Occlusion WebXR : Réaliser une Interaction d'Objet Réaliste dans les Expériences Immersives

Le WebXR révolutionne la manière dont nous interagissons avec le contenu numérique, brouillant les frontières entre les mondes physique et virtuel. Un aspect crucial pour créer des expériences immersives crédibles et engageantes est l'interaction réaliste des objets. Une technique qui améliore considérablement le réalisme est l'occlusion – la capacité des objets virtuels à être cachés derrière des objets du monde réel, et vice versa.

Qu'est-ce que l'occlusion WebXR ?

L'occlusion, dans le contexte du WebXR, fait référence au processus de masquage sélectif de parties d'objets virtuels en fonction de leur relation spatiale avec des objets du monde réel (en réalité augmentée) ou d'autres objets virtuels (en réalité virtuelle). Sans occlusion, les objets virtuels semblent flotter de manière non naturelle dans l'environnement, brisant l'illusion d'immersion. Imaginez placer une tasse de café virtuelle sur une table réelle ; sans occlusion, la tasse pourrait sembler flotter devant la table, ou pire, s'intersecter avec elle. Avec une occlusion appropriée, la partie de la tasse qui devrait être cachée derrière la table est correctement rendue invisible, rendant l'interaction beaucoup plus réaliste.

L'occlusion est particulièrement importante pour :

• Réalité Augmentée (RA) : Intégrer de manière transparente des objets virtuels dans l'environnement physique de l'utilisateur.
• Réalité Virtuelle (RV) : Améliorer le sens de la profondeur et la conscience spatiale dans un monde virtuel.
• Réalité Mixte (RM) : Combiner des éléments de RA et de RV pour créer des expériences hybrides.

Pourquoi l'occlusion est-elle importante pour les expériences immersives ?

L'occlusion joue un rôle essentiel dans la création d'expériences WebXR crédibles et engageantes pour plusieurs raisons :

• Réalisme Amélioré : En représentant avec précision la manière dont les objets interagissent spatialement, l'occlusion augmente considérablement le réalisme des environnements immersifs. C'est crucial pour l'immersion et la crédibilité de l'utilisateur.
• Meilleure Perception de la Profondeur : L'occlusion fournit des indices visuels qui aident les utilisateurs à comprendre les positions relatives et les profondeurs des objets dans la scène. C'est essentiel pour une interaction naturelle et intuitive.
• Réduction des Artefacts Visuels : Sans occlusion, les objets virtuels peuvent sembler traverser les objets du monde réel ou d'autres objets virtuels, créant des artefacts visuels distrayants qui brisent l'illusion de présence.
• Engagement Utilisateur Accru : Une expérience plus réaliste et immersive conduit à un plus grand engagement de l'utilisateur et à une impression générale plus positive de l'application WebXR.

Types d'occlusion en WebXR

Il existe plusieurs approches pour mettre en œuvre l'occlusion en WebXR, chacune avec ses propres avantages et limitations :

1. Détection de plans et rendu d'ombres

Cette méthode consiste à détecter les plans horizontaux et verticaux dans l'environnement et à y projeter des ombres. Bien qu'il ne s'agisse pas d'une véritable occlusion, cela fournit un niveau de base d'ancrage visuel pour les objets virtuels, les faisant paraître plus intégrés au monde réel. Des frameworks comme AR.js et des implémentations plus anciennes s'appuyaient fortement sur cette technique comme point de départ.

Avantages :

• Relativement simple à mettre en œuvre.
• Faible charge de calcul.

Inconvénients :

• Pas une véritable occlusion ; les objets ne disparaissent pas réellement derrière les objets du monde réel.
• Limité aux surfaces planes.
• Peut être imprécis si la détection de plans n'est pas fiable.

Exemple : Imaginez placer une figurine virtuelle sur une table en utilisant la détection de plans et le rendu d'ombres. La figurine projettera une ombre sur la table, mais si vous déplacez la table devant la figurine, celle-ci restera visible, au lieu d'être occultée par la table.

2. Détection de la profondeur (API Depth)

L'API WebXR Device inclut désormais une API Depth, permettant aux applications d'accéder aux informations de profondeur des capteurs de l'appareil (par exemple, LiDAR, caméras à temps de vol). Ces informations de profondeur peuvent être utilisées pour créer une carte de profondeur de l'environnement, qui peut ensuite être utilisée pour une occlusion précise.

Avantages :

• Fournit une véritable occlusion basée sur la géométrie du monde réel.
• Plus précis et fiable que la détection de plans.

