省略してもよい。そのような変更および修正は、開示される実施例の範囲内に含まれるものとして理解されるべきである。
同時位置特定およびマッピング
仮想コンテンツが実コンテンツに対応するように、仮想コンテンツを複合現実環境内に表示することは、困難であり得る。例えば、図１Ｃにおける仮想オブジェクト１２２Ｂを実オブジェクト１２２Ａと同一場所に表示することが望ましくあり得る。そうすることは、複合現実システム１１２のいくつかの能力を伴い得る。例えば、複合現実システム１１２は、実環境１０４Ａおよび実環境１０４Ａ内の実オブジェクト（例えば、ランプ１２２Ａ）の３次元マップを作成してもよい。複合現実システム１１２はまた、実環境１０４Ａ内のその場所（実環境内のユーザの場所に対応し得る）を確立してもよい。複合現実システム１１２はさらに、実環境１０４Ａ内のその配向（実環境内のユーザの配向に対応し得る）を確立してもよい。複合現実システム１１２はまた、実環境１０４Ａに対するその移動、例えば、線形および／または角速度および線形および／または角加速（実環境に対するユーザの移動に対応し得る）を確立してもよい。ＳＬＡＭは、ユーザ１１０が、部屋１０４Ａを動き回り、実オブジェクト１２２Ａから視線を逸らし、実オブジェクト１２２Ａに視線を戻す場合でも、仮想オブジェクト１２２Ｂを実オブジェクト１２２Ａと同一場所に表示するための１つの方法であり得る。
さらに、正確であるが、算出上効率的かつ短待ち時間様式において、ＳＬＡＭを起動させることが望ましくあり得る。本明細書で使用されるように、待ち時間は、複合現実システムのコンポーネントの位置（例えば、場所および／または配向）の変化（例えば、ウェアラブル頭部デバイスの回転）と、複合現実システム内に表されるようなその変化（例えば、ウェアラブル頭部デバイスのディスプレイに提示される視野の表示角度）の反映との間の時間遅延を指し得る。不正確なＳＬＡＭ計算および／または長待ち時間性能は、複合現実システム１１２を用いるユーザの体験に悪影響を及ぼし得る。例えば、ユーザ１１０が、部屋１０４Ａを見回す場合、仮想オブジェクトは、ユーザの運動、不正確なＳＬＡＭ計算、および／または長待ち時間の結果として、「ジッタ」として現れ得る。同様に、仮想オブジェクトは、ＳＬＡＭ計算が正確ではない場合、経時的に「ドリフト」するように現れ得る。「ドリフト」するオブジェクトは、仮想オブジェクトが環境１００に対して定常のままであるように意図されるとき、環境１００に対して位置を移動および／または偏移させるように現れる、仮想オブジェクトであり得る。正確度は、したがって、没入型の複合現実環境を生産するために必須であり得、そうでなければ、実コンテンツと競合する、仮想コンテンツは、ユーザに、仮想コンテンツと実コンテンツとの間の特異性を再認識させ、ユーザの没入感を減少させ得る。さらに、ある場合には、待ち時間は、一部のユーザにとって、乗り物酔い、頭痛、または他の負の物理的体験をもたらし得る。したがって、ＳＬＡＭ正確度を増加させ、および／または待ち時間を低減させるためのシステムおよび方法を開発することが望ましくあり得る（例えば、仮想オブジェクト持続性の錯覚を作成するために適切な場所に仮想コンテンツをレンダリングする際）。
１つの方法は、複合現実システム１１２の角加速を計算することを含むことができる。角加速は、ＳＬＡＭ計算をより正確に算出するために、他の測定値（線形加速、線形速度、および／または角速度等）と組み合わせられ得る、付加的測定値であることができる。角加速はまた、仮想コンテンツが、実際に必要とされる前に、事前にレンダリングされ得るように、複合現実システム１１２の将来的位置を予期するために使用されることができる。本事前レンダリングは、複合現実システム１１２のユーザによって知覚される待ち時間を低減させることができる。
しかしながら、角加速を直接測定することは、全ての慣性測定ユニット（「ＩＭＵ」）内に含まれ得るわけではない、付加的ハードウェアを要求し得る。付加的ハードウェアを複合現実システムに追加することは、負担となり得る。例えば、複合現実システムは、大量のセンサおよび／またはプロセッサに起因して、電力要求を有し得るが、複合現実システムのユーザはまた、可搬性および長バッテリ寿命を要求し得る。より複雑なセンサを追加することはまた、望ましくないことに、複合現実システムのコストを増加させ得る。したがって、２つまたはそれを上回るＩＭＵを使用して、角加速を計算するためのシステムおよび方法を開発することが有益であり得る。いくつかの実施形態では、３つの軸に沿って、それぞれ、線形加速および／または角速度を直接測定し得る、２つのＩＭＵからのデータは、全３つの軸に沿って、複合現実システムの角加速を計算するために十分ではない場合がある。いくつかの実施形態では、２つのそのようなＩＭＵは、第１のＩＭＵからの測定軸が第２のＩＭＵの測定軸と一致するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、本ＩＭＵ構成は、直接または間接的に、測定軸が別のＩＭＵと一致しない、２つの軸に沿って、角加速の計算を可能にし得る。
