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复杂网络环境实测:主流云VR产品性能对比

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Paraverse平行云
修改2025-08-27 16:44:18
修改2025-08-27 16:44:18
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文章被收录于专栏:实时云渲染实时云渲染

引言

VR (Cloud VR) 已经成为VR应用的一个重要方式,其关键特征是内容上云,渲染上云,充分利用强大的云端算力,既提升了VR用户体验,又显著降低了终端设备成本。这种模式使用户能够通过更轻便的VR一体机设备,流畅运行那些通常需要高性能PC才能支持的VR应用,从而加速VR技术的广泛普及与应用落地。

从教育培训到游戏娱乐,从产品展示到远程协作,云渲染技术正在各行各业展现其变革潜力。在云VR系统中,网络传输质量直接决定了最终用户体验。尽管随着Wi-Fi和5G通讯技术的快速发展与普及,当下的无线网络已能提供更高带宽、更低时延和更稳定的连接,但如何通过先进的音视频网络传输优化技术,最大化利用现有网络基础设施,确保云VR的流畅体验,仍然是行业面临的重大挑战之一。

本文专注于不同云VR产品在网络传输性能方面的对比测试与分析,不涉及其他功能层面的评估。

云VR应用对网络的特殊需求

云VR与直播、视频会议等音视频应用场景对网络要求有着本质区别。它需要:

  • 更高的带宽需求
  • 更低的延迟要求
  • 更强的网络抖动容忍能力

许多云渲染平台基于Google的WebRTC框架进行开发,对一般应用场景是足够的,但面对云VR的严苛要求则显得力不从心。WebRTC采用的传统传输控制策略存在局限性:比如基于AIMD(加性增加、乘性减少)的带宽调整方案,基于重传的丢包恢复机制,基于XOR FEC的纠错方案,在云VR场景下会因丢包重传导致严重帧间延迟,不仅影响用户体验,甚至可能引发眩晕等不适症状。

针对云VR领域的网络传输痛点,实时云渲染云VR技术有以下三大特点:

  • 自适应的高范围带宽主动探测机制
  • 自适应调速机制
  • 面向高带宽的FEC纠错机制

这一系列不断优化完善的传输技术体系能实时跟踪网络状况的动态变化,从而显著提升了数据传输的稳定性和效率,并兼顾了云VR的应用特性,确保用户在任何种复杂网络条件下都能获得清晰流畅、低延迟的沉浸式体验,有效避免了传统方案常见的卡顿、模糊和眩晕问题。

云VR应用在不同网络环境实测结果

LarkXR VS. Virtual Desktop

测试环境:

  • 伺服器配置: CPU: Intel i7 9700K, GPU: Nvidia GeForce RTX 3080
  • 网络测试设备: HoloWan 1200网络损伤仪
  • VR眼镜: Oculus Quest 2
  • 测试应用: Beat Saber

场景一:抗丢包极限测试

测试目的: 观察编码器输出最大码率远小于网络带宽时的网络利用情况

测试参数:

  • 编码器输出最大码率:60Mbps
  • 网络带宽:不受限制(远大于60Mbps)
  • 丢包设置:无丢包,随机丢包率分别为5%、10%、15%

预期结果: 编码器的码率输出应该持续为最大值60Mbps

测试结果:

图例 :蓝色实线为网损仪接收的数据码率,绿色实线为网损仪发送的数据码率,红色实线为丢包率。

场景二: 带宽压制测试 - 50Mbps瓶颈下的智能适应

测试目的: 观察编码器输出最大码率大于网络带宽时的网络利用情况

测试参数:

  • 编码器输出最大码率:60Mbps
  • 网络带宽:限制为50Mbps
  • 丢包设置:无丢包,随机丢包率分别为5%、10%、15%

预期结果: 能有效探测网络带宽为50Mbps左右,并适当预留带宽以吸收编码器不均匀输出所带来的延迟抖动

测试结果:

图例 :蓝色实线为网损仪接收的数据码率,绿色实线为网损仪发送的数据码率,红色实线为丢包率。

场景三:动态网络挑战 - 带宽波动环境下的表现

测试目的: 观察网络带宽变化时编码器输出的变化

测试参数:

  • 编码器输出最大码率:60Mbps
  • 网络带宽:变化为30Mbps-50Mbps-40Mbps
  • 丢包设置:无丢包

预期结果: 能快速根据网络带宽的变化调整编码器的输出码率

测试结果:

图例 :蓝色实线为网损仪接收的数据码率,绿色实线为网损仪发送的数据码率。

更多测试:眼镜设备自带串流工具的局限性

LarkXR VS. 眼镜设备自带串流工具

除了VD外,对市场上其他几款眼镜设备自带的串流工具产品也进行了测试。在这些简单的网络场景下,这些产品几乎都不具备高可用性,测试结果如下:

场景一:带宽不限制,编码器最大输出设置为100Mbps

结论: 即使在带宽充足的情况下,一旦出现2%的轻微丢包,系统就完全不可用。

场景二:带宽限制为50Mbps,编码器最大输出设置为100Mbps

结论: 当带宽小于编码器设置时,系统完全不可用。这表明产品是恒定按照眼镜设置的码率输出,几乎没有网络自适应功能,严重依赖用户主观设置编码器码率。一旦设置的码率高于网络实际带宽,产品就无法使用,极大挑战用户耐心。

场景三:带宽限制为50Mbps,编码器最大输出设置为30Mbps

结论: 当编码器设置小于带宽限制时,无丢包情况下基本可用,但一旦出现5%丢包,系统就会卡住。这进一步证明此类产品既缺乏带宽自适应能力,也没有有效的冗余纠错机制,不适合云VR场景的使用。

这些眼镜设备自带的串流工具的产品定位,是在良好的家庭局域网络环境下,点对点的使用,并不适合在集群和复杂网络环境中使用。

产品综合性能评估

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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目录
  • 云VR应用对网络的特殊需求
  • 云VR应用在不同网络环境实测结果
    • 场景一:抗丢包极限测试
    • 场景二: 带宽压制测试 - 50Mbps瓶颈下的智能适应
    • 场景三:动态网络挑战 - 带宽波动环境下的表现
  • 更多测试:眼镜设备自带串流工具的局限性
    • 场景一:带宽不限制,编码器最大输出设置为100Mbps
    • 场景二:带宽限制为50Mbps,编码器最大输出设置为100Mbps
    • 场景三:带宽限制为50Mbps,编码器最大输出设置为30Mbps
  • 产品综合性能评估
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