ಫ್ರಂಟ್-ಎಂಡ್ ಗೈರೋಸ್ಕೋಪ್ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಸರಿಪಡಿಸುವಿಕೆ: ತಿರುಗುವಿಕೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವಲ್ಲಿ ಒಂದು ಆಳವಾದ ನೋಟ

ವೆಬ್-ಆಧಾರಿತ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಅನುಭವಗಳ ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತಿರುವ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ - ತಲ್ಲೀನಗೊಳಿಸುವ ವೆಬ್‌ಎಕ್ಸ್‌ಆರ್ ಮತ್ತು 360-ಡಿಗ್ರಿ ವೀಡಿಯೊ ಪ್ಲೇಯರ್‌ಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಮೊಬೈಲ್ ಗೇಮ್‌ಗಳವರೆಗೆ - ಸಾಧನದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದ ನಿಖರತೆ ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ನಮ್ಮ ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್‌ಗಳು, ಟ್ಯಾಬ್ಲೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಡ್‌ಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಸಂವೇದಕಗಳು ನಮ್ಮ ಭೌತಿಕ ಚಲನೆಗಳನ್ನು ಡಿಜಿಟಲ್ ಜಗತ್ತಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಅದೃಶ್ಯ ಕೈಗಳಾಗಿವೆ. ಈ ಸಂಪರ್ಕದ ಹೃದಯಭಾಗದಲ್ಲಿ ಗೈರೋಸ್ಕೋಪ್ ಇದೆ, ಇದು ತಿರುಗುವಿಕೆಯ ಚಲನೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಸಂವೇದಕವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಶಕ್ತಿಯುತ ಘಟಕವು ನಿರಂತರ, ಅಂತರ್ಗತ ದೋಷವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ: ಡ್ರಿಫ್ಟ್. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಗೈರೋಸ್ಕೋಪ್ ಡ್ರಿಫ್ಟ್, ಅದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ಸೆನ್ಸರ್ ಫ್ಯೂಷನ್‌ನ ತತ್ವಗಳು ಮತ್ತು ಆಧುನಿಕ ವೆಬ್ APIಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೆಚ್ಚಿನ-ನಿಖರತೆಯ ತಿರುಗುವಿಕೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಫ್ರಂಟ್-ಎಂಡ್ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಗೈರೋಸ್ಕೋಪ್ ಡ್ರಿಫ್ಟ್‌ನ ವ್ಯಾಪಕ ಸಮಸ್ಯೆ

ನಾವು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವ ಮೊದಲು, ನಾವು ಅದನ್ನು ಮೊದಲು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಗೈರೋಸ್ಕೋಪ್ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಇದು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಏಕೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ?

ಗೈರೋಸ್ಕೋಪ್ ಎಂದರೇನು?

ಆಧುನಿಕ ಸಾಧನಗಳು ಮೈಕ್ರೋ-ಎಲೆಕ್ಟ್ರೋ-ಮೆಕ್ಯಾನಿಕಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ (MEMS) ಗೈರೋಸ್ಕೋಪ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಇವು ಕೋರಿಯೊಲಿಸ್ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕೋನೀಯ ವೇಗವನ್ನು - ಅಂದರೆ, ಸಾಧನವು ತನ್ನ X, Y ಮತ್ತು Z ಅಕ್ಷಗಳ ಸುತ್ತ ಎಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಿ ತಿರುಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಸಣ್ಣ ಕಂಪಿಸುವ ರಚನೆಗಳಾಗಿವೆ. ಈ ಕೋನೀಯ ವೇಗವನ್ನು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ಸಾಧನದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು. ನೀವು ತಿಳಿದಿರುವ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಮತ್ತು ಗೈರೋಸ್ಕೋಪ್‌ನಿಂದ ಅಳೆಯಲಾದ ತಿರುಗುವಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಸಣ್ಣ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸೇರಿಸಿದರೆ, ಯಾವುದೇ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಸಾಧನವು ಹೇಗೆ ಆಧಾರಿತವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು.

ಗೈರೋಸ್ಕೋಪ್ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು

ಸಮಸ್ಯೆಯು ಸಂಯೋಜನೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ. MEMS ಗೈರೋಸ್ಕೋಪ್‌ನಿಂದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮಾಪನವು ಸಣ್ಣ, ತಪ್ಪಿಸಲಾಗದ ದೋಷ ಅಥವಾ ಬಯಾಸ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ನೀವು ಈ ಮಾಪನಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸೇರಿಸಿದಾಗ (ಸಂಯೋಜಿಸಿದಾಗ), ಈ ಸಣ್ಣ ದೋಷಗಳು ಸಂಗ್ರಹಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಈ ಸಂಚಿತ ದೋಷವನ್ನು ಗೈರೋಸ್ಕೋಪ್ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.