図５は、いくつかの実施形態による、複合現実システム上のＩＭＵ構成を図示する。ＭＲシステム５００（ＭＲシステム１１２、２００に対応し得る）は、ＩＭＵ５０２と、ＩＭＵ５０６とを含むことができる。いくつかの実施形態では、ＩＭＵ５０２およびＩＭＵ５０６は、３つの軸に沿って、測定値を取得するように構成されることができる。例えば、ＩＭＵ５０２は、測定軸５０４ｘ、５０４ｙ、および５０４ｚに沿って、測定値を取得するように構成されてもよい。同様に、ＩＭＵ５０６は、測定軸５０８ｘ、５０８ｙ、および５０８ｚに沿って、測定値を取得するように構成されることができる。いくつかの実施形態では、ＩＭＵ５０２および／またはＩＭＵ５０６は、直接、各測定軸を中心とする線形加速（例えば、加速度計を介して）および／または角速度（例えば、ジャイロスコープを介して）を測定するように構成されることができる。いくつかの実施形態では、ＩＭＵ５０２および／またはＩＭＵ５０６は、任意の測定軸を中心とする角加速を測定するように構成される、ハードウェアを直接含まなくてもよい（例えば、ＩＭＵは、加えて、角加速を測定するように具体的に構成される、ハードウェアを含まなくてもよい）。
いくつかの実施形態では、ＩＭＵ５０２およびＩＭＵ５０６は、相互に硬直的に結合されてもよい。例えば、ＩＭＵ５０２およびＩＭＵ５０６は、最小限の曲げを有し、移動および／または変形するように構成されない、硬直構造を介して、接続されてもよい。ＭＲシステム５００が移動および／または回転する方法にかかわらず、硬直結合は、ＩＭＵ５０２およびＩＭＵ５０６が、常時、相互に対して同一（または実質的に同一）相対的位置を維持するであろうと仮定する。硬直結合は、角加速を計算するために使用され得る、ＩＭＵ５０２とＩＭＵ５０６との間の自由度を低減させることができる。方程式（１）は、ＩＭＵ５０６およびＩＭＵ５０２が硬直的に結合されると仮定して、線形加速
Figure 2023527357000002
 の観点からの角加速
Figure 2023527357000003
 、角速度
Figure 2023527357000004
 、およびＩＭＵ５０２に対するＩＭＵ５０６の位置を説明するベクトル
Figure 2023527357000005
 を説明する。いくつかの実施形態では
Figure 2023527357000006
 は、点５０４ｏから点５０８ｏまでのベクトルを表し得る。
方程式（１）：
Figure 2023527357000007
 ３次元に拡張すると、方程式（１）は、連立方程式（２）（３）、および（４）をもたらす。
方程式（２）：
Figure 2023527357000008
 方程式（３）：
Figure 2023527357000009
 方程式（４）：
Figure 2023527357000010
方程式（２）（３）、および（４）は、線形依存系を表し、これは、１つを上回る解を含み得る。しかしながら、いくつかの実施形態では、ＩＭＵ５０２およびＩＭＵ５０６は、２つの測定軸に沿って、角加速を求めるように構成されることができる。例えば、図５は、測定軸５０４ｘが測定軸５０８ｘと一致する、ある実施形態を描写する。本明細書で使用されるように、一致する軸は（例えば、軸５１０に沿って）共線形である、２つの線（例えば、測定軸５０４ｘおよび測定軸５０８ｘ）を指し得る。いくつかの実施形態では、各ＩＭＵからの少なくとも１つの測定軸が他のＩＭＵからの別の測定軸と一致するように、ＩＭＵ５０２のための場所およびＩＭＵ５０６のための場所を構成することは、方程式（２）、（３）、および（５）における、いくつかの未知の変数を低減させることができる。図５に描写される構成では、ベクトル
Figure 2023527357000011
 は、方程式（６）として表されることができ、（ｃ）は、点５０４ｏと５０８ｏとの間の距離を表す。
方程式（６）：
Figure 2023527357000012
 方程式（６）（例えば、式中、ｒｙ＝ｒｚ＝０）と方程式（２）（３）、および（４）を組み合わせることは、以下の方程式をもたらし得、これは、２つの回転軸に沿って、可解系を表し得る。
方程式（７）：
Figure 2023527357000013
 方程式（８）：
Figure 2023527357000014
 方程式（９）：
Figure 2023527357000015
 角加速
Figure 2023527357000016
 を求めることは、次いで、以下の２つの方程式をもたらし得る。
方程式（１０）：
Figure 2023527357000017
 方程式（１１）：
Figure 2023527357000018
 故に、角加速
Figure 2023527357000019
 は、ＩＭＵ５０２および５０６が、線形加速
Figure 2023527357000020
 および角速度
Figure 2023527357000021
 を測定するように構成される場合、かつＩＭＵ５０２およびＩＭＵ５０６が、１つの一致する測定軸（例えば、軸５１０に沿った測定軸５０４ｘおよび５０８ｘ）を共有する場合、ＩＭＵ５０２およびＩＭＵ５０６を用いて、方程式（１０）および（１１）を使用して、計算されることができる（少なくとも２つの軸に対して）。
