Algorithmus zur WebXR-Kamerakalibrierung: Schätzung von Parametern der realen Welt

WebXR revolutioniert die Art und Weise, wie wir mit Augmented Reality (AR)- und Virtual Reality (VR)-Erlebnissen direkt in Webbrowsern interagieren. Ein entscheidender Aspekt bei der Erstellung nahtloser und immersiver WebXR-Anwendungen ist die genaue Kamerakalibrierung. Dieser Blogbeitrag befasst sich mit der Welt der WebXR-Kamerakalibrierungsalgorithmen und konzentriert sich auf die Methoden zur Schätzung von Parametern der realen Welt, um so präzise und realistische AR/VR-Überlagerungen zu gewährleisten.

Warum Kamerakalibrierung in WebXR wichtig ist

Kamerakalibrierung ist der Prozess zur Bestimmung der intrinsischen Parameter einer Kamera, wie Brennweite, Hauptpunkt und Linsenverzerrungskoeffizienten. Diese Parameter sind unerlässlich, um 2D-Bildkoordinaten genau auf 3D-Weltkoordinaten abzubilden. In WebXR können ungenaue Kameraparameter zu falsch ausgerichteten AR-Überlagerungen, instabilen VR-Erlebnissen und einer allgemeinen Diskrepanz zwischen der virtuellen und der realen Welt führen.

• Genaue Überlagerung: Eine präzise Kalibrierung ermöglicht es, virtuelle Objekte in AR-Anwendungen exakt über die reale Welt zu legen. Stellen Sie sich vor, Sie platzieren einen virtuellen Stuhl in Ihrem Wohnzimmer; ohne korrekte Kalibrierung könnte der Stuhl schweben oder falsch positioniert erscheinen.
• Stabiles Tracking: Die Kalibrierung verbessert die Stabilität des Trackings und stellt sicher, dass virtuelle Objekte an ihren realen Gegenstücken verankert bleiben, auch wenn sich die Kamera bewegt. Dies ist entscheidend für ein überzeugendes AR-Erlebnis.
• Realistische Immersion: In VR-Anwendungen trägt die Kamerakalibrierung (insbesondere bei mehreren Kameras) zu einem immersiveren und realistischeren Erlebnis bei, indem sie Verzerrungen minimiert und eine genaue Tiefenwahrnehmung gewährleistet.

Grundlagen der Kameraparameter

Bevor wir uns den Algorithmen zuwenden, definieren wir die wichtigsten Kameraparameter, die bei der Kalibrierung eine Rolle spielen:

Intrinsische Parameter

Diese Parameter sind spezifisch für die Kamera selbst und beschreiben ihre internen Eigenschaften:

• Brennweite (fx, fy): Der Abstand zwischen dem Kameraobjektiv und dem Bildsensor, gemessen in Pixeln. Sie bestimmt das Sichtfeld und den Maßstab des Bildes. Verschiedene Kameras haben unterschiedliche Brennweiten, und diese können sich je nach Zoomstufe sogar ändern.
• Hauptpunkt (cx, cy): Das Zentrum des Bildsensors, ebenfalls in Pixeln gemessen. Er stellt den Punkt dar, an dem die optische Achse die Bildebene schneidet.
• Verzerrungskoeffizienten (k1, k2, k3, p1, p2, k4, k5, k6): Diese Koeffizienten modellieren die Linsenverzerrung, die dazu führt, dass gerade Linien im Bild gekrümmt erscheinen. Es gibt zwei Haupttypen von Verzerrungen: radiale Verzeichnung (k1, k2, k3, k4, k5, k6) und tangentiale Verzeichnung (p1, p2).

Extrinsische Parameter

Diese Parameter beschreiben die Pose (Position und Ausrichtung) der Kamera in der 3D-Welt:

• Rotationsmatrix (R): Eine 3x3-Matrix, die die Ausrichtung der Kamera relativ zum Weltkoordinatensystem darstellt.
• Translationsvektor (t): Ein 3D-Vektor, der die Position der Kamera relativ zum Weltkoordinatensystem darstellt.

Kamerakalibrierungsalgorithmen für WebXR

Es gibt mehrere Algorithmen, die zur Schätzung von Kameraparametern für WebXR-Anwendungen verwendet werden können. Diese Algorithmen umfassen typischerweise die Aufnahme von Bildern oder Videos eines bekannten Kalibrierungsmusters und die anschließende Verwendung von Computer-Vision-Techniken, um Merkmale zu extrahieren und die Kameraparameter zu lösen.

