Introduction à la Réalité Augmentée. Gilles Simon

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1 1 Introduction à la Réalité Augmentée Gilles Simon

2 Définition (Azuma 1997) 2 Plus de réel que de virtuel

3 Définition (Azuma 1997) 3 Plus de réel que de virtuel Interactif, temps réel

4 Définition (Azuma 1997) 4 Plus de réel que de virtuel Interactif, temps réel Alignement spatial 3D respectueux de la perspective

5 Périphériques de visualisation Une grande variété de périphériques 1 Projection sur la rétine Objet réel

6 Périphériques de visualisation 2 Lunettes de RA Objet réel M100 Vuzix HoloLens Microsoft

7 Périphériques de visualisation 3 Téléphone portable / tablette Objet réel

8 Périphériques de visualisation 4 Ecran fixe Objet réel

9 Périphériques de visualisation Vidéo-projection 5 Objet réel

10 Applications 10 Imaginer le passéou le futur

11 11 Archeoguide

12 12 RÉALITÉ AUGMENTÉE

13 13 RÉALITÉ AUGMENTÉE

14 14 RÉALITÉ AUGMENTÉE

15 Applications 15 Annoter le réel Guider pas à pas

16 16 RÉALITÉ AUGMENTÉE

17 RÉALITÉ AUGMENTÉE

18 Applications Assistance en milieu industriel

19 Applications 19 Enrichir le réel Fusionner des informations

20 20 RÉALITÉ AUGMENTÉE

21 21 RÉALITÉ AUGMENTÉE

22 Applications 22 Aider à comprendre

23 Applications Culture, éducation 23

24 24 RÉALITÉ AUGMENTÉE

25 Applications 25 Se divertir

26 26 RÉALITÉ AUGMENTÉE

27 Applications Divertissement 27

28 Difficultés techniques 28 Comment faire pour

29 Difficultés techniques 29 Reconnaître de quel objet il s agit?

30 Difficultés techniques 30 Reconnaître et désigner des composants sur cet objet?

31 Difficultés techniques 31 Positionner un objet virtuel 3D au bon endroit et en respectant la perspective?

32 Difficultés techniques 32

33 Difficultés techniques 33

34 Difficultés techniques 34 Deux étapes incontournables : Reconnaissance de l objet ou de la scène Intégration de la scène virtuelle dans l image réelle («Recalage 3D/2D») Tout ceci doit être résolu en temps réel La deuxième étape repose généralement sur la connaissance d un modèle 3D (CAO, nuage de points, ) Reconnaissance et recalage 3D/2D sont parfois résolus simultanément

35 Reconnaissance de scène / d objet? =

36 Reconnaissance de scène / d objet Descripteurs locaux (ex : SIFT)? =

37 Reconnaissance de scène / d objet Bags-of-words Dans les grands environnements, constitution d un «vocabulaire» de «mots visuels» Chaque image de la base est décrite par la fréquence d apparition de chaque mot de la base Une image à reconnaître est elle-même exprimée en utilisant le vocabulaire de la base (recherche documentaire)

38 Reconnaissance de scène / d objet? = 9

39 Reconnaissance de scène / d objet Classification par machine à vecteurs de support (SVM) RDC 3 b Local DE a Local DE b? RDC 3 a Local DE c

40 Reconnaissance de scène / d objet Convolutional Neural Networks (CNN) Turbine Local DE RDC 3 RDC 2 RDC 1 0 0,5 1

41 Reconnaissance de scène / d objet Metric learning (CNN siamois) LeCun

42 Reconnaissance de scène / d objet

43 Recalage 3D/2D 43 Recaler le modèle 3D dans l image réelle revient à : Trouver le point de vue depuis lequel dessiner le modèle 3D afin qu il soit correctement aligné dans l image C-à-d retrouver le point de vue depuis lequel est observé l objet dans la réalité : le problème du recalage est un problème de positionnement

44 Le problème du positionnement 44

45 Le problème du positionnement 45 En RA, on doit calculer en temps réel la position du castor correspondant à chaque prise de vue L image seule peut être trompeuse

46 Le problème du positionnement 46 Deux catégories de techniques : outside-in et inside-out Possibilité de combiner les deux approches Outside-in Inside-out Klinker et al., TUM

47 Positionnement Outside-in 47 LEDs et capteurs physiques (magnétiques, acoustiques, ) German Aerospace Center Multimodal Telepresent Control of DLR Rollin' JUSTIN

48 Positionnement Outside-in 48 Géolocalisation + capteurs inertiels Pour l intérieur : capteurs (magnétiques, ), triangulation wifi Pb : précision Creative commons Application Métro Paris sur iphone et ipod Touch

49 Positionnement Inside-out Mise en correspondance de points entre le flux d images et le clone 3D de l objet (exemple : utilisation du descripteur SIFT) 49

50 Positionnement Inside-out Si pas de texture, essayer les contours Reconnaissance difficile Recalage initial difficile combiner avec un système outside-in 50

51 51

52 Positionnement Inside-out 52 Autre possibilité : ajouter des tags sur l objet ou dans la scène Spie Sud-Ouest & UBleam

53 Positionnement Inside-out 53 ou projeter de la lumière structurée, éventuellement dans l IR (Kinect) Portée limitée, en intérieur uniquement La reconnaissance est difficile et le recalage initial doit être guidé

54 Conclusion sur la technologie RA 54 Une technologie complexe : pas de solution miracle, mais un panel d outils À choisir en fonction du contexte (pas toujours de solution!) Issu de 20 années de recherche académique et industrielle Des solutions robustes en environnement contrôlé Plusieurs toolkits existent aujourd hui, souvent multi-plateformes : Metaio SDK (Apple), Qualcomm Vuforia, Total Immersion D fusion, (tracking visuel) AR-Toolkit, (marqueurs) Layar, Wikitude, (extérieur) (cf.

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