Đồ án tìm HIỂU các FRAMEWORK hỗ TRỢ làm GAME 3d TƯƠNG tác, THỰC THỂ ảo AR
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (27.22 MB, 84 trang )
ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CƠNG NGHỆ THƠNG TIN
KHOA CƠNG NGHỆ PHẦN MỀM
ĐỜ ÁN 1
TÌM HIỂU CÁC FRAMEWORK HỖ TRỢ LÀM GAME
3D TƯƠNG TÁC, THỰC THỂ ẢO AR
Giảng viên hướng dẫn: Ths. Nguyễn Thị Thanh Trúc
Sinh viên thực hiện: Lương Lý Công Thắng - 18520357
Hồ Công Thành
- 18520359
TP. Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2011
Mục lục
Chương 1: Giới thiệu đề tài
6
1.1 Lý do chọn đề tài
6
1.2 Mô tả đề tài
6
1.3 Mục tiêu đề tài
6
Chương 2: Cơ sở lý thuyết
7
2.1 Công nghệ Augment Reality
7
2.2 Lịch sử
7
2.3 Các thiết bị dùng cho AR
8
2.3.1 Thiết bị đeo qua đầu (Head-Mounted Display - HMD)
8
2.3.2 Mắt kính AR
8
2.3.3 Kính áp tròng
9
2.3.4 Thiết bị cầm tay
9
2.3.5 Thiết bị chiếu
10
2.3.6 Các thiết bị Input
10
2.4 Cách thức hoạt động
10
2.5 Công nghệ SLAM
13
2.6 Một số ứng dụng Game AR
14
2.6.1 Pokemon GO
14
2.6.2 Angry Birds AR: Isle of Pigs
15
2.6.3 AR Dragon
16
Chương 3: Các framework hỗ trợ làm game AR
3.1 Wikitude SDK for Unity
17
17
3.1.1 Tổng quan
17
3.1.2 Kiến trúc và các nền tảng hỗ trợ
18
3.1.3 Các chức năng
19
3.1.3.1 Image Tracking:
19
3.1.3.2 Object Tracking:
21
3.1.3.3 Instant Tracking:
21
3.1.3.4 Plugin
21
3.1.4 Cách sử dụng
22
3.1.4.1 Đăng ký tài khoản của wikitude
23
3.1.4.2 Download và Setup
23
3.1.4.3 Image Tracking
26
3.1.4.4 Instant tracking
34
Instant tracking
34
Scene Picking
37
Save and Load Instant Target
38
Plane Detection
40
3.1.4.5 Object tracking và Scene Tracking
42
3.1.4.6 Quản lý Target
43
3.2 Vuforia
44
3.2.1 Tổng quan
44
3.2.2 Kiến trúc và các nền tảng hỗ trợ
45
3.2.2.1 Kiến trúc
45
3.2.2.2 Các nền tảng hỗ trợ
45
3.2.3 Các chức năng
48
3.2.3.1 Image Target
48
3.2.3.2 Cylinder Target
48
3.2.3.3 Multi-Target
49
3.2.3.4 VuMask
50
3.2.3.5 Model Target
51
3.2.3.6 Object Target
51
3.2.3.7 Area Target
51
3.2.3.8 Ground Plane
52
3.2.3.9 Vuforia Fusion
53
3.2.3.10 Device Tracking
53
3.2.4 Cách sử dụng
53
3.2.4.1 Tài khoản và license key
53
3.2.4.2 Download và Setup
55
3.2.4.3. Sử dụng tính năng Tracking Image
58
3.2.4.4. Sử dụng tính năng Tracking Object
59
3.2.4.5. Sử dụng tính năng Tracking Environment
64
3.2.5. Ưu và nhược điểm
66
3.3 AR Foundation
66
3.3.1 Tổng quan
66
3.3.2 Kiến trúc và các nền tảng hỗ trợ
68
3.3.2.1 Kiến trúc
68
3.3.2.2 Các nền tảng hỗ trợ
69
3.3.3 Các chức năng
69
3.3.3.1 Plane detection
69
3.3.3.2 Ray Casting
70
3.3.3.3 Anchor
70
3.3.3.4 Interaction
71
3.3.3.5 Face tracking
71
3.3.3.6 Body tracking
