Giải phóng thực tại: Hướng dẫn cho Nhà phát triển về Theo dõi Không điểm đánh dấu WebXR

Trong nhiều năm, lời hứa hẹn về thực tế tăng cường đã bị ràng buộc vào một biểu tượng vật lý. Để xem mô hình 3D của một chiếc ô tô mới, trước tiên bạn phải in mã QR. Để làm một nhân vật trên hộp ngũ cốc trở nên sống động, bạn cần chính chiếc hộp đó. Đây là kỷ nguyên của AR dựa trên điểm đánh dấu—một công nghệ nền tảng và thông minh, nhưng đi kèm với những hạn chế cố hữu. Nó đòi hỏi một mục tiêu hình ảnh cụ thể, đã biết, giới hạn sự kỳ diệu của AR trong một không gian nhỏ, được xác định trước. Ngày nay, mô hình đó đã bị phá vỡ bởi một công nghệ mạnh mẽ và trực quan hơn nhiều: theo dõi không điểm đánh dấu.

Theo dõi không điểm đánh dấu, cụ thể là theo dõi vị trí dựa trên môi trường, là động cơ thúc đẩy thực tế tăng cường hiện đại và hấp dẫn. Nó giải phóng nội dung kỹ thuật số khỏi các ô vuông in sẵn và cho phép chúng tồn tại trong thế giới của chúng ta với sự tự do chưa từng có. Đó là công nghệ cho phép bạn đặt một chiếc ghế sofa ảo trong phòng khách thật của mình, đi theo một hướng dẫn viên kỹ thuật số qua một sân bay đông đúc, hoặc xem một sinh vật kỳ ảo chạy qua một công viên rộng mở. Khi kết hợp với khả năng tiếp cận vô song của web thông qua API Thiết bị WebXR, nó tạo ra một công thức mạnh mẽ để mang lại trải nghiệm sống động cho khán giả toàn cầu, ngay lập tức, mà không cần phải tải ứng dụng từ cửa hàng.

Hướng dẫn toàn diện này dành cho các nhà phát triển, quản lý sản phẩm và những người đam mê công nghệ muốn hiểu cơ chế, khả năng và các ứng dụng thực tế của theo dõi dựa trên môi trường trong WebXR. Chúng ta sẽ phân tích các công nghệ cốt lõi, khám phá các tính năng chính, khảo sát bối cảnh phát triển và nhìn về tương lai của một trang web nhận biết không gian.

Theo dõi Vị trí Dựa trên Môi trường là gì?

Về cốt lõi, theo dõi vị trí dựa trên môi trường là khả năng của một thiết bị—thường là điện thoại thông minh hoặc tai nghe AR chuyên dụng—để hiểu vị trí và hướng của chính nó trong một không gian vật lý theo thời gian thực, chỉ sử dụng các cảm biến tích hợp sẵn. Nó liên tục trả lời hai câu hỏi cơ bản: "Tôi đang ở đâu?" và "Tôi đang quay mặt về hướng nào?" Điều kỳ diệu nằm ở cách nó đạt được điều này mà không cần bất kỳ kiến thức nào trước về môi trường hoặc cần các điểm đánh dấu đặc biệt.

Quá trình này dựa vào một nhánh tinh vi của thị giác máy tính và phân tích dữ liệu cảm biến. Thiết bị thực sự xây dựng một bản đồ tạm thời, động về môi trường xung quanh và sau đó theo dõi chuyển động của nó trong bản đồ đó. Điều này khác xa so với việc chỉ sử dụng GPS, vốn quá thiếu chính xác cho AR ở quy mô phòng, hoặc AR dựa trên điểm đánh dấu, vốn quá hạn chế.

Sự kỳ diệu đằng sau hậu trường: Các công nghệ cốt lõi

Kỳ công theo dõi thế giới chủ yếu được thực hiện thông qua một quá trình được gọi là SLAM (Định vị và Lập bản đồ Đồng thời), được tăng cường bởi dữ liệu từ các cảm biến tích hợp khác.

