Готовится к выходу обновленная версия ядра оригинальной AR платформы удаленного позиционирования ArconaCore, которая значительно увеличит точность и скорость дистанционного размещения AR проектов по всему миру. Новая версия ArconaCore позволит практически в реальном времени генерировать пространственные карты местности для удаленного позиционирования виртуального контента.
Дополнительное преимущество - система позиционирования одинаково эффективно работает как с собственным AR движком Arcona, так и с популярными фреймвормами ARkit от Apple и ARСore (Google).
К концу 2022 года, на базе обновленного ArconaCore мы подготовим API для профессиональных разработчиков иммерсивных приложений.
Это особенно актуально на фоне ухода с российского рынка геолокационных сервисов Google. Компания перестала обновлять карту страны, прекращает работу Street View, а значит, у нас уже точно не появится Geospatial API.
Этот сервис был представлен на последней майской конференции I/O 2022 Google как раз как инструмент для создания геопривязанных AR проектов в разных концах света без необходимости находиться в конкретном месте.
Тестирование Geospatial API прошло в Сан-Франциско, Нью-Йорке, Лос-Анджелесе, Лондоне и Токио. Другие города должны подключиться позже, но испытать продукт хотя бы в Москве разработчикам, по всей видимости, так и не удастся.
Аналогичная ситуация складывается и с новинкой от Niantic. Пробный запуск их системы привязки виртуальных объектов к реальной карте Lightship VPS состоялся в конце мая практически в тех же городах. Что касается России, то уже с начала марта студия прекратила обслуживание всех, даже скачанных приложений.
Так что для тех, кто хочет масштабировать свои AR проекты действительно на весь мир, включая и Россию, API Arcona будет действительно необходим.
Сегодня создание глобальных высокоточных пространственных карт - это наиболее эффективный способ масштабировать AR проекты и сделать их доступными для широкого круга разработчиков. Именно с этой целью и создается новый API Arcona.
Для построения пространственных карт здесь используются данные сенсоров мобильных устройств: видео, GPS, показания гироскопа, акселерометра и магнитометра. Их будут предоставлять сами пользователи по собственной инициативе или за вознаграждение.
В ходе подготовки инструментов для сторонних разработчиков существенные изменения внесены в блок реализации геопозиционирования пользователя и геопривязки AR контента. Внедрен новый алгоритм анализа данных, получаемых с датчиков мобильных устройств, а также модуль сбора самих данных.
В результате, обработка массива собранной информации и формирование набора фреймов геопривязки занимает буквально несколько минут. При этом мы получаем идеальную точность и устойчивость размещения виртуальных моделей на отсканированной территории.
.png)