Avances en tecnologías XR

Jeffrey Vadala

Las tecnologías de realidad extendida (XR), que incluyen la realidad virtual (RV), la realidad aumentada (RA) y la realidad mixta (RM), siguen transformando la forma en que las personas interactúan con la información digital y el espacio físico. Estas tecnologías influyen en la formación industrial, la sanidad, el entretenimiento, la educación y la comunicación social. Su naturaleza inmersiva, combinada con nuevos programas y hardware, impulsa la investigación interdisciplinaria. Esta sección del informe presenta un resumen de 305 artículos de tres influyentes revistas académicas: Presence: Virtual and Augmented Reality, Frontiers in Virtual Reality y Virtual Reality. El análisis de las publicaciones ofrece una visión general de las tecnologías actuales y las prioridades de investigación.

Para proporcionar una comprensión holística y detallada del ecosistema de investigación en XR, este análisis explora la pregunta: ¿Qué dispositivos de hardware y plataformas de software se utilizan y discuten predominantemente en los estudios contemporáneos de XR, y qué revela esto sobre la infraestructura tecnológica subyacente de la investigación en XR? Esta investigación se basa en un análisis estructurado de un conjunto de datos precompilado de 305 artículos. Scripts personalizados de Python, utilizando Paper-QA basado en LLM, generaron el conjunto de datos consultando temas, hardware y software de cada estudio. Esto generó un catálogo o sistema de búsqueda, contenido y específico, para abordar la pregunta anterior.

Infraestructura tecnológica: preferencias de dispositivos y software

El catálogo de tecnología ofrece información sobre los dispositivos y componentes de software específicos preferidos por los investigadores. Estas opciones reflejan sus capacidades, accesibilidad y tendencias del mercado.

Gafas de RV: El análisis de hardware revela una diversidad de gafas de RV utilizadas en los 305 artículos. Esta diversidad muestra una significativa sofisticación técnica y especialización para diferentes necesidades de investigación. El análisis identificó las siguientes gafas de RV:

• Las plataformas de investigación de alta gama incluyen Oculus Quest 2 (Meta), con una resolución de 1832×1920 por ojo y una frecuencia de actualización de 120 Hz, y HTC Vive Pro 2, con una resolución de 2448×2448 por ojo y seguimiento SteamVR 2.0. Valve Index ofrece el mayor campo de visión (130°), mientras que PlayStation VR2 (Sony) cuenta con una pantalla OLED y sensores avanzados.
• Las plataformas de investigación consolidadas incluyen la plataforma Meta (Oculus), ampliamente adoptada actualmente, junto con el líder inicial, el HTC Vive (con múltiples configuraciones), para el seguimiento a escala de sala. Tanto Oculus como HTC siguen siendo dispositivos de investigación fundamentales y dominantes. Si bien el hardware y el software de seguimiento ocular se han miniaturizado y muestran un gran potencial para la investigación y las aplicaciones de software, pocas plataformas de investigación consolidadas, aparte del HTC Vive Pro con pantalla AMOLED dual, ofrecen seguimiento ocular como una función de hardware integrada.
• La gama de sistemas especializados y heredados va desde el nVisor SX111 para aplicaciones industriales hasta el FOVE 0 y Meta Quest Pro, ambos con seguimiento ocular integrado.

La diversidad del hardware utilizado (véase el catálogo) demuestra que la investigación en RV ya no depende de un número limitado de plataformas de hardware. Con la incorporación de características especializadas por parte de los nuevos fabricantes de gafas en 2025, los investigadores tendrán cada vez más posibilidades de seleccionar gafas y desarrollar estudios especializados basados en necesidades técnicas como la precisión de seguimiento, el campo de visión, las pantallas 4k por cada ojo, la frecuencia de actualización y el seguimiento ocular.

Motores de juego y plataformas de desarrollo de software

• El ecosistema de desarrollo XR integra múltiples plataformas de software, marcos y herramientas. El catálogo a continuación revela tanto motores de juego consolidados como plataformas especializadas emergentes:
• Unity 3D (156 artículos): Como la plataforma más utilizada para el desarrollo de modelos de RA y RV, Unity ofrece una notable versatilidad. Su popularidad se debe a su extensa documentación, compatibilidad multiplataforma, una comunidad activa y sólidas capacidades de prototipado.
• Unreal Engine (25 artículos): conocido por sus scripts Blueprint y su soporte multiplataforma, Unreal Engine es compatible con las plataformas VR más populares (incluidas SteamVR y HoloLens 2) y admite estándares abiertos como OpenXR .

SDKs AR/VR y marcos:

• ARCore (2 artículos): proporciona kits de plataforma integrales para aplicaciones de RA, particularmente destacados en la educación en ingeniería y el desarrollo de RA móvil.
• ARKit (3 artículos): el marco de desarrollo de AR de Apple, que permite aplicaciones de AR sofisticadas en plataformas iOS.
• SteamVR SDK (31 artículos): compatibilidad con una amplia gama de cascos de realidad virtual, incluidos Valve Index, Vive Pro 2 y dispositivos Windows Mixed Reality.
• Vuforia (8 artículos): Esta plataforma ofrece una notable versatilidad en aplicaciones de RA en diversas disciplinas de ingeniería, con sólidas capacidades de visión artificial y seguimiento.

