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EasyAR Mega の概要

EasyAR Mega は、都市、キャンパス、大型ショッピングモールなど、物理世界全体に対して永続的で高精度な digital twin 空間を作成することを目的とした spatial computing プラットフォームです。EasyAR Mega により、アプリケーションは大規模で高精度な屋内外 localization と virtual-real occlusion を実現し、ユーザーにこれまでにない空間インタラクション体験をもたらします。

本章では、開発者の視点から EasyAR Mega の中核的な動作原理、期待される効果、プラットフォーム適応ガイドを簡単に紹介します。

重要

product manager、operations、tester などの非開発者ユーザーは、直接 Mega 使用ガイド に進んで Mega サービスを確認してください。

始める前に: すべてが準備済みであることを確認する

アプリケーションに EasyAR Mega cloud localization 機能を統合する前に、1 つの重要な前提を必ず確認してください: Mega cloud localization サービスが準備完了していること。

  • 現場データ収集が完了している
    • 指定デバイスを使用して対象エリアのデータを収集する
    • Mega Toolbox を使用して効果検証用の EIF data を収集する
  • Mega Block map building が完了している
  • localization サービスが有効化され、アプリケーションに紐付けられている
    • Developer Center で Block を Mega localization library に追加する
    • 有効な App ID、API Key を取得し、プロジェクトに正しく設定する
重要

上記の手順が完了していない場合、アプリケーションは localization results を取得できず、「AR コンテンツが常にトリガーされない」状態になります。Mega cloud localization を使用して開発する前に、必ず サービス可用性を検証 してください。

Mega localization の基本原理

衛星信号に依存する従来の GNSS localization と異なり、EasyAR Mega は先進的な visual localization 技術に基づいています。ユーザーデバイスがリアルタイムに撮影した image data を、事前に構築された高精度 3D data と照合することで、物理世界におけるユーザーの 6DoF pose を決定します。この pose に基づき、アプリケーション側は正しい物理位置に仮想コンテンツをレンダリングして重ね合わせることができます。

ワークフローは次のとおりです。

  1. マップ構築:

    • パノラマカメラなどの専門デバイスを使用して、対象エリアでデータを収集します。
      Data Capture
    • EasyAR の mapping 管理コンソールを通じて、収集したデータ、たとえば .360 ファイルをアップロードします。
    • クラウド処理プラットフォームは、収集データ内の画像を計算し、先進的な AI アルゴリズムを使用して対象エリアの視覚特徴を抽出します。また、画像と IMU センサー情報などを融合して、収集時の移動軌跡、つまり各時刻のカメラ pose を復元します。さらに、scene 全体の 3D point cloud を生成し、texture maps 付きの dense mesh を構築します。
    • 最終的に、mapping system は EasyAR がカスタム定義した高精度な "Mega Block map" を出力します。この map には 3D 幾何情報と視覚特徴が含まれます。この map は Mega localization の基盤です。
      Mapping Process

  2. リアルタイム localization (Mega cloud localization を例にします):

    • ユーザーがアプリケーションを開きます。デバイスカメラはユーザーの視野内の画像をリアルタイムにキャプチャし、camera intrinsics、extrinsics がある場合はそれら、補助情報がある場合は GNSS などと一緒に Mega cloud localization service に送信します。
      User case
    • Mega cloud localization service はアップロードされた画像の視覚特徴を抽出し、localization library 内の Mega Block maps と高速に比較してマッチングします。
    • マッチングに成功すると、システムは map 内でのユーザーの正確な pose、つまり位置と向きをセンチメートル級の精度で計算できます。
    • この時点で、Mega cloud localization は算出された pose をアプリケーション側に配信し、アプリケーション側でデバイス自身の SLAM システムと融合して tracking を行います。
    • 最終的に、アプリケーション側はリアルタイムに localization され継続的に tracking される pose を取得し、仮想コンテンツを物理世界内で事前にアンカーされた位置に表示し、人の移動に合わせて継続的に更新できるようになります。
      Localize Process
ヒント

