Presnosť Priestorového Mapovania WebXR: Precíznosť Rekonštrukcie Prostredia

WebXR prináša revolúciu v spôsobe, akým interagujeme s digitálnym obsahom, plynulým spájaním virtuálnych zážitkov s reálnym svetom. Jadrom tejto technológie je priestorové mapovanie, proces digitálnej rekonštrukcie prostredia používateľa. Presnosť a precíznosť tejto rekonštrukcie sú kľúčové pre vytváranie uveriteľných, pohlcujúcich a funkčných zážitkov WebXR. Tento článok sa ponára do zložitosti presnosti priestorového mapovania WebXR, skúma výzvy, techniky a budúce trendy, ktoré formujú tento kritický aspekt pohlcujúcej technológie.

Čo je Priestorové Mapovanie WebXR?

Priestorové mapovanie, známe aj ako rekonštrukcia prostredia alebo porozumenie scéne, je proces vytvárania digitálnej reprezentácie fyzického priestoru obklopujúceho používateľa. V kontexte WebXR to zahŕňa použitie senzorov zariadenia (kamery, hĺbkové senzory, akcelerometre, gyroskopy) na zachytenie údajov o prostredí a následné spracovanie týchto údajov na generovanie 3D modelu alebo priestorovej mapy. Túto mapu je možné potom použiť na ukotvenie virtuálnych objektov v reálnom svete, umožnenie realistických interakcií medzi virtuálnymi a fyzickými prvkami a umožnenie používateľom navigovať vo virtuálnych prostrediach, ktoré sú si vedomé priestoru.

Kľúčové Komponenty Priestorového Mapovania:

• Získavanie Dát: Zber surových senzorových dát zo zariadenia. To zahŕňa RGB obrázky, hĺbkové dáta, dáta z inerciálnej meracej jednotky (IMU) a potenciálne aj zvukové informácie.
• Fúzia Senzorov: Kombinovanie dát z viacerých senzorov na vytvorenie úplnejšej a presnejšej reprezentácie prostredia. Tento proces často zahŕňa filtrovanie šumu a kompenzáciu nedokonalostí senzorov.
• Extrakcia Prvkov: Identifikácia významných prvkov v prostredí, ako sú rohy, hrany a roviny. Tieto prvky sa používajú na vytvorenie riedkej reprezentácie scény.
• Odhad Polohy: Určenie polohy a orientácie zariadenia v priestore (tiež známe ako sledovanie). Presný odhad polohy je kľúčový pre zosúladenie virtuálneho sveta s reálnym svetom.
• Tvorba Mapy: Konštrukcia 3D modelu prostredia na základe extrahovaných prvkov a informácií o polohe. Tento model môže mať rôzne formy, ako napríklad mračno bodov, sieť alebo sémantická mapa.

Prečo je Presnosť Priestorového Mapovania Dôležitá?

Presnosť priestorového mapovania priamo ovplyvňuje kvalitu a použiteľnosť zážitkov WebXR. Zvážte nasledujúce scenáre:

