Đại học Osaka, Nhật Bản mới đây đã công bố nghiên cứu của mình về những rào cản chính của công nghệ AR trên smartphone khi dùng trong môi trường trong nhà. Theo đó, khi người dùng ở trong môi trường kín, chả hạn như ở trong một toà nhà, các yếu tố như tín hiệu GPS kém có thể là một rào cản ảnh hưởng tới việc hiển thị các nội dung AR.
Mobile AR, hay còn được biết tới là trải nghiệm AR dựa trên smartphone, nơi các vật thể ảo được đè lên hình ảnh từ camera của điện thoại, là một dạng ứng dụng rất phổ biến. Các ứng dụng này cho phép người dùng xem trước cách sắp xếp nội thất trong nhà, điều hướng bản đồ, hoặc trong trò chơi tương tác. Pokémon GO là một ví dụ điển hình của mobile AR, khi người dùng điện thoại để phát hiện những chú pokémon ở ngoài đời thực (ngoài trời) và bắt chúng. Tuy nhiên, khi sử dụng trong nhà, công nghệ này còn có những hạn chế.
Thông qua một loạt các thí nghiệm cẩn thận và chuyên sâu với smartphone và người dùng, các nhà nghiên cứu từ Đại học Osaka đã xác định chi tiết nguyên nhân của các vấn đề này và đưa ra giải pháp tiềm năng. Nghiên cứu được trình bày tại Hội nghị Quốc tế về Điện toán Di động và Mạng lần thứ 30.
“Để xử lý các tác vụ AR, smartphone cần biết hai điều,” Shunpei Yamaguchi, tác giả chính của nghiên cứu, giải thích. “Cụ thể, nó cần biết vị trí của nó, gọi là định vị, và cách nó di chuyển, gọi là theo dõi.”
Để làm điều này, smartphone sử dụng hai hệ thống chính: cảm biến thị giác (camera và LiDAR) để tìm các mốc như mã QR hoặc AprilTags trong môi trường, và đơn vị đo lường quán tính (IMU), một cảm biến nhỏ bên trong điện thoại để đo chuyển động.
Để hiểu rõ cách các hệ thống này hoạt động, nhóm nghiên cứu của đại học Osaka đã xây dựng các trường hợp thử nghiệm như một lớp học ảo trong một giảng đường trống và yêu cầu người tham gia sắp xếp bàn ghế ảo một cách tối ưu.
Kiểm tra thực tế: độ chính xác của mobile AR ở trong nhà
(b) Phản hồi từ 17 người tham gia sắp xếp nội thất ảo trong phòng sáng và tối. Mỗi đường và ô đỏ biểu thị giá trị trung bình và khoảng tứ phân vị của điểm số. Người tham gia cảm thấy khó hoàn thành nhiệm vụ hơn, trải nghiệm trôi nhiều hơn, và chóng mặt hơn trong phòng tối.
(Nguồn: Yamaguchi và cộng sự, Experience: Practical Challenges for Indoor AR Applications, ACM MobiCom ’24.)
Tổng cộng, 113 giờ thử nghiệm và 316 mô hình trong môi trường thực tế đã được thực hiện. Mục tiêu là cô lập và kiểm tra các dạng thất bại của AR bằng cách tắt một số cảm biến và thay đổi môi trường cũng như ánh sáng.
“Chúng tôi nhận thấy rằng các yếu tố ảo có xu hướng ‘trôi’ đi khỏi vị trí ban đầu, điều này có thể gây chóng mặt và giảm cảm giác “thực” của vật thể ảo đó”, Shunsuke Saruwatari, tác giả cao cấp của nghiên cứu, cho biết. Kết quả của nghiên cứu rằng nhấn mạnh rằng các mốc thị giác (visual anchors) rất khó tìm/theo dõi khi ở xa, ở góc cực hạn, hoặc trong phòng tối; LiDAR không phải lúc nào cũng hoạt động tốt; và IMU có lỗi ở tốc độ cao và thấp, tích lũy theo thời gian.
Giải pháp
Để giải quyết các vấn đề này, nhóm nghiên cứu khuyến nghị định vị dựa trên tần số vô tuyến, như cảm biến dựa trên băng tần siêu rộng (UWB), là một giải pháp tiềm năng.
UWB hoạt động tương tự như WiFi hoặc Bluetooth, được sử dụng phổ biến trên các thiết bị theo dõi đồ đạc, điển hình là Apple AirTag và Galaxy SmartTag+. Định vị bằng tần số vô tuyến ít bị ảnh hưởng bởi ánh sáng, khoảng cách, hoặc tầm nhìn, tránh được khó khăn với các mốc thị giác như mã QR hoặc AprilTag.
Trong tương lai, các nhà nghiên cứu tin rằng UWB hoặc các phương thức cảm biến thay thế như siêu âm, WiFi, BLE, hoặc RFID có tiềm năng tích hợp với các kỹ thuật theo dõi/định vị thị giác, giúp cải thiện chất lượng những trải nghiệm AR.
Nguồn: Đại học Osaka
