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大神解读:谷歌 ARCore 就是低配版 Tango,它比苹果 ARKit 好在哪?

作者:田苗
2017/09/04 17:18

大神解读:谷歌 ARCore 就是低配版 Tango,它比苹果 ARKit 好在哪?

雷锋网按:本文作者为 Matt Miesnieks,目前担任 6D.ai 的 CEO,Super Ventures 合伙人。此前,他发布过多篇文章探讨了 ARKit 的相关问题。谷歌推出 ARCore 后,引起业界热议,Matt 的最新博文中对 ARCore 做了详细的分析。本文转自亮风台,雷锋网对文章进行了校对和补充。

ARCore 只是低配版的 Tango 么?

一位开发者戏称:“我觉得 ARCore SDK,就像是他们随便地把 Tango SDK 改了个名字,注释掉深度相机那块代码,改了一种编译标志。”应该不止这些,但也不会太多,比如支持 ARCore 的新的 Web 浏览器对开发者来说很友好,但它们属于相互独立的核心 SDK。

大神解读:谷歌 ARCore 就是低配版 Tango,它比苹果 ARKit 好在哪?

大概很多人都想知道为什么12个月之前,一切都已准备好的时候,Google 没有发布 Tango VIO (无需深度相机),但现在才发布出来。

不论如何,这是一个好消息,意味着 ARCore 是非常成熟的,而且经过了充分的软件测试(尽管苹果收购了 Metaio 和 Flyby 两家公司有技术储备,但 ARCore 还是比 ARKit 至少多两年的实践测试);另外,谷歌已经为 Tango 安排好了全面的功能蓝图,其中不是所有的功能都要依赖 3D 深度相机,现在 ARCore 让这些功能可以全面发挥出来了。

抛开名字不谈,如果在能运行 ARCore 的普通智能手机上添加深度相机,你就等同于拥有了 Tango 手机。现在谷歌有一个更简单的路径,可以通过 OEM 旗舰机,推广 SDK,ARCore 就会随着手机而被推广开来。

没人会因为一款手机带有 AR 功能而放弃使用优质的安卓手机,就像是没人会因为 Windows 系统手机带有 AR 功能,而放弃使用任何安卓手机。所以,微软直接进军头戴设备。现在人们一定会买手机,而 ARCore 也终于实现了免费。

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一开始,Tango 聚焦于对 3D 空间手机移动的追踪。最开始 Tango 的应用也多在于室内映射。后来,VR/AR 才变成了最受欢迎的使用场景。

说到命名,这很有趣。Tango 总是被描述为“一款知道自己定位的手机”。而人们从不会被这样的描述对 Tango 留下深刻印象。对我而言,当某系东西与 Google 地图密切联系时,手机才会有定位(但不知道 Google 是否这样看)。有了新名字 ARCore,一切便与 AR 有关。

你所讨论的标定又如何呢?

这就是有趣之所在了……我之前有说过苹果 ARKit 能够如此稳定的三种标定方法:  

另外,传感器的时钟同步是更重要的。

标定不是非黑即白的问题,需要统计、并做更多的迭代以减少误差,才能让用例更加稳定。系统标定得越好,位置估计误差就会越不容易出现。

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正如苹果的 ARKit,Google 也做了以下几件事:

不久前,谷歌工程师在韩国对 Samsung 传感器进行标定和调谐,希望下一代手机可以支持 Daydream。所以我们才有了标定好且符合时钟同步的相机与 IMU 的两款设备。

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Google 在今年早些时候的 I/O 大会上宣布 Inside-Out 6自由度跟踪支持 Daydream

所以,从 AR 应用角度来看,标定带来的差异几乎是无法被检测的。但是开发者们正在扩大 SDK 应用的界限,谷歌预计会在工厂中做更紧密的标定,并上市一批新一代的设备。

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震动器被用于在工厂中标定加速度计,AR 软件堆栈更无须担心过多误差的问题了。

我曾与一家最大的 IMU OEM 交谈过,为了节省成本,他们的智能机IMU 在工厂中只是在单一温度下进行标定。这意味着 IMU 硬件在某一指定的温度下,误差被调节到最低。但当手机发热的时候,IMU 就不会那样准确。虽然这是十分普遍的现象,但是对于 VIO 来说,一旦设备发热,标定结果不可信,算法结果会产生漂移。当然,OEM 也可以在客户要求下,在多种温度下标定传感器。 

这一点,谷歌比不上苹果。虽然这只是一个很小的误差,但是意味着谷歌 ARCore VIO 代码会随着设备不同而发生变化。苹果的软硬件垂直集成帮助它更快地应对这类挑战,而 Android 需要对整个生态系统进行过滤。

光照问题

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ARCore 和 ARKit 提供了场景中的光照实时估计,所以开发者们可以迅速调整模拟光照,以便匹配真实世界(还可能同时触发动画人物)。

ARKit 和 ARCore 可以对场景光进行简单的估计,不管是真实世界环境光还是尖锐的聚光灯。ARKit 为开发者提供了强度和色温选项,而ARCore 提供了单像素强度值(Android Studio API)或 shader(Unity API)。这两种方法在早期 Demo 中有相似的结果,而 Google 的 Demo看起来更好一些,可能是因为开发者们对 Tango 用得更熟。 