72
3.3.3.7 Image tracking
73
3.3.3.8 Object tracking
74
3.3.3.9 Light estimation
74
3.3.3.10 Environment Probes
75
3.3.3.11 Plane Occlusion
75
3.3.4 Cách sử dụng
76
3.3.4.1 Download và Setup
76
3.3.4.2 Plane Detection
77
3.3.4.3 Ray Casting
78
3.3.4.4 Anchor
79
3.3.4.5 Image tracking
79
3.3.4.6 Object Tracking
80
3.3.4.7 Light Estimating
80
Chương 4: Tương quan giữa các thư viện AR
82
Chương 1: Giới thiệu đề tài
1.1 Lý do chọn đề tài
Ngành công nghiệp phát triển game đang phát triển cực kỳ mạnh mẽ trên thê
giới, và xu hướng đó đã bắt đầu ở Việt Nam. Đặc biệt, những năm gần đây, thị
phần game mobile đang gia tăng mạnh, kèm theo đó là xu hướng làm game AR nổi
bật là Pokemon Go đang phát triển. Nhóm em muốn thông qua môn này có thể tìm
hiểu thêm về lĩnh vực đang phát triển này
1.2 Mô tả đề tài
Tìm hiểu về AR, cách thức vận hành, sử dụng các framework hỗ trợ làm
game AR
1.3 Mục tiêu đề tài
Mục tiêu đề tài mà nhóm đặt ra là hiểu được về công nghệ AR, biêt được
cách sử dụng, các chức năng, điểm mạnh, điểm yêu của các framework hỗ trợ làm
game tương tác AR để lựa chọn và áp dụng phù hợp trong các dự án sắp tới.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết
2.1 Công nghệ Augment Reality
Augmented Reality là một trải nghiệm mà ở đó trải nghiệm ở thê giới thực
sẽ được hòa trộn với các vật thể ở thê giới ảo do máy tính tạo ra, người dùng có thể
cảm nhận các vật thể ở thê giới ảo thông qua các giác quan như thị giác, xúc giác,
vị giác, thính giác, mùi hương, nhiệt độ, … , đồng thời cho phép người dùng tương
tác với các vật thể ảo bằng các thiêt bị hỗ trợ đặc biệt. Người dùng sẽ có cảm nhận
(nghe, nhìn, ngửi, ...) những vật thể ảo do máy tính tạo ra như đang thực sự ở trong
thê giới thực, có thể là một chậu cây ở trên bàn hoặc một con khủng long đang
chạy trên đường. Nói ngắn gọn, Augmented Reality giúp tăng trải nghiệm của
người, xóa nhòa ranh giới thực và ảo.
2.2 Lịch sử
Tuy các khái niệm AR mới nổi lên gần đây với đại đa số công chúng thông
qua các bộ phim khoa học viễn tưởng hoặc các ứng dụng của AR, nhưng các khái
niệm và các ứng dụng của AR đã có lịch sử hình thành lâu đời cách đây hơn 50
năm trước
Năm 1901, Lyman Frank Baum, một nhà văn, đã đưa ra một ý tưởng về
một màn hình điện tử mà có thể hiển thị hình ảnh con người lên thê giới thật, ông
gọi nó là thiêt bị đánh dấu con người (character marker)
Năm 1968, Ivan Sutherland, một giáo sư về khoa học máy tính, đã tạo ra
một cỗ máy tên gọi là The Sword of Damocles, chiêc máy này cho phép thay đổi
hình ảnh đầu ra dựa vào vị trí và góc quay của đầu người đeo.