Klassische Kalibrierung mit Kalibrierungsmustern

Dies ist der traditionelle Ansatz zur Kamerakalibrierung, bei dem ein bekanntes Kalibrierungsmuster wie ein Schachbrett oder ein Gitter aus Kreisen verwendet wird. Das Muster wird aus mehreren Blickwinkeln erfasst, und die 2D-Positionen der Ecken oder der Kreismittelpunkte werden extrahiert. Diese 2D-Punkte werden dann ihren entsprechenden 3D-Positionen auf dem Kalibrierungsmuster zugeordnet, und ein Optimierungsalgorithmus wird verwendet, um die Kameraparameter zu lösen.

Beteiligte Schritte:

1. Musterdesign und Druck: Entwerfen Sie ein präzises Schachbrett- oder Kreisgittermuster. Die Abmessungen müssen genau bekannt sein. Drucken Sie dieses Muster auf eine flache, starre Oberfläche.
2. Bilderfassung: Nehmen Sie mehrere Bilder oder Videoframes des Kalibrierungsmusters aus verschiedenen Winkeln und Entfernungen auf. Stellen Sie sicher, dass das Muster in jedem Bild deutlich sichtbar ist und einen erheblichen Teil des Bildrahmens abdeckt. Streben Sie eine Vielfalt an Blickwinkeln an, um die Kalibrierungsgenauigkeit zu verbessern.
3. Merkmalserkennung: Verwenden Sie eine Computer-Vision-Bibliothek wie OpenCV, um die Ecken der Schachbrettquadrate oder die Mittelpunkte der Kreise in jedem Bild zu erkennen.
4. Herstellung der Korrespondenz: Ordnen Sie die erkannten 2D-Bildpunkte ihren entsprechenden 3D-Weltkoordinaten auf dem Kalibrierungsmuster zu. Dies erfordert die Kenntnis der Abmessungen und der Anordnung der Musterelemente.
5. Parameterschätzung: Verwenden Sie einen Kalibrierungsalgorithmus (z. B. die Methode von Zhang), um die intrinsischen und extrinsischen Kameraparameter basierend auf den 2D-3D-Korrespondenzen zu schätzen. Dies beinhaltet die Minimierung eines Rückprojektionsfehlers, der die Differenz zwischen den projizierten 3D-Punkten und den erkannten 2D-Punkten misst.
6. Verfeinerung und Optimierung: Verfeinern Sie die anfänglichen Parameterschätzungen mithilfe von Bundle Adjustment, einer nichtlinearen Optimierungstechnik, die gleichzeitig die Kameraparameter und die 3D-Positionen der Kalibrierungsmusterpunkte optimiert.

Tools und Bibliotheken:

• OpenCV: Eine umfassende Open-Source-Computer-Vision-Bibliothek, die Funktionen für Kamerakalibrierung, Merkmalserkennung und Optimierung bietet. Sie wird häufig in Verbindung mit JavaScript-Wrappern für die WebXR-Entwicklung verwendet.
• WebXR Device API: Diese API bietet Zugriff auf Kamerabilder vom Gerät und ermöglicht eine direkte Integration mit Kalibrierungsroutinen.
• Benutzerdefinierte JavaScript-Bibliotheken: Einige Entwickler erstellen benutzerdefinierte Bibliotheken zur Mustererkennung und zur Lösung des PnP-Problems (Perspective-n-Point) innerhalb des Browsers.

Beispiel (konzeptionell):

Stellen Sie sich vor, Sie kalibrieren eine Smartphone-Kamera für eine AR-App zur Möbelplatzierung. Sie drucken ein Schachbrett aus, machen Fotos davon aus verschiedenen Winkeln und verwenden OpenCV.js, um die Ecken zu erkennen. Der Algorithmus berechnet die Brennweite und die Verzerrung der Kamera, sodass die App virtuelle Möbel genau auf Ihrem Bildschirm platzieren kann, als wären sie wirklich in Ihrem Zimmer.