• Realistické Umiestnenie Objektov: Pre AR aplikácie umožňuje presné priestorové mapovanie realistické umiestnenie virtuálnych objektov na povrchy, ako sú stoly alebo podlahy. Nepresné mapovanie môže viesť k tomu, že objekty plávajú vo vzduchu alebo sa pretínajú s fyzickými objektmi, čím sa narúša ilúzia rozšírenej reality.
• Prirodzená Interakcia: Keď používatelia interagujú s virtuálnymi objektmi, systém musí presne sledovať pohyby rúk používateľa a polohu virtuálnych objektov v pomere k reálnemu svetu. Nepresné mapovanie môže viesť k oneskoreniam, chveniu alebo nesprávnym interakciám, čo spôsobuje frustráciu. Predstavte si napríklad, že sa snažíte virtuálne umiestniť kus nábytku do svojej obývačky pomocou AR aplikácie. Ak je priestorové mapovanie nepresné, nábytok sa môže zdať, že sa prepadá do podlahy alebo sa vznáša nad ňou, čo znemožňuje správnu vizualizáciu jeho vzhľadu.
• Presná Navigácia: Pre VR aplikácie, ktoré umožňujú používateľom chodiť vo fyzickom priestore, je presné priestorové mapovanie kľúčové pre predchádzanie kolíziám a zaistenie bezpečnej navigácie. Nepresné mapovanie môže viesť k tomu, že používatelia narazia do stien alebo zakopnú o virtuálne objekty. Múzeum môže použiť WebXR na vytvorenie virtuálnej prehliadky výstavy. Nepresné priestorové mapovanie by mohlo viesť k tomu, že návštevníci virtuálne prechádzajú cez steny alebo zakopávajú o artefakty, čo by zničilo pohlcujúci zážitok.
• Spolupráca a Viacpoužívateľské Zážitky: V kolaboratívnych WebXR aplikáciách môže interagovať viacero používateľov v tom istom fyzickom priestore. Presné priestorové mapovanie je nevyhnutné na zabezpečenie toho, aby všetci používatelia videli to isté virtuálne prostredie a mohli spolu realisticky interagovať. Napríklad v scenári vzdialenej spolupráce, kde inžinieri virtuálne kontrolujú stroj v továrni, presné priestorové mapovanie zaisťuje, že všetci účastníci vidia rovnakú reprezentáciu stroja a môžu presne ukazovať na konkrétne oblasti.
• Oklúzia: Správna oklúzia (kde sú virtuálne objekty skryté za objektmi reálneho sveta) výrazne zvyšuje realizmus. Precízne mapovanie umožňuje aplikácii WebXR pochopiť, ktoré časti reálneho sveta by mali prekrývať virtuálne prvky.

Faktory Ovplyvňujúce Presnosť Priestorového Mapovania

Presnosť a precíznosť priestorového mapovania WebXR môže ovplyvniť niekoľko faktorov. Pochopenie týchto faktorov je nevyhnutné pre vývojárov, ktorí sa snažia optimalizovať svoje aplikácie:

1. Schopnosti Zariadenia:

Hardvérové schopnosti zariadenia použitého na priestorové mapovanie zohrávajú významnú úlohu pri určovaní presnosti. Kľúčové faktory zahŕňajú:

• Rozlíšenie a Kvalita Kamery: Kamery s vyšším rozlíšením zachytávajú detailnejšie obrázky, čo umožňuje presnejšiu extrakciu prvkov. Kritický je aj výkon pri slabom osvetlení, pretože mnoho vnútorných prostredí nie je jasne osvetlených.
• Technológia Hĺbkového Senzora: Hĺbkové senzory, ako sú kamery typu time-of-flight (ToF) alebo senzory so štruktúrovaným svetlom, poskytujú priame informácie o hĺbke, čo výrazne zlepšuje presnosť priestorového mapovania. Zariadenia bez dedikovaných hĺbkových senzorov sa spoliehajú на výpočtovo náročné techniky ako stereoskopické videnie, ktoré môžu byť menej presné. Napríklad Microsoft HoloLens 2 a Magic Leap 2 využívajú pokročilé time-of-flight senzory na presné snímanie hĺbky.
• Kvalita IMU: Presná IMU (Inerciálna Meracia Jednotka) s nízkym driftom je kľúčová pre sledovanie pohybu a orientácie zariadenia. Vysokokvalitné IMU poskytujú spoľahlivejšie dáta, čo zlepšuje presnosť odhadu polohy.
• Výpočtový Výkon: Algoritmy priestorového mapovania môžu byť výpočtovo náročné. Zariadenia s výkonnými procesormi môžu tieto výpočty vykonávať rýchlejšie a presnejšie, čo vedie k lepším výsledkom mapovania.

2. Podmienky Prostredia:

Prostredie, v ktorom sa vykonáva priestorové mapovanie, môže tiež výrazne ovplyvniť presnosť. Kľúčové úvahy zahŕňajú:

