在虚拟现实和强化现实系统环境中，可预测跟踪技术需要预测对象或身体某个部位的下一个方向和(或)方向。举个例子，当你的头朝某个方向旋转时，你可以实时预测你的手可能放在哪里。
为什么跟踪技术这么简单？追踪技术的罕见应用之一是增加运动光子的延迟时间，运动光子延迟是指用户在虚拟现实和增强现实环境下完成动作，并充分反映在显示器上的时间。由于运动本身没有延迟，运动完成，信息显示在屏幕上时不会延迟(更多延迟的原因请参考以下内容)，因此需要预测下一个方向和方向，将数据优先改版到屏幕上在虚拟现实中应用，可预测跟踪技术的关注很多，但该技术在强化现实领域也是最重要的，特别是用户在现实世界再次瞬间移动时，适当强化现实变化也必须反映在显示器上。举个例子，带着强化现实头盔，看到强化表明的图形变化在实体对象的顶部，更重要的是，即使旋转自己的头库，强化现实环境的垄断物也必须瞄准原来的对象，而不是随着头部的旋转而旋转对象可能可以用照相机识别，但照相机需要花费时间捕捉框架，处理器需要识别框架中对象的方向，图形处理芯片必须显示变化层的新方向。通过可预测跟踪技术，与现实世界相比，在变化层中需要增加运动处理。
可以预测跟踪技术是如何工作的？看到汽车以一定的速度行驶，预测这辆车下一秒后可能超过的方向可能是非常简单的事情，如果没有意外的话，预测的精度也不会变高。因为不仅告诉了这辆车的正确方向，还告诉了现在的行驶速度，所以有了这些条件，基本上可以推断这辆车将来的方向在哪里。当然，如果你想预测这辆车在一秒钟内能直达哪里，那么这个预测可能不能每次100%准确，因为在此期间，汽车可能会改变方向，也可能会加速。因此，对于汽车程的预测中，预测的范围越大，预测的范围就越不准确。
简而言之，如果你能预测汽车在一秒钟后的位置，准确将允许你预测一分钟后汽车的位置。另外，对汽车自身的状况理解越少，预测正确的机会也越大。
例如，不仅要测量汽车的速度，还要测量加速度，展开更准确的预测。因此，如果需要获得跟踪对象更好的不道德信息，也可以提高预测精度。
举个例子，在展开头部跟踪时，如果需要理解头部旋转的速度和可能旋转的角度，则可以进一步优化跟踪模型，进一步正确识别。在某种程度上，如果你正在进行眼球跟踪，你也可以用提供的眼球跟踪信息来预测头部运动(这不会在本文后详细探索)。
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