WebXR ప్లేన్ క్లాసిఫికేషన్ శక్తిని కనుగొనండి. డెవలపర్‌ల కోసం రూపొందించిన ఈ సమగ్ర గైడ్, వెబ్‌లో నిజమైన లీనమయ్యే మరియు సందర్భోచిత-అవగాహన గల AR అనుభవాలను నిర్మించడానికి ఫ్లోర్‌లు, గోడలు మరియు టేబుల్స్‌ను ఎలా గుర్తించాలో వివరిస్తుంది.
స్మార్టర్ ARను అన్‌లాక్ చేయడం: WebXR ప్లేన్ క్లాసిఫికేషన్ గురించి లోతైన విశ్లేషణ
ఆగ్మెంటెడ్ రియాలిటీ (AR) సాధారణ వింతల స్థాయిని దాటి, మన డిజిటల్ మరియు భౌతిక ప్రపంచాలను సజావుగా మిళితం చేసే ఒక అధునాతన సాధనంగా వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతోంది. ప్రారంభ AR అప్లికేషన్‌లు మన లివింగ్ రూమ్‌లో ఒక డైనోసార్ యొక్క 3D మోడల్‌ను ఉంచడానికి అనుమతించాయి, కానీ అది తరచుగా గాలిలో ఇబ్బందికరంగా తేలుతూ ఉండేది లేదా ఫర్నిచర్‌తో అసహజంగా కలిసిపోయేది. ఆ అనుభవం మాయాజాలంగా ఉన్నప్పటికీ, పెళుసుగా ఉండేది. అందులో లోపించిన అంశం సందర్భం. AR నిజంగా లీనమయ్యేలా ఉండాలంటే, అది వృద్ధి చేస్తున్న ప్రపంచాన్ని అర్థం చేసుకోవాలి. ఇక్కడే WebXR డివైస్ API, ప్రత్యేకంగా ప్లేన్ డిటెక్షన్ రంగప్రవేశం చేస్తుంది. కానీ అది కూడా సరిపోదు. ఒక ఉపరితలం ఉందని తెలుసుకోవడం ఒక విషయం; అది ఏ రకమైన ఉపరితలం అని తెలుసుకోవడం పూర్తిగా మరొక విషయం.
ఇది WebXR ప్లేన్ క్లాసిఫికేషన్ అందించే ముందడుగు, దీనిని సెమాంటిక్ సర్ఫేస్ రికగ్నిషన్ అని కూడా అంటారు. ఇది వెబ్-ఆధారిత AR అప్లికేషన్‌లకు ఫ్లోర్, గోడ, టేబుల్, మరియు సీలింగ్ మధ్య తేడాను గుర్తించే శక్తినిచ్చే ఒక టెక్నాలజీ. ఈ సాధారణ తేడా ఒక నమూనా మార్పు, ఇది డెవలపర్‌లకు ప్రపంచవ్యాప్తంగా బిలియన్ల కొద్దీ పరికరాలలో, నేటివ్ యాప్ డౌన్‌లోడ్ అవసరం లేకుండా, నేరుగా వెబ్ బ్రౌజర్‌లో మరింత వాస్తవికమైన, తెలివైన, మరియు ఉపయోగకరమైన అనుభవాలను సృష్టించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ఈ సమగ్ర గైడ్‌లో, మనం ప్లేన్ డిటెక్షన్ యొక్క ప్రాథమికాలను అన్వేషిస్తాము, క్లాసిఫికేషన్ యొక్క శక్తిని లోతుగా పరిశీలిస్తాము, ఆచరణాత్మక అమలు ద్వారా నడుస్తాము, మరియు లీనమయ్యే వెబ్ కోసం ఇది అన్‌లాక్ చేసే ఉత్తేజకరమైన భవిష్యత్తును చూస్తాము.
మొదట, పునాది: WebXRలో ప్లేన్ డిటెక్షన్ అంటే ఏమిటి?
మనం ఒక ఉపరితలాన్ని వర్గీకరించడానికి ముందు, దానిని మనం కనుగొనాలి. ఇది ప్లేన్ డిటెక్షన్ యొక్క పని, ఇది ఆధునిక AR సిస్టమ్‌ల యొక్క ఒక పునాది లక్షణం. దాని మూలంలో, ప్లేన్ డిటెక్షన్ అనేది ఒక పరికరం, దాని కెమెరా మరియు మోషన్ సెన్సార్లను (ఈ టెక్నిక్‌ను తరచుగా SLAM - ఏకకాలంలో లొకేషన్‌ను గుర్తించడం మరియు మ్యాపింగ్ చేయడం అని అంటారు) ఉపయోగించి, చదునైన ఉపరితలాలను గుర్తించడానికి భౌతిక వాతావరణాన్ని స్కాన్ చేసే ఒక ప్రక్రియ.
