WebXRヒットテスト最適化エンジン：レイキャスティングの強化

WebXRは、Webとのインタラクション方法に革命をもたらし、ブラウザ内で直接没入型エクスペリエンスを可能にしています。多くのWebXRアプリケーション、特に拡張現実（AR）を含むアプリケーションのコアコンポーネントは、ヒットテストです。ヒットテストは、通常はユーザーの視線またはコントローラーから発せられるレイが、現実世界の表面と交差するかどうかを判断します。このインタラクションは、仮想オブジェクトの配置、物理世界に重ねられたデジタルコンテンツとのインタラクション、およびユーザーインタラクションに基づくイベントのトリガーに不可欠です。ただし、ヒットテストは、特に複雑な環境や頻繁に実行される場合には、計算コストが高くなる可能性があります。したがって、スムーズで応答性の高いユーザーエクスペリエンスを提供するには、ヒットテストプロセスを最適化することが最も重要です。この記事では、WebXRヒットテストの最適化のためのレイキャスティング強化技術の複雑さを掘り下げ、WebXRアプリケーションのパフォーマンスを向上させるための実行可能な戦略を提供します。

WebXRヒットテストの理解

最適化戦略に入る前に、WebXRヒットテストの仕組みを理解することが重要です。WebXR Device APIは、基盤となる現実に対してヒットテストを実行するためのメソッドを提供します。これらのメソッドは、基本的にユーザーの視点（またはコントローラーの位置と向き）からシーンにレイをキャストし、検出された平面またはフィーチャと交差するかどうかを判断します。この交点が見つかった場合、サーフェスの位置と向きに関する情報が提供され、開発者はそのポイントに仮想オブジェクトを配置したり、インタラクションを開始したりできます。

ヒットテストに使用される主なメソッドは次のとおりです。

• XRFrame.getHitTestResults(XRHitTestSource)：ヒットテストの結果を取得し、XRHitTestResultオブジェクトの配列を返します。各XRHitTestResultは交点を表します。
• XRHitTestSource：レイの原点と方向を指定して、ヒットテストソースの作成と管理に使用されるインターフェイス。

これらのヒットテストのパフォーマンスは、次のようないくつかの要因によって大きく影響を受ける可能性があります。

• シーンの複雑さ：ポリゴン数の多い複雑なシーンほど、レイの交点を判断するためにより多くの処理能力が必要です。
• ヒットテストの頻度：特にモバイルデバイスでは、フレームごとにヒットテストを実行すると、デバイスのリソースに負担がかかる可能性があります。
• フィーチャ検出の精度：不正確または不完全なフィーチャ検出は、誤ったヒットテストの結果と処理時間の浪費につながる可能性があります。

レイキャスティング最適化技術

レイキャスティングの最適化には、レイの交点を判断するための計算コストの削減が含まれます。これを実現するために、いくつかの手法を採用できます。

1. Bounding Volume Hierarchies (BVH)

Bounding Volume Hierarchy（BVH）は、シーンのジオメトリをバウンディングボリュームの階層に編成するツリー状のデータ構造です。これらのバウンディングボリュームは通常、三角形のグループを囲むボックスや球のような単純な形状です。レイキャストを実行するとき、アルゴリズムは最初にバウンディングボリュームとの交差をチェックします。レイがバウンディングボリュームと交差しない場合、そのボリューム内に含まれるサブツリー全体をスキップできるため、必要な三角形とレイの交差テストの数が大幅に削減されます。

例：ARを使用して、部屋にいくつかの仮想家具を配置することを想像してください。BVHは、これらの家具を近接性に基づいてグループ化できます。ユーザーが床をタップして新しいオブジェクトを配置すると、レイキャストは最初にすべての家具を囲むバウンディングボリュームと交差するかどうかをチェックします。そうでない場合、レイキャストは、遠くにある個々の家具に対してチェックすることをすぐにスキップできます。

BVHの実装には、通常、次の手順が含まれます。

1. BVHの構築：シーンのジオメトリをより小さなグループに再帰的に分割し、各グループのバウンディングボリュームを作成します。
2. BVHのトラバース：ルートから開始して、BVHをトラバースし、レイとバウンディングボリュームの交差をチェックします。
3. 三角形のテスト：レイと交差するバウンディングボリューム内の三角形のみをテストします。

three-mesh-bvh for Three.jsや、他のWebGLフレームワーク用の同様のライブラリなど、ライブラリは、プロセスを簡素化する事前構築済みのBVH実装を提供します。