不过,Google 在今年的 I/O 大会中已经表示,对虚拟阴影在真实世界光照下调整的功能即将和开发者们见面。这是一个很大的进步,会让 AR 更加真实。

构建地图

Mapping,即 SLAM 中的‘M’,也叫构建地图,是 ARCore 相对于 ARKit 的显著优势领域之一。

它意味着可以将 3D 真实世界的环境信息存在内存中,供追踪器(VIO系统中的重要部分)进行设备的定位。设备就可以知道自己在环境中所处的位置。为了帮助大家理解,举个例子,蒙着眼睛把你放到一个陌生城市的市中心,只给你一张地图,你可以通过地图了解到自己的位置。

最简单形式的 SLAM 建图是一些离散的 3D 点云数据,它们代表了光学特征点的位置(例如桌角)。在这些数据中还隐藏着一些元数据,通过特征点在多帧中相同位置出现的次数,表明点的可信度(例如走来走去的狗,可信度就很低,因为每张图拍到的结果都不同)。

一些图包括了“关键帧”,也就是每隔几秒存储的视频或照片的单帧,可以帮助追踪器更好地将真实世界与图进行匹配。另外,一些图使用密集点云,更可信但是需要 GPU 和更多内存。ARCore 和 ARKit 都使用了离散点云图(可能没有关键帧)。

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离散点云图就像右上图所示。左上图显示了点云和真实世界是如何匹配的(颜色代表点的可信度)。左下图是原始图像,右下图是强度图,可以被用到多种 SLAM 系统中(但并没有用到 ARKit 或 ARCore 中)。

那么这是如何工作的呢?当你加载 ARCore/ARKit App 时,跟踪器会检测之前是否有加载好的图,如果没有就会通过立体计算,自定义一个新的地图,也就是说我们拥有了相机视角下的一个小范围3D图。当你开始四处运动,相机捕捉到新的一幅图,更多的 3D 点云加入到地图中,地图越变越大。

如果地图变得太大而无法控制,追踪则会变得糟糕,以至于追踪出现漂移。不过,这也不再是个大问题,控制地图是 SLAM 研究正在做的一部分(还有深度学习和 CNN AI)。 

ARKit 在建图的时候使用了“sliding window”,也就是说它只会在图中保存最近的时间和距离数据,旧的数据会被自动忽视,而 ARCore 会管理更大的地图,也就是说系统会更加稳定。

所以使用ARCore,即使追踪跟丢了也会恢复得很好。

ARCore 和 ARKit 都采用了一种被称为“锚点”(Anchors)的概念,让我们感觉地图似乎覆盖了更大的物理面积。我第一次看到这个概念是在 HoloLens 上。正常情况下,系统会完全控制地图,而用户或应用开发者并不知道这点。锚点使开发者告诉系统“记住周围的地图,不要将其丢弃”。

我觉得锚点的物理范围大概有 1 平方米,这其中有我自己猜测的部分,也有可能会根据系统看到的光学特征发生多种变化。但当用户重新范围物理位置时,该范围足以让系统重新实现定位。

不管何时,内容被放置在一个物理位置时,开发者通常会丢下一个锚点。如果没有锚点,用户来回走动时,物理位置周围构建的地图(内容所呈现的地方)将会丢失,内容也将丢失。而加上锚点后,内容将永远固定在那里,也不排除因为积累的漂移,系统需要矫正重新定位时,糟糕的 UX (用户体验)会对内容产生影响。

构建地图的目的是以两种方式来帮助追踪:

在位置计算中,通过对当前和先前场景的特征点收集,这使追踪也更加稳定。

这就是我们所说的“追踪丢失”,过去几年,那些率先尝试的开发者们每天都要吐槽 1000 次这个问题。这种情况下,系统可以做两件事:

重置所有的标定系统,然后重启!这纯粹由测距系统完成(没有地图)。你会看到所有的内容“跳到”新的位置,然后固定在那里。用户体验并不好。

还有一件事是,系统可以使用它检测到的 3D 特征,然后搜索整个地图,尝试匹配,随着正确的虚拟位置进行更新。如果你当什么都没发生,一直使用应用,你会发现虚拟内容展示时,追踪不停丢失,但恢复后,追踪又正常。

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这里又有两个问题。

首先,随着地图构建的越大,搜索过程会更耗时,过程也会更 密集,也就是说要一遍又一遍地开启搜索;

其次,手机当前的位置永远不会精准地与手机过去那一时刻的位置相匹配,所以这也加大了地图搜索的难度,并且还要花费时间和计算去重新定位。基本上,即便有了构建地图,如果你移动的离地图太远,应用就没法定位了,系统需要重置、重启。

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图片上的每条线是 SLAM 地图中的街道。在世界上任何地方,使用移动设备实现 AR 功能,都会遇到 SLAM 地图构建问题。记住,现在尽管有机器可读的地图和数据结构,但它们不是那种人们可使用的 3D 街景地图(这也是必须的)。