మీరు ఒక WebXR సెషన్‌లో 'plane-detection' ఫీచర్‌ను ఎనేబుల్ చేసినప్పుడు, బ్రౌజర్ యొక్క అంతర్లీన AR ప్లాట్‌ఫారమ్ (Android లో Google యొక్క ARCore లేదా iOS లో Apple యొక్క ARKit వంటివి) ప్రపంచాన్ని నిరంతరం విశ్లేషిస్తుంది. ఇది ఒకే ప్లేన్‌పై ఉన్న ఫీచర్ పాయింట్ల సమూహాల కోసం చూస్తుంది. అది ఒకదాన్ని కనుగొన్నప్పుడు, అది మీ వెబ్ అప్లికేషన్‌కు ఒక XRPlane ఆబ్జెక్ట్‌గా అందిస్తుంది. ప్రతి XRPlane కీలక సమాచారాన్ని అందిస్తుంది:
- స్థానం మరియు దిశ (Position and Orientation): 3D స్పేస్‌లో ప్లేన్ ఎక్కడ ఉందో మరియు అది ఎలా ఓరియంట్ చేయబడిందో (ఉదా., క్షితిజ సమాంతరంగా లేదా నిలువుగా) చెప్పే ఒక మ్యాట్రిక్స్.
- బహుభుజి (Polygon): గుర్తించబడిన ఉపరితలం యొక్క 2D సరిహద్దును నిర్వచించే శీర్షాల సమితి. ఇది సాధారణంగా ఒక ఖచ్చితమైన దీర్ఘచతురస్రం కాదు; ఇది పరికరం విశ్వసనీయంగా గుర్తించిన ఉపరితల భాగాన్ని సూచించే ఒక క్రమరహిత బహుభుజి.
- చివరిగా అప్‌డేట్ చేసిన సమయం (Last Updated Time): ప్లేన్ సమాచారం చివరిగా ఎప్పుడు అప్‌డేట్ చేయబడిందో సూచించే ఒక టైమ్‌స్టాంప్, సిస్టమ్ పర్యావరణం గురించి మరింత తెలుసుకున్నప్పుడు మార్పులను ట్రాక్ చేయడానికి ఇది మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
ఈ ప్రాథమిక సమాచారం చాలా శక్తివంతమైనది. ఇది డెవలపర్‌లకు తేలియాడే వస్తువులను దాటి, వర్చువల్ కంటెంట్‌ను వాస్తవ ప్రపంచ ఉపరితలాలకు వాస్తవికంగా లంగరు వేయగల అనుభవాలను సృష్టించడానికి అనుమతించింది. మీరు ఒక నిజమైన టేబుల్‌పై ఒక వర్చువల్ వాజ్‌ను ఉంచవచ్చు, మరియు మీరు దాని చుట్టూ నడిచినప్పుడు అది అక్కడే ఉంటుంది. అయినప్పటికీ, ఒక ముఖ్యమైన పరిమితి మిగిలిపోయింది: మీ అప్లికేషన్‌కు అది ఒక టేబుల్ అని తెలియదు. అది కేవలం ఒక 'క్షితిజ సమాంతర ప్లేన్'. మీరు ఒక వినియోగదారుని 'గోడ ప్లేన్' లేదా 'ఫ్లోర్ ప్లేన్' మీద వాజ్‌ను ఉంచకుండా ఆపలేరు, ఇది వాస్తవికత యొక్క భ్రమను విచ్ఛిన్నం చేసే అర్ధంలేని దృశ్యాలకు దారితీస్తుంది.
ప్లేన్ క్లాసిఫికేషన్ పరిచయం: ఉపరితలాలకు అర్థాన్నివ్వడం
ప్లేన్ క్లాసిఫికేషన్ తార్కికంగా తదుపరి పరిణామం. ఇది ప్లేన్ డిటెక్షన్ ఫీచర్ యొక్క పొడిగింపు, ఇది ప్రతి కనుగొనబడిన ప్లేన్‌కు ఒక సెమాంటిక్ లేబుల్‌ను జోడిస్తుంది. "ఇక్కడ ఒక క్షితిజ సమాంతర ఉపరితలం ఉంది," అని చెప్పడానికి బదులుగా, అది మీకు "ఇక్కడ ఒక క్షితిజ సమాంతర ఉపరితలం ఉంది, మరియు ఇది ఒక ఫ్లోర్ అని నేను చాలా నమ్మకంగా ఉన్నాను," అని చెబుతుంది.
ఇది అధునాతన అల్గారిథమ్‌ల ద్వారా సాధించబడుతుంది, తరచుగా పరికరంలో నడుస్తున్న మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌ల ద్వారా శక్తిని పొందుతుంది. ఈ మోడల్‌లు సాధారణ ఉపరితలాల యొక్క లక్షణాలను, స్థానాలను, మరియు దిశలను గుర్తించడానికి ఇండోర్ వాతావరణాల యొక్క విస్తారమైన డేటాసెట్‌లపై శిక్షణ పొందాయి. ఉదాహరణకు, ఒక పెద్ద, తక్కువ, క్షితిజ సమాంతర ప్లేన్ ఎక్కువగా ఫ్లోర్ కావచ్చు, అయితే ఒక పెద్ద నిలువు ప్లేన్ గోడ కావచ్చు. ఒక చిన్న, ఎత్తైన క్షితిజ సమాంతర ప్లేన్ బహుశా ఒక టేబుల్ లేదా డెస్క్ కావచ్చు.
