带你认识Google 屌炸天的AR增强现实技术——Tango

2016-12-02 本文已影响6268人 Mr云台

这两年虚拟现实VR和增强现实AR简直火的不要不要的，众多巨头都在发力，Google也推出了自己的AR技术解决方案，因为目前介绍Tango的中文资料还比较少，所以本人结合官网文档和自己的理解写了本文，如有错漏请不吝赐教。

一、简介

1. Tango是什么，可以用来干什么？

Tango是Google的一个AR增强现实项目，配合其独特的移动设备和SDK可以方便的在应用中使用AR技术。

2. Tango室内定位为什么有很高的精确度？

众所周知，传统的定位技术（GPS\\WIFI等）在室内定位上精度很低，那么Tango是怎么实现室内定位的呢？

Tango采用的是“参照定位”，即相对于“初始位置”的一种定位方式，不涉及到卫星定位。它根据硬件设备的传感器，比如重力传感器、IMU陀螺仪等，获取移动设备相对于初始位置的“位移”和“旋转角度”，自己构建了一个“参照坐标系”，因此有较高的准确度。

当然，还有其他一些软件技术手段，比如通过区域学习修正偏差等。

3. 几个重要的概念

Tango中如下3个概念，其实也算是3个功能模块。开发者通过设置TangoConfig对象的相应字段来选择开启哪些功能。

a. 移动追踪（motion tracking）

移动追踪指的是，Tango会记录追踪移动设备的在3D空间中的位置，位置数据包括地点和超像旋转角度等、实时报告给应用。

b. 区域学习（Area Leaning）

移动追踪只会反馈移动设备当前的坐标信息、对于设备“看”到的东西没有任何记忆，区域学习使移动设备能够看到和记住物理空间的关键视觉特征，比如边缘，角落等。

区域学习会把看到的保存起来，下次再次“看”到的时候会进行匹配，利用这些数据修正误差（漂移修正），使得轨迹追踪、定位更加准确。

c. 深度感知（Depth Perception）

深度感知给予设备“明白”物体之间的距离，这是通过独特的硬件设备技术实现的，比如“结构光”、“光速飞行时间TOF”和Stereo立体测量

4. Tango的简单使用方式

在Android中，Tango是一个后台Sevice，负责AR工作。我们使用Tango的方式就是启动这个Service，与其进行交互。

Tango主要有如下两个对象：

private Tango mTango; //Tnago对象
private TangoConfig mConfig;  //配置

按照需求对TangoConfig类进行配置，下面代码配置了移动追踪和自动恢复

 private TangoConfig setupTangoConfig(Tango tango) {
       
        TangoConfig config = tango.getConfig(TangoConfig.CONFIG_TYPE_DEFAULT);
        //开启移动追踪功能
        config.putBoolean(TangoConfig.KEY_BOOLEAN_MOTIONTRACKING, true);

        // 自动恢复
        config.putBoolean(TangoConfig.KEY_BOOLEAN_AUTORECOVERY, true);
        return config;
    }

初始化Tango，调用它的connect()方法。

 @Override
    protected void onResume() {
        super.onResume();

        mTango = new Tango(HelloMotionTrackingActivity.this, new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                synchronized (HelloMotionTrackingActivity.this) {
                        mConfig = setupTangoConfig(mTango);
                        mTango.connect(mConfig);
                        startupTango(); //处理数据
                }
            }
        });
    }

通过回调处理数据，上一步中处理数据的方法是startupTango()，其源码如下

  private void startupTango() {
        //设置坐标参照系
        final ArrayList<TangoCoordinateFramePair> framePairs =
                new ArrayList<TangoCoordinateFramePair>();
        framePairs.add(new TangoCoordinateFramePair(
                TangoPoseData.COORDINATE_FRAME_START_OF_SERVICE,
                TangoPoseData.COORDINATE_FRAME_DEVICE));

        // 通过回调获取和处理坐标数据
        mTango.connectListener(framePairs, new OnTangoUpdateListener() {
            @Override
            public void onPoseAvailable(final TangoPoseData pose) {
                //在这里写处理移动追踪和区域学习数据的代码
            }

            @Override
            public void onXyzIjAvailable(TangoXyzIjData xyzIj) {
                // We are not using onXyzIjAvailable for this app.
            }

            @Override
            public void onPointCloudAvailable(TangoPointCloudData pointCloud) {
                // 如果开启深度感知，则在这里处理点阵信息
            }

