실내 스캔 시각화
공간 매핑이 필요한 애플리케이션은 시간이 지남에 따라 세션 간에 데이터를 수집하기 위해 디바이스를 사용합니다. 매핑 데이터의 완성도와 품질은 사용자가 수행한 탐색 양, 탐색 이후 경과된 시간, 장치가 영역을 스캔한 이후 가구 및 문과 같은 개체가 이동했는지 여부 등 여러 요인에 따라 달라집니다.
유용한 공간 매핑 데이터를 보장하기 위해 애플리케이션 개발자는 다음과 같은 몇 가지 옵션을 사용할 수 있습니다.
- 이미 수집되었을 수 있는 내용에 의존합니다. 이 데이터는 처음에 불완전할 수 있습니다.
- 사용자에게 블룸 제스처를 사용하여 Windows Mixed Reality 홈으로 이동하고 환경에 사용하려는 영역을 탐색하도록 요청합니다. 에어 탭을 사용하여 필요한 모든 영역을 디바이스에 알 수 있는지 확인할 수 있습니다.
- 자체 애플리케이션에서 사용자 지정 탐색 환경을 빌드합니다.
이러한 모든 경우 탐색 중에 수집된 실제 데이터는 시스템에 의해 저장되며 애플리케이션은 이 작업을 수행할 필요가 없습니다. 룸 스캔 시각화가 작동하는 것을 확인하려면 아래 홀로그램 디자인 - 공간 인식 비디오 데모를 검사.
이 비디오는 "홀로그램 디자인" HoloLens 2 앱에서 가져온 것입니다. 여기에서 전체 환경을 다운로드하여 즐겨보세요.
디바이스 지원
| 기능 | HoloLens | 몰입형 헤드셋 |
| 실내 스캔 시각화 | ✔️ | ❌ |
사용자 지정 검사 환경 빌드
애플리케이션은 환경 시작 시 공간 매핑 데이터를 분석하여 사용자가 완전성과 품질을 개선하기 위해 추가 단계를 수행할지 여부를 판단할 수 있습니다. 분석 결과 품질이 개선되어야 함을 나타내는 경우 개발자는 다음을 나타내기 위해 전 세계에 오버레이할 시각화를 제공해야 합니다.
- 사용자 주변의 총 볼륨이 환경의 일부가 되어야 하는 양
- 사용자가 데이터 개선을 위해 이동해야 하는 위치
사용자는 "좋은" 검사를 만드는 원인을 모릅니다. 평탄도, 실제 벽과의 거리 등 스캔을 평가하라는 메시지가 표시되거나 무엇을 찾아야 하는지 알려주어야 합니다. 개발자는 검색 또는 탐색 단계에서 공간 매핑 데이터 새로 고침을 포함하는 피드백 루프를 구현해야 합니다.
대부분의 경우 사용자에게 필요한 검사 품질을 얻기 위해 수행해야 하는 작업을 알려주는 것이 가장 좋습니다. 예를 들어 천장을 살펴보고 가구 뒤를 살펴보는 등의 작업을 수행합니다.
캐시된 공간 매핑 및 연속 공간 매핑
공간 매핑 데이터는 애플리케이션에서 사용할 수 있는 가장 무거운 데이터 원본 데이터입니다. 프레임 삭제 또는 끊김과 같은 성능 문제를 방지하려면 이 데이터를 신중하게 사용해야 합니다.
경험 중 활성 검사는 유익하고 해로울 수 있으므로 환경에 따라 사용할 방법을 결정해야 합니다.
캐시된 공간 매핑
캐시된 공간 매핑 데이터가 있는 경우 애플리케이션은 일반적으로 공간 매핑 데이터의 스냅샷 사용하고 환경 중에 이 스냅샷 사용합니다.
이점
- 환경이 실행되는 동안 시스템의 오버헤드가 감소하여 전력, 열 및 CPU 성능이 크게 향상됩니다.
- 공간 데이터의 변경으로 인해 중단되지 않으므로 기본 환경을 더 간단하게 구현할 수 있습니다.
- 물리학, 그래픽 및 기타 목적을 위해 공간 데이터의 사후 처리에 대해 한 번 비용이 듭니다.
단점
- 실제 개체 또는 사람의 이동은 캐시된 데이터에 반영되지 않습니다. 예를 들어 애플리케이션은 지금 문을 닫을 때 문을 여는 것을 고려할 수 있습니다.
- 캐시된 버전의 데이터를 유지하기 위해 잠재적으로 더 많은 애플리케이션 메모리가 있습니다.
이 메서드의 좋은 사례는 제어된 환경 또는 테이블 상위 게임입니다.
연속 공간 매핑
특정 애플리케이션은 공간 매핑 데이터를 새로 고치기 위해 계속 검사에 의존할 수 있습니다.
이점
- 애플리케이션에서 별도의 검사 또는 탐색 환경을 미리 빌드할 필요가 없습니다.
- 실제 개체의 이동은 게임에서 반영할 수 있지만 약간의 지연이 있습니다.
단점
- 기본 환경 구현의 복잡성이 더 높습니다.
- 이러한 시스템에서 변경 내용을 증분 방식으로 수집해야 하므로 추가 그래픽 및 물리학 처리로 인한 잠재적 오버헤드.
- 더 높은 전력, 열 및 CPU 영향.
이 방법의 좋은 사례는 홀로그램이 움직이는 개체와 상호 작용해야 하는 경우입니다. 예를 들어, 바닥에서 운전하는 홀로그램 자동차는 열려 있는지 닫혀 있는지에 따라 문에 부딪쳐야 할 수 있습니다.