注意,对移动 AR 来说,我提到的“大”地图大致意思为,可以覆盖较大房间,或小型公寓物理面积的地图。

同时,也意味着,对于室外 AR,我们不得不思考全新构建地图的方式。

针对地图强大的重新定位是非常非常难的问题,而且在消费者体验层面还未解决。如果任何人宣称他们能提供多人 AR 玩法,或是固定性强的 AR 内容,那么不管是由一号玩家创建的地图,还是云端下载的地图,他们的 UX 会受到其他手机(如二号玩家手机)重新定位性能的限制。

你会发现,二号玩家不得不站在距离二号玩家很近的地方,双方几乎以同样的姿势举着手机。但是,二号玩家,或其他玩家只想坐在与你相反方向的沙发上,打开手机,立马看到你眼前看到的事物。或是说,站在距离几米的空间内,看到 AR 内容“固定”在那里。

(这里有一段 Tango实验的视频效果:https://www.youtube.com/watch?v=YulYq5P3heo)

现在已经有应用可以变通地实现多人游戏,如使用标记点,或为二号玩家编写距离应用开始位置的代码。技术上看,这些是可以运行的,但是你要一直为用户解释如何操作,用户体验可能一团糟。所以,并没有什么“简单运行”的魔法。

当然,如果任何人有不同的解决方案,我很想请教一下。不过,就我所知,多玩家实现稳定性极强的重新定位现在还无法实现,也没有发现公布的研究成果。这就像 VIO 的问题一样,只有少部分人可能会解决。我只知道一个还未公布的系统能够支持,2018 年初才会推出。

ARCore 的优势

谁都未能想到,ARCore在ARKit发布后,拥有如此迅速的反应时间。相对于ARKit来说,ARCore其实有不少优势:

OEM 厂商依旧谨慎

我感觉  ARCore 的推出相当匆忙,例如没有 ARCore 的 Logo。我在之前的文章中谈过 OEM 厂商对于 Tango 手机的谨慎。ARCore 消除了摄像头堆栈硬件商品化,以及 Tango 面临的材料成本的问题。看起来,Google 已经考虑到一些战略控制,但是讲真,我感觉一切太快了,这些事情还没真正地实施。

Google 坚持 ARCore 是谷歌移动服务(GMS)的一部分,如果 AR 真的成为“下一个平台”,这是重新划分生态系统势力的一个机会。ARCore 不只是像 GUI 那种功能。所有的初创公司都要考虑 SLAM 的问题。而 AR 是否会脱离 GMS,这可不好说。

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OEM 厂商寻找 ARCore 替代品的最大原因可能是,他们巨大的市场(如中国)不欢迎 GMS。

GMS 最大的阻力在于:无法进入中国市场,那里却是 OEM 厂商们最大的市场。厂商们更喜欢一个可以在全球运行的 AR 软件解决方案。

开发者现在可以用 ARCore 开发了吗?

如果你喜欢Android,你有一个 Samsung S8 或 Pixel,那么别犹豫,直接去开发吧。如果你喜欢 iPhone,也不要担心是否需要换成 ARCore。

开发者应当关注的是,打造一个人们关心的 AR 应用要面临巨大的挑战。与学习如何在 ARKit 或 ARCore 上创建内容相比,创建什么样的内容要花费更大的努力。

ARKit / ARCore SDK目前还是1.0版,功能还非常基础(VIO、平面检测、基础照明),将在未来几年内获得更多的功能(3D场景理解、遮挡、多人联网,内容固定性等)。对开发商和消费者来说,这将是一个不断的学习过程。所以现在只需要坚持向着自己认为对的路子走就好。

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不要对使用哪个平台想太多,多想想能创建什么样的 AR 内容

ARCore 比 ARKit 更好吗?

作为技术解决方案,它们的能力非常接近。ARKit 在集成和跟踪方面具有一定的技术优势; ARCore 在建图和重定位方面具有一些优势。可是这两个优点大多是专业的计算机视觉工程师才能看到的。

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想用这张图解释一个设计师的价值

苹果有一个清晰的市场宣传优势,拥有庞大的设备基础,可以立即升级到包含 ARKit 的最新 iOS 系统。苹果的用户一般更愿意花钱,所以从中期来看,AR 应用应该可以在 ARKit 上更好地获利。

Android 的优势在于规模化,但 Android 生态系统需要至少 12 个月才能将所有的部分整合在一起,并在大多数新设备中获得硬件支持的 ARCore。(时间可能会更长,通常 OEM 厂商会在 10 月份决定 2018 年的产品。)

ARCore 由此前 Tango 研发的基础,其中大部分已经进行了用户/市场测试。现在基础已经比较到位,看看这些系统在未来12-24个月内如何快速发展,这会很有趣。

我认为,制约 AR 应用市场普及速度的将会是开发者打造的内容。技术已经足够去创建消费者产品了。

ARKit 和 ARCore 哪个更好?主要还是看开发者的个人偏好和目标。这两个系统都有自己的优点和缺点,但重要的是两者都能够为消费者提供足够的消费体验,开发者请脑洞大开,尽情享受这个过程吧!

Via medium

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