增强现实 (AR) 中的遮挡指的是一种技术，用于确保虚拟对象正确地显示在现实世界对象的前面或后面，从而保持视觉真实感。当在场景中放置一个虚拟对象时，如果物理对象（如桌子或墙壁）挡住了用户的视野，遮挡技术会确保虚拟对象的某些部分被隐藏。如果没有适当的遮挡，虚拟元素可能会不真实地“漂浮”在现实对象前面，从而打破沉浸感。例如，如果一个 AR 应用将一个数字花瓶放在真实的桌子上，当用户移动到桌子边缘挡住花瓶的视角时，花瓶应该被部分遮挡。实现这一点需要理解环境的 3D 结构，并根据深度动态调整虚拟内容。
开发者主要通过深度感知和环境理解来处理遮挡问题。深度传感器，例如 iPhone 上的 LiDAR（光探测和测距）或其他设备上的立体摄像头，可以捕获表面与摄像头的距离。这些数据生成一个深度图，ARKit 或 ARCore 等 AR 框架使用该深度图来确定哪些现实世界对象比虚拟内容更靠近用户。例如，ARKit 的 Scene Geometry API 生成环境的 3D 网格，允许应用测试虚拟对象和现实对象之间的碰撞。此外，SLAM（同步定位与建图）等环境跟踪技术会随着用户的移动不断更新空间地图，从而实现实时调整。开发者可以通过访问设备 API 或使用 Unity 的 AR Foundation 等引擎来集成这些功能，AR Foundation 将传感器数据抽象为可用的深度纹理或遮挡平面。
另一种方法涉及语义分割和机器学习。一些系统会对摄像头输入的像素进行分类，以区分人、家具或墙壁等对象。例如，Google 的 ARCore 使用机器学习模型来检测表面并估计深度，即使没有专门的传感器也可以。分割后，这些区域可以充当遮罩，用来遮挡虚拟内容。一种常见的实现方式是使用深度缓冲区渲染虚拟对象，该缓冲区将其位置与现实世界深度图进行比较。如果现实对象的深度值较低（更靠近用户），则丢弃虚拟像素。挑战包括处理动态环境（例如，移动的人）和平衡性能——复杂的遮挡可能会给移动 GPU 带来压力。开发者通常通过将遮挡限制在关键区域或使用较低分辨率的深度图来进行优化。Apple 的 RealityKit 或 Unreal Engine 的遮挡着色器等工具简化了此过程，使开发者能够专注于应用逻辑，而不是底层深度计算。