మీరు ప్లేన్ డిటెక్షన్‌తో WebXR సెషన్‌ను అభ్యర్థించినప్పుడు, సిస్టమ్ ప్రతి XRPlane కోసం ఒక semanticLabel ప్రాపర్టీని అందించగలదు. అధికారిక స్పెసిఫికేషన్ ఒక ఇండోర్ వాతావరణంలో అత్యంత సాధారణ ఉపరితలాలను కవర్ చేసే ప్రామాణిక లేబుల్స్ సమితిని నిర్దేశిస్తుంది:
floor: ఒక గది యొక్క ప్రాథమిక నేల ఉపరితలం.wall: ఒక ప్రదేశాన్ని చుట్టుముట్టే నిలువు ఉపరితలాలు.ceiling: ఒక గది యొక్క పైకప్పు ఉపరితలం.table: వస్తువులను ఉంచడానికి సాధారణంగా ఉపయోగించే ఒక చదునైన, ఎత్తైన ఉపరితలం.desk: టేబుల్ లాంటిదే, తరచుగా పని లేదా చదువు కోసం ఉపయోగిస్తారు.couch: ఒక మెత్తని, అప్హోల్స్టర్డ్ సీటింగ్ ఉపరితలం. గుర్తించబడిన ప్లేన్ సీటింగ్ ప్రాంతాన్ని సూచించవచ్చు.door: ఒక గోడలోని ఓపెనింగ్‌ను మూసివేయడానికి ఉపయోగించే కదిలే అవరోధం.window: ఒక గోడలోని ఓపెనింగ్, సాధారణంగా గాజుతో కప్పబడి ఉంటుంది.other: ఇతర కేటగిరీలలోకి సరిపోని గుర్తించబడిన ప్లేన్‌ల కోసం ఒక క్యాచ్-ఆల్ లేబుల్.
ఈ సాధారణ స్ట్రింగ్ లేబుల్ ఒక జ్యామితీయ డేటాను సందర్భోచిత అవగాహనగా మారుస్తుంది, ఇది మరింత తెలివైన మరియు నమ్మదగిన AR పరస్పర చర్యలను సృష్టించడానికి అవకాశాల ప్రపంచాన్ని తెరుస్తుంది.
లీనమయ్యే అనుభవాలకు ప్లేన్ క్లాసిఫికేషన్ ఒక గేమ్-ఛేంజర్ ఎందుకు?
ఉపరితల రకాల మధ్య తేడాను గుర్తించగల సామర్థ్యం కేవలం ఒక చిన్న మెరుగుదల కాదు; ఇది మనం AR అప్లికేషన్‌లను ఎలా రూపకల్పన చేసి, నిర్మించగలమో ప్రాథమికంగా మారుస్తుంది. ఇది వాటిని సాధారణ వ్యూయర్‌ల నుండి వినియోగదారు యొక్క వాస్తవ వాతావరణానికి ప్రతిస్పందించే తెలివైన, ఇంటరాక్టివ్ సిస్టమ్‌లకు ఉన్నతీకరిస్తుంది.
మెరుగైన వాస్తవికత మరియు లీనమయ్యే అనుభవం
అత్యంత తక్షణ ప్రయోజనం వాస్తవికతలో నాటకీయ పెరుగుదల. వర్చువల్ వస్తువులు ఇప్పుడు వాస్తవ-ప్రపంచ తర్కం ప్రకారం ప్రవర్తించగలవు. ఒక వర్చువల్ బాస్కెట్‌బాల్ floor అని లేబుల్ చేయబడిన ఉపరితలంపై బౌన్స్ అవ్వాలి, wall మీద కాదు. ఒక డిజిటల్ పిక్చర్ ఫ్రేమ్ కేవలం wall పై మాత్రమే ఉంచగలిగేలా ఉండాలి. ఒక వర్చువల్ కాఫీ కప్పు table మీద సహజంగా విశ్రాంతి తీసుకోవాలి, ceiling మీద కాదు. సెమాంటిక్ లేబుల్స్ ఆధారంగా ఈ సాధారణ నియమాలను అమలు చేయడం ద్వారా, మీరు వినియోగదారుకు వారు ఒక సిమ్యులేషన్‌లో ఉన్నారని గుర్తుచేసే లీనతను-విచ్ఛిన్నం చేసే క్షణాలను నివారిస్తారు.