Herramientas de desarrollo especializadas:

• 3ds Max y Blender: los investigadores utilizan ampliamente estas herramientas para el modelado y renderizado 3D en aplicaciones AR/VR, y Blender es particularmente popular en la investigación de ingeniería eléctrica y mecánica.
• Assemblr Edu: Plataforma de RA especializada para aplicaciones educativas.
• OpenXR: como estándar abierto, OpenXR recibe soporte de los principales motores, lo que promueve la compatibilidad entre plataformas y reduce la fragmentación de la plataforma.

El panorama del software revela un ecosistema maduro. Equilibra la accesibilidad (Unity, Blender) con capacidades especializadas (Vuforia, ARCore ) y compatibilidad multiplataforma (OpenXR , Unreal Engine).

Dispositivos de RA

El análisis identifica varios dispositivos de RA destacados, lo que demuestra la creciente sofisticación de las plataformas de investigación de RA.

• Microsoft HoloLens 2: este visor óptico transparente de realidad aumentada (RA) utiliza escaneo láser con guías de ondas y combinadores ópticos basados en rejillas. Alcanza una resolución de imagen de 10 a 15 ciclos por grado. HoloLens 2 es una plataforma líder para mapeo espacial, reconocimiento de gestos y renderizado holográfico. Microsoft ha interrumpido el desarrollo de este visor y su software.
• Epson Moverio BT-300: este HMD AR compacto cuenta con una pantalla micro-OLED con una densidad de píxeles de 1280 × 720 y un campo de visión de 23°, lo que lo hace adecuado para investigación especializada.
• Magic Leap One: siendo un dispositivo de RA independiente, esta plataforma superpone imágenes digitales al mundo real y ofrece un conjunto diferente de especificaciones técnicas que las de HoloLens.

Estos dispositivos de RA representan diferentes enfoques para la investigación en realidad aumentada. Abarcan desde computación espacial de alta gama (HoloLens 2) hasta sistemas portátiles de micropantallas (Epson Moverio ) y plataformas independientes (Magic Leap One), lo que permite una investigación diversa. El campo de la RA sigue siendo pequeño, probablemente debido a los costos asociados con la producción a gran escala de tecnología de visualización de guía de ondas.

Los investigadores utilizan una amplia gama de tecnologías. Los sistemas de seguimiento y captura de movimiento incluyen el seguimiento de adentro hacia afuera (Oculus Quest, HoloLens), varios sistemas SLAM ( viSLAM , ORB-SLAM3), sistemas OptiTrack para captura de alta precisión y SteamVR para seguimiento a escala de sala. Para la entrada y la interacción, los equipos utilizan los controladores Meta Quest y HTC Vive , Oculus Touch y Leap Motion para el seguimiento manual. Dispositivos hápticos como los guantes Manus VR y PneuGlove proporcionan retroalimentación táctil.

Categorías de tecnología adicionales

Los investigadores utilizan una amplia gama de tecnologías. Los sistemas de seguimiento y captura de movimiento incluyen el seguimiento de adentro hacia afuera (Oculus Quest, HoloLens), varios sistemas SLAM ( viSLAM , ORB-SLAM3), sistemas OptiTrack para captura de alta precisión y SteamVR para seguimiento a escala de sala. Para la entrada y la interacción, los equipos utilizan los controladores Meta Quest y HTC Vive , Oculus Touch y Leap Motion para el seguimiento manual. Dispositivos hápticos como los guantes Manus VR y PneuGlove proporcionan retroalimentación táctil.

Los sistemas de audio y sonido espacial también son cruciales. Esta categoría incluye micrófonos ambisónicos ( SoundField SPS200, RØDE NT-SF1), matrices de altavoces esféricos y tecnologías de audio espacial como ambisónicos (FOA, HOA) y renderizado binaural. El hardware informático es robusto, con GPUs como el nVidia A4000, CPUs AMD Ryzen 7 y grandes configuraciones de memoria. Finalmente, los sensores y sistemas de medición son diversos, incluyendo cámaras RGB-D (Intel RealSense D455), sensores IMU, sistemas de seguimiento ocular, sensores fisiológicos (EEG, ECG) y escáneres láser para mapeo 3D.

Esta red utiliza dos clases de enlaces para capturar tanto las agrupaciones formales como los patrones de uso reales. Los enlaces de pertenencia a la categoría conectan cada dispositivo con su grupo (por ejemplo, "HTC Vive " a "Gafas de RV"). Los enlaces de emparejamiento del mundo real muestran hardware y software que funcionan juntos, como gafas con controladores nativos, gafas con hardware de seguimiento, periféricos compartidos entre modelos y plataformas de desarrollo con gafas mediante estándares como OpenXR. Después de definir estos bordes, un algoritmo dirigido por fuerza (springlayout) coloca los nodos de forma que los elementos con muchos enlaces compartidos se acerquen y los que tienen menos se separen. Cada nodo está coloreado por categoría para guiar la interpretación: rojo para gafas de RV, azul para gafas de RA, verde para controladores, morado para sistemas de seguimiento, naranja para otros dispositivos de entrada y marrón para plataformas de desarrollo.

