Soluzioni per scenari avanzati

Nei progetti reali di implementazione commerciale, l'ambiente fisico è spesso più complesso e variabile rispetto a un ambiente sperimentale ideale. Di fronte ad aree ultra-grandi, cambiamenti di illuminazione per tutto il giorno, strutture edilizie complesse multi-livello e scene con texture altamente ripetitive, una singola strategia di mapping e localization è spesso difficile da soddisfare i requisiti di stabilità.

Supporto degli scenari principali

Basata su tecnologie core come multi-map fusion e gestione multi-map-library, la piattaforma Mega offre una soluzione completa di spatial computing, pensata per aiutare gli sviluppatori a costruire esperienze AR persistenti e precise in ambienti fisici complessi. Per i seguenti scenari complessi tipici, Mega fornisce strategie dedicate di mapping e processing.

Spazio ultra-grande

Per scene ultra-grandi come aree turistiche e isolati urbani con superfici di centinaia di migliaia o persino milioni di metri quadrati, una singola acquisition difficilmente copre l'intera area e tende a generare errori accumulati.

Usare una strategia di acquisition e fusion a blocchi: pianificare la scena grande come più sottoaree sovrapposte nello spazio fisico e logicamente indipendenti, acquisire ogni sottoarea separatamente e poi eseguire fusion e ottimizzazione di tutte le sottoaree. Per la soluzione dettagliata, leggere: strategia di ottimizzazione per spazi ultra-grandi.

Multi-period fusion localization

Mega localization dipende dalle caratteristiche visive dell'ambiente. Cambiamenti drastici delle condizioni di illuminazione, come giorno e notte, possono modificare radicalmente le caratteristiche visive dello stesso luogo e causare il fallimento della localization.

Perciò forniamo una strategia di multi-period fusion mapping: per la stessa scena vengono raccolti dati in diverse condizioni di illuminazione, come giorno e notte, e tutti i dati raccolti vengono fusi nel cloud. Il sistema abbina automaticamente i dati mappa del periodo corrispondente in base alle caratteristiche dell'immagine corrente della camera, assicurando che i contenuti AR siano visualizzati stabilmente in qualsiasi periodo.

Per la soluzione dettagliata, leggere: multi-period fusion localization.