Năm 1975, Myron Krueger đã tạo nên một video cho phép người dùng tương
tác với các vật thể ảo realtime
Năm 1980, Steve Mann, tạo ra một chiêc máy tính có thể đeo được
Năm 1990, từ Augmented Reality mới được định nghĩa lần đầu tiên bởi
Thomas P Caudell, một nhà nghiên cứu cho hãng Boeing
Từ năm 1990 đên nay, Augmented Reality liên tục được phát triển, nhưng chủ
yêu được sử dụng trong mục đích nghiên cứu, huấn luyện quân đội, và du hành vũ trụ.
Mãi tới năm 2000, một game mới được ra đời dựa trên công nghệ AR với tên gọi là
ARQuake, đánh dấu bước phát triển AR tới với người dùng phổ thông
( Năm 2001, một công cụ để phát triển các ứng dụng
AR là ARToolkit được công bố dưới dạng mã nguồn mở bởi phịng thí nghiệm HIT
của đại học Washington và tiêp tục được phát triển tới ngày nay. Năm 2013, Google
công bố dự án Google Glass, một chiêc kính AR. Năm 2015, Microsoft cơng bớ chiêc
kính AR của hãng với tên gọi Hololens. Microsoft gọi công nghệ này là Mixed Reality
nhưng những tính năng của nó cũng tương tự như AR. Từ 2015 đên nay, có hàng trăm
ứng dụng có sử dụng công nghệ AR như công nghệ filter ảnh realtime của Instagram,
Tiktok, hay các ứng dụng mạng xã hội khác,... hoặc Game thì nổi bật nhất là game
Pokemon Go, với việc cho phép các pokemon xuất hiện như ngoài đời thật.
2.3 Các thiết bị dùng cho AR
2.3.1 Thiết bị đeo qua đầu (Head-Mounted Display - HMD)
Hình 2.1. Hình minh hoạ một thiêt bị đeo qua đầu
Một dạng màn hình hiển thị được đeo qua đầu như một dạng nón (ảnh), bên
trong chứa một màn hình hiển thị cho mỗi mắt. HMD được sử dụng trong nhiều
lĩnh vực, bao gồm gaming, y tê, quân đội, hàng không, giáo dục. Mặc dù HMD có
thể sử dụng cho AR gaming, nhưng theo đa phần thị trường hiện nay chỉ cung cấp
loại HMD cho VR.
2.3.2 Mắt kính AR
Hình dạng giống như một chiêc mắt kính mà mọi người hay đeo, nhưng
được trang bị thêm một camera để theo dõi thê giới thực, một thiêt bị để xử lý hình
ảnh, và một máy chiêu để hiển thị các hình ảnh tăng cường vào mắt người sử dụng
thông qua sự phản xạ trên bề mặt kính
Hình 2.2. Hình minh hoạ kính AR
2.3.3 Kính áp tròng
Các thành phần và cách thức hoạt động tương tự như một chiêc mắt kính
AR, nhưng được tích hợp vào một chiêc kính áp trịng. Cơng nghệ này được phát
triển lần đầu vào năm 1999 bởi Steve Mann, và nó cần phải kêt hợp với một chiêc
kính AR khác để hoạt động. Một bản Prototype chưa hoàn thiện đã được giới thiệu
ở CES 2020 bởi công ty Mojo Vision, thiêt bị này có khả năng hoạt động độc lập
mà không cần một chiêc kính AR khác hỡ trợ.
Hình 2.3. Kính áp tròng AR
2.3.4 Thiết bị cầm tay
Một thiêt bị hiển thị có kích thước vửa với tay người. thiêt bị cầm tay hỗ trợ
AR phổ biên nhất hiện nay là chiêc điện thoại di động, nó sử dụng các cảm biên có
sẵn của một chiêc điện thoại để đưa các vật thể ảo vào trong thê giới thực, các cảm
biên có thể bao gồm la bàn, GPS, cảm biên gia tốc, cảm biên khoảng cách,...