En este mapa, vemos que los visores de RV forman el clúster más denso (como se indica por el número de bordes y conexiones), lo que refleja un ecosistema maduro de visores, controladores, rastreadores y motores. Los visores de RA se ubican en un clúster más pequeño, lo que sugiere espacio para expandir los periféricos nativos y la compatibilidad con la plataforma. Los periféricos compartidos, como los rastreadores oculares, los guantes hápticos y las cintas de correr de RV, se conectan entre visores y destacan lo que conduce la innovación en la inmersión. Los sistemas de seguimiento, tanto de adentro‑hacia-afuera como de afuera-hacia-adentro, se conectan tanto a dispositivos de RV como de RA, lo que convierte al seguimiento universal en la columna vertebral de la XR. Estándares como OpenXR unifican el panorama al conectarse a todos los visores compatibles y reducir la fragmentación. Los dispositivos con pocos enlaces cruzados marcan brechas y nichos donde los nuevos SDK, periféricos o integraciones pueden agregar valor.

Intersecciones y sinergias

La revisión revela diversas conexiones que vinculan temas, dominios y tecnologías de investigación. El trabajo aplicado en formación y educación ilustra esta interdependencia. A menudo, los estudios se basan en la plataforma Oculus (ahora llamada Meta) por su bajo coste y rendimiento fiable. Los sistemas de entornos virtuales aparecen en 126 artículos, mientras que 17 proyectos utilizan simuladores ambientales especializados. Unity, mencionado en 156 artículos, acelera el desarrollo al ofrecer canales para la creación de escenas y simulación ambiental (Terkaj et al., 2024; Banquiero et al., 2024). En cuanto a los temas clave de la educación y la formación, los investigadores combinan las lecciones con herramientas de evaluación para monitorizar la transferencia de habilidades y medidas como la carga cognitiva.

Las investigaciones sobre el factor humano constituyen un segundo grupo. Las investigaciones sobre presencia, psicología cognitiva y retroalimentación sensorial se centran principalmente en el campo General y el de Psicología. En este sentido, las plataformas Oculus y HTC proporcionan la mayoría de los dispositivos de laboratorio (Hoffman et al., 2024; Glenn y Coxon, 2024). Más allá del rastreo básico, los investigadores están comenzando a recopilar señales fisiológicas y conductuales mediante sensores de medición y plataformas de análisis (Zeng et al., 2024; Cho et al., 2024). Los estudios sobre el mareo cibernético, aunque menos frecuentes que en otras áreas de investigación de RV/RA, utilizan sistemas de evaluación y retroalimentación para identificar la incomodidad y evaluar medidas de mitigación (Vlahovic et al., 2024; Joolee et al., 2024).

Los artículos centrados en la atención médica combinan la medición del rendimiento con la retroalimentación sensorial. Monitorizan las ganancias motoras tras la terapia basada en RV ( Alrashidi et al., 2024) y diseñan ejercicios hápticos para la rehabilitación ( Quintana et al., 2024). Plataformas como Unity se combinan con las herramientas específicas de la plataforma proporcionadas por Meta para implementar aplicaciones y prototipos en las consultas (Pedram et al., 2024; Albeedan et al., 2024). Dado que la seguridad del paciente exige evidencia, la mayoría de los estudios utilizan instrumentos de evaluación detallados para confirmar la eficacia ( Hjellvik y Mallam, 2024; Narciso et al., 2024).

La investigación sobre interacción social continuó explorando la conexión entre la tecnología y el comportamiento. El trabajo en entornos multiusuario se basa en temas sociopsicológicos, a la vez que se nutre de la interacción persona-computadora y la teoría de la presencia. Los investigadores exploraron el uso de entornos compartidos para comprender la interacción en un espacio virtual compartido (cita). Auriculares inalámbricos como Meta Quest facilitaron esto al ofrecer auriculares económicos con ultraportabilidad y APIs para el movimiento sin ataduras y la colaboración grupal. Algunos investigadores incluso utilizaron la compatibilidad de los auriculares con el reconocimiento de voz y gestos (Ban et al., 2024), mientras que otros utilizaron dispositivos adicionales de seguimiento manual para explorar las interacciones con señales no verbales (Cho et al., 2024) (cita).

En resumen, al observar el creciente campo de la XR, observamos dos factores sinérgicos clave. En primer lugar, Unity continúa actuando como una fuerza unificadora y estandarizadora en el contexto de la investigación con sistemas de entornos virtuales. Gracias a su amplia gama de dispositivos y cascos, Unity puede considerarse un elemento clave en la investigación, ofreciendo a los investigadores una vía sencilla y bien desarrollada para la investigación en XR. En segundo lugar, es importante destacar que la gama de herramientas de investigación, incluyendo software de evaluación y sensores multimodales, crece constantemente. Esto refuerza el creciente rigor metodológico del campo, a la vez que proporciona a los investigadores más herramientas de investigación (véase el creciente catálogo de sensores de código abierto de OpenBCLS ). La aparición de Microsoft HoloLens en estudios seleccionados sugiere una trayectoria paralela para la realidad aumentada, pero la discontinuación de este casco probablemente significará que la RA seguirá padeciendo una falta de investigación desarrollada hasta que una gran empresa de hardware con una sólida financiación produzca un nuevo casco de este tipo.