ನೀವು ನೇರ ಸಾಲಿನಲ್ಲಿ ನಡೆಯುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, ಆದರೆ ಪ್ರತಿ ಹೆಜ್ಜೆಯಲ್ಲೂ, ನೀವು ತಿಳಿಯದೆಯೇ ಕೇವಲ ಒಂದು ಡಿಗ್ರಿಯಷ್ಟು ಬಲಕ್ಕೆ ಸ್ವಲ್ಪ ವಾಲುತ್ತೀರಿ. ಕೆಲವು ಹೆಜ್ಜೆಗಳ ನಂತರ, ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಹಾದಿಯಿಂದ ಸ್ವಲ್ಪ ದೂರವಿರುತ್ತೀರಿ. ಆದರೆ ಸಾವಿರ ಹೆಜ್ಜೆಗಳ ನಂತರ, ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಉದ್ದೇಶಿತ ಮಾರ್ಗದಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ದೂರವಿರುತ್ತೀರಿ. ಗೈರೋಸ್ಕೋಪ್ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಇದರ ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಮಾನವಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರಬೇಕಾದ ವರ್ಚುವಲ್ ವಸ್ತುವು ನಿಧಾನವಾಗಿ, ಆದರೆ ಖಚಿತವಾಗಿ, ಅದರ ಸ್ಥಾನದಿಂದ 'ಡ್ರಿಫ್ಟ್' ಆಗುತ್ತದೆ, ಭೌತಿಕ ಸಾಧನವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ಥಿರವಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ. ಇದು ಸ್ಥಿರವಾದ ಡಿಜಿಟಲ್ ಪ್ರಪಂಚದ ಭ್ರಮೆಯನ್ನು ಮುರಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಳಪೆ ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವಕ್ಕೆ ಅಥವಾ VR/AR ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಚಲನೆಯ ಕಾಯಿಲೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.

ಫ್ರಂಟ್-ಎಂಡ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?

• WebXR (AR/VR): ವರ್ಚುವಲ್ ಮತ್ತು ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ರಿಯಾಲಿಟಿಯಲ್ಲಿ, ಸ್ಥಿರವಾದ ಪ್ರಪಂಚವು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ವರ್ಚುವಲ್ ಪರಿಸರವನ್ನು ಈಜಲು ಅಥವಾ ಅನಪೇಕ್ಷಿತವಾಗಿ ತಿರುಗಲು ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಂವಹನವನ್ನು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಾಕರಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
• 360° ವೀಡಿಯೊ ಮತ್ತು ಪನೋರಮಾಗಳು: ಬಳಕೆದಾರರು ದೃಶ್ಯದ ಒಂದು ಭಾಗವನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಲು ತಮ್ಮ ಸಾಧನವನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಹಿಡಿದಾಗ, ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ವೀಕ್ಷಣಾ ಬಿಂದುವನ್ನು ನಿಧಾನವಾಗಿ ತನ್ನಷ್ಟಕ್ಕೆ ತಾನೇ ಪ್ಯಾನ್ ಮಾಡಲು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಇದು ಗೊಂದಲವನ್ನುಂಟು ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಮೊಬೈಲ್ ಗೇಮಿಂಗ್: ಸ್ಟೀರಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಗುರಿಗಾಗಿ ಸಾಧನದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಬಳಸುವ ಆಟಗಳು 'ಕೇಂದ್ರ' ಅಥವಾ 'ನೇರ-ಮುಂದೆ' ದಿಕ್ಕು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬದಲಾದರೆ ಆಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
• ಡಿಜಿಟಲ್ ದಿಕ್ಸೂಚಿಗಳು ಮತ್ತು ಆಕಾಶ ನಕ್ಷೆಗಳು: ಆಕಾಶಕಾಯಗಳು ಅಥವಾ ಭೌಗೋಳಿಕ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ತಪ್ಪಾಗುತ್ತಾ ಹೋಗುತ್ತದೆ.

ಪರಿಹಾರವು 'ಪರಿಪೂರ್ಣ' ಗೈರೋಸ್ಕೋಪ್ ಅನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದಲ್ಲ; ಬದಲಿಗೆ ಅದರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅದೇ ರೀತಿಯ ದೋಷದಿಂದ ಬಳಲದ ಇತರ ಸಂವೇದಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಜಾಣ್ಮೆಯಿಂದ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು. ಇದೇ ಸೆನ್ಸರ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ನ ಸಾರ.

ಸಂವೇದಕಗಳ ತ್ರಿಮೂರ್ತಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು: ಗೈರೋಸ್ಕೋಪ್, ಅಕ್ಸೆಲೆರೊಮೀಟರ್ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟೋಮೀಟರ್

ಗೈರೋಸ್ಕೋಪ್‌ನ ದೋಷಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು, ನಮಗೆ ಪಾಲುದಾರರ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಆಧುನಿಕ ಸಾಧನಗಳು ಇನರ್ಷಿಯಲ್ ಮೆಷರ್‌ಮೆಂಟ್ ಯುನಿಟ್ (IMU) ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗೈರೋಸ್ಕೋಪ್, ಅಕ್ಸೆಲೆರೊಮೀಟರ್ ಮತ್ತು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟೋಮೀಟರ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂವೇದಕವು ದೃಷ್ಟಿಕೋನದ ಒಗಟಿನ ವಿಭಿನ್ನ ಭಾಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಗೈರೋಸ್ಕೋಪ್: (ವೇಗದ) ತಿರುಗುವಿಕೆಯ ಮಾಸ್ಟರ್