SLAM: Đôi mắt của AR

SLAM là trái tim thuật toán của theo dõi không điểm đánh dấu. Đó là một bài toán tính toán trong đó một thiết bị phải xây dựng một bản đồ của một môi trường không xác định đồng thời theo dõi vị trí của chính nó trong bản đồ đó. Đó là một quá trình tuần hoàn:

• Lập bản đồ: Camera của thiết bị ghi lại các khung hình video của thế giới. Thuật toán phân tích các khung hình này để xác định các điểm đặc trưng độc đáo, ổn định được gọi là "các điểm đặc trưng". Đây có thể là góc bàn, kết cấu đặc biệt trên tấm thảm, hoặc cạnh của một khung ảnh. Một tập hợp các điểm này tạo thành một bản đồ 3D thưa thớt của môi trường, thường được gọi là "đám mây điểm".
• Định vị: Khi thiết bị di chuyển, thuật toán theo dõi cách các điểm đặc trưng này dịch chuyển trong tầm nhìn của camera. Bằng cách tính toán dòng quang học này từ khung hình này sang khung hình khác, nó có thể suy ra chính xác chuyển động của thiết bị—cho dù nó di chuyển về phía trước, sang ngang hay xoay. Nó tự định vị tương đối so với bản đồ mà nó vừa tạo ra.
• Vòng lặp đồng thời: Điểm mấu chốt là cả hai quá trình đều diễn ra đồng thời và liên tục. Khi thiết bị khám phá thêm về căn phòng, nó sẽ thêm các điểm đặc trưng mới vào bản đồ của mình, làm cho bản đồ trở nên mạnh mẽ hơn. Một bản đồ mạnh mẽ hơn, đến lượt nó, cho phép định vị chính xác và ổn định hơn. Sự tinh chỉnh liên tục này là điều làm cho việc theo dõi trở nên vững chắc.

Kết hợp cảm biến: Bộ ổn định vô hình

Mặc dù camera và SLAM cung cấp neo trực quan với thế giới, chúng vẫn có những hạn chế. Camera ghi lại các khung hình ở tần số tương đối thấp (ví dụ: 30-60 lần mỗi giây) và có thể gặp khó khăn trong điều kiện ánh sáng yếu hoặc với chuyển động nhanh (mờ do chuyển động). Đây là lúc Đơn vị Đo lường Quán tính (IMU) phát huy tác dụng.

IMU là một con chip chứa một gia tốc kế và một con quay hồi chuyển. Nó đo gia tốc và vận tốc góc ở tần số rất cao (hàng trăm hoặc hàng nghìn lần mỗi giây). Dữ liệu này cung cấp một luồng thông tin liên tục về chuyển động của thiết bị. Tuy nhiên, IMU dễ bị "trôi"—những sai số nhỏ tích tụ theo thời gian, khiến vị trí tính toán trở nên không chính xác.

Kết hợp cảm biến là quá trình kết hợp một cách thông minh dữ liệu IMU tần số cao nhưng dễ bị trôi với dữ liệu camera/SLAM tần số thấp hơn nhưng được neo vào hình ảnh. IMU lấp đầy các khoảng trống giữa các khung hình camera để chuyển động mượt mà, trong khi dữ liệu SLAM định kỳ sửa chữa độ trôi của IMU, neo nó lại với thế giới thực. Sự kết hợp mạnh mẽ này là yếu tố cho phép theo dõi ổn định, độ trễ thấp cần thiết cho một trải nghiệm AR đáng tin cậy.

Các khả năng chính của WebXR không điểm đánh dấu

Các công nghệ nền tảng của SLAM và kết hợp cảm biến mở ra một bộ khả năng mạnh mẽ mà các nhà phát triển có thể tận dụng thông qua API WebXR và các framework hỗ trợ của nó. Đây là những khối xây dựng của các tương tác AR hiện đại.