2. 空間分割

空間分割技術は、シーンをオクトツリーやKDツリーなどの離散的な領域に分割します。これらの技術を使用すると、シーンのどの領域がレイと交差する可能性が高いかをすばやく判断できるため、交差をテストする必要のあるオブジェクトの数を減らすことができます。

例：ユーザーが自分の物理的な周囲に重ねられた仮想美術館の展示物を探索できるARアプリケーションを検討してください。空間分割アプローチでは、展示スペースをより小さなセルに分割できます。ユーザーがデバイスを移動すると、アプリケーションは、現在ユーザーの視野内にあるセル内に含まれるオブジェクトとのレイの交差のみをチェックする必要があります。

一般的な空間分割技術には、次のものがあります。

• オクトツリー：スペースを8つの八分空間に再帰的に分割します。
• KDツリー：異なる軸に沿ってスペースを再帰的に分割します。
• グリッドベースの分割：スペースをセルの均一なグリッドに分割します。

空間分割技術の選択は、シーンの特定の特性によって異なります。オクトツリーはオブジェクトの分布が不均一なシーンに適しており、KDツリーはオブジェクトの分布が比較的均一なシーンに対してより効率的です。グリッドベースの分割は実装が簡単ですが、オブジェクト密度が大きく異なるシーンでは効率が低下する可能性があります。

3. 粗から細への交差テスト

この手法では、詳細度のレベルを上げて一連の交差テストを実行します。最初のテストは、バウンディングスフィアやボックスなど、オブジェクトの簡略化された表現で実行されます。レイが簡略化された表現と交差しない場合、オブジェクトは破棄できます。レイが簡略化された表現と交差する場合にのみ、実際のオブジェクトジオメトリを使用してより詳細な交差テストが実行されます。

例：ARガーデンに仮想プラントを配置する場合、最初のヒットテストでは、プラントのモデルの周りの単純なバウンディングボックスを使用できます。レイがバウンディングボックスと交差する場合、実際のプラントの葉と茎のジオメトリを使用したより正確なヒットテストを実行できます。レイがバウンディングボックスと交差しない場合、より複雑なヒットテストはスキップされ、貴重な処理時間が節約されます。

粗から細への交差テストの鍵は、テストが高速で、交差する可能性の低いオブジェクトを効果的に選別できる適切な簡略化された表現を選択することです。

4. Frustum Culling

Frustum cullingは、カメラの視野（frustum）の外にあるオブジェクトを破棄するために使用される手法です。ヒットテストを実行する前に、ユーザーに表示されないオブジェクトを計算から除外できるため、全体的な計算負荷が軽減されます。

例：仮想ショールームをシミュレートするWebXRアプリケーションでは、frustum cullingを使用して、現在ユーザーの後ろにあるか、視野の外にある家具やその他のオブジェクトを除外できます。これにより、ヒットテスト中に考慮する必要のあるオブジェクトの数が大幅に減り、パフォーマンスが向上します。

frustum cullingの実装には、次の手順が含まれます。

1. frustumの定義：カメラの視野を定義する平面を計算します。
2. オブジェクト境界のテスト：各オブジェクトのバウンディングボリュームがfrustum内にあるかどうかを判断します。
3. オブジェクトの破棄：frustumの外にあるオブジェクトをヒットテスト計算から除外します。

5. Temporal Coherence

Temporal coherenceは、ユーザーとシーン内のオブジェクトの位置と向きが通常、時間の経過とともに徐々に変化するという事実を利用します。つまり、前のフレームからのヒットテストの結果は、現在のフレームのヒットテストの結果を予測するために使用できることがよくあります。Temporal coherenceを活用することで、完全なヒットテストの実行頻度を減らすことができます。

例：ユーザーがARを使用してテーブルに仮想マーカーを配置し、ユーザーがわずかに移動した場合、マーカーがまだテーブル上にある可能性が非常に高くなります。これを確認するために完全なヒットテストを実行する代わりに、ユーザーの動きに基づいてマーカーの位置を外挿し、ユーザーの動きが著しい場合、またはマーカーがテーブルから移動したように見える場合にのみ、完全なヒットテストを実行できます。

Temporal coherenceを活用する手法には、次のものがあります。

• ヒットテスト結果のキャッシュ：前のフレームからのヒットテストの結果を保存し、ユーザーの位置と向きが大幅に変更されていない場合は再利用します。
• オブジェクト位置の外挿：オブジェクトの以前の位置と速度に基づいて、オブジェクトの位置を予測します。
• モーション予測の使用：モーション予測アルゴリズムを使用して、ユーザーの動きを予測し、それに応じてヒットテストパラメーターを調整します。