• ಅಳತೆ ಮಾಡುವುದು: ಕೋನೀಯ ವೇಗ (ತಿರುಗುವಿಕೆಯ ದರ).
• ಅನುಕೂಲಗಳು: ತ್ವರಿತ ಚಲನೆಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಪಂದಿಸುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾ ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಆವರ್ತನ. ತಿರುಗುವಿಕೆಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಅಳೆಯಬಲ್ಲ ಏಕೈಕ ಸಂವೇದಕ ಇದು.
• ಅನಾನುಕೂಲಗಳು: ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸಂಚಿತ ಡ್ರಿಫ್ಟ್‌ನಿಂದ ಬಳಲುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ಹೊರಗಿನ ಪ್ರಪಂಚದ ಯಾವುದೇ ನಿರಪೇಕ್ಷ ಉಲ್ಲೇಖವಿಲ್ಲ.

ಅಕ್ಸೆಲೆರೊಮೀಟರ್: ಗುರುತ್ವಾಕರ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಚಲನೆಯ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್

• ಅಳತೆ ಮಾಡುವುದು: ಸರಿಯಾದ ವೇಗೋತ್ಕರ್ಷ. ಸಾಧನವು ಸ್ಥಿರವಾಗಿದ್ದಾಗ, ಇದು ಭೂಮಿಯ ಗುರುತ್ವಾಕರ್ಷಣೆಯ ಸೆಳೆತವನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ.
• ಅನುಕೂಲಗಳು: 'ಕೆಳಗೆ' (ಗುರುತ್ವಾಕರ್ಷಣೆಯ ವೆಕ್ಟರ್) ಗಾಗಿ ಸ್ಥಿರ, ನಿರಪೇಕ್ಷ ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯಲ್ಲಿ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಆಗುವುದಿಲ್ಲ.
• ಅನಾನುಕೂಲಗಳು: ಇದು 'ಗದ್ದಲ'ದಿಂದ ಕೂಡಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರೇಖೀಯ ವೇಗೋತ್ಕರ್ಷದಿಂದ ಮೋಸಹೋಗಬಹುದು. ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಫೋನ್ ಅನ್ನು ಅಲುಗಾಡಿಸಿದರೆ, ಅಕ್ಸೆಲೆರೊಮೀಟರ್ ಆ ಚಲನೆಯನ್ನು ದಾಖಲಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ತಾತ್ಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಅದರ ಗುರುತ್ವಾಕರ್ಷಣೆಯ ಓದುವಿಕೆಯನ್ನು ಹಾಳುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಇದು ಗುರುತ್ವಾಕರ್ಷಣೆಯ ವೆಕ್ಟರ್ ಸುತ್ತಲಿನ ತಿರುಗುವಿಕೆಯನ್ನು (ಯಾ) ಅಳೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಇದನ್ನು ಲೋಲಕದಂತೆ ಯೋಚಿಸಿ; ಅದಕ್ಕೆ ಯಾವ ದಾರಿ ಕೆಳಗೆ ಎಂದು ತಿಳಿದಿದೆ, ಆದರೆ ಅದು ತನ್ನ ಓದುವಿಕೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸದೆ ಮುಕ್ತವಾಗಿ ತಿರುಗಬಹುದು.

ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟೋಮೀಟರ್: ಡಿಜಿಟಲ್ ದಿಕ್ಸೂಚಿ

• ಅಳತೆ ಮಾಡುವುದು: ಭೂಮಿಯ ಕಾಂತೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಸುತ್ತುವರಿದ ಕಾಂತೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ.
• ಅನುಕೂಲಗಳು: 'ಉತ್ತರ'ಕ್ಕಾಗಿ ಸ್ಥಿರ, ನಿರಪೇಕ್ಷ ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಕ್ಸೆಲೆರೊಮೀಟರ್ ನಿಭಾಯಿಸಲಾಗದ ಯಾ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ನಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
• ಅನಾನುಕೂಲಗಳು: ಹತ್ತಿರದ ಲೋಹದ ವಸ್ತುಗಳು, ವಿದ್ಯುತ್ ಪ್ರವಾಹಗಳು, ಅಥವಾ ಆಯಸ್ಕಾಂತಗಳಿಂದ ಕಾಂತೀಯ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಒಳಗಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವು ಅದರ ಓದುವಿಕೆಗಳನ್ನು ತಾತ್ಕಾಲಿಕವಾಗಿ ನಿಷ್ಪ್ರಯೋಜಕಗೊಳಿಸಬಹುದು.

