Magic Leap分享FOV、交互、空间映射、手势识别、工具包等MLO技术细节

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映维网 2018年06月23日)在Unite Berlin大会上,Magic Leap给观众上了一堂关于如何为Magic Leap One开发体验的“速成课”。在这里,我们进一步了解了设备的工作原理,以及我们可以期待怎样的体验。

Magic Leap交互实验室的负责人布莱恩·施瓦布(Brian Schwab)和交互总监阿莱西娅·莱达克(Aleissia Laidacker)在大会进行了分享,并且向开发者讲解了如何为新设备和操作系统创建内容。下面是映维网从中知晓的内容…

1. 更多的内容合作伙伴

在过去数个月里,Magic Leap已经公布了与NBA和Framestore等机构的合作。但在Unite Berlin大会上,Magic Leap再次公布了两位新内容合作伙伴

专注于将艺术画廊变成AR体验的Meow Wolf将向Magic Leap贡献自己的人才力量,而游戏开发者Funomena则正在为设备开发“打破陈规的”内容(不一定是游戏)。

他们在问答环节期间提到了NBA,施瓦布解释了奥尼尔在2月Recode Code大会对MLO(Magic Leap One)体验的描述。

奥尼尔的体验包含一块播放NBA比赛的虚拟屏幕,然后有3D元素呈现在桌面之上。奥尼尔可以与所述元素进行交互,提取游戏中的信息,而同时屏幕则漂浮在面前的空间。

2. 视场有限,但这不是一个问题

施瓦布坦诚MLO的视场有限,但没有提供细节。但他强调,在知晓视场有限这个问题之后,开发者应该考虑“少即是多”的方法进行相应的调整。

他同时指出,过分填充视场有可能影响用户对整体沉浸式体验的注意力,并可能导致用户注意到屏幕的限制,同时更多地将其当成是看电视,而不是说体验真实世界的延伸。对于为设备设计的内容而言,Magic Leap的目标是将用户沉浸在现实世界之中。

施瓦布说道:“无论你正在制作何种体验,真实世界都要是主要的参与者。通过使用更少的像素,每个像素都能变得更加神奇。如果我面前有很多东西,我就更像是在看一堆像素。如果我更加关注真实世界,然后面前出现了一些神奇的东西,而且有更多的现实世界线索,这将能令一个像素变得更加神奇。如果一切都是像素,像素就没有任何意义了。”

为了弥补有限的视场,开发者可以采用各种策略,比如通过外围视场中的运动或者空间化音频线索来引导用户的视线。

3. MLO可以追踪用户体验数据

尽管Magic Leap早前曾提到头部姿态,手势,眼动追踪,以及语音命令将在MLO的用户界面中发挥作用,但他们在Unite Berlin中提到了第五种元素:来自用户交互的地理/临时信息。

施瓦布说:“我们实际上会汇总这些信息,这样我们就可以告诉你趋势,无论是个人还是某个区域的多个用户。我们可以获得新的信息流,通过更好的用户情景来为你提供经验性力量。”

对于眼动追踪,如果用户注视点在主场景之外,开发者就可以利用这种信息来提示交互式内容,将用户注意力引导回主场景。

4. 多式交互模型与各种用户输入的结合

在谈到用户输入时,Magic Leap开发了多式交互模型,结合情景中的头部,眼睛,手部的位置与运动来识别目标对象或目标区域。他们将其称之为TAMDI,目标(target),获取(acquisition),操纵( manipulation),失活(deactivation)和整合(integration)。这代表着一个循环过程,而开发者可以利用这一点来衡量用户输入,并且返回合适的交互结果。

作为假设,我正在MLO中玩一种“三牌赌一张”游戏。利用多式交互模型,应用程序可以通过我眼睛和头部的位置,以及我的手部定位来判断我正在选择(甚至是拾取)中间一张牌。

另外,应用程序可以追踪我的眼睛和头部,然后判断我实际上有仔细观察,而不是单纯地盲猜。

5. Magic Kit是Magic Leap的AR工具包

在今年年初,映维网报道了Magic Leap申请了名为“Magic Kit”的商标。现在我们已经确定这个名字的含义。Magic Kit是一套工具包,可以帮助开发者利用MLO的功能,比如与映射环境交互,以及全套用户交互方法。

Magic Kit的插件Environment Toolkit可以帮助开发者说明空间中的障碍物和对象,并定义内容将如何与空间交互,以及如何在空间中导航。Environment Toolkit同时为开发者提供了识别座位位置,隐藏位置和房间角落的工具,这样内容就能以符合情境的方式运行,从而增强沉浸感。

Magic Leap的交互实验室将分发Magic Kit的一系列示例和源代码,以帮助开发者利用MLO的整体功能集。

6. 空间映射采用了不同于HoloLens的路径

Magic Leap提出了一个新的环境映射概念:BlockMesh。这是Lumin SDK for Unity中MLSpatialMapper预制件的可用网格类型。

莱达克通过图例解释说:“BlockMesh在空间上将现实世界细分为一组立方块,轴线与当前头部追踪映射的坐标系原点对齐。”

她继续补充道:“网格块是从内部重建模型中生成,因此在这些立方体区域内的任何几何体都将表示为互联的三角形网格。尽管网格块在内部是互联的三角形网格,但网格块之间的网格并未相连。当环境发生变化时,系统就可以轻松且快速地更新网格区域。”

因此,与通过HoloLens看到的多边形裁剪相反,MLO可以围绕墙壁,地板和家具等对象绘制出更加紧密的边界。

7. 手势识别也不同于HoloLens

在谈到手势时,莱达克详细讲解了MLO是如何识别用户输入中的8中手势。要启用手势,MLO将考虑头部姿态,并且切换至深度传感器来扫描近场。

与之对比,HoloLens中的全息处理单元(HPU)则自动检测双手,当检测到手部时切换至近场,然后当手部消失时则恢复至远场。

8. 控制器将保留,至少目前而言是这样

在问答环境中,有开发者询问Magic Leap是否将保留控制器。施瓦布证实了这一点,至少在短期内是如此。

尽管他认为MLO支持一套强大的手势,而且团队正在努力改进它们并增加选项菜单,但控制器是公认的令用户满意的输入范例,而且在某些情况下输入效果更好,例如打字或控制视场外的内容。控制器还可以提供更好的反馈机制。

施瓦布说:“保留控制器的其中一个原因是,它可以直接为你提供大量的触觉反馈。而且目前的追踪保真度更高。”

不过,莱达克补充说控制器输入和手势支持都将取决于开发者的判断。这两人相信大多数开发者更愿意把手势作为更自然的交互模式,尤其是针对非游戏玩家的体验。对于这个消费者市场,用户在很大程度上都不熟悉手持式的游戏风格控制器。

两人的演讲持续了1个多小时,以上是映维网整理的主要内容。如果你有兴趣了解全部演讲内容,你可以观看映维网提供的视频。

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