6. Adaptive Hit Test Frequency

固定された頻度でヒットテストを実行する代わりに、ユーザーのアクティビティとアプリケーションのパフォーマンスに基づいて、頻度を動的に調整できます。ユーザーがシーンをアクティブに操作している場合、またはアプリケーションがスムーズに実行されている場合は、ヒットテストの頻度を上げて、より応答性の高いフィードバックを提供できます。逆に、ユーザーがアイドル状態の場合、またはアプリケーションでパフォーマンスの問題が発生している場合は、ヒットテストの頻度を下げてリソースを節約できます。

例：ユーザーが仮想発射物を射撃するWebXRゲームでは、ユーザーが照準を合わせて発射している場合はヒットテストの頻度を上げ、ユーザーが単に環境をナビゲートしている場合は頻度を下げることができます。

ヒットテストの頻度を調整する際に考慮すべき要素には、次のものがあります。

• ユーザーアクティビティ：ユーザーがシーンをアクティブに操作している場合は、頻度を上げます。
• アプリケーションのパフォーマンス：アプリケーションでパフォーマンスの問題が発生している場合は、頻度を下げます。
• デバイスの機能：ユーザーのデバイスの機能に基づいて、頻度を調整します。

7. レイキャスティングアルゴリズムの最適化

基盤となるレイキャスティングアルゴリズム自体をパフォーマンスのために最適化できます。これには、SIMD（Single Instruction, Multiple Data）命令を使用して複数のレイを同時に処理したり、より効率的な交差テストアルゴリズムを採用したりすることが含まれます。

例：広く知られている高速かつ効率的なMöller–Trumboreアルゴリズムなどの最適化されたレイ三角形交差アルゴリズムを利用すると、パフォーマンスが大幅に向上します。SIMD命令を使用すると、レイキャスティングで一般的なベクトルの演算を並列処理できるため、プロセスがさらに高速化されます。

8. プロファイリングと監視

WebXRアプリケーションのパフォーマンスをプロファイリングおよび監視して、ボトルネックと最適化の領域を特定することが重要です。ブラウザの開発者ツールまたは専門のプロファイリングツールを使用して、ヒットテストやその他のパフォーマンスが重要な操作の実行にかかる時間を測定します。このデータは、最適化の取り組みに集中する最も影響力のある領域を特定するのに役立ちます。

例：Chrome DevTools Performanceタブを使用して、WebXRセッションを記録できます。タイムラインビューを分析して、ヒットテストに関連するCPU使用率の高い期間を特定できます。これにより、パフォーマンスのボトルネックの原因となっている特定のコードセクションをターゲットに最適化できます。

監視する主要な指標には、次のものがあります。

• フレームレート：1秒あたりにレンダリングされるフレーム数を測定します。
• ヒットテストの実行時間：ヒットテストの実行にかかる時間を測定します。
• CPU使用率：アプリケーションのCPU使用率を監視します。
• メモリ使用量：アプリケーションのメモリ消費量を追跡します。

コード例

以下は、基本的なレイキャスティングを示すThree.jsを使用した簡単なコード例です。

const raycaster = new THREE.Raycaster(); const mouse = new THREE.Vector2(); function onMouseMove( event ) { mouse.x = ( event.clientX / window.innerWidth ) * 2 - 1; mouse.y = - ( event.clientY / window.innerHeight ) * 2 + 1; raycaster.setFromCamera( mouse, camera ); const intersects = raycaster.intersectObjects( scene.children ); if ( intersects.length > 0 ) { // Handle intersection console.log("Intersection found:", intersects[0].object); } } window.addEventListener( 'mousemove', onMouseMove, false );

この例では、マウスの動きに基づいて更新され、シーン内のすべてのオブジェクトと交差するレイキャスターを設定します。単純ですが、これはすぐにパフォーマンスが低下する可能性があります。`three-mesh-bvh`を使用してBVH構造を実装し、テスト対象のオブジェクトの数を制限する例を以下に示します。

import { MeshBVH, Ray } from 'three-mesh-bvh'; // Assume `mesh` is your Three.js Mesh const bvh = new MeshBVH( mesh.geometry ); mesh.geometry.boundsTree = bvh; const raycaster = new THREE.Raycaster(); const mouse = new THREE.Vector2(); const ray = new Ray(); // BVH expects a Ray object function onMouseMove( event ) { mouse.x = ( event.clientX / window.innerWidth ) * 2 - 1; mouse.y = - ( event.clientY / window.innerHeight ) * 2 + 1; raycaster.setFromCamera( mouse, camera ); ray.copy(raycaster.ray); const intersects = bvh.raycast( ray, mesh.matrixWorld ); //Using raycast directly on the BVH if ( intersects ) { // Handle intersection console.log("Intersection found:", mesh); } } window.addEventListener( 'mousemove', onMouseMove, false );