మరింత స్మార్ట్ యూజర్ ఇంటర్‌ఫేస్‌లు (UI)
సాంప్రదాయ ARలో, UI ఎలిమెంట్‌లు తరచుగా కెమెరా ముందు తేలుతూ ఉంటాయి ('హెడ్స్-అప్ డిస్‌ప్లే' లేదా HUD) లేదా ప్రపంచంలో ఇబ్బందికరంగా ఉంచబడతాయి. ప్లేన్ క్లాసిఫికేషన్‌తో, UI పర్యావరణంలో భాగంగా మారగలదు. ఒక ఆర్కిటెక్చరల్ విజువలైజేషన్ యాప్‌ను ఊహించుకోండి, ఇక్కడ కొలత సాధనాలు గోడలకు ఆటోమేటిక్‌గా స్నాప్ అవుతాయి, లేదా ఒక ఉత్పత్తి మాన్యువల్ వస్తువు యొక్క ఉపరితలంపై నేరుగా ఇంటరాక్టివ్ సూచనలను ప్రదర్శిస్తుంది, దానిని అది desk లేదా table గా గుర్తిస్తుంది. మెనూలు మరియు కంట్రోల్ ప్యానెల్‌లు సమీపంలోని ఖాళీ wall పై ప్రొజెక్ట్ చేయబడవచ్చు, వినియోగదారు యొక్క కేంద్ర వీక్షణ క్షేత్రాన్ని ఖాళీ చేస్తుంది.
అధునాతన ఫిజిక్స్ మరియు అక్లూజన్
పర్యావరణం యొక్క నిర్మాణాన్ని అర్థం చేసుకోవడం మరింత సంక్లిష్టమైన మరియు వాస్తవికమైన ఫిజిక్స్ సిమ్యులేషన్‌లను ప్రారంభిస్తుంది. ఒక గేమ్‌లోని వర్చువల్ పాత్ర ఒక గదిలో తెలివిగా నావిగేట్ చేయగలదు, floor మీద నడుస్తూ, couch మీదకు దూకుతూ, మరియు walls ను తప్పించుకుంటూ. ఇంకా, ఈ జ్ఞానం అక్లూజన్‌కు సహాయపడుతుంది. అక్లూజన్ సాధారణంగా డెప్త్-సెన్సింగ్ ద్వారా నిర్వహించబడుతున్నప్పటికీ, floor ముందు table ఉందని తెలుసుకోవడం, ఫ్లోర్‌పై నిలబడి ఉన్న వర్చువల్ వస్తువు యొక్క ఏ భాగాలు వీక్షణ నుండి దాచబడాలో సిస్టమ్ మంచి నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది.
సందర్భోచిత-అవగాహన గల అప్లికేషన్‌లు
ఇక్కడే నిజమైన శక్తి ఉంది. అప్లికేషన్‌లు ఇప్పుడు వినియోగదారు యొక్క పర్యావరణం ఆధారంగా తమ కార్యాచరణను అనుకూలీకరించగలవు.
- ఒక ఇంటీరియర్ డిజైన్ యాప్ ఒక గదిని స్కాన్ చేసి,
floorమరియుwallsను గుర్తించిన తర్వాత, ఆటోమేటిక్‌గా చదరపు అడుగులను లెక్కించి, తగిన ఫర్నిచర్ లేఅవుట్‌లను సూచించగలదు. - ఒక ఫిట్‌నెస్ యాప్ వినియోగదారుకు
floorమీద పుష్-అప్‌లు చేయమని లేదా వారి వాటర్ బాటిల్‌ను సమీపంలోనిtableమీద ఉంచమని సూచించగలదు. - ఒక AR గేమ్ వినియోగదారు గది లేఅవుట్ ఆధారంగా డైనమిక్‌గా లెవెల్స్ ను రూపొందించగలదు. శత్రువులు గుర్తించబడిన
couchకింద నుండి బయటకు రావచ్చు లేదా ఒకwallను బద్దలు కొట్టుకుని రావచ్చు.
యాక్సెసిబిలిటీ మరియు నావిగేషన్
మరింత ముందుకు చూస్తే, సెమాంటిక్ సర్ఫేస్ రికగ్నిషన్ సహాయక అప్లికేషన్‌ల కోసం ఒక పునాది టెక్నాలజీ. ఒక WebXR అప్లికేషన్ దృష్టి లోపం ఉన్న వ్యక్తికి ఒక కొత్త ప్రదేశంలో నావిగేట్ చేయడానికి సహాయపడుతుంది, లేఅవుట్‌ను మాటల ద్వారా తెలియజేస్తూ: "ముందు floor మీద స్పష్టమైన మార్గం ఉంది, మీ కుడి వైపున ఒక table మరియు మీ ముందు wall మీద ఒక door ఉంది." ఇది AR ను వినోద మాధ్యమం నుండి జీవితాన్ని మెరుగుపరిచే యుటిలిటీగా మారుస్తుంది.
ఒక ప్రాక్టికల్ గైడ్: WebXR ప్లేన్ క్లాసిఫికేషన్‌ను అమలు చేయడం
సిద్ధాంతం నుండి ఆచరణలోకి వెళ్దాం. మీరు మీ కోడ్‌లో ఈ ఫీచర్‌ను వాస్తవంగా ఎలా ఉపయోగిస్తారు? మీరు ఉపయోగించే 3D లైబ్రరీని బట్టి (Three.js, Babylon.js, లేదా A-Frame వంటివి) వివరాలు కొద్దిగా మారవచ్చు, కానీ కోర్ WebXR API కాల్స్ సార్వత్రికమైనవి. WebXR అభివృద్ధికి ఇది ఒక ప్రసిద్ధ ఎంపిక కాబట్టి మా ఉదాహరణల కోసం మేము Three.js ను ఉపయోగిస్తాము.