Discusión

El análisis de artículos de investigación de Presence, Frontiers in Virtual Reality y Virtual Reality presenta un panorama claro. A mediados de 2025, el campo de investigación muestra un mayor enfoque en los usos pragmáticos de las tecnologías de XR. Más específicamente, una de las conclusiones principales del análisis temático es el doble enfoque en la investigación en XR. En primer lugar, existe un impulso sustancial hacia la utilidad aplicada, como lo demuestran las posiciones de liderazgo de la "Formación Inmersiva" y la "Tecnología Educativa". Esto refleja un claro reconocimiento del potencial de XR para ofrecer soluciones tangibles. Los investigadores están demostrando los beneficios pedagógicos y de eficiencia de la XR en la adquisición de habilidades industriales ( Terkaj et al., 2024), procedimientos médicos de alto riesgo (Singh et al., 2024) y el desarrollo de habilidades blandas (Yan et al., 2024; Geng et al., 2024). La presencia de estos temas indica que la investigación está progresando más allá de los estudios de viabilidad hacia la optimización y la eficacia. Este enfoque pragmático impulsa la adopción y la inversión en grandes sectores como el gubernamental y el militar. La capacidad de simular escenarios peligrosos o costosos en un entorno virtual seguro y repetible es un claro impulsor de esta tendencia, como se observa en estudios sobre extinción de incendios (Narciso et al., 2024) o entrenamiento quirúrgico (Postema et al., 2024). Tras su venta a Auduril Industries de Lucky Palmer, el uso militar y el interés en la XR son emblemáticos en la compra de la plataforma HoloLens AR, la que se encuentra actualmente cerrada (cita). Aunque no está claro cómo se utilizarán las HoloLens 2, es justo decir que el "entrenamiento" sería un componente.

En segundo lugar, una parte significativa de la investigación continúa dedicándose a comprender la experiencia humana en la Reproducción Externa (RE). Temas como "Inmersión en la Presencia", "Psicología Cognitiva" y "Retroalimentación Sensorial" representan un compromiso para desentrañar los mecanismos que subyacen a las experiencias inmersivas. La investigación sobre la presencia (Hoffman et al., 2024) y la integración multisensorial (Sun et al., 2024; Fucci et al., 2024) es crucial para diseñar experiencias auténticas y atractivas. Al mismo tiempo, las investigaciones sobre la carga cognitiva (Wen et al., 2024), la percepción (Moosavi et al., 2024; de Souza y Tartz , 2024) y la memoria (Monaro et al., 2024) son esenciales para optimizar las aplicaciones de XR. Este doble énfasis indica un campo prometedor que aborda tanto las necesidades prácticas como los fundamentos teóricos. Los hallazgos de estos estudios psicológicos fundamentan el diseño de entrenamiento, terapia e interfaces de usuario más eficaces.

A pesar de los avances en la investigación, el análisis revela desafíos persistentes. Destaca la comodidad ante el cibermareo. Si bien representa una pequeña proporción de los estudios (3,3 %), sigue siendo un problema generalizado para los usuarios, lo que impide a muchos usar la tecnología XR. La cantidad de investigación relacionada con el cibermareo puede ser baja, pero su importancia es alta para que la XR se expanda aún más en contextos de investigación o comerciales. Los investigadores están explorando estrategias de mitigación, desde la detección fisiológica (Yalcin et al., 2024; Sameri et al., 2024) hasta intervenciones de diseño como la presencia de avatar (Makani et al., 2024) y ajustes a la vección (Teixeira et al., 2024). Una solución definitiva sigue siendo difícil de alcanzar. Esto representa una barrera para la adopción generalizada de XR, especialmente para aplicaciones que requieren un uso prolongado.

La Interacción Humano-Ordenador (HCI) también es un tema de gran relevancia. Esto indica una búsqueda continua para perfeccionar la interacción de los usuarios con el contenido virtual. El trabajo va más allá de los simples métodos de entrada. Abarca interfaces gestuales intuitivas ( Reski et al., 2024), retroalimentación háptica significativa (Terenti et al., 2024; Jacucci et al., 2024) y diseño holístico de la experiencia de usuario (Gong et al., 2024). A medida que las tecnologías de XR se vuelven más complejas, las demandas de investigación en HCI se intensificarán. La evaluación de la usabilidad sigue siendo un pilar fundamental de este tema (Zielke et al., 2024; Wang et al., 2024).

El catálogo tecnológico revela un ecosistema sofisticado y diverso que sustenta la investigación en XR. El análisis muestra una diversificación estratégica basada en los requisitos de investigación, no en la estandarización en una única plataforma. El panorama de las gafas de realidad virtual (VR) está mostrando avances técnicos notables. Los dispositivos ofrecen resoluciones desde 1080×1200 por ojo (sistemas antiguos) hasta 2448×2448 por ojo (plataformas más nuevas). Las frecuencias de actualización varían de 60 Hz a 144 Hz, y los campos de visión abarcan de 63° a 130°. Esta diversidad permite a los investigadores seleccionar plataformas óptimas para necesidades experimentales específicas, ya sea priorizando la fidelidad visual, la precisión de seguimiento o el seguimiento ocular. Dicho esto, con el reciente lanzamiento de las pantallas micro Oled 4k, estas resoluciones pronto serán superadas, ofreciendo a los investigadores, a partir de 2025, pantallas que prácticamente parecen fotorrealistas en muchos contextos.

