AR黑科技有哪些汇总

一个Pokemon Go让AR一下子进入了大众视野,仿佛一夜之间AR的民众普及度达到甚至超过了深耕这么多年的VR。然而,pokemon go其实并不是真正意义上的AR,按照严格定义归于MR范畴。那么大家不禁要问,到底什么是AR?

现阶段真正量产的民用AR头显(HMD,Head Mounted Display)就要数微软的Hololens,从它公布发售到现在也过去大半年有余。笔者发现大家对AR的热情很高,但是对微软这款AR眼镜是如何工作的却又知之甚少(网上各种鱼龙混杂的介绍也很多),当然3000美金的价格也让大多数人望而却步,更加深了其神秘程度。

笔者今天就带大家一睹其硬件技术细节,将其扒出来看个透彻,希望大家看完之后对相关技术,优势和发展有个大致的了解。

Hololens硬件指标:

AR黑科技有哪些,扒一扒Hololens让人惊艳的黑科技

*上述硬件指标总结以及摘录自微软官方网站

通过官网的“简单”介绍(真的是非常简单,而且很多都是概念性的表述,没有具体型号),我们大致可以看出,Hololens其实是一个完完全全的PC:运行着Win10,用着X86架构的CPU,这很不同于现在的很多基于ARM处理器的移动设备。这跟后文会提到的最近另一个比较火的AR眼镜——Meta2相比,Hololens确实很先(牛)进(逼),因为Meta2这货竟然还需要接PC。

但是这可不仅仅就是个小型化的移动PC,为了能够处理全息影像,微软还号称特地定制了一块HPU(全息处理单元),由TSMC28nm制程,有24个DSP核心,6500万个逻辑门,8MB的SRAM内存。

那么看起来Hololens已经具备很强的计算/图像处理能力了,但是这对于AR头显来说还是远远不够的。

AR的关键硬件技术难点

AR技术难点有SLAM算法,数据处理,人机交互,显示成像技术,小型化/集成化,音频技术等等,而现阶段主要是SLAM算法,人机交互和显示成像技术。由于SLAM算法不属于硬件范畴,本文就不继续讨论了,而且从Hololens的实际表现来看,其SLAM算法已经足够稳(Niu)定(Bi)了。

人机交互

对于VR来说,沉浸感使得传统的键盘、鼠标输入作古,急需新的交互方式,现阶段的VR则是以千奇百怪的手柄来实现。而AR头显也面临一样的问题,想想坐着用着鼠标、键盘亦或是手柄来体验AR是多么的二。因此,新型的人机交互方式对于VR和AR设备来说都非常有吸引力,各大厂商也在做相关布局。

(1)语音识别

Hololens既然跑的是win10,那微软自带的cortana也是同样具备。巨硬在自然语言识别上的功底大家还是有目共睹的,这里就不赘述了。

硬件上,Hololens具备4个立体声麦克风,佩戴方式较为固定且离人的嘴巴不远,因此语音信号获取上的难度大大降低,其语音识别较(非)为(常)准确,特别是在游戏“Fragments”中的表现非常抢眼。

现在国外的代表公司都有:

Nuance,苹果(包括收购的SiriInc.,NovaurisTechnologies,VocallQ和Emotient)

Google(包括收购的SayNow,PhoneticArts,Wavii,SRTechGroup及出门问问)

Amazon(包括收购的Yap,Evi,IvonaSoftware)

Facebook(包括收购的MobileTechnologies和Wit.ai)

微软

而国内的语音技术公司则没有国外的巨头那么豪,基本不靠收购以自力更生为主,代表公司有:

科大讯飞(依靠中科大的语音处理技术)

百度(与中科院声学所合作)

思必驰(获Ali投资)

云知声(与中科院自动化所合作)

(2)手势识别

一个背景知识就是,Hololens的总负责人AlexKipman也是另一个微软的明星产品Kinect的负责人。因此我们通过两者的分解图可以发现,hololens的手势识别的部分基本上就是把kinect2缩小了搬了过去。

对!就是这个巴西裔哥们~

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Hololens或者说Kinect2的手势识别采用了TOF(TimeofFlight)技术,相比于另外两种比较主流的技术方案:结构光(StructureLight,下图中的LightCoding与其类似,代表作Kinect1代)和多摄像头成像(Muti-camera,代表作SonyPSEye),就计算上而言,TOF是三维手势识别中最简单的,不需要任何计算机视觉方面的计算,并且TOF技术刷新速率更快,并且有着更好的扫描精度,因此有着非常不错的体验效果。

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绿色的部分是红外发射器,蓝色部分是红外捕捉摄像(也就是指标中提到的depthcamera),红色部分则是RGB摄像头(也就是指标中提到的2MPphoto/HDvideocamera,恩,只有200w),换句人话就是最普通的了。我们使用Hololens的流媒体播放模式时,看到的画面就是靠它了。

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