Plongée approfondie dans la détection de profondeur WebXR : Maîtriser la configuration du tampon de profondeur

Le web évolue d'un plan d'information bidimensionnel vers un espace tridimensionnel immersif. À l'avant-garde de cette transformation se trouve WebXR, une API puissante qui apporte la réalité virtuelle et augmentée au navigateur. Bien que les premières expériences de RA sur le web aient été impressionnantes, elles semblaient souvent déconnectées du monde réel. Les objets virtuels flottaient de manière peu convaincante dans l'espace, traversant les meubles et les murs du monde réel sans aucune sensation de présence.

Voici l'API WebXR Depth Sensing. Cette fonctionnalité révolutionnaire représente un bond en avant monumental, permettant aux applications web de comprendre la géométrie de l'environnement de l'utilisateur. Elle comble le fossé entre le numérique et le physique, offrant des expériences véritablement immersives et interactives où le contenu virtuel respecte les lois et la disposition du monde réel. La clé pour exploiter cette puissance réside dans la compréhension et la configuration correcte du tampon de profondeur.

Ce guide complet s'adresse à un public mondial de développeurs web, de passionnés de XR et de technologues créatifs. Nous explorerons les principes fondamentaux de la détection de profondeur, décortiquerons les options de configuration de l'API WebXR et fournirons des conseils pratiques et étape par étape pour implémenter des fonctionnalités de RA avancées comme l'occlusion et la physique réalistes. À la fin, vous aurez les connaissances nécessaires pour maîtriser la configuration du tampon de profondeur et créer la prochaine génération d'applications WebXR captivantes et sensibles au contexte.

Comprendre les concepts fondamentaux

Avant de plonger dans les spécificités de l'API, il est crucial de bâtir une base solide. Démystifions les concepts fondamentaux qui animent la réalité augmentée sensible à la profondeur.

Qu'est-ce qu'une carte de profondeur ?

Imaginez que vous regardez une pièce. Votre cerveau traite sans effort la scène, comprenant que la table est plus proche que le mur et que la chaise est devant la table. Une carte de profondeur est une représentation numérique de cette compréhension. À la base, une carte de profondeur est une image 2D où la valeur de chaque pixel ne représente pas la couleur, mais plutôt la distance de ce point dans le monde physique par rapport au capteur (la caméra de votre appareil).

Pensez-y comme à une image en niveaux de gris : les pixels plus sombres peuvent représenter des objets très proches, tandis que les pixels plus lumineux représentent des objets éloignés (ou vice-versa, selon la convention). Ces données sont généralement capturées par du matériel spécialisé, tel que :

• Capteurs temps de vol (ToF) : Ces capteurs émettent une impulsion de lumière infrarouge et mesurent le temps qu'il faut à la lumière pour rebondir sur un objet et revenir. Cette différence de temps se traduit directement en distance.
• LiDAR (Light Detection and Ranging) : Similaire au ToF mais souvent plus précis, le LiDAR utilise des impulsions laser pour créer un nuage de points haute résolution de l'environnement, qui est ensuite converti en carte de profondeur.
• Caméras stéréoscopiques : En utilisant deux caméras ou plus, un appareil peut imiter la vision binoculaire humaine. Il analyse les différences (disparité) entre les images de chaque caméra pour calculer la profondeur.

L'API WebXR abstrait le matériel sous-jacent, fournissant aux développeurs une carte de profondeur standardisée avec laquelle travailler, quel que soit l'appareil.

Pourquoi la détection de profondeur est-elle cruciale pour la RA ?

Une simple carte de profondeur ouvre un monde de possibilités qui transforment fondamentalement l'expérience de RA de l'utilisateur, la faisant passer d'une nouveauté à une interaction vraiment crédible.