Structure from Motion (SfM)

SfM ist eine Technik, die die 3D-Struktur einer Szene aus einem Satz von 2D-Bildern rekonstruiert. Sie kann auch zur gleichzeitigen Schätzung von Kameraparametern verwendet werden. SfM erfordert kein bekanntes Kalibrierungsmuster, was es für Szenarien geeignet macht, in denen ein Kalibrierungsmuster nicht verfügbar oder praktisch ist.

Beteiligte Schritte:

1. Merkmalsextraktion: Erkennen Sie markante Merkmale in jedem Bild, wie z. B. Ecken, Kanten oder SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)- oder ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)-Merkmale.
2. Merkmalsabgleich: Gleichen Sie die erkannten Merkmale über mehrere Bilder hinweg ab. Dies beinhaltet das Finden entsprechender Merkmale, die denselben 3D-Punkt in der Szene repräsentieren.
3. Initiale Rekonstruktion: Wählen Sie zwei oder mehr Bilder als Ausgangspunkt und schätzen Sie ihre relative Pose mithilfe der Schätzung der essentiellen Matrix oder der Homographie.
4. Triangulation: Triangulieren Sie die 3D-Positionen der abgeglichenen Merkmale basierend auf den geschätzten Kameraposen.
5. Bundle Adjustment: Verfeinern Sie die Kameraposen und 3D-Punktpositionen mithilfe von Bundle Adjustment, um den Rückprojektionsfehler zu minimieren.
6. Skalierungs- und Orientierungsausrichtung: Richten Sie das rekonstruierte 3D-Modell an einer bekannten Skala und Orientierung aus, indem Sie externe Informationen wie GPS-Daten oder manuelle Eingaben verwenden.

Überlegungen für WebXR:

• Rechenkomplexität: SfM ist rechenintensiv und möglicherweise nicht für Echtzeitanwendungen auf Geräten mit begrenzten Ressourcen geeignet.
• Robustheit: SfM erfordert robuste Algorithmen zur Merkmalserkennung und zum Merkmalsabgleich, um Variationen in Beleuchtung, Blickwinkel und Bildqualität zu bewältigen.
• Initialisierung: SfM benötigt eine gute anfängliche Schätzung für die Kameraposen und die 3D-Struktur, um zu einer stabilen Lösung zu konvergieren.

Beispiel:

Eine AR-Anwendung verwendet eine Smartphone-Kamera, um eine Reihe von Bildern eines Raumes aufzunehmen. SfM-Algorithmen analysieren diese Bilder, identifizieren Schlüsselmerkmale und deren Bewegungen zwischen den Frames. Durch die Verfolgung dieser Merkmale kann der Algorithmus ein 3D-Modell des Raumes rekonstruieren und die Position sowie die Ausrichtung der Kamera in Echtzeit schätzen. Dies ermöglicht der App, virtuelle Objekte mit korrekter Perspektive und Skalierung in die Szene einzublenden.

Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)

SLAM ist eine Technik, die gleichzeitig die Kamerapose schätzt und eine Karte der Umgebung erstellt. Sie wird häufig in der Robotik und der autonomen Navigation eingesetzt, kann aber auch auf WebXR für Echtzeit-Kameratracking und 3D-Rekonstruktion angewendet werden.

Schlüsselkomponenten:

• Tracking: Schätzt die Pose (Position und Ausrichtung) der Kamera im Laufe der Zeit.
• Mapping: Erstellt eine 3D-Karte der Umgebung basierend auf Sensordaten.
• Loop Closure: Erkennt, wenn die Kamera einen zuvor kartierten Bereich erneut besucht, und korrigiert die Karte und die Kamerapose entsprechend.

Arten von SLAM:

• Visuelles SLAM (VSLAM): Verwendet Bilder von einer Kamera als primären Sensor.
• Sensor Fusion SLAM: Kombiniert Daten von mehreren Sensoren, wie Kameras, IMUs (Inertial Measurement Units) und LiDAR (Light Detection and Ranging).

Herausforderungen für WebXR:

• Rechenaufwand: SLAM-Algorithmen können rechenintensiv sein, insbesondere für Echtzeitanwendungen auf mobilen Geräten.
• Drift: SLAM-Algorithmen können im Laufe der Zeit Drift ansammeln, was zu Ungenauigkeiten in der Karte und der Kamerapose führt.
• Robustheit: SLAM-Algorithmen müssen robust gegenüber Variationen in Beleuchtung, Blickwinkel und Szenengeometrie sein.

