不同的光照条件会显著影响AR内容的质量，它会影响设备传感器、渲染一致性和用户感知。 AR 系统依赖摄像头和环境数据来锚定虚拟对象，而光照的突然或极端变化会扰乱这些过程。 例如，明亮的阳光会过度曝光相机画面，从而使 AR 设备更难以检测表面或跟踪移动。 相反，低光环境可能会引入噪点或降低跟踪精度，从而导致虚拟对象显得不稳定或未对齐。 对于基于标记的 AR 而言，这些问题尤其突出，因为不良的照明会模糊定位所需的视觉标记。
光照不一致也会给渲染真实感带来挑战。 AR 内容必须与环境光的方向、强度和颜色相匹配，才能实现无缝融合。 如果在光线柔和的房间内，以带有强烈阴影的方式渲染虚拟对象，则它会显得格格不入。 动态光照变化（例如从室内移动到室外空间）会导致虚拟对象外观发生突然变化，例如纹理过亮或反射不匹配。 例如，如果 AR 应用程序在中午在户外显示汽车模型，则可能无法调整汽车的金属漆反射以匹配周围的天空，从而破坏沉浸感。
开发人员可以使用自适应技术来缓解这些问题。 ARKit 和 ARCore 等 AR 框架提供光照估算 API，可以实时调整虚拟对象的阴影。 环境探针可以捕获环境光数据，以动态更新反射和阴影。 在各种条件下（例如荧光照明、日光和昏暗的房间）进行测试有助于识别渲染差距。 对于关键应用，将传感器数据（例如 LiDAR）与亮度/对比度调整的手动用户控件相结合，可以确保鲁棒性。 例如，如果家具 AR 应用程序在黑暗房间中自动调整失败，则可以让用户调整虚拟照明。 优先考虑这些策略可确保 AR 内容在各种照明场景中保持稳定且在视觉上具有凝聚力。