• Svetelné Podmienky: Zlé svetelné podmienky môžu zhoršiť kvalitu obrázkov z kamery a hĺbkových dát, čo sťažuje extrakciu prvkov a vytvorenie presnej mapy.
• Textúra Povrchu: Povrchy s malou alebo žiadnou textúrou môžu byť pre algoritmy priestorového mapovania výzvou. Tieto algoritmy sa spoliehajú na identifikáciu prvkov v prostredí a hladké, uniformné povrchy poskytujú málo prvkov na sledovanie.
• Oklúzia a Neporiadok: Prostredia s veľkou oklúziou alebo neporiadkom môžu sťažiť zachytenie úplnej a presnej mapy. Objekty, ktoré blokujú výhľad senzorov, môžu vytvárať diery v mape alebo viesť k nepresným rekonštrukciám. Predstavte si skenovanie miestnosti plnej krabíc a nábytku. Senzory môžu mať problém vidieť celú miestnosť, čo vedie k neúplnej alebo skreslenej priestorovej mape.
• Dynamické Objekty: Pohybujúce sa objekty v prostredí môžu vniesť chyby do priestorovej mapy. Tieto objekty môžu vytvárať „duchárske“ artefakty alebo viesť k nepresnému odhadu polohy. Ak sa ľudia prechádzajú, zatiaľ čo sa snažíte skenovať miestnosť, ich pohyby môžu narušiť proces priestorového mapovania.

3. Návrh a Implementácia Algoritmov:

Algoritmy použité na priestorové mapovanie zohrávajú kľúčovú úlohu pri určovaní presnosti. Kľúčové úvahy zahŕňajú:

• Techniky Fúzie Senzorov: Efektívne techniky fúzie senzorov sú nevyhnutné na kombinovanie dát z viacerých senzorov a kompenzáciu nedokonalostí senzorov. Na tento účel sa bežne používajú Kalmanove filtre a iné algoritmy na odhad stavu.
• Metódy Extrakcie Prvkov: Voľba metódy extrakcie prvkov môže výrazne ovplyvniť presnosť a robustnosť priestorového mapovania. Algoritmy ako SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) a SURF (Speeded-Up Robust Features) sa bežne používajú na extrakciu prvkov z obrázkov.
• Algoritmy Odhadu Polohy: Robustné algoritmy na odhad polohy sú kľúčové pre presné sledovanie pohybu a orientácie zariadenia. Na tento účel sa bežne používajú techniky ako vizuálna odometria (VO) a simultánna lokalizácia a mapovanie (SLAM).
• Reprezentácia Mapy: Spôsob, akým je priestorová mapa reprezentovaná, môže tiež ovplyvniť presnosť. Mračná bodov, siete a sémantické mapy majú každá svoje silné a slabé stránky.

4. Obmedzenia WebXR API:

Samotné WebXR API má určité obmedzenia, ktoré môžu ovplyvniť presnosť priestorového mapovania:

• Podpora Zariadení: Nie všetky zariadenia plne podporujú všetky funkcie WebXR, vrátane priestorového mapovania. To môže viesť k nekonzistentnému výkonu na rôznych zariadeniach. Vývojári musia starostlivo testovať svoje aplikácie na rôznych zariadeniach, aby sa uistili, že fungujú podľa očakávaní.
• Prístup k API: WebXR API poskytuje prístup k určitým senzorovým dátam a schopnostiam priestorového mapovania, ale nemusí odhaľovať všetky základné hardvérové schopnosti zariadenia. To môže obmedziť úroveň kontroly, ktorú majú vývojári nad procesom priestorového mapovania.
• Výkonnostné Obmedzenia: Aplikácie WebXR musia bežať plynulo v prehliadači, čo môže klásť výkonnostné obmedzenia na algoritmy priestorového mapovania. Vývojári musia optimalizovať svoj kód, aby zabezpečili, že beží efektívne bez obetovania presnosti.

Techniky na Zlepšenie Presnosti Priestorového Mapovania

Na zlepšenie presnosti a precíznosti priestorového mapovania WebXR možno použiť niekoľko techník:

1. Kalibrácia Senzorov:

Kalibrácia senzorov zariadenia je nevyhnutná na zabezpečenie presného priestorového mapovania. Kalibrácia senzorov zahŕňa určenie vnútorných parametrov senzorov (napr. ohnisková vzdialenosť, skreslenie šošovky) a vonkajších parametrov (napr. relatívna poloha a orientácia senzorov). Pravidelná kalibrácia senzorov môže pomôcť minimalizovať chyby a zlepšiť celkovú presnosť priestorového mapovania.

2. Filtrovanie a Vyhladzovanie Dát:

Surové senzorové dáta sú často zašumené a obsahujú chyby. Techniky filtrovania a vyhladzovania dát možno použiť na zníženie šumu a zlepšenie presnosti dát. Na tento účel sa bežne používajú Kalmanove filtre, filtre s kĺzavým priemerom a iné techniky spracovania signálu. Napríklad Kalmanov filter sa môže použiť na odhad polohy a orientácie zariadenia na základe zašumených dát z IMU a údajov z vizuálnej odometrie. To pomáha vyhladzovať sledovanie pohybu a znižovať chvenie.

