في الآونة الأخيرة ، كان هناك الكثير من الضجة حول LiDAR على أجهزة Apple الجديدة لدرجة أنه من السهل نسيان أن الواقع المعزز المحمول يمكن أن يعمل بأي طريقة أخرى. لكنها يمكن أن تفعل ذلك ، ولا سيما مع وصول أدوات ToF إلى آفاق جديدة في هواتف Samsung.
سواء كنت مطورًا ، في السوق للحصول على جهاز جديد ، أو مجرد فضول ، فإن الأمر يستحق قضاء بعض الوقت لفك هذه الاختصارات وتعلم مداخل وعمق استشعار عمق الهاتف المحمول.
ما هو ToF؟
ToF هي اختصار لـ Time of Flight.
من الناحية الفنية ، يشير ToF إلى استخدام سرعة الضوء (أو حتى الصوت) لتحديد المسافة. يقيس الوقت الذي يستغرقه الضوء (أو الصوت) لمغادرة الجهاز ، أو الارتداد عن كائن أو طائرة ، والعودة إلى الجهاز ، فكلها مقسومة على اثنين تكشف المسافة من الجهاز إلى الكائن أو طائرة.
لذا ، فإن العلاقة هي أن كل LiDAR هو نوع من وقت القتال ، ولكن ليس كل وقت الرحلة هو LiDAR. لتبسيط الأمور ، عندما نتحدث عن "ToF" ، فإننا نعني قياس المسافة البصرية ، وليس بما في ذلك LiDAR.
لذا ، إذا كان كل من LiDAR والبصري غير LiDAR ToF يستخدمان الضوء لتحديد المسافة ورسم الخرائط ثلاثية الأبعاد ، فكيف يختلفان؟
ما هو الليدار؟
LiDAR هو اختصار لـ كشف الضوء والمدى. تستخدم هذه التقنية الليزر ، أو شبكة الليزر ، كمصدر للضوء في المعادلة المفصلة أعلاه.
هل تبحث عن هاتف ذكي جديد؟ هل تريد أفضل الميزات؟ بعد ذلك ، قد ترغب في التفكير في هاتف ذكي مع LiDAR.
يمكن استخدام قراءة LiDAR واحدة لقياس أشياء مثل عرض الغرفة ، ولكن يمكن استخدام قراءات LiDAR المتعددة إنشاء "نقطة السحب". يمكن استخدام هذه لإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد للكائنات أو خرائط طبوغرافية كاملة المناطق.
بينما قد يكون LiDAR جديدًا على الأجهزة المحمولة ، فإن التكنولوجيا نفسها كانت موجودة منذ فترة طويلة. في الإعدادات غير المتنقلة ، يتم استخدام LiDAR للقيام بكل شيء بدءًا من رسم خرائط للبيئات تحت الماء إلى اكتشاف المواقع الأثرية.
كيف يختلف LiDAR و ToF؟
يتمثل الاختلاف الوظيفي بين LiDAR والأشكال الأخرى من ToF في أن LiDAR يستخدم الليزر النبضي لبناء سحابة نقطية ، والتي تُستخدم بعد ذلك لإنشاء خريطة أو صورة ثلاثية الأبعاد. تنشئ تطبيقات ToF "خرائط عمق" بناءً على الكشف عن الضوء ، عادةً من خلال كاميرا RGB قياسية.
ميزة ToF على LiDAR هي أن ToF يتطلب معدات أقل تخصصًا بحيث يمكن استخدامه مع أجهزة أصغر وأقل تكلفة. تأتي فائدة LiDAR من السهولة التي يمكن للكمبيوتر من خلالها قراءة سحابة نقطية مقارنة بخريطة العمق.
ال عمق API التي أنشأتها Google لأجهزة Android تعمل بشكل أفضل على الأجهزة التي تدعم ToF وتعمل عن طريق إنشاء خرائط عمق والتعرف على "الميزة نقاط ". يتم استخدام نقاط الميزة هذه ، والتي غالبًا ما تكون حواجز بين شدة الضوء المختلفة ، لتحديد مستويات مختلفة في بيئة. يؤدي هذا بشكل أساسي إلى إنشاء سحابة نقطة منخفضة الدقة.
كيف يعمل ToF و LiDAR مع Mobile AR
تعد خرائط العمق وسحب النقاط رائعة ، وبالنسبة لبعض الأشخاص والتطبيقات ، فهي كافية. ومع ذلك ، بالنسبة لمعظم تطبيقات الواقع المعزز ، يجب وضع هذه البيانات في سياقها. يقوم كل من ToF و LiDAR بذلك من خلال العمل مع أجهزة استشعار أخرى على الجهاز المحمول. على وجه التحديد ، تحتاج هذه الأنظمة الأساسية إلى فهم اتجاه هاتفك وحركته.
يُطلق على فهم موقع الجهاز داخل بيئة معينة اسم "التوطين المتزامن ورسم الخرائط" أو "SLaM". يستخدم SLaM في تطبيقات أخرى مثل المركبات ذاتية القيادة، ولكن من الضروري جدًا لتطبيقات الواقع المعزز القائمة على الهاتف المحمول وضع الأشياء الرقمية في البيئة المادية.
ينطبق هذا بشكل خاص على التجارب التي تظل في مكانها عندما لا يتفاعل المستخدم معها ، وكذلك لوضع الأشياء الرقمية التي تبدو وكأنها خلف الأشخاص والأشياء المادية.