Inconvénients :

• Nécessite des appareils dotés de capacités de détection de la profondeur (par exemple, smartphones récents, casques de RA).
• Les données de profondeur peuvent être bruitées ou incomplètes, nécessitant un filtrage et un lissage.
• Charge de calcul plus élevée par rapport à la détection de plans.

Exemple : En utilisant l'API Depth, vous pouvez placer une plante virtuelle sur une étagère réelle. Lorsque vous vous déplacez autour de l'étagère, la plante sera correctement occultée par les étagères, créant une expérience réaliste et immersive.

3. Segmentation sémantique

Cette technique consiste à utiliser l'apprentissage automatique pour identifier et segmenter les objets dans l'environnement. En comprenant la signification sémantique des différents objets (par exemple, chaises, tables, murs), le système peut déterminer plus précisément quels objets doivent en occulter d'autres. Ceci est souvent utilisé en conjonction avec la détection de profondeur pour affiner les résultats de l'occlusion.

Avantages :

• Fournit un niveau de compréhension plus élevé de la scène.
• Peut gérer des surfaces complexes et non planes.
• Peut être utilisé pour prédire l'occlusion même lorsque les données de profondeur sont incomplètes.

Inconvénients :

• Nécessite des ressources de calcul importantes.
• La précision dépend de la qualité du modèle d'apprentissage automatique.
• Peut nécessiter des données d'entraînement spécifiques à l'environnement cible.

Exemple : Imaginez une application de RA qui vous permet de redécorer virtuellement votre salon. La segmentation sémantique peut identifier les meubles existants et occulter correctement les objets virtuels, tels que de nouveaux canapés ou lampes, derrière ces objets.

4. Suivi d'image et volumes d'occlusion

Cette approche consiste à suivre des images ou des marqueurs spécifiques dans l'environnement et à créer des volumes d'occlusion basés sur leur géométrie connue. C'est particulièrement utile pour les environnements contrôlés où l'emplacement et la forme de certains objets sont connus à l'avance. Par exemple, on pourrait définir un panneau imprimé comme un occulteur. Alors, un objet virtuel derrière ce panneau serait correctement occulté.

Avantages :

• Occlusion précise et fiable pour les objets connus.
• Charge de calcul relativement faible.

Inconvénients :

• Limité aux objets avec des images ou des marqueurs suivis.
• Nécessite une configuration et un calibrage minutieux.

Exemple : Une application de RA utilisée dans une usine pourrait utiliser le suivi d'image pour reconnaître des machines et créer des volumes d'occlusion autour d'elles, permettant d'afficher des instructions virtuelles ou des annotations derrière les machines sans effet de clipping.

Mise en œuvre de l'occlusion en WebXR : Exemples pratiques

Explorons quelques exemples pratiques de mise en œuvre de l'occlusion en WebXR à l'aide de frameworks populaires comme three.js et Babylon.js.

Exemple 1 : Utilisation de three.js et de l'API Depth WebXR

Cet exemple montre comment utiliser l'API Depth WebXR dans three.js pour obtenir une occlusion réaliste.

Prérequis :

• Un appareil doté de capacités de détection de la profondeur (par exemple, un smartphone récent ou un casque de RA).
• Un navigateur compatible WebXR.
• Une connaissance de base de three.js.

Étapes :

1. Initialisez la session WebXR avec la détection de profondeur activée :

               const xr = await navigator.xr.requestSession('immersive-ar', {
    requiredFeatures: ['depth-sensing', 'dom-overlay'],
    domOverlay: { root: document.getElementById('overlay') }
    });
   
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

2. Obtenez le XRFrame et le XRDepthInformation :

               const depthInfo = frame.getDepthInformation(view);
   
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

3. Créez un maillage de profondeur à partir des données de profondeur :

               // En supposant que vous avez une fonction pour créer un maillage three.js à partir des données de profondeur
    const depthMesh = createDepthMesh(depthInfo);
    scene.add(depthMesh);
   
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

4. Utilisez le maillage de profondeur comme masque d'occlusion :

               // Définissez le matériau des objets virtuels pour utiliser le maillage de profondeur comme carte d'occlusion
    virtualObject.material.depthWrite = true;
    virtualObject.material.depthTest = true;
   
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

5. Mettez à jour le maillage de profondeur à chaque image :

               renderer.render(scene, camera);
   
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

Exemple complet (conceptuel) :