Hiện nay, các thiêt bị điện thoại vẫn còn hạn chê về mặt hiệu năng cũng như hạn
chê về sự hỗ trợ đên từ các công ty làm thư viện AR như Google hay Apple nên số
lượng các thiêt bị có hỗ trợ AR thuần chưa được phổ biên trên thị trường, hiện có
khoảng 80% thiêt bị iOS và 35% thiêt bị Android có hỗ trợ.
2.3.5 Thiết bị chiếu
Một cách để đưa các vật thể ảo vào thê giới thật mà không cần các thiêt bị
như HMD, mắt kính, hay điện thoại. Thiêt bị chiêu sẽ map một đoạn video hoặc
một bức ảnh vào một vật thể ở thê giới thực, điều này có thể hơi ngược với các
thiêt bị vừa rồi vì chúng map một vật thể 3d ảo vào mắt chúng ta (một bức ảnh
2D). Điều này cho phép các vật thể ảo này là độc lập với người xem, mọi người
đều nhìn thấy vật thể ảo này ở cùng một địa điểm, cùng một kích thước.
Hình 2.4. Bức ảnh chụp việc map một đoạn video lên một tòa nhà
2.3.6 Các thiết bị Input
Bao gồm các thiêt bị cung cấp các thông tin cần thiêt về thới giới thực cho
máy tính xử lý. Các thiêt bị này có thể bao gồm camera, thiêt bị nhận dạng giọng
nói, thiêt bị nhận dạng chuyển động cơ thể người, các tay cầm để điều khiển,...
2.4 Cách thức hoạt động
Quá trình hoạt động của một hệ thống AR thường được chia là 2 phần chính
Gia đoạn đầu tiên: Hệ thống sẽ lấy các bức ảnh từ camera, cũng như các
thông tin nhận được từ các cảm biên. Sau khi lấy được thông tin ảnh, hệ thống sẽ
tiên hành xử lý những bức ảnh đó, có 2 kỹ thuật chính để xử lý ảnh:
1. Marker tracking: ở đây, hệ thống sẽ tìm kiêm những hình ảnh đã được
định trước (marker) trong những bức ảnh đó và đánh dấu chúng và bắt đầu theo dõi
những hình ảnh đó. Ví dụ như chúng ta có bức ảnh một bình bông và chúng ta set
up cho hệ thống tìm bức ảnh đó, hệ thống sẽ thông qua camera để tìm kiêm hình
ảnh bình bông đó trong các bức ảnh mà camera gửi tới để đánh dấu.
Hình 2.5. Một số mẫu Marker
2. Markerless tracking (Instant tracking): Không sử dụng marker, thay vào
đó, hệ thống sẽ sử dụng các cảm biên để track vị trí , hướng nhìn của người dùng,
cũng như detect được môi trường thực tại xung quanh người sử dụng (tường, đất,
ánh sáng). Markerless có thể sử dụng các công nghệ nhận diện môi trường xung
quanh như SLAM (2.5) để nhận biêt môi trường xung quanh.
Giai đoạn hai: hệ thống sử dụng các thông tin đã được sử lý ở giai đoạn 1 để
đưa các vật thể ảo vào trong ảnh và hiển thị ra màn hình cho người dùng. Ví dụ đới
với marker, thì hệ thớng sẽ hiển thị một vật thể là bình bông lên phía trên marker,
với markerless thì người dùng có thể chọn đặt vật thể lên mặt đất. Ở giai đoạn này,
các phương pháp toán học có thể áp dụng để map vật thể vào ảnh bao gồm Phép
chiêu, phép transformation, giải tích vector, thuật toán Kalman Filter (dùng để lọc
nhiễu), Nonlinear Optimization,
Hình 2.6. Marker tracking
Hình 2.7. Markerless Tracking
2.5 Công nghệ SLAM
Công nghệ SLAM được dùng để tái tạo lại thê giới thực từ các bức ảnh mà
camera gửi đên dồng thời liên tục theo dõi vị trí của thiêt bị trong thê giới thực. Sử
dụng những thông tin này, các nhà phát triển AR có thể tùy chỉnh ứng dụng của
mình dựa vào thê giới xung quanh, đồng thời nó giúp hệ thống điều chỉnh các vật
thể ảo cho phù hợp với vị trí, góc xoay, hướng nhìn của người sử dụng.
