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歡創(chuàng)科技發(fā)布基于視覺與慣性傳感定位技術(shù)的Camsense XR產(chǎn)品

牽手一起夢(mèng) ? 來源:VR陀螺 ? 作者:佚名 ? 2020-10-18 10:34 ? 次閱讀
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10月16日,深圳市歡創(chuàng)科技有限公司(以下簡(jiǎn)稱:歡創(chuàng)科技)發(fā)布了基于視覺與慣性傳感定位技術(shù)的VR手柄套件Camsense XR,能實(shí)現(xiàn)VR/AR單目視覺6DoF追蹤。據(jù)了解該公司在視覺領(lǐng)域深耕多年,套件定位效果絲毫不亞于Oculus等主流產(chǎn)品。

“國(guó)內(nèi)的Inside-out技術(shù)迭代,或許在一到兩年內(nèi)都很難趕超Quest?!本驮谥癚uest2的發(fā)布會(huì)結(jié)束不久,陀螺君在和某從業(yè)者閑聊時(shí)得到了這樣的答案。

從頭控到如今的6DoF,VR硬件的迭代發(fā)展正推動(dòng)著內(nèi)容生態(tài)的急劇進(jìn)化?;谝曈X的Inside-out追蹤系統(tǒng),為PC VR熱門游戲《Beat Saber》、《SuperHot VR》提供了移植的可能性,更是促使涌現(xiàn)出一大批具有極高辨識(shí)度和玩法創(chuàng)新的移動(dòng)游戲佳作。

不得不說,在VR行業(yè)發(fā)展初期,底層技術(shù)的發(fā)展離不開Facebook、微軟、索尼等這些一眾大廠的重金推動(dòng)。而作為現(xiàn)今移動(dòng)VR游戲的標(biāo)配,Inside-out追蹤系統(tǒng)也成為了大廠們底層技術(shù)生態(tài)中的最強(qiáng)盾牌。 在國(guó)內(nèi),基于視覺的Inside-out追蹤系統(tǒng)依舊處在萌芽期,各家廠商都在積極探索和落地與視覺搭配使用的,基于電磁和超聲波的其他追蹤方案,而算法層面的薄弱問題幾乎成為了阻礙國(guó)內(nèi)Inside-out追蹤系統(tǒng)發(fā)展的最大攔路虎。

那么,國(guó)內(nèi)有沒有一家企業(yè)對(duì)于Inside-out視覺追蹤算法有著更為深入的探索? 此次VR陀螺到場(chǎng)體驗(yàn)了該產(chǎn)品,并采訪到歡創(chuàng)科技CEO周琨,了解到該產(chǎn)品背后的淵源與背景。

定位效果媲美Quest?Camsense XR實(shí)現(xiàn)單目視覺6DoF追蹤

雖然國(guó)內(nèi)從事VR頭顯研發(fā)的企業(yè)層出不窮,但專注于6DoF手柄方案的企業(yè)卻鳳毛麟角。在手柄方案中,又可分為可見光、紅外、激光、電磁等不同方案的產(chǎn)品。每一種方案都有其不同的優(yōu)缺點(diǎn),如可見光對(duì)光線環(huán)境有要求,且攝像頭范圍外無(wú)法捕捉;激光方案需要避免反光鏡面;電磁易被金屬干擾等。

區(qū)別于以上所有定位方案,Camsense XR采用了視覺追蹤+慣性傳感方案,并且是極其少有的支持單目6DoF的追蹤方案。其主要應(yīng)用于VR頭顯的手柄定位追蹤,結(jié)合頭部與手柄兩端實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定位,可適配不同的頭顯設(shè)備。

整套方案由搭載兩個(gè)攝像頭的視覺定位模組以及兩個(gè)6DoF手柄構(gòu)成,由于該方案核心在于軟件算法所呈現(xiàn)出來的定位效果,所以手柄的工業(yè)設(shè)計(jì)可根據(jù)頭顯廠商進(jìn)行定制,而攝像頭定位模組也可在頭顯設(shè)計(jì)時(shí)完全融入到產(chǎn)品中。

從參數(shù)來看,Camsense XR可實(shí)現(xiàn)距離1米、水平170°&垂直98°的6DoF追蹤,定位精度動(dòng)態(tài)條件下小于3mm,靜態(tài)條件下約1mm,運(yùn)算延遲低于10ms。

從市場(chǎng)上主流的VR頭顯來看,Inside-out已經(jīng)成為主流的追蹤方案,并且大多采用視覺定位追蹤。如果是純視覺定位的話,其缺點(diǎn)在于對(duì)于環(huán)境要求較高,并且當(dāng)手柄移動(dòng)到捕捉范圍外時(shí)非常容易丟失,所以需要靠算法進(jìn)行補(bǔ)償。

而Camsense XR的優(yōu)勢(shì)在于,視覺追蹤+慣性傳感兩者混合,當(dāng)手柄位于攝像頭追蹤范圍外時(shí),可通過慣性傳感進(jìn)行補(bǔ)償,同時(shí)結(jié)合算法,實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定流暢的手柄追蹤效果。視覺追蹤技術(shù)與慣性傳感器一樣都已經(jīng)在其他領(lǐng)域廣泛應(yīng)用,具備較高的成熟度和穩(wěn)定性。

