WebXR ಪ್ಲೇನ್ ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಷನ್‌ನ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ. ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ, ವೆಬ್‌ನಲ್ಲಿ ತಲ್ಲೀನಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭ-ಅರಿವುಳ್ಳ AR ಅನುಭವಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನೆಲ, ಗೋಡೆ ಮತ್ತು ಟೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಹೇಗೆಂದು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಸ್ಮಾರ್ಟರ್ AR ಅನ್ಲಾಕಿಂಗ್: WebXR ಪ್ಲೇನ್ ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಷನ್‌ನ ಆಳವಾದ ನೋಟ
ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ರಿಯಾಲಿಟಿ (AR) ಕೇವಲ ಹೊಸತನವನ್ನು ಮೀರಿ, ನಮ್ಮ ಡಿಜಿಟಲ್ ಮತ್ತು ಭೌತಿಕ ಪ್ರಪಂಚಗಳನ್ನು ಮನಬಂದಂತೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಒಂದು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸಾಧನವಾಗಿ ವೇಗವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ. ಆರಂಭಿಕ AR ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ನಮ್ಮ ಲಿವಿಂಗ್ ರೂಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೈನೋಸಾರ್‌ನ 3D ಮಾದರಿಯನ್ನು ಇರಿಸಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟವು, ಆದರೆ ಅದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಗಾಳಿಯಲ್ಲಿ ವಿಚಿತ್ರವಾಗಿ ತೇಲುತ್ತಿತ್ತು ಅಥವಾ ಪೀಠೋಪಕರಣಗಳೊಂದಿಗೆ неестественноವಾಗಿ ವಿಲೀನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿತ್ತು. ಅನುಭವವು ಮಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿದ್ದರೂ, ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿತ್ತು. ಕಾಣೆಯಾದ ಭಾಗವೆಂದರೆ ಸಂದರ್ಭ. AR ನಿಜವಾಗಿಯೂ ತಲ್ಲೀನಗೊಳಿಸುವಂತಾಗಲು, ಅದು ವರ್ಧಿಸುತ್ತಿರುವ ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಇಲ್ಲಿಯೇ WebXR ಡಿವೈಸ್ API, ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಪ್ಲೇನ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್, ಬರುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಅಷ್ಟು ಮಾತ್ರ ಸಾಲದು. ಒಂದು ಮೇಲ್ಮೈ ಇದೆ ಎಂದು ತಿಳಿಯುವುದು ಒಂದು ವಿಷಯ; ಅದು ಯಾವ ರೀತಿಯ ಮೇಲ್ಮೈ ಎಂದು ತಿಳಿಯುವುದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬೇರೆಯೇ ವಿಷಯ.
ಇದು ವೆಬ್‌ಎಕ್ಸ್‌ಆರ್ ಪ್ಲೇನ್ ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಷನ್ ನೀಡುವ ಮುಂದಿನ ಹೆಜ್ಜೆ, ಇದನ್ನು ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಸರ್ಫೇಸ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ವೆಬ್-ಆಧಾರಿತ AR ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ನೆಲ, ಗೋಡೆ, ಟೇಬಲ್ ಮತ್ತು ಸೀಲಿಂಗ್ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ. ಈ ಸರಳವೆಂದು ತೋರುವ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಒಂದು ಮಾದರಿ ಬದಲಾವಣೆಯಾಗಿದ್ದು, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ವೆಬ್ ಬ್ರೌಸರ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ವಾಸ್ತವಿಕ, ಬುದ್ಧಿವಂತ ಮತ್ತು ಉಪಯುಕ್ತ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಇದು ಸ್ಥಳೀಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ಶತಕೋಟಿ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಲಭ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ, ನಾವು ಪ್ಲೇನ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್‌ನ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ, ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಷನ್‌ನ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಆಳವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಮೂಲಕ ಸಾಗುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಇದು ತಲ್ಲೀನಗೊಳಿಸುವ ವೆಬ್‌ಗೆ ತೆರೆಯುವ ಅತ್ಯಾಕರ್ಷಕ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ನೋಡುತ್ತೇವೆ.
ಮೊದಲಿಗೆ, ಅಡಿಪಾಯ: WebXR ನಲ್ಲಿ ಪ್ಲೇನ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಎಂದರೇನು?
