Дополненная реальность – (augmented reality, AR) – технология, позволяющая накладывать поверх реального мира цифровые данные и сообщения об исследуемом объекте с помощью компьютерных устройств. Отличительной особенностью данной технологии является получение статических и динамических данных в реальном времени с помощью визуализации данных о конкретном объекте. То есть исключается необходимость в ручном поиске информации через поисковые системы. Проще говоря, имея необходимое компьютерное устройство (планшет, смартфон и т.д.) и соответствующий софт, мы получаем визуальную информацию о том или ином объекте простым наведением камеры на объект.

Рисунок 1 – Пример использования AR на смартфоне

Так как же это работает? Для начала нам необходимо изображение исследуемого объекта, которое мы получаем с камеры компьютерного устройства. Далее в дело вступают различные датчики устройства, которые будут определять наше положение в пространстве. Любое современное мобильное устройство снабжено гироскопом, акселерометром, GPS и компасом. именно эти устройства и будут передавать координаты нашего местоположения в пространстве, ориентацию устройства, куда оно направлено и какая у него перспектива относительно исследуемого объекта. После передачи этих данных происходит идентификация исследуемого объекта с помощью алгоритмов распознавания. И на завершающем этапе на экране устройства отображается информация об объекте.[1]

Рисунок 2 – Общая схема работы AR

Важнейшей задачей в функционировании дополнительной реальности является идентификация объекта. Здесь же кроется и основная проблема. Например, если рассматривать Эйфелеву башню как объект с точки зрения человека, то человек сможет идентифицировать ее практически с любой точки обзора. Но как объяснить машине, что объект, о котором нам нужно получить информацию, является Эйфелевой башней? Очевидно, что для этого необходимо “привязаться” к исследуемому объекту с помощью другого объекта, который будет идентифицировать исследуемый объект, и вычисление положения которого будет являться вычислительно простой задачей. Такими объектами привязки выступают маркеры дополнительной реальности. В теории маркером дополнительной реальности может выступать любая фигура, но на практике все не так просто. Для того, чтобы получать информацию без задержек и искажений, поэтому следует учитывать такие факторы, как разрешение камеры устройства, сложность маркера и т.д. Поэтому на практике обычно используются маркеры в форме квадрата со вписанным в него идентификационным образом простой формы, черно-белым либо цветным. Применение квадратного маркера позволяет наиболее точно идентифицировать его в пространстве, а простой образ позволяет быстро обрабатывать запрос.

Рисунок 3 – Пример маркера дополнительной реальности (QR-маркер)

Примером такого маркера является QR-маркер (quick response – быстрый отклик), разработанный в Японии в еще в 1994 году. Квадраты в углах маркера позволяют нормализовать его размер, положение в пространстве и угол, под которым расположено считывающее устройство. Такой маркер считывается любым смартфоном и может нести до 4296 цифр и латинских букв информации. Точки маркера переводятся в двоичные числа с проверкой по контрольной сумме. [2]

Естественно, что использование таких маркеров не всегда эстетически уместно, иначе мир вокруг нас напоминал бы сплошную шахматную доску, поэтому нередко применяются маркеры в виде любых других изображений. В данном случае используется так называемый SURF-метод (Speeded Up Robust Features) – метод обнаружения устойчивых признаков изображения. Естественно, что распознать например изображение животного как маркер гораздо сложнее, чем тот же QR-маркер, поэтому данный метод имеет ряд недостатков, в том числе и ложные срабатывания.

Кроме метода маркеров так же существует и безмаркерный метод, так как не всегда есть возможность нанести маркер на обрабатываемый объект, как например в случае с той же Эйфелевой башней. Какому туристу понравится черно-белый квадрат, наклеенный на макушку архитектурной достопримечательности? В этом случае для распознавания объектов необходимо привязываться непосредственно к самим объектам реального мира, что является довольно трудоемкой задачей. Как раз таки в данном случае кроме самого изображения объекта используются дополнительные данные, такие как например географические координаты устройства в пространстве или окрашивание распознаваемого объекта в определенный цвет. Естественно, Эйфелеву башню мы раскрасить не сможем, но метод окрашивания объектов можно использовать для нахождения ключевых объектов в метро, на улицах города или в общественных зданиях.

В данный момент так же ведутся активные исследования в области распознавания движущихся объектов, таких как например жесты человека. Но, так как данная область еще мало изучена, то распознавание движущихся используется только в узкоспециализированных сферах деятельности человека. [3]

Подводя итог, можно сказать, что технология дополненной реальности нашла широкое применение как в повседневности, так и в промышленной составляющей. Технологии дополненной реальности активно применяются в медицине, военной промышленности (управление беспилотными летательными аппаратами, передача информации индикации непосредственно в шлем пилота), архитектуре, игровой индустрии, телевидении, машиностроении. Помимо стандартных карманных устройств, для работы с дополненной реальностью разрабатываются новые уникальные девайсы, такие как Google Glass и VUZIX SMART GLASSES M100. Но так как данная технология еще только развивается, то разрабатываемые устройства и программное обеспечение имеют как правило специализированный характер и не являются универсальными, нет централизации управления, что нередко приводит к ситуации, когда информацию о двух разных объектах приходится получать разными методами.