WebXR-Integration:

• WebAssembly (WASM): Ermöglicht die Ausführung rechenintensiver SLAM-Algorithmen, die in C++ oder anderen Sprachen geschrieben sind, direkt im Browser.
• Web Workers: Ermöglicht die parallele Verarbeitung, um SLAM-Berechnungen in einen separaten Thread auszulagern und zu verhindern, dass der Hauptthread blockiert wird.

Beispiel:

Stellen Sie sich ein webbasiertes AR-Spiel vor, bei dem die Spieler eine virtuelle Welt erkunden, die über ihre reale Umgebung gelegt wird. Ein SLAM-Algorithmus verfolgt kontinuierlich die Position und Ausrichtung des Geräts des Spielers, während er gleichzeitig eine 3D-Karte der Umgebung erstellt. Dies ermöglicht es dem Spiel, virtuelle Objekte und Charaktere genau in der Ansicht des Spielers zu platzieren und so ein immersives und interaktives Erlebnis zu schaffen. Wenn der Spieler einen zuvor erkundeten Raum erneut besucht, erkennt der Loop-Closure-Mechanismus im SLAM-System den Ort und richtet die virtuelle Welt präzise wieder an der realen Welt aus.

Lernbasierte Kalibrierung

Mit dem Aufstieg des Deep Learning werden neuronale Netze zunehmend für die Kamerakalibrierung eingesetzt. Diese Netzwerke können darauf trainiert werden, Kameraparameter direkt aus Bildern oder Videos zu schätzen, ohne dass eine explizite Merkmalserkennung oder 3D-Rekonstruktion erforderlich ist.

Vorteile:

• Robustheit: Neuronale Netze können so trainiert werden, dass sie robust gegenüber Rauschen, Verdeckungen und Beleuchtungsschwankungen sind.
• End-to-End-Lernen: Neuronale Netze können den gesamten Kalibrierungsprozess von Rohbildern bis zu den Kameraparametern erlernen.
• Implizite Modellierung: Neuronale Netze können komplexe Linsenverzerrungen und andere Kameraeigenschaften implizit modellieren.

Ansätze:

• Überwachtes Lernen: Trainieren eines neuronalen Netzes mit einem Datensatz von Bildern mit bekannten Kameraparametern.
• Unüberwachtes Lernen: Trainieren eines neuronalen Netzes zur Minimierung des Rückprojektionsfehlers zwischen den vorhergesagten 3D-Punkten und den erkannten 2D-Punkten.
• Selbstüberwachtes Lernen: Trainieren eines neuronalen Netzes unter Verwendung einer Kombination aus gelabelten und ungelabelten Daten.

Herausforderungen:

• Datenanforderungen: Das Training neuronaler Netze erfordert eine große Menge an gelabelten oder ungelabelten Daten.
• Generalisierung: Neuronale Netze generalisieren möglicherweise nicht gut auf neue Kameramodelle oder Umgebungen.
• Interpretierbarkeit: Es kann schwierig sein, die interne Funktionsweise eines neuronalen Netzes zu interpretieren und zu verstehen, warum es bestimmte Vorhersagen trifft.

WebXR-Implementierung:

• TensorFlow.js: Eine JavaScript-Bibliothek zum Trainieren und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen im Browser.
• ONNX Runtime: Eine plattformübergreifende Inferenz-Engine, die verwendet werden kann, um vortrainierte neuronale Netze im Browser auszuführen.

Beispiel:

Eine AR-Anwendung verwendet ein neuronales Netzwerk, das auf einem großen Datensatz von Bildern trainiert wurde, die mit verschiedenen Smartphone-Kameras aufgenommen wurden. Das Netzwerk lernt, die intrinsischen Parameter der Kamera wie Brennweite und Linsenverzerrung direkt aus einem einzigen Bild vorherzusagen. Dies ermöglicht es der Anwendung, die Kamera zu kalibrieren, ohne ein Kalibrierungsmuster oder eine Benutzerinteraktion zu erfordern. Die verbesserte Genauigkeit führt zu einer besseren AR-Überlagerung und einem immersiveren Benutzererlebnis. Ein weiterer Anwendungsfall könnte die Verwendung von synthetischen Daten sein, die in einer Game Engine erstellt wurden, um das Modell zu trainieren.