            @Override
            public void onTangoEvent(final TangoEvent event) {
                //在这里处理各种事件，比如鱼眼摄像头出问题，pose数据失效事件等
            }

            @Override
            public void onFrameAvailable(int cameraId) {
                // We are not using onFrameAvailable for this application.
            }
        });
    }

应用不在前台的时候，断开和Tango的连接(官网推荐的用法)

 @Override
    protected void onPause() {
        super.onPause();
        synchronized (this) {
            mTango.disconnect();
          }
    }

二、开发者必备

1. 学习资料

官网：https://developers.google.com/tango/
开发者社区：https://plus.google.com/communities/114537896428695886568
官网的demo：https://github.com/googlesamples/tango-examples-java
sdk源码：官方demo中有个jar包，名字是tango_java_lib.jar
官网API：https://developers.google.com/tango/apis/overview

2. 开发方式

开发方式	软件需求	设备
Java Android	Android Studio、 TangoReleaseLibs（Tango SDK）	Tango Device
Unity Android	Unity 5.2.1以上（配置好Android开发环境）、Tango Unity SDK	Tango Device

注：Android API版本只支持 API Level 17 及以上，Tango Device是必须的，没有其独特的感应设备，Tango没办法正常工作。

三、移动追踪（motion tracking）

1. Tango的坐标数据——pose

pose是Tango中的坐标表示，其具体的Java对象是TangoPoseData，其包含了两个信息：三维坐标、物体的朝向，其结构如下：

struct PoseData {
    double orientation[4]; //朝向信息，四元数表示
    double translation[3]; //三维坐标信息
}

三维坐标系可以用下图表示，当我们正常站立手持移动设备面向自己的脸部时，X轴的正方向是向右的。

image

朝向信息，也可以说成旋转信息，如下图理解，三个方向上的旋转，用四元数表示（这个我不太懂，三个旋转用四元数表示好像是为了方便计算，具体请百度）。

image

2. pose的生命周期

pose数据是有可能失效的，比如鱼眼摄像头发生了错误导致出错等。下图是pose数据的状态转换图。

image

3. 应用获取和处理pose数据

private void startupTango() {
        // 设置坐标参照系
        final ArrayList<TangoCoordinateFramePair> framePairs =
                new ArrayList<TangoCoordinateFramePair>();
        framePairs.add(new TangoCoordinateFramePair(
                TangoPoseData.COORDINATE_FRAME_START_OF_SERVICE,
                TangoPoseData.COORDINATE_FRAME_DEVICE));

        // 在回调中获取坐标信息
        mTango.connectListener(framePairs, new OnTangoUpdateListener() {
            @Override
            public void onPoseAvailable(final TangoPoseData pose) {
                logPose(pose);
            }

          });
    }

    /**
     *  打印坐标信息
     */
    private void logPose(TangoPoseData pose) {
        StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();

        float translation[] = pose.getTranslationAsFloats();
        stringBuilder.append("Position: " +
                translation[0] + ", " + translation[1] + ", " + translation[2]);

        float orientation[] = pose.getRotationAsFloats();
        stringBuilder.append(". Orientation: " +
                orientation[0] + ", " + orientation[1] + ", " +
                orientation[2] + ", " + orientation[3]);

        Log.i(TAG, stringBuilder.toString());
    }

四、区域学习（Area Leaning）

1. ADF文件

区域学习将设备“看到的信息”保存成ADF（Area Description File）文件，采用UUID进行唯一标识。ADF文件算是一种持久化的数据，可以重复利用。

ADF文件实际上是一种键值对的文件形式，它其中保存了区域学习记录的信息，但是这些空间信息不需要也不允许开发者进行修改，其他官网公开的属性有如下几个：

键值	解释
KEY_UUID	UUID唯一标识
KEY_NAME	文件的name
KEY_TRANSFORMATION	ADF到全局坐标的一个转换 (x, y, z, qx, qy, qz, qw)
KEY_DATE_MS_SINCE_EPOCH	ADF文件保存的时间

此外，我们也可以加入一些自己定义的键值对信息。

2. 区域重定位（区域匹配）

如果载入使用以前的ADF文件，要实现正常的功能，必须进行一个重定位过程，用户要手持设备走到现实中与载入的ADF匹配的地域，tango会将环境信息和ADF文件信息做匹配，匹配成功了即意味着“重定位”成功。

区域匹配是有可能失败的，Tango的区域匹配成功率与环境的“多样性”有关，如果环境很空旷，或者各个房间都是一模一样的，那么区域学习和匹配陈功率较低。如果环境中有各式各样的物品，那么成功率较高。

