Шлем дополненной реальности позволяет пользователям видеть скрытые объекты

Исследователи Массачусетского технологического института создали гарнитуру дополненной реальности, которая дает владельцу рентгеновское зрение. Гарнитура сочетает в себе компьютерное зрение и беспроводное восприятие, чтобы автоматически находить конкретный предмет, который скрыт от глаз, возможно, внутри коробки или под грудой, а затем направлять пользователя, чтобы найти его. Система использует радиочастотные (РЧ) сигналы, которые могут проходить через обычные материалы, такие как картонные коробки, пластиковые контейнеры или деревянные перегородки, для поиска спрятанных предметов, помеченных метками RFID, которые отражают сигналы, посылаемые радиочастотной антенной. Гарнитура направляет владельца, когда он идет по комнате, к местонахождению предмета, который отображается в виде прозрачной сферы в интерфейсе дополненной реальности (AR). Как только предмет оказывается в руке пользователя, гарнитура X-AR проверяет, правильно ли он взял предмет. Когда исследователи протестировали X-AR в среде, похожей на склад, гарнитура могла локализовать скрытые предметы в среднем с точностью до 9,8 сантиметра. И он подтвердил, что пользователи выбрали правильный элемент с точностью 96%. X-AR может помочь работникам склада электронной коммерции быстро находить товары на загроможденных полках или в коробках, а также определять точный товар для заказа, когда в одной корзине находится много похожих предметов. Его также можно использовать на производственном предприятии, чтобы помочь техническим специалистам найти нужные детали для сборки продукта. «Наша основная цель в этом проекте состояла в том, чтобы создать систему дополненной реальности, которая позволяет вам видеть невидимые вещи — вещи, которые находятся в коробках или за углами — и при этом она может направлять вас к ним и действительно позволяет вам видеть физический мир способами, которые раньше были невозможны», — говорит Фадель Адиб, доцент кафедры электротехники и компьютерных наук, директор группы Signal Kinetics в Media Lab и старший автор статьи. на X-AR. Соавторами Адиба являются ассистенты-исследователи Тара Бороушаки, ведущий автор статьи; Мэйзи Лам; Лаура Доддс; и бывший постдоктор Алин Эйд, которая сейчас является доцентом Мичиганского университета. Исследование будет представлено на симпозиуме USENIX по проектированию и внедрению сетевых систем. Дополнение к гарнитуре AR Чтобы создать гарнитуру дополненной реальности с рентгеновским зрением, исследователям сначала пришлось оснастить существующую гарнитуру антенной, которая могла бы связываться с предметами с RFID-метками. Большинство систем локализации RFID используют несколько антенн, расположенных на расстоянии нескольких метров друг от друга, но исследователям нужна была одна легкая антенна, которая могла бы обеспечить достаточно высокую пропускную способность для связи с метками. «Одним из больших вызовов было разработать антенну, которая поместилась бы на гарнитуре, не закрывая ни одну из камер и не препятствуя ее работе. Это очень важно, поскольку нам нужно использовать все характеристики козырька», — говорит Эйд. Команда взяла простую, легкую рамочную антенну и поэкспериментировала, сужая антенну (постепенно изменяя ее ширину) и добавляя промежутки — оба метода увеличивают пропускную способность. Поскольку антенны обычно работают на открытом воздухе, исследователи оптимизировали их для отправки и приема сигналов при прикреплении к козырьку гарнитуры. После того, как команда построила эффективную антенну, они сосредоточились на ее использовании для локализации предметов с RFID-метками. Они использовали метод, известный как радар с синтезированной апертурой (SAR), который похож на то, как самолеты отображают объекты на земле. X-AR выполняет измерения с помощью своей антенны с разных точек зрения, когда пользователь перемещается по комнате, а затем объединяет эти измерения. Таким образом, он действует