El panorama del software refuerza esta tendencia. La relevancia de Unity 3D refleja su accesibilidad y versatilidad. Herramientas especializadas como Vuforia y ARCore demuestran la madurez del ecosistema. La adopción del estándar OpenXR señala un avance hacia la interoperabilidad y la reducción de la fragmentación. Aunque aún no se ha adoptado ampliamente en el mundo de la investigación, Unreal Engine sigue ganando terreno en la industria comercial y del entretenimiento. Al combinarse con pantallas 4k por ojo, las nuevas tecnologías de iluminación y renderizado de Unreal 5 brindarán a los investigadores la oportunidad de examinar cómo responden los usuarios a entornos hiperrealistas. Con casi total certeza, nos acercaremos a experiencias de nivel Holodeck más pronto que tarde.

La aparición de sistemas de seguimiento integrales indica una evolución hacia una detección de movimiento más natural y precisa. Estos sistemas abarcan desde el seguimiento interno en dispositivos independientes hasta la captura de movimiento OptiTrack de alta precisión. La integración de sistemas de audio avanzados con ambisonics refleja la creciente atención a la investigación multisensorial.

Finalmente, el inventario de hardware informático subraya la intensidad computacional de la investigación moderna en XR. Incluye GPUs de gama alta como la NVIDIA A4000, procesadores especializados y grandes configuraciones de memoria, todo lo cual requiere una inversión significativa en infraestructura. A pesar de que la nueva tecnología de GPU impulsa la opción de ejecutar dichas pantallas 4K con potentes motores como Unreal 5, la escasez y el alto costo de las GPU siguen siendo un problema. Dado que el sector tecnológico destina enormes cantidades de recursos al consumo de GPU, es probable que la tendencia hacia la escasez y el alto costo continúe en el futuro previsible.

A pesar del dinamismo del campo, el análisis destaca una brecha crítica: la accesibilidad y la inclusión. Con solo cinco estudios centrados específicamente en este tema, este se encuentra considerablemente inexplorado. A medida que las tecnologías de XR se integran más profundamente en la sociedad, es fundamental garantizar que sean usables y equitativas para personas con capacidades diversas. La investigación especializada es crucial para promover el acceso equitativo y prevenir nuevas brechas digitales. El bajo volumen de estudios sugiere que los esfuerzos de investigación van rezagados con respecto al desarrollo tecnológico. Los trabajos futuros deben priorizar el diseño para poblaciones diversas y el desarrollo de métricas integrales de accesibilidad.

La creciente presencia de entornos virtuales sociales también apunta a un área emergente de importancia. A medida que los espacios virtuales compartidos se vuelven más comunes, comprender la dinámica social se convertirá en un imperativo fundamental para la investigación. Esto incluye el estudio de la identidad virtual, la privacidad y la moderación. También requiere integrar perspectivas sociológicas y psicológicas con el desarrollo tecnológico.

Limitaciones

Estos hallazgos presentan limitaciones. El análisis se basa en un conjunto de datos precompilado, por lo que la calidad de los datos originales y su categorización influyen en los resultados. Las puntuaciones de "relevancia", por ejemplo, se derivan de la metodología original y pueden ser subjetivas. El alcance también se limita a tres revistas. Si bien son influyentes, no representan toda la investigación sobre XR. No se incluyen investigaciones resultantes de conferencias, libros y otras revistas en campos como la medicina o la computación gráfica. Finalmente, no se incluyeron detalles sobre tarjetas gráficas, controladores genéricos y algunos sistemas de seguimiento, lo que limita la granularidad del análisis tecnológico.

Conclusión

El entusiasmo en torno a un "metaverso" de consumo se desvaneció en 2024 y prácticamente desapareció durante la publicación de este informe. En la investigación, el metaverso nunca fue un enfoque principal. Impulsado principalmente por Meta y Mark Zuckerberg, el concepto generó entusiasmo y aumentó la inversión, dando a la XR un nuevo impulso. Sin llegar a consolidarse en una plataforma unificada ni en un mundo mercantilizado utilizado por una gran población, los investigadores continuaron las tendencias de años anteriores. Más específicamente, continuaron con un esfuerzo basado en la evidencia para resolver problemas concretos en la industria, la salud y la educación. Los temas de investigación dominantes son aplicados, no aspiracionales. El enfoque en la Formación Inmersiva (15,7%) y las Aplicaciones Sanitarias (9,2%) refleja las principales tendencias sociotécnicas actuales: la necesidad de teletrabajo y educación escalables, y la demanda de tecnologías terapéuticas personalizadas. El catálogo tecnológico muestra una historia similar de maduración. El hardware se ha diversificado y los motores de juego versátiles como Unity son comunes. La XR ya no es una herramienta de nicho, sino un ecosistema sofisticado para crear simulaciones de alta fidelidad.

La investigación práctica aquí referenciada puede considerarse como el establecimiento de las bases para integrar la realidad aumentada (XR) en los flujos de trabajo críticos de la economía global. Para cuando los auriculares se generalicen en dichos flujos de trabajo, probablemente no se parezcan en nada a los aparatosos dispositivos que ahora encadenan a los investigadores a sus laboratorios. En términos de uso real y portabilidad, los problemas de accesibilidad y el mareo cibernético ponen de manifiesto la necesidad de que la realidad aumentada (XR) evolucione. La tecnología es potente, pero para muchos sigue siendo incómoda o inutilizable. Los auriculares siguen siendo demasiado pesados para usarlos todo el día, y la tecnología de lentes ha madurado poco, dejando atrás a los usuarios con problemas de movilidad o visión. Sin duda, esto limita su adopción generalizada en los ámbitos comercial y de investigación.