అవసరాలు మరియు బ్రౌజర్ మద్దతు
మొదట, WebXR, మరియు ముఖ్యంగా దాని మరింత అధునాతన ఫీచర్లు, అత్యాధునిక టెక్నాలజీ అని గుర్తించడం చాలా ముఖ్యం. మద్దతు ఇంకా సార్వత్రికం కాదు.
- పరికరం: మీకు AR కు మద్దతు ఇచ్చే ఆధునిక స్మార్ట్‌ఫోన్ లేదా హెడ్‌సెట్ అవసరం (Android కోసం ARCore-అనుకూలమైనది, iOS కోసం ARKit-అనుకూలమైనది).
- బ్రౌజర్: మద్దతు ప్రధానంగా Android కోసం Chrome లో అందుబాటులో ఉంది. తాజా అనుకూలత సమాచారం కోసం ఎల్లప్పుడూ caniuse.com వంటి వనరులను తనిఖీ చేయండి.
- సురక్షిత సందర్భం: WebXR కు సురక్షిత సందర్భం (HTTPS లేదా localhost) అవసరం.
దశ 1: XR సెషన్‌ను అభ్యర్థించడం
ప్లేన్ క్లాసిఫికేషన్‌ను ఉపయోగించడానికి, మీరు మీ 'immersive-ar' సెషన్‌ను అభ్యర్థించినప్పుడు దాని కోసం స్పష్టంగా అడగాలి. ఇది requiredFeatures శ్రేణికి 'plane-detection' ను జోడించడం ద్వారా జరుగుతుంది. సెమాంటిక్ లేబుల్స్ ఈ ఫీచర్‌లో భాగమైనప్పటికీ, వాటి కోసం ప్రత్యేక ఫ్లాగ్ లేదు; సిస్టమ్ క్లాసిఫికేషన్‌కు మద్దతు ఇస్తే, ప్లేన్ డిటెక్షన్ ఎనేబుల్ చేయబడినప్పుడు అది లేబుల్స్‌ను అందిస్తుంది.
async function activateXR() { if (navigator.xr) { try { const session = await navigator.xr.requestSession('immersive-ar', { requiredFeatures: ['local', 'hit-test', 'plane-detection'] }); // Session setup code goes here... } catch (e) { console.error("Failed to start AR session:", e); } } }
దశ 2: రెండర్ లూప్‌లో ప్లేన్‌లను యాక్సెస్ చేయడం
మీ సెషన్ నడుస్తున్న తర్వాత, మీకు ఒక రెండర్ లూప్ ఉంటుంది (ప్రతి ఒక్క ఫ్రేమ్ కోసం నడిచే ఒక ఫంక్షన్, సాధారణంగా `session.requestAnimationFrame` ఉపయోగించి). ఈ లూప్ లోపల, `XRFrame` ఆబ్జెక్ట్ మీకు AR ప్రపంచం యొక్క ప్రస్తుత స్థితి యొక్క స్నాప్‌షాట్‌ను ఇస్తుంది. ఇక్కడే మీరు గుర్తించబడిన ప్లేన్‌ల సమితిని యాక్సెస్ చేయవచ్చు.
ప్లేన్‌లు `XRPlaneSet` లో అందించబడతాయి, ఇది ఒక జావాస్క్రిప్ట్ `Set`-లాంటి ఆబ్జెక్ట్. మీరు ప్రతి వ్యక్తిగత `XRPlane` ను పొందడానికి ఈ సెట్‌పై ఇటరేట్ చేయవచ్చు. ప్రతి ప్లేన్‌పై `semanticLabel` ప్రాపర్టీని తనిఖీ చేయడం కీలకం.
function onXRFrame(time, frame) { const pose = frame.getViewerPose(referenceSpace); if (pose) { // ... update camera and other objects const planes = frame.detectedPlanes; // This is the XRPlaneSet planes.forEach(plane => { // Check if we have seen this plane before if (!scenePlaneObjects.has(plane)) { // A new plane has been detected console.log(`New plane found with label: ${plane.semanticLabel}`); createPlaneVisualization(plane); } }); } session.requestAnimationFrame(onXRFrame); }
దశ 3: వర్గీకరించిన ప్లేన్‌లను విజువలైజ్ చేయడం (ఒక Three.js ఉదాహరణ)
ఇప్పుడు సరదా భాగం కోసం: ఉపరితలాలను మనం ఎలా విజువలైజ్ చేస్తామో మార్చడానికి క్లాసిఫికేషన్‌ను ఉపయోగించడం. ఒక సాధారణ డీబగ్గింగ్ మరియు డెవలప్‌మెంట్ టెక్నిక్ ప్లేన్‌లను వాటి రకాన్ని బట్టి కలర్-కోడ్ చేయడం. ఇది సిస్టమ్ ఏమి గుర్తిస్తుందో మీకు తక్షణ దృశ్యమాన ఫీడ్‌బ్యాక్ ఇస్తుంది.
