Дополненная реальность. Все, что вы хотели узнать о технологии будущего - Хелен Папагианнис Страница 7

На базе Kinect проектировщики сразу же начали создавать новые интерактивные программы. Инсталляция «Предательство неприкосновенности» [13] (2012) Криса Милка – прекрасный пример использования Kinect художником. Вы предстаете перед рядом из трех интерактивных панелей, которые олицетворяют творческий процесс через рождение, смерть и перерождение. Ваше тело зеркально отражается как темная тень с различными преобразованиями, происходящими на каждой панели. На первой панели ваше тело распадается на мириады разлетающихся птиц. Когда вы переходите ко второй панели, эти птицы слетаются, чтобы напасть на вас. На третьей и последней панели у вашего силуэта прорастают гигантские крылья, и, хлопая руками, ваше отражение взлетает, поднимаясь с земли в небо.

Милк дал следующей комментарий по поводу своей инсталляции:

Мне интересно, когда между моей работой и зрителем возникает двухсторонний диалог. Посетитель выставки становится непосредственным участником содержания и концепции моей работы, и с помощью технологии AR делается акцент на испытываемых впечатлениях, на инновационной способности к глубокому духовному погружению.

Часть «магии» Kinect заключается в том, что технология становится невидимой, потому что она предельно проста в использовании: вы стоите перед экраном и двигаетесь. Программа реагирует на движения вашего тела и формирует движения на экране. Технология позволяет создавать изображения, но без вашего участия это становится невозможным. Технология отступает на второй план, и вы в буквальном смысле становитесь ключевой фигурой в ее работе.

Kinect использует камеру для измерения глубины, что позволяет ей распознавать мир в трех измерениях. Это устройство работает, проецируя совокупность инфракрасных световых точек на всю комнату, а затем, измеряя, за какое время свет от каждой из этих точек возвращается обратно на сенсор камеры, определяет расстояние до каждой точки комнаты. Программное обеспечение считывает данные для идентификации любых выделяющихся частей человеческого тела, например головы или конечности. Kinect использует модель скелета человека, состоящую из многочисленных частей и соединений. Хранящее в своей памяти более 200 поз, программное обеспечение фиксирует движения человеческого тела и может спрогнозировать, какое движение ваше тело вероятнее всего совершит дальше.

Прогнозирование – важный аспект человеческого восприятия, который мы широко используем в повседневной деятельности, чтобы взаимодействовать с нашим окружением. Джефф Хокинс, основатель компании Palm, создавшей первый карманный компьютер, и автор книги «Об интеллекте» (опубликованной в 2004 году [14]), описывает человеческий мозг как систему памяти, которая хранит и воспроизводит полученный опыт для того, чтобы спрогнозировать возможные сценарии развития.

Хокинс указывает, что человеческий мозг постоянно прогнозирует дальнейшие события. Мы познаем мир через последовательность шаблонов, которые храним, и воспроизводим, и, соотнося с увиденным, предполагаем, что будет дальше.

На базе технологии Kinect, исследователи из Лаборатории персональной робототехники Корнеллского Университета (США) запрограммировали робота, прогнозирующего действия человека [15] и способного решать такие задачи, как разлив напитков или открытие двери холодильника. Робот фиксирует движения вашего тела, чтобы определить, какое действие вы производите в настоящий момент. Затем он обращается к базе видеоданных, в которой содержатся около 120 видов деятельности (от чистки зубов до приема пищи и разогревания еды в микроволновой печи), чтобы предсказать, какое движение вы сделаете дальше. Затем робот планирует своевременно помочь вам в решении той или иной задачи.

Для того чтобы робот мог перемещаться в окружающей среде и выполнять действия, он должен иметь возможность создавать карту своего окружения и понимать свое местоположение внутри этой среды. Для решения такой задачи инженеры-робототехники разработали метод одновременной локализации и построения карты (сокр. англ. SLAM – от Simultaneous Localization and Mapping). До разработки SLAM датчики, необходимые для построения такой карты, как правило, были дорогими и громоздкими. Kinect предоставил недорогое и легкое решение. Видеоролики с Kinect-роботами появились на YouTube в течение нескольких недель после презентации Kinect. Среди роботов, работавших по этой технологии, были различные варианты: от квадрокоптера, летающего по комнате самостоятельно без управления человеком, до робота, способного перемещаться по завалам в поисках выживших после землетрясения [16].

Беспилотный автомобиль [17] от Google также использует технологию SLAM с собственной камерой и датчиками. Автомобиль обрабатывает как данные карты, так и данные датчиков для определения своего местоположения и обнаружения объектов вокруг себя, учитывая их размер, форму, направление и скорость движения. Программное обеспечение прогнозирует, что объекты могут сделать дальше, и автомобиль выполняет соответствующие ответные действия, например уступает дорогу пешеходу, пересекающему улицу.

Применение SLAM не ограничивается автономными транспортными средствами, роботами или беспилотными летательными аппаратами; люди могут использовать этот метод для нанесения на карту своего окружения. В Массачусетском технологическом институте (США) был разработан один из первых примеров встроенного в одежду SLAM-устройства [18]. Первоначально система была разработана для сотрудников службы спасения, к примеру, спасателей, отправляющихся на неизвестную территорию. При использовании камеры Kinect, размещаемой в районе грудной клетки, цифровая трехмерная карта создается в режиме реального времени, и пользователь перемещается по окружающей его среде. Конкретные местоположения могут сопровождаться комментариями, включаемыми с помощью переносной кнопки. Картой можно поделиться и сразу же отправить ее по беспроводным каналам связи руководителю, находящемуся удаленно.

С помощью SLAM также стали возможны новые формы игр. Разработанная в 2011 году компанией 13th Lab (Стокгольм, Швеция) Ball Invasion [19] является ранним примером интеграции SLAM в игры с применением AR. Держа iPad перед собой, вы видите, что ваше физическое окружение заполнено виртуальными объектами, которые нужно преследовать и расстреливать. Уникальность «Ball Invasion» заключается в том, что виртуальные элементы взаимодействуют с реальным миром: виртуальные пули отскакивают от стены перед вами, а виртуальные шары закатываются за вашу мебель. Когда вы играете в игру и перемещаете камеру iPad, вы создаете трехмерную карту окружающей среды в реальном времени, в которой становятся возможны такие взаимодействия. В 2012 году 13th Lab выпустила PointCloud [20] – набор средств разработки программного обеспечения (SDK, от англ. software development kit), позволяющий создавать приложения для iOS с применением технологии SLAM. 13th Lab была приобретена VR-компанией Oculus в 2014 году.