1. Theo dõi Sáu Bậc Tự do (6DoF)

Đây được cho là bước nhảy vọt quan trọng nhất so với các công nghệ cũ. Theo dõi 6DoF là thứ cho phép người dùng di chuyển vật lý trong một không gian và có sự chuyển động đó được phản ánh trong cảnh kỹ thuật số. Nó bao gồm:

• 3DoF (Theo dõi Xoay): Điều này theo dõi hướng. Bạn có thể nhìn lên, xuống và xung quanh từ một điểm cố định. Điều này phổ biến trong các trình xem video 360 độ. Ba bậc tự do là pitch (gật đầu), yaw (lắc đầu 'không') và roll (nghiêng đầu sang hai bên).
• +3DoF (Theo dõi Vị trí): Đây là sự bổ sung cho phép AR thực sự. Nó theo dõi sự dịch chuyển trong không gian. Bạn có thể đi tới/lùi, di chuyển trái/phải và cúi xuống/đứng lên.

Với 6DoF, người dùng có thể đi vòng quanh một chiếc xe ảo để kiểm tra nó từ mọi góc độ, đến gần hơn một tác phẩm điêu khắc ảo để xem chi tiết của nó, hoặc né một viên đạn vật lý trong một trò chơi AR. Nó biến người dùng từ một người quan sát thụ động thành một người tham gia tích cực trong thực tại hỗn hợp.

2. Nhận diện Mặt phẳng (Ngang và Dọc)

Để các vật thể ảo có cảm giác thuộc về thế giới của chúng ta, chúng cần phải tôn trọng các bề mặt của nó. Nhận diện mặt phẳng là tính năng cho phép hệ thống xác định các bề mặt phẳng trong môi trường. Các API WebXR thường có thể phát hiện:

• Mặt phẳng ngang: Sàn nhà, bàn, mặt bếp và các bề mặt phẳng, bằng phẳng khác. Điều này rất cần thiết để đặt các vật thể nên nằm trên mặt đất, như đồ nội thất, nhân vật hoặc cổng không gian.
• Mặt phẳng dọc: Tường, cửa ra vào, cửa sổ và tủ. Điều này cho phép các trải nghiệm như treo một bức tranh ảo, lắp một chiếc TV kỹ thuật số hoặc để một nhân vật xuyên qua một bức tường trong thế giới thực.

Từ góc độ thương mại điện tử quốc tế, đây là một yếu tố thay đổi cuộc chơi. Một nhà bán lẻ ở Ấn Độ có thể cho người dùng hình dung một tấm thảm mới trông như thế nào trên sàn nhà của họ, trong khi một phòng trưng bày nghệ thuật ở Pháp có thể cung cấp bản xem trước WebAR của một bức tranh trên tường của nhà sưu tập. Nó cung cấp bối cảnh và tiện ích thúc đẩy quyết định mua hàng.

3. Thử nghiệm Va chạm (Hit-Testing) và Điểm neo

Khi hệ thống đã hiểu hình học của thế giới, chúng ta cần một cách để tương tác với nó. Đây là lúc thử nghiệm va chạm và điểm neo phát huy tác dụng.

• Thử nghiệm Va chạm (Hit-Testing): Đây là cơ chế để xác định nơi người dùng đang chỉ hoặc chạm vào trong thế giới 3D. Một cách triển khai phổ biến là chiếu một tia vô hình từ tâm màn hình (hoặc từ ngón tay của người dùng trên màn hình) vào cảnh. Khi tia này giao với một mặt phẳng được phát hiện hoặc một điểm đặc trưng, hệ thống sẽ trả về tọa độ 3D của điểm giao đó. Đây là hành động cơ bản để đặt một vật thể: người dùng chạm vào màn hình, một thử nghiệm va chạm được thực hiện và vật thể được đặt tại vị trí kết quả.
• Điểm neo: Một điểm neo là một điểm và hướng cụ thể trong thế giới thực mà hệ thống tích cực theo dõi. Khi bạn đặt một vật thể ảo bằng cách sử dụng thử nghiệm va chạm, bạn đang ngầm tạo ra một điểm neo cho nó. Nhiệm vụ chính của hệ thống SLAM là đảm bảo rằng điểm neo này—và do đó vật thể ảo của bạn—vẫn cố định tại vị trí trong thế giới thực của nó. Ngay cả khi bạn đi ra xa và quay lại, sự hiểu biết của hệ thống về bản đồ thế giới đảm bảo vật thể vẫn ở chính xác nơi bạn đã để nó. Các điểm neo cung cấp yếu tố quan trọng về tính bền bỉ và ổn định.