Praktische Überlegungen zur WebXR-Kamerakalibrierung

Die Implementierung der Kamerakalibrierung in WebXR birgt mehrere praktische Herausforderungen:

• Performance: Kamerakalibrierungsalgorithmen können rechenintensiv sein, insbesondere auf mobilen Geräten. Die Optimierung der Algorithmen für die Leistung ist für Echtzeitanwendungen entscheidend.
• Genauigkeit: Die Genauigkeit der Kamerakalibrierung beeinflusst direkt die Qualität des AR/VR-Erlebnisses. Die Wahl des richtigen Algorithmus und die sorgfältige Erfassung der Kalibrierungsdaten sind für eine hohe Genauigkeit unerlässlich.
• Robustheit: Kamerakalibrierungsalgorithmen sollten robust gegenüber Variationen in Beleuchtung, Blickwinkel und Szenengeometrie sein. Die Verwendung robuster Algorithmen zur Merkmalserkennung und zum Merkmalsabgleich kann die Robustheit verbessern.
• Plattformübergreifende Kompatibilität: WebXR-Anwendungen müssen auf einer Vielzahl von Geräten und Browsern laufen. Die Gewährleistung der plattformübergreifenden Kompatibilität der Kamerakalibrierungsalgorithmen ist wichtig.
• Benutzererfahrung: Der Kamerakalibrierungsprozess sollte benutzerfreundlich und intuitiv sein. Klare Anweisungen und visuelles Feedback können den Benutzern helfen, ihre Kameras genau zu kalibrieren.

Code-Schnipsel und Beispiele (konzeptionell)

Die folgenden sind konzeptionelle Code-Schnipsel, die JavaScript und Bibliotheken wie Three.js und OpenCV.js verwenden, um den Prozess zu veranschaulichen:

Grundlegendes Setup (Three.js)

Dieser Schnipsel richtet eine grundlegende Three.js-Szene für AR ein:

            
// Eine Szene erstellen
const scene = new THREE.Scene();

// Eine Kamera erstellen
const camera = new THREE.PerspectiveCamera(75, window.innerWidth / window.innerHeight, 0.1, 1000);

// Einen Renderer erstellen
const renderer = new THREE.WebGLRenderer({ antialias: true });
renderer.setSize(window.innerWidth, window.innerHeight);
document.body.appendChild(renderer.domElement);

// Animationsschleife
function animate() {
 requestAnimationFrame(animate);
 renderer.render(scene, camera);
}
animate();

            

              
                Copy
              
            
          

OpenCV.js zur Merkmalserkennung (konzeptionell)

Dieser Schnipsel (konzeptionell aufgrund von Browserbeschränkungen beim Dateizugriff zur Demonstration) zeigt, wie OpenCV.js zur Erkennung von Schachbrettecken verwendet wird:

            
// Ein Bild laden
// Setzt voraus, dass ein Bild geladen ist (z. B. aus einem <canvas>-Element)
// const src = cv.imread('canvasInput');

// Mock-Funktion für OpenCV.js zu Demonstrationszwecken
function mockFindChessboardCorners(image) {
  // Simuliert die Eckensuche (durch tatsächliche OpenCV.js-Implementierung ersetzen)
  console.log("Simulating chessboard corner detection on image:", image);
  return { found: true, corners: [[10, 10], [20, 20], [30, 30]] }; // Beispiel-Ecken
}

// Platzhalterfunktion zur Demonstration - Durch echte Implementierung ersetzen
async function detectChessboardCorners(src) {
    // Bild in Graustufen umwandeln
    // let gray = new cv.Mat();
    // cv.cvtColor(src, gray, cv.COLOR_RGBA2GRAY);

    // Schachbrettecken finden
    // let patternSize = new cv.Size(9, 6); // Beispiel-Mustergröße
    // let found, corners;
    // [found, corners] = cv.findChessboardCorners(gray, patternSize, cv.CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH | cv.CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE);

    // Simulieren (OpenCV muss im Browser korrekt verwendet werden)
    const result = mockFindChessboardCorners(src);
    const found = result.found;
    const corners = result.corners;


    // Aufräumen
    // gray.delete();

    // Ergebnisse zurückgeben
    return { found, corners };
}


// Mock-Funktion verwenden (ersetzen, wenn OpenCV.js für die Bildeingabe korrekt eingerichtet ist)
// let {found, corners} = detectChessboardCorners(image);

//console.log("Chessboard corners found:", found, corners);



            

              
                Copy
              
            
          

Wichtiger Hinweis: Die direkte Bildverarbeitung mit OpenCV.js im Browser erfordert eine sorgfältige Handhabung des Dateizugriffs und der Canvas-Elemente. Das obige Beispiel bietet einen konzeptionellen Überblick. Die tatsächliche Implementierung würde das korrekte Einlesen von Bilddaten in OpenCV.js-Matrizen beinhalten.