• Occlusion : C'est sans doute l'avantage le plus important. L'occlusion est la capacité des objets du monde réel à bloquer la vue des objets virtuels. Avec une carte de profondeur, votre application connaît la distance précise de la surface du monde réel à chaque pixel. Si un objet virtuel que vous rendez est plus éloigné que la surface du monde réel au même pixel, vous pouvez simplement choisir de ne pas le dessiner. Cet acte simple permet à un personnage virtuel de marcher de manière convaincante derrière un vrai canapé ou à une balle numérique de rouler sous une vraie table, créant un profond sentiment d'intégration.
• Physique et Interactions : Un objet virtuel statique est intéressant, mais un objet interactif est captivant. La détection de profondeur permet des simulations physiques réalistes. Une balle virtuelle peut rebondir sur un vrai sol, un personnage numérique peut se déplacer autour de vrais meubles, et de la peinture virtuelle peut être projetée sur un mur physique. Cela crée une expérience dynamique et réactive.
• Reconstruction de scène : En analysant la carte de profondeur au fil du temps, une application peut construire un maillage 3D simplifié de l'environnement. Cette compréhension géométrique est vitale pour la RA avancée, permettant des fonctionnalités comme l'éclairage réaliste (projetant des ombres sur des surfaces réelles) et le placement intelligent d'objets (placer un vase virtuel sur une vraie table).
• Réalisme amélioré : En fin de compte, toutes ces fonctionnalités contribuent à une expérience plus réaliste et immersive. Lorsque le contenu numérique reconnaît l'espace physique de l'utilisateur et interagit avec lui, cela brise la barrière entre les mondes et favorise un sentiment de présence plus profond.

L'API WebXR Depth Sensing : Aperçu

Le module Depth Sensing est une extension de l'API WebXR Device principale. Comme pour de nombreuses technologies web de pointe, il peut ne pas être activé par défaut dans tous les navigateurs et pourrait nécessiter des drapeaux spécifiques ou faire partie d'un Origin Trial. Il est essentiel de construire votre application de manière défensive, en vérifiant toujours la prise en charge avant de tenter d'utiliser la fonctionnalité.

Vérification de la prise en charge

Avant de pouvoir demander une session, vous devez d'abord demander au navigateur s'il prend en charge le mode 'immersive-ar' avec la fonctionnalité 'depth-sensing'. Cela se fait en utilisant la méthode `navigator.xr.isSessionSupported()`.

async function checkDepthSensingSupport() {
  if (!navigator.xr) {
    console.log("WebXR is not available.");
    return false;
  }

  try {
    const supported = await navigator.xr.isSessionSupported('immersive-ar');
    if (supported) {
        // Now check for the specific feature
        const session = await navigator.xr.requestSession('immersive-ar', {
            requiredFeatures: ['depth-sensing']
        });
        // If this succeeds, the feature is supported. We can end the test session.
        await session.end();
        console.log("WebXR AR with Depth Sensing is supported!");
        return true;
    } else {
        console.log("WebXR AR is not supported on this device.");
        return false;
    }
  } catch (error) {
    console.log("Error checking for Depth Sensing support:", error);
    return false;
  }
}

Une approche plus directe, bien que moins complète, consiste à tenter de demander la session directement et de capturer l'erreur, mais la méthode ci-dessus est plus robuste pour vérifier les capacités en amont.

Demander une session

Une fois que vous avez confirmé la prise en charge, vous demandez une session XR en incluant 'depth-sensing' dans le tableau `requiredFeatures` ou `optionalFeatures`. L'essentiel est de passer un objet de configuration avec le nom de la fonctionnalité, c'est là que nous définissons nos préférences.

async function startXRSession() {
  const session = await navigator.xr.requestSession('immersive-ar', {
    requiredFeatures: ['local-floor', 'dom-overlay'], // other common features
    optionalFeatures: [
      {
        name: 'depth-sensing',
        usagePreference: ['cpu-optimized', 'gpu-optimized'],
        dataFormatPreference: ['float32', 'luminance-alpha']
      }
    ]
  });
  // ... proceed with session setup
}

Notez que 'depth-sensing' est maintenant un objet. C'est ici que nous fournissons nos indications de configuration au navigateur. Décomposons ces options critiques.

Configuration du tampon de profondeur : Le cœur du sujet

La puissance de l'API Depth Sensing réside dans sa flexibilité. Vous pouvez indiquer au navigateur comment vous avez l'intention d'utiliser les données de profondeur, ce qui lui permet de fournir les informations dans le format le plus efficace pour votre cas d'utilisation. Cette configuration s'effectue au sein de l'objet descripteur de fonctionnalité, principalement via deux propriétés : `usagePreference` et `dataFormatPreference`.

`usagePreference` : CPU ou GPU ?