మొదట, సెమాంటిక్ లేబుల్ ఆధారంగా వేరొక రంగు మెటీరియల్‌ను తిరిగి ఇచ్చే ఒక సహాయక ఫంక్షన్‌ను సృష్టిద్దాం.
function getMaterialForLabel(label) { switch (label) { case 'floor': return new THREE.MeshBasicMaterial({ color: 0x00ff00, transparent: true, opacity: 0.5 }); // Green case 'wall': return new THREE.MeshBasicMaterial({ color: 0x0000ff, transparent: true, opacity: 0.5 }); // Blue case 'table': case 'desk': return new THREE.MeshBasicMaterial({ color: 0xffff00, transparent: true, opacity: 0.5 }); // Yellow case 'ceiling': return new THREE.MeshBasicMaterial({ color: 0xff00ff, transparent: true, opacity: 0.5 }); // Magenta default: return new THREE.MeshBasicMaterial({ color: 0x808080, transparent: true, opacity: 0.5 }); // Gray } }
తరువాత, మనం ఒక ప్లేన్ కోసం 3D ఆబ్జెక్ట్‌ను సృష్టించే ఫంక్షన్‌ను రాస్తాము. `XRPlane` ఆబ్జెక్ట్ మనకు శీర్షాల సమితిచే నిర్వచించబడిన ఒక బహుభుజిని ఇస్తుంది. మనం ఈ శీర్షాలను ఉపయోగించి ఒక `THREE.Shape` ను సృష్టించవచ్చు, ఆపై దానికి కొంత మందం ఇవ్వడానికి మరియు కనిపించేలా చేయడానికి కొద్దిగా ఎక్స్‌ట్రూడ్ చేయవచ్చు.
const scenePlaneObjects = new Map(); // To keep track of our planes function createPlaneVisualization(plane) { // Create the geometry from the plane's polygon vertices 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); // Rotate to align with horizontal/vertical orientation // Get the right material for the label const material = getMaterialForLabel(plane.semanticLabel); const mesh = new THREE.Mesh(geometry, material); // Position and orient the mesh using the plane's pose const pose = new THREE.Matrix4(); pose.fromArray(plane.transform.matrix); mesh.matrix.copy(pose); mesh.matrixAutoUpdate = false; scene.add(mesh); scenePlaneObjects.set(plane, mesh); }
ప్లేన్‌ల సమితి మారవచ్చని గుర్తుంచుకోండి. కొత్త ప్లేన్‌లు జోడించబడవచ్చు, ఉన్నవి అప్‌డేట్ చేయబడవచ్చు (వాటి బహుభుజి పెరగవచ్చు), మరియు సిస్టమ్ తన అవగాహనను సవరించుకుంటే కొన్ని తొలగించబడవచ్చు. మీ రెండర్ లూప్ మీరు ఇప్పటికే ఏ `XRPlane` ఆబ్జెక్ట్‌ల కోసం మెష్‌లను సృష్టించారో ట్రాక్ చేయడం ద్వారా మరియు `detectedPlanes` సెట్ నుండి అదృశ్యమయ్యే ప్లేన్‌ల కోసం మెష్‌లను తొలగించడం ద్వారా దీనిని నిర్వహించాలి.
వాస్తవ-ప్రపంచ వినియోగ సందర్భాలు మరియు ప్రేరణ
సాంకేతిక పునాదిని ఏర్పరచుకున్న తర్వాత, ఇది ఏమి ప్రారంభిస్తుందో తిరిగి చూద్దాం. దీని ప్రభావం అనేక పరిశ్రమలలో విస్తరించి ఉంది.
ఇ-కామర్స్ మరియు రిటైల్
ఇది వాణిజ్యపరంగా అత్యంత ముఖ్యమైన రంగాలలో ఒకటి. IKEA వంటి కంపెనీలు ఇప్పటికే వర్చువల్ ఫర్నిచర్‌ను ఉంచే శక్తిని ప్రదర్శించాయి. ప్లేన్ క్లాసిఫికేషన్ దీనిని తదుపరి స్థాయికి తీసుకువెళుతుంది. ఒక వినియోగదారు ఒక రగ్గును ఎంచుకోవచ్చు, మరియు యాప్ వారిని floor అని లేబుల్ చేయబడిన ఉపరితలాలపై మాత్రమే ఉంచడానికి అనుమతిస్తుంది. వారు ఒక కొత్త షాండిలియర్‌ను ప్రయత్నించవచ్చు, మరియు అది ceiling కు స్నాప్ అవుతుంది. ఇది వినియోగదారు ఘర్షణను తొలగిస్తుంది మరియు వర్చువల్ ట్రై-ఆన్ అనుభవాన్ని చాలా సహజమైనదిగా మరియు వాస్తవికమైనదిగా చేస్తుంది, ఇది అధిక కొనుగోలు విశ్వాసానికి దారితీస్తుంది.