図５は、ＩＭＵ５０２およびＩＭＵ５０６の特定の配向を描写するが、任意の配向が、本明細書に開示される技法および方法のために好適であり得ることが検討される。例えば、ＩＭＵ５０６は、ＩＭＵ５０２を横断して完全に水平であるように描写されるが、ＩＭＵ５０６はまた、ＩＭＵ５０２の上方に垂直に、または概して、ＩＭＵ５０２から任意の既知の角度に配向される。いくつかの実施形態では、ＩＭＵ５０２およびＩＭＵ５０６は、それらが、相対的場所にかかわらず、少なくとも１つの一致する測定軸を共有するように配向されることができる。いくつかの実施形態では、非垂直整合（例えば、図５に描写される水平整合）は、垂直整合が、ヨー軸を中心として観察不可能な角加速をもたらし得るため、好ましくあり得る。これは、重力が、他の軸（例えば、ピッチまたはロール）と異なり、ヨー軸を中心として観察可能ではない場合があるため、望ましくない可能性がある。いくつかの実施形態では、依然として、一致する測定軸を維持しながら、ＩＭＵ５０２およびＩＭＵ５０６を可能な限り離れて（例えば、軸５１０に沿って、ＭＲシステム５００の最遠点に）設置することが望ましくあり得る。例えば、ｒｘが、０に接近するにつれて、測定値における誤差は、拡大された状態になり得る。いくつかの実施形態では、ＩＭＵ５０２およびＩＭＵ５０６をＭＲシステム５００の１つまたはそれを上回るカメラの近くに設置することが望ましくあり得る。これは、カメラによって捕捉された視覚的情報とＩＭＵ５０２およびＩＭＵ５０６によって捕捉された慣性情報を組み合わせることによって、ＳＬＡＭ計算のための正確度を増加させることができる。
角加速を計算することは、いくつかの点において、複合現実のためのＳＬＡＭ計算にとって有益であり得る。例えば、角加速は、ＩＭＵ測定のためのより正確な予備積分項を計算するために使用されることができる。ＩＭＵ測定値を予備積分することは、単一の相対的運動制約をＩＭＵから取得される一連の慣性測定値から決定することを含むことができる。ＩＭＵ測定値を予備積分し、一連の慣性測定値全体を積分する算出複雑性を低減させることが望ましくあり得る。例えば、ビデオ記録内で捕捉されたシーケンシャルフレーム（また、キーフレームでもあり得る）間で収集された慣性測定値は、ＩＭＵによって進行される、経路全体についてのデータを含み得る。キーフレームは、時間（例えば、前のキーフレーム選択以降の時間）、識別される特徴（例えば、前のキーフレームと比較して、十分な新しい識別される特徴を有する）、または他の基準に基づいて特別に選択される、フレームであり得る。しかしながら、いくつかの実施形態では、ＳＬＡＭ方法は、（例えば、第１のフレームにおける）開始点と（例えば、第２のフレームにおける）終了点とについてのデータのみを必要とし得る。いくつかの実施形態では、ＳＬＡＭ方法は、現在の時点（例えば、直近のフレーム）と、前の状態（例えば、前のフレーム）とについてのデータのみを必要とし得る。ＳＬＡＭ算出は、慣性測定値データを予備積分し（例えば、第１のフレームから第２のフレームまでの）単一の相対的運動制約を生産することによって、簡略化され得る。
図６Ａは、ＳＬＡＭ計算の例示的グラフを図示する。例示的グラフは、いくつかの変数の関数の非線形因数分解を視覚的に描写する。例えば、変数（例えば、６０２ａおよび６０２ｂ）は、円形ノードとして表されることができ、変数（例えば、６０４、因数とも呼ばれる）の関数は、正方形ノードとして表されることができる。各因数は、任意の結び付けられる変数の関数であることができる。ノード６０２ａおよび６０２ｂは、時間ｉ＝０において捕捉されたキーリグと関連付けられる、データを表すことができる。いくつかの実施形態では、キーリグは、マルチカメラシステム（例えば、２つまたはそれを上回るカメラを伴う、ＭＲシステム）からのキーフレームのセットを含むことができ、これは、ある時間において捕捉されている場合がある。キーリグは、任意の基準に基づいて、選択されることができる。例えば、キーリグは、キーリグ間の経過時間に基づいて、時間ドメイン内で選択されることができる（例えば、０．５秒毎に１つのフレームが、キーリグとして選択されることができる）。別の実施例では、キーリグは、識別された特徴に基づいて、空間ドメイン内で選択されることができる（例えば、フレームは、前のキーリグと比較して、十分に類似または異なる特徴を有する場合、キーリグとして選択されることができる）。キーリグは、メモリに記憶および保存されることができる。キーリグの使用は、算出負荷を増加させずに、より長いタイムフレームにわたって、より疎であるデータにつながり得る（例えば、ＳＬＡＭ計算をカメラによって記録される各フレーム上で実施するように算出上実行可能ではない場合がある）ため、ＳＬＡＭ計算のためにキーリグを使用することは、有益であり得る。
ノード６０２ａは、ＩＭＵ状態を表す、データを含むことができ、これは、線形加速測定、角速度測定、および所与の時間におけるＩＭＵ測定値の誤差（例えば、バイアス）の１つまたはそれを上回る推定値を含むことができる。バイアスは、測定された値と予期される値との間のオフセットを含むことができる（例えば、加速が存在しないが、加速度計が、０．２の値を記録するとき、０．２は、加速度計のバイアスと見なされ得る）。ノード６０２ｂは、特定のキーリグと関連付けられるキーリグ姿勢を表す、データを含むことができる。キーリグ姿勢は、バンドル調整の出力に基づくことができる。ノード６０６は、ＩＭＵ付帯性質を表す、データ（複合現実システムに対するＩＭＵの精度および配向に対応し得る）を含むことができ、ノード６０８は、重力推定値（重力ベクトルの推定される方向および／または大きさを含むことができる）を含むことができる。ノード６０４は、ＩＭＵ項エッジを含むことができ、これは、予備積分項を含むことができる。ノード６０４はまた、他の結び付けられるノードを相互に関連させる、誤差関数を定義し得る。予備積分項は、測定された値（例えば、線形加速および／または角速度）と状態変数を関連させることができる。いくつかの実施形態では、システム状態が、ノード６０２ａおよび／または６０２ｂを含むことができる。システム状態は、ＭＲシステムの場所、四元数（ＭＲシステムの回転および／または配向を表し得る）、速度（線形および／または角速度を含んでもよい）、１つまたはそれを上回る加速度計のバイアス、および／または１つまたはそれを上回るジャイロスコープのバイアスとして定義されることができる。いくつかの実施形態では、角加速データは、より正確な予備積分項を計算するために使用されることができる。
