校准 AR 设备以实现精确跟踪涉及对齐硬件传感器和软件算法，以确保虚拟内容与现实世界正确对齐。该过程通常包括校准摄像头、惯性测量单元 (IMU) 和环境跟踪系统。例如，基于摄像头的系统需要精确的镜头畸变校正和焦距调整，而 IMU 需要偏差和漂移补偿。环境校准确保设备了解空间锚点（如地板或墙壁），以保持虚拟对象放置的一致性。这个多步骤过程确保所有组件协同工作，以最大限度地减少跟踪误差。
第一步是校准单个传感器。摄像头通常使用棋盘格图案或已知的校准目标来测量畸变和焦距。像 OpenCV 这样的工具提供了库来计算固有（镜头属性）和外在（位置/方向）参数。IMU（包括加速度计和陀螺仪）需要传感器融合算法（例如，卡尔曼滤波器）来组合来自多个来源的数据并减少噪声。对于环境跟踪，像 Microsoft HoloLens 这样的设备使用同步定位和映射 (SLAM) 来构建房间的 3D 地图。开发人员可以手动触发此过程，也可以让设备通过在空间中移动来自动校准。例如，ARKit 和 ARCore 使用来自摄像头数据的特征点检测来改进他们对表面和光照的理解。
最后，运行时的持续校准可确保准确性。设备根据新的传感器数据不断调整跟踪 - 例如，当用户穿过房间时校正漂移。开发人员可以实施地面实况检查，例如将 SLAM 数据与环境中预定义的标记或二维码进行比较。在不同的光照条件和表面（例如，反射地板）中进行测试有助于识别校准弱点。像 Unity 的 XR Interaction Toolkit 或 Unreal 的 AR Foundation 这样的工具提供了 API 来监控跟踪置信度并触发重新校准（如果误差超过阈值）。定期更新不同硬件批次或环境场景的校准配置文件也可以提高设备之间的一致性。