VR陀螺在現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試了該產(chǎn)品的性能和效果,并對(duì)效果進(jìn)行了實(shí)時(shí)錄制拍攝。 在攝像頭追蹤范圍內(nèi)快速移動(dòng)手柄,幾乎感覺不到任何延時(shí); VR體驗(yàn)的核心在于沉浸感以及更本能的交互方式,所以在一些體驗(yàn)中會(huì)有大幅度的手部動(dòng)作交互,如拉弓射箭、扔手榴彈、跳舞、繪畫等,在這些場(chǎng)景中往往手的動(dòng)作會(huì)跳出攝像頭的捕捉范圍。如果手柄漂移、丟失或者延時(shí)高、反饋慢的話,體驗(yàn)將大打折扣,游戲的話甚至直接影響比分結(jié)果。在Camsense XR實(shí)測(cè)過程中,當(dāng)手臂大幅度揮動(dòng)時(shí),在回到視角范圍內(nèi)的瞬間,手柄也隨之出現(xiàn),重定位算法可以在1ms之內(nèi)完成手柄姿態(tài)的初始化定位,非常及時(shí)。

除了測(cè)試了以上兩個(gè)部分之外,VR陀螺還現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試了該套件的另一個(gè)功能——單目6DoF追蹤。一般來說正如人眼一樣,空間定位也需要兩個(gè)攝像頭來檢測(cè)深度,在一個(gè)攝像頭的條件下能否進(jìn)行精準(zhǔn)的定位追蹤?答案是可以的。 如視頻中所示,在一個(gè)攝像頭被遮擋的情況下,追蹤的精度以及延時(shí)、響應(yīng)速度絲毫未受影響。

深耕多年,Camsense死磕性能與成本

之所以能夠?qū)崿F(xiàn)如此精準(zhǔn)的定位追蹤,不僅與歡創(chuàng)這家公司自身的積累有關(guān),同時(shí)也在于產(chǎn)品定義和設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)。 歡創(chuàng)科技成立于2014年,專注于高精度定位傳感器研發(fā),創(chuàng)始人之一周琨是清華大學(xué)本科和碩士,在計(jì)算機(jī)視覺空間定位與人機(jī)交互領(lǐng)域擁有十多年研究經(jīng)驗(yàn),擁有20多項(xiàng)國(guó)際和國(guó)家發(fā)明專利。

雖然歡創(chuàng)科技成立時(shí)間并不長(zhǎng),但該公司至今已申請(qǐng)32項(xiàng)發(fā)明專利、4項(xiàng)已經(jīng)得到授權(quán),其中1項(xiàng)發(fā)明專利剛獲得美國(guó)專利局授權(quán)。歡創(chuàng)科技擁有完全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的核心算法以及芯片。在這樣的團(tuán)隊(duì)背景和底氣下,歡創(chuàng)科技運(yùn)用核心算法——單目視覺定位,針對(duì)同領(lǐng)域進(jìn)行算法的硬核化,形成了多條業(yè)務(wù)線,覆蓋了包括機(jī)器人、工業(yè)/醫(yī)療和VR/AR等領(lǐng)域。在機(jī)器人領(lǐng)域,其研發(fā)的基于ASIC芯片的單目視覺激光雷達(dá)被應(yīng)用在諸多掃地機(jī)器人品牌上,在9月份單月出貨量超過了10萬(wàn)臺(tái),從默默無(wú)聞縱身一躍成為行業(yè)頭部供應(yīng)商。另一款產(chǎn)品Camsense M Pro則用于工業(yè)、醫(yī)療等領(lǐng)域。如無(wú)人機(jī)測(cè)試,通過一套由多個(gè)單目相機(jī)組成的定位系統(tǒng),檢測(cè)無(wú)人機(jī)飛行的空間坐標(biāo)軌跡以及穩(wěn)定性。

當(dāng)談及歡創(chuàng)科技為何會(huì)關(guān)注VR時(shí),周琨表示非常看好VR/AR的發(fā)展趨勢(shì),其實(shí)早在2015年前后公司就在關(guān)注VR行業(yè),一直在做技術(shù)儲(chǔ)備。 “我們堅(jiān)持的一個(gè)基本前提是對(duì)VR行業(yè)長(zhǎng)期看好的,并相信這個(gè)行業(yè)會(huì)得到很大的發(fā)展。這一點(diǎn)從Oculus和微軟等廠商對(duì)于VR行業(yè)近幾年的布局動(dòng)作就可以看出來,如果不是朝陽(yáng)行業(yè),這些公司是不會(huì)在上面投入的。”