Las soluciones para la inclusión no son evidentes. Mientras la sociedad lidia con la inclusión digital, el próximo imperativo de la comunidad XR es claro: cambiar el enfoque de lo posible a lo cómodo, equitativo y accesible. El recién lanzado Bigscreen Beyond busca abordar los problemas de tamaño y peso, pero sus lentes individualizadas y la configuración de su placa frontal lo hacen prácticamente inútil para la investigación.

Las nuevas tecnologías de IA podrían ayudar a abordar estos problemas. La próxima ola de avances en XR se definirá por la sinergia entre el poder inmersivo de XR y la inteligencia adaptativa de la IA. Los sistemas futuros utilizarán datos valiosos de rendimiento y retroalimentación sensorial para crear experiencias personalizadas, desde simulaciones de entrenamiento adaptativo hasta aplicaciones terapéuticas dinámicas. El reto para la década es hacer que ese valor sea accesible para todos.

Device Listings Catálogo de investigación de realidad extendida 2024: Listados completos de hardware, software y dispositivos

Gafas de realidad virtual: HTC Vive

HTC Vive

Mencionado en 108 artículos: plataforma dominante en la investigación académica de VR
Ejemplos representativos:
Hoffman, H. G., Seibel, C. C., Coron, L., Simons, L. E., Drever, S., Le May, S., ... & Flor, H. (2024). Increasing presence via a more immersive VR system increases virtual reality analgesia and draws more attention into virtual reality in a randomized crossover study. Frontiers in Virtual Reality, 5, 1452486.
Gonzalez-Franco, M., Steed, A., Berger, C. C., & Tajadura-Jiménez, A. (2024). The impact of first-person avatar customization on embodiment in immersive virtual reality. Frontiers in Virtual Reality, 5, 1436752.

Oculus Rift

Mencionado en 61 artículos: plataforma legacy con relevancia de investigación continua

Ejemplos representativos:

Suzuki, T., Uhde, A., Nakamura, T., Narumi, T., Amemiya, T., & Kuzuoka, H. (2024). Be sensei, my friend: Aikido training with a remotely controlled proxy trainer. Frontiers in Virtual Reality, 5, 1392635.
Koseki, Y., & Amemiya, T. (2024). Being an older person: modulation of walking speed with geriatric walking motion avatars. Frontiers in Virtual Reality, 5, 1363043.

Meta Quest

Mencionado en 53 artículos: plataforma de realidad virtual popular para el consumidor

Ejemplos representativos:

Abbas, S., & Jeong, H. (2024). Unveiling gender differences: a mixed reality multitasking exploration. Frontiers in Virtual Reality, 4, 1308133.
Zarouali, B. (2024). People's intentions to use metaverse technology: Investigating the role of gratifications and perceptions. PRESENCE: Virtual and Augmented Reality, 33, 179-192.

Microsoft HoloLens

Mencionado en 51 artículos: auriculares AR líderes en investigación

Ejemplos representativos:

Ismael, M., McCall, R., McGee, F., Belkacem, I., Stefas, M., Baixauli, J., & Arl, D. (2024). Acceptance of augmented reality for laboratory safety training: methodology and an evaluation study. Frontiers in Virtual Reality, 5, 1322543.

Google Glass

Mencionado en 1 artículo: Plataforma de AR temprana

Ejemplo representativo:

Tretter, M., Hahn, M., & Dabrock, P. (2024). Towards a smart glasses society? Ethical
perspectives on extended realities and augmenting technologies. Frontiers in Virtual Reality, 5, 1404890.

Plataformas de software

Unity

Mencionado en 156 artículos: la plataforma de desarrollo más popular

Ejemplos representativos:

Goh, C., Ma, Y., & Rizzo, A. (2024). Normative performance data on visual attention in neurotypical children: virtual reality assessment of cognitive and psychomotor development. Frontiers in Virtual Reality, 5, 1309176.
Jiang, M., Guo, X., Seno, T., Remijn, G. B., & Nakamura, S. (2024). Examination of the Effect of the Real-Life Meaning of the Stimulus on the Self-Motion Illusion. PRESENCE: Virtual and Augmented Reality, 33, 145-160.

SteamVR SDK

Mencionado en 31 artículos: marco de desarrollo de VR

Unreal Engine

Mencionado en 24 artículos: motor gráfico de alta fidelidad

Ejemplo representativo:

Krüger, M., Gilbert, D., Kuhlen, T. W., & Gerrits, T. (2024). Game engines for immersive visualization: Using unreal engine beyond entertainment. PRESENCE: Virtual and Augmented Reality, 33, 31-55.

Blender

Mencionado en 18 artículos: modelado y animación 3D

Vuforia

Mencionado en 8 artículos: plataforma de desarrollo de AR

ARKit

Mencionado en 3 artículos: marco de AR para iOS

ARCore

Mencionado en 2 artículos: marco de AR de Android

Magic Leap

Mencionado en 6 artículos: Plataforma de AR empresarial

Epson Moverio

Mencionado en 2 artículos: gafas AR industriales

Sistemas de entornos virtuales

Plataformas de entornos virtuales

Mencionado en 126 artículos: sistemas básicos de simulación de realidad virtual

Ejemplos representativos:

Niki, K., Egashira, S., & Okamoto, Y. (2024). A real-time virtual outing using virtual reality for a hospitalized terminal cancer patient who has difficulty going out: a case report. Frontiers in Virtual Reality, 5, 1269707.
Ng, R., Woo, O. K. L., Eckhoff, D., Zhu, M., Lee, A., & Cassinelli, A. (2024). Participatory design of a virtual reality life review therapy system for palliative care. Frontiers in Virtual Reality, 5, 1304615.