            
 // Dans une boucle d'animation three.js :
 function animate(time, frame) {
 if (frame) {
 const depthInfo = frame.getDepthInformation(xrRefSpace);
 if (depthInfo) {
 // Mettre à jour le maillage de profondeur avec les nouvelles informations de profondeur
 updateDepthMesh(depthMesh, depthInfo);
 }
 }
 renderer.render(scene, camera);
 }

 renderer.setAnimationLoop(animate);

            

              
                Copy
              
            
          

Explication :

• Le code initialise une session WebXR avec la fonctionnalité depth-sensing activée.
• Il récupère les informations de profondeur du XRFrame en utilisant frame.getDepthInformation().
• Un maillage de profondeur est créé à partir des données de profondeur, représentant la géométrie de l'environnement.
• Le matériau des objets virtuels est configuré pour utiliser le maillage de profondeur comme masque d'occlusion en définissant depthWrite et depthTest sur true.
• Le maillage de profondeur est mis à jour à chaque image pour refléter les changements dans l'environnement.

Exemple 2 : Utilisation de Babylon.js et de la détection de profondeur WebXR

Cet exemple montre comment réaliser l'occlusion dans Babylon.js en utilisant la détection de profondeur WebXR.

Prérequis :

• Un appareil doté de capacités de détection de la profondeur.
• Un navigateur compatible WebXR.
• Une connaissance de base de Babylon.js.

Étapes :

1. Initialisez l'assistant d'expérience WebXR avec la détection de profondeur :

               const xrHelper = await scene.createDefaultXRExperienceAsync({
    uiOptions: {
    sessionMode: 'immersive-ar',
    referenceSpaceType: 'local-floor'
    },
    optionalFeatures: true
    });
    xrHelper.baseExperience.sessionManager.session.requestAnimationFrame(renderLoop);
   
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

2. Accédez aux informations de profondeur depuis le XRFrame (similaire à ThreeJS) :

               const xrFrame = xrHelper.baseExperience.sessionManager.currentFrame;
    if (xrFrame) {
    const depthInfo = xrFrame.getDepthInformation(xrHelper.baseExperience.camera.xrCamera.getPose());
    if (depthInfo) { /* Utilisez les informations de profondeur */ }
    }
   
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

3. Utilisez un compute shader ou d'autres méthodes pour créer une texture/tampon de profondeur et l'appliquer à un matériau personnalisé pour vos objets

Code conceptuel

            
  if (depthInfo) {
 // Exemple (conceptuel) : Création d'une simple visualisation du tampon de profondeur
 // Cela pourrait impliquer la création d'une texture dynamique et sa mise à jour
 // en fonction des données de profondeur de depthInfo. Consultez la documentation de Babylon
 // et les capacités du Shader Material pour la meilleure implémentation moderne.
  }

            

              
                Copy
              
            
          

Explication :

• Le code initialise l'assistant d'expérience WebXR de Babylon.js avec la fonctionnalité depth-sensing.
• Il récupère les informations de profondeur du XRFrame.
• L'exemple montre un processus **conceptuel**. Vous prendriez ces informations de profondeur pour créer une Texture Babylon, puis l'appliqueriez à un ShaderMaterial qui serait ensuite appliqué à un maillage. Consultez la documentation officielle de BabylonJS sur le XR pour des exemples complets.

Optimisation des performances de l'occlusion

L'occlusion peut être coûteuse en termes de calcul, en particulier lors de l'utilisation de la détection de profondeur ou de la segmentation sémantique. Voici quelques conseils pour optimiser les performances :

• Utilisez des cartes de profondeur à plus basse résolution : Réduire la résolution de la carte de profondeur peut réduire considérablement la charge de calcul.
• Filtrez et lissez les données de profondeur : Appliquer des techniques de filtrage et de lissage peut réduire le bruit dans les données de profondeur et améliorer la stabilité de l'occlusion.
• Utilisez des volumes d'occlusion : Pour les objets statiques à géométrie connue, utilisez des volumes d'occlusion au lieu de vous fier à la détection de profondeur en temps réel.
• Mettez en œuvre le frustum culling : Ne rendez que les objets virtuels qui sont visibles dans le frustum de la caméra.
• Optimisez les shaders : Assurez-vous que vos shaders sont optimisés pour la performance, en particulier ceux qui gèrent le test de profondeur et les calculs d'occlusion.
• Profilez votre code : Utilisez des outils de profilage pour identifier les goulots d'étranglement de performance et optimiser en conséquence.

