OpenXR SDK 1.1.47版本发布:增强交互体验与验证层优化
2025-07-08 09:07:40作者:姚月梅Lane
OpenXR是一个由Khronos Group维护的开放标准,旨在为虚拟现实(VR)和增强现实(AR)设备提供统一的应用程序接口。作为跨平台的XR开发标准,OpenXR SDK的持续更新为开发者带来了更强大的功能和更稳定的开发体验。
核心更新概述
最新发布的OpenXR SDK 1.1.47版本带来了多项重要改进,主要集中在交互配置文件扩展和验证层优化两个方面。这些更新不仅提升了开发效率,也为终端用户带来了更流畅的XR体验。
XML注册表架构增强
本次更新对XML注册表架构进行了重要扩展,允许通过谓词构造来指定交互配置文件的添加内容。这一改进使得开发者能够更精确地定义交互行为,特别是在以下方面:
- 新增了向现有配置文件添加顶级/用户路径的能力
- 改进了交互配置文件的扩展机制
- 增强了配置文件描述的灵活性
这些变更特别适用于需要自定义交互方式的硬件厂商,使他们能够在不破坏现有标准的情况下扩展功能。
新增供应商扩展
1.1.47版本引入了多个新的供应商扩展,丰富了OpenXR生态系统的功能集:
- XR_META_detached_controllers:支持分离式控制器的新交互模式
- XR_BD_spatial_sensing:增强空间感知能力
- XR_BD_spatial_anchor:提供空间锚点功能
- XR_BD_spatial_anchor_sharing:支持空间锚点共享
- XR_BD_spatial_scene:改进空间场景处理
- XR_BD_spatial_mesh:优化空间网格处理
这些扩展为开发者提供了更多工具来创建沉浸式的XR体验,特别是在空间定位和环境交互方面。
验证层重大改进
验证层是OpenXR开发中确保代码质量和稳定性的重要工具。1.1.47版本对验证层进行了多项优化:
- 将链式结构验证从递归改为迭代方式,提高了验证效率并解决了深层嵌套结构的验证问题
- 修复了继承结构验证中的问题,确保派生结构能够正确继承父结构的验证规则
- 解决了生成代码中的空指针解引用问题,提高了稳定性
- 为xrGetRecommendedLayerResolutionMAPI添加了特殊处理,允许XR_NULL_HANDLE在特定情况下有效
- 增加了时间戳记录功能,便于调试和问题追踪
- 添加了验证层启动/退出的调试信息
这些改进显著提升了验证层的可用性,减少了误报情况,使开发者能够更准确地识别和解决问题。
Android平台优化
针对Android平台的开发体验也获得了提升:
- 更新了目标SDK版本至34,消除了Play Protect的安装警告
- 保持了最低SDK版本24的兼容性
- 在list_json工具中使用XrInstanceCreateInfoAndroidKHR,提高了兼容性
这些改进使开发者能够更轻松地为Android设备创建高质量的XR应用。
其他改进与修复
- 修正了多个文档中的拼写错误和描述不准确的问题
- 改进了Mac平台上的schematron运行器
- 允许函数指针别名,主要用于扩展提升
- 修复了XR_META_hand_tracking_microgestures与XR_EXT_hand_interaction之间的依赖关系描述
总结
OpenXR SDK 1.1.47版本通过增强交互配置文件的扩展能力、引入新的供应商扩展以及大幅改进验证层,为XR开发者提供了更强大的工具集。这些更新不仅提高了开发效率,也为最终用户带来了更丰富、更稳定的XR体验。对于正在开发跨平台XR应用的团队来说,升级到这个版本将能够利用这些新特性来提升产品质量和用户体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
211
暂无简介
Dart
632
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
481
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
649
271
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
111
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
212