La propriété `usagePreference` est un tableau de chaînes de caractères qui indique votre cas d'utilisation principal à l'agent utilisateur (UA), c'est-à-dire le navigateur. Elle permet au système d'optimiser les performances, la précision et la consommation d'énergie. Vous pouvez demander plusieurs usages, classés par préférence.

'gpu-optimized'

• Ce que cela signifie : Vous indiquez au navigateur que votre objectif principal est d'utiliser les données de profondeur directement sur le GPU, très probablement au sein de shaders à des fins de rendu.
• Comment les données sont fournies : La carte de profondeur sera exposée sous forme de `WebGLTexture`. C'est incroyablement efficace car les données n'ont jamais besoin de quitter la mémoire du GPU pour être utilisées pour le rendu.
• Cas d'utilisation principal : Occlusion. En échantillonnant cette texture dans votre shader de fragments, vous pouvez comparer la profondeur du monde réel avec la profondeur de votre objet virtuel et rejeter les fragments qui devraient être cachés. C'est également utile pour d'autres effets basés sur le GPU, comme les particules sensibles à la profondeur ou les ombres réalistes.
• Performance : C'est l'option la plus performante pour les tâches de rendu. Elle évite le goulot d'étranglement massif du transfert de grandes quantités de données du GPU vers le CPU à chaque image.

'cpu-optimized'

• Ce que cela signifie : Vous devez accéder aux valeurs brutes de profondeur directement dans votre code JavaScript sur le CPU.
• Comment les données sont fournies : La carte de profondeur sera exposée sous forme de `ArrayBuffer` accessible en JavaScript. Vous pouvez lire, analyser et traiter chaque valeur de profondeur.
• Cas d'utilisation principaux : Physique, détection de collisions et analyse de scène. Par exemple, vous pourriez effectuer un lancer de rayon pour trouver les coordonnées 3D d'un point touché par l'utilisateur, ou vous pourriez analyser les données pour trouver des surfaces planes comme des tables ou des sols pour le placement d'objets.
• Performance : Cette option entraîne un coût de performance important. Les données de profondeur doivent être copiées du capteur/GPU de l'appareil vers la mémoire principale du système pour que le CPU puisse y accéder. Effectuer des calculs complexes sur ce grand tableau de données à chaque image en JavaScript peut facilement entraîner des problèmes de performance et un faible taux de rafraîchissement. Elle doit être utilisée délibérément et avec parcimonie.

Recommandation : Demandez toujours 'gpu-optimized' si vous prévoyez d'implémenter l'occlusion. Vous pouvez demander les deux, par exemple : `['gpu-optimized', 'cpu-optimized']`. Le navigateur tentera d'honorer votre première préférence. Votre code doit être suffisamment robuste pour vérifier quel modèle d'utilisation a été réellement accordé par le système et gérer les deux cas.

`dataFormatPreference` : Précision vs Compatibilité

La propriété `dataFormatPreference` est un tableau de chaînes de caractères qui indique le format de données et la précision souhaités des valeurs de profondeur. Ce choix a un impact sur la précision et la compatibilité matérielle.

'float32'

• Ce que cela signifie : Chaque valeur de profondeur est un nombre à virgule flottante de 32 bits.
• Comment ça marche : La valeur représente directement la distance en mètres. Il n'y a pas besoin de décodage ; vous pouvez l'utiliser telle quelle. Par exemple, une valeur de 1,5 dans le tampon signifie que ce point est à 1,5 mètre.
• Avantages : Haute précision et extrêmement facile à utiliser dans les shaders et JavaScript. C'est le format idéal pour la précision.
• Inconvénients : Nécessite WebGL 2 et du matériel qui prend en charge les textures à virgule flottante (comme l'extension `OES_texture_float`). Ce format pourrait ne pas être disponible sur tous les appareils mobiles, en particulier les plus anciens.