ಮೂಲ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ: ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಸರಿಪಡಿಸಲು ಸೆನ್ಸರ್ ಫ್ಯೂಷನ್

ಸೆನ್ಸರ್ ಫ್ಯೂಷನ್‌ನ ತಂತ್ರವೆಂದರೆ ಈ ಮೂರು ಸಂವೇದಕಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸುವುದು:

• ನಾವು ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಲ್ಲಿ ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ, ವೇಗದ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ಗೈರೋಸ್ಕೋಪ್ ಅನ್ನು ನಂಬುತ್ತೇವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಅಲ್ಪಾವಧಿಯಲ್ಲಿ ಸ್ಪಂದಿಸುವ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
• ನಾವು ಪಿಚ್ ಮತ್ತು ರೋಲ್ (ಮೇಲೆ/ಕೆಳಗೆ ಮತ್ತು ಅಕ್ಕಪಕ್ಕದ ಓರೆ) ಗಾಗಿ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ, ಸ್ಥಿರವಾದ ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಅಕ್ಸೆಲೆರೊಮೀಟರ್ ಅನ್ನು ನಂಬುತ್ತೇವೆ.
• ನಾವು ಯಾ (ಎಡ/ಬಲ ತಿರುಗುವಿಕೆ) ಗಾಗಿ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ, ಸ್ಥಿರವಾದ ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟೋಮೀಟರ್ ಅನ್ನು ನಂಬುತ್ತೇವೆ, ನಮ್ಮ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಕಾಂತೀಯ ಉತ್ತರಕ್ಕೆ ಲಂಗರು ಹಾಕುತ್ತೇವೆ.

ಈ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು 'ಫ್ಯೂಸ್' ಮಾಡಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅವು ಗೈರೋಸ್ಕೋಪ್‌ನಿಂದ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗುತ್ತಿರುವ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು 'ಸರಿಪಡಿಸಲು' ಅಕ್ಸೆಲೆರೊಮೀಟರ್ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟೋಮೀಟರ್ ಅನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಇದು ನಮಗೆ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಪಂಚಗಳ ಅತ್ಯುತ್ತಮತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ: ಸ್ಪಂದಿಸುವ, ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುವ ತಿರುಗುವಿಕೆಯ ಮಾಪನ.

ಸೆನ್ಸರ್ ಫ್ಯೂಷನ್‌ಗಾಗಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು

ಹೆಚ್ಚಿನ ಫ್ರಂಟ್-ಎಂಡ್ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ, ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಸಾಧನದ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮತ್ತು ಬ್ರೌಸರ್ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಈ ಭಾರೀ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಅಮೂಲ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಕಾಂಪ್ಲಿಮೆಂಟರಿ ಫಿಲ್ಟರ್: ಸರಳ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ

ಕಾಂಪ್ಲಿಮೆಂಟರಿ ಫಿಲ್ಟರ್ ಸೆನ್ಸರ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ಮಾಡಲು ಒಂದು ಸೊಗಸಾದ ಮತ್ತು ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಅಗ್ಗದ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ಗೈರೋಸ್ಕೋಪ್ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಹೈ-ಪಾಸ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಅಕ್ಸೆಲೆರೊಮೀಟರ್/ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟೋಮೀಟರ್ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಲೋ-ಪಾಸ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಇದರ মূল ಕಲ್ಪನೆ.

• ಗೈರೋಸ್ಕೋಪ್ ಮೇಲೆ ಹೈ-ಪಾಸ್: ನಾವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆವರ್ತನದ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ (ವೇಗದ ಚಲನೆಗಳು) ಗೈರೋಸ್ಕೋಪ್ ಅನ್ನು ನಂಬುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಅದರ ಕಡಿಮೆ-ಆವರ್ತನದ ಘಟಕವನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ, ಅದುವೇ ಡ್ರಿಫ್ಟ್.
• ಅಕ್ಸೆಲೆರೊಮೀಟರ್/ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟೋಮೀಟರ್ ಮೇಲೆ ಲೋ-ಪಾಸ್: ನಾವು ಈ ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ-ಆವರ್ತನದ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ (ಸ್ಥಿರ, ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ) ನಂಬುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಅವುಗಳ ಹೆಚ್ಚಿನ-ಆವರ್ತನದ ಘಟಕವನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ, ಅದು ಸಾಧನದ ಚಲನೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಶಬ್ದ ಮತ್ತು ಜಿಟ್ಟರ್.

ಕಾಂಪ್ಲಿಮೆಂಟರಿ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಾಗಿ ಸರಳೀಕೃತ ಸಮೀಕರಣವು ಈ ರೀತಿ ಕಾಣಿಸಬಹುದು:

angle = α * (previous_angle + gyroscope_data * dt) + (1 - α) * accelerometer_angle

ಇಲ್ಲಿ, α (ಆಲ್ಫಾ) ಒಂದು ಫಿಲ್ಟರ್ ಗುಣಾಂಕವಾಗಿದೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 1ಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ (ಉದಾ., 0.98). ಇದರರ್ಥ ನಾವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿತ ಗೈರೋಸ್ಕೋಪ್ ಓದುವಿಕೆಯ ಮೇಲೆ (98%) ಅವಲಂಬಿತರಾಗಿದ್ದೇವೆ ಆದರೆ ಪ್ರತಿ ಸಮಯದ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಅಕ್ಸೆಲೆರೊಮೀಟರ್‌ನಿಂದ ಸಣ್ಣ ತಿದ್ದುಪಡಿಯನ್ನು (2%) ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತೇವೆ. ಇದು ಸರಳವಾದರೂ ಆಶ್ಚರ್ಯಕರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.

ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರ್: ದಿ ಗೋಲ್ಡ್ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್

ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯುತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಒಂದು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಅಂದಾಜುಕಾರವಾಗಿದ್ದು, ಗದ್ದಲದ ಡೇಟಾದಿಂದ ನಿಖರವಾದ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವಲ್ಲಿ ಅಸಾಧಾರಣವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ, ಇದು ಎರಡು-ಹಂತದ ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ:

1. ಊಹಿಸಿ (Predict): ಫಿಲ್ಟರ್ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಥಿತಿ (ದೃಷ್ಟಿಕೋನ) ಮತ್ತು ಗೈರೋಸ್ಕೋಪ್ ಓದುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮುಂದಿನ ಸಮಯದ ಹಂತದಲ್ಲಿ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವು ಏನಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಗೈರೋಸ್ಕೋಪ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ, ಈ ಊಹೆಯು ಸ್ವಲ್ಪ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ತನ್ನದೇ ಆದ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಸಹ ಊಹಿಸುತ್ತದೆ - ಅದರ ಊಹೆಯಲ್ಲಿ ಅದು ಎಷ್ಟು ವಿಶ್ವಾಸ ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು.
2. ನವೀಕರಿಸಿ (Update): ಫಿಲ್ಟರ್ ಅಕ್ಸೆಲೆರೊಮೀಟರ್ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟೋಮೀಟರ್‌ನಿಂದ ಹೊಸ ಮಾಪನವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇದು ಈ ಮಾಪನವನ್ನು ತನ್ನ ಊಹೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ. ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಊಹೆ ಹಾಗೂ ಮಾಪನ ಎರಡರ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಇದು ತಿದ್ದುಪಡಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತನ್ನ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಹೊಸ, ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಕ್ಕೆ 'ನವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ'.

ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರ್ 'ಗೋಲ್ಡ್ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್' ಆಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಂವೇದಕ ಶಬ್ದ ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ದೃಢವಾದ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ತೀವ್ರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾಂಪ್ಲಿಮೆಂಟರಿ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಸರಿಯಾಗಿ ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಮಹೋನಿ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಡ್ಜ್‌ವಿಕ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳು

ಇವು ಇತರ ಜನಪ್ರಿಯ ಸೆನ್ಸರ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಕಾಂಪ್ಲಿಮೆಂಟರಿ ಫಿಲ್ಟರ್‌ನ ಸರಳತೆ ಮತ್ತು ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ನ ನಿಖರತೆಯ ನಡುವೆ ಉತ್ತಮ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪೂರ್ಣ ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕಿಂತ ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ದಕ್ಷವಾಗಿವೆ, ಇದು ಅವುಗಳನ್ನು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ವೆಬ್‌ನಲ್ಲಿ ಸೆನ್ಸರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವುದು: ಜೆನೆರಿಕ್ ಸೆನ್ಸರ್ API

ಇಲ್ಲಿಯೇ ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಫ್ರಂಟ್-ಎಂಡ್ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಸಂಧಿಸುತ್ತದೆ. ಅದೃಷ್ಟವಶಾತ್, ನಾವು ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಆಧುನಿಕ ಬ್ರೌಸರ್‌ಗಳು ಜೆನೆರಿಕ್ ಸೆನ್ಸರ್ API ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಉನ್ನತ-ಮಟ್ಟದ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ನಮಗೆ ಸಾಧನದ ಚಲನೆಯ ಸಂವೇದಕಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ - ಆಗಾಗ್ಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನಿಂದ ಈಗಾಗಲೇ ಸೆನ್ಸರ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿರುತ್ತದೆ!

ಪ್ರಮುಖ: ಜೆನೆರಿಕ್ ಸೆನ್ಸರ್ API ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಸುರಕ್ಷಿತ ಸಂದರ್ಭ (HTTPS) ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ನೀವು ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಅನುಮತಿಯನ್ನು ಸಹ ಕೋರಬೇಕು.