図６Ｂは、いくつかの実施形態による、角加速を予備積分項に含むことの利益の例示的可視化を図示する。図６Ｂでは、曲線６１０は、経時的グラウンドトゥルース角加速を表すことができる。これは、例えば、ユーザが環境を歩き回るにつれた、ＭＲシステム５００に関するグラウンドトゥルース角加速であることができる。曲線６１０についての情報を可能な限り正確に捕捉することが望ましくあり得る。測定値６１４は、時間ｔ＝－０．６における角速度の測定された値を表すことができる。いくつかの実施形態では、測定値６１４は、直接、ＩＭＵ５０２および／またはＩＭＵ５０６から出力されることができる。しかしながら、測定６１４は、曲線６１０がサンプル間で角速度を急速に変化させ得るため、サンプルレート間で曲線６１０を正確に表さない場合がある（例えば、図６Ｂは、０．２時間単位あたり１つのサンプルのサンプルレートを描写する）。
測定値６１２は、角加速項を含む、角速度を表すことができる。例えば、測定値６１２は、直接、時間ｔ＝－０．６における角速度をＩＭＵ５０２から取得し、本明細書に説明される技法を使用して、その時点での角加速を計算してもよい。角加速は、次いで、サンプル間のより正確な角速度推定値を作成するために使用されることができる（例えば、測定値６１２は、測定値６１４より曲線６１０を近似的に追跡するため、測定値６１２は、特定の時間における曲線６１０の傾きであり得る）。角速度は、より正確に推定され得るため、曲線６１０のサンプリングレートは、低減され得る。
方程式（１２）（１３）、および（１４）は、予備積分項の成分を表すことができ、これは、２つのシステム状態と２つのシステム状態間で捕捉されたＩＭＵセンサデータを関連させ得る。いくつかの実施形態では、方程式（１２）（１３）、および（１４）は、角加速項を含む必要はない。具体的には、方程式（１２）は、２つの四元数（例えば、２つのシステム回転状態）を相互に関連させることができ、式中（ｂｇ）は、ジャイロスコープのバイアス値を表すことができる。
方程式（１２）：
Figure 2023527357000022
 方程式（１３）は、２つの速度推定値（例えば、線形速度測定値）を相互に関連させることができ、式中、（ｂａ）は、線形加速度計のバイアス値を表すことができる。
方程式（１３）：
Figure 2023527357000023
 方程式（１４）は、２つの場所推定値（例えば、３次元空間内の場所）を相互に関連させることができる。
方程式（１４）：
Figure 2023527357000024
 いくつかの実施形態では、方程式（１５）は、２つの四元数を関連させる予備積分項の一部として、方程式（１２）に取って代わることができる。方程式（１５）は、例えば、本明細書に説明されるように計算され得る、角加速項を含むため、より正確なＳＬＡＭ推定値をもたらし得る。
方程式（１５）：
Figure 2023527357000025
 いくつかの実施形態では、
Figure 2023527357000026
 項を含むことは、より正確な
Figure 2023527357000027
 項をもたらし得、これは、他の予備積分項を通して伝搬し得る。より正確な予備積分項は、より良好なＳＬＡＭ結果をもたらし得る（例えば、ＭＲシステム５００は、同時に、その環境をマッピングしながら、その位置をより正確に識別し得る）。これは、より少ないジッタおよび／またはドリフトを仮想オブジェクトにもたらし得る。
いくつかの実施形態では、角加速はまた、仮想オブジェクトを事前にレンダリングすることによって、ＭＲシステムのユーザによって知覚される待ち時間を低減させるために使用されることができる。図６Ｂに示されるように、角加速項は、ＭＲシステムの将来的移動および／または位置をより正確に追跡および／または予測し得る。ＭＲシステム５００が、ユーザが近い将来に見ているであろう場所を予測することが可能である場合、ＭＲシステム５００は、それがユーザの視野に進入する必要がある前に、仮想コンテンツをレンダリングしてもよい。例えば、ＭＲシステム５００の現在の位置および／または軌道に基づいて、ＭＲシステム５００は、その将来的位置を予測し得る。ＭＲシステム５００は、次いで、将来的位置において可視となるであろう仮想コンテンツを決定し、それが将来的位置に到達する前に、仮想コンテンツのレンダリングを開始してもよい。事前レンダリングパイプラインを用いることで、ＭＲシステム５００は、必要ベースでレンダリングされるため、仮想コンテンツの表示を待機する代わりに、それがユーザの視野に進入するにつれて、瞬時（またはほぼ瞬時）に、仮想コンテンツを表示することが可能であり得る。