Défis et orientations futures

Bien que l'occlusion WebXR ait fait des progrès significatifs, plusieurs défis subsistent :

• Compatibilité des appareils : La détection de profondeur n'est pas encore disponible sur tous les appareils, ce qui limite la portée des expériences de RA basées sur l'occlusion.
• Coût de calcul : La détection de profondeur en temps réel et la segmentation sémantique peuvent être coûteuses en termes de calcul, en particulier sur les appareils mobiles.
• Précision et robustesse : Les données de profondeur peuvent être bruitées et incomplètes, nécessitant des algorithmes robustes pour gérer les erreurs et les valeurs aberrantes.
• Environnements dynamiques : L'occlusion dans des environnements dynamiques, où les objets bougent et changent constamment, est un problème difficile.

Les futures pistes de recherche incluent :

• Technologie de détection de profondeur améliorée : Des capteurs de profondeur plus précis et efficaces permettront une occlusion plus réaliste et robuste.
• Occlusion basée sur l'apprentissage automatique : Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour améliorer la précision et la robustesse de l'occlusion, en particulier dans des environnements difficiles.
• Occlusion basée sur le cloud : Décharger le traitement de l'occlusion sur le cloud peut réduire la charge de calcul sur les appareils mobiles.
• API d'occlusion normalisées : Des API normalisées pour l'occlusion faciliteront la mise en œuvre de l'occlusion par les développeurs dans les applications WebXR.

Applications concrètes de l'occlusion WebXR

L'occlusion WebXR est déjà utilisée dans un large éventail d'applications, notamment :

• E-commerce : Permettre aux clients de placer virtuellement des meubles et d'autres produits dans leur maison. Par exemple, l'application IKEA Place (https://www.ikea.com/us/en/customer-service/mobile-apps/ikea-place-app-pubd476f9e0) permet aux utilisateurs de voir à quoi ressembleront les meubles dans leur maison en utilisant la RA avec une détection de plans de base. Des techniques d'occlusion plus sophistiquées améliorent le réalisme et l'utilité de ces applications.
• Jeux : Créer des jeux de RA plus immersifs et réalistes. Imaginez un jeu où des créatures virtuelles peuvent se cacher derrière des objets du monde réel.
• Éducation et Formation : Fournir des expériences d'apprentissage interactives et engageantes. Par exemple, les étudiants en médecine peuvent utiliser la RA pour visualiser des structures anatomiques en 3D, avec une occlusion appropriée garantissant que les structures apparaissent de manière réaliste dans le corps.
• Collaboration à distance : Améliorer la collaboration à distance en permettant aux utilisateurs d'interagir avec des objets virtuels dans un espace physique partagé. Des équipes d'ingénieurs de différents endroits peuvent collaborer sur un prototype virtuel, le visualisant dans le contexte de leur environnement réel.
• Fabrication et Maintenance : Fournir aux travailleurs des instructions et des conseils basés sur la RA pour des tâches complexes. Les techniciens peuvent voir des schémas virtuels superposés sur des équipements réels, l'occlusion garantissant que les schémas apparaissent correctement positionnés et intégrés à l'environnement.

Conclusion

L'occlusion WebXR est une technique puissante pour créer des expériences immersives réalistes et engageantes. En représentant avec précision la manière dont les objets virtuels interagissent spatialement avec le monde réel, l'occlusion améliore considérablement l'immersion et la crédibilité de l'utilisateur. À mesure que la technologie de détection de profondeur se généralise et que les ressources de calcul deviennent plus facilement disponibles, nous pouvons nous attendre à voir des applications encore plus innovantes et convaincantes de l'occlusion WebXR à l'avenir.

Du e-commerce aux jeux en passant par l'éducation, l'occlusion WebXR est prête à transformer la façon dont nous interagissons avec le contenu numérique et percevons le monde qui nous entoure. En comprenant les principes et les techniques de l'occlusion, les développeurs peuvent créer des applications WebXR véritablement immersives et engageantes qui repoussent les limites du possible.

Pour en savoir plus

• Spécification de l'API WebXR Device : https://www.w3.org/TR/webxr/
• Exemples WebXR de three.js : https://threejs.org/examples/#webxr_ar_cones
• Documentation WebXR de Babylon.js : https://doc.babylonjs.com/features/featuresDeepDive/webXR/webXRInput

En tirant parti de la puissance de l'occlusion WebXR, les développeurs peuvent créer des expériences immersives qui sont non seulement visuellement époustouflantes, mais aussi intuitivement compréhensibles et profondément engageantes pour les utilisateurs du monde entier.