ಕೆಳ-ಮಟ್ಟದ ಸೆನ್ಸರ್‌ಗಳು

ನಿಮಗೆ ಎಂದಾದರೂ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ API ಕಚ್ಚಾ ಸಂವೇದಕ ಡೇಟಾಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ:

• `Gyroscope`: X, Y ಮತ್ತು Z ಅಕ್ಷಗಳ ಸುತ್ತ ಕೋನೀಯ ವೇಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
• `Accelerometer`: X, Y ಮತ್ತು Z ಅಕ್ಷಗಳ ಮೇಲೆ ವೇಗೋತ್ಕರ್ಷವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
• `Magnetometer`: X, Y ಮತ್ತು Z ಅಕ್ಷಗಳ ಮೇಲೆ ಕಾಂತೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಓದುವಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಇವುಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಸೆನ್ಸರ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಉತ್ತಮ ಕಲಿಕೆಯ ವ್ಯಾಯಾಮವಾಗಿದ್ದರೂ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅನಗತ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಉನ್ನತ-ಮಟ್ಟದ ಫ್ಯೂಷನ್ ಸೆನ್ಸರ್‌ಗಳು: ಫ್ರಂಟ್-ಎಂಡ್‌ಗೆ ಪರಿಹಾರ

ಜೆನೆರಿಕ್ ಸೆನ್ಸರ್ API ನ ನಿಜವಾದ ಶಕ್ತಿಯು ಅದರ ಉನ್ನತ-ಮಟ್ಟದ, 'ಫ್ಯೂಸ್ಡ್' ಸಂವೇದಕಗಳಲ್ಲಿದೆ. ಇವು ನಿಮಗಾಗಿ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಸರಿಪಡಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡುತ್ತವೆ.

`RelativeOrientationSensor`

ಈ ಸಂವೇದಕವು ಗೈರೋಸ್ಕೋಪ್ ಮತ್ತು ಅಕ್ಸೆಲೆರೊಮೀಟರ್ ನಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಪಿಚ್ ಮತ್ತು ರೋಲ್‌ನ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುವ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟೋಮೀಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದಿಲ್ಲವಾದ್ದರಿಂದ, ಇದು ಕಾಂತೀಯ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪಕ್ಕೆ ಒಳಗಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇದರ ವಿನಿಮಯವೆಂದರೆ ಅದರ ಯಾ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಆಗುತ್ತದೆ. ನಿರಪೇಕ್ಷ ದಿಕ್ಕು ನಿರ್ಣಾಯಕವಲ್ಲದ ಅನುಭವಗಳಿಗೆ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾಂತೀಯ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿರುವ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ (ಕೈಗಾರಿಕಾ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಅಥವಾ ದೊಡ್ಡ ಸ್ಪೀಕರ್‌ಗಳ ಬಳಿ) ಇದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.

`AbsoluteOrientationSensor`

ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಬಳಸಲು ಬಯಸುವ ಸಂವೇದಕ ಇದಾಗಿದೆ. ಇದು ಗೈರೋಸ್ಕೋಪ್, ಅಕ್ಸೆಲೆರೊಮೀಟರ್, ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟೋಮೀಟರ್ ನಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಫ್ಯೂಸ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂವೇದಕವು ಭೂಮಿಯ ಉಲ್ಲೇಖ ಚೌಕಟ್ಟಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಸಾಧನದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಎಲ್ಲಾ ಮೂರು ಅಕ್ಷಗಳ ಮೇಲೆ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಪಿಚ್, ರೋಲ್ ಮತ್ತು ಯಾ (ಕಾಂತೀಯ ಉತ್ತರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ದಿಕ್ಕು) ನ ಸ್ಥಿರವಾದ ಅರ್ಥವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಿರವಾದ AR/VR ಪ್ರಪಂಚಗಳನ್ನು, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ 360-ಡಿಗ್ರಿ ವೀಕ್ಷಕಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಡಿಜಿಟಲ್ ದಿಕ್ಸೂಚಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಇದು ಕೀಲಿಯಾಗಿದೆ.

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್: Three.js ನೊಂದಿಗೆ 3D ದೃಶ್ಯ

ಜನಪ್ರಿಯ Three.js ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು 3D ವಸ್ತುವಿನ ತಿರುಗುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು `AbsoluteOrientationSensor` ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಒಂದು ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸೋಣ.

ಹಂತ 1: HTML ಸೆಟಪ್

ಒಂದು ಸರಳ HTML ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಸೆನ್ಸರ್ ಅನುಮತಿಗಳನ್ನು ಕೋರಲು ನಾವು `button` ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರ ಕ್ರಿಯೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನೀಡಬೇಕು.

            
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <title>Sensor Fusion Demo</title>
  <style>
    body { margin: 0; }
    canvas { display: block; }
    #permissionButton { 
      position: absolute; 
      top: 10px; 
      left: 10px; 
      z-index: 10;
      padding: 10px;
    }
  </style>
</head>
<body>
  <button id="permissionButton">Enable Motion Sensors</button>
  <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/three.js/r128/three.min.js"></script>
  <script src="./app.js"></script>
</body>
</html>

            

              
                Copy
              
            
          

ಹಂತ 2: Three.js ಮತ್ತು ಸೆನ್ಸರ್ API ಜೊತೆಗೆ ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್

ನಿಮ್ಮ `app.js` ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ, ನಾವು 3D ದೃಶ್ಯ ಮತ್ತು ಸೆನ್ಸರ್ ತರ್ಕವನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತೇವೆ. ಸೆನ್ಸರ್ ತನ್ನ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕ್ವಾಟರ್ನಿಯನ್ ಆಗಿ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು 3D ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ತಿರುಗುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಪ್ರಮಾಣಿತ, ಗಣಿತೀಯವಾಗಿ ಸ್ಥಿರವಾದ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ, ಗಿಂಬಲ್ ಲಾಕ್‌ನಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ.