4. Ước tính Ánh sáng

Một tính năng tinh tế nhưng cực kỳ quan trọng đối với sự chân thực là ước tính ánh sáng. Hệ thống có thể phân tích nguồn cấp dữ liệu camera để ước tính điều kiện ánh sáng xung quanh của môi trường người dùng. Điều này có thể bao gồm:

• Cường độ: Phòng sáng hay tối?
• Nhiệt độ màu: Ánh sáng ấm (như từ bóng đèn sợi đốt) hay lạnh (như từ bầu trời u ám)?
• Hướng (trong các hệ thống tiên tiến): Hệ thống thậm chí có thể ước tính hướng của nguồn sáng chính, cho phép tạo ra các bóng đổ chân thực.

Thông tin này cho phép một công cụ kết xuất 3D chiếu sáng các vật thể ảo theo cách phù hợp với thế giới thực. Một quả cầu kim loại ảo sẽ phản chiếu độ sáng và màu sắc của căn phòng, và bóng của nó sẽ mềm hoặc cứng tùy thuộc vào nguồn sáng được ước tính. Tính năng đơn giản này góp phần hòa trộn thế giới ảo và thực nhiều hơn hầu hết các tính năng khác, ngăn chặn hiệu ứng "nhãn dán" phổ biến khi các đối tượng kỹ thuật số trông phẳng và lạc lõng.

Xây dựng trải nghiệm WebXR không điểm đánh dấu: Tổng quan thực tế

Hiểu lý thuyết là một chuyện; triển khai nó lại là chuyện khác. May mắn thay, hệ sinh thái nhà phát triển cho WebXR đã trưởng thành và mạnh mẽ, cung cấp các công cụ cho mọi cấp độ chuyên môn.

API Thiết bị WebXR: Nền tảng

Đây là API JavaScript cấp thấp được triển khai trong các trình duyệt web hiện đại (như Chrome trên Android và Safari trên iOS) cung cấp các hook cơ bản vào khả năng AR của phần cứng và hệ điều hành thiết bị cơ bản (ARCore trên Android, ARKit trên iOS). Nó xử lý việc quản lý phiên, đầu vào và cung cấp các tính năng như nhận diện mặt phẳng và điểm neo cho nhà phát triển. Mặc dù bạn có thể viết trực tiếp dựa trên API này, hầu hết các nhà phát triển chọn các framework cấp cao hơn để đơn giản hóa các phép toán 3D phức tạp và vòng lặp kết xuất.

Các Framework và Thư viện phổ biến

Những công cụ này trừu tượng hóa phần mã soạn sẵn của API Thiết bị WebXR và cung cấp các công cụ kết xuất mạnh mẽ cũng như các mô hình thành phần.

• three.js: Thư viện đồ họa 3D phổ biến nhất cho web. Bản thân nó không phải là một framework AR, nhưng `WebXRManager` của nó cung cấp quyền truy cập trực tiếp và tuyệt vời vào các tính năng của WebXR. Nó mang lại sức mạnh và sự linh hoạt to lớn, khiến nó trở thành lựa chọn cho các nhà phát triển cần kiểm soát chi tiết đường ống kết xuất và tương tác của họ. Nhiều framework khác được xây dựng dựa trên nó.
• A-Frame: Được xây dựng trên nền tảng three.js, A-Frame là một framework khai báo, hệ thống thành phần-thực thể (ECS) giúp việc tạo ra các cảnh 3D và VR/AR trở nên vô cùng dễ tiếp cận. Bạn có thể định nghĩa một cảnh phức tạp bằng các thẻ đơn giản giống như HTML. Đây là một lựa chọn tuyệt vời để tạo mẫu nhanh, cho mục đích giáo dục và cho các nhà phát triển đến từ nền tảng web truyền thống.
• Babylon.js: Một công cụ trò chơi và kết xuất 3D mạnh mẽ và hoàn chỉnh cho web. Nó tự hào có một bộ tính năng phong phú, một cộng đồng toàn cầu mạnh mẽ và sự hỗ trợ WebXR tuyệt vời. Nó được biết đến với hiệu suất xuất sắc và các công cụ thân thiện với nhà phát triển, khiến nó trở thành lựa chọn phổ biến cho các ứng dụng thương mại và doanh nghiệp phức tạp.

