AR a menudo se basa en el posicionamiento preciso del dispositivo, ya sea por ubicación geográfica o en relación con objetos reconocibles. Ambos enfoques son actualmente muy difíciles de hacer bien:
– posicionamiento geográfico: la precisión del GPS solo se garantiza que sea de 15 metros en todo el mundo (excepto más cerca de los polos donde se produce más desviación). Se espera que los productos AR (como productos SATNAV) tengan cobertura mundial para permitir un mayor ROI en términos de licencias vendidas. Por lo tanto, es mejor tener una mayor precisión, por ejemplo, en EE. UU., Pero también requiere un diseño y comercialización de productos más difíciles. Cualquiera que sea la afirmación de ‘personas’ y comerciales, nadie puede garantizar un mejor posicionamiento a menos que uno use equipos de grado militar o triangulación similar a una torre celular. El primero, bueno, no es de calidad para el consumidor, y el segundo está siendo investigado y prototipado, pero como se puede imaginar, en las zonas urbanas todavía hay mucho ruido de radio para filtrar. Y se supone que un dispositivo recibe simultáneamente sus llamadas, recibe sus correos electrónicos, sms y tweets, reproduce su canción, lo posiciona en el mapa, comprende su orientación, … mientras filtra el ruido de las torres de telefonía móvil para calcular su posición en tiempo real. hora. No es una PC, sigue siendo una licuadora avanzada con una pantalla 🙂
– reconocimiento de objetos: ¿por dónde empezar? Procesadores lentos, resoluciones relativamente bajas de la cámara, lentes sucios, bajo ancho de banda, etc. son algunos de los problemas en el lado del dispositivo. En el extremo del servidor, esto requeriría una configuración de contenido extremadamente compleja donde los aspectos de reconocimiento de los objetos se etiquetan como grupos en las imágenes, que luego se pueden usar para comparar la imagen de la cámara. Las cámaras reconocen caras. De acuerdo, pero es lo único que tienen que hacer en ese momento.
Se están investigando enfoques combinados, pero la precisión combinada con el posicionamiento y la orientación siguen siendo un problema. Reconocer objetos también significa que la estatua, el edificio, el lago … deben ser reconocibles bajo diferentes luces (día / tarde / noche) y condiciones climáticas (claro, niebla, lluvia …). No olvides la necesidad humana de ‘cambiar cosas’ como agregar decoraciones navideñas a una tienda que la hace irreconocible en algunos casos. Además de esto, el contenido basado en el servidor debe tener un ciclo de actualización casi en tiempo real para hacer frente al cambio: si uno cambia la configuración de su patio delantero, remodela la fachada de un bar, … quién rastreará el cambio y actualizará el servidor ¿contenido?
Google sky funciona porque no requiere una precisión de ubicación geográfica de 15 m. Dada la posición entre el usuario y el cielo, una precisión de 25 km aún funcionaría perfectamente. Aún así, es un buen enfoque para posicionar a Google en el mercado de AR sin casi ningún esfuerzo.
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