在堅(jiān)定了VR的方向后,歡創(chuàng)科技將目光放在了手柄定位上,周琨提到,目前全球VR硬件企業(yè)中,擁有單目6DoF定位視覺追蹤技術(shù)的企業(yè)屈指可數(shù)。也正是考慮到未來有龐大的市場(chǎng)空間,所以反而在這條賽道上機(jī)會(huì)更大。 在這套方案的設(shè)計(jì)中,周琨也提到了諸多細(xì)節(jié)方面,比如選擇了主動(dòng)光源而非被動(dòng)光源。“主動(dòng)光源的好處是不會(huì)受光線明暗的影響,也不會(huì)受周圍環(huán)境的本身紋理復(fù)雜程度的影響。即使在一個(gè)純白的環(huán)境,也可以進(jìn)行追蹤?!?/p>

外觀設(shè)計(jì)上,采用了常見的環(huán)形外觀,整體體積相比同類產(chǎn)品縮小不少。手柄上主動(dòng)發(fā)光點(diǎn)分布于圓環(huán)各處,便于精準(zhǔn)追蹤。 在手柄的參數(shù)中,VR陀螺注意到傳感器的幀率為30幀,在60、70、90幀為主流的背景下,為何偏偏要降到30幀?

“我們盡量降低對(duì)硬件的要求,拔高系統(tǒng)的算法能力,而且同時(shí)不能夠犧牲用戶體驗(yàn),其實(shí)這對(duì)于我們來說難度是很大的。”周琨坦言。Camsense與Oculus和微軟的追蹤方案相似,都有頭部和手部定位、也都采用單目傳感器和主動(dòng)光源手柄,但最大的不同仍然在于算法處理所依據(jù)的硬件條件

Oculus和微軟能夠大膽地使用高成本技術(shù),提高硬件和配置要求,因此算法處理就會(huì)容易很多,而用戶也能夠體驗(yàn)到微軟90幀率或Oculus產(chǎn)品4個(gè)單目攝像頭的良好定位效果。Camsense面臨的挑戰(zhàn),就是如何做好硬件成本和優(yōu)秀用戶體驗(yàn)之間的平衡;以及如何應(yīng)對(duì)客戶的多樣化需求,并最終達(dá)到追蹤效果的一致性。

Camsense XR的優(yōu)勢(shì),主要體現(xiàn)以下兩個(gè)方面: 首先是定位算法能在低配置硬件上實(shí)現(xiàn)高配置硬件同樣的性能。Camsense XR主要依靠高精度定位算法,但最少可以只使用兩個(gè)30幀幀率的,分辨率為VGA的單目鏡頭,可以達(dá)到 其它廠家60幀幀率的動(dòng)態(tài)定位精度。這是Camsense面向多種客戶需求還能達(dá)到一致追蹤效果的關(guān)鍵。由于客戶需求多樣,需要適配不同的處理終端,PC端能夠處理高符合運(yùn)算,但基于手機(jī)處理方案的VR一體機(jī)卻不能在定位上消耗過多性能,為了最大化降低門檻,如何在低配硬件基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的追蹤效果成為了需要攻克的課題。

周琨提到,在設(shè)備中共有三種計(jì)算資源,一種是GPU,主要進(jìn)行圖像處理或者游戲等并行計(jì)算場(chǎng)景;一種是DSP,主要用于運(yùn)行頭部VSLAM等計(jì)算機(jī)視覺算法或者深度學(xué)習(xí)算法;還有一種是ARM計(jì)算資源,僅用于輕量級(jí)運(yùn)算,如微信,支付寶等手機(jī)上常見的各種APP程序。而Camsense XR在運(yùn)算中,使用的就是第三種計(jì)算資源--ARM,所以內(nèi)存占用僅50M,1.95GHz的雙核CPU就能運(yùn)行。

降低功耗畢竟只是解決了適配性和成本問題,用戶體驗(yàn)也是一道挑戰(zhàn)。既然硬件的基礎(chǔ)降低了,如何保證體驗(yàn)效果不被影響?周琨表示,只能以高精度的算法彌補(bǔ)硬件的不足。Camsense XR對(duì)于復(fù)雜環(huán)境下的追蹤,從頭部端到芯片處理再到終端交互的算法繼承自其工業(yè)級(jí)的亞亞像素高精度定位算法,其精度可以達(dá)到5m大空間范圍內(nèi),0.2mm的絕對(duì)平均誤差,此技術(shù)在今年已獲得美國(guó)專利局的發(fā)明專利授權(quán)。

結(jié)語(yǔ)

注意到,在訪談過程中,周琨一直在強(qiáng)調(diào)要做“有意義”的產(chǎn)品。他從消費(fèi)者、客戶、企業(yè)開發(fā)人員、產(chǎn)品和整個(gè)市場(chǎng)環(huán)境角度考慮,不斷打磨Camsense XR的產(chǎn)品定義,即使有能力投入更多的資金和時(shí)間達(dá)到更亮眼的功能效果,比如做頭部SLAM定位,但另一方面就會(huì)失去歡創(chuàng)科技自身的獨(dú)特性。 隨著Daydream、Gear VR淡出歷史舞臺(tái),3DoF時(shí)代已經(jīng)結(jié)束。而6DoF產(chǎn)品的核心——定位追蹤,也將變得越來越重要。而這,也將為歡創(chuàng)科技帶來更多機(jī)會(huì)。

責(zé)任編輯:gt

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    的頭像 發(fā)表于 07-29 15:59 ?657次閱讀
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