Các nền tảng thương mại để tiếp cận đa nền tảng

Một thách thức chính trong phát triển WebXR là sự phân mảnh về hỗ trợ trình duyệt và khả năng của thiết bị trên toàn cầu. Những gì hoạt động trên một chiếc iPhone cao cấp ở Bắc Mỹ có thể không hoạt động trên một thiết bị Android tầm trung ở Đông Nam Á. Các nền tảng thương mại giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp công cụ SLAM độc quyền, dựa trên trình duyệt của riêng họ, hoạt động trên một phạm vi thiết bị rộng hơn nhiều—ngay cả những thiết bị không có hỗ trợ ARCore hoặc ARKit gốc.

• 8th Wall (nay là Niantic): Dẫn đầu thị trường không thể tranh cãi trong lĩnh vực này. Công cụ SLAM của 8th Wall nổi tiếng về chất lượng và, quan trọng nhất, là khả năng tiếp cận thiết bị khổng lồ. Bằng cách chạy thị giác máy tính trong trình duyệt thông qua WebAssembly, họ cung cấp một trải nghiệm theo dõi nhất quán, chất lượng cao trên hàng tỷ điện thoại thông minh. Điều này rất quan trọng đối với các thương hiệu toàn cầu không thể bỏ qua một phần lớn khán giả tiềm năng của họ.
• Zappar: Một người chơi lâu năm trong không gian AR, Zappar cung cấp một nền tảng mạnh mẽ và linh hoạt với công nghệ theo dõi mạnh mẽ của riêng mình. Bộ công cụ ZapWorks của họ cung cấp một giải pháp sáng tạo và xuất bản toàn diện cho các nhà phát triển và nhà thiết kế, nhắm đến một loạt các thiết bị và trường hợp sử dụng.

Các trường hợp sử dụng toàn cầu: Theo dõi không điểm đánh dấu trong thực tế

Các ứng dụng của WebAR dựa trên môi trường cũng đa dạng như lượng khán giả toàn cầu mà nó có thể tiếp cận.

Thương mại điện tử và Bán lẻ

Đây là trường hợp sử dụng trưởng thành nhất. Từ một nhà bán lẻ đồ nội thất ở Brazil cho phép khách hàng xem một chiếc ghế bành mới trong căn hộ của họ, đến một thương hiệu giày thể thao ở Hàn Quốc cho phép các hypebeast xem trước sản phẩm mới nhất trên chân họ, chức năng "Xem trong phòng của bạn" đang trở thành một kỳ vọng tiêu chuẩn. Nó làm giảm sự không chắc chắn, tăng tỷ lệ chuyển đổi và giảm tỷ lệ trả hàng.

Giáo dục và Đào tạo

AR không điểm đánh dấu là một công cụ mang tính cách mạng cho việc trực quan hóa. Một sinh viên đại học ở Ai Cập có thể mổ một con ếch ảo trên bàn của họ mà không làm hại một con vật nào. Một kỹ thuật viên ô tô ở Đức có thể làm theo các hướng dẫn có hướng dẫn bằng AR được phủ trực tiếp lên một động cơ xe hơi thật, cải thiện độ chính xác và giảm thời gian đào tạo. Nội dung không bị ràng buộc vào một lớp học hoặc phòng thí nghiệm cụ thể; nó có thể được truy cập ở bất cứ đâu.

