为了增强虚拟现实的沉浸感,基于标识的视觉定位技术通过追踪用户头部位置实现虚实位移同步,让用户产生临场感。然而,这种定位系统受限于用户行动和室内环境的影响,如用户移动速度过快、室内光照不均等问题都会导致定位失败,进而导致虚实位移同步失败,影响用户体验。本文在研究虚拟现实视觉定位技术的基础上,发现和分析其定位失败的深层原因,对视觉定位容错算法和光照不均匀环境中的图像处理算法进行创新研究,提升系统的容错能力和鲁棒性,主要工作包括:第一,针对用户移动过快导致视觉定位失败的问题,提出一种基于惯性定位的容错算法。该方法采用虚拟现实头戴显示器自带的惯性仪获取用户头部运动矢量信息,通过摄像机与惯性仪的坐标标定完成加速度预处理,并利用视觉定位数据作为初始数据基于卡尔曼滤波器进行加速度积分运算完成视觉定位失败情况下的位置估计,实现系统容错。实验表明,该方法能够补全缺失定位数据,提升系统的容错能力和鲁棒性。第二,针对室内光照不均匀导致视觉定位失败的问题,提出一种基于光照检测的自适应视觉跟踪算法。该方法首先通过灰度值分布情况来检测图像光照环境,当检测到图像存在光照不均的情况时,采用OpenCV库的局部自适应阈值分割方法进行图像分割;若检测结果为光照均匀,那么采用固定阈值分割方法进行图像处理;然后再通过基于ARToolkit的标识跟踪方法完成视觉跟踪。实验表明,该算法在室内光照不均的环境中具有很强的适应能力,在提升鲁棒性的同时,保证了算法效率。第三,在上述研究的基础上,设计并实现了一个基于主动视觉定位的沉浸式虚拟现实系统。使得用户可以通过在现实世界行走完成虚拟空间的位置移动,并且可以通过Oculus Rift DK2头戴显示器观察虚拟世界的位置变化。