            
// Basic Three.js Scene Setup
const scene = new THREE.Scene();
const camera = new THREE.PerspectiveCamera(75, window.innerWidth / window.innerHeight, 0.1, 1000);
const renderer = new THREE.WebGLRenderer();
renderer.setSize(window.innerWidth, window.innerHeight);
document.body.appendChild(renderer.domElement);

// Add a cube to the scene
const geometry = new THREE.BoxGeometry();
const material = new THREE.MeshNormalMaterial(); // Use a material that shows rotation clearly
const cube = new THREE.Mesh(geometry, material);
scene.add(cube);

camera.position.z = 5;

let orientationSensor = null;

function startSensor() {
  // Check for API support and secure context
  if ('AbsoluteOrientationSensor' in window) {
    try {
      orientationSensor = new AbsoluteOrientationSensor({ frequency: 60, referenceFrame: 'device' });

      orientationSensor.addEventListener('reading', () => {
        // The sensor gives us a quaternion directly!
        // No manual conversion or math is needed.
        // The quaternion property is an array [x, y, z, w]
        cube.quaternion.fromArray(orientationSensor.quaternion).invert(); 
      });

      orientationSensor.addEventListener('error', (event) => {
        if (event.error.name === 'NotAllowedError') {
          console.log('Permission to access sensor was denied.');
        } else if (event.error.name === 'NotReadableError') {
          console.log('Cannot connect to the sensor.');
        }
      });

      orientationSensor.start();
      console.log('AbsoluteOrientationSensor started!');
    } catch (error) {
      console.error('Error starting sensor:', error);
    }
  } else {
    alert('AbsoluteOrientationSensor is not supported by your browser.');
  }
}

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

animate();

// Handle user permission
document.getElementById('permissionButton').addEventListener('click', () => {
  // Check if permissions need to be requested (for iOS 13+)
  if (typeof DeviceMotionEvent !== 'undefined' && typeof DeviceMotionEvent.requestPermission === 'function') {
    DeviceMotionEvent.requestPermission()
      .then(permissionState => {
        if (permissionState === 'granted') {
          startSensor();
        }
      })
      .catch(console.error);
  } else {
    // For other browsers, starting the sensor will trigger the permission prompt
    startSensor();
  }
  document.getElementById('permissionButton').style.display = 'none'; // Hide button after click
});

// Handle window resize
window.addEventListener('resize', () => {
    camera.aspect = window.innerWidth / window.innerHeight;
    camera.updateProjectionMatrix();
    renderer.setSize(window.innerWidth, window.innerHeight);
});

            

              
                Copy
              
            
          

ನೀವು ಇದನ್ನು ಮೊಬೈಲ್ ಸಾಧನದಲ್ಲಿ HTTPS ಮೂಲಕ ಚಲಾಯಿಸಿದಾಗ, ನಿಮ್ಮ ಸಾಧನದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಒಂದು ಕ್ಯೂಬ್ ಅನ್ನು ನೀವು ನೋಡುತ್ತೀರಿ, `AbsoluteOrientationSensor` ನಿಂದ ಫ್ಯೂಸ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾದಿಂದಾಗಿ ಯಾವುದೇ ಗಮನಾರ್ಹ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಇಲ್ಲದೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಸುಧಾರಿತ ವಿಷಯಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಪಾಯಗಳು

ಸೆನ್ಸರ್ ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್

ಸಂವೇದಕಗಳು ಬಾಕ್ಸ್‌ನಿಂದ ಹೊರಗೆ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಮೂಲರೇಖೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಅವುಗಳಿಗೆ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಧುನಿಕ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಇದನ್ನು ಹಿನ್ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟೋಮೀಟರ್, ಸ್ಥಳೀಯ ಕಾಂತೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರದ ವಿರುದ್ಧ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರು ಸಾಧನವನ್ನು ಎಂಟು-ಆಕಾರದ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಚಲಿಸುವಂತೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಅಗತ್ಯಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಫ್ರಂಟ್-ಎಂಡ್‌ನಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಿಸದಿದ್ದರೂ, ಬಳಕೆದಾರರು ಕಳಪೆ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಇದರ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರುವುದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಕಾಂತೀಯ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವುದು

ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪ್ರಬಲ ಕಾಂತೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿರುವ ಪರಿಸರಕ್ಕಾಗಿ ಉದ್ದೇಶಿಸಿದ್ದರೆ, `AbsoluteOrientationSensor` ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲದಂತಾಗಬಹುದು. ಒಂದು ಉತ್ತಮ ತಂತ್ರವೆಂದರೆ ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟೋಮೀಟರ್ ಓದುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು (ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ) ಅಥವಾ `RelativeOrientationSensor` ಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರ-ಮುಖಿ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು. ಇದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಸವಾಲಿನ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರತೆಗಾಗಿ ನಿರಪೇಕ್ಷ ದಿಕ್ಕಿನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅವರಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಬ್ರೌಸರ್ ಮತ್ತು ಸಾಧನದ ಅಸಂಗತತೆಗಳು

