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超越HoloLens Eonite實(shí)現(xiàn)完美內(nèi)置式位置追蹤

來源:VR之家

什么叫做有自信,看看下面這個(gè)公司就知道了。內(nèi)置式位置追蹤技術(shù)被譽(yù)為下一代VR中最關(guān)鍵的技術(shù),很多有實(shí)力的公司都宣稱他們已經(jīng)開發(fā)出了這種技術(shù),但只有Eonite敢特別強(qiáng)調(diào)他們擁有世界上“精確度最高,延遲最低且功耗最低”的VRAR內(nèi)置式位置追蹤軟件算法。

超越HoloLens Eonite實(shí)現(xiàn)完美內(nèi)置式位置追蹤


內(nèi)置式位置追蹤技術(shù)僅僅使用頭顯自帶傳感器實(shí)現(xiàn)對自身在三維空間中的精確定位,這個(gè)技術(shù)對VR和AR工業(yè)有著極特別的意義,實(shí)現(xiàn)難度也非常高。如果說局限在較小空間的VR還可以用外置傳感器代替,移動性更強(qiáng)的AR則尤其需要這個(gè)技術(shù)。


目前最典型、最成熟的技術(shù)來自微軟3000美元的HoloLens,這個(gè)護(hù)目鏡造型的頭顯通過內(nèi)置傳感器和處理器將優(yōu)化過的Windows體驗(yàn)放大到整個(gè)房間里。微軟研究這一技術(shù)有著別的公司無法比擬的優(yōu)勢:大多數(shù)專家學(xué)者關(guān)于這方面的科研論文都是基于Kinect設(shè)備的。然而今天Eonite卻宣布他們的方案只使用普通深度傳感器,功耗相當(dāng)于平板處理器,卻提供最低延遲、最高精確度的頭部追蹤。


超越HoloLens Eonite實(shí)現(xiàn)完美內(nèi)置式位置追蹤


如果他們沒有吹牛,這將革新整個(gè)VR和AR工業(yè)。目前,媒體人士并沒有機(jī)會親自體驗(yàn)他們的方案,不過Eonite已經(jīng)引起了硅谷風(fēng)投人士和天使投資人的注意,他們在2016年種子投資給公司投了525萬美元。這些投資人包括Presence資本,VR基金。


這個(gè)公司的技術(shù)的特別之處在于它是純軟件的,“這不是什么未來將會實(shí)現(xiàn)的宣言,它真的奏效?!盓onite CEO Youssri Helmy表示。他表示Eonite的技術(shù)支持亞毫米級別的精度,運(yùn)動畫面延遲也只有15mm,這樣的數(shù)據(jù)已經(jīng)足以滿足VR的性能要求了。


超越HoloLens Eonite實(shí)現(xiàn)完美內(nèi)置式位置追蹤


Eonite將自己的追蹤系統(tǒng)歸類為“家庭級”,意思是它支持多房間的、整個(gè)公寓套房的位置追蹤,它可以正常追蹤各種家庭環(huán)境常見的物品,例如家具、架子和門。這明顯超越Vive的房間級,也許比不上微軟的世界級(雖然從功能上的描述看兩者是等同的)。Helmy表示這一技術(shù)需要消費(fèi)級IMU(慣性測量單元,陀螺儀之類的元件)和RGB攝像頭(普通攝像頭),可以支持各種深度感應(yīng)方法,從高保真立體聲、飛行時(shí)間法到滾動快門、全局快門等等都可以。軟件方案表現(xiàn)與攝像頭的類型沒什么關(guān)系。這套軟件還能夠支持靜態(tài)和動態(tài)障礙物檢測,避免用戶撞到墻或踩到寵物。


Helmy表示他們的軟件算法基于合伙人Anna Petrovskaya和Peter Varvak博士多年來在機(jī)器人領(lǐng)域應(yīng)用人工智能識別的研究,“從本質(zhì)上說,追蹤機(jī)器人和追蹤頭顯使用了完全相同的核心技術(shù),”他說道,“他們的技術(shù)讓我驚嘆不已(第一次見到的時(shí)候)。”


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并且這個(gè)技術(shù)并不只能用來進(jìn)行追蹤。Eonite正在開發(fā)一個(gè)Unity SDK,公司認(rèn)為它可以幫助開發(fā)者制作出能進(jìn)行實(shí)時(shí)3D掃描的MR或AR軟件,想想它與3D打印機(jī)的結(jié)合。


目前,Eonite打算專注于VR和AR方面的應(yīng)用,不過它也可以用于自動化,機(jī)器人和生產(chǎn)領(lǐng)域。他表示公司的第一個(gè)產(chǎn)品將會在2017年1季度上市。


當(dāng)然,盡管Eonite的技術(shù)聽起來非常不錯(cuò),但前面也說了,2016年有很多公司在這一領(lǐng)域取得突破,首先就是微軟HoloLens,然后是高通VR參考設(shè)計(jì),國內(nèi)也有幾家公司宣布類似的方案,如果各大公司真正解決這一業(yè)內(nèi)難題,2017年應(yīng)該會是內(nèi)置式位置追蹤爆發(fā)的一年吧。

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