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Mega mapping service

空間マップ構築はMegaクラウドサービスの中核であり、Megaワークフロー全体の中間ハブの位置を占めています。物理世界から収集したデータを受け取り、アプリケーション開発に必要なデジタル資産として出力します。

以下に空間マップ構築のMegaワークフロー内での位置を示します:

flowchart LR

A[データ収集] --> B>Mega Blockマップ構築] --> C[Mega positioning]

機能概要

EasyAR Megaは完全クラウド自動処理フローを採用しています。開発者はローカルで複雑なマッピングアルゴリズムを実行する必要がなく、準拠したビデオデータをアップロードするだけで、クラウドクラスターが以下の作業を自動的に完了します:

  • 特徴抽出:環境内のキービジュアル特徴(コーナーポイント、テクスチャなど)を識別
  • 空間再構築:特徴点の3次元空間座標を計算し、空間データを生成
  • ループクロージャ検出:パスのループを自動識別し、累積誤差を除去
  • ジオレジストレーション:GNSSデータと組み合わせ、ローカル座標系を地球地理座標系に整合
  • 複数マップ融合:複数の独立した収集ブロックを単一の完全なマップに結合可能(大規模シーン向け)

Blockマッピングフロー

マッピングプロジェクトを作成・管理することでマッピングタスクを組織化し、マッピング成功後にBlockを生成します。

flowchart LR

A[マッピングプロジェクト] --> B[マッピングタスク] --> C[マッピング結果 Block]

異なるタイプのマッピングタスク

シーン規模と収集戦略に応じて、Megaは4種類のマッピングタスクを提供します。実際の状況に応じて適切なタイプのマッピングタスクを作成してください:

通常のシングルマップタスク

  • 適用シーン:中小規模シーン、単一収集でシーン全体をカバー
  • 代表事例:単階層ショッピングモール、レストラン、オフィスフロア、展示場、公園など
  • 収集デバイス:GoPro Max/Max2 360°カメラ
  • 操作手順:通常シングルマップタスクの作成

超大範囲マルチマップ融合タスク

  • 適用シーン:超大規模シーン、複数階層、複数エリア接続シーン
  • 代表事例:大型ショッピングセンター(各階接続)、商業街区(屋内・屋外接続)、大学キャンパス(複数棟接続)など
  • 収集デバイス:GoPro Max/Max2 360°カメラ
  • 操作手順:超大範囲マルチマップ融合タスクの作成

小範囲モバイル収集タスク

  • 適用シーン:小範囲シーン、狭小空間
  • 代表事例:個室、店舗、展示スペースなど
  • 収集デバイス:iPhone / ARCore Androidスマートフォン
  • 操作手順:小範囲モバイル収集タスクの作成

オブジェクトモバイル収集タスク

マッピング状態説明

開発センターBlockマッピング画面では、マッピングタスクのリアルタイム状態を確認できます。これらの状態を理解することでタスク進捗を判断できます:

マッピング状態 説明 推奨アクション
審査中 手動マッピングビデオ審査中 審査完了まで待機
待機中 空きサーバーリソース待ち サーバー割当開始まで待機
生成中 サーバー処理中 マッピング完了まで待機
タスク完了 マッピング完了 結果確認
生成失敗 マッピング失敗 トラブルシューティング

マッピング結果の確認

マッピング完了後、マッピング結果をさらに確認し、期待される要件を満たしているか確認できます。

マッピング失敗時のトラブルシューティング

マッピングタスクが失敗した場合、以下の方法で問題調査を行うことを推奨します:

次のステップ