図７は、いくつかの実施形態による、２つを上回るＩＭＵを伴う、例示的ＭＲシステムを図示する。付加的ＩＭＵは、いくつかの利益、例えば、３つの軸（２つの代わりに）に沿った角加速の解法および／または雑音低減／誤差軽減をもたらすことができる。いくつかの実施形態では、位置７０２ｏおよび７０４ｏにおける２つのＩＭＵの場所および配向は、軸７０１を除く、任意の軸を中心とした角加速の計算を可能にし得る。いくつかの実施形態では、付加的センサが、ＭＲシステム７００（ＭＲシステム１１２、２００、５００に対応し得る）に追加されてもよく、これは、同様に、軸７０１を中心とした角加速の解法を可能にし得る。例えば、第３のＩＭＵが、位置７０６ｏに設置されてもよい。位置７０６ｏに設置されたＩＭＵは、一致する測定軸を位置７０２ｏまたは７０４ｏに設置されたＩＭＵのいずれかと共有する必要はない。いくつかの実施形態では、第３のＩＭＵは、方程式（２）（３）、および（４）を使用して、角加速の完全解法を可能にし得る。より小さい
Figure 2023527357000028
 ベクトルが測定誤差を拡大し得るため、第３のＩＭＵを他の２つのＩＭＵから可能な限り離れて設置することが有益であり得る。
いくつかの実施形態では、第３のＩＭＵは、位置７０８ｏに設置されることができる。位置７０２ｏおよび７０４ｏに対する本設置は、他の２つのＩＭＵから離れるほど、より大きい
Figure 2023527357000029
 ベクトルをもたらすため、有利であり得る。第３のＩＭＵが参照されるが、１つ、２つ、３つ、４つ、またはそれを上回る、任意の数のＩＭＵが、使用されてもよいことが検討される。いくつかの実施形態では、付加的および／または冗長ＩＭＵセンサは、有利なこととして、誤差検出（例えば、１つまたはそれを上回るＩＭＵが正しくない値を測定するときを検出する）、雑音低減等のために活用されることができる。
図７に図示されるＩＭＵの場所および数は、限定することを意味するものではないことを理解されたい。例えば、ＩＭＵは、Ｎ個のＩＭＵに関する角加速を導出するために、正確度を最大限にするように設置されてもよい。
図８は、いくつかの実施形態による、複合現実ＳＬＡＭのために角加速を活用するための例示的プロセス８００を図示する。ステップ８０２では、第１の慣性データが、３つの測定軸を含み得る、第１の慣性測定ユニット（例えば、図５または７に関して説明されるＩＭＵ）を介して生成される。いくつかの実施形態では、第１の慣性測定ユニットは、ウェアラブル頭部デバイスの近位端の近く（および／またはウェアラブル頭部デバイスのカメラの近く）に設置されることができる。いくつかの実施形態では、第１の慣性測定ユニットは、ＭＲシステムのウェアラブル頭部デバイスの中に統合されてもよい。いくつかの実施形態では、第１の慣性データは、線形加速（例えば、３つの測定軸に沿って）と、角速度（例えば、３つの測定軸に沿って）とを含むことができる。いくつかの実施形態では、第１の慣性データは、線形速度（例えば、３つの測定軸に沿って）を含むことができる。いくつかの実施形態では、第１の慣性データは、角加速（例えば、３つの測定軸に沿って）を含むことができる。
ステップ８０４では、第２の慣性データが、３つの測定軸を含み得る、第２の慣性測定ユニット（例えば、図５または７に関して説明されるＩＭＵ）を介して、生成される。いくつかの実施形態では、第２の慣性測定ユニットは、ＭＲシステムのウェアラブル頭部デバイスの中に統合されてもよい。いくつかの実施形態では、第２の慣性測定ユニットは、１つの測定軸が第１の慣性測定ユニットの測定軸と一致するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、第２の慣性測定ユニットは、ウェアラブル頭部デバイスの遠位端の近く（および／またはウェアラブル頭部デバイスのカメラの近く）に設置されてもよい。第２の慣性測定ユニットは、約４～８インチの距離だけ、第１の慣性測定ユニットから分離されてもよく、第１の慣性測定ユニットに実質的に硬直的に結合されてもよい。いくつかの実施形態では、第２の慣性データは、線形加速（例えば、３つの測定軸に沿って）と、角速度（例えば、３つの測定軸に沿って）とを含むことができる。いくつかの実施形態では、第２の慣性データは、線形速度（例えば、３つの測定軸に沿って）を含むことができる。いくつかの実施形態では、第２の慣性データは、角加速（例えば、３つの測定軸に沿って）を含むことができる。
ステップ８０６では、角加速が、第１の慣性データおよび第２の慣性データに基づいて、計算されることができる。いくつかの実施形態では、角加速は、本明細書に説明されるように、ＭＲシステムのウェアラブル頭部デバイスの中に統合される、１つまたはそれを上回るプロセッサを介して、計算されることができる。いくつかの実施形態では、角加速は、ＭＲシステムの補助デバイス（例えば、ベルトパックおよび／または補助ユニット３２０）の中に統合される、１つまたはそれを上回るプロセッサを介して、計算されることができる。いくつかの実施形態では、角加速は、ＭＲシステムまたは補助デバイスと異なる、第２のデバイス（例えば、クラウドコンピューティングデバイス）を使用して、計算されることができる。いくつかの実施形態では、角加速は、第１の慣性測定ユニットおよび／または第２の慣性測定ユニットの２つの測定軸に沿って、計算されることができる。いくつかの実施形態では、角加速は、第１の慣性測定ユニットと第２の慣性測定ユニット（例えば、位置７０２ｏまたは７０４ｏに位置するＩＭＵと位置７０６ｏまたは７０８ｏに位置するＩＭＵ）との間で一致する測定軸に沿って、計算される必要はない。
