Google I/O 2016で紹介されたプロジェクト・タンゴ - Introducing Project Tango Area Learning - Google I/O 2016
Google の Project Tango は、リアルタイム3D認識技術を使用し空間内の認識とラッキングが行えることで有名だ。この技術を使用したスマートフォンがLenovoから一般向けに発売される日が待ち遠しい。
これには、空間そのものを記憶することができる "Area Learning" という機能が採用されている。屋内の3Dマッピングの実現に不可欠なArea Learnigの技術が、Google I/O 2016で発表された。
空間の認識を行う技術要素としては、PTAM(Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces)やSLAM(Simultaneous Localisation and Mapping)が有名だが、Project Tango は、2つのカメラ使用した、より高度なハードウェアを採用することで高度な技術を開発することに成功している。
空間を認識する方式は、特徴点タイプ。方向や深度を計算することができるため空間の計算が行える。
将来的には建物内の空間をArea Learning で3DマッピングすることでGPSでは出来なかった屋内の位置情報をデータ化することができる。
連携することで、同時に複数名で同じ空間を共有ことができる
Project Tangoの認識方法は、二次元データを認識するタイプのAR(拡張現実)技術と似ている部分が有る。
目印となるデータがの状態が常に変わるような部屋は、安定した認識が難しい。
似たパターンの繰り返しも苦手(認識対象の開始と終了がわかり難いため)
特徴的な情報が得られない、単色の部屋も苦手
その他では、強い光や昼夜で光の状態が変わる場合も同様のようだ。
詳しくは、Youtubeで...
Motion tracking on a mobile device has already enabled a whole new range of experiences, but what would be possible if your Project Tango device could have a memory? With Area Learning, Project Tango can not only see the space around you, but it can also remember the space around you.
This opens up a new range of possibilities for Project Tango developers - attach virtual objects to the world that remain in place even when you restart an app, design multiplayer experiences and know the exact location of each player, pause/resume AR/VR experiences, and eliminate motion tracking drift. We go over basic concepts of area learning and best practices for Project Tango developers.
See all the talks from Google I/O 2016 here: https://goo.gl/olw6kV
(via https://www.youtube.com/watch?v=NTZZCtmR3OY)
これには、空間そのものを記憶することができる "Area Learning" という機能が採用されている。屋内の3Dマッピングの実現に不可欠なArea Learnigの技術が、Google I/O 2016で発表された。
空間の認識を行う技術要素としては、PTAM(Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces)やSLAM(Simultaneous Localisation and Mapping)が有名だが、Project Tango は、2つのカメラ使用した、より高度なハードウェアを採用することで高度な技術を開発することに成功している。
空間を認識する方式は、特徴点タイプ。方向や深度を計算することができるため空間の計算が行える。
将来的には建物内の空間をArea Learning で3DマッピングすることでGPSでは出来なかった屋内の位置情報をデータ化することができる。
連携することで、同時に複数名で同じ空間を共有ことができる
Project Tangoの認識方法は、二次元データを認識するタイプのAR(拡張現実)技術と似ている部分が有る。
目印となるデータがの状態が常に変わるような部屋は、安定した認識が難しい。
似たパターンの繰り返しも苦手(認識対象の開始と終了がわかり難いため)
特徴的な情報が得られない、単色の部屋も苦手
その他では、強い光や昼夜で光の状態が変わる場合も同様のようだ。
詳しくは、Youtubeで...
Motion tracking on a mobile device has already enabled a whole new range of experiences, but what would be possible if your Project Tango device could have a memory? With Area Learning, Project Tango can not only see the space around you, but it can also remember the space around you.
This opens up a new range of possibilities for Project Tango developers - attach virtual objects to the world that remain in place even when you restart an app, design multiplayer experiences and know the exact location of each player, pause/resume AR/VR experiences, and eliminate motion tracking drift. We go over basic concepts of area learning and best practices for Project Tango developers.
See all the talks from Google I/O 2016 here: https://goo.gl/olw6kV
(via https://www.youtube.com/watch?v=NTZZCtmR3OY)
