该文综述多项全身动作追踪研究：AvatarPoser仅用头手信号预测全身姿势；SparsePoser用六个追踪设备重建动作；两阶段框架提升精度与平滑度；神经运动先验增强下半身重建；物理模型优化视频3D动作；AGRoL用扩散模型跟踪全身；6-DOF追踪器性能优越；Lagrangian模型提升动作识别；强化学习生成逼真姿势；双向RNN实现实时重建。

该文综述多项VR研究：提出LiteVR等可解释AI框架，用LSTM、GRU、MLP检测晕动症并降低成本；从头动数据发现kineme以识别抑郁；VR-LENS集成SHAP等方法提升检测；发布VR.net等数据集；用卷积自编码器客观评价VR视频运动异常；以可穿戴技术分类婴儿活动；借HoloLens 2评估肌肉骨骼训练；并利用神经运动先验提升全身姿势重建精度。