Tiếp thị và Tương tác thương hiệu

Các thương hiệu đang tận dụng WebAR để kể chuyện một cách sống động. Một công ty nước giải khát toàn cầu có thể tạo ra một cổng không gian trong phòng khách của người dùng dẫn đến một thế giới kỳ diệu, mang thương hiệu. Một hãng phim quốc tế có thể cho phép người hâm mộ chụp ảnh với một nhân vật hoạt hình có kích thước thật từ bộ phim bom tấn mới nhất của họ, tất cả đều được khởi tạo bằng cách quét mã QR trên một tấm áp phích nhưng được theo dõi không điểm đánh dấu trong môi trường của họ.

Điều hướng và Tìm đường

Các địa điểm lớn, phức tạp như sân bay quốc tế, bảo tàng hoặc hội chợ thương mại là những ứng cử viên hoàn hảo cho việc tìm đường bằng AR. Thay vì nhìn xuống bản đồ 2D trên điện thoại, một khách du lịch tại Sân bay Quốc tế Dubai có thể giơ điện thoại lên và thấy một con đường ảo trên sàn nhà hướng dẫn họ trực tiếp đến cổng của mình, với các bản dịch thời gian thực cho các biển báo và điểm ưa thích.

Thách thức và Hướng đi tương lai

Mặc dù vô cùng mạnh mẽ, WebXR không điểm đánh dấu không phải là không có thách thức. Công nghệ này không ngừng phát triển để vượt qua những trở ngại này.

Các hạn chế hiện tại

• Hiệu suất và Hao pin: Chạy đồng thời nguồn cấp dữ liệu camera và thuật toán SLAM phức tạp tốn nhiều tài nguyên tính toán và tiêu thụ năng lượng pin đáng kể, một yếu tố quan trọng cần cân nhắc đối với trải nghiệm di động.
• Độ bền của việc theo dõi: Việc theo dõi có thể thất bại hoặc trở nên không ổn định trong một số điều kiện nhất định. Ánh sáng yếu, chuyển động nhanh, giật và môi trường có ít đặc điểm thị giác (như một bức tường trắng trơn hoặc sàn nhà có độ phản chiếu cao) có thể khiến hệ thống mất định vị.
• Vấn đề 'Trôi': Trên khoảng cách lớn hoặc trong thời gian dài, những sai số nhỏ trong việc theo dõi có thể tích tụ, khiến các vật thể ảo từ từ 'trôi' khỏi vị trí được neo ban đầu.
• Phân mảnh trình duyệt và thiết bị: Mặc dù các nền tảng thương mại giảm thiểu điều này, việc dựa vào hỗ trợ trình duyệt gốc có nghĩa là phải điều hướng một ma trận phức tạp về các tính năng được hỗ trợ trên phiên bản hệ điều hành và mẫu phần cứng nào.

Con đường phía trước: Điều gì tiếp theo?

Tương lai của theo dõi môi trường tập trung vào việc tạo ra một sự hiểu biết sâu sắc hơn, bền bỉ hơn và có ngữ nghĩa hơn về thế giới.

• Tạo lưới và Che khuất (Occlusion): Bước tiếp theo sau nhận diện mặt phẳng là tạo lưới 3D đầy đủ. Các hệ thống sẽ tạo ra một lưới hình học hoàn chỉnh của toàn bộ môi trường trong thời gian thực. Điều này cho phép sự che khuất (occlusion)—khả năng một vật thể ảo bị che khuất một cách chính xác bởi một vật thể trong thế giới thực. Hãy tưởng tượng một nhân vật ảo đi một cách thực tế phía sau chiếc ghế sofa thật của bạn. Đây là một bước quan trọng hướng tới sự tích hợp liền mạch.
• Điểm neo bền bỉ và Đám mây AR: Khả năng một không gian đã được lập bản đồ và các điểm neo của nó có thể được lưu lại, tải lại sau và chia sẻ với những người dùng khác. Đây là khái niệm về "Đám mây AR". Bạn có thể để lại một ghi chú ảo cho một thành viên gia đình trên tủ lạnh thật của mình, và họ có thể xem nó sau bằng thiết bị của riêng họ. Điều này cho phép các trải nghiệm AR đa người dùng, bền bỉ.
• Hiểu biết Ngữ nghĩa: AI và học máy sẽ cho phép các hệ thống không chỉ nhìn thấy một bề mặt phẳng, mà còn hiểu nó là gì. Thiết bị sẽ biết "đây là một cái bàn," "đây là một cái ghế," "kia là một cửa sổ." Điều này mở ra AR nhận biết ngữ cảnh, nơi một con mèo ảo có thể biết để nhảy lên một chiếc ghế thật, hoặc một trợ lý AR có thể đặt các điều khiển ảo bên cạnh một chiếc tivi thật.

