移动眼动追踪的下一站：Pupil Labs 技术入门与实践指南

在可穿戴感知与人机交互研究中，“看向哪里”往往比“做了什么”更能揭示用户的真实意图与注意力分配。来自德国柏林的 Pupil Labs 凭借开放生态、模块化硬件与端到端算法，为科研人员和开发者带来了灵活的移动眼动追踪解决方案。本文围绕 Pupil Labs 的核心产品线——Neon 模块化系统、Pupil Core 与 Pupil Invisible，从硬件特性、软件生态到科研落地场景，梳理出一套清晰的上手路径。

Pupil Labs

一、平台设计理念：小型化 + 模块化 + 开放 API

Pupil Labs 所有设备遵循“硬件可拆、软件可编、数据可控”三大设计逻辑：

• 硬件模块化：核心采集模块可嵌入不同镜框，适用于实验室、日常行走、AR/VR 等复杂环境；
• 软件开放：提供 SDK 与原始数据访问权限，兼容 ROS、Unity、Python 等常用开发框架；
• 实时 + 离线双模式：可同时进行在线注视点流输出与高精度数据录制分析。

二、产品矩阵速览

选型建议：

• 强调高频采集与XR融合，选 Neon；
• 看重灵活配置与开放架构，选 Core；
• 重视低干扰与快速部署，选 Invisible。

三、数据与同步特性

Pupil Labs 系列支持 gaze、场景视频、IMU 的三方同步，适用于需要精确时间对齐的多模态实验。

四、开发者支持与工具生态

示例：Unity 中实时注视获取

Vector2 gaze = NeonXR.Instance.GetLatestGazePoint();

五、科研与行业应用案例

1. 驾驶行为研究：Neon 提供高频 gaze 数据，结合 IMU 与视频，可重建完整的驾驶员视觉轨迹。
2. 机器人协同：通过 ROS 输出 gaze 点，实现人眼引导的协作夹取或避障控制。
3. 自然场景用户体验：Invisible 的隐蔽佩戴特性适合商场动线热区分析与 UX 改进。
4. 阅读与语言研究：Core 结合 EEG 同步采集，用于研究词汇处理与注意力分布。
5. 沉浸式 XR 交互：Neon SDK 集成 gaze‑trigger UI 组件，增强用户在元宇宙场景中的交互效率。

六、优势与挑战

七、总结

无论你是首次接触眼动追踪的新手，还是需要将注视数据嵌入 XR/机器人系统的资深研究者，Pupil Labs 系列产品都能提供足够的灵活性与专业度。借助其高频采样能力、完整的软件工具链与可拓展接口，科研人员可实现从原型构建、实验部署到数据分析的一体化工作流。

如果你希望在下一个项目中引入真实视线感知，那么，从 Pupil Labs 开始，正是时候。

如需获取本篇配套的工具包（包括 Python 分析脚本、Unity 示例工程、注视热图模板等），可留言联系获取。