Mega マッピングサービス
空間マップ構築は Mega クラウドサービスの中核であり、Mega ワークフローの中心的なハブとして機能します。物理世界から収集されたデータを受け取り、アプリケーション開発に必要なデジタルアセットとして出力します。
以下に、Mega ワークフロー内での空間マップ構築の位置を示します：
flowchart LR
A[データ収集] --> B>Mega Block マップ構築] --> C[Mega 位置推定]
機能概要
EasyAR Mega は完全クラウド自動化処理フローを採用しています。開発者はローカルで複雑なマッピングアルゴリズムを実行する必要がなく、準拠した動画データをアップロードするだけで、クラウドクラスターが以下の作業を自動的に完了します：
- 特徴抽出：環境内のキービジュアル特徴（コーナーポイント、テクスチャなど）を識別
- 空間再構築：特徴点の3次元空間座標を計算し、空間データを生成
- ループクロージャ検出：経路のループを自動識別し、累積誤差を除去
- 地理参照：GNSSデータと統合し、ローカル座標系を地球地理座標系に位置合わせ
- マルチマップ融合：複数の独立収集ブロックを単一の完全なマップに結合可能（大規模シーン向け）
Block マッピングフロー
マッピングプロジェクトを作成・管理することでマッピングタスクを組織化し、マッピング成功後に Block を生成します。
flowchart LR
A[マッピングプロジェクト] --> B[マッピングタスク] --> C[マッピング結果 Block]
- マッピングプロジェクト：関連するマッピングタスクを組織・管理
- マッピングタスク：具体的なマッピング操作を実行
- Block：マッピング成功の最終成果物
異なるタイプのマッピングタスク
シーンの規模と収集戦略に応じて、Mega は4種類のマッピングタスクを提供します。実際の状況に応じたタイプのマッピングタスクを作成してください：
通常シングルマップタスク
- 適用シーン：中小規模シーン、単一収集でシーン全体をカバー
- 典型例：単層ショッピングモール、レストラン、単層オフィス、展示場、公園など
- 収集デバイス：GoPro Max 1st gen 360°カメラ
- 操作手順：通常シングルマップタスクの作成
超大規模マルチマップ融合タスク
- 適用シーン：超大規模シーン、複数階層、複数エリア接続シーン
- 典型例：大型ショッピングモール（各階接続）、商業街区（屋内-屋外接続）、大学キャンパス（複数棟接続）など
- 収集デバイス：GoPro Max 1st gen 360°カメラ
- 操作手順：超大規模マルチマップ融合タスクの作成
小規模モバイル収集タスク
- 適用シーン：小規模シーン、限定的空間
- 典型例：部屋、店舗、展示スペースなど
- 収集デバイス：iPhone / ARCore Android スマートフォン
- 操作手順：小規模モバイル収集タスクの作成
物体モバイル収集タスク
- 適用シーン：単一物体
- 典型例：展示品、機器、商品など
- 収集デバイス：iPhone / ARCore Android スマートフォン
- 操作手順：物体モバイル収集タスクの作成
マッピング状態説明
開発センターの Block マッピング画面では、マッピングタスクのリアルタイム状態を確認できます。これらの状態を理解することでタスクの進捗を判断できます：
| マッピング状態 | 説明 | 推奨アクション |
|---|---|---|
| 審査中 | 手動マッピング動画審査中 | 審査完了まで待機 |
| 待機中 | 空きサーバーリソース待機 | サーバー割当開始待機 |
| 生成中 | サーバー処理中 | マッピング完了待機 |
| タスク完了 | マッピング完了 | 結果確認 |
| 生成失敗 | マッピング失敗 | トラブルシューティング |
マッピング結果の確認
マッピング完了後、結果を確認し期待通りの要件を満たしているか検証できます。
マッピング失敗時のトラブルシューティング
マッピングタスクが失敗した場合、以下の方法で問題調査を行うことを推奨します：
- マッピングレポート確認：マッピングレポート確認から解決策を検索
- トラブルシューティング参照：マッピング失敗ガイドで一般的な解決法を確認
- テクニカルサポート連絡：上記で解決しない場合、EasyAR 担当者に連絡しレポート内の
JobIDを提供