Công nghệ này sẽ phân tích các bức ảnh để tìm ra các Feature Point. Feature
Point là các điểm mà hệ thống cho là cần chú ý, các điểm đa phần được tìm thấy ở
các cạnh, các góc, các bức ảnh với đặc điểm nhận dạng cao của môi trường. Hệ
thống sẽ sử dụng các Feature Point để hiểu môi trường xung quanh, nhận diện
được các mặt phẳng, các đồ vật, các bức ảnh,...
Hình 2.8. Ví dụ về các Feature Point
2.6 Một số ứng dụng Game AR
2.6.1 Pokemon GO
Hình 2.9. Mô phỏng game Pokemon GO
Pokemon GO ra đời năm 2016, với chức năng cho phép người dùng nhìn các
con thú pokemon đứng và hoạt động trong thê giới thực. Người chơi sẽ vào vai
người chuyên đi bắt các pokemon, đi theo các con đường để tìm kiêm pokemon.
Khi phát hiện pokemon, game sẽ chuyển người chơi sang sử dụng camera, lúc này
người chơi sẽ sử dụng camera để tìm kiêm các pokemon đang ở gần mình và
quăng bóng bắt chúng.
Pokemon GO nhanh chóng nổi tiêng toàn cầu với lối chơi áp dụng công nghệ AR
vào game tương đối mới lạ với nhiều người.
2.6.2 Angry Birds AR: Isle of Pigs
Hình 2.10. Mô phỏng game Angry Bird AR
Angry bird AR với lới chơi thừa hưởng từ dịng game tiền nhiệm, nay kêt
hợp với công nghệ AR đã làm tăng đáng kể trải nghiệm của người chơi. Người
chơi khi bắt đầu game sẽ được chương trình hướng dẫn chĩa camera vào các bề mặt
phẳng, ngay khi chương trình nhận diện được bề mặt phẳng sẽ xin phép người chơi
được đặt các tower ở đó. Sau khi đặt tower, người dùng có thể đưa camera xung
quanh khu vực để bắn các chú chim nhằm phá hủy các tower và tiêu diệt các chú
heo xanh.
Lối chơi của game không mới nhưng việc áp dụng công nghệ AR một cách
khéo léo đã giúp game trở nên thú vị và mới lạ hơn.
2.6.3 AR Dragon
Hình 2.11. Hình minh hoạ game AR Dragon
Game này cho phép chúng ta nuôi và chơi với các chú rồng. Người chơi sẽ
tìm một mặt phẳng trống rồi triệu hồi ra các chú rồng của mình, sau khi triệu hồi,
người chơi sẽ được vuốt ve, cho ăn, huấn luyện và chơi đùa với các chú rồng của
mình. Game có đồ họa bắt mắt, dễ thương, sống động nhờ vào công nghệ AR mang
lại cảm giác các chú rồng đang ở cạnh chúng ta.
Game thích hợp cho các bạn muốn nuôi thú cưng nhưng không có điều kiện
hoặc muốn thử nuôi một chú rồng xem có hợp không trước khi đi mua về nuôi một
chú rồng thật.
Chương 3: Các framework hỗ trợ làm game AR
3.1 Wikitude SDK for Unity
3.1.1 Tổng quan
Wikitude là bộ thư viện phát triển các ứng dụng AR cho các thiêt bị di động.