ನಾವು ಒಂದು ಮೇಲ್ಮೈಯನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಮೊದಲು, ನಾವು ಅದನ್ನು ಮೊದಲು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬೇಕು. ಇದು ಪ್ಲೇನ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್‌ನ ಕೆಲಸ, ಆಧುನಿಕ AR ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳ ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ. ಅದರ ಮೂಲದಲ್ಲಿ, ಪ್ಲೇನ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಒಂದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಸಾಧನವು ತನ್ನ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಮತ್ತು ಚಲನೆಯ ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ (ಈ ತಂತ್ರವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ SLAM - ಸೈಮಲ್ಟೇನಿಯಸ್ ಲೋಕಲೈಜೇಶನ್ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ), ಸಮತಟ್ಟಾದ ಮೇಲ್ಮೈಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಭೌತಿಕ ಪರಿಸರವನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನೀವು WebXR ಸೆಷನ್‌ನಲ್ಲಿ 'ಪ್ಲೇನ್-ಡಿಟೆಕ್ಷನ್' ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದಾಗ, ಬ್ರೌಸರ್‌ನ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ AR ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ (ಆಂಡ್ರಾಯ್ಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಗೂಗಲ್‌ನ ARCore ಅಥವಾ iOS ನಲ್ಲಿ ಆಪಲ್‌ನ ARKit ನಂತಹ) ನಿರಂತರವಾಗಿ ಜಗತ್ತನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮತಲದಲ್ಲಿ ಇರುವ ಫೀಚರ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳ ಸಮೂಹಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತದೆ. ಅದು ಒಂದನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡಾಗ, ಅದು ನಿಮ್ಮ ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗೆ ಅದನ್ನು XRPlane ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಆಗಿ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು XRPlane ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ:
- ಸ್ಥಾನ ಮತ್ತು ದೃಷ್ಟಿಕೋನ: 3D ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಪ್ಲೇನ್ ಎಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಓರಿಯಂಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಮತಲ ಅಥವಾ ಲಂಬ) ಎಂದು ಹೇಳುವ ಒಂದು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್.
- ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿ (Polygon): ಪತ್ತೆಯಾದ ಮೇಲ್ಮೈಯ 2D ಗಡಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಶೃಂಗಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಆಯತವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ; ಇದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಾಧನವು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಗುರುತಿಸಿದ ಮೇಲ್ಮೈಯ ಭಾಗವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಅನಿಯಮಿತ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯಾಗಿದೆ.
- ಕೊನೆಯದಾಗಿ ನವೀಕರಿಸಿದ ಸಮಯ: ಪ್ಲೇನ್‌ನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕೊನೆಯ ಬಾರಿಗೆ ಯಾವಾಗ ನವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಒಂದು ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್, ಇದು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಪರಿಸರದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಈ ಮೂಲಭೂತ ಮಾಹಿತಿಯು ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿದೆ. ಇದು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ತೇಲುವ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಮೀರಿ, ವರ್ಚುವಲ್ ವಿಷಯವನ್ನು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಮೇಲ್ಮೈಗಳಿಗೆ ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ಆಂಕರ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟಿತು. ನೀವು ಒಂದು ನಿಜವಾದ ಟೇಬಲ್ ಮೇಲೆ ವರ್ಚುವಲ್ ಹೂದಾನಿಯನ್ನು ಇಡಬಹುದಿತ್ತು, ಮತ್ತು ನೀವು ಅದರ ಸುತ್ತಲೂ ನಡೆದಾಗ ಅದು ಅಲ್ಲಿಯೇ ಇರುತ್ತಿತ್ತು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಒಂದು ಮಹತ್ವದ ಮಿತಿ ಉಳಿದುಕೊಂಡಿತ್ತು: ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗೆ ಅದು ಟೇಬಲ್ ಎಂದು ತಿಳಿದಿರಲಿಲ್ಲ. ಅದು ಕೇವಲ 'ಸಮತಲ ಪ್ಲೇನ್' ಆಗಿತ್ತು. ಬಳಕೆದಾರರು ಹೂದಾನಿಯನ್ನು 'ಗೋಡೆ ಪ್ಲೇನ್' ಅಥವಾ 'ನೆಲ ಪ್ಲೇನ್' ಮೇಲೆ ಇಡುವುದನ್ನು ನೀವು ತಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಲಿಲ್ಲ, ಇದು ವಾಸ್ತವದ ಭ್ರಮೆಯನ್ನು ಮುರಿಯುವ ಅಸಂಬದ್ಧ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತಿತ್ತು.
ಪ್ಲೇನ್ ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಷನ್ ಪ್ರವೇಶ: ಮೇಲ್ಮೈಗಳಿಗೆ ಅರ್ಥ ನೀಡುವುದು
ಪ್ಲೇನ್ ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಷನ್ ಮುಂದಿನ ತಾರ್ಕಿಕ ವಿಕಾಸವಾಗಿದೆ. ಇದು ಪ್ಲೇನ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ವಿಸ್ತರಣೆಯಾಗಿದ್ದು, ಪ್ರತಿ ಪತ್ತೆಯಾದ ಪ್ಲೇನ್‌ಗೆ ಒಂದು ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. "ಇಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸಮತಲ ಮೇಲ್ಮೈ ಇದೆ," ಎಂದು ಹೇಳುವ ಬದಲು, ಅದು ನಿಮಗೆ "ಇಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸಮತಲ ಮೇಲ್ಮೈ ಇದೆ, ಮತ್ತು ಇದು ನೆಲ ಎಂದು ನನಗೆ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸವಿದೆ." ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ.
