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Rendering distribuito su dispositivi mobili via wireless - stato dell'arte
 

Rendering distribuito su dispositivi mobili via wireless - stato dell'arte

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  • 27/03/2007 Monica Colangelo Architetture di reti wireless per il rendering distribuito su dispositivi mobile on-demand

Rendering distribuito su dispositivi mobili via wireless - stato dell'arte Rendering distribuito su dispositivi mobili via wireless - stato dell'arte Presentation Transcript

  • Stato dell’arte
  • Obiettivo
    • Visualizzazione e interazione con immagini tridimensionali complesse su dispositivi con limitate capacità di calcolo
    • Il grande vantaggio di un PDA (Personal Digital Assistant) è che offre accesso ad Internet indipendentemente da vincoli di posizione
  • Scenario
    • Limitata capacità di calcolo
    • Ridotta dimensione del display
    • Mancanza di dispositivi di interfacciamento tradizionali
    • Realismo
    • Interattività
      • un sistema di visualizzazione dovrebbe, in generale, permettere un’esplorazione interattiva dei dati visualizzati
    Limitazioni Requisiti
  • Idea
    • Demandare il task di calcolo ad un’architettura remota e usare il dispositivo palmare solo per la visualizzazione e l’interazione con l’utente
    • Vantaggi
      • i dati che devono essere visualizzati sono elaborati da “un’unità” remota, superando i vincoli tecnologici dei PDA
      • la visualizzazione remota non implica la trasmissione dei dati sorgente, in questo modo il sistema è indipendente dal tipo di applicazione/dati
  • Sommario
  • Chromium
    • Piattaforma per il rendering interattivo e scalabile per architetture cluster
    • Basato su WireGL
    • Sistema di configurazione centralizzato per decidere quali nodi del cluster saranno coinvolti in una sessione di rendering parallelo e quale tipo di comunicazione sarà necessario
    • Le trasformazioni sui flussi di comandi avvengono mediante le SPU (Stream Processing Unit) che sono realizzate come librerie caricabili dinamicamente e forniscono l’interfaccia OpenGL
  • Stream Processing Unit
    • I client usano una SPU che realizza un rendering di tipo sort-first (detta tilesort SPU ) per dividere il carico di lavoro tra le macchine del cluster
    • I server usano la render SPU per veicolare direttamente i flussi di comandi agli acceleratori grafici
    • Una SPU, detta readback , gestisce la composizione dell’immagine finale
    • Esiste un modulo dedicato a inizializzare l’applicazione (denominato crappfaker ) che permette la sostituzione dinamica della libreria OpenGL di sistema con quella di Chromium
  • Architettura di Chromium
  • Sequenza temporale delle operazioni
  • Sperimentazioni
    • 802.11
      • 802.11a: 5.5 Mbps
      • 802.11b: 11 Mbps
      • 802.11g: 54 Mbps
    • GPRS
      • banda asimmetrica massima di 57.6 kbps in download e 28.8 kbps in upload
    • La banda misurata sperimentalmente in download è risultata di 42.5 kbps
  • Compressione delle immagini
    • Porting per PocketPC della libreria di compressione senza perdita zlib e della libreria di compressione con perdita libjpeg
  • Approccio alternativo
    • E.Teler, D.Lischinski, Hebrew University of Jerusalem
    • L’idea di base è che il server trasmette solo una piccola parte della scena e una rappresentazione di bassa qualità degli oggetti, in base ai parametri di vista dell’utente e all’ampiezza di banda disponibile
    • Approccio che elimina quasi del tutto la latenza nell’esplorazione remota di scene tridimensionali complesse
  • Architettura client/server
  • Rappresentazione degli oggetti 3D
    • La descrizione della scena consiste di una collezione di oggetti
    • Ciascun oggetto ha una serie di rappresentazioni associate
      • Modello geometrico completo
      • Modelli con differenti LOD (level of detail)‏
      • Rappresentazione mesh progressiva
      • Modelli generati dinamicamente
      • Impostors image-based precomputati
  • Algoritmo di scelta di una rappresentazione
    • A ciascuna rappresentazione di un oggetto sono associati:
      • un costo, che in sostanza è la durata attesa della sua trasmissione
      • una misura del “beneficio”, calcolata per ciascun punto di vista, che corrisponde al contributo dell’oggetto alla qualità totale visibile della scena
  • Stima del costo di una rappresentazione
    • Il costo associato ad una particolare rappresentazione di un oggetto può essere stimato come la grandezza della rappresentazione divisa per l’ampiezza di banda disponibile, più un costo aggiuntivo costante
    • Nel caso di rappresentazioni dinamiche, la grandezza esatta non è nota a priori, e viene quindi stimata usando una tabella che specifica una grandezza compressa “tipica” di impostors di taglie differenti
  • Stima dei benefici di una rappresentazione
    • Accuratezza
    • Visibilità
    • Importanza
    • Visibilità di un cambiamento
  • Funzione di accuratezza Impostors LOD
  • Visibilità e isteresi
    • Gli oggetti fuori dal campo visivo hanno visibilità zero
    • Per gli oggetti all’interno del campo visivo, la visibilità è definita come il numero di pixel occupati dal rettangolo contenente l’oggetto sullo schermo
    • La visibilità degli oggetti parzialmente fuori campo visivo è proporzionalmente ridotta
    • L’effetto dell’isteresi non è esplicitamente considerato: il sistema può gradualmente passare da una rappresentazione esistente ad una nuova in un breve periodo di tempo, in modo da ridurre l’isteresi
  • Beneficio aggiunto
    • Beneficio della rappresentazione corrente
    • Proprietà dell’insieme delle rappresentazioni disponibili
  • Beneficio aggiunto Caso non interattivo Il beneficio aggiunto nell’istante t è
  • Beneficio aggiunto
  • Stima & selezione
    • Il numero di rappresentazioni è infinito
      • per ogni oggetto ci sono infinite direzioni a partire dalle quali costruire un impostor view-dependent
    • Per limitare l’insieme di rappresentazioni da considerare ad ogni istanza, il server effettua la previsione del percorso basandosi sull’informazione del movimento del punto di vista che riceve dal client
  • Assunzioni
    • Per ogni istanza l’utente può:
      • restare fermo
      • girarsi
      • procedere lungo una linea retta
    • Una volta che l’utente ha cominciato un particolare tipo di movimento, è probabile che lo continui in futuro
    • Questo consente di scartare molti oggetti per ogni istanza – tutti quelli che non saranno mai visibili finché il movimento continua
  • Variazioni & movimenti
    • Visuale ferma
      • i parametri di vista sono fissi
      • l’integrale si riduce al prodotto dei benefici aggiunti e dell’ampiezza dell’intervallo di integrazione
    • Rotazione
      • si assume che l’oggetto appaia allo stesso modo – vero per proiezioni cilindriche, “abbastanza” vero per proiezioni planari prospettiche con un campo visivo ragionevolmente piccolo
      • l’accuratezza resta fissa, si integra solo la visibilità (resta costante finché l’oggetto resta totalmente visibile, cresce o decresce linearmente in caso di “taglio” della visuale)‏
  • Variazioni & movimenti
    • Movimento lungo una linea retta
      • è come se gli oggetti scorressero lungo un corridoio; la funzione di cut-off determina dove finisce il “corridoio”; l’insieme degli oggetti da considerare varia nel tempo
      • l’accuratezza varia col movimento, la visibilità cambia in modo non lineare  per semplicità si integra numericamente sull’intervallo di tempo tra il momento in cui l’oggetto entra nel campo visivo e il momento in cui ne esce
  • Risultati sperimentali
    • Scenario di riferimento
      • 839 oggetti, di cui
        • 256 “mattonelle” del terreno
        • 538 oggetti che contengono più di 3,2 milioni di poligoni
      • Grandezza totale: 116 MB, di cui
        • 300 K per il terreno e le textures
        • il resto sono dati geometrici (incluse le coordinate delle textures)
      • Esplorazione lungo un percorso di durata di 230 secondi
  • Risultati sperimentali
  • Risultati sperimentali
  • Link: http://www.cs.huji.ac.il/labs/cglab/papers/streaming/20000.mpg Link: http://www.cs.huji.ac.il/labs/cglab/papers/streaming/allinone.mpg Risultati sperimentali
  • Quanto è affidabile la previsione del percorso?