Bộ thư viện chú trọng vào giải quyêt các công việc cần nhận dạng và theo dõi hình
ảnh (AR phụ thuộc vào dữ liệu ảnh).
Wikitude được tin tưởng và sử dụng bởi nhiều công ty nổi tiêng trên thê giới
về lĩnh vực giải trí, như Marvel, Disney (thơng tin được lấy trên trang chủ của
Wikitude). Đồng thời, wikitude cũng nhận được nhiều giải thưởng danh giá
● 2017: Best Development Tool 2017, Augmented World Expo
● 2015: Honorable Mentions for Best Tool 2015, Augmented World Expo
● 2012 & 2011:
○ Best Augmented Reality Browser, Augmented Planet
○ Best Augmented Reality Tool, Augmented Planet
● 2010:
○ Best Augmented Reality Browser, Augmented Planet
○ World Summit Award
○ Galileo Master 2010 at European Sate Galileo Master 2010 at
European Satellite Navigation Competition
○ Global Champion at Navteq Challenge 2010
○ Hagenberg Award
○ Grand Prize Winner Navteq Challenge 2010 (EMEA Region)
● 2009:
○ Best Augmented Reality Browser, Augmented Planet
○ GSMA Mobile Innovation 2009 Global Competition EMEA "Top
Innovator"
○ Salzburger Wirtschaftspreis
● 2008:
○ Android Developer Challenge Top-50 Award
3.1.2 Kiến trúc và các nền tảng hỗ trợ
Hình 3.1. Tổng quan kiên trúc của Wikitude
Computer Vision Engine: Là 1 phần trong Core Component, bao gồm 3 thành
phần chính: SLAM Engine, Image Recognition, Object/Scene Recognition. Nhiệm
vụ chính của phần này là để xử lý hình ảnh, nhận dạng hình ảnh từ camera của thiêt
bị. Mọi platform của Wikitude đều sử dụng CV Engine này, nhưng chúng không
được phép access trực tiêp vào engine mà phải thông qua phần Native API (Java,
ObjC) hoặc JavascriptAPI.
Native API, cung cấp API để giao tiêp với phần CV Engine, Native API dùng cho
Android (Java), iOS (Objective C) hoặc Window. Nó còn cho phép các kêt nối với
các Plugin để mở rộng nền tảng hỗ trợ
Javascript API: Cho phép xây dựng ứng dụng AR trên nền tảng HTML và
Javascript. Nó cung cấp access tới các chức năng của CV Engine, hệ thống
rendering, Plugin API.
Plugin API: cung cấp API để kêt nối plugin tới Wikitude SDK
Cordova Plugin: Được xây dựng trên nền tảng Javascript API, cho phép sử dụng
Wikitude SDK kêt hợp với Apache Cordova
Flutter Component: Được xây dựng trên nền tảng Javascript API, cho phép sử
dụng Wikitude SDK kêt hợp với Flutter
Xamarin Component: Được xây dụng trên nền tảng Javascript API, cho phép sử
dụng Wikitude SDK kêt hợp với Xamarin
Unity3D Plugin: Được xây dựng dựa trên Native API, cho phép sử dụng Wikitude
kêt hợp với Unity3D
3.1.3 Các chức năng
Wikitude Plugin cho Unity3D hỗ trợ 4 chức năng chính
3.1.3.1 Image Tracking:
Nhận dạng các bức ảnh (target) và đặt các vật thể ảo lên các bức ảnh đó,
đồng thời thay đổi vật thể theo góc nhìn của người sử dụng.