3. Uzatváranie Slučiek (Loop Closure):

Uzatváranie slučiek je proces identifikácie, kedy sa zariadenie vrátilo na predtým navštívené miesto. Rozpoznaním predtým videných oblastí môže systém opraviť nahromadené chyby v odhade polohy a zlepšiť celkovú konzistenciu priestorovej mapy. Uzatváranie slučiek je kľúčovou súčasťou algoritmov SLAM. Predstavte si mapovanie veľkej miestnosti. Časom sa môžu nahromadiť malé chyby v odhade polohy, čo vedie k driftu v mape. Keď sa zariadenie vráti na predtým navštívené miesto, systém dokáže detekovať túto slučku a opraviť nahromadené chyby, čím vytvorí presnejšiu a konzistentnejšiu mapu.

4. Sémantické Mapovanie:

Sémantické mapovanie zahŕňa pridávanie sémantických informácií do priestorovej mapy, ako napríklad identifikáciu objektov, povrchov a regiónov v prostredí. Tieto informácie možno použiť na zlepšenie presnosti a robustnosti priestorového mapovania. Napríklad, ak systém vie, že určitý povrch je stôl, môže túto informáciu použiť na obmedzenie umiestnenia virtuálnych objektov na stôl. Okrem geometrických informácií (napr. mračná bodov, siete) možno do mapy pridať sémantické informácie, čo umožňuje aplikácii WebXR „rozumieť“ scéne. To umožňuje inteligentnejšie a kontextovo uvedomelé interakcie.

5. Multimodálna Fúzia:

Kombinovanie dát z viacerých senzorov môže výrazne zlepšiť presnosť a robustnosť priestorového mapovania. Multimodálna fúzia zahŕňa integráciu dát z kamier, hĺbkových senzorov, IMU a iných senzorov na vytvorenie úplnejšej a presnejšej reprezentácie prostredia. Napríklad kombinácia vizuálnych dát z kamery s hĺbkovými dátami z ToF senzora môže poskytnúť robustnejšiu a presnejšiu 3D rekonštrukciu ako použitie ktoréhokoľvek senzora samostatne. Integrácia zvukových podnetov z mikrofónov na lokalizáciu zdroja zvuku môže ďalej obohatiť priestorové porozumenie.

6. Optimalizácia Algoritmov pre Výkon:

Algoritmy priestorového mapovania môžu byť výpočtovo náročné. Optimalizácia týchto algoritmov pre výkon je nevyhnutná na zabezpečenie ich plynulého behu na mobilných zariadeniach a v prehliadači. Techniky ako profilovanie kódu, vektorizácia a paralelizácia sa môžu použiť na zlepšenie efektivity algoritmov priestorového mapovania. Voľba efektívnych dátových štruktúr a minimalizácia alokácií pamäte môže tiež výrazne zlepšiť výkon.

7. Usmernenie a Spätná Väzba pre Používateľa:

Poskytovanie jasných usmernení a spätnej väzby používateľom počas procesu priestorového mapovania môže zlepšiť kvalitu výslednej mapy. Aplikácia môže napríklad inštruovať používateľov, aby sa pohybovali pomaly a zámerne, aby sa vyhli zakrývaniu senzorov a aby zabezpečili, že prostredie je dobre osvetlené. Poskytovanie vizuálnej spätnej väzby o kvalite mapy môže tiež pomôcť používateľom identifikovať oblasti, ktoré je potrebné znova naskenovať. Zobrazenie vizualizácie generovaného mračna bodov alebo siete v reálnom čase môže používateľom poskytnúť predstavu o tom, ako dobre sa prostredie rekonštruuje.