ಇದನ್ನು ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಚಾಲಿತವಾದ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒಳಾಂಗಣ ಪರಿಸರಗಳ ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೇಲ್ಮೈಗಳ ವಿಶಿಷ್ಟ ಲಕ್ಷಣಗಳು, ಸ್ಥಾನಗಳು ಮತ್ತು ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ದೊಡ್ಡ, ಕೆಳಗಿರುವ, ಸಮತಲ ಪ್ಲೇನ್ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನೆಲವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಲಂಬ ಪ್ಲೇನ್ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಗೋಡೆಯಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಚಿಕ್ಕ, ಎತ್ತರಿಸಿದ ಸಮತಲ ಪ್ಲೇನ್ ಬಹುಶಃ ಟೇಬಲ್ ಅಥವಾ ಡೆಸ್ಕ್ ಆಗಿರಬಹುದು.
ನೀವು ಪ್ಲೇನ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್‌ನೊಂದಿಗೆ WebXR ಸೆಷನ್‌ಗೆ ವಿನಂತಿಸಿದಾಗ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಪ್ರತಿ XRPlane ಗಾಗಿ semanticLabel ಪ್ರಾಪರ್ಟಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು. ಅಧಿಕೃತ ವಿವರಣೆಯು ಒಳಾಂಗಣ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೇಲ್ಮೈಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಲೇಬಲ್‌ಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ:
floor: ಕೋಣೆಯ ಮುಖ್ಯ ನೆಲದ ಮೇಲ್ಮೈ.wall: ಒಂದು ಜಾಗವನ್ನು ಸುತ್ತುವರೆದಿರುವ ಲಂಬ ಮೇಲ್ಮೈಗಳು.ceiling: ಕೋಣೆಯ ಮೇಲ್ಛಾವಣಿಯ ಮೇಲ್ಮೈ.table: ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಇಡಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಸಮತಟ್ಟಾದ, ಎತ್ತರಿಸಿದ ಮೇಲ್ಮೈ.desk: ಟೇಬಲ್‌ನಂತೆಯೇ, ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕೆಲಸ ಅಥವಾ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.couch: ಮೃದುವಾದ, ಅಪ್ಹೋಲ್ಸ್ಟರ್ಡ್ ಆಸನದ ಮೇಲ್ಮೈ. ಪತ್ತೆಯಾದ ಪ್ಲೇನ್ ಆಸನದ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು.door: ಗೋಡೆಯಲ್ಲಿನ ತೆರೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಮುಚ್ಚಲು ಬಳಸುವ ಚಲಿಸಬಲ್ಲ ತಡೆಗೋಡೆ.window: ಗೋಡೆಯಲ್ಲಿನ ಒಂದು ತೆರೆಯುವಿಕೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗಾಜಿನಿಂದ ಮುಚ್ಚಿರುತ್ತದೆ.other: ಇತರ ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ಪತ್ತೆಯಾದ ಪ್ಲೇನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಒಂದು ಕ್ಯಾಚ್-ಆಲ್ ಲೇಬಲ್.
ಈ ಸರಳ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಲೇಬಲ್ ಒಂದು ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಡೇಟಾದ ತುಣುಕನ್ನು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ತಿಳುವಳಿಕೆಯ ತುಣುಕನ್ನಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಚುರುಕಾದ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಂಬಲರ್ಹವಾದ AR ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಾಧ್ಯತೆಗಳ ಜಗತ್ತನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ.
ತಲ್ಲೀನಗೊಳಿಸುವ ಅನುಭವಗಳಿಗಾಗಿ ಪ್ಲೇನ್ ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಷನ್ ಏಕೆ ಒಂದು ಗೇಮ್-ಚೇಂಜರ್ ಆಗಿದೆ
ಮೇಲ್ಮೈ ಪ್ರಕಾರಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಕೇವಲ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಸುಧಾರಣೆಯಲ್ಲ; ಇದು ನಾವು AR ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಅವುಗಳನ್ನು ಸರಳ ವೀಕ್ಷಕರಿಂದ ಬಳಕೆದಾರರ ನಿಜವಾದ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವ ಬುದ್ಧಿವಂತ, ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಏರಿಸುತ್ತದೆ.
ಹೆಚ್ಚಿದ ವಾಸ್ತವಿಕತೆ ಮತ್ತು ತಲ್ಲೀನತೆ
ಅತ್ಯಂತ ತಕ್ಷಣದ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ವಾಸ್ತವಿಕತೆಯಲ್ಲಿ ನಾಟಕೀಯ ಹೆಚ್ಚಳ. ವರ್ಚುವಲ್ ವಸ್ತುಗಳು ಈಗ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ತರ್ಕಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವರ್ತಿಸಬಹುದು. ಒಂದು ವರ್ಚುವಲ್ ಬಾಸ್ಕೆಟ್‌ಬಾಲ್ floor ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಮೇಲ್ಮೈಯಲ್ಲಿ ಪುಟಿಯಬೇಕು, wall ಮೇಲೆ ಅಲ್ಲ. ಒಂದು ಡಿಜಿಟಲ್ ಚಿತ್ರದ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಕೇವಲ wall ಮೇಲೆ ಇರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಬೇಕು. ಒಂದು ವರ್ಚುವಲ್ ಕಾಫಿ ಕಪ್ table ಮೇಲೆ ಸಹಜವಾಗಿ ಇರಬೇಕು, ceiling ಮೇಲೆ ಅಲ್ಲ. ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಲೇಬಲ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಈ ಸರಳ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಬಳಕೆದಾರರು ತಾವು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿದ್ದೇವೆ ಎಂದು ನೆನಪಿಸುವ ತಲ್ಲೀನತೆಯನ್ನು ಮುರಿಯುವ ಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನೀವು ತಡೆಯುತ್ತೀರಿ.