'luminance-alpha'

• Ce que cela signifie : C'est un format conçu pour la compatibilité avec WebGL 1 et le matériel qui ne prend pas en charge les textures flottantes. Il utilise deux canaux 8 bits (luminance et alpha) pour stocker une valeur de profondeur de 16 bits.
• Comment ça marche : La valeur de profondeur brute de 16 bits est divisée en deux parties de 8 bits. Pour obtenir la profondeur réelle, vous devez recombiner ces parties dans votre code. La formule est généralement : `decodedValue = luminanceValue + alphaValue / 255.0`. Le résultat est une valeur normalisée entre 0.0 et 1.0, qui doit ensuite être mise à l'échelle par un facteur distinct pour obtenir la distance en mètres.
• Avantages : Compatibilité matérielle beaucoup plus large. C'est un recours fiable lorsque 'float32' n'est pas pris en charge.
• Inconvénients : Nécessite une étape de décodage supplémentaire dans votre shader ou JavaScript, ce qui ajoute une légère complexité. Il offre également une précision inférieure (16 bits) par rapport à 'float32'.

Recommandation : Demandez les deux, avec votre format le plus souhaité en premier : `['float32', 'luminance-alpha']`. Cela indique au navigateur que vous préférez le format haute précision mais que vous pouvez gérer le format plus compatible si nécessaire. Encore une fois, votre application doit vérifier quel format a été accordé et appliquer la logique correcte pour le traitement des données.

Implémentation pratique : Un guide étape par étape

Maintenant, combinons ces concepts en une implémentation pratique. Nous nous concentrerons sur le cas d'utilisation le plus courant : l'occlusion réaliste utilisant un tampon de profondeur optimisé pour le GPU.

Étape 1 : Mise en place de la demande de session XR robuste

Nous demanderons la session avec nos préférences idéales, mais nous concevrons notre application pour gérer les alternatives.

let xrSession = null;
let xrDepthInfo = null;

async function onXRButtonClick() {
  try {
    xrSession = await navigator.xr.requestSession('immersive-ar', {
      requiredFeatures: ['local-floor'],
      domOverlay: { root: document.body }, // Example of another feature
      depthSensing: {
        usagePreference: ['gpu-optimized'],
        dataFormatPreference: ['float32', 'luminance-alpha']
      }
    });

    // ... Session start logic, setup canvas, WebGL context, etc.
    // In your session start logic, get the depth sensing configuration
    const depthSensing = xrSession.depthSensing;
    if (depthSensing) {
      console.log(`Depth sensing granted with usage: ${depthSensing.usage}`);
      console.log(`Depth sensing granted with data format: ${depthSensing.dataFormat}`);
    } else {
      console.warn("Depth sensing was requested but not granted.");
    }
    
    xrSession.requestAnimationFrame(onXRFrame);
  } catch (e) {
    console.error("Failed to start XR session.", e);
  }
}

Étape 2 : Accès aux informations de profondeur dans la boucle de rendu

À l'intérieur de votre fonction `onXRFrame`, qui est appelée à chaque image, vous devez obtenir les informations de profondeur pour la vue actuelle.

function onXRFrame(time, frame) {
  const session = frame.session;
  session.requestAnimationFrame(onXRFrame);

  const pose = frame.getViewerPose(xrReferenceSpace);
  if (!pose) return;

  const glLayer = session.renderState.baseLayer;
  const gl = webglContext; // Your WebGL context
  gl.bindFramebuffer(gl.FRAMEBUFFER, glLayer.framebuffer);

  for (const view of pose.views) {
    const viewport = glLayer.getViewport(view);
    gl.viewport(viewport.x, viewport.y, viewport.width, viewport.height);

    // The crucial step: get depth information
    const depthInfo = frame.getDepthInformation(view);

    if (depthInfo) {
      // We have depth data for this frame and view!
      // Pass this to our rendering function
      renderScene(view, depthInfo);
    } else {
      // No depth data available for this frame
      renderScene(view, null);
    }
  }
}

L'objet `depthInfo` (une instance de `XRDepthInformation`) contient tout ce dont nous avons besoin :

• `depthInfo.texture` : La `WebGLTexture` contenant la carte de profondeur (si utilisation de 'gpu-optimized').
• `depthInfo.width`, `depthInfo.height` : Les dimensions de la texture de profondeur.
• `depthInfo.normDepthFromNormView` : Une `XRRigidTransform` (matrice) utilisée pour convertir les coordonnées de vue normalisées en coordonnées de texture correctes pour l'échantillonnage de la carte de profondeur. Ceci est vital pour aligner correctement les données de profondeur avec l'image de la caméra couleur.
• `depthInfo.rawValueToMeters` : Un facteur d'échelle. Vous multipliez la valeur brute de la texture par ce nombre pour obtenir la distance en mètres.