Plataformas de simulación ambiental

Mencionado en 17 artículos: entornos de simulación especializados

Ejemplos representativos :

Graf, L., Sykownik, P., Gradl-Dietsch, G., & Masuch, M. (2024). Towards believable and educational conversations with virtual patients. Frontiers in Virtual Reality, 5, 1377210.
Retz, C., Klotzbier, T. J., Ghellal, S., & Schott, N. (2024). CIEMER in action: from development to application of a co-creative, interdisciplinary exergame design process in XR. Frontiers in Virtual Reality, 5, 1376572.

Plataformas espaciales virtuales

Mencionado en 4 artículos: entornos de computación espacial

Ejemplos representativos:

Kaiser, K., Walters, S., Sheehy, K., Murray, E., & Spencer, K. (2024). Implementing the technology shift from 2D to 3D: insights and suggestions for umpire educators. Frontiers in Virtual Reality, 5, 1368648.
Yashin, A. S., Lavrov, D. S., Melnichuk, E. V., Karpov, V. V., Zhao, D. G., & Dubynin, I. A. (2024). Robot remote control using virtual reality headset: studying sense of agency with subjective distance estimates. Virtual Reality, 28(3), 132.
Motores de simulación

Mencionado en 2 artículos: física y sistemas de simulación

Ejemplos representativos:

Hertwig, A. F., Brandewiede, A., & Feufel, M. A. (2024). Using virtual reality to support the design of work systems in 3P workshops: a use case from the automotive industry. Frontiers in Virtual Reality, 5, 1268780.
Plataformas de escenas virtuales

Mencionado en 2 artículos: sistemas de reconstrucción de escenas

Ejemplos representativos:

Tabone, W., Happee, R., Yang, Y., Sadraei, E., García de Pedro, J., Lee, Y. M., ... & de Winter, J. (2024). Immersive insights: evaluating augmented reality interfaces for pedestrians in a CAVE based experiment. Frontiers in Virtual Reality, 5, 1353941.

Plataformas de realidad virtual contextual

Mencionado en 1 artículo: sistemas de realidad virtual sensibles al contexto

Ejemplo representativo:

Kaiser, K., Walters, S., Sheehy, K., Murray, E., & Spencer, K. (2024). Implementing the technology shift from 2D to 3D: insights and suggestions for umpire educators. Frontiers in Virtual Reality, 5, 1368648.

Plataformas de configuración virtual

Mencionado en 1 artículo: sistemas de configuración del entorno

Ejemplo representativo:

Kaiser, K., Walters, S., Sheehy, K., Murray, E., & Spencer, K. (2024). Implementing the technology shift from 2D to 3D: insights and suggestions for umpire educators. Frontiers in Virtual Reality, 5, 1368648.

Plataformas de mundos virtuales

Mencionado en 1 artículo: mundos virtuales persistentes

Ejemplo representativo:

MacArthur, C., Kukshinov, E., Harley, D., Pawar, T., Modi, N., & Nacke, L. E. (2024). Experiential disparities in social VR: uncovering power dynamics and inequality. Frontiers in Virtual Reality, 5, 1351794

Herramientas de investigación y sistemas de medición

Sistemas de evaluación

Mencionado en 10 artículos: marcos de evaluación y valoración

Ejemplos representativos:

Song, Z., & Evans, L. (2024). The museum of digital things: extended reality and museum practices. Frontiers in Virtual Reality, 5, 1396280.
Schlagowski, R., Volanti, M., Weitz, K., Mertes, S., Kuch, J., & André, E. (2024). The feeling of being classified: raising empathy and awareness for AI bias through perspective-taking in VR. Frontiers in Virtual Reality, 5, 1340250.

Plataformas de aplicaciones

Mencionado en 8 artículos: marcos de desarrollo de aplicaciones

Ejemplos representativos:

Amm, V., Chandran, K., Engeln, L., & McGinity, M. (2024). Mixed reality strategies for piano education. Frontiers in Virtual Reality, 5, 1397154.

Sistemas de análisis de datos

Mencionado en 7 artículos: análisis y procesamiento de datos

Ejemplos representativos:

Ban, Y., Inazawa, M., Kato, C., & Warisawa, S. I. (2024). VR communication simulation with scripted dialog elicits HPA axis stress. Frontiers in Virtual Reality, 4, 1302720.
Ismael, M., McCall, R., McGee, F., Belkacem, I., Stefas, M., Baixauli, J., & Arl, D. (2024). Acceptance of augmented reality for laboratory safety training: methodology and an evaluation study. Frontiers in Virtual Reality, 5, 1322543.

Herramientas de evaluación

Mencionado en 6 artículos: instrumentos de medición y evaluación

Ejemplos representativos:
Renata, A., Guarese, R., Takac, M., & Zambetta, F. (2024). Assessment of embodied visuospatial perspective taking in augmented reality: insights from a reaction time task. Frontiers in Virtual Reality, 5, 1422467.
Ismael, M., McCall, R., McGee, F., Belkacem, I., Stefas, M., Baixauli, J., & Arl, D. (2024). Acceptance of augmented reality for laboratory safety training: methodology and an evaluation study. Frontiers in Virtual Reality, 5, 1322543.