Bắt đầu: Những bước đầu tiên của bạn vào WebXR không điểm đánh dấu

Sẵn sàng để bắt đầu xây dựng? Đây là cách thực hiện những bước đầu tiên của bạn:

1. Khám phá các bản Demo: Cách tốt nhất để hiểu công nghệ là trải nghiệm nó. Hãy xem các mẫu API Thiết bị WebXR chính thức, các ví dụ tài liệu của A-Frame và các dự án trưng bày trên các trang web như 8th Wall. Sử dụng điện thoại thông minh của riêng bạn để xem những gì hoạt động và cảm giác của nó.
2. Chọn công cụ của bạn: Đối với người mới bắt đầu, A-Frame là một điểm khởi đầu tuyệt vời do đường cong học tập nhẹ nhàng. Nếu bạn đã quen với JavaScript và các khái niệm 3D, việc đi sâu vào three.js hoặc Babylon.js sẽ cung cấp nhiều sức mạnh hơn. Nếu mục tiêu chính của bạn là tiếp cận tối đa cho một dự án thương mại, việc khám phá một nền tảng như 8th Wall hoặc Zappar là điều bắt buộc.
3. Tập trung vào Trải nghiệm người dùng (UX): AR tốt không chỉ là công nghệ. Hãy nghĩ về hành trình của người dùng. Bạn phải hướng dẫn họ: hướng dẫn họ chĩa điện thoại xuống sàn và di chuyển xung quanh để quét khu vực. Cung cấp phản hồi trực quan rõ ràng khi một bề mặt đã được phát hiện và sẵn sàng cho tương tác. Giữ các tương tác đơn giản và trực quan.
4. Tham gia Cộng đồng Toàn cầu: Bạn không đơn độc. Có những cộng đồng nhà phát triển WebXR quốc tế, sôi động. Máy chủ Discord của WebXR, các diễn đàn chính thức cho three.js và Babylon.js, và vô số hướng dẫn và dự án mã nguồn mở trên GitHub là những nguồn tài nguyên vô giá để học hỏi và khắc phục sự cố.

Kết luận: Xây dựng một Web nhận biết không gian

Theo dõi không điểm đánh dấu dựa trên môi trường đã thay đổi cơ bản thực tế tăng cường từ một sự mới lạ thích hợp thành một nền tảng mạnh mẽ, có thể mở rộng cho giao tiếp, thương mại và giải trí. Nó di chuyển tính toán từ trừu tượng sang vật lý, cho phép thông tin kỹ thuật số được neo vào thế giới mà chúng ta đang sống.

Bằng cách tận dụng WebXR, chúng ta có thể cung cấp những trải nghiệm nhận biết không gian này cho một cơ sở người dùng toàn cầu chỉ với một URL duy nhất, phá bỏ các rào cản của các cửa hàng ứng dụng và việc cài đặt. Hành trình còn lâu mới kết thúc. Khi việc theo dõi trở nên mạnh mẽ hơn, bền bỉ hơn và nhận biết ngữ nghĩa hơn, chúng ta sẽ vượt ra ngoài việc chỉ đơn giản là đặt các vật thể trong phòng để tạo ra một web thực sự, tương tác và nhận biết không gian—một web có thể nhìn thấy, hiểu và tích hợp liền mạch với thực tại của chúng ta.