ಜೆನೆರಿಕ್ ಸೆನ್ಸರ್ API ಗೆ ಬೆಂಬಲವು ಆಧುನಿಕ ಮೊಬೈಲ್ ಬ್ರೌಸರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕವಾಗಿಲ್ಲ. API ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಮೊದಲು ಯಾವಾಗಲೂ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ನೀವು caniuse.com ನಂತಹ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಬಹುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, MEMS ಸಂವೇದಕಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯವು ಉನ್ನತ-ಮಟ್ಟದ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್‌ಶಿಪ್ ಫೋನ್ ಮತ್ತು ಬಜೆಟ್ ಸಾಧನದ ನಡುವೆ ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರು ಎದುರಿಸಬಹುದಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ವಿವಿಧ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.

ಯೂಲರ್ ಆಂಗಲ್ಸ್ ಮೇಲೆ ಕ್ವಾಟರ್ನಿಯನ್ಸ್

ನಮ್ಮ ಉದಾಹರಣೆಯು ಕ್ವಾಟರ್ನಿಯನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದೆ. 3D ತಿರುಗುವಿಕೆಗಾಗಿ ಅವುಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಂಟಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ತಿರುಗುವಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಯೂಲರ್ ಆಂಗಲ್ಸ್ (ಉದಾ., ಪಿಚ್, ರೋಲ್, ಯಾ) ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಯೂಲರ್ ಆಂಗಲ್ಸ್ ಗಿಂಬಲ್ ಲಾಕ್ ಎಂಬ ಗಣಿತದ ಸಮಸ್ಯೆಯಿಂದ ಬಳಲುತ್ತವೆ, ಅಲ್ಲಿ ಎರಡು ತಿರುಗುವಿಕೆಯ ಅಕ್ಷಗಳು ಒಂದಕ್ಕೊಂದು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಇದು ಒಂದು ಡಿಗ್ರಿ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಅಲುಗಾಡುವ, ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ತಿರುಗುವಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಕ್ವಾಟರ್ನಿಯನ್‌ಗಳು ನಾಲ್ಕು-ಆಯಾಮದ ಗಣಿತದ ರಚನೆಯಾಗಿದ್ದು, ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸುಂದರವಾಗಿ ತಪ್ಪಿಸುತ್ತವೆ, ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಅವು 3D ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಮಾಣಿತವಾಗಿವೆ. ಸೆನ್ಸರ್ API ನೇರವಾಗಿ ಕ್ವಾಟರ್ನಿಯನ್ ಆಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಅನುಕೂಲವಾಗಿದೆ.

ತೀರ್ಮಾನ: ವೆಬ್‌ನಲ್ಲಿ ಚಲನೆಯ ಸಂವೇದನೆಯ ಭವಿಷ್ಯ

ಗೈರೋಸ್ಕೋಪ್ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ MEMS ಸಂವೇದಕಗಳ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಬೇರೂರಿರುವ ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ಸವಾಲಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸೆನ್ಸರ್ ಫ್ಯೂಷನ್‌ನ ಶಕ್ತಿಯುತ ತಂತ್ರದ ಮೂಲಕ - ಗೈರೋಸ್ಕೋಪ್, ಅಕ್ಸೆಲೆರೊಮೀಟರ್ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟೋಮೀಟರ್‌ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ - ನಾವು ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು.

ಫ್ರಂಟ್-ಎಂಡ್ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ, ಪ್ರಯಾಣವು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಲಭವಾಗಿದೆ. ಜೆನೆರಿಕ್ ಸೆನ್ಸರ್ API, ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಉನ್ನತ-ಮಟ್ಟದ `AbsoluteOrientationSensor` ನ ಪರಿಚಯವು, ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ವಾಟರ್ನಿಯನ್‌ಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣ ಗಣಿತವನ್ನು ಅಮೂರ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ಲಗ್ ಮಾಡಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿರುವ ಡ್ರಿಫ್ಟ್-ಸರಿಪಡಿಸಿದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ಡೇಟಾದ ನೇರ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ವೆಬ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ವೆಬ್‌ಎಕ್ಸ್‌ಆರ್‌ನಂತಹ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ, ನಿಖರವಾದ, ಕಡಿಮೆ-ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಚಲನೆಯ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್‌ಗೆ ಬೇಡಿಕೆ ಮಾತ್ರ ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ. ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಸರಿಪಡಿಸುವಿಕೆಯ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಬ್ರೌಸರ್ ಒದಗಿಸಿದ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಭೌತಿಕ ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ಪ್ರಪಂಚಗಳನ್ನು ಮನಬಂದಂತೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ತಲ್ಲೀನಗೊಳಿಸುವ, ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾದ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನೀವು ಸುಸಜ್ಜಿತರಾಗಿದ್ದೀರಿ.