Розмір шрифту: 

Доповнена реальність стає все більш популярною технологією, яка використовується в різних сферах, таких як реклама, маркетинг, навчання, медицина та інші. Досліджуваний проект – мобільний додаток, який містить основну функцію: дозволяє користувачам завантажувати власні 3D-моделі до доповненої реальності. Розробка є актуальною, оскільки відповідає попиту на нові технології.

Ринок 3D-моделювання та використання 3D-моделей в різних сферах, таких як архітектура, дизайн, реклама та інші, продовжує розширюватися. Проект може відповідати зростаючому попиту на ці технології та відкривати нові можливості використання 3D-моделей в реальному світі.

Додаток, який дозволяє користувачам завантажувати власні 3D-моделі, дає можливість продемонструвати творчі здібності, створювати власні моделі та взаємодіяти з ними в реальному світі. Також такий додаток можуть використовувати не тільки 3D-дизайнери, які хочуть подивитись на результат своєї роботи, а й викладачі – для якісного озвучування матеріалів, маркетологи – для зображення товарів в доповненій реальності потенційним покупцям, лікарі – для теми свого напряму, інженери та архітектори – для розробки і демонстрації інструментів або проектів.

На наступному зображені показано діаграму прецедентів, яка інформує про роботу 3D-дизайнера, а саме створення 3D-моделей.

 

 

Рис.1. Діаграма прецедентів предметної області

 

Проект створюється за допомогою засобів Unity та ARFoundation. ARFoundation  - набір скриптів для роботи з доповненою реальністю, що дозволяє відстежувати пристрій у просторі, виявляти горизонтальні та вертикальні поверхні, виявляти та відстежувати 2D зображення, 3D об'єкти.

ARFoundation дозволяє відслідковувати поверхні за допомогою двох способів: відслідковування площиною та маркером.

Оскільки розроблювальний проект для мобільних телефонів Android, то для його реалізації потрібно користуватись бібліотеками ARCore.

Як це працює? Камера телефону бачить картинку, а ця картинка плоска, тобто в 2D, а ми знаходимось в чотирьохвимірному просторі. За допомогою датчиків глибини в камері, камера розбиває картинку на мільйон точок з яких ми можемо створити тригонометричну модель. За допомогою SLAM-технологій можливо побудувати 3D-модель на основі отриманих точок.

SLAM - є алгоритмічною обчислювальною задачею побудови і оновлення мапи невідомого оточення з одночасним відстежуванням місцеположення рухаючись по ньому.