Lösungen für fortgeschrittene Szenarien

In realen kommerziellen Projekten ist die physische Umgebung oft komplexer und variabler als eine ideale Versuchsumgebung. Angesichts riesiger Bereiche, ganztägiger Lichtveränderungen, komplexer mehrstöckiger Gebäudestrukturen und Szenen mit stark wiederholten texture kann eine einzelne mapping- und localization-Strategie die Stabilitätsanforderungen oft nur schwer erfüllen.

Unterstützung zentraler Szenarien

Basierend auf Kerntechnologien wie multi-map fusion und multi-map-library-Verwaltung bietet die Mega-Plattform eine vollständige spatial computing-Lösung, die Entwicklern helfen soll, dauerhafte und präzise AR-Erlebnisse in komplexen physischen Umgebungen zu erstellen. Für die folgenden typischen komplexen Szenarien bietet Mega spezielle mapping- und Verarbeitungsstrategien.

Extrem großer Raum

Für extrem große Szenen wie touristische Gebiete und Stadtviertel mit Hunderttausenden oder sogar Millionen Quadratmetern kann ein einzelner acquisition die gesamte Fläche kaum abdecken und erzeugt leicht kumulative Fehler.

Verwenden Sie eine Strategie aus blockweiser acquisition und fusion: Planen Sie die große Szene als mehrere Teilbereiche, die sich im physischen Raum überlappen und logisch unabhängig sind, erfassen Sie jeden Teilbereich separat und führen Sie fusion und Optimierung aller Teilbereiche durch. Die detaillierte Lösung finden Sie unter: Optimierungsstrategie für extrem große Räume.

Multi-period fusion localization

Mega localization hängt von den visuellen Merkmalen der Umgebung ab. Starke Änderungen der Lichtbedingungen, etwa zwischen Tag und Nacht, können die visuellen Merkmale desselben Ortes grundlegend verändern und localization verhindern.

Daher bieten wir eine Strategie für multi-period fusion mapping: Für dieselbe Szene werden Daten unter verschiedenen Lichtbedingungen wie Tag und Nacht erfasst, und alle erfassten Daten werden in der Cloud fusioniert. Das System gleicht anhand der aktuellen Kamerabildmerkmale automatisch die Kartendaten des entsprechenden Zeitraums ab, sodass AR-Inhalte zu jeder Zeit stabil angezeigt werden können.

Die detaillierte Lösung finden Sie unter: multi-period fusion localization.