عامل مهم آخر في وضع الأشياء الرقمية في كل من التطبيقات القائمة على LiDAR و ToF يتضمن "المراسي". المراسي هي نقاط رقمية في العالم المادي توجد عليها الأشياء الرقمية "تعلق، ملحق."
في التطبيقات العالمية مثل Pokemon Go ، يتم ذلك من خلال عملية منفصلة تسمى "Geotagging". ومع ذلك، في تطبيقات AR المستندة إلى الأجهزة المحمولة ، يتم إرساء الكائن الرقمي على نقاط في سحابة نقطة LiDAR أو إحدى نقاط الميزة في خريطة العمق.
هل LiDAR أفضل من ToF؟
بالمعنى الدقيق للكلمة ، يعتبر LiDAR أسرع وأكثر دقة من زمن الرحلة. ومع ذلك ، يصبح هذا أكثر أهمية مع التطبيقات الأكثر تقدمًا من الناحية التكنولوجية.
على سبيل المثال ، يواجه ToF و Depth API صعوبة في فهم الطائرات الكبيرة منخفضة الملمس مثل الجدران البيضاء. هذا يمكن أن يجعل من الصعب على التطبيقات التي تستخدم هذه الطريقة وضع الأشياء الرقمية بدقة على بعض الأسطح في العالم المادي. التطبيقات التي تستخدم LiDAR أقل عرضة لهذه المشكلة.
ومع ذلك ، من غير المحتمل أن تواجه التطبيقات التي تتضمن بيئات أكبر أو أكثر تنوعًا من حيث التركيب هذه المشكلة. علاوة على ذلك ، تتضمن معظم تطبيقات AR للمستهلكين المستندة إلى الأجهزة المحمولة استخدام ملف مرشح الواقع المعزز على وجه المستخدم أو جسمه—تطبيق من غير المحتمل أن تواجه مشكلات بسبب الأسطح الكبيرة غير المنسوجة.
لماذا تستخدم Apple و Google مستشعرات عمق مختلفة؟
عند إطلاق أجهزتهم المتوافقة مع LiDAR ، تفاحة، مدينة، قط قالوا إنهم شملوا المستشعرات بالإضافة إلى أجهزة أخرى من أجل "فتح المزيد من مهام سير العمل الاحترافية ودعم تطبيقات الصور والفيديو الاحترافية." أطلق الإصدار أيضًا على اسم متوافق مع LiDAR iPad Pro "أفضل جهاز في العالم للواقع المعزز" وروج لتطبيقات القياس من Apple.
لم تقدم Google مثل هذه التفسيرات الصريحة حول سبب عدم استخدام واجهة برمجة التطبيقات Depth API والخط الجديد من أجهزة الدعم لـ LiDAR. بالإضافة إلى العمل مع LiDAR ، والحفاظ على أجهزة Android أخف وزناً وبأسعار معقولة ، هناك ميزة وصول كبيرة أيضًا.
نظرًا لأن Android يعمل على الأجهزة المحمولة التي تصنعها شركات متعددة ، فإن استخدام LiDAR سيفضل النماذج المتوافقة مع LiDAR على حساب جميع الشركات الأخرى. علاوة على ذلك ، نظرًا لأنه لا يتطلب سوى كاميرا قياسية ، فإن واجهة برمجة تطبيقات العمق متوافقة مع الإصدارات السابقة مع المزيد من الأجهزة.
في الواقع ، فإن واجهة برمجة تطبيقات العمق من Google لا تعتمد على الأجهزة ، مما يعني أن المطورين يستخدمون منصة جوجل لبناء تجربة الواقع المعزز يمكن أن تطور الخبرات التي تعمل على أجهزة Apple أيضًا.
هل استكشفت استشعار العمق؟
ركزت هذه المقالة بشكل أساسي على LiDAR و ToF في تجارب الواقع المعزز القائمة على الأجهزة المحمولة. هذا إلى حد كبير لأن هذه التجارب الأكثر تعقيدًا تتطلب التفسير الأكبر. هذا أيضًا لأن هذه التجارب هي الأكثر متعة والأكثر واعدة.
ومع ذلك ، فإن مناهج استشعار العمق مثل هذه هي أساس العديد من التجارب والأدوات الأبسط والأكثر عملية التي قد تستخدمها كل يوم دون التفكير فيها كثيرًا. نأمل أن تمنحك القراءة على ToF و LiDAR المزيد من التقدير لهذه التطبيقات.
هل تحتاج إلى مسطرة iPhone لقياس الأشياء اليومية؟ تتيح لك تطبيقات أدوات iPhone هذه قياس المسافة والطول والمزيد.
- شرح التكنولوجيا
- ذكري المظهر
- ايفون
- الواقع المعزز
- الواقع الافتراضي
- كاميرا الهاتف الذكي
جون جينيغ كاتب / محرر مستقل مهتم بالتقنيات الأسية. جون حاصل على بكالوريوس في الاتصال العلمي والتقني مع تخصص فرعي في الصحافة من جامعة ميتشيغان التكنولوجية.
اشترك في نشرتنا الإخبارية
انضم إلى النشرة الإخبارية لدينا للحصول على نصائح تقنية ومراجعات وكتب إلكترونية مجانية وصفقات حصرية!
خطوة أخرى أيضا…!
يرجى تأكيد عنوان بريدك الإلكتروني في البريد الإلكتروني الذي أرسلناه لك للتو.