ステップ８０８では、ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置が、角加速に基づいて、推定されることができる。例えば、測定値６１２（例えば、角加速）が、特定の時間における曲線６１０を推定するために使用されてもよい。いくつかの実施形態では、第１の位置は、ＭＲシステムのウェアラブル頭部デバイスの中に統合される、１つまたはそれを上回るプロセッサを介して、推定されてもよい。いくつかの実施形態では、第１の位置は、ＭＲシステムの補助デバイスの中に統合される、１つまたはそれを上回るプロセッサを介して、推定されてもよい。いくつかの実施形態では、ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置は、ＳＬＡＭを使用して、推定されることができる。いくつかの実施形態では、第１の位置は、角加速項を含み得る、１つまたはそれを上回る予備積分項を使用して、推定されてもよい。
ステップ８１０では、仮想コンテンツが、ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置に基づいて、提示されることができる。例えば、第１の位置に基づいて、いくつかの実施形態では、仮想コンテンツは、ウェアラブル頭部デバイスの１つまたはそれを上回る透過型ディスプレイを介して、提示されることができる。いくつかの実施形態では、ＭＲシステムは、第１の位置（場所および／または配向データを含むことができる）に基づいて、ユーザの視野を決定してもよく、仮想コンテンツは、ユーザの視野内に位置する場合、提示されることができる。いくつかの実施形態では、ＭＲシステムは、第１の位置および角加速を使用して、ウェアラブル頭部デバイスの将来的位置を予測してもよい。例えば、将来的位置は、現在の位置（例えば、第１の位置）と、軌道（角加速に基づいてもよい）とに基づいて、予測されることができる。いくつかの実施形態では、仮想コンテンツは、将来的位置および／または将来的位置におけるユーザの視野に基づいて、生成されることができる。
いくつかの実施形態によると、システムが、第１の慣性測定ユニットと、第２の慣性測定ユニットと、第１の慣性測定ユニットを介して、第１の慣性データを受信することと、第２の慣性測定ユニットを介して、第２の慣性データを受信することと、第１の慣性データに基づいて、かつ、さらに第２の慣性データに基づいて、角加速を計算することと、角加速に基づいて、ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置を推定することと、ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置に基づいて、仮想コンテンツを提示することとを含む、方法を実行するように構成される、１つまたはそれを上回るプロセッサとを備える。
いくつかの実施形態によると、第１の慣性測定ユニットおよび第２の慣性測定ユニットは、一致する測定軸を共有する。
いくつかの実施形態によると、本システムはさらに、一致する測定軸を第１の慣性測定ユニットおよび第２の慣性測定ユニットと共有しない、第３の慣性測定ユニットを備える。
いくつかの実施形態によると、本方法はさらに、第３の慣性測定ユニットを介して、第３の慣性データを生成することを含み、角加速は、さらに第３の慣性データに基づいて計算される。
いくつかの実施形態によると、角加速に基づいて、ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置を推定することは、角加速に基づいて、予備積分項を計算することを含む。
いくつかの実施形態によると、予備積分項は、ウェアラブル頭部デバイスの第１の状態をウェアラブル頭部デバイスの第２の状態に関連させ、各状態は、個別の位置データ、個別の速度データ、個別の加速度計バイアスデータ、および個別のジャイロスコープバイアスデータを備える。
いくつかの実施形態によると、本方法はさらに、角加速に基づいて、かつ、さらにウェアラブル頭部デバイスの第１の位置に基づいて、ウェアラブル頭部デバイスの将来的位置を予測することと、ウェアラブル頭部デバイスの将来的位置に基づいて、仮想コンテンツの提示を更新することとを含む。
いくつかの実施形態によると、方法が、第１の慣性測定ユニットを介して、第１の慣性データを受信することと、第２の慣性測定ユニットを介して、第２の慣性データを受信することと、第１の慣性データに基づいて、かつ、さらに第２の慣性データに基づいて、角加速を計算することと、角加速に基づいて、ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置を推定することと、ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置に基づいて、仮想コンテンツを提示することとを含む。
いくつかの実施形態によると、第１の慣性測定ユニットおよび第２の慣性測定ユニットは、一致する測定軸を共有する。
いくつかの実施形態によると、本方法はさらに、一致する測定軸を第１の慣性測定ユニットおよび第２の慣性測定ユニットと共有しない、第３の慣性測定ユニットを介して、第３の慣性データを生成することを含む。
いくつかの実施形態によると、角加速は、さらに第３の慣性データに基づいて計算される。
いくつかの実施形態によると、角加速に基づいて、ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置を推定することは、角加速に基づいて、予備積分項を計算することを含む。
いくつかの実施形態によると、予備積分項は、ウェアラブル頭部デバイスの第１の状態をウェアラブル頭部デバイスの第２の状態に関連させ、各状態は、個別の位置データ、個別の速度データ、個別の加速度計バイアスデータ、および個別のジャイロスコープバイアスデータを備える。