Étape 3 : Implémentation de l'occlusion avec un tampon de profondeur optimisé pour le GPU

C'est là que la magie opère, à l'intérieur de vos shaders GLSL. L'objectif est de comparer la profondeur du monde réel (depuis la texture) à la profondeur de l'objet virtuel que nous sommes en train de dessiner.

Shader de sommets (Simplifié)

Le shader de sommets est principalement standard. Il transforme les sommets de l'objet et, de manière cruciale, transmet la position dans l'espace de clip au shader de fragments.

// GLSL (Vertex Shader)
attribute vec3 a_position;
uniform mat4 u_projectionMatrix;
uniform mat4 u_modelViewMatrix;
varying vec4 v_clipPosition;

void main() {
  vec4 position = u_modelViewMatrix * vec4(a_position, 1.0);
  gl_Position = u_projectionMatrix * position;
  v_clipPosition = gl_Position;
}

Shader de fragments (La logique principale)

Le shader de fragments effectue le gros du travail. Nous devrons passer la texture de profondeur et ses métadonnées associées comme uniforms.

// GLSL (Fragment Shader)
precision mediump float;

varying vec4 v_clipPosition;

uniform sampler2D u_depthTexture;
uniform mat4 u_normDepthFromNormViewMatrix;
uniform float u_rawValueToMeters;
// A uniform to tell the shader if we are using float32 or luminance-alpha
uniform bool u_isFloatTexture;

// Function to get real-world depth in meters for the current fragment
float getDepth(vec2 screenUV) {
  // Convert from screen UV to depth texture UV
  vec2 depthUV = (u_normDepthFromNormViewMatrix * vec4(screenUV, 0.0, 1.0)).xy;

  // Ensure we are not sampling outside the texture
  if (depthUV.x < 0.0 || depthUV.x > 1.0 || depthUV.y < 0.0 || depthUV.y > 1.0) {
    return 10000.0; // Return a large value if outside
  }

  float rawDepth;
  if (u_isFloatTexture) {
    rawDepth = texture2D(u_depthTexture, depthUV).r;
  } else {
    // Decode from luminance-alpha format
    vec2 encodedDepth = texture2D(u_depthTexture, depthUV).ra; // .ra is equivalent to .la
    rawDepth = encodedDepth.x + (encodedDepth.y / 255.0);
  }

  // Handle invalid depth values (often 0.0)
  if (rawDepth == 0.0) {
    return 10000.0; // Treat as very far away
  }

  return rawDepth * u_rawValueToMeters;
}

void main() {
  // Calculate the screen-space UV coordinates of this fragment
  // v_clipPosition.w is the perspective-divide factor
  vec2 screenUV = (v_clipPosition.xy / v_clipPosition.w) * 0.5 + 0.5;

  float realWorldDepth = getDepth(screenUV);

  // Get the virtual object's depth
  // gl_FragCoord.z is the normalized depth of the current fragment [0, 1]
  // We need to convert it back to meters (this depends on your projection matrix's near/far planes)
  // A simplified linear conversion for demonstration:
  float virtualObjectDepth = v_clipPosition.z / v_clipPosition.w;

  // THE OCCLUSION CHECK
  if (virtualObjectDepth > realWorldDepth) {
    discard; // This fragment is behind a real-world object, so don't draw it.
  }

  // If we are here, the object is visible. Draw it.
  gl_FragColor = vec4(1.0, 0.0, 1.0, 1.0); // Example: a magenta color
}

Remarque importante sur la conversion de profondeur : La conversion de `gl_FragCoord.z` ou du Z de l'espace de clip en une distance linéaire en mètres est une tâche non triviale qui dépend de votre matrice de projection. La ligne `float virtualObjectDepth = v_clipPosition.z / v_clipPosition.w;` fournit la profondeur de l'espace de vue, ce qui est un bon point de départ pour la comparaison. Pour une précision parfaite, vous auriez besoin d'utiliser une formule impliquant les plans de coupe proche et lointain de votre caméra pour linéariser la valeur du tampon de profondeur.

Bonnes pratiques et considérations de performance

La création d'expériences robustes et performantes sensibles à la profondeur nécessite une attention particulière aux points suivants.

