增强现实系统中的对象跟踪依赖于结合视觉、基于传感器和算法的技术，将虚拟内容锚定到现实世界的对象或环境中。主要目标是随着用户或场景的移动，保持数字元素与物理元素之间的精确对齐。以下是三种关键的技术类别，以及实际示例。
视觉跟踪方法 视觉技术使用相机输入来识别和跟踪对象。基于标记的跟踪检测预定义的模式（例如二维码或参考标记）以建立参考点。例如，Vuforia 的增强现实开发工具包使用高对比度标记来计算设备相对于标记的位置。另一方面，自然特征跟踪依赖于环境中独特的纹理或边缘——ARKit 和 ARCore 使用相机帧中的特征点来跟踪表面。基于模型的跟踪将 3D 对象模型（例如特定的玩具或机械部件）与相机画面进行匹配，从而实现复杂形状的识别。这些方法通常结合边缘检测、光流和关键点匹配算法，以实时更新位置。
传感器融合与惯性跟踪 增强现实系统经常集成硬件传感器的数据以提高精度。惯性测量单元 (IMU)，包括加速度计和陀螺仪，提供关于设备方向和运动的快速更新，补偿视觉延迟。例如，ARCore 将 IMU 数据与相机输入融合，以在快速运动期间稳定跟踪。GPS 和深度传感器（例如 iPhone 中的 LiDAR）增加了情境感知——GPS 将增强现实内容锚定到地理位置，而深度传感器创建表面的 3D 地图以处理遮挡。这些传感器与视觉跟踪协同工作，以减少漂移（位置误差），并处理相机难以应对的低纹理环境。
高级算法与混合方法 现代增强现实系统经常采用同步定位与建图 (SLAM) 技术，该技术在跟踪设备自身在环境中的位置的同时构建环境的 3D 地图。ARKit 的视觉惯性 SLAM (VIO) 结合相机和 IMU 数据实现此目的，无需预先扫描地图。机器学习技术，例如卷积神经网络 (CNN)，越来越多地用于对象检测（例如，识别特定的椅子模型）和提高动态场景中的跟踪鲁棒性。MediaPipe 或 TensorFlow Lite 等框架支持在设备上进行推理，实现实时性能。混合系统，例如微软的 HoloLens，融合了 SLAM、深度感知和预测算法，以处理复杂的交互，例如被遮挡的对象或多用户协作。开发者通常根据用例需求结合使用这些方法，平衡准确性、延迟和计算成本。