Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
モバイルAR技術の最先端 Google Tangoを活用してバーチャル道案内スタッフを実現してみた
GMO次世代
May 16, 2017
Technology
1
870
モバイルAR技術の最先端 Google Tangoを活用してバーチャル道案内スタッフを実現してみた
2017年5月11日 GMOエンジニアトークにて公開
GMO次世代
May 16, 2017
Tweet
Share
More Decks by GMO次世代
See All by GMO次世代
AIで株をやる!~株の売り買いを深層強化学習で予想
jisedai
3
11k
ソース公開を通じて分かった非中央集権型アプリケーション(DApp)とは
jisedai
0
2.9k
AppleのARkitとGoogleの最新のARプラットフォーム ARCore 可能性と応用
jisedai
2
850
IoT領域でのブロックチェーン実践
jisedai
1
1.3k
深層学習は金融市場をシミュレーションすることができるか?
jisedai
1
4.3k
Unity3DとOculus Riftで VR空間にWebコンテンツを表現する
jisedai
0
960
ブロックチェーンを利用したサービス開発について
jisedai
1
890
Deep Learningによる株価変動の予想
jisedai
0
1.2k
Other Decks in Technology
See All in Technology
多様な成熟度のデータ活用を総合支援するKADOKAWA Connectedのデータ組織について
kadokawaconnected
PRO
0
170
Data in Google I/O - IO Extended GDG Seoul
kennethanceyer
0
140
miisan's career talk
mii3king
0
210
オンラインでのサーバー切替事例紹介/ColoplTech-05-01
colopl
0
140
Internet Explorer は Microsoft Edge へ - IE の歩みとこれから -
yuhara0928
1
3.4k
Building smarter apps with machine learning, from magic to reality
picardparis
4
3.2k
Microsoft Build2022 最新アップデートAI/ML
shisyu_gaku
1
390
データエンジニアリングの潮流を俯瞰する
tetsuroito
1
700
Istio入門
nutslove
15
4.8k
現状のFedCMの動作解説と OIDCとの親和性について- OpenID TechNight vol.19
ritou
2
390
LINE Search - Recruiting
line_recruiting
0
180
音のような言葉 〜ちゃちゃっとチャットで楽しむちょっとしたコツ〜 / words like sounds
satoryu
1
1.2k
Featured
See All Featured
Design by the Numbers
sachag
271
17k
ParisWeb 2013: Learning to Love: Crash Course in Emotional UX Design
dotmariusz
100
5.9k
The Brand Is Dead. Long Live the Brand.
mthomps
46
2.7k
Robots, Beer and Maslow
schacon
152
7.1k
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_i
23
15k
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
226
15k
A Tale of Four Properties
chriscoyier
149
21k
Designing on Purpose - Digital PM Summit 2013
jponch
106
5.6k
JazzCon 2018 Closing Keynote - Leadership for the Reluctant Leader
reverentgeek
172
8.4k
Three Pipe Problems
jasonvnalue
89
8.7k
Statistics for Hackers
jakevdp
781
210k
Facilitating Awesome Meetings
lara
29
4k
Transcript
1 1 モバイルAR技術の最先端 Google Tangoを活⽤して バーチャル案内スタッフを実現してみた GMOインターネット 次世代システム研究室
2 2 1. 背景&モチベーション 2. Google Tango についての紹介 3. 解決すべき課題
4. 課題解決⽅法とTangoの強みの活⽤ 5. まとめ 6. デモ案内 ⽬次
3 3 突然ですが、 空港で国際線の乗り継ぎ時、 道に迷った事がありますか? 背景&モチベーション
4 4 展⽰会、博物館で 旅館で 地下鉄、駅で ショッピングモールで
5 5 ⾔葉の壁 案内スタッフがいて、案内してくれても⾔葉が通じない ⼈⼿不⾜&対応が⼤変 限られた⼈間のスタッフで、すべてのお客さんに対応ができません
6 6 案内スタッフがいなくても モバイルAR技術の最先端 Google Tangoで バーチャル案内スタッフを作れないか?