いくつかの実施形態によると、本方法はさらに、角加速に基づいて、かつ、さらにウェアラブル頭部デバイスの第１の位置に基づいて、ウェアラブル頭部デバイスの将来的位置を予測することと、ウェアラブル頭部デバイスの将来的位置に基づいて、仮想コンテンツの提示を更新することとを含む。
いくつかの実施形態によると、非一過性コンピュータ可読媒体が、電子デバイスの１つまたはそれを上回るプロセッサによって実行されると、１つまたはそれを上回るプロセッサに、第１の慣性測定ユニットを介して、第１の慣性データを受信することと、第２の慣性測定ユニットを介して、第２の慣性データを受信することと、第１の慣性データに基づいて、かつ、さらに第２の慣性データに基づいて、角加速を計算することと、角加速に基づいて、ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置を推定することと、ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置に基づいて、仮想コンテンツを提示することとを含む、方法を実施させる、１つまたはそれを上回る命令を記憶する。
いくつかの実施形態によると、第１の慣性測定ユニットおよび第２の慣性測定ユニットは、一致する測定軸を共有する。
いくつかの実施形態によると、本方法はさらに、一致する測定軸を第１の慣性測定ユニットおよび第２の慣性測定ユニットと共有しない、第３の慣性測定ユニットを介して、第３の慣性データを生成することを含む。
いくつかの実施形態によると、角加速は、さらに第３の慣性データに基づいて計算される。
いくつかの実施形態によると、角加速に基づいて、ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置を推定することは、角加速に基づいて、予備積分項を計算することを含む。
いくつかの実施形態によると、予備積分項は、ウェアラブル頭部デバイスの第１の状態をウェアラブル頭部デバイスの第２の状態に関連させ、各状態は、個別の位置データ、個別の速度データ、個別の加速度計バイアスデータ、および個別のジャイロスコープバイアスデータを備える。
いくつかの実施形態によると、本方法はさらに、角加速に基づいて、かつ、さらにウェアラブル頭部デバイスの第１の位置に基づいて、ウェアラブル頭部デバイスの将来的位置を予測することと、ウェアラブル頭部デバイスの将来的位置に基づいて、仮想コンテンツの提示を更新することとを含む。
開示される実施例は、付随の図面を参照して完全に説明されたが、種々の変更および修正が、当業者に明白となるであろうことに留意されたい。例えば、１つまたはそれを上回る実装の要素は、組み合わせられ、削除され、修正され、または補完され、さらなる実装を形成してもよい。そのような変更および修正は、添付の請求項によって定義されるような開示される実施例の範囲内に含まれるものとして理解されるべきである。

Claims (20)

  1. システムであって、
    第１の慣性測定ユニットと、
    第２の慣性測定ユニットと、
    １つまたはそれを上回るプロセッサであって、
    前記第１の慣性測定ユニットを介して、第１の慣性データを受信することと、
    前記第２の慣性測定ユニットを介して、第２の慣性データを受信することと、
    前記第１の慣性データに基づいて、かつ、さらに前記第２の慣性データに基づいて、角加速を計算することと、
    前記角加速に基づいて、ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置を推定することと、
    前記ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置に基づいて、仮想コンテンツを提示することと
    を含む方法を実行するように構成される、１つまたはそれを上回るプロセッサと
    を備える、システム。
  2. 前記第１の慣性測定ユニットおよび前記第２の慣性測定ユニットは、一致する測定軸を共有する、請求項１に記載のシステム。
  3. 前記一致する測定軸を前記第１の慣性測定ユニットおよび前記第２の慣性測定ユニットと共有しない第３の慣性測定ユニットをさらに備える、請求項２に記載のシステム。
  4. 前記方法はさらに、
    前記第３の慣性測定ユニットを介して、第３の慣性データを生成すること
    を含み、
    前記角加速は、さらに前記第３の慣性データに基づいて計算される、
    請求項３に記載のシステム。
  5. 前記角加速に基づいて、前記ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置を推定することは、前記角加速に基づいて、予備積分項を計算することを含む、請求項１に記載のシステム。
  6. 前記予備積分項は、前記ウェアラブル頭部デバイスの第１の状態を前記ウェアラブル頭部デバイスの第２の状態に関連させ、各状態は、個別の位置データ、個別の速度データ、個別の加速度計バイアスデータ、および個別のジャイロスコープバイアスデータを備える、請求項５に記載のシステム。
  7. 前記方法はさらに、
    前記角加速に基づいて、かつ、さらに前記ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置に基づいて、前記ウェアラブル頭部デバイスの将来的位置を予測することと、
