Объединенная реальность

Слияние реальностей (СР) представляет собой сложную эволюцию в способах взаимодействия человека с цифровым контентом, создавая среду, в которой физический и виртуальный миры становятся неразрывно связанными. среду, в которой физический и виртуальный миры становятся неразрывно связанными. В отличие от базовых наложений, используемых в дополненной реальности (AR), слияние Reality обеспечивает не только появление цифровых объектов в поле зрения пользователя, но и их физическое взаимодействие с реальным окружением. В сценарии MR виртуальный мяч может скатиться с физического стола и отскочить на реальный пол, или цифровой персонаж может спрятаться за реальным диваном, демонстрируя понимание глубины, окклюзии и физических границ. Такая бесшовная интеграция в значительной степени опирается на передовые технологии компьютерного зрения (КВ) и искусственный интеллект (ИИ) для создания карты окружающего пространства в режиме реального времени.

Технология, лежащая в основе погружения

Для того чтобы Слияние реальностей было убедительным, система должна обладать глубоким семантическим пониманием физического мира. Это достигается за счет сочетания специализированного оборудования, такого как датчиков LiDAR и камер глубины, и мощных программных алгоритмов. Основная технология часто включает в себя Одновременная локализация и картирование (SLAM), которая позволяет устройству track собственное движение и одновременно строить карту неизвестного окружения.

В этом конвейере модели глубокого обучения (Deep Learning, DL) играют ключевую роль. А именно, обнаружение объектов идентифицирует предметы в сцене, а сегментация объектов определяет их точные границы. Такая точность на уровне пикселей очень важна для "окклюзии" - визуального эффекта, когда реальный когда реальный объект загораживает вид на виртуальный, сохраняя иллюзию глубины. Высокопроизводительные модели, такие как Ultralytics YOLO11 часто используются для обеспечения низкой латентность выводов, необходимую для того, чтобы эти взаимодействия плавными и не вызывающими тошноты у пользователя.

Объединенная реальность в сравнении со смежными концепциями

Ориентироваться в терминологии пространственных вычислений может быть непросто. Полезно рассматривать эти технологии в рамках континуума виртуальности:

• Дополненная реальность (AR): Цифровые элементы накладываются на реальный мир, но при этом часто отсутствует пространственного восприятия. Классический пример - стрелка GPS, парящая на экране телефона.
• Виртуальная реальность (VR): Пользователь полностью погружается в синтетическую цифровую среду, прерывая от визуального контакта с физическим миром.
• Объединенная реальность (MR): Этот термин часто используется как взаимозаменяемый с термином "смешанная реальность". подчеркивает интерактивность и отзывчивость виртуальных объектов на физику и освещение реального мира. Он создает цифровой двойник ближайшего окружения для надежного закрепления контента.

Применение в реальном мире

Слияние реальностей преобразует отрасли, преодолевая разрыв между цифровыми данными и физическими действиями.

1. Передовая хирургическая навигация: в рамках ИИ в здравоохранении, МР-гарнитуры позволяют хирургам "видеть пациента насквозь". Накладывая 3D МРТ или КТ данные непосредственно на тело пациента, врачи могут визуализировать внутреннюю анатомию, например кровеносные сосуды или опухоли, прежде чем сделать разрез. Для этого требуется точная точной оценки положения, чтобы совместить медицинские изображения с реальным положением пациента на операционном столе.
2. Промышленное обслуживание и обучение: В области ИИ в производстве, технические специалисты используют MR для ремонта сложного оборудования. Вместо бумажного руководства техник видит интерактивные пошаговые 3D-инструкции. пошаговые 3D-инструкции, нанесенные на детали машины. Если какой-то компонент нуждается в замене, система может выделить конкретный болт, который нужно открутить. Такое применение робототехники и человеческого значительно сокращает время обучения и количество ошибок.

Реализация восприятия для MR

Основополагающим элементом любой системы объединенной реальности является способность detect и определять местоположение объектов в реальном мире, чтобы виртуальный контент реагировал на них. чтобы виртуальный контент мог реагировать на них. В следующем примере показано, как использовать ultralytics для обнаружения объектов в реальном времени, что обеспечивает координатные данные, необходимые для привязки виртуальных активов.

from ultralytics import YOLO

# Load a pre-trained YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Perform inference on an image (or video frame from an MR headset)
results = model("path/to/scene.jpg")

# Display results
# In an MR app, the bounding box coordinates (results[0].boxes.xyxy)
# would be used to anchor 3D graphics to the detected object.
results[0].show()

Будущие направления

Будущее объединенной реальности тесно связано с развитием краевого искусственного интеллекта. По мере того как гарнитуры и очки становятся все легче, большая часть обработка визуальных данных должна происходить непосредственно на устройстве, чтобы минимизировать задержки. Достижения в области квантования моделей позволяют сложным нейронным сетям эффективно работать на мобильном оборудовании. Кроме того, интеграция генеративного ИИ позволяет создавать динамические виртуальные активов на лету, приближая нас к видению широко распространенных пространственных вычислений, где физическое и цифровое неотличимы друг от друга.