탱고 장치가 공간을 이동함에 따라 3D 공간에서 자신의 위치 만 추적하기 때문에 개체가 표류합니다. 동적 환경에서 객체가 정적으로 유지되도록하려면 객체를 고정하고 드리프트를 줄이기 위해 장치는 3D 공간에서의 배치 된 객체의 위치와 주변과의 관계를 이해해야합니다.
다행히 TangoCore
당신은 여기에 적용하고 모션 추적, 깊이 인식 및 지역 학습 모든 작업의 3 개 코어 기술을 함께 도와. 내가 잘못 본게 아니라면
은 태양과 달 예는 3D 공간에서 객체를 고정하고 드리프트를 감소하고자하는 경우 tango-examples-unity/UnityExamples/Assets/TangoSDK/Examples/Scenes /
에서 장면 "SimpleAugmentedReality는"당신이 사용해야합니다입니다 영역 학습과 깊이 인식. 영역 학습은 장치가 이전에 영역을 "봤다"는 것을 인식하고 경로와 마커를 조정하여보다 정확한 장치와 증대 된 콘텐츠 위치를 제공하기 때문에 루프 클로저을 수행합니다 ().
그래서 여기에 필요한 것을 배우기 위해 할 수있는 일이 있습니다. 현재 장면을 저장하고 장면을 연 다음이 경로 tango-examples-unity/UnityExamples/Assets/TangoSDK/Examples/Scenes /
을 따라 가면서 다른 장면을로드하여 기술이 어떻게 얽혀 있는지 이해하십시오.
예를 들어, ExperimentalMeshBuilderWithColour
장면을로드하고 깊이 처리 프로그래밍 작동 방법, 다음 MotionTracking
장면을로드하고 액세스하고 TangoManager
게임 오브젝트에서 모션 추적을 사용하는 방법을 배울 수 있습니다. 그리고 마침내 (아마도 가장 좌절감이가는) 지역 학습이 AreaDescriptionManagement
과 AreaLearning
장면으로 어떻게 관리되는지 배우게됩니다.
이것은 드리프트 문제를 해결할뿐만 아니라 탱고 기술의 기능을 훨씬 더 완벽하게 이해하고 아이디어를 훨씬 쉽게 표현할 수있게 해줍니다.
설명 주셔서 감사합니다. 그래서 간단히 드리프트를 제거 할 수 없습니다. 맞습니까? 그리고 나는 지역 학습을 시도했지만, 여전히 드리프트 문제를 제거하지는 못합니다. – Uzi
드리프트를 제거하는 것은 절대적으로 가능합니다. 불가능한 경우 마커리스 AR 기술이 강력하지는 않습니다. Experimental Mesh Occlusion Example 장면을 사용하여 다른 장면을 볼 수도 있습니다. 영역 설명을 스캔하고 동시에 메쉬를 생성하십시오. 그런 다음 방금 생성 한 ADF를 선택하고 게임을 시작한 후 다시 지역화하면 영역 학습 API 덕택에 메쉬를보고 메쉬를보고 AR 객체를 배치합니다. 실제 세계에서 위치를 유지해야합니다. – VRstronaut
좋아, Area Learning + mesh generation에 대해 자세히 살펴보고 어떻게 움직이는 지 살펴 보겠습니다. 감사. – Uzi