గేమింగ్ మరియు వినోదం
వర్చువల్ పెంపుడు జంతువులు మీ ఇంటిని అర్థం చేసుకునే ఒక గేమ్‌ను ఊహించుకోండి. ఒక పిల్లి couch మీద నిద్రపోవచ్చు, ఒక కుక్క floor అంతటా బంతిని వెంబడించవచ్చు, మరియు ఒక సాలీడు wall పైకి ఎక్కగలదు. టవర్ డిఫెన్స్ గేమ్‌లను మీ table మీద ఆడవచ్చు, శత్రువులు అంచులను గౌరవిస్తూ. ఈ స్థాయి పర్యావరణ పరస్పర చర్య లోతైన వ్యక్తిగత మరియు అనంతంగా రీప్లే చేయగల గేమింగ్ అనుభవాలను సృష్టిస్తుంది.
ఆర్కిటెక్చర్, ఇంజనీరింగ్, మరియు కన్‌స్ట్రక్షన్ (AEC)
నిపుణులు WebXR ను ఉపయోగించి డిజైన్‌లను ఆన్-సైట్‌లో ఎక్కువ కచ్చితత్వంతో విజువలైజ్ చేయవచ్చు. ఒక ఆర్కిటెక్ట్ ఒక వర్చువల్ గోడ పొడిగింపును ప్రొజెక్ట్ చేసి, అది ఇప్పటికే ఉన్న భౌతిక wall తో ఎలా సరిపోతుందో ఖచ్చితంగా చూడగలరు. ఒక కన్‌స్ట్రక్షన్ మేనేజర్ ఒక పెద్ద పరికరం యొక్క 3D మోడల్‌ను floor మీద ఉంచి, అది సరిపోతుందని నిర్ధారించుకోవచ్చు మరియు లాజిస్టిక్స్‌ను ప్లాన్ చేయవచ్చు. ఇది తప్పులను తగ్గిస్తుంది మరియు వాటాదారుల మధ్య కమ్యూనికేషన్‌ను మెరుగుపరుస్తుంది.
శిక్షణ మరియు సిమ్యులేషన్
పారిశ్రామిక శిక్షణ కోసం, WebXR సురక్షితమైన మరియు ఖర్చు-తక్కువ సిమ్యులేషన్‌లను సృష్టించగలదు. ఒక శిక్షార్థి ఒక నిజమైన desk మీద వర్చువల్ మోడల్‌ను ఉంచడం ద్వారా సంక్లిష్టమైన యంత్రాలను ఎలా ఆపరేట్ చేయాలో నేర్చుకోవచ్చు. సూచనలు మరియు హెచ్చరికలు ప్రక్కనే ఉన్న wall ఉపరితలాలపై కనిపించవచ్చు, ఖరీదైన భౌతిక సిమ్యులేటర్లు అవసరం లేకుండా గొప్ప, సందర్భోచిత-అవగాహన గల అభ్యాస వాతావరణాన్ని సృష్టిస్తుంది.
సవాళ్లు మరియు ముందున్న మార్గం
చాలా ఆశాజనకంగా ఉన్నప్పటికీ, WebXR ప్లేన్ క్లాసిఫికేషన్ ఇప్పటికీ ఒక అభివృద్ధి చెందుతున్న టెక్నాలజీ మరియు దాని సవాళ్లు ఉన్నాయి.
- కచ్చితత్వం మరియు విశ్వసనీయత: క్లాసిఫికేషన్ సంభావ్యమైనది, నిర్ధారితమైనది కాదు. ఒక తక్కువ కాఫీ టేబుల్ మొదట
floorలో భాగంగా తప్పుగా గుర్తించబడవచ్చు, లేదా చిందరవందరగా ఉన్న డెస్క్ అస్సలు గుర్తించబడకపోవచ్చు. కచ్చితత్వం పరికరం యొక్క హార్డ్‌వేర్, లైటింగ్ పరిస్థితులు, మరియు పర్యావరణం యొక్క సంక్లిష్టతపై ఎక్కువగా ఆధారపడి ఉంటుంది. డెవలపర్లు అప్పుడప్పుడు జరిగే తప్పు వర్గీకరణలను నిర్వహించగలంత పటిష్టంగా అనుభవాలను రూపకల్పన చేయాలి. - పరిమిత లేబుల్ సెట్: ప్రస్తుత సెమాంటిక్ లేబుల్స్ సెట్ ఉపయోగకరమైనదే అయినప్పటికీ, సంపూర్ణమైనది కాదు. ఇందులో మెట్లు, కౌంటర్‌టాప్‌లు, కుర్చీలు, లేదా పుస్తకాల అరలు వంటి సాధారణ వస్తువులు లేవు. టెక్నాలజీ పరిపక్వం చెందుతున్న కొద్దీ, ఈ జాబితా విస్తరిస్తుందని మనం ఆశించవచ్చు, ఇది మరింత సూక్ష్మమైన పర్యావరణ అవగాహనను అందిస్తుంది.
