虚拟现实追踪系统主要分为两类：由内向外追踪（inside-out）和**由外向内追踪（outside-in）**。这些系统确定头戴设备和控制器在三维空间中的位置和方向，从而实现沉浸式交互。每种方法都有独特的技术实现、优势和权衡，适用于不同的应用场景。
由内向外追踪（Inside-out tracking）依赖安装在 VR 头戴设备上的传感器或摄像头来监测周围环境。系统使用 SLAM（同步定位与地图构建）等算法分析头戴设备摄像头获取的视觉数据，追踪房间中的特征来估计运动。例如，Meta Quest 系列和 Windows Mixed Reality 头戴设备都使用这种方法。其主要优势在于便携性，因为无需外部硬件。然而，在光线不足或缺乏特征的环境中，追踪可能会遇到困难，并且当控制器超出头戴设备摄像头的视野范围时，可能会丢失追踪。开发者应注意，由内向外系统通常会将摄像头数据与惯性测量单元（IMUs）相结合，以实现更平滑的运动预测。
由外向内追踪（Outside-in tracking）使用放置在环境中的外部传感器或基站来追踪头戴设备和控制器。这些传感器发射信号（例如红外光或激光），由 VR 设备上的接收器检测到。例如，HTC Vive 和 Valve Index 使用 Lighthouse 基站用红外光束扫描房间，而 PlayStation VR 使用外部摄像头。这种方法通常提供更高的精度和更低的延迟，非常适合需要精确位置数据的应用，例如专业模拟。然而，设置更复杂，并且由于依赖固定的外部硬件，该系统便携性较差。开发者还必须考虑用户阻挡传感器视线时可能发生的遮挡问题。
由内向外追踪和由外向内追踪的选择取决于应用的需要。由内向外追踪因其易用性和移动性在消费级 VR 中表现出色，而由外向内追踪则更适用于精度至关重要的企业或高保真场景。混合系统，例如 Meta Quest Pro 将由内向外追踪与可选的外部传感器相结合，旨在弥合这些差距。随着 VR 的发展，理解这些权衡有助于开发者优化性能、成本和用户体验。