Hodnotenie Presnosti Priestorového Mapovania

Kvantifikácia presnosti priestorového mapovania je kľúčová pre hodnotenie a porovnávanie rôznych algoritmov a zariadení. Na posúdenie presnosti priestorového mapovania možno použiť niekoľko metrík:

• Stredná Kvadratická Chyba (RMSE): RMSE meria priemernú vzdialenosť medzi rekonštruovaným 3D modelom a referenčnou pravdou (ground truth). Je to bežne používaná metrika na hodnotenie presnosti mračien bodov a sietí.
• Vzdialenosť Bod-k-Bodu: Táto metrika meria vzdialenosť medzi zodpovedajúcimi bodmi v rekonštruovanom modeli a referenčnej pravde. Poskytuje podrobnejšie posúdenie presnosti rekonštrukcie.
• Odchýlka Normály Povrchu: Táto metrika meria rozdiel medzi normálami povrchu v rekonštruovanom modeli a referenčnej pravde. Je obzvlášť užitočná na hodnotenie presnosti rekonštrukcií povrchov.
• Kvalitatívne Hodnotenie: Vizuálna kontrola rekonštruovaného modelu môže poskytnúť cenné poznatky o presnosti a kvalite procesu priestorového mapovania.
• Zarovnanie Prvkov: Hodnotenie, ako dobre sa kľúčové prvky (napr. rohy, hrany) v rekonštruovanom modeli zhodujú so zodpovedajúcimi prvkami v reálnom svete.

Pre komplexné a štandardizované testovanie sa na hodnotenie algoritmov rekonštrukcie 3D scén používajú benchmarkové dátové súbory ako ScanNet a Matterport3D. Tieto dátové súbory poskytujú referenčné 3D modely a zodpovedajúce senzorové dáta, čo umožňuje prísne kvantitatívne hodnotenie.

Prípady Použitia a Príklady

Presnosť priestorového mapovania je kritická pre širokú škálu WebXR aplikácií v rôznych odvetviach:

1. Maloobchod a E-commerce:

AR aplikácie, ktoré umožňujú zákazníkom virtuálne si skúšať oblečenie alebo umiestňovať nábytok do svojich domovov, sa vo veľkej miere spoliehajú na presné priestorové mapovanie. Nepresné mapovanie môže viesť k nerealistickému umiestneniu objektov a zlému používateľskému zážitku. Aplikácia IKEA Place je známym príkladom umiestňovania nábytku v AR. Presné priestorové mapovanie umožňuje používateľom vidieť, ako bude nábytok vyzerať v ich domovoch pred kúpou. Spoločnosti ako Warby Parker používajú AR, aby si zákazníci mohli virtuálne vyskúšať okuliare. Presné priestorové mapovanie zaisťuje, že okuliare sú správne umiestnené na tvári používateľa.

2. Výroba a Strojárstvo:

AR aplikácie, ktoré pomáhajú pri montáži, údržbe a opravách, vyžadujú presné priestorové mapovanie na zosúladenie virtuálnych inštrukcií s reálnym prostredím. Nepresné mapovanie môže viesť k chybám a oneskoreniam. Zoberme si údržbu lietadiel, kde technici používajú AR headsety, aby ich viedli zložitými postupmi. Presné priestorové mapovanie je nevyhnutné na prekrytie virtuálnych inštrukcií na fyzické komponenty lietadla. Podobne v automobilovej výrobe sa AR môže použiť na vedenie pracovníkov procesom montáže. Presné priestorové mapovanie zaisťuje, že virtuálne inštrukcie sú zosúladené s fyzickými časťami auta.

3. Zdravotníctvo:

AR aplikácie, ktoré poskytujú usmernenie v reálnom čase počas chirurgických zákrokov, sa spoliehajú na vysoko presné priestorové mapovanie na prekrytie virtuálnych obrázkov na telo pacienta. Nepresné mapovanie môže mať vážne následky. Chirurgické navigačné systémy používajú AR na prekrytie virtuálnych obrázkov orgánov a tkanív na telo pacienta počas operácie. Presné priestorové mapovanie je kľúčové na zabezpečenie toho, aby chirurg dokázal presne lokalizovať a zacieliť konkrétne oblasti. V rehabilitácii sa AR hry môžu použiť na pomoc pacientom pri zotavovaní sa zo zranení. Presné priestorové mapovanie zaisťuje, že virtuálne herné prvky sú zosúladené s fyzickými pohybmi pacienta.