- పనితీరు: పర్యావరణాన్ని నిరంతరం స్కానింగ్ చేయడం, మెషింగ్ చేయడం, మరియు వర్గీకరించడం గణనపరంగా తీవ్రమైనది. ఇది బ్యాటరీ మరియు ప్రాసెసింగ్ శక్తిని వినియోగిస్తుంది, ఇవి మొబైల్ పరికరాలపై కీలకమైన వనరులు. సున్నితమైన వినియోగదారు అనుభవాన్ని నిర్ధారించడానికి డెవలపర్లు పనితీరును దృష్టిలో ఉంచుకోవాలి.
- గోప్యత: దాని స్వభావం ప్రకారం, పర్యావరణ-సెన్సింగ్ టెక్నాలజీ వినియోగదారు యొక్క వ్యక్తిగత స్థలం గురించి వివరణాత్మక సమాచారాన్ని సంగ్రహిస్తుంది. WebXR స్పెసిఫికేషన్ గోప్యతను ప్రధానంగా ఉంచుకుని రూపొందించబడింది—అన్ని ప్రాసెసింగ్ ఆన్-డివైస్‌లో జరుగుతుంది, మరియు కెమెరా డేటా వెబ్ పేజీకి పంపబడదు. అయినప్పటికీ, పారదర్శకత మరియు స్పష్టమైన సమ్మతి నమూనాల ద్వారా వినియోగదారు నమ్మకాన్ని నిలబెట్టుకోవడం పరిశ్రమకు చాలా ముఖ్యం.
భవిష్యత్ దిశలు
ఉపరితల గుర్తింపు యొక్క భవిష్యత్తు ఉజ్వలంగా ఉంది. మనం అనేక కీలక రంగాలలో పురోగతిని ఆశించవచ్చు. గుర్తించదగిన సెమాంటిక్ లేబుల్స్ సెట్ నిస్సందేహంగా పెరుగుతుంది. మనం కస్టమ్ క్లాసిఫైయర్‌ల పెరుగుదలను కూడా చూడవచ్చు, ఇక్కడ ఒక డెవలపర్ తమ అప్లికేషన్‌కు సంబంధించిన నిర్దిష్ట వస్తువులను లేదా ఉపరితలాలను గుర్తించడానికి ఒక మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి TensorFlow.js వంటి వెబ్-ఆధారిత మెషిన్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను ఉపయోగించవచ్చు. ఒక ఎలక్ట్రీషియన్ యాప్ వివిధ రకాల వాల్ అవుట్‌లెట్‌లను గుర్తించి లేబుల్ చేయగలదని ఊహించుకోండి. DOM ఓవర్‌లే API వంటి ఇతర WebXR మాడ్యూల్స్‌తో ప్లేన్ క్లాసిఫికేషన్ యొక్క ఏకీకరణ 2D వెబ్ కంటెంట్ మరియు 3D ప్రపంచం మధ్య మరింత గట్టి ఏకీకరణకు అనుమతిస్తుంది.
ముగింపు: ప్రాదేశిక-అవగాహన గల వెబ్‌ను నిర్మించడం
WebXR ప్లేన్ క్లాసిఫికేషన్ AR యొక్క అంతిమ లక్ష్యం వైపు ఒక స్మారక అడుగును సూచిస్తుంది: డిజిటల్ మరియు భౌతిక యొక్క సజావుగా మరియు తెలివైన కలయిక. ఇది మనల్ని ప్రపంచంలో కేవలం కంటెంట్‌ను ఉంచడం నుండి ప్రపంచాన్ని నిజంగా అర్థం చేసుకుని మరియు పరస్పరం సంభాషించగల అనుభవాలను సృష్టించడం వైపుకు నడిపిస్తుంది. డెవలపర్‌ల కోసం, ఇది ఉన్నత స్థాయి వాస్తవికత, ప్రయోజనం, మరియు సృజనాత్మకతను అన్‌లాక్ చేసే ఒక శక్తివంతమైన కొత్త సాధనం. వినియోగదారుల కోసం, ఇది AR కేవలం ఒక వింత మాత్రమే కాకుండా, మనం ఎలా నేర్చుకుంటామో, పని చేస్తామో, ఆడుకుంటామో, మరియు సమాచారంతో కనెక్ట్ అవుతామో దానిలో ఒక సహజమైన మరియు అనివార్యమైన భాగంగా ఉండే భవిష్యత్తును వాగ్దానం చేస్తుంది.
లీనమయ్యే వెబ్ ఇంకా దాని ప్రారంభ రోజులలో ఉంది, మరియు మనం దాని భవిష్యత్తు యొక్క వాస్తుశిల్పులం. ప్లేన్ క్లాసిఫికేషన్ వంటి టెక్నాలజీలను స్వీకరించడం ద్వారా, డెవలపర్లు నేడు తదుపరి తరం ప్రాదేశిక-అవగాహన గల అప్లికేషన్‌లను నిర్మించడం ప్రారంభించవచ్చు. కాబట్టి, ప్రయోగాలు చేయడం ప్రారంభించండి, డెమోలను నిర్మించండి, మీ కనుగొన్న విషయాలను పంచుకోండి, మరియు మన చుట్టూ ఉన్న స్థలాన్ని అర్థం చేసుకునే ఒక వెబ్‌ను రూపొందించడంలో సహాయపడండి.