EasyAR Mega로 object tracking 사용
EasyAR Mega의 핵심 기능은 전체 물리 공간에 대한 로컬라이제이션에만 국한되지 않습니다. 특정하고 알려진 물리적 객체에 대한 고정밀 3D tracking에도 적용할 수 있습니다. 이를 통해 산업 장비, 전시물 또는 리테일 제품과 같은 사전 설정된 객체를 Mega와 완전히 동일한 개발 방식으로 정확하게 tracking하고, 그 위에 풍부한 가상 콘텐츠를 오버레이할 수 있습니다.
기본 원리와 워크플로
Mega object tracking의 원리는 Mega 대공간 애플리케이션의 원리와 유사합니다. 객체 자체의 시각적 특징과 고급 클라우드 로컬라이제이션 알고리즘을 결합하여 기존 object tracking보다 더 안정적이고 정확한 결과를 구현합니다.
Mega object tracking은 특정 객체 타깃에 대한 Mega 공간 로컬라이제이션 기능의 특수한 사례로 볼 수 있습니다. 로컬라이제이션 과정은 완전히 동일하며, 차이는 객체의 특수성에 따라 mapping 측에 약간의 차이가 있다는 점뿐입니다.
워크플로는 다음과 같습니다.
지도 구축:
- 우수한 SLAM 기능을 갖춘 스마트폰과 전용 Mega Toolbox App을 사용하여 대상 객체 주변에서 데이터를 수집합니다.
- EasyAR의 mapping 관리 백엔드를 통해 수집한 *.EMP 데이터를 업로드합니다.
- 클라우드 처리 플랫폼은 수집 데이터를 처리하고, 고급 AI 알고리즘을 사용해 대상 객체의 시각적 특징을 추출하며, 대상 객체의 3D point cloud를 생성하고 텍스처가 있는 dense mesh를 구축합니다.
- mapping 시스템의 최종 출력 역시 "Mega Block map" 형태로 존재합니다.
- 우수한 SLAM 기능을 갖춘 스마트폰과 전용 Mega Toolbox App을 사용하여 대상 객체 주변에서 데이터를 수집합니다.
실시간 tracking:
- 사용자 디바이스가 대상 객체를 스캔하면, 먼저 Mega 로컬라이제이션 기능을 사용해 실시간 로컬라이제이션을 수행하고 현재 디바이스 포즈를 복원합니다.
- 그런 다음 디바이스 측에서 디바이스 자체의 SLAM 시스템과 융합하여 Mega 맵의 좌표계를 디바이스 SLAM 시스템의 좌표계와 정렬함으로써 지속적인 실시간 tracking을 구현합니다.
팁
참고 자료: Mega 공간 로컬라이제이션의 원리.
Mega 공간 로컬라이제이션과의 차이 및 비교
Mega object tracking은 Mega 공간 로컬라이제이션과 비교했을 때 기술적으로는 일관되지만, 주목하고 중점을 두는 적용 시나리오가 다릅니다.
| 특성 | Mega 공간 로컬라이제이션 | Mega object tracking |
|---|---|---|
| 핵심 목적 | 거시적 환경에서 사용자 내비게이션과 가상 콘텐츠의 공간 앵커링 구현 | 특정 객체의 디지털화, 정보 오버레이, 가상-현실 인터랙션 구현 |
| Spatial computing | Mega cloud service 또는 Mega Go를 통해 로컬라이제이션하고 디바이스 측에서 fused tracking 수행 | Mega 공간 로컬라이제이션과 완전히 동일 |
| 적용 시나리오 | 실내외 내비게이션, 대규모 AR 게임, 도시 규모 digital twin | 산업 장비 점검, 전시물 안내, 리테일 제품 AR 체험 |
EasyAR Sense 3D object tracking과의 차이 및 비교
EasyAR Sense도 강력한 3D Object Tracking 기능을 제공하지만, Mega object tracking은 설계 철학과 적용 시나리오에서 뚜렷한 차이가 있습니다.
| 특성 | 3D Object Tracking | Mega object tracking |
|---|---|---|
| 로컬라이제이션 기반 | 3D 스캐너, 3D 재구성 소프트웨어 등에서 얻을 수 있는 표준 형식의 3D 모델에 의존 | 휴대폰으로 수집하고 클라우드에서 생성한 사전 구축 Mega 공간 맵에 의존 |
| Tracking 안정성 | 양호하지만 빠른 이동이나 부분 가림 시 손실될 수 있음 | 가림과 간섭에 대한 저항성이 더 강하고 tracking이 더 안정적임 |
| 객체 요구 사항 | 객체 자체에 풍부한 텍스처와 단순한 기하 구조가 필요 | 객체 자체의 텍스처 풍부도 요구 사항이 더 낮고 기하 구조는 더 복잡할 수 있음 |
| 환경 요구 사항 | 환경에 대한 요구 사항이 없으며 대상 객체는 임의의 환경에 있을 수 있음 | 대상 객체의 환경은 mapping 수집 시와 달라도 되지만, 기능 사용 중에는 환경을 임의로 변경해서는 안 됨 |
| 네트워크 요구 사항 | 네트워크 불필요. 모든 데이터와 계산은 디바이스 측에서 발생 | 필요에 따라 네트워크 사용. Mega cloud localization service 사용 시 전체 과정에서 네트워크 연결이 필요하며, Mega Go on-device localization 사용 시 데이터와 계산은 디바이스 측에서 발생 |
| 동적성 | 지원됨. 기능 사용 중 대상 객체가 환경 안에서 움직일 수 있음 | 지원되지 않음. 기능 사용 중 대상 객체는 정지 상태를 유지해야 함 |
| 확장성 | 여러 대상 객체의 동시 tracking을 지원하도록 확장할 수 있으며, 대상 객체들은 서로 독립적임 | 같은 공간 안에서 여러 객체를 tracking할 수 있지만, 이러한 객체는 공간 안에서 정지 상태를 유지해야 하며 객체들은 서로 독립적이지 않음 |
| 적용 가능한 시나리오 | 구조가 단순하고 텍스처가 풍부하며, 손에 들고 조작하는 경우처럼 체험 중 유연하게 이동해야 하는 객체 | 구조가 복잡하고 텍스처가 일반적이며, 공장 장비 점검이나 박물관 전시물 안내처럼 체험 중 공간 안에서 비교적 고정된 객체 |
선택 방법:
- 애플리케이션 시나리오가 독립적이고 이동 가능한 객체를 인식하는 것이며, 그 객체가 거시적 환경에서 어디에 있는지는 중요하지 않다면 EasyAR Sense 3D Object Tracking이 더 가볍고 직접적인 선택입니다.
- 애플리케이션 시나리오가 공장, 박물관, 쇼핑몰과 같은 고정된 공간 안에서 하나 이상의 고정 객체를 고정밀, 고안정성으로 tracking하고 디지털화하는 것이라면 EasyAR Mega object tracking이 가장 적합한 선택입니다.