随着虚拟现实（Virtual Reality,VR）在直播行业的融入,VR直播产业发展迅猛。作为VR直播的主要内容之一,全景视频为用户提供360度的观看视角,使用户获得良好的沉浸感体验。然而,全景视频庞大的数据量,对其网络传输带来了巨大挑战。基于Tile的全景视频动态自适应传输方案通过划分Tile的方式,为用户视域内传输高质量的视频,视域外传输低质量的视频,有效地解决了上述问题。本文围绕全景视频直播技术展开研究,设计并实现了基于Tile的全景视频直播系统,进一步研究了视角切换策略和自适应调度算法。本文的研究成果能够有效地降低直播时延、提升用户的观看体验。本文首先设计并实现了基于Tile的全景视频直播系统。在该系统中,服务器端负责媒体文件和媒体描述（Media Presentation Description,MPD）文件的生成,客户端负责MPD文件的更新和全景视频的解码渲染。在此基础上,本文结合MPEG-DASH（MPEG-Dynamic Adaptation Streaming over HTTP）标准协议提出了一种适用于直播场景的MPD更新方案。该方案通过将一个标准的MPD文件划分为多级串联的多个小MPD文件,降低单个MPD文件大小,从而提高了有效信息占比,进而达到降低直播时延的目的。实验结果表明,本文提出的MPD更新方案有效地缩短了直播时延。在基于Tile的全景视频直播系统中,视角切换会导致视域内部分区域呈现低质量画面,难以及时地切换到高质量视频画面,极大地降低了用户体验。为了解决上述问题,本文提出了基于RAPF（Random Acess P Frame）的快速视角切换技术。该技术在视角切换过程中,为后续视频码流提供随机接入图像,实现视域内高质量视频内容的快速显示和播放。同时,该技术使用帧间预测的编码方法降低了RAPF流的码率,从而减小了带宽消耗。实验结果表明,本文提出的快速视角切换技术在有效缩短视角切换时延、提高用户体验的同时减少了带宽的消耗。此外,由于网络带宽的波动以及视角预测误差的存在,全景视频直播系统的体验受到了一定程度的影响。为了解决上述问题,本文结合模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）算法,针对不同场景分别提出了视角固定的码率自适应算法和视角切换的码率自适应算法。两种算法以用户体验质量为测度,为预测视域内的Tile选择合适的编码质量等级,保证视域内的视频质量最优。实验结果表明,两种码率自适应算法都能够有效地提高用户视域内的视频质量,优化用户体验。