关于 ARCore 中云锚质量背后的几何方面的建议

Posted 2023-04-01

【中文标题】关于 ARCore 中云锚质量背后的几何方面的建议

【英文标题】：Advice about geometric aspects behind Cloud Anchor quality in ARCore

【发布时间】：2021-06-13 21:06:47

【问题描述】：

我正在Persistent Cloud Anchor示例中寻找一些关于解释质量视觉表示中涉及的几个几何实体的建议。

这个功能被封装在FeatureMapQualityUi类的形式中，在这里我们可以发现：

在这里（以及同一项目的 CloudAnchorActivity 中）我们发现 0.6 是阈值，以便获得可接受的跟踪质量。关于这个“神奇”数字的更多信息？

此处考虑 180º 的角度范围（由 arcStartRange 和 arcEndRange 定义）。有可能走得更远吗？我的意思是甚至覆盖整个圆圈。或者，这个范围是对用户可以覆盖的合理区域数量的预测，同时在 ARCore （目前）限制使用的 30'' 限制内捕获 3D 特征？ p>

此外，沿上述 180º 考虑 7.5º 角步长。同样，这是 Google 通过测试此功能获得的数字吗？这又与 30 英寸的限制有关吗？ （即每秒 180º/30=6º 覆盖范围，向上舍入到 7.5º）。

最后，“持有者”用户和“解析者”用户之间的身高差异对云锚定体验有何影响？我的意思是，抓拍设备的高度同时聚焦于兴趣点？

感谢您的宝贵时间。

【参考方案1】：

session.estimateFeatureMapQualityForHosting 将为您提供三个可能的枚举值：不足、足够和良好。此函数查看每张图像中的所有特征（过去最多 30 秒），并使用谷歌尚未解释的一些指标来计算它们的质量。我认为 Persistent Cloud Anchor 应用程序只是向您展示一种可能的方式，您可以计算特征质量来决定是否托管云锚点。在您自己的应用中，您应该尝试并提出您认为适合您的方法。

因此，阈值应由您决定。您可以从后面和前面查看锚点（尝试从尽可能多的角度查看它），托管锚点的人从 Google 获得一个字符串值，然后他们可以将其传递给任何其他人。该其他人将使用字符串值从他们的角度解析并重新发现该锚点。