ಸ್ಮಾರ್ಟರ್ ಯೂಸರ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್‌ಗಳು (UI)
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ AR ನಲ್ಲಿ, UI ಅಂಶಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕ್ಯಾಮೆರಾದ ಮುಂದೆ ತೇಲುತ್ತವೆ ('ಹೆಡ್ಸ್-ಅಪ್ ಡಿಸ್ಪ್ಲೇ' ಅಥವಾ HUD) ಅಥವಾ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ವಿಚಿತ್ರವಾಗಿ ಇರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ. ಪ್ಲೇನ್ ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಷನ್‌ನೊಂದಿಗೆ, UI ಪರಿಸರದ ಭಾಗವಾಗಬಹುದು. ಒಂದು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, ಅಲ್ಲಿ ಅಳತೆ ಉಪಕರಣಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಗೋಡೆಗಳಿಗೆ ಸ್ನ್ಯಾಪ್ ಆಗುತ್ತವೆ, ಅಥವಾ ಒಂದು ಉತ್ಪನ್ನ ಕೈಪಿಡಿಯು ವಸ್ತುವಿನ ಮೇಲ್ಮೈಯಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಅದು desk ಅಥವಾ table ಎಂದು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಮೆನುಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ಫಲಕಗಳನ್ನು ಹತ್ತಿರದ ಖಾಲಿ wall ಮೇಲೆ ಪ್ರೊಜೆಕ್ಟ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಬಳಕೆದಾರರ ಕೇಂದ್ರ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಸುಧಾರಿತ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಅಕ್ಲೂಷನ್
ಪರಿಸರದ ರಚನೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವಿಕ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಆಟದಲ್ಲಿನ ವರ್ಚುವಲ್ ಪಾತ್ರವು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ಕೋಣೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಚರಿಸಬಹುದು, floor ಮೇಲೆ ನಡೆಯಬಹುದು, couch ಮೇಲೆ ಹಾರಬಹುದು ಮತ್ತು walls ಅನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಈ ಜ್ಞಾನವು ಅಕ್ಲೂಷನ್‌ಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅಕ್ಲೂಷನ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೆಪ್ತ್-ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆಯಾದರೂ, floor ಮುಂದೆ table ಇದೆ ಎಂದು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು, ನೆಲದ ಮೇಲೆ ನಿಂತಿರುವ ವರ್ಚುವಲ್ ವಸ್ತುವಿನ ಯಾವ ಭಾಗಗಳನ್ನು ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಮರೆಮಾಡಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಸಂದರ್ಭ-ಅರಿವುಳ್ಳ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು
ನಿಜವಾದ ಶಕ್ತಿ ಇಲ್ಲಿ ಅಡಗಿದೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಈಗ ಬಳಕೆದಾರರ ಪರಿಸರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
- ಒಂದು ಒಳಾಂಗಣ ವಿನ್ಯಾಸ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕೋಣೆಯನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಿ,
floorಮತ್ತುwallsಅನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದ ನಂತರ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಚದರ ಅಡಿಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತವಾದ ಪೀಠೋಪಕರಣ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು. - ಒಂದು ಫಿಟ್‌ನೆಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ
floorಮೇಲೆ ಪುಷ್-ಅಪ್ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಹತ್ತಿರದtableಮೇಲೆ ತಮ್ಮ ನೀರಿನ ಬಾಟಲಿಯನ್ನು ಇಡಲು ಸೂಚಿಸಬಹುದು. - ಒಂದು AR ಆಟ ಬಳಕೆದಾರರ ಕೋಣೆಯ ವಿನ್ಯಾಸದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹಂತಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಶತ್ರುಗಳು ಪತ್ತೆಯಾದ
couchಕೆಳಗಿನಿಂದ ತೆವಳಿಕೊಂಡು ಬರಬಹುದು ಅಥವಾwallಮೂಲಕ ಒಡೆದುಕೊಂಡು ಬರಬಹುದು.
ಪ್ರವೇಶಸಾಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್
ಮುಂದೆ ನೋಡಿದಾಗ, ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಸರ್ಫೇಸ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಸಹಾಯಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ. ಒಂದು WebXR ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ದೃಷ್ಟಿಹೀನ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಹೊಸ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಸಂಚರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು, ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಮೌಖಿಕವಾಗಿ ಸಂವಹನ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ: "ಮುಂದೆ floor ಮೇಲೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಮಾರ್ಗವಿದೆ, ನಿಮ್ಮ ಬಲಕ್ಕೆ ಒಂದು table ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಮುಂದೆ wall ಮೇಲೆ ಒಂದು door ಇದೆ." ಇದು AR ಅನ್ನು ಮನರಂಜನಾ ಮಾಧ್ಯಮದಿಂದ ಜೀವನ-ವರ್ಧಕ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.
ಒಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ: WebXR ಪ್ಲೇನ್ ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಷನ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು
ಸಿದ್ಧಾಂತದಿಂದ ಅಭ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಹೋಗೋಣ. ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ನೀವು ನಿಜವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಬಳಸುತ್ತೀರಿ? ನೀವು ಬಳಸುವ 3D ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು (Three.js, Babylon.js, ಅಥವಾ A-Frame ನಂತಹ) ಅವಲಂಬಿಸಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಗಳು ಸ್ವಲ್ಪ ಬದಲಾಗಬಹುದಾದರೂ, ಕೋರ್ WebXR API ಕರೆಗಳು ಸಾರ್ವತ್ರಿಕವಾಗಿವೆ. ನಮ್ಮ ಉದಾಹರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ನಾವು Three.js ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು WebXR ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಜನಪ್ರಿಯ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.
ಪೂರ್ವಾಪೇಕ್ಷಿತಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ರೌಸರ್ ಬೆಂಬಲ
ಮೊದಲಿಗೆ, WebXR, ಮತ್ತು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅದರ ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಬೆಂಬಲ ಇನ್ನೂ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕವಾಗಿಲ್ಲ.
- ಸಾಧನ: ನಿಮಗೆ AR ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಆಧುನಿಕ ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್ ಅಥವಾ ಹೆಡ್‌ಸೆಟ್ ಬೇಕು (Android ಗಾಗಿ ARCore-ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ, iOS ಗಾಗಿ ARKit-ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ).
- ಬ್ರೌಸರ್: ಬೆಂಬಲವು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ Android ಗಾಗಿ Chrome ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ಯಾವಾಗಲೂ caniuse.com ನಂತಹ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
- ಸುರಕ್ಷಿತ ಸಂದರ್ಭ: WebXR ಗೆ ಸುರಕ್ಷಿತ ಸಂದರ್ಭದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ (HTTPS ಅಥವಾ localhost).
ಹಂತ 1: XR ಸೆಷನ್‌ಗೆ ವಿನಂತಿಸುವುದು
ಪ್ಲೇನ್ ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಷನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲು, ನಿಮ್ಮ 'immersive-ar' ಸೆಷನ್‌ಗೆ ವಿನಂತಿಸುವಾಗ ನೀವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಅದನ್ನು ಕೇಳಬೇಕು. ಇದನ್ನು requiredFeatures ಅರೇಗೆ 'plane-detection' ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಲೇಬಲ್‌ಗಳು ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಭಾಗವಾಗಿದ್ದರೂ, ಅವುಗಳಿಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಇಲ್ಲ; ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಷನ್ ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಿದರೆ, ಪ್ಲೇನ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದಾಗ ಅದು ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
async function activateXR() { if (navigator.xr) { try { const session = await navigator.xr.requestSession('immersive-ar', { requiredFeatures: ['local', 'hit-test', 'plane-detection'] }); // ಸೆಷನ್ ಸೆಟಪ್ ಕೋಡ್ ಇಲ್ಲಿ ಬರುತ್ತದೆ... } catch (e) { console.error("AR ಸೆಷನ್ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ವಿಫಲವಾಗಿದೆ:", e); } } }
ಹಂತ 2: ರೆಂಡರ್ ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ಲೇನ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವುದು
ನಿಮ್ಮ ಸೆಷನ್ ಚಾಲನೆಯಾದ ನಂತರ, ನೀವು ಒಂದು ರೆಂಡರ್ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತೀರಿ (ಪ್ರತಿ ಫ್ರೇಮ್‌ಗೆ ಚಲಿಸುವ ಒಂದು ಫಂಕ್ಷನ್, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ `session.requestAnimationFrame` ಬಳಸಿ). ಈ ಲೂಪ್‌ನೊಳಗೆ, `XRFrame` ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ನಿಮಗೆ AR ಪ್ರಪಂಚದ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಥಿತಿಯ ಸ್ನ್ಯಾಪ್‌ಶಾಟ್ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ನೀವು ಪತ್ತೆಯಾದ ಪ್ಲೇನ್‌ಗಳ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು.