Anwendung der Kalibrierungsparameter (Three.js)

Sobald Sie die Kalibrierungsparameter haben, können Sie diese auf die Three.js-Kamera anwenden:

            
// Angenommen, Sie haben fx, fy, cx, cy aus der Kalibrierung

// Projektionsmatrix der Kamera festlegen
function setCameraProjection(camera, fx, fy, cx, cy, width, height) {
 const near = 0.1;
 const far = 1000;
 const xscale = near / fx;
 const yscale = near / fy;

 const pMatrix = new THREE.Matrix4();
 pMatrix.set(
  xscale, 0, -(cx - width / 2) * xscale,
  0,
  0, yscale, -(cy - height / 2) * yscale,
  0,
  0, 0, -(far + near) / (far - near),
  -1,
  0, 0, -far * near * 2 / (far - near),
  0
 );
 camera.projectionMatrix = pMatrix;
 camera.projectionMatrixInverse.copy(camera.projectionMatrix).invert();
}


// Anwendungsbeispiel (durch Ihre tatsächlichen Werte ersetzen)
const fx = 600; // Beispiel-Brennweite x
const fy = 600; // Beispiel-Brennweite y
const cx = 320; // Beispiel-Hauptpunkt x
const cy = 240; // Beispiel-Hauptpunkt y
const width = 640;
const height = 480;

setCameraProjection(camera, fx, fy, cx, cy, width, height);

            

              
                Copy
              
            
          

Neue Trends und zukünftige Richtungen

Das Feld der WebXR-Kamerakalibrierung entwickelt sich ständig weiter. Einige neue Trends und zukünftige Richtungen sind:

• KI-gestützte Kalibrierung: Nutzung von maschinellem Lernen zur automatischen Kalibrierung von Kameras in Echtzeit, auch in anspruchsvollen Umgebungen.
• Edge Computing: Auslagerung rechenintensiver Kalibrierungsaufgaben auf Edge-Server, um die Leistung auf mobilen Geräten zu verbessern.
• Sensorfusion: Kombination von Daten aus mehreren Sensoren wie Kameras, IMUs und Tiefensensoren, um die Genauigkeit und Robustheit der Kamerakalibrierung zu verbessern.
• WebAssembly-Optimierung: Optimierung von WebAssembly-Code für Kamerakalibrierungsalgorithmen, um eine nahezu native Leistung zu erzielen.
• Standardisierung: Entwicklung standardisierter APIs und Protokolle für die Kamerakalibrierung in WebXR, um die Interoperabilität zwischen verschiedenen Geräten und Browsern zu erleichtern.

Fazit

Eine genaue Kamerakalibrierung ist für die Bereitstellung überzeugender und glaubwürdiger AR/VR-Erlebnisse in WebXR von größter Bedeutung. Durch das Verständnis der zugrundeliegenden Kameraparameter und den Einsatz geeigneter Kalibrierungsalgorithmen können Entwickler WebXR-Anwendungen erstellen, die die virtuelle und die reale Welt nahtlos miteinander verbinden. Von klassischen Kalibrierungsmustern über fortschrittliche SLAM-Techniken bis hin zum aufkeimenden Einsatz von KI erweitern sich die Möglichkeiten zur Erzielung einer genauen Kalibrierung. Mit der Weiterentwicklung der WebXR-Technologie können wir noch ausgefeiltere und effizientere Kamerakalibrierungsmethoden erwarten, die das immersive Potenzial des Webs weiter steigern.

Indem sie die in diesem Leitfaden beschriebenen Prinzipien und Techniken anwenden, können Entwickler weltweit das volle Potenzial von WebXR ausschöpfen und die nächste Generation immersiver Webanwendungen entwickeln.