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2017 .Q3 発表資料

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スマートフォン向けのAR(Augmented Reality)をめぐる状況が騒がしくなってきました。
今年の6月にアップルがiOS向けのARフレームワーク「ARKit」を発表し、8月29日 GoogleがAndroid向けARフレームワーク「ARCore」を発表したからです。これによりスマホOS標準のARフレームワークが出揃い、本格的な競争が始まることが予想されます。
ではARCoreとはどういうものなのだろうか? そしてARKitとの違いは?AndroidでもiOSでもARフレームワークがサポートされることは、アプリ開発者には朗報です。現状のARKitと ARCoreで何ができるのか?どんなビジネスに繋がるのか?そして我々がどう取り組んでいるのかをこの場を借りて解説と共有をします。

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2017 .Q3 発表資料

  1. 1. 1 AppleのARKitとGoogleの 最新のARプラットフォーム ARCore - 可能性と応用
  2. 2. 2 目次 1. 背景 2. AppleのARKitができること 3. GoogleのARCoreができること 4. ARKitとARCoreとの違い 5. 前回取り組んだ最先端モバイルAR技術Tango と比較 6. ARKit, ARCoreを活かして繋がれるビジネス 7. GMOインターネットが取り組んでいること 8. まとめ
  3. 3. 3 背景 ARCore 2017.8.29
  4. 4. 4 ARKitができること 主な機能 • モーショントラッキング • 平面検出 • 現実空間への当たり判定(HitTest) その他 • まばらな特徴情報(3次元座標情報)取得 • 周囲の明るさ推定
  5. 5. 5 モーショントラッキング 画像認識と慣性計測ユニット(IMU)を組み合わせた自 己位置認識手法 (Visual-Inertial Odometry: VIO) 慣性計測ユニット (加速センサー, ジャイロセンサー) 画像認識
  6. 6. 6 平面検出
  7. 7. 7 現実空間への当たり判定(Hittest)
  8. 8. 8 ARCoreができること • モーショントラッキング • 平面検出 • 環境光推定
  9. 9. 9 モーショントラッキング
  10. 10. 10 平面認識
  11. 11. 11 機能 ARKit ARCore 概要 デバイス OS デバイス OS iPhone7 Plus iOS11 beta PixelXL Android 7.1 モーショントラッ キング ○ ○ ARCoreがトラッキン グのスタートが早い 3Dオブジェクトの位置 ズレ(耐ドリフト)が良 い 平面検出 ○ ○ ARCoreの方が早い 特徴データ保持 量 ○ ○ ARCoreの方が多い (自己位置推定速度と 精度が良い) ARKitとARCoreとの違い
  12. 12. 12 前回取り組んだ最先端モバイルAR技 術Tangoと比較
  13. 13. 13 Google Tangoとは マーカーレスAR/MRフラットーフォーム 奥行き検出、モーショントラッキング、領 域学習の3つコア技術 屋内ナビゲーション向け トータルソリューション
  14. 14. 14 前回取り組んだ最先端モバイルAR技術Tangoと比較 機能 Tango ARKit, ARCore 概要 phab2 pro Android 6.0 iPhone 7 Plus Pixel XL 空間学習 (保存・読込) ○ ❌ 現実空間との位置推 定 ○ ❌ 精度の高いリアルタ イムなポイントクラ ウド取得 ○ ❌ ポイントクラウドか らのジオメトリ生成 ○ ❌ マーカートラッキン グ ❌ ❌ Vuforia, Wikitude, ARToolkit
  15. 15. 15 空間学習(保存/読み込み) 現実空間特徴の抽出 特徴の記録&保存
  16. 16. 16 現実空間との位置推定 現実空間との位置推定空間の特徴をトラッキング
  17. 17. 17 ポイントクラウドからのジオメトリ生成 実空間 取得したポイントクラウド メッシュ
  18. 18. 18 マーカートラッキング
  19. 19. 19 繋がるARビジネス
  20. 20. 20 バーチャル家具
  21. 21. 21 飾り物・雑貨
  22. 22. 22 ModiFace
  23. 23. 23 唇トラッキング 選択色を リアルタイム に唇へ反映
  24. 24. 24 髪の毛トラッキング 選択色を リアルタイム に髪の毛へ反映
  25. 25. 25 我々が取り組んでいること
  26. 26. 26 方針 • Eコマース、O2Oに関するサービスへ AR応用 • 特に、既存のサービスに先に導入の検 討 GMOリピーター ユーザー向けのクーポンアプリ 来店促進サービス
  27. 27. 27 目的 • アプリダウンロード&店舗会員獲得促 進 • 実店舗へのリピート来店促進 • 実サービス化に向けた技術的課題を検 証
  28. 28. 28 対象&概要 ■対象 • ファミレスチェーンの子連れ家族 ■概要 • ファミレスチェーンの子連れ家族向けにそ の場で楽しめる集客機能を作成 • 機能的なものより、エンターテイメント性 のある
  29. 29. 29 実店舗へのリピート来店きっかけ  店舗の強みを活かす • 食べて安らげる店舗、店舗の見た目、雰 囲気、 店員による接客力  店舗のクーポンの取得  店舗で子供も親も楽しめる。他の所にない 体験がある
  30. 30. 30 店舗で楽しめるAR応用事例 メニューでのAR活用 料理の3D化
  31. 31. 31 料理の3D化
  32. 32. 32 テーブル上のゲーム
  33. 33. 33 デメリット  料理の3D加工コストが高い  マーカーに依存、新規性が弱い  ゲームで自然準備が多く、複雑
  34. 34. 34 ソリューションの仕様 • 低いコスト、展開しやすい • ユーザーに新しい体験 • 大人も子供達も楽しめる
  35. 35. 35 技術要素 • 平面検出 & 現実空間への当たり判定 • ダブルカメラ • 360ビデオレンダリング&テスクチャ裏返し 処理 • オフスクリーンレンダリング • レイヤー& カリングマスク • デプスマスク
  36. 36. 36 平面検出 & 現実空間への当たり判定
  37. 37. 37 ダブルカメラ メインカメラ第2カメラ
  38. 38. 38 360ビデオレンダリング&テスクチャ裏返し処理
  39. 39. 39 オフスクリーンレンダリング レンダーテクスチャ
  40. 40. 40 レイヤー& カリングマスク(1/2) 最初非表示レイヤー 最初表示レイヤー
  41. 41. 41 レイヤー& カリングマスク(2/2)
  42. 42. 42 デプスマスク(1/2)
  43. 43. 43 デプスマスク (2/2) デプスマスク 第2カメラのレンダーテクスチャ を表示する表面
  44. 44. 44 お客様と交渉 店舗データ記録、管理、展開仕組み の作成 今後の展開
  45. 45. 45 クーポン配布 システム連携 今後の展開 AR体験を楽しんでな がらクーポンを取得
  46. 46. 46 まとめ ■AppleのARKit, Google のARCoreの現状の可能性、違うと ころの紹介・比較 • ARCoreはARKitと現状同等の機能ですがARに対応する iPhoneは約3億8千万台で日本国内は特にiOSのシェアが 高いので現時点でARKitを取り込んだ方が良いかもしれま せん。 ■ AppleのARKit, Google のARCoreを活かして繋がれるビジ ネス事例の紹介 ■ GMOインターネットが取り組んでいることの紹介 • 既存のサービスへAR応用 • Eコマース、O2Oに関するサービスを先に導入の検討
  47. 47. 47 以上になります。 ご清聴いただき ありがとうございました
  48. 48. 48 ご質問

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