как антенная решетка, в которой измерения с нескольких антенн объединяются для локализации устройства. X-AR использует визуальные данные от функции самоотслеживания гарнитуры для построения карты окружающей среды и определения своего местоположения в этой среде. Когда пользователь идет, он вычисляет вероятность появления метки RFID в каждом месте. Вероятность будет самой высокой в ​​точном местоположении метки, поэтому она использует эту информацию, чтобы обнулить скрытый объект. «Хотя это представляло собой проблему, когда мы проектировали систему, мы обнаружили в наших экспериментах, что она действительно хорошо работает с естественным движением человека. Поскольку люди много перемещаются, это позволяет нам проводить измерения из множества разных мест и точно локализовать предмет», — говорит Доддс. Как только X-AR локализует предмет и пользователь его берет, гарнитура должна убедиться, что пользователь взял нужный предмет. Но теперь пользователь стоит на месте, а антенна гарнитуры не двигается, поэтому он не может использовать SAR для локализации метки. Однако когда пользователь берет предмет, метка RFID перемещается вместе с ним. X-AR может измерять движение метки RFID и использовать возможности гарнитуры по отслеживанию рук для локализации предмета в руке пользователя. Затем он проверяет, что метка посылает правильные РЧ-сигналы, чтобы убедиться, что это правильный объект. Исследователи использовали возможности голографической визуализации гарнитуры, чтобы отображать эту информацию для пользователя в простой форме. Как только пользователь надевает гарнитуру, он использует меню для выбора объекта из базы данных помеченных элементов. После того, как объект локализован, он окружен прозрачной сферой, чтобы пользователь мог видеть, где он находится в комнате. Затем устройство проецирует траекторию к этому предмету в виде шагов на полу, которые могут динамически обновляться по мере ходьбы пользователя. «Мы абстрагировались от всех технических аспектов, чтобы обеспечить плавный и ясный опыт для пользователя, что было бы особенно важно, если бы кто-то использовал это в среде склада или в умном доме», — говорит Лэм. Тестирование гарнитуры Чтобы протестировать X-AR, исследователи создали имитацию склада, заполнив полки картонными коробками и пластиковыми контейнерами и поместив внутрь предметы с RFID-метками. Они обнаружили, что X-AR может направить пользователя к целевому объекту с погрешностью менее 10 сантиметров — это означает, что в среднем объект находился менее чем в 10 сантиметрах от того места, куда X-AR направил пользователя. Базовые методы, протестированные исследователями, имели медианную ошибку от 25 до 35 сантиметров. Они также обнаружили, что он правильно подтвердил, что пользователь выбрал правильный предмет в 98,9% случаев. Это означает, что X-AR может снизить количество ошибок при комплектовании на 98,9%. Точность была даже 91,9%, когда предмет все еще находился в коробке. «Системе не нужно визуально видеть предмет, чтобы убедиться, что вы выбрали правильный предмет. Если у вас есть 10 разных телефонов в одинаковой упаковке, вы, возможно, не сможете отл...

Сообщает android-robot.com

 

Новость из рубрики: Технологии, Наука

 

Поделиться новостью:

 

Топ новости часа

• +278,83% (17400 пунктов) за 12 мес по паре GBP/USD — Тест стратегии форекс «ChaSyBi»...
• Чемпионат России. «Спартак» в гостях у «Оренбурга», «Динамо» против «Урала», ЦСКА сыграет с «Зенитом» в воскресенье...
• AMD рассказала о видеокартах следующего поколения. В интервью были затронуты в основном вопросы, связанные с ИИ в RDNA 4...
• Иск против «Барсы», допуск российских фехтовальщиков, задержан метатель банана, грант Навки, баттл Смородской и Заремы и другие новости...
• Hyundai Motor câștigă 2016 Kelley Blue Book Awards ca cea mai bună marcă de costuri de proprietate în ultimii 5 ani...
• Выставка мобильных технологий MWC продемонстрирует новые телефоны, искусственный интеллект и метавселенную...