AR 应用中的深度感知技术使设备能够理解物理环境的 3D 结构，这对于虚拟物体与现实世界物体之间逼真的互动至关重要。常用的距离测量技术包括 LiDAR（光探测和测距）、结构光和立体相机。例如，LiDAR 发射激光脉冲并计算反射返回所需的时间，从而创建深度图。结构光将红外点图案投射到表面，通过分析图案的变形来推断深度。立体相机使用两个镜头捕捉略有偏移的图像，通过视差来三角测量深度。这种深度数据使 AR 系统能够精确放置虚拟物体、检测表面并处理遮挡——确保虚拟元素在适当的时候显示在真实物体后面。例如，Apple 的 ARKit 在 iPad 上使用 LiDAR 来实现应用中的遮挡效果，使虚拟物体能够逼真地与家具或墙壁互动。
具体应用包括游戏中的空间映射、测量工具和虚拟试穿。在游戏中，深度感知使角色能够移动到现实世界的障碍物后面，增强沉浸感。像 Pokémon GO 这样的游戏可以使用深度数据让精灵藏在桌子下面。测量应用，例如 Google 的 Measure，依赖深度感知来计算 3D 空间中点之间的距离。零售 AR 应用，如 IKEA Place，利用深度在房间中放置虚拟家具，同时考虑墙壁和地板的尺寸。深度数据还可以改善滤镜的面部跟踪：Snapchat 的 AR 镜头使用深度图来应用符合面部轮廓的效果。此外，深度感知的 AR 可以实现更安全的导航——想象一下一个应用，它在地面上叠加方向箭头，同时避开通过深度传感器检测到的障碍物。
挑战包括硬件限制和计算需求。并非所有设备都配备专用的深度传感器，这迫使开发者依赖基于软件的深度估算（例如 ARCore 的运动跟踪）。照明条件、反光表面或低纹理环境可能会降低准确性。未来改进可能涉及利用机器学习模型增强从 2D 相机进行的深度预测，或结合传感器数据与算法的混合方法。开发者还应考虑隐私问题，因为深度图可能会泄露房间布局或物体位置。尽管存在这些障碍，深度感知对于需要精确空间理解的 AR 体验仍然至关重要，其集成到 ARKit 和 ARCore 等框架中简化了开发者在游戏、零售或工业设计领域构建应用的实现过程。