• Soyez flexible et défensif : Ne partez jamais du principe que votre configuration préférée sera accordée. Interrogez toujours l'objet `xrSession.depthSensing` actif pour vérifier l'`usage` et le `dataFormat` accordés. Écrivez votre logique de rendu pour gérer toutes les combinaisons possibles que vous êtes prêt à prendre en charge.
• Priorisez le GPU pour le rendu : La différence de performance est énorme. Pour toute tâche impliquant la visualisation de profondeur ou d'occlusion, le chemin 'gpu-optimized' est la seule option viable pour une expérience fluide à 60/90fps.
• Minimisez et différez le travail du CPU : Si vous devez utiliser des données 'cpu-optimized' pour la physique ou le lancer de rayons, ne traitez pas l'intégralité du tampon à chaque image. Effectuez des lectures ciblées. Par exemple, lorsqu'un utilisateur touche l'écran, lisez uniquement la valeur de profondeur à cette coordonnée spécifique. Envisagez d'utiliser un Web Worker pour décharger les analyses lourdes du thread principal.
• Gérez les données manquantes avec élégance : Les capteurs de profondeur ne sont pas parfaits. La carte de profondeur résultante aura des trous, des données bruitées et des inexactitudes, en particulier sur les surfaces réfléchissantes ou transparentes. Votre shader d'occlusion et votre logique physique devraient gérer les valeurs de profondeur invalides (souvent représentées par 0) pour éviter les artefacts visuels ou les comportements incorrects.
• Maîtrisez les systèmes de coordonnées : C'est un point de défaillance courant pour les développeurs. Portez une attention particulière aux différents systèmes de coordonnées (vue, clip, appareil normalisé, texture) et assurez-vous d'utiliser correctement les matrices fournies comme `normDepthFromNormView` pour tout aligner.
• Gérez la consommation d'énergie : Le matériel de détection de profondeur, en particulier les capteurs actifs comme le LiDAR, peut consommer une énergie de batterie significative. Ne demandez la fonctionnalité 'depth-sensing' que lorsque votre application en a réellement besoin. Assurez-vous que votre session XR est correctement suspendue et terminée pour économiser de l'énergie lorsque l'utilisateur n'est pas activement engagé.

L'avenir de la détection de profondeur WebXR

La détection de profondeur est une technologie fondamentale, et la spécification WebXR continue d'évoluer autour d'elle. La communauté mondiale des développeurs peut s'attendre à des capacités encore plus puissantes à l'avenir :

• Compréhension de la scène et maillage : La prochaine étape logique est le module XRMesh, qui fournira un véritable maillage triangulaire 3D de l'environnement, construit à partir de données de profondeur. Cela permettra une physique, une navigation et un éclairage encore plus réalistes.
• Étiquettes sémantiques : Imaginez ne pas seulement connaître la géométrie d'une surface, mais aussi savoir qu'il s'agit d'un 'sol', d'un 'mur' ou d'une 'table'. Les futures API fourniront probablement ces informations sémantiques, permettant des applications incroyablement intelligentes et sensibles au contexte.
• Intégration matérielle améliorée : À mesure que les lunettes de RA et les appareils mobiles deviendront plus puissants, avec de meilleurs capteurs et processeurs, la qualité, la résolution et la précision des données de profondeur fournies à WebXR s'amélioreront considérablement, ouvrant de nouvelles possibilités créatives.

Conclusion

L'API WebXR Depth Sensing est une technologie transformatrice qui permet aux développeurs de créer une nouvelle catégorie d'expériences de réalité augmentée basées sur le web. En allant au-delà du simple placement d'objets et en adoptant la compréhension de l'environnement, nous pouvons construire des applications plus réalistes, interactives et véritablement intégrées au monde de l'utilisateur. Maîtriser la configuration du tampon de profondeur — comprendre les compromis entre l'utilisation 'cpu-optimized' et 'gpu-optimized', et entre les formats de données 'float32' et 'luminance-alpha' — est la compétence essentielle nécessaire pour libérer ce potentiel.

En construisant des applications flexibles, performantes et robustes qui peuvent s'adapter aux capacités de l'appareil de l'utilisateur, vous ne créez pas seulement une expérience unique ; vous contribuez à la fondation du web immersif et spatial. Les outils sont entre vos mains. Il est temps d'aller plus loin et de construire l'avenir.