3. 加载和使用ADF文件示例

开启区域学习

TangoConfig mConfig = mTango.getConfig(TangoConfig.CONFIG_TYPE_CURRENT);
mConfig.putBoolean(TangoConfig.KEY_BOOLEAN_LEARNINGMODE, true);

加载特定UUID标识的ADF文件

 mConfig.putString(TangoConfig.KEY_STRING_AREADESCRIPTION, uuid);

获取最近所有的ADF文件

ArrayList<String> fullUUIDList = new ArrayList<String>();

fullUUIDList = mTango.listAreaDescriptions();

保存当前的ADF文件，这个可能很耗时，不要在UI线程做（官方提供了SaveAdfTask来做这件事）。

Tango.saveAreaDescription()

在回调中处理区域学习的位置数据，因为文章开头有讲述，其他步骤省略了。

@Override
public void onPoseAvailable(TangoPoseData pose) {

if (pose.baseFrame == TangoPoseData.COORDINATE_FRAME_AREA_DESCRIPTION
        && pose.targetFrame == TangoPoseData.COORDINATE_FRAME_DEVICE) {
    // 这个条件意味着移动设备到了一个新的位置
}
else if (pose.baseFrame == TangoPoseData.COORDINATE_FRAME_AREA_DESCRIPTION
        && pose.targetFrame == TangoPoseData.COORDINATE_FRAME_START_OF_SERVICE) {
    // 这个条件告诉我们，设备回到了ADF文件区域的开始位置，也意味着重定位过程成功。
    //开发者可以视其为重定位成功的信号
}

五、深度感知（Depth Perception）

深度感知目前为平衡对设备和处理器的要求，理想的扫描距离为0.5米到4米之间，近距离物品扫描和手势检测并不完美。对于采用红外光技术的深度感知设备，在如下两种情况有可能工作不正常：

环境中红外光在光源中占据较高比例，比如阳光和白炽灯照射的区域
不反射红外光的物品难以被正常扫描

深度感知的工作原理就是扫描摄像头照射的区域，对照射到的物品计算其空间位置，给出一大堆三维点阵的信息（point cloud）

深度感知仍旧在回调里面编写获取数据的方法，回调中不能做耗时操作，如果上次回调没有完成，因为你无法获取最新的数据。

  @Override
  public void onPointCloudAvailable(final TangoPointCloudData pointCloudData) {
       //在这里处理点阵数据
    }

六、总结

1. Tango功能总结

功能	数据表示	对应的数据类	用途
移动追踪	三维坐标信息和物体的朝向信息	TangoPoseData	检测移动设备的位置和朝向
区域学习	ADF文件	TangoAreaDescriptionMetaData	提高移动追踪的准确度、记忆空间信息（做室内导航）
深度学习	点阵信息（一大堆三维坐标集合）	TangoPointCloudData	扫描建模

2. 如何利用它开发AR应用

如果你理解了AR的本质，那么你会发现Tango已经提供了实现AR的一切条件，设备自身的位置朝向信息，以及周围的环境信息。应用能得到这些数据，那么做AR就没有问题。

如果你想开发3D AR应用，那么应该采用 Unity +Tango的开发方式，因为Tango本身并不提供3D渲染的功能。

如果觉得本文对你有帮助，请关注、留言、点赞，相互分享才能持续进步！

带你认识Google 屌炸天的AR增强现实技术——Tango

一、简介

1. Tango是什么，可以用来干什么？

2. Tango室内定位为什么有很高的精确度？

3. 几个重要的概念

4. Tango的简单使用方式

二、开发者必备

1. 学习资料

2. 开发方式

三、移动追踪（motion tracking）

1. Tango的坐标数据——pose

2. pose的生命周期

3. 应用获取和处理pose数据

四、区域学习（Area Leaning）

1. ADF文件

2. 区域重定位（区域匹配）

3. 加载和使用ADF文件示例

五、深度感知（Depth Perception）

六、总结

1. Tango功能总结

2. 如何利用它开发AR应用

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2. Tango室内定位为什么有很高的精确度？

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1. 学习资料

2. 开发方式

三、移动追踪（motion tracking）

1. Tango的坐标数据——pose

2. pose的生命周期

3. 应用获取和处理pose数据

四、区域学习（Area Leaning）

1. ADF文件

2. 区域重定位（区域匹配）

3. 加载和使用ADF文件示例

五、深度感知（Depth Perception）

六、 总结

1. Tango功能总结

2. 如何利用它开发AR应用

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六、总结