增强现实 (AR) 应用程序中的实时数据处理通过传感器输入、高效算法和优化渲染相结合的方式进行管理。AR 系统持续捕获来自摄像头、惯性测量单元 (IMU)、GPS 和其他传感器的数据，以了解用户的环境和动作。这些数据经过处理，以跟踪设备的位置、绘制表面地图并准确地覆盖数字内容。诸如 ARKit (iOS) 和 ARCore (Android) 之类的框架通过使用同步定位与地图构建 (SLAM) 等技术来处理大部分此类工作，该技术在跟踪设备在环境中的位置的同时构建环境的 3D 地图。例如，当用户将其手机指向桌子时，系统会检测平面并将虚拟对象实时锚定到它们。
处理管道优先考虑低延迟，以保持真实元素和虚拟元素之间无缝集成的幻觉。传感器融合在这里至关重要，它结合了来自多个来源（例如，相机帧、陀螺仪、加速度计）的数据以提高跟踪精度。例如，ARCore 使用相机检测到的特征点以及 IMU 数据来估计帧之间的设备运动，即使相机的视野被暂时遮挡。与基于云的解决方案相比，通常更喜欢边缘计算或设备端处理，以最大限度地减少延迟。开发人员可能会针对特定硬件优化算法，例如利用移动 GPU 进行并行处理或使用针对实时推理优化的机器学习模型（例如，使用 TensorFlow Lite 进行对象检测）。诸如减少 3D 模型中的多边形计数之类的性能权衡很常见，以将帧速率保持在 60 FPS 以上。
渲染和同步可确保数字内容与物理世界对齐。诸如 Unity 或 Unreal Engine 之类的图形引擎处理渲染，但 AR 特定的工具（例如，Unity 的 AR Foundation）管理相机馈送和虚拟对象的集成。诸如遮挡处理（虚拟对象出现在真实世界对象之后）之类的技术需要深度感应，启用 LiDAR 的 iPhone 等设备通过飞行时间传感器支持深度感应。光照估计会调整虚拟对象的阴影以匹配环境条件——例如，ARKit 分析相机馈送亮度以投射逼真的阴影。诸如工业维护 AR 工具之类的应用程序使用这些系统在机器上叠加维修说明，而诸如 Pokémon GO 之类的游戏则将生物位置与 GPS 坐标同步。开发人员必须平衡计算负载和电池寿命，通常使用线程来分离传感器处理、场景分析和渲染任务。