Dispositivos de entrada

Mencionado en 5 artículos: interacción y sistemas de entrada

Ejemplos representativos:

Liu, S., & Lindlbauer, D. (2024). TurnAware: motion-aware Augmented Reality information delivery while walking. Frontiers in virtual reality, 5, 1484280.

Sensores de medición

Mencionado en 5 artículos: sistemas de sensores y medición

Ejemplos representativos:
Guillen-Sanz, H., Checa, D., Miguel-Alonso, I., & Bustillo, A. (2024). A systematic review wearable biosensor usage in immersive virtual reality experiences. Virtual Reality, 28(2), 74.
Michiels, N., Jorissen, L., Put, J., Liesenborgs, J., Vandebroeck, I., Joris, E., & Van Reeth, F. (2024). Tracking and co-location of global point clouds for large-area indoor environments. Virtual Reality, 28(2), 106.

Sistemas de procesamiento de datos

Mencionado en 4 artículos : procesamiento y análisis de datos

Ejemplos representativos:

Morales-Vega, J. C., Raya, L., Rubio-Sánchez, M., & Sanchez, A. (2024). A virtual reality data visualization tool for dimensionality reduction methods. Virtual Reality, 28(1), 41.

Herramientas de diseño de interfaz

Mencionado en 3 artículos: sistemas de diseño UI/UX

Ejemplos representativos:

Reski, N., Alissandrakis, A., & Kerren, A. (2024). Designing a 3D gestural interface to support user interaction with time-oriented data as immersive 3D radar charts. Virtual Reality, 28(1), 30.

Marcos de desarrollo

Mencionado en 3 artículos - herramientas de desarrollo y creación de prototipos

Plataformas de prueba

Mencionado en 2 artículos: sistemas de prueba y validación

Ejemplos representativos:

Ramírez, M., Müller, A., Arend, J. M., Himmelein, H., Rader, T., & Pörschmann, C. (2024). Speech-in-noise testing in virtual reality. Frontiers in Virtual Reality, 5, 1470382

Sistemas de control

Mencionado en 2 artículos: sistemas de control y automatización

Ejemplos representativos:

Yashin, A. S., Lavrov, D. S., Melnichuk, E. V., Karpov, V. V., Zhao, D. G., & Dubynin, I. A. (2024). Robot remote control using virtual reality headset: studying sense of agency with subjective distance estimates. Virtual Reality, 28(3), 132.

Herramientas de diseño

Mencionado en 2 artículos: herramientas de diseño y modelado

Ejemplos representativos:

Song, Z., & Evans, L. (2024). The museum of digital things: extended reality and museum practices. Frontiers in Virtual Reality, 5, 1396280.

Plataformas de formación

Mencionado en 2 artículos: sistemas de formación y educación

Ejemplos representativos:

Ismael, M., McCall, R., McGee, F., Belkacem, I., Stefas, M., Baixauli, J., & Arl, D. (2024). Acceptance of augmented reality for laboratory safety training: methodology and an evaluation study. Frontiers in Virtual Reality, 5, 1322543.

Sistemas de Monitoreo

Mencionado en 2 artículos: sistemas de seguimiento y control

Ejemplos representativos:

Michiels, N., Jorissen, L., Put, J., Liesenborgs, J., Vandebroeck, I., Joris, E., & Van Reeth, F. (2024). Tracking and co-location of global point clouds for large-area indoor environments. Virtual Reality, 28(2), 106.

Herramientas de comunicación

Mencionado en 1 artículo: sistemas de comunicación

Ejemplo representativo:

Ban, Y., Inazawa, M., Kato, C., & Warisawa, S. I. (2024). VR communication simulation with scripted dialog elicits HPA axis stress. Frontiers in Virtual Reality, 4, 1302720.

Sistemas de retroalimentación

Mencionado en 1 artículo: sistemas de retroalimentación y respuesta

Ejemplo representativo:

Joolee, J. B., Hashem, M. S., Hassan, W., & Jeon, S. (2024). Deep encoder–decoder network based data-driven method for impact feedback rendering on head during earthquake. Virtual Reality, 28(1), 23.

Dispositivos hápticos

Mencionado en 1 artículo: sistemas de retroalimentación háptica

Ejemplo representativo:

Palombo, R., Weber, S., Wyszynski, M., & Niehaves, B. (2024). Glove versus controller: the effect of VR gloves and controllers on presence, embodiment, and cognitive absorption. Frontiers in Virtual Reality, 5, 1337959.

Sistemas de navegación

Mencionado en 1 artículo: sistemas de navegación y guiado

Ejemplo representativo:

Buwaider, A., El-Hajj, V. G., Iop, A., Romero, M., C Jean, W., Edström, E., & Elmi-Terander, A. (2024). Augmented reality navigation in external ventricular drain insertion—a systematic review and meta-analysis. Virtual Reality, 28(3), 141.

Sistemas de renderizado

Mencionado en 1 artículo: sistemas de renderizado gráfico

Ejemplo representativo:

Kim, H., Kim, Y., Lee, J., & Kim, J. (2024). Stereoscopic objects affect reaching performance in virtual reality environments: Influence of age on motor control. Frontiers in Virtual Reality, 5, 1475482.