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《僵尸部队VR》5月22日全平台上线,支持双人合作对抗丧尸潮

《僵尸部队 VR》将于5月22日正式上线Steam、Meta Quest和索尼PSVR 2,该游戏基于Rebellion的热门射击系列,旨在通过沉浸式体验让玩家感受丧尸末日的恐怖与紧张。游戏支持在线两人合作模式,玩家可以在遭受战争蹂躏的欧洲中,与丧尸战斗,选择真实的二战武器如狙击步枪、冲锋枪和手枪进行作战。
《僵尸部队VR》5月22日全平台上线,支持双人合作对抗丧尸潮

苹果推送visionOS 2.5 RC版本

苹果已推送visionOS 2 5的RC版本(22O473),开发者可通过设备设置下载测试版,需持注册开发者账号并建议备份数据。具体安装步骤包括在设置中启用测试版更新并选择visionOS Developer Beta。同时,开发者还可在Xcode的visionOS模拟器中体验新系统。
苹果推送visionOS 2.5 RC版本

CaseCruzer推出VR多设备充电站,支持Quest、PICO 10台头显同步供电

CaseCruzer与Pelican Products合作推出新型VR头显充电站,基于军用级保护盒,可支持多达10台设备的安全充电,确保在各种环境下的运输安全。该充电解决方案旨在满足组织灵活部署VR工具的需求,适用于培训中心、医疗和远程团队,避免设备损坏和电池耗尽。充电站支持大多数VR头显,采用双盖设计以增强散热和防盗,并具备线缆管理功能。此外,设备经过精心设计以提升性能,简化物流管理。
CaseCruzer推出VR多设备充电站,支持Quest、PICO 10台头显同步供电

Valve Deckard VR头显因关税推迟发布,但仍将年内推出

根据Gabe Follower的透露,因美国关税政策影响,V社将稍微推迟Deckard头显的发布,但仍计划在年内推出。布拉德·林奇在SteamVR代码中发现了七个Deckard预生产模型,并提到“+Deckard EV3”的发现,暗示该设备可能正在接近最终形态。这些模型分别为POC、Mini-D和EV,代表了不同的技术验证和开发阶段。
Valve Deckard VR头显因关税推迟发布,但仍将年内推出

滑铁卢大学推出运动重映射,让行动不便者无障碍玩VR游戏

滑铁卢大学的研究人员开发了一种名为MotionBlocks的工具,旨在帮助行动不便的人更易于使用虚拟现实(VR)。传统的VR游戏往往需要大幅度的动作,给轮椅用户带来了挑战。MotionBlocks通过映射用户在舒适范围内的物理动作到游戏所需的虚拟动作,允许用户自定义控制输入,降低身体压力。研究表明,使用MotionBlocks后,用户享受感提升,疲劳感降低。研究团队希望该技术能成为VR行业的标准,促进更广泛的可访问性。
滑铁卢大学推出运动重映射,让行动不便者无障碍玩VR游戏

2025年05月06日美国专利局新申请AR/VR专利摘选

近期,美国专利及商标局公布了多项AR/VR领域的新专利,共有56篇。其中包括Meta的边缘云工作负载管理、人工智能辅助虚拟对象构建器、增强触觉响应的方法等。Apple则提出了用户界面管理三维环境中内容共享的创新方案。此外,Snap和Sony等公司也提出了各自的增强现实和虚拟现实相关技术,如实时服装交换和深度感知校准。专利展示了XR技术在用户体验提升、设备交互及环境适应方面的持续创新与发展。HTC的专利涉及多种图像显示与传输技术。其中,图像显示设备通过透镜组和衍射光学元件,将显示图像转换为多个并行的光束;头戴式无线传输显示设备配备天线结构,支持信号收发,优化显示效果;图像拍摄系统结合显示设备及控制装置,实现用户图像与虚拟图像的空间定位与组合,以生成输出图像。这些创新技术为XR行业提供了更先进的解决方案。
2025年05月06日美国专利局新申请AR/VR专利摘选

XR日报:《Beat saber》3个月20万Pure成就,PICO将在巴塞罗那举办MR音乐会

Meta Quest平台的《Beat Saber》游戏销量接近1000万份,营收约2.97亿美元,未包含其他收入。Ristband与PICO将在巴塞罗那举办混合现实音乐会,展示音乐与科技结合的沉浸体验。伦敦大学团队开发的VR机器人远程操作系统可在无视环境下实现高效操作。荷兰大学提出的VR头显双波束接收方案降低信号中断率。Eventshop收购AR团队,增强AR开发能力。DOF Robotics与PICO合作开发沉浸式娱乐项目。《Ghosts of Tabor》将于PSVR2上架。Impact Reality成立新工作室专注VR游戏发行。日本团队提出基于RGB-D图像的手持物体姿态估计框架。NFL新秀杰伦·米罗引入VR训练提升表现。
XR日报:《Beat saber》3个月20万Pure成就,PICO将在巴塞罗那举办MR音乐会

芝浦工大提出Vote-based多模态融合框架,手持物体姿态估计精度提升13.9%

日本芝浦工业大学团队研发了一种新的深度神经网络,利用RGB-D图像进行手持物体姿态估计。该框架结合了Vote机制,有效整合2D和3D关键点,同时解决了手遮挡和多模态数据融合的问题,显著提高了姿态估计的准确性和鲁棒性。实验结果显示,该方法在公认数据集上较现有技术提高了15%的准确率,具备良好的现实应用潜力,尤其在沉浸式AR/VR技术领域。
芝浦工大提出Vote-based多模态融合框架,手持物体姿态估计精度提升13.9%

VR触觉远程操控在无视觉输入下实现80%成功率物体抓取

伦敦玛丽女王大学与伦敦国王学院的研究团队开发了一种基于VR头显和触觉传感的机器人远程操作系统。该系统使蒙眼用户能够在没有摄像头的条件下,通过触觉反馈精准完成拾取和放置任务,成功率达到80%。研究表明,触觉技术能弥补传统视觉系统在低能见度环境下的不足,为未来更复杂的远程操作应用铺平道路。实验还发现,用户对对象和任务关系的理解显著提高了执行精度,计划未来进一步优化VR环境以增强三维和深度感知。
VR触觉远程操控在无视觉输入下实现80%成功率物体抓取