Mega Go on-device localization の実装原理は、Mega cloud localization と基本的に同じです。唯一の違いは、クライアント側の localization が完全にデバイス上でローカルに行われ、network request や cloud computing を必要としない点です。

効果と期待される結果

EasyAR Mega を正常に統合すると、アプリケーションは次の驚くべき効果を実現できます。

  • センチメートル級精度: GNSS の数メートルから数十メートルに及ぶ誤差と比べて、Mega localization はサブメートル級からセンチメートル級の localization 精度を提供でき、仮想コンテンツを現実世界の特定位置に安定して「固定」できます。
  • 永続的な空間: 仮想コンテンツは物理世界の任意の場所に配置でき、すべてのユーザーが同じ位置で一貫したコンテンツを見ることができます。
  • 実際の occlusion: Mega の spatial understanding 能力により、仮想オブジェクトを実際の建物や障害物で遮蔽でき、没入感を大きく高めます。
  • GNSS のないエリアで動作: 屋内、地下駐車場、高層ビルが密集する都市の通り、または樹木が生い茂る山林など、GNSS 信号が弱い、または無効なエリアでも、Mega は安定した信頼性の高い localization サービスを提供できます。

動画は EasyAR Mega を使用した典型的な効果例です。

  • 高精度で永続的な spatial localization により、仮想コンテンツが建物表面に完全に貼り付き、美しい動的動画と精巧に設計された巨大な 3D ポスターを表示します。
  • Spatial understanding による実際の occlusion により、空に咲く花火やデジタルエフェクトが周囲の環境と自然に調和します。
  • 先進的な視覚アルゴリズムの支援により、体験全体は複雑で人が密集した周囲環境を恐れず、夜間でも安定して動作できます。

起こりうる理想的でない状況

  • Localization 認識速度が遅い

    大規模イベント会場のような人の密集したエリアでは、network latency、concurrent requests などにより、Mega cloud localization の遅延が比較的大きくなる可能性があります。ユーザーは仮想コンテンツを見るまで一定時間待つ必要がある場合があります。

    注記

    Mega Go on-device localization を使用する場合、localization 速度は空間範囲と terminal device の計算能力によって共同で決まります。後者は localization 認識速度に最も大きく影響する要因であり、device によって応答遅延が異なる場合があります。

  • 環境変化による誤差

    物理環境が大きく変化した場合、たとえば工事囲いや季節性植生の変化などにより、localization 精度が低下または失われる可能性があります。Mega maps は環境変化に適応するため、定期的に更新する必要があります。

  • 継続体験で drifting が発生

    Mega localization はアプリケーション側で device 自身の SLAM システムと融合して tracking し、カメラを継続的に有効にします。長時間実行すると device CPU の周波数低下が発生し、画面のカクつきやフレーム落ち、tracking scale drifting などの現象を引き起こす可能性があります。

ヒント

より詳細な効果異常や障害については、troubleshooting セクションを参照してください。

拡張提案

EasyAR Mega の統合中に service failures、scene changes、business scaling など、non-programming development に関連する多くの問題が発生した場合は、Mega 使用ガイド を参照してください。

このガイドでは、次の内容を確認できます。

  • サービス作成: Mega サービスの作成方法と簡単な troubleshooting を確認する。
  • 効果最適化: runtime effects のプレビュー、abnormal data の収集、cold start monitoring などを学ぶ。
  • 永続的運用: scene changes、business scaling、migration/upgrade などの永続的な運用ニーズへの対応を理解する。
  • ビジネス連携: navigation road networks など実用的なビジネスデータの使用に慣れる。
  • 参考リソース: Mega Toolbox など実用ツールの操作マニュアル。

本記事を通じて、EasyAR Mega の動作原理と効果について明確に理解できたことを願っています。次に、最初の Mega プロジェクトの準備を始めることができます。

プラットフォーム専用ガイド

EasyAR Mega の統合方法はプラットフォームと密接に関連しています。対象プラットフォームに応じて、次のガイドを参照して開発してください。

重要

Mega Go は現在、Unity プラットフォームを通じた開発のみをサポートしています。