7 7 Unityちゃん
8 8 バーチャル案内スタッフを実現してみた
9 9 マーカーレスAR/MRプラットフォーム 奥⾏き感知、モーショントラッキング 領域学習 3つのコア技術 屋内ナビゲーション向け トータルソリューション Google Tangoとは
10 10 奥⾏き感知機能 (⾚外線センサーなどを使⽤して物体までの距離/ 奥⾏きを把握することができる機能) Google Tango 3つのコア技術
11 11 Google Tango 3つのコア技術 モーショントラッキング機能 (Tango搭載デバイスを持って移動するとデバイス がその動線を追跡することができる機能)
12 12 Google Tango 3つのコア技術 領域学習機能 (Tango搭載デバイスが空間の重要な特徴を学習し、 その空間領域を認識することができる機能)
13 13 LENOVO PHAB 2 PRO ⾚外線(IR)カメラ IRプロジェクター RGBカメラ LED
奥⾏き感知のため モーション トラッキング センサー
14 14 バーチャル案内スタッフを 実現する際、解決すべき課題
15 15 1. バーチャル案内スタッフを地⾯に⽴たせる (現実と⾼度な融合) 2. バーチャル案内スタッフを動かす 3. バーチャル案内スタッフをしゃべらせる 解決すべき課題
16 16 4.奥⾏きのレンダリング問題 (xyz軸におけるz軸の課題解決) 5. デバイスの動き、位置及び向きを把握し、 バーチャル空間へ反映(同期) 6. 案内先まで空間を学習させ、道案内ができ るようにする
解決すべき課題
17 17 画⾯タッチでバーチャル案内スタッフが現れる バーチャル案内スタッフを地⾯に⽴たせる
18 18 ToF:光の到達時間で距離 を計測する⽅法 •⾚外線(IR)カメラ •IRプロジェクター 奥⾏き感知機能の活⽤ ポイントクラウド (x, y,
z z:奥⾏き情報)
19 19 ポイントクラウド逆投影 最近隣補間法 タッチポジション情報 ① ② ③ 奥⾏き情報を活⽤
20 20 処理前 処理後 奥⾏きのレンダリング問題
21 21 Z2 Z1 • Z-Buffering(深度バッファリング) 2次元配列 奥⾏き(深度)情報の活⽤で問題を解決
22 22 デバイスの動きをバーチャル空間へ反映する
23 23 • ⿂眼カメラと慣性計測ユニット(IMU)からデータ を収集 ⿂眼カメラ 慣性計測ユニット モーショントラッキング(動線追跡)
24 24 • カメラから視覚的特徴を識別し、それに基づき画像フレーム間 の移動距離を計算(領域特徴ベーストラッキング⼿法) • Tangoサービス開始時の画像フ レームをスタートフレームとする モーショントラッキング
25 25 • IMUは、加速度センサー + ジャイロスコープ • デバイスがどれだけ速く加速されるか、どの⽅向に 回転するかをトラッキング モーショントラッキング
26 26 空間を学習させ、道案内する
27 27 「⼈間の空間認識」と「Tangoの領域学習」の仕組みは同じ • カメラから⾒える特徴的な物体(ランドマーク)をいくつか記憶する • ランドマークの位置情報 • ランドマークの特徴(数学的記述で記憶) •
カメラの視野が広ければ広いほどランドマークの特徴を取り込みやすい • 領域記述ファイル(ADF)に保存する • 再び同じ空間に⾏くと保存されたADFを読み込み、ランドマークの特徴を 検索、マッチングし、以前の空間として認識する Tangoの領域学習
28 28 タッチでマーカー を追加 (マーカーの位置 と向き情報 を保存) Tangoの領域学習機能を活⽤
29 29 マーカーの座標に基づ きバーチャルスタッフ を動かす Tangoの領域学習機能を活⽤
30 30 まとめ
31 31 § Tangoの3つのコアテクノロジー(奥⾏き知覚、 モーショントラッキング、領域学習)を活⽤して 、バーチャル道案内スタッフを実現してみた § わかったTangoの特徴: ü 学習速度・空間認識が早い
ü モーショントラッキング及び屋内ナビゲーショ ン精度が⾼い ü GPSがうまくいかない環境(地下や建物)のナ ビゲーションに役に⽴つ まとめ
32 32 § Tangoをサポートするコンシューマー端末はまだ 少ない(Lenovo PhabPro2) § 今後、ASUS ZenFone AR
登場予定 まとめ
33 33 DEMO デモの案内
34 34 § バーチャルスタッフの表⽰と基本動作 § 領域学習とマーカーの追加 § 保存データ(ADF)を利⽤し、道案内 デモの案内
35 35 ご清聴いただき ありがとうございました