    前記ウェアラブル頭部デバイスの将来的位置に基づいて、前記仮想コンテンツの提示を更新することと
    を含む、請求項１に記載のシステム。
  8. 方法であって、
    第１の慣性測定ユニットを介して、第１の慣性データを受信することと、
    第２の慣性測定ユニットを介して、第２の慣性データを受信することと、
    前記第１の慣性データに基づいて、かつ、さらに前記第２の慣性データに基づいて、角加速を計算することと、
    前記角加速に基づいて、ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置を推定することと、
    前記ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置に基づいて、仮想コンテンツを提示することと
    を含む、方法。
  9. 前記第１の慣性測定ユニットおよび前記第２の慣性測定ユニットは、一致する測定軸を共有する、請求項８に記載の方法。
  10. 前記一致する測定軸を前記第１の慣性測定ユニットおよび前記第２の慣性測定ユニットと共有しない第３の慣性測定ユニットを介して、第３の慣性データを生成することをさらに含む、請求項９に記載の方法。
  11. 前記角加速は、さらに前記第３の慣性データに基づいて計算される、請求項１０に記載の方法。
  12. 前記角加速に基づいて、前記ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置を推定することは、前記角加速に基づいて、予備積分項を計算することを含む、請求項８に記載の方法。
  13. 前記予備積分項は、前記ウェアラブル頭部デバイスの第１の状態を前記ウェアラブル頭部デバイスの第２の状態に関連させ、各状態は、個別の位置データ、個別の速度データ、個別の加速度計バイアスデータ、および個別のジャイロスコープバイアスデータを備える、請求項１２に記載の方法。
  14. 前記角加速に基づいて、かつ、さらに前記ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置に基づいて、前記ウェアラブル頭部デバイスの将来的位置を予測することと、
    前記ウェアラブル頭部デバイスの将来的位置に基づいて、前記仮想コンテンツの提示を更新することと
    をさらに含む、請求項８に記載の方法。
  15. 非一過性コンピュータ可読媒体であって、前記非一過性コンピュータ可読媒体は、１つまたはそれを上回る命令を記憶しており、前記１つまたはそれを上回る命令は、電子デバイスの１つまたはそれを上回るプロセッサによって実行されると、前記１つまたはそれを上回るプロセッサに、
    第１の慣性測定ユニットを介して、第１の慣性データを受信することと、
    第２の慣性測定ユニットを介して、第２の慣性データを受信することと、
    前記第１の慣性データに基づいて、かつ、さらに前記第２の慣性データに基づいて、角加速を計算することと、
    前記角加速に基づいて、ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置を推定することと、
    前記ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置に基づいて、仮想コンテンツを提示することと
    を含む方法を実施させる、非一過性コンピュータ可読媒体。
  16. 前記第１の慣性測定ユニットおよび前記第２の慣性測定ユニットは、一致する測定軸を共有する、請求項１５に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
  17. 前記方法はさらに、前記一致する測定軸を前記第１の慣性測定ユニットおよび前記第２の慣性測定ユニットと共有しない、第３の慣性測定ユニットを介して、第３の慣性データを生成することを含む、請求項１６に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
  18. 前記角加速に基づいて、前記ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置を推定することは、前記角加速に基づいて、予備積分項を計算することを含む、請求項１５に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
  19. 前記予備積分項は、前記ウェアラブル頭部デバイスの第１の状態を前記ウェアラブル頭部デバイスの第２の状態に関連させ、各状態は、個別の位置データ、個別の速度データ、個別の加速度計バイアスデータ、および個別のジャイロスコープバイアスデータを備える、請求項１８に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
  20. 前記方法はさらに、
    前記角加速に基づいて、かつ、さらに前記ウェアラブル頭部デバイスの第１の位置に基づいて、前記ウェアラブル頭部デバイスの将来的位置を予測することと、
    前記ウェアラブル頭部デバイスの将来的位置に基づいて、前記仮想コンテンツの提示を更新することと
    を含む、請求項１５に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
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