4. Vzdelávanie a Školenia:

VR a AR aplikácie, ktoré simulujú reálne prostredia, vyžadujú presné priestorové mapovanie na vytvorenie uveriteľných a pohlcujúcich zážitkov. Nepresné mapovanie môže odvádzať pozornosť od vzdelávacieho zážitku. Predstavte si použitie VR na výcvik hasičov v simulovanej horiacej budove. Presné priestorové mapovanie je nevyhnutné na vytvorenie realistického a pohlcujúceho prostredia, ktoré umožňuje hasičom bezpečne si precvičovať svoje zručnosti. AR sa môže použiť na výučbu študentov o anatómii prekrytím virtuálnych modelov ľudského tela na reálnu triedu. Presné priestorové mapovanie zaisťuje, že virtuálne modely sú zosúladené s perspektívou študenta.

5. Kultúrne Dedičstvo:

WebXR sa môže použiť na vytváranie virtuálnych prehliadok historických pamiatok a múzeí. Presné priestorové mapovanie je nevyhnutné na zachovanie autenticity a integrity týchto miest. Virtuálne múzeá ako Britské múzeum ponúkajú online prehliadky pomocou 3D modelov. Presné priestorové mapovanie je nevyhnutné na poskytnutie realistického a pohlcujúceho zážitku pre virtuálnych návštevníkov. AR sa môže použiť na prekrytie virtuálnych rekonštrukcií historických budov na ich súčasné miesta. Presné priestorové mapovanie umožňuje používateľom vidieť, ako tieto budovy vyzerali v minulosti.

Budúce Trendy v Presnosti Priestorového Mapovania

Oblasť priestorového mapovania sa neustále vyvíja, pričom sa neustále objavujú nové technológie a techniky. Niektoré z kľúčových trendov, ktoré formujú budúcnosť presnosti priestorového mapovania, zahŕňajú:

• Priestorové Mapovanie Poháňané AI: Umelá inteligencia (AI) a strojové učenie (ML) sa čoraz častejšie používajú na zlepšenie presnosti a robustnosti algoritmov priestorového mapovania. AI sa môže použiť na automatickú kalibráciu senzorov, filtrovanie šumu, extrakciu prvkov a odhad polohy. Algoritmy priestorového mapovania poháňané AI sa môžu učiť z dát a prispôsobovať sa rôznym prostrediam, čo vedie k presnejšiemu a robustnejšiemu výkonu.
• Neural Radiance Fields (NeRFs): NeRFs sú novou technikou na reprezentáciu 3D scén ako spojitých objemových funkcií. NeRFs sa môžu použiť na vytváranie vysoko detailných a fotorealistických 3D modelov zo súboru obrázkov. Aj keď sú výpočtovo náročné, NeRFs ponúkajú potenciál výrazne zlepšiť presnosť a realizmus priestorového mapovania.
• Edge Computing: Vykonávanie výpočtov priestorového mapovania na okraji siete (t.j. na samotnom zariadení) môže znížiť latenciu a zlepšiť odozvu WebXR aplikácií. Edge computing tiež umožňuje väčšie súkromie, pretože senzorové dáta nemusia byť prenášané do cloudu.
• Štandardizácia: Ako sa WebXR stáva čoraz rozšírenejším, rastie potreba štandardizácie API pre priestorové mapovanie a dátových formátov. Štandardizácia uľahčí vývojárom vytváranie multiplatformových aplikácií a používateľom zdieľanie priestorových máp.
• Zlepšené Senzorové Technológie: Neustály pokrok v senzorovej technológii, ako sú kamery s vyšším rozlíšením, presnejšie hĺbkové senzory a IMU s nižším driftom, bude naďalej poháňať zlepšenia v presnosti priestorového mapovania.

Záver

Presnosť priestorového mapovania je kritickým faktorom pri vytváraní pútavých a funkčných zážitkov WebXR. Porozumením faktorov, ktoré ovplyvňujú presnosť priestorového mapovania, implementáciou vhodných techník na zlepšenie presnosti a sledovaním nových trendov môžu vývojári vytvárať WebXR aplikácie, ktoré sú skutočne pohlcujúce, realistické a užitočné. Neustály pokrok v senzorovej technológii, algoritmoch a AI dláždi cestu pre ešte presnejšie a spoľahlivejšie priestorové mapovanie v budúcnosti, čím sa otvárajú nové možnosti pre WebXR v širokej škále odvetví a aplikácií. Prijatie týchto pokrokov bude kľúčom k vytvoreniu pohlcujúcich zážitkov novej generácie, ktoré plynulo spájajú virtuálny a fyzický svet.