Table of Contents

Mega の使い方ガイド

Mega は EasyAR が提供する city-level end-to-cloud collaborative spatial computing technology です。柔軟なデータ収集方式、安定したマッピングと位置推定能力、そして充実した toolchain により、Mega は都市やキャンパス、大型商業施設など物理世界全体のための永続的で高精度な digital twin space の構築を目指します。Mega を使うことで、アプリは大規模な屋内外の高精度 positioning と、現実と仮想の正確な occlusion を実現し、これまでにない spatial interaction experience を提供できます。

Mega は従来の AR 機能といくつかの点で異なります。
Image Tracking Motion Tracking Mega Large-Space AR
平面画像のリアルタイム認識と tracking 実世界に対するデバイスの位置と向きの取得 現実世界全体と AR コンテンツを結び付けて統合する
✅ 印刷物と 3D コンテンツを完全に結び付けて統合できる ❌ AR コンテンツと scene の関係が弱い ✅ 環境と結び付いた AR spatial perception を実現する
❌ どの印刷物が AR 体験に使えるかを事前に知らせる必要がある ✅ いつでもどこでも AR を体験できる ✅ 単一点の案内なしで全 scene をカバーする

Mega 入門ガイド

衛星信号に依存する従来の GNSS positioning とは異なり、Mega は先進的な visual positioning technology に基づいています。ユーザーの端末がリアルタイムに取得する画像データと、事前に構築された高精度 3D データを照合することで、現実世界におけるユーザーの 6 DoF pose を決定します。この pose に基づいて、アプリは正しい物理位置に virtual content を描画できます。

次の workflow に従えば、ゼロから Mega を使い始められます。

flowchart LR

A[データ収集] --> B[Mega Block map を構築] --> C[位置推定 library を設定して virtual content を配置] --> D[Mega positioning]

データ収集

Mega には、panoramic camera、スマートフォン、laser scanner など複数の収集方法があります。対象 scene の特徴に応じて選択できます。以下の表を参考にしてください。

典型的なシーン 収集方式 収集デバイス 想定収集時間 すぐ見る
大規模空間（商業施設、博物館） panoramic camera による単一画像収集 GoPro Max/Max2 128 分未満 panoramic camera によるデータ収集
超大規模空間（大型観光地、連続する通り） panoramic camera による超大範囲 fusing 収集 GoPro Max/Max2 128 分以上 超大規模空間のデータ収集
小規模空間（部屋、店舗、展示室） スマートフォンによる小規模空間収集 iPhone / ARCore 対応 Android 端末 15 分以内 スマートフォンによる空間データ収集
単一物体（展示物、機器、商品） スマートフォンによる物体収集 iPhone / ARCore 対応 Android 端末 15 分以内 スマートフォンによる特定物体データ収集

Mega Block map を構築

データ収集が終わったら、mapping task を作成し、収集したデータを EasyAR Development Center にアップロードします。Mega の cloud mapping system が自動的に処理し、Mega Block map を構築します。

収集方式ごとに対応する mapping task の種類は異なります。

mapping が完了したら、結果を確認できます。

ヒント

mapping が失敗した場合は、mapping failure handling guide を参照してください。

位置推定 service を有効化

mapping 結果に問題がないことを確認したら、使用する前に Mega Block map を位置推定 library に追加 する必要があります。手順は次のとおりです。

ヒント

Troubleshooting

上記の過程で問題や不都合があれば、まず次のトピックを参照してください。

それでも解決しない場合は、必要なデータと情報を収集し、EasyAR スタッフへフィードバックしてください。

アプリ開発

  • Unity Mega Development Quick Start は、EasyAR Mega Unity sample の設定と実行方法を説明し、素早く EasyAR Mega 開発を始めるための文書です。これを参考にすれば、アプリ開発をすばやく進められます。
  • WeChat Mini Program Mega Development Quick Start は、WeChat Mini Program 向け Mega plugin の sample project を素早く実行する方法を説明し、EasyAR Mega 開発をすばやく始めるための文書です。これを参考にすれば、WeChat Mini Program アプリの開発を素早く進められます。

Mega の詳細と応用

Mega positioning service の基本構築が完了したら、以下の章を参照して Mega の機能と特性をさらに深く理解し、複雑なシーン向けの最適化を行えます。

応用シーン

Mega を使って位置推定 service を構築すると、複雑なシーン要件に直面することがあります。この章では、そうした複雑シーン向けの最適化案を紹介します。

  • 複雑シーンの最適化 は、超大空間、24 時間運用、複数階層、高類似シーン向けの専用ソリューションです

検証と診断

アプリ公開前に、次の方法で位置推定効果を検証・診断できます。

運用と保守

長期運用では物理環境が変化し、事業規模も拡大することがあります。この章では、サービスの継続的な保守、最適化、拡張の方法を説明します。

  • scene update: 現実環境が変化したとき、既存の virtual content の位置を変えずに基盤の map data だけを更新する方法です。
  • service expansion: 位置推定 service の QPS 見積もり、容量監視、サービス拡張の流れなど、事業拡大に対応するための方法です。
  • version migration: Mega mapping service が大きく更新された際に、既存データを新バージョンへ滑らかに移行する方法です。
  • data format upgrade: 位置推定 service のデータ形式を、より高性能で新しい形式へ滑らかに移行します。

最後に

Mega であなただけの city-level AR world を作りましょう。開発中にさらに助けが必要な場合や技術的な問題に遭遇した場合は、EasyAR Q&A コミュニティ で解決策を探したり質問したり、あるいは business channels から直接お問い合わせいただけます。

最後に、EasyAR 公式サイト で最新の製品情報や業界事例をご確認ください。あなたの AR 開発の旅が順調で楽しいものになりますように。