ಪ್ಲೇನ್‌ಗಳನ್ನು `XRPlaneSet` ನಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ `Set`-ರೀತಿಯ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಆಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ `XRPlane` ಪಡೆಯಲು ನೀವು ಈ ಸೆಟ್‌ನ ಮೇಲೆ ಇಟರೇಟ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ಲೇನ್‌ನಲ್ಲಿ `semanticLabel` ಪ್ರಾಪರ್ಟಿ ಇದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
function onXRFrame(time, frame) { const pose = frame.getViewerPose(referenceSpace); if (pose) { // ... ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಮತ್ತು ಇತರ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿ const planes = frame.detectedPlanes; // ಇದು XRPlaneSet planes.forEach(plane => { // ನಾವು ಈ ಪ್ಲೇನ್ ಅನ್ನು ಮೊದಲು ನೋಡಿದ್ದೇವೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ if (!scenePlaneObjects.has(plane)) { // ಒಂದು ಹೊಸ ಪ್ಲೇನ್ ಪತ್ತೆಯಾಗಿದೆ console.log(`ಹೊಸ ಪ್ಲೇನ್ ಲೇಬಲ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಕಂಡುಬಂದಿದೆ: ${plane.semanticLabel}`); createPlaneVisualization(plane); } }); } session.requestAnimationFrame(onXRFrame); }
ಹಂತ 3: ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದ ಪ್ಲೇನ್‌ಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವುದು (ಒಂದು Three.js ಉದಾಹರಣೆ)
ಈಗ ಮೋಜಿನ ಭಾಗ: ನಾವು ಮೇಲ್ಮೈಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಷನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಡೀಬಗ್ಗಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ತಂತ್ರವೆಂದರೆ ಪ್ಲೇನ್‌ಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಪ್ರಕಾರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬಣ್ಣ-ಕೋಡ್ ಮಾಡುವುದು. ಇದು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಏನು ಗುರುತಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಿಮಗೆ ತಕ್ಷಣದ ದೃಶ್ಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಮೊದಲಿಗೆ, ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಲೇಬಲ್ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಭಿನ್ನ ಬಣ್ಣದ ಮೆಟೀರಿಯಲ್ ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುವ ಒಂದು ಸಹಾಯಕ ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸೋಣ.
function getMaterialForLabel(label) { switch (label) { case 'floor': return new THREE.MeshBasicMaterial({ color: 0x00ff00, transparent: true, opacity: 0.5 }); // ಹಸಿರು case 'wall': return new THREE.MeshBasicMaterial({ color: 0x0000ff, transparent: true, opacity: 0.5 }); // ನೀಲಿ case 'table': case 'desk': return new THREE.MeshBasicMaterial({ color: 0xffff00, transparent: true, opacity: 0.5 }); // ಹಳದಿ case 'ceiling': return new THREE.MeshBasicMaterial({ color: 0xff00ff, transparent: true, opacity: 0.5 }); // ಮೆಜೆಂಟಾ default: return new THREE.MeshBasicMaterial({ color: 0x808080, transparent: true, opacity: 0.5 }); // ಬೂದು } }
ಮುಂದೆ, ನಾವು ಒಂದು ಪ್ಲೇನ್‌ಗಾಗಿ 3D ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವ ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತೇವೆ. `XRPlane` ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ನಮಗೆ ಶೃಂಗಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್‌ನಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ನಾವು ಈ ಶೃಂಗಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ `THREE.Shape` ಅನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು, ನಂತರ ಅದಕ್ಕೆ ಸ್ವಲ್ಪ ದಪ್ಪವನ್ನು ನೀಡಲು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಗೋಚರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಲು ಸ್ವಲ್ಪ ಎಕ್ಸ್‌ಟ್ರೂಡ್ ಮಾಡಬಹುದು.
const scenePlaneObjects = new Map(); // ನಮ್ಮ ಪ್ಲೇನ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು function createPlaneVisualization(plane) { // ಪ್ಲೇನ್‌ನ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಯ ಶೃಂಗಗಳಿಂದ ಜ್ಯಾಮಿತಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿ const polygon = plane.polygon; const shape = new THREE.Shape(); shape.moveTo(polygon[0].x, polygon[0].z); for (let i = 1; i < polygon.length; i++) { shape.lineTo(polygon[i].x, polygon[i].z); } shape.closePath(); const geometry = new THREE.ShapeGeometry(shape); geometry.rotateX(-Math.PI / 2); // ಸಮತಲ/ಲಂಬ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಸಲು ತಿರುಗಿಸಿ // ಲೇಬಲ್‌ಗಾಗಿ ಸರಿಯಾದ ಮೆಟೀರಿಯಲ್ ಪಡೆಯಿರಿ const material = getMaterialForLabel(plane.semanticLabel); const mesh = new THREE.Mesh(geometry, material); // ಪ್ಲೇನ್‌ನ ಪೋಸ್ ಬಳಸಿ ಮೆಶ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾನೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಓರಿಯಂಟ್ ಮಾಡಿ const pose = new THREE.Matrix4(); pose.fromArray(plane.transform.matrix); mesh.matrix.copy(pose); mesh.matrixAutoUpdate = false; scene.add(mesh); scenePlaneObjects.set(plane, mesh); }
ಪ್ಲೇನ್‌ಗಳ ಸೆಟ್ ಬದಲಾಗಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿಡಿ. ಹೊಸ ಪ್ಲೇನ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವವುಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸಬಹುದು (ಅವುಗಳ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿ ಬೆಳೆಯಬಹುದು), ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ ತನ್ನ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಿದರೆ ಕೆಲವು ತೆಗೆದುಹಾಕಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ರೆಂಡರ್ ಲೂಪ್ ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ ಯಾವ `XRPlane` ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಮೆಶ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿದ್ದೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು `detectedPlanes` ಸೆಟ್‌ನಿಂದ ಕಣ್ಮರೆಯಾಗುವ ಪ್ಲೇನ್‌ಗಳ ಮೆಶ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಫೂರ್ತಿ
ತಾಂತ್ರಿಕ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಹಾಕಿದ ನಂತರ, ಇದು ಏನನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಹಿಂತಿರುಗೋಣ. ಇದರ ಪ್ರಭಾವವು ಹಲವಾರು ಉದ್ಯಮಗಳ ಮೇಲೆ ವ್ಯಾಪಿಸಿದೆ.
ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಮತ್ತು ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರ
ಇದು ಅತ್ಯಂತ ವಾಣಿಜ್ಯಿಕವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. IKEA ನಂತಹ ಕಂಪನಿಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ವರ್ಚುವಲ್ ಪೀಠೋಪಕರಣಗಳನ್ನು ಇರಿಸುವ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿವೆ. ಪ್ಲೇನ್ ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಷನ್ ಇದನ್ನು ಮುಂದಿನ ಹಂತಕ್ಕೆ ಕೊಂಡೊಯ್ಯುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ಒಂದು ರಗ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅದನ್ನು floor ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಮೇಲ್ಮೈಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ಇರಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಅವರು ಹೊಸ ಚಾಂಡಲಿಯರ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ಅದು ceiling ಗೆ ಸ್ನ್ಯಾಪ್ ಆಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಬಳಕೆದಾರರ ಘರ್ಷಣೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವರ್ಚುವಲ್ ಟ್ರೈ-ಆನ್ ಅನುಭವವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಖರೀದಿ ವಿಶ್ವಾಸಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಗೇಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮನರಂಜನೆ
ವರ್ಚುವಲ್ ಸಾಕುಪ್ರಾಣಿಗಳು ನಿಮ್ಮ ಮನೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಆಟವನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಒಂದು ಬೆಕ್ಕು couch ಮೇಲೆ ನಿದ್ದೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಒಂದು ನಾಯಿ floor ಮೇಲೆ ಚೆಂಡನ್ನು ಬೆನ್ನಟ್ಟಬಹುದು, ಮತ್ತು ಒಂದು ಜೇಡ wall ಮೇಲೆ ಹ爬ಬಹುದು. ಟವರ್ ಡಿಫೆನ್ಸ್ ಆಟಗಳನ್ನು ನಿಮ್ಮ table ಮೇಲೆ ಆಡಬಹುದು, ಶತ್ರುಗಳು ಅಂಚುಗಳನ್ನು ಗೌರವಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ಮಟ್ಟದ ಪರಿಸರ ಸಂವಹನವು ಆಳವಾಗಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮತ್ತು ಅಂತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಮರುಆಡಬಹುದಾದ ಗೇಮಿಂಗ್ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ.
ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ, ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್, ಮತ್ತು ನಿರ್ಮಾಣ (AEC)
ವೃತ್ತಿಪರರು WebXR ಅನ್ನು ಬಳಸಿ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಆನ್-ಸೈಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು. ಒಬ್ಬ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಿ ವರ್ಚುವಲ್ ಗೋಡೆಯ ವಿಸ್ತರಣೆಯನ್ನು ಪ್ರೊಜೆಕ್ಟ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಭೌತಿಕ wall ನೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ನೋಡಬಹುದು. ಒಬ್ಬ ನಿರ್ಮಾಣ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಉಪಕರಣದ 3D ಮಾದರಿಯನ್ನು floor ಮೇಲೆ ಇರಿಸಿ ಅದು ಸರಿಹೊಂದುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಇದು ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರ ನಡುವಿನ ಸಂವಹನವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್
ಕೈಗಾರಿಕಾ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ, WebXR ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಒಬ್ಬ ತರಬೇತಿದಾರರು ನಿಜವಾದ desk ಮೇಲೆ ವರ್ಚುವಲ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂಕೀರ್ಣ ಯಂತ್ರೋಪಕರಣವನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕೆಂದು ಕಲಿಯಬಹುದು. ಸೂಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು ಪಕ್ಕದ -wall ಮೇಲ್ಮೈಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ದುಬಾರಿ ಭೌತಿಕ ಸಿಮ್ಯುಲೇಟರ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಶ್ರೀಮಂತ, ಸಂದರ್ಭ-ಅರಿವುಳ್ಳ ಕಲಿಕೆಯ ವಾತಾವರಣವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ.
ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ದಾರಿ
ಅತ್ಯಂತ ಭರವಸೆಯಾಗಿದ್ದರೂ, WebXR ಪ್ಲೇನ್ ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಷನ್ ಇನ್ನೂ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ತನ್ನದೇ ಆದ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
- ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ: ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಷನ್ ಸಂಭವನೀಯವಾಗಿದೆ, ನಿರ್ಣಾಯಕವಲ್ಲ. ಕಡಿಮೆ ಕಾಫಿ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಆರಂಭದಲ್ಲಿ
floorನ ಭಾಗವೆಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಅಥವಾ ಗೊಂದಲಮಯ ಡೆಸ್ಕ್ ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗದೇ ಇರಬಹುದು. ನಿಖರತೆಯು ಸಾಧನದ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್, ಬೆಳಕಿನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಸರದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ತಪ್ಪು ವರ್ಗೀಕರಣಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ದೃಢವಾದ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. - ಸೀಮಿತ ಲೇಬಲ್ ಸೆಟ್: ಪ್ರಸ್ತುತ ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಲೇಬಲ್‌ಗಳ ಸೆಟ್ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದ್ದರೂ, ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿಲ್ಲ. ಇದು ಮೆಟ್ಟಿಲುಗಳು, ಕೌಂಟರ್‌ಟಾಪ್‌ಗಳು, ಕುರ್ಚಿಗಳು, ಅಥವಾ ಪುಸ್ತಕದ ಕಪಾಟುಗಳಂತಹ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿಲ್ಲ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಪ್ರಬುದ್ಧವಾದಂತೆ, ಈ ಪಟ್ಟಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು, ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಪರಿಸರ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
- ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ: ಪರಿಸರವನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುವುದು, ಮೆಶಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ತೀವ್ರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಬ್ಯಾಟರಿ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇವು ಮೊಬೈಲ್ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಾಗಿವೆ. ಸುಗಮ ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಗಮನ ಹರಿಸಬೇಕು.
- ಗೌಪ್ಯತೆ: ಅದರ ಸ್ವಭಾವದಿಂದ, ಪರಿಸರ-ಸಂವೇದನಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಬಳಕೆದಾರರ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಸ್ಥಳದ ಬಗ್ಗೆ ವಿವರವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ. WebXR ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ—ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಆನ್-ಡಿವೈಸ್‌ನಲ್ಲಿ ನಡೆಯುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ವೆಬ್ ಪುಟಕ್ಕೆ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಒಪ್ಪಿಗೆ ಮಾದರಿಗಳ ಮೂಲಕ ಬಳಕೆದಾರರ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಉದ್ಯಮಕ್ಕೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಭವಿಷ್ಯದ ದಿಕ್ಕುಗಳು
ಮೇಲ್ಮೈ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಭವಿಷ್ಯವು ಉಜ್ವಲವಾಗಿದೆ. ನಾವು ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು. ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದಾದ ಸೆಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಲೇಬಲ್‌ಗಳ ಸೆಟ್ ನಿಸ್ಸಂದೇಹವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ. ನಾವು ಕಸ್ಟಮ್ ಕ್ಲಾಸಿಫೈಯರ್‌ಗಳ ಉದಯವನ್ನು ಸಹ ನೋಡಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಡೆವಲಪರ್ ತಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಸ್ತುಗಳು ಅಥವಾ ಮೇಲ್ಮೈಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು TensorFlow.js ನಂತಹ ವೆಬ್-ಆಧಾರಿತ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಗೋಡೆಯ ಔಟ್‌ಲೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಬಲ್ಲ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಷಿಯನ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಪ್ಲೇನ್ ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಷನ್‌ನ ಇತರ WebXR ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ, DOM ಓವರ್‌ಲೇ API ನಂತಹ, ಏಕೀಕರಣವು 2D ವೆಬ್ ವಿಷಯ ಮತ್ತು 3D ಪ್ರಪಂಚದ ನಡುವೆ ಇನ್ನೂ ಬಿಗಿಯಾದ ಏಕೀಕರಣಕ್ಕೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ: ಪ್ರಾದೇಶಿಕ-ಅರಿವುಳ್ಳ ವೆಬ್ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು
WebXR ಪ್ಲೇನ್ ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಷನ್ AR ನ ಅಂತಿಮ ಗುರಿಯಾದ ಡಿಜಿಟಲ್ ಮತ್ತು ಭೌತಿಕದ ತಡೆರಹಿತ ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಸಮ್ಮಿಳನದತ್ತ ಒಂದು ಸ್ಮಾರಕ ಹೆಜ್ಜೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನಮ್ಮನ್ನು ಕೇವಲ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ವಿಷಯವನ್ನು ಇರಿಸುವುದರಿಂದ, ಜಗತ್ತನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ನಡೆಸಬಲ್ಲ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವತ್ತ ಸಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದ ವಾಸ್ತವಿಕತೆ, ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಮತ್ತು ಸೃಜನಶೀಲತೆಯನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡುವ ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಹೊಸ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ, ಇದು AR ಕೇವಲ ಒಂದು ಹೊಸತನವಲ್ಲ, ಆದರೆ ನಾವು ಕಲಿಯುವ, ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ, ಆಡುವ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ಮತ್ತು ಅನಿವಾರ್ಯ ಭಾಗವಾಗಿರುವ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಭರವಸೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ತಲ್ಲೀನಗೊಳಿಸುವ ವೆಬ್ ಇನ್ನೂ ತನ್ನ ಆರಂಭಿಕ ದಿನಗಳಲ್ಲಿದೆ, ಮತ್ತು ನಾವು ಅದರ ಭವಿಷ್ಯದ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಿಗಳು. ಪ್ಲೇನ್ ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಷನ್‌ನಂತಹ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಇಂದು ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ-ಅರಿವುಳ್ಳ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ಡೆಮೊಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ, ನಿಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಿ, ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಸುತ್ತಲಿನ ಜಾಗವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ವೆಬ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಿ.