环境因素通过引入噪声、不准确或数据收集失败等问题，显著影响增强现实 (AR) 系统中的传感器性能。 摄像头、激光雷达、惯性测量单元 (IMU) 和深度传感器等传感器依赖于稳定的环境条件才能最佳运行。 例如，用于视觉跟踪或 SLAM（同步定位与地图构建）的摄像头在低光照环境或极端眩光下会遇到困难，从而导致跟踪漂移或丢失。 同样，由于光散射，激光雷达和深度传感器在多雾或下雨的条件下可能会失效，而 IMU 在建筑工地等振动环境中可能会累积误差。 这些干扰直接影响 AR 体验，导致虚拟对象与现实世界对象之间的不对齐。
具体的环境挑战因传感器类型而异。 摄像头对光照变化敏感：亮度突然变化（例如，从室内移动到室外）可能会过度曝光或曝光不足图像，从而破坏特征检测算法。 玻璃或抛光地板等反射表面会通过散射红外光来混淆深度传感器，从而产生错误的深度读数。 温度波动也会影响 IMU，因为陀螺仪和加速度计可能会因热量导致校准参数发生变化而漂移。 例如，在炎热的工厂环境中使用 AR 头显可能会错误地报告方向，从而导致虚拟叠加层抖动或错位。 开发人员必须在校准和传感器融合过程中考虑这些因素，以保持稳定性。
为了缓解这些问题，开发人员通常会实施冗余和自适应算法。 通过传感器融合（例如，卡尔曼滤波器）将摄像头数据与 IMU 读数相结合可以弥补各个传感器的弱点。 例如，如果摄像头在弱光下丢失跟踪，则 IMU 数据可以暂时估计运动，直到光照改善。 环境感知算法，例如摄像头的动态曝光调整或多尘环境中激光雷达的降噪，也可以提供帮助。 此外，预处理步骤（例如，屏蔽深度图中的反射表面或对 IMU 使用热补偿）可以提高鲁棒性。 在不同的条件下（例如，不同的光照水平、运动场景或天气模拟）进行测试对于识别故障模式和完善错误处理逻辑至关重要。 通过设计能够适应环境可变性的系统，开发人员可以创建在实际使用案例中可靠运行的 AR 应用程序。