この例では、three-mesh-bvhを使用してBVHをレイキャスティングと統合する方法を示します。メッシュジオメトリのBVHツリーを構築し、`bvh.raycast`を使用して交差チェックを高速化します。これにより、シーン内のすべての三角形に対してレイをテストするオーバーヘッドが回避されます。

WebXRヒットテストの最適化のためのベストプラクティス

WebXRヒットテストを最適化するためのベストプラクティスの概要を次に示します。

• Bounding Volume Hierarchy（BVH）またはその他の空間分割技術を使用します。
• 粗から細への交差テストを実装します。
• Frustum cullingを使用して、画面外のオブジェクトを破棄します。
• Temporal coherenceを活用して、ヒットテストの頻度を減らします。
• ユーザーのアクティビティとアプリケーションのパフォーマンスに基づいて、ヒットテストの頻度を調整します。
• SIMDなどの手法を使用して、レイキャスティングアルゴリズムを最適化します。
• アプリケーションをプロファイルおよび監視して、ボトルネックを特定します。
• メインスレッドのブロックを回避するために、必要に応じて非同期ヒットテストの使用を検討します。
• シーン内のオブジェクトの数を最小限に抑えるか、ジオメトリを簡略化します。
• 最適化されたWebGLレンダリング技術を使用して、全体的なパフォーマンスを向上させます。

WebXR開発のためのグローバルな考慮事項

グローバルな視聴者向けのWebXRアプリケーションを開発する場合、次の点を考慮することが重要です。

• デバイスの多様性：WebXRアプリケーションは、ハイエンドPCからローエンドの携帯電話まで、幅広いデバイスでスムーズに実行できるように設計する必要があります。これには、アダプティブレンダリング技術を使用したり、デバイスの機能に基づいて異なる詳細レベルを提供したりすることが含まれます。
• ネットワーク接続：一部の地域では、ネットワーク接続が制限されているか、信頼性が低い場合があります。WebXRアプリケーションは、ネットワークの中断に対して回復力があるように設計し、ネットワーク経由で転送する必要のあるデータの量を最小限に抑える必要があります。
• ローカリゼーション：WebXRアプリケーションは、さまざまな言語や文化に合わせてローカライズする必要があります。これには、テキストの翻訳、UI要素の調整、および適切な文化的参照の使用が含まれます。
• アクセシビリティ：WebXRアプリケーションは、障害のあるユーザーがアクセスできるようにする必要があります。これには、音声制御やアイトラッキングなどの代替入力方法を提供したり、アプリケーションが支援技術と互換性があることを確認したりすることが含まれます。
• データのプライバシー：さまざまな国や地域のデータプライバシー規制に注意してください。個人データを収集または保存する前に、ユーザーの同意を得てください。

例：歴史的なランドマークを紹介するARアプリケーションは、ローエンドのモバイルデバイスでスムーズなフレームレートを維持するために、低解像度のテクスチャと簡略化された3Dモデルを提供することにより、デバイスの多様性を考慮する必要があります。また、ユーザーの優先言語でランドマークの説明を表示し、必要に応じて右から左への言語用にユーザーインターフェイスを調整することにより、さまざまな言語をサポートするようにローカライズする必要があります。

結論

WebXRヒットテストを最適化することは、スムーズで応答性が高く、楽しいユーザーエクスペリエンスを提供する上で非常に重要です。レイキャスティングの基本的な原則を理解し、この記事で概説されている手法を実装することにより、WebXRアプリケーションのパフォーマンスを大幅に向上させ、より幅広い視聴者がアクセスできる没入型エクスペリエンスを作成できます。アプリケーションをプロファイルし、パフォーマンスを監視し、シーンとターゲットデバイスの特定の特性に合わせて最適化戦略を調整することを忘れないでください。WebXRエコシステムが進化し続けるにつれて、新しい革新的な最適化技術が登場します。最新の進歩とベストプラクティスを常に把握することは、没入型Webエクスペリエンスの限界を押し広げる高性能WebXRアプリケーションを開発するために不可欠です。