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一进商场就迷路?谷歌用AR拯救路痴,起底室内导航黑科技

发布时间:2021-04-20 23:44:56 所属栏目:业界 来源:未知
导读:近日,谷歌宣布推出AR室内导航功能,在机
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近日,谷歌宣布推出AR室内导航功能,在机场、中转站和购物中心等场景下为用户提供路线指引,帮助用户找到最近的电梯和自动扶梯、登机口、站台、行李认领、登机柜台、售票处、洗手间、自动取款机等。

这一AR室内导航技术突破了传统室内导航平面化、易读性低的局限性,增强了图像精确性、数据广泛性,不仅为用户带去室内导航的新奇、个性化体验,也为线下零售等行业带来潜在应用价值。

本文将从AR对室内导航地图易读性的突破、AR导航从室外到室内的转变、AR室内导航的发展前景三方面对AR室内导航进行解析。

一、室内导航的AR突破:二维跃升三维,地图易读性提升

基于AR室内导航,用户自己的位置、所在楼层能够被识别,进而通过箭头和信息标记等AR叠层指引,到达目的地。

一进商场就迷路?谷歌用AR拯救路痴,起底室内导航黑科技

这些指示虽看起来简单,但却是以往室内地图、蓝牙信标定位、Wi-Fi信号定位、GPS定位等室内导航方法无法做到的。

室内地图,是最为传统的一种,例如图书馆书架的检索地图。该方法通过大量数据采集,制作索引图,读者通过每本书籍的专属编号进行导航查找。然而,大型室内环境的地图制作与表达耗费巨大,普适性并不高。

蓝牙信标定位法较受欢迎。依托蓝牙,智能手机软件能大致得到用户在地图上的位置,从而进行路线规划和导航。但由于蓝牙传输距离较短,从而导致其在商场、写字楼等大型室内环境中会产生极高的部署和维护成本。

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另外一种解决方案是基于Wi-Fi信号进行定位和导航。但由于室内环境的复杂性,Wi-Fi信号很容易受环境的变化而改变,因此维护成本依然很高,精度也受到Wi-Fi路由器部署密度、环境稳定性、训练时长等因素的制约。

GPS定位法虽被广泛使用,但信号穿透力差、定位精度低,只适用于二维平面,确定用户的大致位置但无法确定方向,在大型建筑群内部无法发挥作用。

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▲GPS信号从建筑物立面弹落

谷歌本次推出的AR室内导航,配备全新视觉定位系统(Visual Positioning System;VPS),可弥补以上方法的不足。

谷歌AR室内导航功能(IndoorLiveView)依托VPS技术来确定用户室内所在方位,并通过可视化处理手段将虚拟路线与实际室内场景相结合。

视觉定位系统VPS不同于GPS,不依靠信号来定位,而是依靠图像。

首先,工程师通过VPS可以创建本地化地图,这种方式被称为即时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping;SLAM)。通过拍摄一系列具有已知位置的图像并分析视觉特征,VPS可以创建地图并建立快速搜索索引,例如建筑物、桥梁等。

其次,当用户需要室内导航定位时,VPS会将相机镜头视图与VPS索引视图相匹配,通过摄像头、陀螺仪、加速器、重力感应器等手机内置惯性传感器(Inertial Measurement Unit;IMU)数据,借助运动追踪、环境感知等人工智能算法进行比较分析,从而确定手机用户相对于现实世界的位置和方向。

最终,在方位呈现上,VPS可以将指引箭头、字幕信息等标签特效叠加到摄像头实时采集的现实图像中,并依托光线估计技术让虚拟内容更好地融入真实世界。光线估计技术能让手机摄像头感知当前环境的照明条件,对虚拟图像进行颜色矫正,从而在虚拟和真实图像结合时增强真实感。

二、AR导航的室内转变:图像精确性和数据广泛性的提高

自2019年起,谷歌便开始上线AR导航功能(LiveView)。依托VPS视觉定位系统和谷歌街景图库,帮助用户在户外获取精确的导航路线。在后续的更新中,用户还可以通过AR导航识别周边地标,让用户更清楚自己在城市中的位置。

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从室外导航到室内导航,到底有多难?

展览馆、博物馆、商场、交通枢纽等大型室内场景环境复杂,规模巨大,并存在很多无纹理空间区域和视觉歧义区域,地图数据的采集、制作及表达是一大难点。同时,伴随光照、视点变化,用户如何精准快速地实现重定位也是一项挑战。谷歌有着不少技术突破。

第一个技术突破是图像精度提升。10多年前,谷歌开始推出街景地图,用户可以拥有“人眼视角”的地图浏览体验,但起初这些街景数据并未实现本地化。图像数据本地化能够为物体、地点等图片添加更多注释性标签信息,帮助用户进行快速理解。

为了使用VPS实现全球本地化,谷歌使用从全球超过93个国家收集和测试的信息将其与街景数据连接起来。这个丰富的数据集通过三角测量提供了数万亿个强大的参考点,帮助人们更精确地确定设备位置,并引导人们前往目的地。

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▲谷歌三角测量法精确定位建筑

虽然该方法在理论上效果很好,但在实践中仍存在挑战,问题在于:本地化时,手机实时图像可能与收集街景时的场景不同。例如树木细节会随着季节变化,甚至随着风力大小变化,无法获得良好的匹配。

为突破该技术,谷歌利用机器学习来过滤场景中的临时、易变的事物图像,聚焦于场景中的固定结构图像。这项技术进步,也让如今的AR室内导航更为精确。

另一个技术突破,是数据的快速获取。

机场、商场、医院……众多建筑物群意味着谷歌需要拍摄大量公共场景的室内图像。在此前的室外街景数据库建构中,谷歌从早起的街景车、街景三轮车、街景手推车,再到便捷轻便的街景背包(Trekker),逐渐完善图像采集方式。

(编辑:核心网)

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