Project Tango 主要有三个核心能力：运动追踪(Motion Tracking)、区域学习(Area Learning)、深度感知(Depth Perception)。
【运动追踪】
对于户外运动，我们都习惯了使用 GPS 进行定位和跟踪。然而一旦走入室内，GPS 就变得不可靠了。因此，应用场景多在室内的 Project Tango 利用内置的传感器来进行「运动追踪」。
Project Tango 的「运动追踪」能让设备识别 6 个自由度，知道它自己所处的位置和方向。6 自由度指的是，沿 x, y, z 轴的移动：左右、前后、上下，以及绕这三个坐标轴的转动：绕 x 轴的倾斜(pitch)、绕 y 轴的摇摆(yaw)、绕 z 轴的翻滚(roll)。
依靠设备本身持续追踪用户的当前位置，同时设备对周边环境进行学习，这个过程就是现在非常走俏的一种技术——SLAM(Simultaneous Localization And Mapping，即同步定位与地图构建)。
【区域学习】
依靠「运动追踪」功能，Project Tango 设备只能「看到」物理空间。而「区域学习」可以让其记住物理空间里面的关键可视物体，如墙边、墙角、桌子、椅子等。
为了做到这点，Project Tango 储存了一个对可视物体的数学描述在设备里。这样做的好处是，设备无需借助任何云端服务，也能迅速匹配它当前「看到」的周边物体。
【深度感知】
顾名思义，「深度感知」能让 Project Tango 上的应用理解真实世界物体的距离。
Project Tango 项目给设备制造商提供了三种深度感知技术的选择：结构光(Structured Light)、飞行时间(Time of Flight)和立体声(Stereo)。结构光和飞行时间技术都需要用到红外线投影和传感器，而立体声技术不用。
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