● Image Tracking có thể được sử dụng nhiều trong các trị chơi thẻ bài, nơi
mỡi thẻ bài sẽ triệu hồi ra một con quái vật, hoặc trong các tấm áp phích
quảng cáo, hoặc để hiển thị các kiên trúc đường nước trong từng khu vực,
việc giúp tăng trải nghiệm của người dùng hoặc có thể hiển thị những thứ
mà không thể thấy bằng cách thông thường được
● Bên trong chức năng Image Tracking được chia thành 2 loại chính, là Image
Tracking và Extended tracking
○ Image Tracking: sự tồn tại của vật thể sẽ gắn liền với các target, nêu
wikitude khơng cịn nhận dạng được target nữa, thì sự tồn tại của vật
thể ảo sẽ bị xóa theo.
Hình 3.2. Chức năng Image Tracking
○ Extended Tracking: sự tồn tại của vật thể lúc này sẽ khơng cịn bị
gắn chặt với target nữa. Một khi wikitude nhận dạng được target, nó
sẽ tạo một vật thể ảo, nhưng khi wikitude khơng cịn nhận diện được
sự tồn tại của target nữa, sự tồn tại của vật thể ảo vẫn được cho phép
tiêp tục. Điều này yêu cầu nhiều sức mạnh của phần cứng hơn chức
năng Image Tracking bình thường nên hình ảnh đầu ra của wikitude
có thể không ổn dịnh
Hình 3.3. Chức năng Extended Image Tracking
3.1.3.2 Object Tracking:
Ngoài nhận dạng ảnh, wikitude còn cho phép nhận dạng một vật thể 3D ở
ngoài thê giới thực và thêm các vật thể ảo vào cho nó. Wikitude sử dụng nhiều bức
ảnh chụp vật thể ở nhiều góc độ khác nhau để có thể xác định được vật thể. Chức
năng này có thể ứng dụng trong việc tạo ra đồ chơi cho trẻ em, hiển thị thông tin
của các vật thể ở các điểm du lịch, các hướng dẫn sử dụng cho các công cụ phức
tạp. Ứng dụng này yêu cầu object phải có các điểm nhận dạng nổi bật, hoặc không
thay đổi nhiều so với nguyên bản ban đầu được chụp
● Scene Recognition được dùng để nhận dạng và track một khu vực hoặc một
vật thể lớn hơn kích thước của một món đồ thơng thường nhờ vào cơng nghệ
nhận dạng ảnh, ví dụ như một tịa nhà, một căn phòng,...
3.1.3.3 Instant Tracking:
Chức năng Instant tracking khác hoàn toàn với 2 chức năng đã nêu trên, nó
không nhắm tới việc tìm kiêm các vật thể (ảnh 2D, vật 3D) như đã định trước, thay
vào đó, nó theo dõi tất cả môi trường xung quanh. Chức năng này gồm 2 giai đoạn
thực hiện
● Initializing: Đầu tiên người dùng sẽ chọn gốc tọa độ cho ứng dụng bằng
việc chĩa camera vào vị trí mà người dùng ḿn đặt. Gớc tọa độ này sẽ xác
định vị trí đặt các vật thể ảo trong thê giới thực. Ở giai đoạn này, wikitude sẽ
cần người dùng cung cấp một thông số là độ cao của thiêt bị so với mặt đất,
thông số này sẽ dùng để scale vật thể ảo cho phù hợp với không gian thực.
Một thông số nữa cũng quan trọng là độ nghiêng của mặt đất, điều náy cho
phép người dùng có thể tracking tường thay thê cho mặt đất
● Tracking: Sau khi người dùng đã chọn được điểm đặt, wikitude sẽ đặt vật
thể ảo lên vị trí tương đối so với điểm đặt tọa độ gốc, và bắt đầu tracking
chuyển động, vị trí, góc nhìn của người sử dụng
3.1.3.4 Plugin
Wikitude cho phép người dùng sử dụng ảnh của camera vào các Plugin khác
để thực hiện các công việc nhất định phù hợp với yêu cầu của ứng dụng. Ví dụ
người dùng có thể gửi ảnh của camera vào một Plugin quét QR code để tạo một
đường link tới trang web
3.1.4 Cách sử dụng
Thư viện Wikitude cho Unity được chia thành 2 bản chính, Expert Edition
và Professional Edition.
