Solutions pour scénarios avancés

Dans les projets réels de déploiement commercial, l'environnement physique est souvent plus complexe et variable qu'un environnement expérimental idéal. Face à des zones très vastes, des changements d'éclairage toute la journée, des structures de bâtiments complexes à plusieurs niveaux et des scènes à texture très répétitive, une seule stratégie de mapping et localization répond difficilement aux exigences de stabilité.

Prise en charge des scénarios principaux

Basée sur des technologies clés telles que multi-map fusion et la gestion multi-map-library, la plateforme Mega fournit une solution complète de spatial computing, destinée à aider les développeurs à créer des expériences AR persistantes et précises dans des environnements physiques complexes. Pour les scénarios complexes typiques suivants, Mega fournit des stratégies spécialisées de mapping et de traitement.

Espace très vaste

Pour les scènes très vastes telles que sites touristiques et quartiers urbains couvrant des centaines de milliers, voire des millions de mètres carrés, une seule acquisition couvre difficilement toute la zone et génère facilement des erreurs cumulées.

Utilisez une stratégie d'acquisition et de fusion par blocs: planifiez la grande scène comme plusieurs sous-zones qui se chevauchent dans l'espace physique et sont logiquement indépendantes, collectez chaque sous-zone séparément, puis effectuez fusion et optimisation de toutes les sous-zones. Pour la solution détaillée, lisez: stratégie d'optimisation d'espace très vaste.

Multi-period fusion localization

Mega localization dépend des caractéristiques visuelles de l'environnement. Des changements importants des conditions d'éclairage, comme entre jour et nuit, peuvent modifier fondamentalement les caractéristiques visuelles d'un même lieu et provoquer un échec de localization.

Nous fournissons donc une stratégie de multi-period fusion mapping: collecter les données d'une même scène sous différentes conditions d'éclairage, comme jour et nuit, puis fusionner toutes les données collectées dans le cloud. Le système associe automatiquement les données de carte de la période correspondante selon les caractéristiques de l'image caméra actuelle, afin d'assurer un affichage stable du contenu AR à toute période.

Pour la solution détaillée, lisez: multi-period fusion localization.