    • C. Zach, K. Karner, VIRVis (Virtual Reality and Visualization Research Center), Graz
    • Introduce il problema dovuto alla disponibilità di memoria e alle capacità di rendering del client
    • Approccio “pessimistico”
    • Framework teorico
  • Lo scenario del caso peggiore
    • Massimizzare l’integrale del beneficio aggiunto non è sufficiente per un sistema di visualizzazione di un ambiente urbano
  • Beneficio nel caso peggiore
  • Proprietà del problema di ottimizzazione
    • Al tempo t=0 , nessuna soluzione è fattibile
    • Ponendo m ij la memoria richiesta per la rappresentazione r ij e M la memoria totale disponibile sul client,
    • Q dipende dalla banda della rete, dalla memoria disponibile sul client, e anche dalla posizione corrente dell’utente
  • Funzione oggettiva
  • Vicinanza vicinanza insieme dei “vicini”
    • La successiva decisione dello scheduler avviene al tempo t k +d ij  l’utente ha tempo ε =d ij per spostarsi in maniera completamente diversa dalla previsione
    • Tutti i possibili parametri al tempo t k +d ij formano l’insieme di vicinanza
  • Guadagno & perdita
  • Policy “greedy” di scheduling Memoria minima Ritorno di rete
  • Caratteristiche del traffico multimediale
    • Trasmissione real-time
    • Tollerante alle perdite, ma non ai ritardi né alle variazioni nei ritardi (jitter)
    • Caratteristiche opposte al normale traffico dati che utilizza TCP
    • Si preferisce usare UDP
  • TCP è adatto?
    • TCP reagisce a perdite di pacchetti basate su corruzione rallentando la trasmissione e riducendo la congestion window
    • Reazione sbagliata
      • non congestione ma corruzione di bit
      • degradazione di prestazioni
  • UDP è adatto?
    • nessun controllo della congestione
    • no ACK, no ritrasmissioni
    • pacchetti di dati inviati con rate prestabilito dal mittente
    • potenziale collasso della congestione
    • un flusso UDP “base” non riduce il rate di trasmissione quando si perdono pacchetti
    • i flussi UDP aggrediscono i flussi TCP
  • Trasmissione adattativa: obiettivi
    • Utilizzo efficiente delle risorse
    • Reattività alle variazioni di capacità del canale
    • Evitare le congestioni  comportamento equo
    • Robustezza e stabilità
  • Architettura di un sistema adattativo
    • Stima delle condizioni del canale
      • raccolta statistiche
      • elaborazione statistiche
    • Trasmissione dei messaggi di feedback
    • Algoritmo di controllo
      • relazione tra condizioni del canale e rate di trasmissione
    • Sistema di variazione del rate di trasmissione
  • Approcci per il controllo del flusso
    • RAP – Rate Adaptation Protocol
    • SR-RTP – Selection Retransmission RTP
    • SCTP – Stream Control Transmission Protocol
    • TFRC – TCP-Friendly Rate Control
    • MUL-TFRC
    • Snoop protocol
  • Reti wireless
  • Proposta
    • A.Boukerche, R.Werner – University of Ottawa
    • Obiettivo: proporre un protocollo efficiente di streaming end-to-end e controllo di flusso per ottenere allo stesso tempo un alto rendimento qualitativo e un’oscillazione limitata del flusso di frames
    • Utilizza una previsione del percorso dell’utente assieme ad un monitoraggio della banda e a schemi di controllo di flusso per adattare il tasso di trasmissione
  • Ambienti virtuali
    • Statici
      • gli oggetti non si muovono
      • l’unica entità in movimento è la camera virtuale
      • ritornando nello stesso punto di osservazione, l’output è lo stesso
    • Dinamici
      • contiene oggetti (o altri utenti) che si muovono nell’ambiente
  • Previsione del movimento
  • Rendering & streaming remoto
  • Formato dell’header ISP
  • Formato dell’header ACK
  • Formato dell’header dell’aggiornamento del viewpoint
  • Gap inviato e gap ricevuto
  • Equazione di modifica del tasso di trasmissione Riduzione Aumento One-way trip time
  • Risultati sperimentali
  • Bibliografia