Sự khác biệt của 2 bản này có thể được tìm thấy ở đường link phía ći phần 3.1, ở
đây nhóm em xin tổng hợp các sự khác biệt mà chúng em thấy quan trọng
Tính năng
Professional Edition
Expert Edition
Tracker
Hỡ trợ một tracker cho
mỡi Unity Scene
Hỗ trợ nhiều Tracker
Image tracker
Hỗ trợ nhiều image trên 1 Hỗ trợ nhiều image trên 1
tracker,
tracker,
Hỗ trợ Extended tracking Hỗ trợ Cylinder tracking
Không hỗ trợ Extended
tracking
Object tracking
Hỗ trợ
Không hỗ trợ
Instant tracking
Hỗ trợ Instant tracking
Không hỗ trợ
Plugin
Hỗ trợ
Hỗ trợ
Liên kêt với
ARFoundation(ARCore,
ARKit)
Thông qua Smart switch
để sử dụng chức năng
position tracking của
ARFoundation
Liên kêt trực tiêp với
ARFoundation thông qua
ARBridge, giúp sử dụng
được các chức năng của
ARFoundation như
Instant tracking, Face,
Extend tracking, ...
Các thiêt bị hỗ trợ
Máy tính
IOS: 9.0 trở lên
Android: Tất cả điện
thoại android 5.1 trở lên
để sử dụng
Khơng hỡ trợ máy tính
IOS: 12.0 trở lên
Android: Chỉ những dịng
điện thoại được hỡ trợ
bởi ARCore mới sử dụng
được
Do cả 2 bản đều có chức năng tương tự gần giống nhau, nhưng do bản Expert cần
tới các chức năng hỗ trợ của ARFoundation nên nhóm em chọn bản Professional để
thấy đầy đủ nhất các tính năng thuần của Wikitude
3.1.4.1 Đăng ký tài khoản của wikitude
Wikitude yêu cầu phải có tài khoản mới có thể sử dụng được các chức năng
của Plugin.
Đầu tiên, chúng ta vào đường link này và đăng ký một tài khoản. Sau khi đã
có tài khoản, chúng ta sẽ vào trang tạo SDK key, key này dùng để setup SDK. Ở đó
chúng ta có thể làm theo hướng dẫn để mua một key hoặc bấm vào nút Generate
Key và làm theo hướng dẫn để tạo một key dùng thử có hạn 45 ngày
Hình 3.4. Trang SDK key
Sau khi đăng ký thành công, chúng ta nhấn vào nút Download key, máy tính
sẽ download một file .txt có chứa key dùng thử.
3.1.4.2 Download và Setup
Đầu tiên, chúng ta cần tải bộ Plugin Wikitude cho Unity, đường link tải ở
đây. Sau khi tải xong, chúng ta giải nén ra, chúng ta sẽ được thư mục, bên trong
thư mục đó có chứa thư mục Package, bên trong chúng ta sẽ thấy file
Wikitude.unitypackage .
Sau đó mở Project Unity3D mà chúng ta muốn import Wikitude, chọn
Assets -> Import Package -> Custom Package,
Hình 3.5. Import wikitude
Một cửa sổ File Explorer sẽ mở ra, chúng ta chọn file
Wikitude.unitypackage trong thư mục vừa giải nén rồi nhấn OK
Hình 3.6. Giao diện import thư viện
Một cửa sổ sẽ hiện ra như này, nêu chúng ta cần các example của Wikitude
thì nên chọn tất cả, cịn khơng thì bỏ chọn Streaming Assets và Samples như ảnh,
sau đó nhấn Import
Sau khi import thành công chúng ta cần thực hiện import key dùng thử bằng
cách: Chúng ta mở prefab WikitudeCamera trong đường dẫn
